Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Angka Kematian Bayi masih menjadi masalah kesehatan yang belum teratasi. Untuk menurunkan Angka Kematian Bayi, SDGs memiliki target pada tahun 2030 mengakhiri kematian bayi yang dapat dicegah, melalui Kematian Neonatal. Angka Kematian Neonatal (AKN) dan Angka Kematian Post Neonatal (AKPN) di Indonesia menurun lambat dan masih relatif tinggi.  AKN dan AKPN di Indonesia belum mencapai target prioritas SDGs yaitu 12 kematian per 1000 kelahiran hidup. Belum diketahui faktor determinan strategis kematian neonatal dan postneonatal. Tujuan penelitian ini ialah untuk menilai determinan strategis pada faktor sosial dan lingkungan, faktor program kesehatan, dan faktor maternal dan neonatal terhadap kematian neonatal dan postneonatal di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data dari Survei Penduduk Antar Sensus 2015 (SUPAS 2015) dan Potensi Desa 2014 (Podes 2014). Populasi penelitian ialah seluruh blok sensus yang memiliki wanita usia subur (15-54 tahun) dan terdaftar dalam SUPAS 2015 dan PODES 2014.  Variabel independen yang digunakan ialah faktor ibu, sosial ekonomi, lingkungan, dan kontrol kesehatan. Variabel dependen yang digunakan AKN dan AKPN. Analisis data yang digunakan ialah Log-Linier Model Multivariat dengan desain Cross-sectional. Determinan strategis kematian neonatal ialah faktor maternal dan neonatal yaitu jarak kelahiran dan proporsi paritas 4+, masing-masing meningkatkan AKN=50% dan 22%. Faktor sosial dan lingkungan yaitu wilayah, pendidikan, status ekonomi, dan sumber air minum, masing-masing meningkatkan AKN=21%;  9%; 8%; dan 6%. Faktor program kesehatan yaitu densitas populasi dukun bayi desa meningkatkan AKN= 5%. Densitas populasi RS kabupaten, dan puskesmas kecamatan dengan masing-masing dapat menurunkan AKN 7% dan 5%. Determinan strategis kematian postneonatal ialah faktor maternal dan neonatal yaitu jarak kelahiran dan proporsi paritas 4+ masing-masing meningkatkan AKPN 32% dan 22%. Faktor sosial dan lingkungan yaitu wilayah Luar Jawa-Bali, sosial ekonomi, dan pendidikan dengan masing-masing meningkatkan AKPN 22%; 10%; dan 9%. Faktor program kesehatan yaitu densitas populasi dukun bayi desa,  dokter kecamatan, puskesmas kecamatan, rumah sakit kabupaten, dan bidan desa. Densitas populasi dukun bayi desa meningkatkan AKPN=7%. Densitas populasi dokter kecamatan, puskesmas kecamatan, rumah sakit kabupaten, dan bidan desa dapat menurunkan AKPN masing-masing 8%; 6%; 5%; 4%.Kematian neonatal lebih mempengaruhi terhadap faktor endogen yaitu jarak kelahiran. Sedangkan kematian postneonatal lebih mempengaruhi terhadap faktor eksogen yaitu status ekonomi, pendidikan ibu, densitas populasi dukun desa, densitas populasi dokter kecamatan, densitas populasi puskesmas kecamatan, dan densitas populasi bidan desa. Maka, diharapkan pemerintah dapat meningkatkan program keluarga berencana dengan meningkatkan kebutuhan kontrasepsi dan meningkatkan akses layanan kontrasepsi. Dengan demikian, Indonesia dapat meningkatkan angka prevalensi kontrasepsi yang tujuannya untuk mengatur jarak kelahiran sebelumnya.

---

Infant mortality is still an unsolved health problem. To reduce the Infant Mortality Rate, the SDGs have a target by 2030 to end preventable infant mortality, through Neonatal Mortality. The Neonatal Mortality Rate (NMR) and Post Neonatal Mortality Rate (PNMR) in Indonesia had declined slowly and were still relatively high. NMR and PNMR in Indonesia have not yet reached the SDGs priority target of 12 deaths per 1000 live births. The strategic determinants of neonatal and postneonatal mortality were unknown. The purpose of this study was to assess strategic determinants of social and environmental factors, health program factors, and maternal and neonatal factors on neonatal and postneonatal mortality in Indonesia. This study used data from the 2015 Inter-Census Population Survey (SUPAS 2015) and 2014 Village Potential (Podes 2014). The study population was all census blocks that had women of childbearing age (15-54 years) and registered in the 2015 SUPAS and 2014 PODES. The independent variables used were maternal, socioeconomic, environmental, and health control factors. The dependent variable used was NMR and PNMR. Analysis of the data used was a Multivariate Log-Linear Model with a cross-sectional design. The strategic determinants of neonatal mortality was maternal and neonatal factors, namely birth distance and the proportion of parity 4+, increasing NMR=50% and 22%, respectively. Social and environmental factors, namely region, education, economic status, and unprotected water sources, each increase the NMR=21%; 9%; 8%; and 6%. The health program factor, namely high village traditional birth attendant density, increases NMR= 5%. The population density of district hospitals and sub-district health centers can reduce NMR by 7% and 5%, respectively. The strategic determinants of postneonatal mortality was maternal and neonatal factors, namely birth spacing and the proportion of parity 4+ which increase PNMR by 32% and 22%, respectively. Social and environmental factors, namely the outside Java-Bali region, socio-economic, and education with each increasing the PNMR 22%; 10%; and 9%. The health program factors are the population density of traditional birth attendants, sub-district doctors, sub-district health centers, district hospitals, and village midwives. The population density of traditional birth attendants increases the PNMR=7%. The population density of sub-district doctors, sub-district health centers, district hospitals, and village midwives can reduce PNMR by 8% each; 6%; 5%; 4%. Neonatal mortality was more influenced by endogenous factors, namely birth spacing. Meanwhile, postneonatal mortality was more influenced by exogenous factors, namely economic status, mother's education, population density of village traditional attendants, population density of sub-district doctors, population density of sub-district health centers, and population density of village midwives. So, it is hoped that the government can improve family planning programs by increasing the need for contraception and increasing access to contraceptive services. Thus, Indonesia can increase the prevalence rate of contraception with the aim of regulating the spacing of previous births."

"Angka kematian bayi merupakan indikator kesehatan dan kesejahteraan suatu negara. Pengelompokkan bayi menurut WHO dibagi atas masa neonatal dan postneonatal. Sehingga mengetahui determinan pada setiap kategori merupakan sesuatu yang penting untuk dilakukan. Analisis data survei menggunakan data SUPAS 2015 dilakukan untuk melihat determinan sosial kematian bayi. Analisis menggunakan regresi logistic dan regresi linear untuk mengestimasi angka kematian bayi pada setiap provinsi di Indonesia. Hasil penelitian didapatkan bahwa kematian neonatal disebabkan oleh faktor yang bersifat endogen seperti usia ibu melahirkan dan paritas, sedangkan postneonatal disebabkan oleh faktor yang bersifat eksogen, seperti pendidikan ibu, sosial ekonomi, dan faktor lingkungan. Model determinan sosial yang dibentuk dapat menjelaskan kematian pada setiap provinsi sebesar 78%. Berdasarkan telaah didapatkan proporsi kematian neonatal terhadap kematian bayi semakin tinggi seiring dengan rendahnya angka kematian bayi. Artinya tingkat kesehatan di Indonesia semakin baik. Diharapkan kepada pemerintah dalama mengatasi neonatal lebih fokus ke faktor endogen dan postneonatal ke faktor eksogen. Selanjutnya variabel determinan sosial menjadi fokus untuk menurunkan angka kematian bayi.

---

The infant mortality rate is the indicator of the countrys health and welfare. The WHO grouping of babies is divided into infant, neonatal and postneonatal. So knowing the determinants in each category is something important to do. Analysis of survey data using SUPAS 2015 data is conducted to see the social determinants of infant mortality. The analysis used logistic regression and linear regression to estimate infant mortality ineach province in Indonesia. The results showed that neonatal is caused by more endogenous factors such as maternal age and parity, while postneonatal was caused by more exogenous factors, such as maternal education, socio-economic, and environmental factors. The social determinant model can explain mortality in each province by 78%. Based on the study, the proportion of neonatal deaths to infants is higher as the mothers education increases and socioeconomic status in the family. This means that the health level in Indonesia is getting better. It is hoped that the government will focus on endogenous factors in overcoming neonatal and exogenous factors for postneonatal. Furthermore, social determinant variables are the focus for reducing infant mortality."

"Peningkatan jumlah penduduk dari waktu ke waktu telah mendorong munculnya dominasi peran warganya untuk bekerja di sektor informal. Pekerja informal di Indonesia mampu menyerap lebih banyak angkatan kerja sehingga mampu mendukung pertumbuhan ekonomi. Namun, program perlindungan terhadap pekerja informal khususnya jaminan kesehatan belum optimal dan berkesinambungan. Penelitian ini bertujuan menganalisis determinan kepesertaan jaminan kesehatan pada pekerja informal. Variabel bebas dalam penelitian ini adalah status ekonomi, karakteristik sosial demografi, akses media, akses fasilitas kesehatan, dan pemanfaatan fasilitas kesehatan. Metode analisis dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan inferensial (Regresi Multinomial Logistik) dengan sumber data Susenas 2016 dan Podes 2014.Hasil penelitian menunjukkan masih banyak pekerja informal yang tidak memiliki jaminan kesehatan yaitu sekitar 43,96% dari total responden. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat korelasi antara status ekonomi, sosial demografi, akses media, akses terhadap fasilitas kesehatan dan pemanfaatan fasilitas kesehatan dengan kepesertaan Jaminan Kesehatan Nasional pada pekerja informal. Secara statistik, variabel status ekonomi memiliki korelasi yang paling tinggi dengan kepesertaan jaminan kesehatan. Hasil penelitian menujukkan bahwa karakteristik JKN PBI sudah sesuai dengan justifikasi kriteria penerima iuran jaminan kesehatan walaupun masih terdapat adanya inclusion error yang terlihat dari hasil deskriptif antara status ekonomi dan kepesertaan JKN PBI.Kecenderungan kepesertaan jaminan kesehatan non subsidi lebih rendah pada laki-laki, status ekonomi rendah, berpendidikan rendah, berstatus cerai, berkerja di sektor perdagangan, hotel dan rumah makan, tinggal di daerah perdesaan, tidak memiliki akses media. Aspek moral hazard yang dilihat dari faktor akses dan pemanfaatan fasilitas kesehatan tingkat pertama dan tingkat lanjutan yang relatif mudah, namun kecenderungan pekerja informal untuk menjadi peserta jaminan kesehatan justru lebih rendah. Sosialiasi melalui akses media perlu dilakukan untuk menambah informasi terkait program jaminan kesehatan nasional terutama pada karakteristik pekerja informal yang cenderung belum terproteksi.

---

Increasing in population over time has led to the dominance of the role of citizens to work in the informal sector. Informal workers in Indonesia are able to absorb more labor force so as to support economic growth. However, the program of protection against informal workers, especially health insurance is not optimal and sustainable. The aims of this study are to analyze the determinants of health insurance participation in informal workers. The independent variables in this study are economic status, social demographic characteristics, media access, access to health facilities, and utilization of health facilities. The method of analysis in this study is descriptive and inferential analysis (Multinomial Logistic Regression) with data source Susenas 2016 and Podes 2014.

The results showed there are still many informal workers who do not have health insurance that is about 43.96% of the total respondents. The results of this study indicate that there is a correlation between economic status, social demography, media access, access to health facilities and utilization of health facilities with the participation of National Health Insurance on informal workers. Statistically, economic status variables have the highest correlation with health insurance membership. The results showed that the characteristics of JKN PBI are in accordance with the justification of the criteria of recipients of health insurance contributions, although there is inclusion error that described in descriptive of economic status and national health insurance membership.

Most of the respondent who not participated in non-subsidized health insurance are men, low economic status, low education, divorced status, work in trade, hotels, and restaurants, living in rural areas, lacking media access. The moral hazard can be seen in the access and utilization of first-rate health facilities and advanced health facilities are relatively easy, but participation in health insurance is lower. Socialization through media access needs to add information related to the national health insurance program, especially on the characteristics of informal workers who tend to be uninsured."

"Analisis data sekunder SDKI 2007 mengidentifikasi determinan kematian neonatal dini, neonatal lanjut dan post neonatal. Sampel 15334 anak terakhir kelahiran lima tahun sebelum survei. Variabel dependent: keIangsungan hidup anak 4 kategori; 0=hidup, meninggal pada periode i=neonatal dini, 2=neonatal lanjut dan 3=post neonatal. Analisis dengan uji regresi logistik muItinomial. Hasil: determinan kematian neonatal dini: umur ibu berisiko (OR=3,24), status ibu bekerja (OR=5,17) dan interaksi komplikasi keharnilan*BBLR (0R.=19,19). Deterrninan kematian neonatal lanjut; jarak kelahiran <24 bulan (OR-.--6,18), BBLR (OR=5,04) dan interaksi komplikasi persaIinan*bersalin di rumah (OR=5,03). Determinan kematian post neonatal: status ibu bekerja (OR=3,25), umur berisiko (OR=4,04) dan status ekonomi rendah (OR=5,75).

---

Indepth analysis of The 2007 IDHS data. The samples was taken 15344 last child which were born five years preceeding survey. Dependent variable are child survival with four category: 0=survive . 1=early neonatal death, 2=late neonatal death, and 4=post neonatal death. The analysis used the multinomial logistic regression statistics.

Result : high risk ages (OR=3,24), mother's work (OR=5,17), pregnancy complication *LBW (0R=19,19) as early neonatal death's determinants; birth interval<24 months (OR=6,18), LBW (OR=5,04) and delivery's complication*place delivery at home (0R=5,03) as late neonatal death's determinants; mother's work (0R=3,25), high risk age (0R=4,04) and low economics status (OR=5,75) as post neonatal death's determinants. "

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa yang mempengaruhi kebutuhan KB yang tidak terpenuhi untuk penjarangan dan pembatasan kelahiran di Indonesia. Data yang digunakan adalah Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia 2012, PDRB 2011 dan PODES 2011. Analisisnya menggunakan regresi multinomial logit. Hasil penelitian menunjukkan jumlah anak masih hidup, umur, pendidikan, kunjungan ke fasilitas kesehatan, PDRB dan interaksi antara indeks kekayaan dan akses signifikan mempengaruhi Kebutuhan KB yang tidak terpenuhi untuk penjarangan kelahiran. Kebutuhan KB yang tidak terpenuhi untuk pembatasan kelahiran signifikan dipengaruhi oleh jumlah anak masih hidup, umur, daerah tempat tinggal, kunjungan ke fasilitas kesehatan, interaksi antara indeks kekayaan dengan akses.

---

The objective of this study is to assess determinant of unmet need for spacing and limiting services in Indonesia. The data used in this papes are from results of Indonesia Demographic and Health Survey (IDHS) 2012, Gross Domestic Regional Product (GDRP) 2011 and PODES 2011. The analysis using multinomial logit regression.

The results of this paper shows number of living childen, age, education, visit to health services, GDRP, and the interaction among wealth index and access are found as main determinant of unmet need for spacing. Unmet need for limiting are affected by number of living childen, age, place of residence, visit to health services, and the interaction among wealth index and access."

"Studi ini menganalisis determinan partisipasi rumah tangga pertanian pada pekerjaan non pertanian di perdesaan Indonesia, dalam upaya mengurangi kemiskinan di perdesaan sekaligus menjaga ketahanan pangan. Menggunakan data Survei Pendapatan Rumah Tangga Usaha Pertanian 2013 (SPP 2013) dan Pendataan Potensi Desa 2014 (Podes 2014), dengan metode regresi logistik biner, studi ini menunjukkan bahwa partisipasi rumah tangga pertanian pada pekerjaan non pertanian tidak hanya disebabkan oleh rendahnya pendapatan usaha pertanian, namun juga dipengaruhi faktor-faktor demografi sosial dan ekonomi dari karakteristik rumah tangga pertanian tersebut, seperti jumlah, umur dan pendidikan tenaga kerja, jumlah balita, anak 5-14 tahun, dan petani lansia, luas lahan pertanian dan jenis usaha pertanian utamanya, serta akses ke fasilitas dan kegiatan ekonomi.

---

This study analyzes the determinants of participation of agricultural households in non-farm employment in rural Indonesia, in an effort to reduce poverty in rural areas while maintaining food security. The study used data from Farm Income Survey 2013 (SPP 2013) and Village Potential 2014 (Podes 2014). By using binary logistic regression method, this study revealed that the participation of agricultural households in non-farm employment is not only caused by low farm income, but also influenced by demographic social and economic factors of agricultural households characteristics, such as the number, age and education of the workforce, the number of infants, children 5-14 years old, and elderly farmers, agricultural land and main comodity, as well as access to economic facilities and economic activities."

"Tujuan penelitian mempelajari pengaruh status kemiskinan terhadap perilaku pencarian pengobatan penyandang disabilitas dengan memperhitungkan faktor aksesibilitas dan faktor sosial demografi dengan menggunakan data Susenas 2013 dan Podes 2014. Hasil regresi logistik multinomial menunjukkan bahwa status kemiskinan signifikan mempengaruhi perilaku pencarian pengobatan penyandang disabilitas, baik tidak berobat, berobat sendiri maupun berobat jalan ke fasilitas kesehatan modern. Setelah memperhitungkan faktor aksesibilitas, penyandang disabilitas miskin memiliki kecenderungan yang lebih tinggi untuk berobat ke fasilitas kesehatan modern jika memiliki jaminan kesehatan selain jamkesmas, memiliki kendaraan dan terdapat fasilitas kesehatan di daerah tempat tinggalnya. Setelah memperhitungkan faktor sosial demografi, faktor terkuat dalam menentukan pencarian pengobatan penyandang disabilitas adalah status bekerja, terutama untuk berobat menggunakan fasilitas kesehatan modern.

---

This study examines the effect of poverty status on health seeking behavior of persons with disabilities by controlling variables such as accesibility factor and social demography factor using Susenas 2013 and Podes 2014 data. Results of multinomial logistic regression analysis show that poverty status affect health seeking behavior of persons with disabilities, either no treatment, selftreatment, or outpatient treatment to modern health facilities. According to accessibility factor as control variables, if the poor persons with disabilities have the other health insurance besides Jamkesmas, have a vehicle and health facilities in the area where they lives, more likely to have outpatient treatment using modern health facilities. According to social demography factors, the strongest determinants of health seeking behavior of person with disabilities was work status, especially for outpatient treatment using modern health facilities."

"ABSTRAKGlobal TB Report tahun 2016 menyatakan hanya sekitar 35,3 orang dengan TB yang berhasil ditemukan/terlaporkan di Indonesia dari sekitar 1.020.000 estimasi insiden pada tahun 2016. Hal ini tentunya membuat risiko orang dengan TB yang masih belum ditemukan untuk menularkan penyakit akan meningkat. Dari seluruh kabupaten di Indonesia tidak semuanya memiliki angka cakupan penemuan kasus TB yang baik. Banyak faktor yang mengakibatkan hal tersebut, sehingga terjadi ketimpangan dalam penemuan dan pelaporan kasus TB. Karakteristik kabupaten dengan rumah tangga terdiagnosis TB penting untuk diketahui sehingga ketika ada kabupaten lain yang memiliki karakteristik serupa maka dapat dicurigai kemungkinan adanya rumah tangga terdiagnosis TB di kabupaten tersebut meskipun belum ada kasus TB yang ditemukan. Tesis ini mempelajari karakteristik kabupaten dengan rumah tangga terdiagnosis TB di Indonesia. Penelitian dengan analisis data sekunder yang menggunakan Data Riskesdas 2013 dan Data Podes 2014. Analisis yang dilakukan untuk melihat perbedaan proporsi masing-masing variabel dan menilai pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. Uji regresi fraksional digunakan untuk mengukur nilai risiko variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil penelitian menunjukkan pengaruh karateristik kabupaten untuk lingkungan rumah tangga terdiri dari kabupaten dengan proporsi rumah tangga daerah kumuh 1 , kabupaten dengan proporsi desa memiliki pemukiman kumuh 0,3 , dan kabupaten dengan proporsi desa tidak ada faskes 1 . Pengaruh karakteristik kabupaten untuk kondisi rumah tangga secara fisik terdiri dari kabupaten dengan proporsi rumah tangga padat 1 , kabupaten dengan proporsi rumah tangga tidak ada jendela 3 , dan kabupaten dengan proporsi desa yang memiliki rumah tangga terdapat indoor pollution 1 , sedangkan pengaruh kabupaten dengan proporsi rumah tangga pencahayaan kurang dan kabupaten dengan proporsi desa yang memiliki rumah tangga tanpa listrik terhadap karakteristik kabupaten dengan rumah tangga TB sulit untuk dijelaskan. Kabupaten dengan proporsi rumah tangga ekonomi rendah 0,6 berpengaruh terhadap karakteristik kabupaten dengan rumah tangga terdiagnosis TB. Penelitian ini menyarankan untuk penguatan program terkait dengan upaya pencegahan dan pengendalian TB pada rumah tangga berisiko dan sebagai dasar penajaman prioritas intervensi berdasarkan tingkat epidemi TB pada kabupaten/kota.

---

ABSTRACTGlobal TB Report 2016 states only about 35,3 of people with TB who successfully found has been reported in Indonesia of about 1.020.000 estimation of incident in the year 2016. This is certainly making the risk of people with TB who still has not been found to transmit the disease will increase. From around the districts in Indonesia not everything has a coverage of the discovery of TB cases. Many of the factors that lead to it, so the discrepancy in the discovery and reporting TB cases. The characteristics of the districts with TB households diagnosed it is important to note that when there are other counties that have similar characteristics so it can be suspected the possibility of diagnosed TB households in the district Although no case of TB was found. This thesis examines the characteristics of districts with TB households diagnosed in Indonesia. Research with secondary data analysis using Data Riskesdas 2013 and 2014 PODES Data. The analysis conducted to see the difference in the proportion of each of the variables and assess the influences between variables independent of the dependent variable. Fractional regression test used to measure the value of risk variables are independent of the dependent variable. The results showed the influence of characteristics of household environment for the district comprising the counties with the proportion of slum households 1 , with the proportion of the village have slums 0.3 , and district with the proportion the village does not exist health care facility 1 . Influence of the characteristics of district to household conditions physically seen from districts with solid household proportion 1 , with the proportion of households there are no window 3 , and district with the proportion of the village that has a home the staircase there are indoor pollution 1 , while the influence of the districts with the proportion of households with less lighting and a proportion of the village households without electricity against the characteristics of districts with TB households is difficult to explained. Districts with low proportion of household economy 0.6 influence on the characteristics of districts with TB households diagnosed. This research suggested that the strengthening of programs related to TB prevention and control efforts on at risk households and as a basis for the intervention priorities based on refinements epidemic levels of TB at the district city."

"Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kesejahteraan dan ketahanan pangan rumah tangga pertanian di Indonesia. Data yang digunakan adalah Survei Pendapatan Usaha Pertanian Tahun 2013 dan Pendataan Potensi Desa Tahun 2014. Berdasarkan hasil analisis inferensial, tingkat kesejahteran rumah tangga pertanian dipengaruhi karakteristik pertanian, karakteristik rumah tangga, dan karakteristik regional. Adapun untuk model ketahanan pangan, hasil penelitian menunjukkan rumah tangga pertanian yang tahan pangan adalah rumah tangga pertanian subsektor tanaman pangan, melakukan diversifikasi pendapatan, mendapatkan subsidi yang sesuai peruntukan usaha pertanian, KRT laki-laki, KRT berusia 55-64 tahun, KRT berpendidikan tinggi, berada di Jawa dan Bali, dan akses jalan yang baik.

---

This research aims to study the factors that affect the wealth and food security of agricultural households in Indonesia. Data used in this research is Agricultural Household Income Survey 2013 and the Village Potential Data Collection 2014. Based on the results of inferential analysis, the wealth level of agricultural households affected agricultural characteristics, household characteristics, and regional characteristics. Whereas for the food security models, results showed that food secure households is with food crops subsector, diversifying incomes, gets subsidies corresponding designation agricultural businesses, male head household, age of head household between 55-64, highly educated head household, area of residence in Java and Bali, and good road access."

"Pengukuran kemiskinan di Indonesia masih terfokus pada pendekatan moneter yaitu mengukur kemiskinan dengan nilai uang sedangkan menurut Sen Poverty is Capability Deprivation, ?Deprivation Intrinsically Important but Income Poverty Instrumentally Significant" yaitu kemiskinan moneter lebih mudah diukur dari pada pendekatan deprivation. Deprivation dapat diartikan sebagai keadaan tidak berpunya pada salah satu indikator kesejahteraan (well being) yang dapat diobservasi tidak tergantung kepada pendapatan, dan dialami oleh mereka yang miskin. Pendekatan ini lebih baik untuk melihat kemiskinan anak karena akan melihat kemiskinan berdasarkan indikator kebutuhan tumbuh kembang anak. Dengan mempergunakan data gabungan Susenas 2008, Sakernas 2008 dan Podes SP 2010 dengan analisis multilevel logistik biner akan melihat pengaruh karakteristik individu, rumahtangga dan wilayah terhadap peluang timbulnya kemiskinan anak. Hasil menunjukan bahwa faktor latar belakang rumahtangga cukup dominan terhadap peluang munculnya kondisi anak miskin yaitu jenis kelamin KRT, pendidikan KRT, status bekerja KRT, status kemiskinan rumahtangga, jumlah anggota rumahtangga dan tempat tinggal. Jenis kelamin anak dan umur juga memberikan perbedaan terhadap peluang munculnya peluang kemiskinan anak. Faktor tingkat pengangguran, fasilitas kesehatan dan tingkat pendidikan kepala desa juga berpengaruh.

---

The measurement of poverty in Indonesia is still focused on the monetary approach that measures poverty by monetary standards. According to Sen, poverty is capability deprivation, ?Deprivation Intrinsically Important but Income Poverty Instrumentally Significant?. Poverty by monetary approach is easier to measure then the deprivation approach. Deprivation can also mean lack in several observable variables in the wellbeing indicator that is does not depend on income but is definitely experienced by the poor. This approach is appropriate to seek child poverty because it is based on deprivation of needs that are important for child to grow. This study utilize a combination of Susenas 2008, Podes SP 2010 and Sakernas 2008 data using binary multilevel logistic analysis to study deprivation by their individual characteristics, households characteristics and regions on the probability incidence child poverty. Results shows that household background that dominates the probability of the child to be poor is the head of household's sex, head of household's education, head of household's working status, household's poverty status, number of household members and household?s place. The sex and age of the child also differentiates the probability incidence of child deprivation. Level of unemployment, health facility ratio and education of local authority officials also has effects in probability of child deprivation incidence."