BADAN PUSAT STATISTIKPROVINSI DKI JAKARTA

PROVINSI DKI JAKARTA

STUDI ANALISISKUALITAS HIDUP MASYARAKAT MENURUT KOMPONEN IPMPADA TINGKAT KECAMATAN

2017

UMUR PANJANGDAN HIDUP SEHAT

STANDAR HIDUPLAYAKPENDIDIKAN

Katalog BPS: 4101034.31

ISBN : 978-602-0922-17-1

No. Publikasi : 31000.1704

Katalog BPS : 4101034.31

Ukuran Buku : 17,6 cm x 25 cm

Jumlah Halaman : x + 92 halaman

Naskah : Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

Gambar Kulit : Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

Diterbitkan oleh : BPS Provinsi DKI Jakarta

Dilarang mengumumkan, mendistribusikan, mengomunikasikan, dan/atau

menggandakan sebagian atau seluruh isi buku ini untuk tujuan komersial tanpa

izin tertulis dari BPS Provinsi DKI Jakarta

TIM PENYUSUN

Pengarah

Thoman Pardosi

Editor

Rudiansyah

Penulis

Rocky Gunung Hasudungan

Klarawidya Puspita R

Supendi

Pengolah Data

Rocky Gunung Hasudungan

Supendi

Desain Kulit

Ratih Sari Dewi

Desain dan Tata Letak

Ratih Sari Dewi

v

KATA PENGANTAR

Pembangunan manusia sebagai ukuran kinerja pembangunan secara keseluruhan

dibentuk melalui pendekatan tiga dimensi dasar, yaitu umur panjang dan sehat,

pengetahuan, dan penghidupan yang layak. Semua indikator yang

merepresentasikan ketiga dimensi ini terangkum dalam satu nilai tunggal, yaitu

angka Indeks Pembangunan Manusia (IPM).

Angka IPM selama ini disajikan hanya sampai tingkat kabupaten/kota. Penyajian IPM

menurut daerah yang lebih kecil dimungkinkan, sehingga dapat diketahui

pembangunan manusia, baik pencapaian, posisi, maupun disparitas antar daerah.

Dengan demikian, setiap daerah diharapkan terpacu untuk meningkatkan kinerja

pembangunan melalui peningkatan kapasitas dasar penduduk.

Publikasi ini merupakan laporan hasil studi yang dilakukan oleh BPS Provinsi DKI

Jakarta dalam melakukan penghitungan IPM sampai tingkat kecamatan berdasarkan

estimasi dan pendekatan pada keempat komponen pembentuknya. IPM hasil studi

tersebut bukan merupakan angka final dikarenakan menggunakan estimasi data

yang merepresentasikan indikator kabupaten/kota.

Capaian pembangunan manusia sampai tingkat kecamatan yang dihasilkan melalui

studi tersebut menunjukkan adanya perbedaan capaian yang cukup berarti, baik

antar kecamatan dalam kabupaten maupun antar kecamatan dalam provinsi.

Melalui pencapaian dan kemajuan tersebut masih menyisakan pekerjaan dan tugas

yang tidak ringan untuk mengatasi relatif tingginya ketimpangan pencapaian

pembangunan antar wilayah tersebut.

Semoga publikasi tersebut dapat bermanfaat bagi semua kalangan yang

berkepentingan, termasuk masyarakat pengguna data sebagai bahan rujukan.

Ucapan terima kasih dan apresiasi kami sampaikan kepada semua pihak yang telah

memberikan saran dan masukan untuk perbaikan publikasi ini.

Jakarta, Desember 2017

Kepala BPS Provinsi DKI Jakarta

Thoman Pardosi

vi

DAFTAR ISI

Kata Pengantar…………………………………………………………………………….. v Daftar Isi………………………………………………………………………………………. vi Daftar Tabel…………………………………………………………………………………. vii Daftar Gambar……………………………………………………………………………… viii Daftar Lampiran……………………………………………………………………………. x I. PENDAHULUAN 1 1.1. Latar Belakang……………………………………………………………………………… 3 1.2. Maksud dan Tujuan……………………………………………………………………… 6 1.3. Manfaat Studi………………………………………………………………………………. 7 1.4. Ruang Lingkup Studi…………………………………………………………………….. 8 II. METODOLOGI 9 2.1. Konsep dan Definisi IPM………………………………………………………………. 11 2.2. Metode Penyusunan IPM…………………………………………………………….. 12 2.2.1. Perkembangan Metode Penyusunan IPM....……………………….. 12 2.2.2. Metode Penghitungan IPM…………………………………………………. 15 2.3. Ketersediaan Data………………………………………………………………………… 18 2.4. Metode Penghitungan IPM Kecamatan………………………………………… 19 2.4.1. Metode Penghitungan Komponen AHH Kecamatan……………. 23 2.4.2. Metode Penghitungan Komponen HLS Kecamatan…………….. 24 2.4.3. Metode Penghitungan Komponen RLS Kecamatan……………… 24 2.4.4. Metode Penghitungan Komponen Pengeluaran

Perkapita Kecamatan……………………………………………….............

25 III. HASIL STUDI 27 3.1. Kondisi Umum Provinsi DKI Jakarta………………………………………………. 29 3.2. IPM Provinsi DKI Jakarta……………………………………………………………….. 31 3.3. IPM Kabupaten/Kota Provinsi DKI Jakarta…………………………………….. 32 3.4. IPM Kecamatan Provinsi DKI Jakarta…………………………………………….. 33 3.4.1. Analisis Dimensi Kesehatan…………………………………………………. 35 3.4.2. Analisis Dimensi Pendidikan (HLS dan RLS)………………………….. 42 3.4.3. Dimensi Standar Hidup Layak Menurut Kecamatan…………….. 51 IV. KESIMPULAN DAN SARAN 61 4.1. Kesimpulan…………………………………………………………………………………… 63 4.2. Saran…………………………………………………………………………………………….. 64

vii

DAFTAR TABEL

2.1. Perbandingan Penghitungan IPM Metode Lama & Baru………………….. 14

2.2. Nilai Minimun dan Maximum Komponen IPM…………………………………. 18

3.1. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Menurut

Kabupaten/Kota, 2015-2016…………………………………………………………….

34

viii

DAFTAR GAMBAR

2.1. Tahapan Penyusunan IPMhs dan Komponennya Menurut

Kecamatan………………………………………………………………………………………..

22

3.1. Perkembangan PDRB DKI Jakarta, Tahum 2010-2016

(Milyar Rupiah) …………………………………………………………………………………

30

3.2. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) DKI Jakarta, 2011-2016…………… 32

3.3. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) DKI Jakarta Menurut

Kabupaten/Kota, tahun 2011-2016……………………………………………………

33

3.4.1.1. AHH Kabupaten Kepulauan Seribu Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun) …………………………………………………………………………………..

37

3.4.1.2. AHH Kota Jakarta Selatan Menurut Kecamatan, 2016 (dalam tahun).. 38

3.4.1.3. AHH Kota Jakarta Timur Menurut Kecamatan, 2016 (dalam tahun)….. 39

3.4.1.4. AHH Kota Jakarta Pusat Menurut Kecamatan, 2016 (dalam tahun)…… 40

3.4.1.5. AHH Kota Jakarta Barat Menurut Kecamatan, 2016 (dalam tahun)…… 41

3.4.1.6. AHH Kota Jakarta Utara Menurut Kecamatan, 2016 (dalam tahun)….. 42

3.4.2. HLS dan RLS Provinsi DKI Jakarta Menurut Kabupaten/Kota, 2016

(dalam tahun) …………………………………………………………………………………..

43

3.4.2.1. HLS dan RLS Kabupaten Kepulauan Seribu Menurut Kecamatan,

2016 (dalam tahun) ………………………………………………………………………….

45

3.4.2.2. HLS dan RLS Kota Jakarta Selatan Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun) …………………………………………………………………………………..

46

3.4.2.3. HLS dan RLS Kota Jakarta Timur Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun) …………………………………………………………………………………..

47

3.4.2.4. HLS dan RLS Kota Jakarta Pusat Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun) …………………………………………………………………………………..

48

3.4.2.5. HLS dan RLS Kota Jakarta Barat Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun) …………………………………………………………………………………..

49

3.4.2.6. HLS dan RLS Kota Jakarta Utara Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun) …………………………………………………………………………………..

50

3.4.3.1. Pengeluaran Perkapita Kabupaten Kepulauan Seribu Menurut

Kecamatan, 2016 (Rp. 000)……………………………………………………………….

52

3.4.3.2. Pengeluaran Perkapita Kota Jakarta Selatan Menurut Kecamatan,

2016 (Rp. 000) ………………………………………………………………………………….

53

3.4.3.3. Pengeluaran Perkapita Kota Jakarta Timur Menurut Kecamatan,

2016 (Rp. 000) ………………………………………………………………………………….

55

ix

3.4.3.4. Pengeluaran Perkapita Kota Jakarta Pusat Menurut Kecamatan,

2016 (Rp. 000) ………………………………………………………………………………….

56

3.4.3.5. Pengeluaran Perkapita Kota Jakarta Barat Menurut Kecamatan, 2016

(Rp. 000) …………………………………………………………………………………………..

57

3.4.3.6. Pengeluaran Perkapita Kota Jakarta Utara Menurut Kecamatan,

2016 (Rp. 000)…………………………………………………………………………………..

58

x

DAFTAR LAMPIRAN

1.A. Tabel Angka Harapan Hidup Hasil Studi Menurut Kecamatan,

2016………………………………………………………………………………………………. 69

1.B. Tabel Angka Harapan Lama Sekolah Hasil Studi Menurut

Kecamatan, 2016…………………………………………………………………………… 71

1.C. Tabel Rata-rata Lama Sekolah Hasil Studi Menurut Kecamatan,

2016………………………………………………………………………………………………. 73

1.D. Tabel Pengeluaran Perkapita Hasil Studi Menurut Kecamatan,

2016………………………………………………………………………………………………. 75

1.E. Tabel IPM Hasil Studi (IPMhs) Menurut Kecamatan, 2016…………….. 77

2. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Menurut Provinsi, 2015-

2016………………………………………………………………………………………………. 79

3.A. Peta Tematik Angka Harapan Hidup Hasil Studi Menurut

Kecamatan, 2016…………………………………………………………………………… 81

3.B. Peta Tematik Harapan Lama Sekolah Hasil Studi Menurut

Kecamatan, 2016…………………………………………………………………………… 82

3.C. Peta Tematik Rata-rata Lama Sekolah Hasil Studi Menurut

Kecamatan, 2016…………………………………………………………………………… 83

3.D. Peta Tematik Pengeluaran Perkapita Hasil Studi Menurut

Kecamatan, 2016…………………………………………………………………………… 84

3.E. Peta Tematik IPM Hasil Study (IPMhs) Menurut Kecamatan, 2016 85

4. Kuesioner Susenas KOR (Periode Bulan Maret 2016)…………………….. 86

5. Kuesioner Susenas MODUL (Periode Bulan Maret 2016)……………….. 90

UMUR PANJANGDAN HIDUP SEHAT

STANDAR HIDUPLAYAK

PENDIDIKAN

BAB 1

STUDI ANALISISKUALITAS HIDUP MASYARAKAT

MENURUT KOMPONEN IPMPADA TINGKAT KECAMATAN

3

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Pembangunan manusia pada dasarnya memiliki makna yang luas.

Namun ide dasar pembangunan manusia merupakan pertumbuhan positif

dalam bidang ekonomi, sosial, politik, budaya, dan lingkungan, serta

perubahan dalam kesejahteraan manusia. Ide dasar ini berfokus kepada

manusia dan kesejahteraannya. United Nations Development Programme

(UNDP) dalam laporan pertamanya menegaskan ide ini,

“Manusia adalah kekayaan bangsa yang

sesungguhnya. Oleh karena itu, tujuan utama dari

pembangunan adalah menciptakan lingkungan yang

memungkinkan bagi rakyatnya untuk menikmati

umur panjang, sehat dan menjalankan kehidupan

yang produktif. Hal ini tampaknya merupakan suatu

kenyataan yang sederhana. Tetapi hal ini seringkali

terlupakan oleh berbagai kesibukan jangka pendek

untuk mengumpulkan harta dan uang.” (Human

Development Report 1990).

Dalam rumusan tersebut, manusia menjadi titik pusat (central)

pembangunan, sementara upaya pembangunan manusia adalah sarana

untuk mencapai tujuan itu. Oleh karena itu pembangunan mestinya dianalisis

serta dipahami dari sudut manusianya, bukan sekedar pertumbuhan

ekonomi. Pandangan bahwa peningkatan kualitas sumberdaya manusia

4

mempunyai implikasi bahwa manusia merupakan titik sentral pembangunan

semakin luas diterima oleh berbagai pihak. Hal ini mendorong terciptanya

kerja sama dan koordinasi antar berbagai sektor pembangunan, karena

setiap usaha yang dilakukan oleh masing-masing sektor pada hakekatnya

adalah untuk meningkatkan kualitas dan kesejahteraan manusia.

Menurut UNDP, paradigma pembangunan pembangunan manusia

memiliki 4 (empat) pilar pokok, yang secara ringkas mengandung prinsip-

prinsip: produktivitas, pemerataan, kesinambungan, dan pemberdayaan.

Penduduk harus diberdayakan untuk mampu meningkatkan produktivitas

dan untuk berpartisipasi penuh dalam proses penciptaan pendapatan dan

pekerjaan. Pembangunan ekonomi, dengan demikian merupakan himpunan

bagian dari model pembangunan manusia. Sebagai salah satu bagian dari

paradigma ini, produktivitas memerlukan investasi pada manusia, serta suatu

keadaan makro ekonomi yang memungkinkan penduduk untuk

mengembangkan diri secara maksimal. Selanjutnya penduduk harus memiliki

kesempatan yang sama untuk mendapat akses terhadap semua sember daya

ekonomi dan sosial. Semua hambatan yang memperkecil kesempatan untuk

memperoleh akses tersebut harus dihapuskan, sehingga penduduk dapat

mengambil manfaat dari kesempatan yang ada dan berpartisipasi dalam

kegiatan yang dapat meningkatkan kualitas hidup.

Dimensi Pembangunan Manusia yang sangat luas, membuat upaya

pengukuran pencapaian pembangunan yang telah dilakukan di suatu wilayah

harus dapat memberikan gambaran tentang dampak dari pembangunan

manusia bagi penduduk dan sekaligus dapat memberikan gambaran tentang

persentase pencapaian sasaran ideal. Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

merupakan indikator komposit tunggal, walaupun tidak dapat mengukur

5

semua dimensi dari pembangunan manusia, tetapi dapat mengukur tiga

dimensi pokok pembangunan manusia yang dinilai mencerminkan status

kemampuan dasar (basic capabilities) penduduk. Pembangunan manusia

sebagai ukuran kinerja pembangunan dengan tiga dimensi dasar, yaitu umur

panjang dan sehat, pengetahuan, dan penghidupan yang layak.

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang digunakan untuk

mengukur dampak dari upaya peningkatan kemampuan dasar tersebut,

menggunakan indikator dampak sebagai komponen dasar penghitungannya.

Dimensi umur panjang dan sehat diwakili oleh indikator harapan hidup saat

lahir. Dimensi pengetahuan diwakili oleh indikator harapan lama sekolah dan

rata-rata lama sekolah. Sementara itu, dimensi standar hidup layak diwakili

oleh pengeluaran per kapita. Ketiga dimensi ini terangkum dalam suatu

indeks komposit yang disebut Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Nilai IPM

suatu negara atau wilayah menunjukkan seberapa jauh negara atau wilayah

tersebut telah mencapai sasaran yang ditentukan, yaitu harapan hidup saat

lahir, pendidikan dasar bagi semua lapisan masyarakat (tanpa kecuali), dan

tingkat pengeluaran dan konsumsi yang telah mencapai standar hidup layak.

Semakin dekat nilai IPM suatu wilayah terhadap angka 100, semakin dekat

jalan yang harus ditempuh untuk mencapai sasaran itu.

Secara umum, pembangunan manusia di DKI Jakarta terus mengalami

kemajuan selama periode 2010 hingga 2016. Propinsi DKI Jakarta merupakan

propinsi dengan IPM tertinggi, yaitu sebesar 79,60 pada tahun 2016. Angka

IPM ini telah mengalami peningkatan selama kurun tujuh tahun terakhir,

yaitu dari 76,31 di tahun di tahun 2010 menjadi 79,60 di tahun 2016. Di

tingkat kabupaten/kota, Jakarta Selatan merupakan kota yang memiliki IPM

6

tertinggi sebesar 83,94, sedangkan yang terendah adalah kabupaten

Kepualauan Seribu sebesar 69,52.

Di tingkat kecamatan, saat ini belum tersedia indikator IPM,

sementara ketersediaan angka IPM sampai tingkat kecamatan sangat

dibutuhkan sebagai bahan masukan dan pertimbangan penyusunan

kebijakan. Dengan dilaksanakannya Studi Analisis Kualitas Hidup Masyarakat

menurut komponen IPM, maka diharapkan akan diiperoleh informasi awal

tentang usia lama hidup, pengetahuan dan standar hidup layak dalam rangka

untuk mengukur kualitas sumber daya manusia di tingkat kecamatan. Data

IPM per kecamatan ini disamping dapat memberi gambaran kondisi sosial

ekonomi masyarakat, juga digunakan sebagai alat monitoring dan evaluasi

keberhasilan pembangunan yang telah dilaksanakan dan merencanakan

prioritas pembangunan yang akan dilaksanakan sampai tingkat kecamatan.

Sedangkan data IPM menurut kecamatan sangat dibutuhkan bagi

pemerintah daerah untuk mengevaluasi hasil pembangunan pada tingkat

wilayah yang lebih kecil lagi.

1.2. Maksud dan Tujuan

Informasi mengenai data IPM sangat dibutuhkan untuk mengetahui

hasil pembangunan yang dilaksanakan oleh pemerintah daerah. Dengan data

IPM maka dapat diketahui apakah masyarakat mengalami peningkatan

kualitas hidupmya, baik dari segi kesehatan, pendidikan maupun

kemampuan daya beli. Sampai saat ini, ketersediaan data IPM hanya tersedia

di tingkat propinsi dan kabupaten/kota. Sedangkan data IPM menurut

kecamatan sangat dibutuhkan bagi pemerintah daerah untuk mengevaluasi

7

hasil pembangunan pada tingkat wilayah yang lebih kecil. Pelaksanaan Studi

Analisis Kualitas Hidup Masyarakat Menurut Komponen IPM pada tingkat

kecamatan dimaksudkan unuk mengkaji kemungkinan ketersediaan data IPM

menurut kecamatan.

Secara khusus, studi ini ditujukan untuk mempelajari lebih jauh

mengenai variable-variabel pembentukan IPM, variabel kesehatan,

pendidikan, dan daya beli, apakah memungkinkan dilakukan penghitungan

pada tingkat kecamatan, baik dari sisi metodologi penghitungan dan

ketersediaan datanya.

Hal yang sangat penting untuk diperhatikan ketika menggunakan hasil

studi ini adalah bahwa nilai Indeks komposit menurut kecamatan yang

dihasilkan tidak disebut dengan IPM melainkan IPMhs yang merupakan

singkatan dari IPM hasil studi.

1.3. Manfaat Studi

Data dan informasi mengenai sumber daya manusia (SDM) di suatu

wilayah sangat bermanfaat untuk perencanaan pembangunan, khusunya

yang terkait dengan SDM di wilayah yang bersangkutan. Semakin rinci

informasi yang tersedia maka perencaan dan kebijakan yang akan diambil

akan semakin baik. Diharapkan hasil studi analisis kualitas hidup masyarakat

menurut komponen IPMhs pada tingkat kecamatan dapat dijadikan bahan

masukan bagi Pemerintah Propinsi DKI Jakarta dalam rangka penyusunan

IPMhs menurut kecamatan dan menghasilkan informasi awal dalam rangka

penyusunan IPMhs Kecamatan di Propinsi DKI Jakarta yang sebenarnya.

8

1.4. Ruang Lingkup Studi

IPM merupakan indikator penting untuk mengukur keberhasilan

dalam upaya membangun kualitas hidup manusia atau masyarakat. Sebagai

ukuran kualitas hidup, IPM dibangun melalui pendekatan tiga dimensi dasar.

Dimensi tersebut mencakup umur panjang dan sehat; pengetahuan, dan

kehidupan yang layak. Ketiga dimensi tersebut memiliki pengertian sangat

luas karena terkait banyak faktor. Untuk mengukur dimensi kesehatan,

digunakan angka harapan hidup waktu lahir. Selanjutnya untuk mengukur

dimensi pengetahuan digunakan gabungan indikator harapan lama sekolah

dan rata-rata lama sekolah. Adapun untuk mengukur dimensi hidup layak

digunakan indikator kemampuan daya beli (Purchasing Power Parity).

Kemampuan daya beli masyarakat terhadap sejumlah kebutuhan pokok yang

dilihat dari rata-rata besarnya pengeluaran per kapita sebagai pendekatan

pendapatan yang mewakili capaian pembangunan untuk hidup layak.

Cakupan variabel dari studi ini adalah:

1. Dimensi umur panjang dan hidup sehat digambarkan oleh Angka

Harapan Hidup saat lahir (AHH),

2. Dimensi pengetahuan diukur melalui Rata-rata Lama Sekolah (RLS) dan

Harapan Lama Sekolah (HLS).

3. Dimensi standar hidup digambarkan oleh pengeluaran per kapita yang

ditentukan dari nilai pengeluaran per kapita dan paritas daya beli.

Dalam studi ini, referensi waktu yang digunakan adalah tahun 2016.

Hal ini didasarkan pada ketersediaan data dan keterkinian informasi yang

dibutuhkan dalam penyusunan studi tersebut.

UMUR PANJANGDAN HIDUP SEHAT

STANDAR HIDUPLAYAK

PENDIDIKAN

BAB 2

STUDI ANALISISKUALITAS HIDUP MASYARAKAT

MENURUT KOMPONEN IPMPADA TINGKAT KECAMATAN

11

II. Metodologi

2.1. Konsep dan Definisi IPM

Pembangunan manusia adalah proses perluasan pilihan masyarakat.

Pada prinsipnya, pilihan manusia sangat banyak dan berubah setiap saat.

Tetapi pada semua level pembangunan, ada tiga pilihan yang paling

mendasar yaitu untuk berumur panjang dan hidup sehat, untuk memperoleh

pendidikan dan untuk memiliki akses terhadap sumber-sumber kebutuhan

agar hidup secara layak. Apabila ketiga hal mendasar tersebut tidak dimiliki,

maka pilihan lain tidak dapat diakses.

IPM menjelaskan bagaimana penduduk dapat mengakses hasil

pembangunan dalam memperoleh pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan

sebagainya. IPM diperkenalkan oleh United Nations Development

Programme (UNDP) pada tahun 1990 dan dipublikasikan secara berkala

dalam laporan tahunan Human Development Report (HDR). IPM dibentuk

oleh 3 (tiga) dimensi dasar yaitu umur panjang dan hidup sehat, pengetahuan

serta standar hidup layak.

Manfaat IPM antara lain:

IPM merupakan indikator penting untuk mengukur keberhasilan dalam

upaya membangun kualitas hidup manusia (masyarakat/penduduk).

IPM dapat menentukan peringkat atau level pembangunan suatu

wilayah/negara.

Bagi Indonesia, IPM merupakan data strategis karena selain sebagai

ukuran kinerja Pemerintah, IPM juga digunakan sebagai salah satu

alokator penentuan Dana Alokasi Umum (DAU).

12

Dalam studi ini, konsep IPM yang digunakan adalah sebuah ukuran

yang digunakan untuk mengukur pencapaian rata-rata suatu wilayah dalam

3 dimensi dasar pembangunan manusia, yaitu: (1) hidup sehat dan panjang

umur yang diukur dengan harapan hidup saat kelahiran; (2) Pengetahuan

yang diukur dengan harapan lama sekolah serta rata-rata lama sekolah dan

(3) standard kehidupan yang layak atau kemampuan daya beli/paritas daya

beli (PPP) masyarakat terhadap sejumlah kebutuhan pokok yang dilihat dari

rata-rata besarnya pengeluaran perkapita sebagai pendekatan pendapatan

yang mewakili capaian pembangunan untuk hidup layak.

2.2. Metode Penyusunan IPM

2.2.1. Perkembangan Metode Penyusunan IPM

Pembangunan Manusia (IPM)/Human Development Indeks (HDI)

mulai diperkenalkan dan dikembangkan oleh United Nations Development

Programe (UNDP) pada tahun 1990 yang dimuat dalam laporan tahunan

Human Development Report (HDR). Dalam laporan tersebut disebutkan

bahwa IPM dapat digunakan sebagai alat untuk mengetahui indikator

kesejahteraan manusia. Ada tiga dimensi yang digunakan untuk melihat

kemajuan manusia, yaitu berdasarkan dimensi kesehatan yang diukur dari

rata-rata usia harapan hidup, dimensi pendidikan yang diukur dari rata-rata

lama sekolah dan angka melek huruf, serta dimensi ekonomi yang diukur dari

tingkat kehidupan yang layak (kesejahteraan) secara keseluruhan. Ketiga

dimensi ini mencerminkan tingkat keberhasilan pembangunan di suatu

wilayah. Peran manusia sebagai tujuan akhir, bukan sebagai alat

pembangunan.

13

Pada tahun 2010, UNDP melakukan penyempurnaan dalam

penghitungan IPM. Indikator Angka Melek Huruf (AMH) dan gabungan Angka

Partisipasi Kasar (APK) diganti dengan indicator Harapan Lama Sekolah (HLS)

dan Rata-rata Lama Sekolah (RLS). Indikator Produk Domestik Bruto (PDB)

per kapita diganti dengan Produk Nasional Bruto (PNB) per kapita serta

penghitungan rata-rata indeks diubah dari aritmatik menjadi geometrik.

Indonesia baru menggunakan metode ini pada tahun 2014.

Alasan mendasar dari perubahan metodologi penghitungan IPM adalah:

1. Beberapa indikator sudah tidak tepat untuk digunakan dalam

penghitungan IPM. Angka melek huruf sudah tidak relevan dalam

mengukur pendidikan secara utuh karena tidak dapat menggambarkan

kualitas pendidikan. Selain itu, karena angka melek huruf di sebagian

besar daerah sudah tinggi, sehingga tidak dapat membedakan tingkat

pendidikan antardaerah dengan baik.

2. PDB per kapita tidak dapat menggambarkan pendapatan masyarakat

pada suatu wilayah.

3. Penggunaan rumus rata-rata aritmatik dalam penghitungan IPM

menggambarkan bahwa capaian yang rendah di suatu dimensi dapat

ditutupi oleh capaian tinggi dari dimensi lain.

Secara ringkas perbedaan dari kedua metode tersebut seperti tabel di bawah

ini.

14

Tabel 2.1. Perbandingan Penghitungan IPM Metode Lama & Baru

DIMENSI METODE LAMA METODE BARU

Kesehatan Angka Harapan Hidup (e0) Angka Harapan Hidup (e0)

Pengetahuan 1. Angka Melek Huruf (AMH) 1. Harapan Lama Sekolah (HLS)

2. Rata-rata Lama Sekolah (RLS) 2. Rata-rata Lama Sekolah (RLS)

Standar Hidup Layak

Pengeluaran per kapita Disesuaikan (PPP IDR)

Pengeluaran per kapita Disesuaikan (PPP IDR)

Aggregasi Rata-rata Hitung

𝑰𝑷𝑴 =𝟏

𝟑(𝑰𝒌𝒆𝒔𝒆𝒉𝒂𝒕𝒂𝒏 + 𝑰𝒑𝒆𝒏𝒈𝒆𝒕𝒂𝒉𝒖𝒂𝒏 + 𝑰𝒅𝒂𝒚𝒂 𝒃𝒆𝒍𝒊)

Rata-rata Ukur

𝑰𝑷𝑴 = √𝑰𝒌𝒆𝒔𝒆𝒉𝒂𝒕𝒂𝒏 × 𝑰𝒑𝒆𝒏𝒈𝒆𝒕𝒂𝒉𝒖𝒂𝒏 × 𝑰𝒅𝒂𝒚𝒂 𝒃𝒆𝒍𝒊𝟑

Dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa perubahan yang terjadi

adalah pada indikator dan metodologi. Indikator yang berubah adalah (1)

Angka melek huruf pada metode lama diganti dengan Angka Harapan Lama

Sekolah; (2) Produk Domestik Bruto (PDB) per kapita diganti dengan Produk

Nasional Bruto (PNB) per kapita. Sedangkan metodologi yang berubah adalah

metode agregasi diubah dari rata-rata aritmatik menjadi rata-rata geometrik.

IPM merupakan indeks komposit hasil agregasi tiga jenis indeks yang

masing-masing mewakili dimensi pembangunan manusia, yakni indeks

kesehatan, indeks pendidikan, dan indeks standar hidup. Perubahan

mendasar dalam perhitungan IPM dengan metode baru mencakup

penggunaan indikator harapan lama sekolah (HLS) menggantikan indikator

angka melek huruf (AMH) dalam perhitungan indeks pendidikan dan

penggunaan indikator pendapatan nasional bruto (PNB) per kapita

menggantikan produk domestik bruto (PDB) per kapita dalam perhitungan

indeks standar hidup.

15

Agregasi indeks juga mengalami perubahan. Semula, agregasi indeks

menggunakan rata-rata hitung. Pada IPM dengan metode baru, perhitungan

indeks menggunakan rata-rata geometrik. Dengan menggunakan rata-rata

geometrik dalam menyusun IPM dapat diartikan bahwa capaian satu dimensi

tidak dapat ditutupi oleh capaian di dimensi lain atau dengan kata lain

capaian yang rendah pada salah satu komponen indeks tidak dapat ditutupi

oleh komponen indeks lain yang capaiannya lebih tinggi. Artinya, untuk

mewujudkan pembangunan manusia yang baik, ketiga dimensi harus

memperoleh perhatian yang sama besar karena sama pentingnya.

Beberapa perubahan tersebut menjadikan IPM dengan metode baru

memiliki sejumlah keunggulan dibanding IPM yang dihitung dengan metode

lama. Penggunaan HLS dalam perhitungan indeks pendidikan, misalnya,

menjadikan IPM dengan metode baru mampu memotret gambaran yang

lebih relevan dalam pendidikan dan perubahan yang terjadi dibanding IPM

dengan metode lama.

2.2.2. Metode Penghitungan IPM

Saat ini penyusunan IPM di Indonesia sudah menggunakan metode

baru, yaitu dengan menggunakan variabel Angka Harapan Hidup Saat Lahir,

Rata-Rata Lama Sekolah, Angka Harapan Lama Sekolah dan Pengeluaran

Perkapita disesuaikan. Secara rinci uraian lengkap dari variabel tersebut

adalah:

1. Angka Harapan Hidup Saat Lahir - AHH (Life Expectancy - e0)

Angka Harapan Hidup Saat Lahir didefinisikan sebagai rata-rata perkiraan

banyak tahun yang dapat ditempuh oleh seseorang sejak lahir. AHH

16

mencerminkan derajat kesehatan suatu masyarakat. AHH dihitung dari

hasil sensus dan survei kependudukan.

2. Rata-rata Lama Sekolah - RLS (Mean Years of Schooling - MYS)

Rata-rata Lama Sekolah didefinisikan sebagai jumlah tahun yang

digunakan oleh penduduk dalam menjalani pendidikan formal.

Diasumsikan bahwa dalam kondisi normal rata-rata lama sekolah suatu

wilayah tidak akan turun. Cakupan penduduk yang dihitung dalam

penghitungan rata-rata lama sekolah adalah penduduk berusia 25 tahun

ke atas.

3. Angka Harapan Lama Sekolah - HLS (Expected Years of Schooling - EYS)

Angka Harapan Lama Sekolah dide�nisikan lamanya sekolah (dalam

tahun) yang diharapkan akan dirasakan oleh anak pada umur tertentu di

masa mendatang. Diasumsikan bahwa peluang anak tersebut akan tetap

bersekolah pada umur-umur berikutnya sama dengan peluang

penduduk yang bersekolah per jumlah penduduk untuk umur yang sama

saat ini.

Angka Harapan Lama Sekolah dihitung untuk penduduk berusia 7 tahun

ke atas. HLS dapat digunakan untuk mengetahui kondisi pembangunan

sistem pendidikan di berbagai jenjang yang ditunjukkan dalam bentuk

lamanya pendidikan (dalam tahun) yang diharapkan dapat dicapai oleh

setiap anak.

4. Pengeluaran per Kapita Disesuaikan

Pengeluaran per kapita yang disesuaikan ditentukan dari nilai

pengeluaran per kapita dan paritas daya beli (Purcashing Power Parity-

PPP). Rata-rata pengeluaran per kapita setahun diperoleh dari Susenas,

dihitung dari level propinsi hingga level kab/kota. Rata-rata pengeluaran

per kapita dibuat konstan/riil dengan tahun dasar 2012=100.

17

Perhitungan paritas daya beli pada metode baru menggunakan 96

komoditas dimana 66 komoditas merupakan makanan dan sisanya

merupakan komoditas nonmakanan. Metode penghitungan paritas daya

beli menggunakan Metode Rao.

Sebelum menghitung IPM, setiap komponen IPM harus dihitung

indeksnya. Formula yang digunakan dalam penghitungan indeks komponen

IPM adalah sebagai berikut:

Indeks Kesehatan

𝐼𝐾𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 =

𝐴𝐻𝐻−𝐴𝐻𝐻𝑚𝑖𝑛

𝐴𝐻𝐻𝑚𝑎𝑥−𝐴𝐻𝐻𝑚𝑖𝑛𝑥 100

………………………….……….………………………………………(1)

AHH: Angka Harapan Hidup

Indeks Pendidikan

𝐼𝐻𝐿𝑆

=𝐻𝐿𝑆 − 𝐻𝐿𝑆𝑚𝑖𝑛

𝐻𝐿𝑆𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝐻𝐿𝑆𝑚𝑖𝑛𝑥 100

……………………………….………………………………………(2)

𝐼𝑅𝐿𝑆

=𝑅𝐿𝑆 − 𝑅𝐿𝑆𝑚𝑖𝑛

𝑅𝐿𝑆𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑅𝐿𝑆𝑆𝑚𝑖𝑛𝑥 100

…………………………………….…………………………………(3)

𝐼𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 =𝐼𝐻𝐿𝑆 + 𝐼𝑅𝐿𝑆

2

…………………………………….…………………………………(4)

HLS: Harapan Lama Sekolah ; RLS: Rata-Rata Lama Sekolah

Indeks Pengeluaran

𝐼𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛

=ln(𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛) − ln(𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛𝑚𝑖𝑛)

ln(𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛𝑚𝑎𝑘𝑠) − ln(𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛𝑚𝑖𝑛)𝑥 100

………..………….………(5)

18

Untuk menghitung indeks masing-masing komponen IPM digunakan

batas maksimum dan minimum seperti terlihat dalam tabel di bawah ini.

Tabel 2.2. Nilai Minimun dan Maximun Komponen IPM

Komponen Satuan Min Max

Angka Harapan Hidup saat Lahir (AHH) Tahun 20 85

Harapan Lama Sekolah (HLS) Tahun 0 18

Rata-rata Lama Sekolah (RLS) Tahun 0 15

Pengeluaran per Kapita Disesuaikan Rupiah 1.007.436 26.572.352

Selanjutnya nilai IPM dapat dihitung sebagai:

𝐼𝑃𝑀 = √𝐼𝐾𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 × 𝐼𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 × 𝐼𝑃𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛3

Capaian pembangunan manusia di suatu wilayah pada waktu tertentu

dapat dikelompokkan ke dalam empat kelompok. Pengelompokkan ini

bertujuan untuk mengorganisasikan wilayah-wilayah menjadi kelompok-

kelompok yang sama dalam hal pembangunan manusia.

1. Kelompok “sangat tinggi”: IPM ≥ 80

2. Kelompok “tinggi”: 70 ≤ IPM < 80

3. Kelompok “sedang”: 60 ≤ IPM < 70

4. Kelompok “rendah”: IPM < 60

2.3. Ketersediaan Data

Sumber data untuk penghitungan IPM pada tingkat propinsi dan

Kabupaten/Kota yang selama ini digunakan berasal dari data Survei Sosial

19

Ekonomi Nasional (SUSENAS), Sensus Penduduk, dan Proyeksi Penduduk.

Data SUSENAS digunakan untuk memperoleh Angka Harapan Lama Sekolah

(HLS) saat lahir, Rata-rata Lama Sekolah (RLS), serta Pendapatan perkapita

yang diproksi menggunakan pengeluaran per kapita (disesuaikan). Angka

Harapan Hidup (AHH) dihitung dengan menggunakan data Sensus Penduduk

dan Proyeksi Penduduk yang digerakkan mengunakan SUSENAS pada tahun

berjalan.

Pada sisi lain, ketersedian data penghitungan untuk IPM tingkat

kecamatan sangat tidak memadai. Kebutuhan data untuk penyusuna

kompenen IPM per kecamatan yang tersedia dalam SUSENAS dan angka

Proyeksi Penduduk tidak memadai, sehingga perlu dilakukan pendekatan lain

dalam menghitung IPM per kecamatan.

2.4. Metode Penghitungan Komponen IPMhs Kecamatan

Penyusunan IPMhs menurut kecamatan dapat dilakukan melalui dua

pendekatan, yaitu pendekatan langsung dan tidak langsung. Pada

Pendekatan Langsung, penyusunan IPMhs langsung dihitung dengan

menggunakan data dan indikator yang tersedia dari data-data yang sudah

ada. Sementara untuk Pendekatan Tidak Langsung, penyusunan IPM

dilakukan melalui penggunaan indikator atau alokator-alokator tertentu

untuk memecah angka kabupaten/kota menjadi angka kecamatan.

Dengan mempertimbangkan ketersediaan data seperti dijelaskan di

atas, maka dalam studi ini metode yang digunakan untuk menghitung IPMhs

per kecamatan adalah Metode Tidak Langsung, yaitu angka IPM

Kabupaten/Kota DKI Jakarta akan di pilah atau dialokasikan menjadi angka

IPM kecamatan dengan menggunakan alokator atau indikator tertentu.

20

Secara rinci metode penyusunan IPMhs Kecamatan dalam studi ini adalah

sebagai berikut.

1. Identifikasi Kebutuhan Data

Tahap awal yang dilakukan dalam penggunaan metode tidak langsung

adalah mengidentifikasi kebutuhan data yang akan digunakan sebagai

alokator atau indikator untuk memecah angka komponen IPM

Kabupaten/Kota yang sudah dirilis menjadi komponen IPM per

kecamatan dimasing-masing kabupaten/kota. Pada dasarnya data yang

dibutuhkan untuk penyusunan IPM adalah informasi yang terkait dengan

masalah kesehatan, pendidikan dan pengeluaran. Identifikasi data

secara rinci dapat dilihat pada lampiran.

2. Pengumpulan Data

Data yang dibutuhkan dalam penyusunan IPM per kecamatan terdiri dari

dua jenis, yaitu data IPM dan komponennya menurut Kabupaten/Kota

yang sudah dirilis serta data alokator yang akan digunakan untuk

memecah data IPM dan komponennya menurut kabupaten/kota

menjadi IPM dan komponennya menurut kecamatan. Berdasarkan hasil

identifikasi data, data alokator tersedia semuanya dalam SUSENAS tahun

2016 yang dikumpulkan oleh BPS, sedangankan data IPM dan

komponennya menurut kabupaten/kota tersedia dalam berbagai

publikasi BPS.

3. Pengolahan Data

Untuk memperoleh alokator yang dibutuhkan dari SUSENAS, maka data

dasar (raw data) SUSENAS tahun 2016 harus dilakukan pengolahan lebih

lanjut untuk memperoleh alokator masing-masing komponen IPM.

Secara rinci penjelasan teknis memperoleh AHH, HLS, RLS dan

21

pengeluaran per kapita dapat dilihat pada bagian 2.4.1 sampai 2.4.4

dibawah.

4. Penyusunan/Penghitungan Alokator IPM

Setelah pengolahan data dasar SUSENAS 2016 selasai, kemudian

dilakukan penyusunan (tabulasi) masing-masing komponen IPM

menurut kecamatan. Hasil dari tabulasi ini merupakan alokator yang

akan digunakan untuk memecah angka IPM kabupaten/kota dan

komponennya menjadi angka IPM kecamatan dan komponennya.

5. Penyusunan Komponen IPM Kecamatan

Dalam tahap ini dilakukan pengolahan dua jenis data yang disebutkan di

atas menjadi angka IPM per kecamatan beserta komponennya. Angka

alokator yang diperoleh pada tahap 4 di atas digunakan sebagai dasar

untuk memperoleh angka IPM kecamatan dan komponennya. Kriteria

yang harus terpenuhi dalam pengolahan adalah rata-rata IPM dan

komponennya per kecamatan harus sama dengan IPM dan

komponennya masing-masing kabupaten/kota yang sudah dirilis.

6. Rekonsiliasi Komponen IPMhs

Angka IPMhs dan komponennya per kecamatan yang diperoleh pada

tahap 5 di atas masih merupakan angka awal yang perlu dilihat ulang

kewajaran dan kelayakannya, biasanya proses ini disebut dengan proses

rekonsiliasi. Karena keterbatasan dana dan waktu yang tersedia, proses

rekonsiliasi masing-masing kecamatan dalam satu kabupaten/kota

menggunakan pendekatan intuitif, dengan meminta masukan dari BPS

kabupaten/kota terkait dengan ranking/urutan IPMhs per kecamatan

dalam masing-masing kabupaten/kota. Hasil dari proses rekonsiliasi

tersebut kemudian direkonsiliasi kembali dengan melihat

22

kelayakan/kewajaran IPMhs masing-masing kecamatan dalam lingkup

propinsi dan hasilnya merupakan output dari studi ini.

Gambar 2.1 Tahapan Penyusunan IPMhs dan Komponennya Menurut

Kecamatan

Identifikasi Kebutuhan Data IPM Kecamatan

Pengumpualan Data SUSENAS 2016 dan IPM

Prop/Kab/Kota 2016

Pengolahan Komponen IPM, AHH, HLS, RLS,

Pengeluarann per Kapita (SUSENAS

2016)

Data Komponen IPM per

Kabupaten/Kota 2016 (Angka

Rilis)

Penyusunan Komponen AHH, HLS, RLS,

Pengeluarann per Kapita per kecamatan 2016

Penghitungan Nilai AHH, HLS, RLS,

Pengeluaran per kapita per

Kecamatan (metode Langsung dan

alokator)

Rekonsiliasi Nilai AHH, HLS, RLS, Pengeluaran per kapita dan IPM per

Kecamatan

IPMhs per Kecamatan 2016

1 2 3

4 5

6

23

Berikut penjelasan secara rinci mengenai cara memperoleh AHH, HLS, RLS,

dan pengeluaran per kapita yang diolah dari SUSENAS tahun 2016 dan

digunakan sebagai alokator untuk memilah atau memecah komponen IPM

kabupaten/kota menjadi komponen IPM kecamatan.

2.4.1. Metode Penghitungan Komponen AHH Kecamatan

Angka Harapan Hidup (AHH) yang selama ini dihasilkan oleh BPS

menggunakan suatu teknik penghitungan untuk memperoleh angka Infant

Mortality Rate (IMR) serta AHH (sekaligus) yaitu menggunakan paket

program Mortpak. Data yang dibutuhkan untuk menghitung IMR dan AHH

dengan Mortpak adalah:

– Estimasi rata-rata jumlah anak lahir hidup pada tahun penghitungan

– Estimasi rata-rata jumlah anak masih hidup pada tahun penghitungan

Dengan adanya keterbatasan dari ketersediaan data Sensus

Penduduk, maka penghitungan AHH menurut kecamatan dilakukan melalui

suatu proxy yaitu probabilita anak yang dilahirkan hidup berbanding dengan

yang masih bertahan hidup pada suatu tahun sesuai dengan time referance

yang digunakan.

Jumlah anak yang dilahirkan hidup dan jumlah anak yang masih hidup

diperoleh dari data SUSENAS yang diagregasi menurut kecamatannya.

Probabilita per kecamatam tersebut diinterpolasi dengan nilai AHH rilis di

masing-masing Kabupaten/Kota sehingga dihasilkanlah AHH per kecamatan.

Dengan demikian penghitungan AHH dilakukan dengan pendekatan tidak

langsung.

24

2.4.2. Metode Penghitungan Komponen HLS Kecamatan

Untuk menghasilkan angka HLS per kecamatan, studi tersebut

melakukan penghitungan dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1. Menghitung jumlah penduduk menurut umur tunggal dengan filter

yaitu penduduk yang berumur 7 tahun keatas,

2. Menghitung jumlah penduduk yang masih sekolah menurut umur

tunggal (7 tahun keatas),

3. Menghitung rasio penduduk yang masih sekolah terhadap jumlah

penduduk menurut umur (7 tahun keatas). Langkah ini menghasilkan

partisipasi sekolah menurut umur tunggal,

4. Menghitung harapan lama sekolah, yaitu dengan menjumlahkan semua

partisipasi sekolah menurut umur tunggal (7 tahun keatas) pada

masing-masing kecamatan,

5. Melakukan interpolasi nilai HLS pada setiap kecamatan terhadap HLS

masing-masing Kabupaten/Kota nya yaitu angka resmi yang sudah rilis

sehingga dihasilkanlah AHH per kecamatan.

2.4.3. Metode Penghitungan Komponen RLS Kecamatan

Untuk menghasilkan angka RLS per kecamatan, studi tersebut

melakukan penghitungan dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1. Menyeleksi penduduk pada usia 25 tahun ke atas,

2. Melihat partisipasi sekolah setiap penduduk. Partisipasi sekolah

dimaksud terdiri dari tiga kategori yaitu: (1) Tidak/belum pernah

bersekolah; (2) Masih bersekolah; dan (3) Tidak bersekolah lagi,

3. Mengelompokkan jenjang pendidikan yang pernah/sedang diduduki,

25

4. Melihat tingkat/kelas tertinggi yang pernah/sedang diduduki. Langkah

ini dilakukan apabila status partisipasi sekolah (Langkah Pertama) yaitu

masih bersekolah atau tidak bersekolah lagi,

5. Mengelompokkan ijazah/STTB tertinggi yang dimiliki. Langkah ini

dilakukan apabila status partisipasi sekolah (Langkah Pertama) yaitu

masih bersekolah atau tidak bersekolah lagi,

6. Mengkonversi tahun lama sekolah menurut ijazah terakhir. Langkah ini

dilakukan apabila status partisipasi sekolah (Langkah Pertama) yaitu

masih bersekolah atau tidak bersekolah lagi,

7. Menghitung lamanya bersekolah sampai kelas terakhir. Langkah ini

dilakukan apabila status partisipasi sekolah (Langkah Pertama) yaitu

masih bersekolah atau tidak bersekolah lagi,

8. Menghitungrata-rata lama sekolah dengan formula:

𝑅𝐿𝑆 = 1

𝑛 ∑ 𝑙𝑎𝑚𝑎 𝑠𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 𝑖

𝑛

𝑖=1

Keterangan:

RLS : Rata-rata Lama Sekolah di suatu sekolah

Lama sekolah penduduk-i : konversi lama sekolah penduduk ke-i di suatu kecamatan

berdasarkan kelas terakhir

n : jumlah penduduk ( i = 1, 2, 3,..., n)

2.4.4. Metode Penghitungan Komponen Pengeluran Perkapita Kecamatan

Untuk menghasilkan angka pengeluaran perkipta di setiap

kecamatan, studi tersebut melakukan penghitungan dengan langkah-langkah

sebagai berikut:

26

1. Menghitung pengeluaran perkipta, yaitu dengan jalan menjumlahkan

seluruh pengeluaran rumah tangga selama sebulan yang dikali 12 pada

masing-masing kecamatan,

2. Menghitung jumlah penduduk pada masing-masing kecamatan,

3. Menghitung pengeluaran perkipta dengan cara membagi jumlah

pengeluaran dengan jumlah penduduk pada masing-masing

kecamatan,

4. Melakukan interpolasi nilai pengeluaran perkipta pada setiap

kecamatan yang diperoleh dari langklah ketiga dengan dasar angka

pengeluaran perkapita masing-masing Kabupaten/Kota nya yaitu angka

resmi yang sudah rilis sehingga dihasilkanlah pengeluaran perkapita per

kecamatan.

UMUR PANJANGDAN HIDUP SEHAT

STANDAR HIDUPLAYAK

PENDIDIKAN

BAB 3

STUDI ANALISISKUALITAS HIDUP MASYARAKAT

MENURUT KOMPONEN IPMPADA TINGKAT KECAMATAN

29

III. HASIL STUDI

3.1. Kondisi Umum Propinsi DKI Jakarta

DKI Jakarta merupakan propinsi yang memiliki ciri tersendiri, berbeda

dengan propinsi lainnya di Indonesia, yakni sebagai ibukota negara, pusat

pemerintahan, pusat kegiatan ekonomi, pusat keuangan dan jasa, serta

sebagai tempat kedudukan hampir keseluruhan perangkat pemerintahan

tingkat nasional, perwakilan negara-negara asing, pusat berbagai perusahaan

multi nasional dan gerbang wisatawan mancanegara. Selain itu, Jakarta juga

sebagai Propinsi Daerah Khusus Ibukota yang terbagi dalam lima wilayah

Kota Adminisrasi dan satu Kabupaten Administratif Kepulauan Seribu.

Gambaran secara menyeluruh tentang kondisi perekonomian suatu

daerah dapat diperoleh dari Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Sebagai

salah satu indikator makro ekonomi, pada dasarnya PDRB merupakan jumlah

nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi di suatu

wilayah. Sebagai pusat perekonomian dan pusat pemerintahan, Propinsi DKI

Jakarta telah menyumbangkan PDRB yang cukup besar terhadap

perekenomian nasional. Besaran PDRB Propinsi DKI Jakarta yang tercipta

pada tahun 2016 senilai 2.177 triliun rupiah atau menyumbang sebesar 17,6

persen terhadap kue perekonomian nasional. Tahun 2016 perekonomian DKI

Jakarta tumbuh 5,85 persen diatas nasional yang hanya tumbuh 5,02 persen.

Pertumbuhan ekonomi tersebut didorong oleh konsumsi rumahtangga,

sejalan dengan membaiknya daya beli masyarakat yang didukung oleh

terkendalinya inflasi DKI Jakarta tahun 2016 sebesar 2,37 persen.

30

Besaran pertumbuhan ekonomi DKI Jakarta tersebut bisa dikatakan

sebagai pertumbuhan yang berkualitas. Hal ini dikarenakan pertumbuhan

ekonomi sebesar 5,85 persen diiringi dengan perbaikan indikator sosial,

seperti tingkat kemiskinan, tingkat pengangguran dan ketimpangan. Tingkat

kemiskinan di Jakarta di tahun 2016, sebesar 3,75 persen, menurun

dibandingkan tahun 2015 sebesar 3,93 persen. Pada bidang ketenagakerjaan,

pada Februari 2016 tingkat pengangguran terbuka (TPT) mengalami

penurunan dibandingkan bulan Februari 2015, yaitu dari 8,36 persen menjadi

5,77 persen, atau turun 2,59 poin. Sedangkan secara absolut, jumlah

penganggur berkurang sebanyak 157,68 ribu orang. Selaoin itu,

pertumbuhan ekonomi DKI Jakarta diikuti dengan penurunan angka Rasio

Gini di tahun 2016 yaitu sebesar 0,411 dibandingkan tahun 2015 sebesar

0,431. Rasio Gini DKI Jakarta merupakan indeks ketimpangan ekonomi

masyarakat. Dengan kata lain bisa dikatakan tingkat kesenjangan di DKI

Jakarta membaik di tahun 2016.

1,075,183 1,224,218 1,369,433 1,546,876 1,762,316 1,989,330

2,177,120

6,864,133

7,831,726 8,615,705 9,546,134

10,569,705 11,531,717

12,406,810

G A M B A R 3 . 1 P ER K EM B A N G A N P D R B D K I J A K A R T AT A H U N 2 0 1 0 - 2 0 1 6 , ( M I L Y A R R U P I A H )

DKI Jakarta Nasional

(17.55 %)

Pada tahun 2016, sumbangan ekonomi Jakarta (PDRB) terhadap perekonomian Indonesia cukup besar yaitu 17,55 persen.

31

3.2. IPM Propinsi DKI Jakarta

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang diperkenalkan UNDP sejak

tahun 1990 merupakan suatu pengukuran untuk menilai kinerja

pembangunan suatu negara. Untuk lingkup yang lebih kecil, IPM juga dapat

digunakan untuk dapat mengukur kinerja di berbagai wilayah dalam suatu

negara. Dalam konteks Indonesia IPM bisa dimanfaatkan untuk mengukur

kinerja propinsi-propinsi, bahkan dapat diterapkan pada kabupaten dan kota

yang berada di wilayah suatu propinsi. Selain sebagai alat ukur menilai

keberhasilan pembangunan manusia, IPM juga berfungsi sebagai pendorong

bagi pemerintah untuk lebih memacu program pembangunan di sektor/unit

terkait agar dapat mencapat sasaran yang diharapkan.

Pada tahun 2016, indeks pembangunan manusia tertinggi pada level

propinsi masih dicapai oleh Propinsi DKI Jakarta dengan IPM sebesar 79,60.

Sementara itu, capaian terendah ditempati oleh Propinsi Papua dengan IPM

sebesar 58,05. Propinsi DKI Jakarta sudah menjadi propinsi dengan IPM

tertinggi sejak indeks pembangunan manusia dihitung oleh BPS pada tahun

1996. Sebagai ibukota negara, Propinsi DKI Jakarta merupakan pusat dari

seluruh kegiatan, baik pendidikan, perekonomian, bisnis, wisata, dan lain-

lain. Hal ini mendukung Propinsi DKI Jakarta dalam pencapaian

pembangunan manusia. Sarana dan prasarana Propinsi DKI Jakarta cukup

lengkap dan memadai. Akses untuk mendapatkan pendidikan maupun

kesehatan pun sangat mudah. Selain itu, sebagai propinsi dengan banyak

pusat kegiatan, secara tidak langsung menjadikan Propinsi DKI Jakarta

sebagai kantong sumber daya manusia dengan pendidikan tinggi.

32

IPM Propinsi DKI Jakarta di tahun 2016 termasuk dalam kategori

tinggi, mulai mendekati kategori sangat tinggi. Keberhasilan DKI Jakarta tidak

terlepas dari perkembangan indikator yang menyusun pembangunan

manusia. Seluruh indikator yang membentuk IPM DKI Jakarta, yaitu Angka

Harapan Hidup (AHH), Harapan lama Sekolah (HLS), Rata-rata Lama Sekolah

(RLS), dan pengeluaran per kapita, menunjukan perkembangan positif di

tahun 2016, dibandingkan capaian indikator di tahun 2015.

3.3. IPM menurut Kabupaten/Kota Propinsi DKI Jakarta

Pada tahun 2016, pencapaian pembangunan manusia di tingkat

kabupaten/kota cukup bervariasi. IPM pada level kabupaten/kota berkisar

antara 69,52 (Kepulauan Seribu) hingga 83,84 (Jakarta Selatan).

Perkembagan IPM kabupaten/kota di Propinsi DKI Jakarata selama enam

tahun terakhir memperlihatkan kecendrungan yang terus meningkat

dibandinkan tahun sebelumnya, seperti pada gambar 3.2 di bawah.

76.98 77.53 78.08 78.39 78.99 79.60

67.09 67.70 68.31 68.90 69.55 70.18

2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6

G A M B A R 3 . 2 I N D EK S P EM B A N G U N A N M A N U S I A ( I P M ) D K I J A K A R T A , 2 0 1 1 - 2 0 1 6

DKI Jakarta

33

Bila diamati menurut komponen pembentuk IPM masing-masing

kabupaten/kota, pada dimensi umur panjang dan hidup sehat, Angka

Harapan Hidup saat lahir berkisar antara 67,88 tahun (Kepulauan Seribu)

hingga 74,14 tahun (Jakarta Timur). Sementara pada dimensi pengetahuan,

besaran angka Harapan Lama Sekolah berkisar antara 12,1 tahun (Kepulauan

Seribu) hingga 13,22 tahun (Jakarta Selatan), serta Rata-rata Lama Sekolah

berkisar antara 8,24 tahun (Kepulauan Seribu) hingga 11,52 tahun (Jakarta

Timur). Dimensi pengeluaran per kapita disesuaikan di tingkat

kabupaten/kota berkisar antara 11,6 juta rupiah per tahun (Kepulauan

Seribu) hingga 22,9 juta rupiah per tahun (Jakarta Selatan).

3.4. IPMhs Kecamatan Propinsi DKI Jakarta

Angka IPM propinsi dan kabupaten/kota DKI Jakarta yang disebutkan

di atas merupakan angka IPM yang telah dirilis oleh BPS Propinsi DKI Jakarta.

0.0

22.5

45.0

67.5

90.0

KepulauanSeribu

Jakarta Selatan Jakarta Timur Jakarta Pusat Jakarta Barat Jakarta Utara DKI Jakarta

G a m b a r 3 . 3 . I n d e k s P e m b a n g u n a n M a n u s i a ( I P M ) D K I J a k a r t a M e n u r u t K a b u p a t e n / K o t a , t a h u n 2 0 1 1 -

2 0 1 6

2011 2012 2013 2014 2015 2016

34

Setiap tahun BPS telah merilis angka IPM popinsi dan kabupaten/kota di

seluruh Indonesia. Angka IPM tersebut telah digunakan oleh berbagai pihak,

khususnya pemerintah, untuk berbagai tujuan dan analisis, seperti sebagai

indikator kinerja kepala daerah dan dasar pengalokasian Dana Alokasi

UMUM (DAU). Sumber data yang digunakan untuk menghitung angka IPM

tersebut terutama bersumber dari hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional

(SUSENAS).

Tabel 3.1. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Menurut Kabupaten/Kota,

2015-2016

Kab/ Kota

AHH (tahun)

HLS (tahun)

RLS (tahun)

Pengeluaran per Kapita Disesuaikan (Rp 000)

IPM

Capaian Pertumbuhan

(%)

2015 2016 2015 2016 2015 2016 2015 2016 2015 2016 2015-2016

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)

Kep. Seribu

67,72 67,88 11,90 12,10 8,04 8,24 11.433 11,608 68,84 69,52 0,99

Jakarta Selatan

73,81 73,83 13,09 13,22 11,23 11,42 22.425 22,932 83,37 83,94 0,68

Jakarta Timur

74,10 74,14 13,08 13,20 11,32 11,52 16.455 16,733 80,73 81,28 0,68

Jakarta Pusat

73,70 73,76 12,96 13,09 10,88 11,01 16.143 16,493 79,69 80,22 0,67

Jakarta Barat

73,32 73,34 12,60 12,69 10,15 10,36 19.006 19,501 79,72 80,34 0,78

Jakarta Utara

72,91 72,95 12,42 12,53 10,05 10,23 17.205 17,418 78,30 78,78 0,61

DKI JAKARTA

72,43 72,49 12,59 12,73 10,70 10,88 17.075 17,468 78,99 79,60 0,77

Keterangan : AHH : Angka Harapan Hidup saat lahir HLS : Harapan Lama Sekolah RLS : Rata-rata Lama Sekolah

35

Sampai saat ini, BPS tidak merilis angka IPM menurut kecamatan yang

disebabkan ketersediaan datanya tidak memadai. Berdasarkan metode

penarikan sampel dari SUSENAS, angka yang dihasilkan dari survey tersebut

dirancang hanya untuk keterwakilan/ representative dari kabupaten/kota,

sehingga samapi saat ini BPS tidak menghitung angka IPM menurut

kecamatan. Namun karena kebutuhan, khususnya bagi pemerintah propinsi

DKI Jakarta, maka studi ini mencoba untuk menyusun atau menghitung angka

IPM menurut kecamatan dengan metode tidak langsung, yaitu dengan

menggunakan indikator-indikator tertentu untuk memilah angka IPM

kabupaten /kota menjadi IPM kecamatan. Secara rinci metode studi ini telah

dijelaskan dalam Bab 2 sebelumnya. Hasil secara lengkap studi penyusunan

IPM menurut kecamatan DKI Jakarta dapat dilihat pada lampiran.

Pada bagian di bawah ini merupakan analisis ringkas dari hasil

penyusunan IPM menurut kecamatan DKI Jakarta menurut dimensi atau

variable/komponen yang membentuk IPM.

3.4.1. Analisis Dimensi Kesehatan

Dimensi umur panjang dan hidup sehat atau disebut dengan Dimensi

Kesehatan diwakili oleh komponen Angka Harapan Hidup (AHH) saat lahir

yang mencerminkan derajat kesehatan suatu masyarakat. Pada studi

tersebut, AHH diperoleh menggunakan alokator yang berasal dari SUSENAS

yaitu proporsi anak yang masih hidup dengan anak yang dilahirkan hidup.

Sebagai sebuah indiktor outcome, AHH dapat mencerminkan dampak dari

suatu output dari program pemerintah dalam hal penyediaan fasilitas

kesehatan bagi masyarakat di suatu wilayah. Berikut analisis dimensi

kesehatan masing-masing kabupaten/kota.

36

3.4.1.1 Kepulauan Seribu

Kabupaten Kepulauan Seribu sebagai bagian dari Propinsi DKI Jakarta,

memiliki wilayah yang terpisah dari daratan utama. Wilayah tersebut

memiliki karakteristik serta fasilitas yang berbeda dibanding 5 wilayah

lainnya, termasuk dalam hal sarana dan prasarana kesehatan. Fasilitas

kesehatan masyarakat Kepulauan Seribu umumnya dilayani oleh Puskesmas,

baik Puskesmas tingkat Kecamatan maupun Kelurahan. Sementara, untuk

memperoleh layanan kesehatan yang lebih lengkap, mereka terkendala oleh

jarak dan transportasi, dimana mereka harus menyeberang ke daratan

utama. Kendala pada akses ke fasilitas kesehatan tersebut ditengarai ikut

mempengaruhi Angka Harapan Hidup di Kepulauan Seribu.

Secara agregat, AHH masyarakat Kabupaten Kepulauan Seribu tahun

2016 mencapai 67,88 tahun1. Nilai AHH tersebut berada jauh di bawah AHH

Propinsi DKI Jakarta yang mencapai 72,49. Sehingga menjadikan AHH

tersebut adalah yang terendah dibandingkan wilayah lainnya di DKI Jakarta.

Hal tersebut menjadi tantangan bagi pemangku kepentingan, mulai dari

tokoh masyarakat, pemerintah daerah maupun pusat untuk meningkatkan

derajat kesehatan di wilayah tersebut.

1 Sumber: Berita Resmi Statistik Propinsi DKI Jakarta No. 19/04/31/Th. XVIX, 17 April 2017

37

Grafik 3.4.1.1. AHH Kabupaten Kepulauan Seribu Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun)

Berdasarkan hasil studi, diperoleh hasil penghitungan bahwa AHH di

dua kecamatan di Kepulauan Seribu, nilainya berada di peringkat terbawah

diantara 44 kecamatan di DKI Jakarta. AHH masyarakat di Kecamatan

Kepulauan Seribu Utara adalah sebesar 68,36 tahun. Angka tersebut lebih

tinggi dibandingkan AHH Kecamatan Kepulauan Seribu Selatan yang sebesar

67,41 tahun. Meskipun kita tahu bersama bahwa wilayah Kecamatan

Kepulauan Seribu Utara justru lebih jauh dari daratan utama DKI Jakarta

dibandingkan kecamatan tetangganya tersebut.

3.4.1.2. Jakarta Selatan

Berdasarkan hasil studi terhadap komponen IPM tahun 2016,

terdapat satu kecamatan di Jakarta Selatan yang angka harapan hidupnya

ada di atas 75 tahun yaitu Kecamatan Kebayoran Baru dengan nilai AHH

sebesar 75,02 tahun. Sedangkan, peringkat AHH di level propinsi, kecamatan

tersebut menempati peringkat ke-5 dari 44 Kecamatan.

Sementara, peringkat terbawah AHH di Jakata Selatan adalah

Kecamatan Mampang Prapatan dan Setiabudi dengan nilai AHH masing-

68.36

67.41

67.88

K E P S E R I B U U T A R A K E P S E R I B U S E L A T A N

38

masing sebesar 73,19 dan 73,31 tahun. Meskipun kedua kecamatan tersebut

adalah yang terendah di Jakarta Selatan, namun nilai AHH kedua kecamatan

tersebut masih berada di atas rata-rata AHH Propinsi DKI Jakarta yang

sebesar 72,49 tahun.

Grafik 3.4.1.2. AHH Kota Jakarta Selatan Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun)

Angka AHH Kota Jakarta Selatan yang telah dirilis pada bulan April

2017 oleh BPS Propinsi DKI Jakarta mencapai 73,83 tahun. Berdasarkan nilai

tersebut, maka 4 dari 10 Kecamatan di Jakarta Selatan memiliki AHH hasil

studi yang lebih tinggi di banding AHH Kota Jakarta Selatan.

3.4.1.3. Jakarta Timur

Berdasarkan hasil studi terhadap komponen IPM tahun 2016,

terdapat dua kecamatan di Jakarta Timur yang Angka Harapan Hidup (AHH)

ada di atas 75 tahun yaitu Cipayung, Makasar dan Kramat Jati dengan nilai

masing-masing sebesar 75,38 tahun; 75,37 tahun dan 74,91 tahun.

75

.02

74

.36

74

.13

74

.13

73

.65

73

.63

73

.57

73

.33

73

.31

73

.19

AHH JAKARTA SELATAN: 73.83

KE

BA

YO

RA

N B

AR

U

PA

NC

OR

AN

TE

BE

T

PE

SA

NG

GR

AH

AN

CIL

AN

DA

K

KE

BA

YO

RA

N L

AM

A

PA

SA

R M

ING

GU

JAG

AK

AR

SA

SE

TIA

BU

DI

MA

MP

AN

G P

RA

PA

TA

N

39

Sedangkan peringkat AHH untuk level propinsi, ketiga kecamatan tersebut

masing-masing menempati peringkat ke-1, ke-2 dan ke-7 dari 44 Kecamatan

di DKI Jakarta.

Sementara, peringkat AHH terbawah di Jakata Timur berada di

Kecamatan Cakung dengan nilai AHH sebesar 71,61 tahun. Secara peringkat

propinsi, AHH Kecamatan Cakung berada pada posisi ke-40 diantara 44

kecamatan di DKI Jakarta.

Grafik 3.4.1.3. AHH Kota Jakarta Timur Menurut Kecamatan, 2016 (dalam tahun)

3.4.1.4. Jakarta Pusat

Berdasarkan hasil studi, Kecamatan Menteng memiliki nilai AHH

tertinggi di Jakarta Pusat dengan nilai hampir 75 tahun. Pada level provinsi,

Kecamatan Menteng tersebut menempati posisi terbesar ke-6 diantara 44

Kecamatan di DKI Jakarta.

Sementara, ada tiga kecamatan yang nilai AHH-nya berada di bawah

angka rata-rata AHH Jakata Pusat (73,76 tahun) yaitu Kecamatan Swaha

Besar, Johar Baru dan Tanah Abang dengan nilai AHH masing-masing sebesar

75

.38

75

.37

74

.91

74

.91

74

.49

74

.22

73

.77

73

.42

73

.28

71

.61

AHH JAKARTA TIMUR: 74.14

CIP

AY

UN

G

MA

KA

SA

R

KR

AM

AT

JA

TI

DU

RE

N S

AW

IT

PA

SA

R R

EB

O

CIR

AC

AS

PU

LO

GA

DU

NG

JAT

INE

GA

RA

MA

TR

AM

AN

CA

KU

NG

40

73,71, 72,76 dan 72,53 tahun. Meskipun demikian AHH nya masih berada

tidak jauh dari AHH Propinsi DKI Jakarta.

Grafik 3.4.1.4. AHH Kota Jakarta Pusat Menurut Kecamatan, 2016 (dalam tahun)

3.4.1.5. Jakarta Barat

Berdasarkan penghitungan yang dihasilkan dalam studi tersebut,

terdapat satu kecamatan di Jakarta Barat yang Angka Harapan Hidup (AHH)

ada di atas 75 tahun yaitu Kecamatan Palmerah dengan nilai AHH sebesar

75,07 tahun. Sedangkan pada level propinsi, kecamatan tersebut menempati

posisi terbesar ke-3 diantara 44 Kecamatan di DKI Jakarta.

Sementara, ada 5 kecamatan yang nilai AHH-nya berada di bawah

AHH Jakata Barat (73,34 tahun) dimana yang terendahnya adalah di

Kecamatan Kali Deres dengan nilai AHH sebesar 71,07 tahun. Nilai AHH di

Kecamatan tersebut menempati posisi ke-42 dari 44 kecamatan di DKI

Jakarta atau yang terkecil di daratan (di luar Kab. Kepulauan Seribu).

74

.98

74

.66

73

.92

73

.79

73

.74

73

.71

72

.76

72

.53

AHH JAKARTA PUSAT: 73.76

ME

NT

EN

G

CE

MP

AK

A P

UT

IH

GA

MB

IR

SE

NE

N

KE

MA

YO

RA

N

SA

WA

H B

ES

AR

JOH

AR

BA

RU

TA

NA

H A

BA

NG

41

Grafik 3.4.1.5. AHH Kota Jakarta Barat Menurut Kecamatan, 2016 (dalam tahun)

3.4.1.6. Jakarta Utara

Berdasarkan penghitungan yang dihasilkan dalam studi tersebut,

terdapat satu kecamatan di Jakarta Utara yang Angka Harapan Hidup (AHH)

berada di atas 75 tahun yaitu Kecamatan Kelapa Gading dengan nilai AHH

sebesar 75,06 tahun. Nilai AHH tersebut menempatkan Kecamatan Kelapa

Gading pada posisi ke-4 dari seluruh Kecamatan di DKI Jakarta.

Bertolak belakang dengan nilai AHH di Kelapa Gading, selain

kecamatan tersebut nilai AHH-nya menduduki posisi yang cukup bawah di

antara seluruh kecamatan di DKI Jakarta. Kecamatan Clilincing dan

Pademangan adalah dua kecematan dengan AHH terendah dengan nilai AHH

masing-masing sebesar 71,10 dan 71,22 tahun. Kedua kecamatan tersebut

masing-masing berada pada posisi ke-41 dan ke-39. Beberapa faktor yang

ditengarai menjadi salah satu penyebab rendahnya nilai AHH di wilayah

tersebut adalah kepadatan penduduk serta kondisi lingkungannya.

75

.07

74

.76

73

.64

73

.22

73

.04

73

.04

72

.90

71

.07

AHH JAKARTA …

PA

LM

ER

AH

GR

OG

OL

PE

TA

MB

UR

AN

CE

NG

KA

RE

NG

KE

MB

AN

GA

N

KE

BO

N J

ER

UK

TA

MA

N S

AR

I

TA

MB

OR

A

KA

LI

DE

RE

S

42

Grafik 3.4.1.6. AHH Kota Jakarta Utara Menurut Kecamatan, 2016 (dalam tahun)

3.4.2. Analisis Dimensi Pendidikan (HLS dan RLS)

Dimensi pendidikan pada IPM dibentuk oleh 2 indikator, yaitu

Harapan Lama Sekolah (HLS) dan Rata- Rata Lama Sekolah (RLS). HLS

didefinisikan lamanya sekolah (dalam tahun) yang diharapkan akan dirasakan

oleh anak pada umur tertentu di masa mendatang. Diasumsikan bahwa

peluang anak tersebut akan tetap bersekolah pada umur-umur berikutnya

sama dengan peluang penduduk yang bersekolah per jumlah penduduk

untuk umur yang sama saat ini. Angka Harapan Sekolah dihitung untuk

penduduk berusia 7 tahun ke atas. HLS dapat digunakan untuk mengetahui

kondisi pembangunan sistem pendidikan di berbagai jenjang yang

ditunjukkan dalam bentuk lamanya pendidikan (dalam tahun) yang

diharapkan dapat dicapai oleh setiap anak. RLS didefinisikan sebagai jumlah

tahun yang digunakan oleh penduduk dalam menjalani pendidikan formal.

Diasumsikan bahwa dalam kondisi normal rata-rata lama sekolah suatu

wilayah tidak akan turun. Cakupan penduduk yang dihitung dalam

75

.06

73

.57

73

.13

72

.64

72

.22

71

.10

AHH JAKARTA UTARA: 72.95

KE

LA

PA

GA

DIN

G

PE

NJA

RIN

GA

N

TA

NJU

NG

PR

IOK

KO

JA

PA

DE

MA

NG

AN

CIL

INC

ING

43

penghitungan rata-rata lama sekolah adalah penduduk berusia 25 tahun

keatas.

Pada tahun 2016 HLS di DKI Jakarta mencapai 12,73 tahun dengan

kata lain bahwa anak–anak usia 7 tahun memiliki harapan untuk dapat

menamatkan pendidikan mereka hingga lulus strata SMA atau D1. Ini

menjadi sinyal positif bahwa semakin banyak penduduk DKI Jakarta yang

sekolah. Sementara RLS pada tahun yang sama sebesar 10,88 tahun artinya

secara rata-rata penduduk DKI Jakarta usia 25 tahun ke atas telah

mengenyam pendidikan hingga setara kelas XI (SMA kelas II ).

Grafik 3.4.2. HLS dan RLS Provinsi DKI Jakarta Menurut Kab/Kota, 2016

(dalam tahun)

Faktor–faktor yang mempengaruhi pendidikan di DKI Jakarta sangat

dipengaruhi oleh kondisi sosial ekonomi keluarga, motivasi orang tua,

motivasi anak bersekolah, dan biaya pendidikan (pembelian buku, seragam,

transportasi, dan biaya sekunder lainnya).

12.1013.22 13.20 13.09 12.69 12.53 12.73

8.24

11.42 11.5211.01

10.36 10.2310.88

KEPULAUANSERIBU

JAKARTASELATAN

JAKARTATIMUR

JAKARTAPUSAT

JAKARTABARAT

JAKARTAUTARA

DKI JAKARTA

Harapan Lama Sekolah (HLS) Rata-rata Lama Sekolah (RLS)

44

Pada dimensi pendidikan yaitu HLS dan RLS, jika dilihat menurut

kabupaten/kota di DKI Jakarta terlihat bervariasi (heterogen). Jakarta Selatan

memiliki HLS tertinggi mencapai 13,22 tahun diikuti Jakarta Timur, Jakarta

Pusat, Jakarta Barat, Jakarta Utara berturut turut 13,20 tahun, 13,09 tahun,

12,69 tahun, 12,53 tahun. Sedangkan Kepulauan Seribu memiliki HLS

terendah mencapai 12,10 tahun. Jakarta Timur memiliki RLS tertinggi

mencapai 11,52 tahun diikuti Jakarta Selatan, Jakarta Pusat, Jakarta Barat,

Jakarta Utara berturut-turut 11,42 tahun, 11,01 tahun, 10,36 tahun, 10,23

tahun. Sedangkan Kepualauan Seribu memiliki RLS terendah mencapai 8,24

tahun. Wilayah Kepulauan Seribu masih perlu di perhatikan dari aspek

pendidikan. Capaian HLS dan RLS terendah dibandingkan 5 wilayah lain di DKI

Jakarta. Pemerintah dapat memprioritaskan kebijakan untuk menaikkan

angka HLS dan RLS yaitu dengan meningkatkan pemerataan jumlah dan

kualitas guru dengan meningkatkan distribusi guru berkualitas ke daerah

terpencil sebagai contoh Kepulauan seribu, dan meningkatkan jumlah siswa

dengan cara mengurangi angka putus sekolah, pengurangan biaya

pendidikan siswa, peningkatan pemberian beasiswa.

45

3.4.2.1 Kepulauan Seribu

Grafik 3.4.2.1. HLS dan RLS Kabupaten Kepualauan Seribu Menurut Kecamatan,

2016 (dalam tahun)

Dilihat dari perbandingan di tingkat kecamatan pada level kabupaten

Kepulauan Seribu, kecamatan yang mencapai angka HLS tertinggi adalah

Kecamatan Kepulauan Seribu Selatan sebesar 12,11 tahun. Sedangkan Angka

RLS tertinggi ada di kecamatan Kepualauan Seribu Utara mencapai 8,27

tahun. Jika dilihat dari ranking keseluruhan kecamatan di Propinsi DKI Jakarta

maka HLS kecamatan kepulauan seribu Selatan menduduki posisi ranking 43

dari 44 kecamatan dan angka RLS di kecamatan Kepulauan Seribu Utara

menduduki posisi ranking terakhir. Kondisi geografis yang terpencil, masih

kurangnya sarana prasarana serta sulitnya akses untuk ke lembaga

pendidikan tinggi setelah jenjang SMA, dan masih banyaknya penduduk yang

memilih untuk tidak melanjutkan ke jenjang pendidikan selepas SMP menjadi

problematika tersendiri di wilayah kabupaten Kepulauan Seribu.

12.10 12.09 12.11

8.24 8.27 8.21

KEPULAUAN SERIBU KEP SERIBU UTARA KEP SERIBU SELATAN

HLS RLS

46

3.4.2.2 Jakarta Selatan

Grafik 3.4.2.2. HLS dan RLS Kota Jakarta Selatan Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun)

Dilihat dari perbandingan di tingkat kecamatan pada level kota

Jakarta Selatan, kecamatan yang mencapai angka HLS tertinggi adalah

kecamatan Cilandak sebesar 13,89 tahun, dan sebaliknya Angka HLS yang

terendah berada di kecamatan Setiabudi mencapai 12,70 tahun. Sedangkan

angka RLS tertinggi dicapai oleh kecamatan Cilandak mencapai 11,81 tahun

sedangkan angka RLS yang terendah ada pada kecamatan Mampang

Prapatan sebesar 10,05 tahun. Jika dilihat dari ranking keseluruhan

kecamatan di Propinsi DKI Jakarta maka HLS kecamatan Cilandak menduduki

posisi ranking 6 dari 44 kecamatan. Dan angka RLS di kecamatan Pancoran

menduduki peringkat ke-8. Kecamatan Cilandak memiliki banyak fasilitas

pendidikan mulai tingkat dasar sampai perguruan tinggi, salah satunya

adalah perguruan tinggi UPN Veteran. Didukung pula dengan letak yang

strategis, serta merupakan daerah perumahan menengah ke atas, ada sekitar

57 perumahan elit di kawasan Cilandak. Kondisi ini yang menyebabkan

13.2213.89

13.09 12.8513.59 13.34 13.79 13.34 12.74 12.70 12.88

11.42 11.81 11.73 11.5811.55

11.44 11.41 11.28 11.23 11.07 11.05

JAK

AR

TA SELA

TAN

CILA

ND

AK

KEB

AYO

RA

N B

AR

U

TEBET

PESA

NG

GR

AH

AN

PA

SAR

MIN

GG

U

JAG

AK

AR

SA

KEB

AYO

RA

N LA

MA

PA

NC

OR

AN

SETIA B

UD

I

MA

MP

AN

G P

RA

PA

TANHLS RLS

47

kecamatan Cilandak masih unggul dalam HLS dan RLS begitu juga dengan

Kecamatan Pancoran.

3.4.2.3 Jakarta Timur

Grafik 3.4.2.3. HLS dan RLS Kota Jakarta Timur Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun)

Dilihat dari perbandingan di tingkat kecamatan pada level kota

Jakarta Timur, kecamatan yang mencapai angka HLS tertinggi adalah

kecamatan Pulo Gadung sebesar 14,10 tahun, sebaliknya Angka HLS yang

terendah berada di kecamatan Cakung mencapai 12,24 tahun. Angka RLS

tertinggi juga Kecamatan Pulo Gadung dengan nilai mencapai 12,48 tahun.

Sedangkan, angka RLS yang masih rendah/terendah pada kecamatan Cakung

sebesar 10,90 tahun. Jika dilihat dari ranking keseluruhan kecamatan di

Propinsi DKI Jakarta, nilai HLS Kecamatan Pulo Gadung menduduki posisi

ranking 4 dari 44 kecamatan. Sementara, untuk angka RLS Kecamatan Pulo

Gadung adalah yang tertinggi se-DKI Jakarta. Kecamatan Pulo Gadung dilihat

13.2014.01 13.53 13.10 13.15

12.63 12.8813.84 13.67

13.0112.17

11.5212.48

11.72 11.70 11.65 11.55 1… 11.34 11.23 11.23 10.90

JAK

AR

TA TIM

UR

PU

LO G

AD

UN

G

DU

REN

SAW

IT

MA

TRA

MA

N

PA

SAR

REB

O

CIR

AC

AS

CIP

AYU

NG

KR

AM

AT JA

TI

JATIN

EGA

RA

MA

KA

SAR

CA

KU

NG

HLS RLS

48

dari peruntukan luas lahan yang digunakan tercatat untuk kawasan

perumahan elit dan semi elit (78,50%) tersebar hampir di seluruh kecamatan

Pulo Gadung. Sementara di kecamatan tersebut terdapat beberapa lembaga

pendidikan yang cukup besar diantaranya adalah Universitas Negeri Jakarta.

3.4.2.4 Angka HLS, RLS Kecamatan di Kota Jakarta Pusat

Grafik 3.4.2.4. HLS dan RLS Kota Jakarta Pusat Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun)

Dilihat dari perbandingan di tingkat kecamatan pada level kota

Jakarta Pusat, kecamatan yang mencapai angka HLS tertinggi adalah

Kecamatan Menteng sebesar 14,18 tahun, dan sebaliknya Angka HLS yang

terendah berada di kecamatan Johar Baru mencapai 12,14 tahun. Demikian

pula dengan angka RLS tertinggi dicapai oleh kecamatan Menteng yang

mencapai 11,90 tahun sedangkan angka RLS yang masih rendah/terendah

pada kecamatan Johar Baru sebesar 9,83 tahun. Jika dilihat dari ranking

13.0914.18 14.14 13.74

12.90 13.1412.15 12.29 12.14

11.0111.90 11.84

11.14 11.00 11.0010.75 10.58

9.83

JAK

AR

TA P

USA

T

MEN

TENG

CEM

PA

KA

PU

TIH

GA

MB

IR

TAN

AH

AB

AN

G

KEM

AYO

RA

N

SENEN

SAW

AH

BESA

R

JOH

AR

BA

RU

HLS RLS

49

keseluruhan kecamatan di Propinsi DKI Jakarta maka HLS Kecamatan

Menteng menduduki posisi ranking 1 dari 44 kecamatan. Begitu juga untuk

angka RLS di Kecamatan Menteng menduduki posisi peringkat pertama se-

DKI Jakarta. Kecamatan Menteng terletak sangat startegis di pusat

pemerintahan dan merupakan domisili banyak pejabat tinggi tinggi negara

serta kedutaan besar negara-negara sahabat.

3.4.2.5 Angka HLS, RLS Kecamatan di Kota Jakarta Barat

Grafik 3.4.2.5. HLS dan RLS Kota Jakarta Barat Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun)

Dilihat dari perbandingan di tingkat kecamatan pada level kota

Jakarta Barat, kecamatan yang mencapai angka HLS tertinggi adalah

Kecamatan Palmerah sebesar 14,03 tahun. Angka HLS yang terendah berada

di kecamatan Kali Deres mencapai 12,12 tahun. Berikutnya, angka RLS

tertinggi di Jakarta Barat ditempati juga oleh Kecamatan Palmerah yaitu

sebesar 11,04 tahun, sementara angka RLS yang masih rendah/terendah ada

pada kecamatan Tambora sebesar 9,66 tahun. Jika dilihat dari ranking

12.69 14.0312.41 12.75 13.11

12.17 12.1212.80 12.16

10.3611.04 10.97 10.63 10.56

10.11 10.03 9.86 9.66

JAK

AR

TA B

AR

AT

PA

LMER

AH

GR

OG

OL P

ETAM

BU

RA

N

KEM

BA

NG

AN

KEB

ON

JERU

K

TAM

AN

SAR

I

KA

LI DER

ES

CEN

GK

AR

ENG

TAM

BO

RA

HLS RLS

50

keseluruhan kecamatan di Propinsi DKI Jakarta maka HLS Palmerah

menduduki posisi ranking 3 dari 44 kecamatan. Sementara angka RLS di

ranking RLS Kecamatan Palmerah menduduki posisi ke-24. Kecamatan

Palmerah menjadi alternatif pusat referensi belajar di Jakarta Barat. Ada

perguruan tinggi, yayasan-yayasan pendidikan, dan universitas salah satunya

Binus University.

3.4.2.6 Angka HLS, RLS Kecamatan di Kota Jakarta Utara

Dilihat dari perbandingan di tingkat kecamatan pada level kota

Jakarta Utara, kecamatan yang mencapai angka HLS tertinggi di Kelapa

Gading sebesar 13,82 tahun, sementara, angka HLS terendah berada di

Kecamatan Pademangan yaitu mencapai 12,13 tahun. Berikutnya, untuk

angka RLS tertinggi juga dicapai oleh Kecamatan Kelapa Gading yaitu

mencapai 12,02 tahun sedangkan angka RLS yang masih rendah/terendah

juga ada di Kecamatan Pademangan sebesar 9,16 tahun.

Grafik 3.4.2.6. HLS dan RLS Kota Jakarta Utara Menurut Kecamatan, 2016

(dalam tahun)

12.5313.82

12.39 12.54 12.15 12.16 12.13

10.23

12.02

10.41 10.32 9.77 9.73 9.16

JAK

AR

TA U

TAR

A

KELA

PA

GA

DIN

G

KO

JA

TAN

JUN

G P

RIO

K

PEN

JAR

ING

AN

CILIN

CIN

G

PA

DEM

AN

GA

N

HLS RLS

51

Jika dilihat dari ranking keseluruhan kecamatan di Propinsi DKI Jakarta

maka HLS Kecamatan Kelapa Gading menduduki posisi ranking 7 dari 44

kecamatan. Untuk angka RLS di Kecamatan Kelapa Gading dibandingkan

dengan 44 kecamatan berada pada posisi ke-2. Kecamatan Kelapa Gading

merupakan kawasan tertata baik dan berkembang pesat, bahkan ada

rencana pemerintah Jakarta Utara menginginkan Kelapa Gading seperti

Singapura karena lengkapnya ketersediaan berbagai sarana seperti pusat

kuliner, tempat tinggal, sentra otomotif dan pendidikan.

3.4.3. Dimensi Standar Hidup Layak Menurut Kecamatan

Dimensi pembentuk IPM berikutnya adalah standar hidup layak.

Dalam studi ini, dimensi standar hidup layak ditentukan dari nilai

pengeluaran perkapita selama 1 tahun, yang diolah data Survei Sosial

Ekonomi Nasional (Susenas) tahun 2016.

3.4.3.1. Pengeluaran Per Kapita Kabupaten Kepulauan Seribu

Kepulauan Seribu merupakan wilayah tingkat II termuda di Propinsi

DKI Jakarta. Kabupaten Administrasi Kepualauan Seribu terbentuk sejak

tahun 1999, merupakan gugusan kepulauan di Teluk Jakarta. Secara geografis

Kepulauan Seribu terletak di sebelah utara terpisah dari wilayah tingkat II

lainnya. Hal ini menjadikan pembangunan di Kepulauan Seribu cenderung

tertinggal dibandingkan pembangunan di lima kota administrasi lainnya di

DKI Jakarta.

Pengeluaran perkapita selama 1 tahun di Kabupaten Administrasi

Kepulauan Seribu, bisa dillihat dari grafik dibawah ini. Kecamatan Kepulauan

52

Seribu Utara memiliki pengeluaran per kapita sebesar 11,7 juta rupiah, lebih

tinggi dibandingkan Kecamatan Kepulauan Seribu Selatan sebesar 11,5 juta

rupiah.

Di tingkat propinsi, kedua kecamatan di Kepulauan Seribu masuk di

peringkat bawah dibandingkan kecamatan lainnya di DKI Jakarta. Kecamatan

Kepulauan Seribu Utara menempati peringkat 43 di DKI Jakarta, sementara

Kepulauan Seribu Selatan berada di posisi terakhir dari 44 kecamatan di DKI

Jakarta.

Grafik 3.4.3.1. Pengeluaran Perkapita Kab. Kep. Seribu Menurut Kecamatan, 2016 (Rp. 000)

Rendahnya peringkat pengeluaran per kapita di kecamatan di

Kepulauan Seribu tidak terlepas dari kondisi sosial ekonomi di Kepulauan

Seribu yang masih tertinggal dibandingkan kecamatan yang ada di daratan.

3.4.3.2. Pengeluaran Per Kapita Kota Jakarta Selatan

Jakarta Selatan adalah kota administrasi yang paling kaya

dibandingkan dengan wilayah lainnya, ditandai dengan banyaknya

11,702

11,514

KAB. KEP SERIBU: 11,608

K E P S E R I B U U T A R A K E P S E R I B U S E L A T A N

53

perumahan warga kelas menengah atas dan banyaknya tempat pusat bisnis

utama. Kondisi ini tercermin dari komponen pengeluaran perkapita

disesuaikan Kota Jakarta Selatan tertinggi dibandingkan wilayah lainnya di

DKI Jakarta.

Dimensi standar hidup layak atau direpresentasikan sebagai

kemampuan daya beli masyarakat, dalam hal ini menggunakan indikator

pengeluaran per kapita. Untuk tingkat kecamatan di Jakarta Selatan di Kota

Jakarta Selatan secara lengkap bisa dilihat dari grafik dibawah berikut.

Grafik 3.4.3.2. Pengeluaran Perkapita Kota Jakaerta Selatan Menurut Kecamatan,

2016 (Rp. 000)

Dari grafik diatas terlihat pengeluaran perkapita di Jakarta Selatan

bervariasi, dengan range atau jarak berkisar 8 juta rupiah. Di dalam Jakarta

Selatan, Kecamatan Kebayoran Baru memiliki pengeluaran per kapita

tertinggi sebesar 27,4 juta rupiah, sementara terendah di Kecamatan

Pancoran dengan nilai sebesar 19,3 juta rupiah.

27

,44

6

27

,14

7

26

,98

0

23

,36

0

22

,64

2

20

,98

8

20

,70

8

20

,66

1

20

,08

8

19

,30

1

JAKARTA SELATAN: 22,932

KE

BA

YO

RA

N B

AR

U

KE

BA

YO

RA

N L

AM

A

CIL

AN

DA

K

PE

SA

NG

GR

AH

AN

JAG

AK

AR

SA

TE

BE

T

SE

TIA

BU

DI

MA

MP

AN

G P

RA

PA

TA

N

PA

SA

R M

ING

GU

PA

NC

OR

AN

54

Jika dilihat urutan di tingkat propinsi, ada tiga kecamatan di Jakarta

Selatan yang masuk dalam 5 besar. Kecamatan Kebayoran Baru menduduki

posisi tertinggi. Berikutnya adalah Kecamatan Kebayoran Lama yang

menempati tempat kedua se DKI Jakarta dengan nilai mencapai 27,1 juta

rupiah. Kecamatan Cilandak menduduki posisi ketiga dengan nilai mencapai

27,0 juta rupiah perkapita.

3.4.3.3. Pengeluaran Per Kapita Kota Jakarta Timur

Secara demografis Kota Jakarta Timur adalah kota dengan jumlah

penduduk yang paling banyak dibandingkan wilayah lain di DKI Jakarta, serta

memiliki wilayah paling luas. Untuk dimensi standar hidup layak yang diukur

dari Pengeluaran Per Kapita menurut kecamatan di Kota Jakarta Timur secara

lengkap dapat dilihat dari grafik dibawah ini.

Rentang pengeluaran per kapita menurut kecamatan di Jakarta Timur

adalah yang terkecil selain di Kepulauan Seribu. Kecamatan dengan

pengeluaran per kapita tertinggi adalah Kecamatan Pulo Gadung sebesar 20

juta rupiah, terendah Kecamatan Cakung sebesar 13 juta rupiah. Berikutnya,

nilai tertinggi kedua adalah Kecamatan Duren Sawit (19,1 juta rupiah),

selanjutnya Kecamatan Matraman (18,0 juta rupiah).

55

Grafik 3.4.3.3. Pengeluaran Perkapita Kota Jakarta Timur Menurut Kecamatan, 2016 (Rp. 000)

Di tingkat propinsi, peringkat tertinggi yaitu Kecamatan Pulo Gadung

masuk di urutan 16. Kecamatan lainnya ada di urutan 20-33, sedangkan

Kecamatan Cakung, jauh berada dibawah yaitu urutan 40. Rendahnya urutan

kecamatan di Jakarta Timur dikarenakan jumlah penduduk yang besar,

dengan pusat perekonomian yang tidak sebanyak wilayah lainnya.

3.4.3.4. Pengeluaran Per Kapita Kota Jakarta Pusat

Kota Jakarta Pusat merupakan kota administrasi dengan jumlah

penduduk dan luas wilayah yang terkecil diantara semua wilayah di Jakarta.

Disamping sebagai pusat pemerintahan Provinsi DKI Jakarta, di Jakarta Pusat

banyak terdapat pusat bisnis. Meskipun demikian cukup banyak juga

pemukiman padat yang tersebar di wilayah Jakarta Pusat.

Pengeluaran perkapita selama 1 tahun yang merepresentasikan

standar hidup layak di Kota Jakarta Pusat, bisa dillihat dari grafik dibawah ini.

20

,03

1

19

,10

1

18

,04

1

17

,55

2

17

,24

8

16

,10

6

16

,10

2

15

,07

3

15

,06

8

13

,00

7

JAKARTA TIMUR:16,733

PU

LO

GA

DU

NG

DU

RE

N S

AW

IT

MA

TR

AM

AN

JAT

INE

GA

RA

MA

KA

SA

R

PA

SA

R R

EB

O

CIR

AC

AS

KR

AM

AT

JA

TI

CIP

AY

UN

G

CA

KU

NG

56

Rentang pengeluaran di Jakarta Pusat adalah yang tertinggi dibandingkan

kota lainnya di Jakarta, yaitu sebesar 12 juta rupiah. Ini menunjukkan ada

kesenjangan pada standar hidup layak di Jakarta Pusat. Di dalam Kota Jakarta

Pusat, Kecamatan Menteng memiliki pengeluaran per kapita tertinggi

sebesar 24,1 juta rupiah, sedangkan yang terendah adalah Kecamatan Senen

sebesar 12,5 juta rupiah.

Grafik 3.4.3.4. Pengeluaran Perkapita Kota Jakarta Pusat Menurut Kecamatan,

2016 (Rp. 000)

Sedangkan peringkat pengeluaran per kapita menurut kecamatan di

tingkat propinsi, Kecamatan Menteng, sebagai kecamatan dengan tingkat

pengeluaran tertinggi di Jakarta Pusat ada di urutan ke 6. Selebihnya

Cempaka Putih ada di urutan 17, kecamatan lainnya berada di posisi 26

sampai dengan 42 yaitu Kecamatan Senen.

24

,11

4

19

,39

8

17

,18

0

16

,19

9

15

,66

2

13

,95

8

12

,91

3

12

,52

0

JAKARTA PUSAT:16,493

ME

NT

EN

G

CE

MP

AK

A P

UT

IH

GA

MB

IR

TA

NA

H A

BA

NG

SA

WA

H B

ES

AR

KE

MA

YO

RA

N

JOH

AR

BA

RU

SE

NE

N

57

3.4.3.5. Pengeluaran Per Kapita Kota Jakarta Barat

Saat ini Kota Jakarta Barat telah berkembang ditandai dengan

pesatnya pertumbuhan pusat bisnis dan pusat perbelanjaan. Kondisi ini

diikuti dengan meningkatnya kondisi sosial ekonomi penduduknya. Hal ini

terlihat dari nilai pendapatan per kapita di Jakarta Barat berada di urutan

kedua, dibawah Jakarta Selatan.

Besaran pengeluaran per kapita yang merepresentasikan standar

hidup layak menurut kecamatan di Jakarat Barat, bisa dilihat dari grafik

berikut di bawah ini.

Grafik 3.4.3.5. Pengeluaran Perkapita Kota Jakarta Barat Menurut Kecamatan,

2016 (Rp. 000)

Di dalam Kota Jakarta Barat, peringkat pertama adalah Kecamatan

Grogol Petamburan dengan pengeluaran per kapita sebesar 24,4 juta rupiah,

diikuti Kecamatan Kembangan yang mencapai 23,5 juta rupiah. Kecamatan

24

,38

6

23

,46

1

22

,52

2

21

,18

6

18

,62

7

16

,32

3

14

,81

0

14

,69

2

JAKARTA BARAT:19,501

GR

OG

OL

PE

TA

MB

UR

AN

KE

MB

AN

GA

N

PA

LM

ER

AH

TA

MA

N S

AR

I

KE

BO

N J

ER

UK

KA

LI

DE

RE

S

CE

NG

KA

RE

NG

TA

MB

OR

A

58

dengan pengeluaran per kapita terendah adalah Kecamatan Tambora, yaitu

sebesar 14,7 juta rupiah.

Jika dilihat peringkat di tingkat provinsi, tiga kecamatan di Jakarta

Barat masuk dalam peringkat 10 besar, yaitu kecamatan Grogol Petamburan

di urutan ke lima dengan nilai pengeluaran per kapita sebesar 24,4 juta

rupiah, kecamatan Kembangan di peringkat ke tujuh, sebesar 23,5 juta rupiah

dan Kecamatan Palmerah di urutan kesepuluh 22,5 juta rupiah.

3.4.3.6. Pengeluaran Per Kapita Kota Jakarta Utara

Besaran pengeluaran per kapita Kota Jakarta Utara hampir sama

dengan pengeluaran perkapita propinsi DKI Jakarta, yaitu sebesar 17,42 juta

rupiah per kapita. Rentang pengeluaran per kapita antar kecamatan di dalam

Kota Jakarta Utara cukup tinggi yaitu sebesar 11 juta rupiah.

Grafik 3.4.3.6. Pengeluaran Perkapita Kota Jakarta Utara Menurut Kecamatan,

2016 (Rp. 000)

24

,93

3

19

,30

2

17

,51

8

14

,64

0

14

,06

7

14

,04

8

JAKARTA UTARA:17,418

KE

LA

PA

GA

DIN

G

PE

NJA

RIN

GA

N

TA

NJU

NG

PR

IOK

PA

DE

MA

NG

AN

CIL

INC

ING

KO

JA

59

Di dalam Kota Jakarta Utara, Kecamatan Kelapa Gading merupakan

kecamatan dengan pengeluaran per kapita tertinggi yaitu sebesar 24,9 juta

rupiah. Sementara yang terendah adalah Kecamatan Koja sebesar 14,0 juta

rupiah. Jika dilihat peringkat di tingkat provinsi, hanya Kecamatan Kelapa

Gading yang masuk dalam urutan 10 besar yaitu peringkat ke empat dari 44

kecamatan. Kecamatan lainnya berada pada urutan 18 sampai dengan yang

terendah adalah Kecamatan Koja di urutan 38.

UMUR PANJANGDAN HIDUP SEHAT

STANDAR HIDUPLAYAK

PENDIDIKAN

BAB 4

STUDI ANALISISKUALITAS HIDUP MASYARAKAT

MENURUT KOMPONEN IPMPADA TINGKAT KECAMATAN

63

IV. Kesimpulan dan Saran

4.1. Kesimpulan

Pembangunan manusia didefiniskan sebagai suatu proses perluasan pilihan

bagi penduduk (enlarging people choice). IPM sebagai suatu indikator untuk

mengukur keberhasilan pembangunan manusia bermanfaat dalam mengukur

capaian dari upaya membangun kualitas hidup manusia. Dalam cakupan regional,

terminologi manusia dimaksud adalah penduduk yang menetap di suatu wilayah

administrasi. Dengan demikian, besaran IPM di tingkat regional menjelaskan

bagaimana penduduk di suatu wilayah dapat mengakses hasil pembangunan dalam

memperoleh pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan sebagainya.

Nilai IPM Provinsi DKI Jakarta selama ini selalu menempati posisi teratas

diantara seluruh provinsi di Indonesia. Pada Tahun 2016, nilai IPM DKI Jakarta telah

mencapai nilai 79,60. Bila mampu menembus angka 80 maka IPM DKI Jakarta akan

naik kelas menjadi kategori “Sangat Tinggi”. Pencapaian ini tidak terlepas dari

kinerja Pemerintah Provinsi DKI Jakarta yang dalam beberapa tahun terakhir ini

mampu merencanakan serta mengeksekusi program pembangunan yang

berhubungan langsung maupun tidak langsung terhadap peningkatan kualitas hidup

warganya.

Kualitas hidup penduduk yang dimaksud dalam studi ini, dicerminkan dalam

3 komponen utama yaitu kesehatan, pendidikan serta pendapatan. Kemudian,

berdasarkan ketiga komponen tersebut dihitunglah suatu indeks komposit yang

disajikan sampai tingkat kecamatan, dengan referensi waktu Tahun 2016.

Hal yang sangat penting untuk diperhatikan ketika menggunakan hasil studi

ini adalah bahwa nilai Indeks komposit menurut kecamatan yang dihasilkan tidak

disebut IPM melainkan IPMhs yang adalah singkatan dari IPM hasil studi.

64

Pembedaan terminologi ini perlu dilakukan karena hasil studi tersebut masih

memerlukan kajian yang lebih mendalam. Dengan demikian, melalui studi tersebut

dihasilkan empat nilai komponen kulaitas hidup serta IPMhs untuk 44 kecamatan di

Provinsi DKI Jakarta.

Berdasarkan hasil studi, ada 5 kecamatan dengan nilai IPMhs di atas angka

85 serta diurutkan dari yang tertinggi yaitu Kelapa Gading, Menteng, Cilandak,

Kebayoran Baru, Kebayoran Lama. Sementara, terdapat 2 kecamatan dengan nilai

IPMhs dibawah 70 dimana keduanya terletak di Kabupaten Kepulauan Seribu. Kedua

kecamatan tersebut sekaligus berada pada peringkat terbawah diantara 44

Kecamatan di DKI Jakarta. Sementara, 5 kecamatan terbawah di luar Kepulauan

Seribu ditempati oleh Kecamatan Cilincing, Johar Baru, Pademangan, Cakung dan

Tambora.

Ada 28 Kecamatan di DKI Jakarta yang nilai IPMhs nya berada di atas nilai

80. Artinya, 64 persen Kecamatan di Provinsi DKI Jakarta telah masuk ke dalam

kategori “Sangat Tinggi”. Dengan demikian dapat diartikan bahwa sebagian besar

penduduk DKI Jakarta telah mencapai kualitas hidup yang tergolong sangat baik.

Pencapaian hasil pembangunan manusia tersebut di atas menjadi tantangan

tersendiri bagi Pemerintah Propinsi DKI Jakarta untuk dapat terus

mempertahankannya.

4.2. Saran

Melalui studi tersebut, juga tergambar variabilitas dalam setiap komponen

IPMhs baik antar kecamatan di setiap wilayah maupun variabilitas antar kecamatan

di dalam provinsi. Tingkat variabilitas tersebut membutuhkan perhatian khusus bagi

semua pemangku kepentingan. Dengan melihat keragaman di tiap komponen antar

kecamatan, diharapkan dilakukan upaya untuk memperkecil jarak atau keragaman

yang ada. Upaya tersebut tentu saja bukan untuk memeratakan ke bawah,

65

melainkan bagaimana suatu kecamatan yang memiliki nilai komponen yang rendah

mampu mengejar ketertinggalan dari kecamatan lainnya.

Pemerintah Provinsi DKI Jakarta diharapkan mampu membuat perencanaan

program untuk intervensi yang tepat sasaran. Sehingga diharapkan pada suatu

kecamatan yang memiliki nilai yang rendah dalam suatu komponen tertentu dapat

ditingkatkan sehingga keadilan sosial dapat tercipta di tengah-tengah masyarakat.

Perlu dilakukan survei khusus dengan jumlah sampel yang memadai untuk

dapat melakukan penghitungan angka IPM per kecamatan yang memenuhi

persyaratan layaknya penghitungan IPM Provinsi atau IPM Kabupaten/Kota yang

selama ini rutin dilakukan BPS. Hal tersebut mutlak dilakukan sehingga estimasi

parameter dalam penghitungan komponen IPM kecamatan dapat lebih diakui

validitasnya.

DATAMENCERDASKAN BANGSA

(021) 31928493Fax. (021) 3152004 www.jakarta.bps.go.idbps3100@bps.go.id

Jln. Salemba TengahNo.36-38

Jakarta 10440BADAN PUSAT STATISTIKPROVINSI DKI JAKARTA