Kemiskinan adalah kondisi ketika seseorang atau rumah tangga tidak mampu memenuhi kebutuhan dasar untuk hidup layak, baik kebutuhan makanan maupun nonmakanan seperti perumahan, pendidikan, dan kesehatan. Kemiskinan menjadi latar belakang hampir semua program pemberdayaan. Di katalog judul tesis pemberdayaan masyarakat, topiknya muncul dalam penelitian KUBE, Program Keluarga Harapan, dana desa, hingga perangkap geografis kemiskinan. Artikel ini membahas pengertian kemiskinan, cara BPS mengukurnya, data terbaru, kemiskinan multidimensi, teori penyebab, dan cara menyusun penelitiannya.
Pengertian Kemiskinan
Pengertian kemiskinan bisa dibedakan menurut cara pandangnya.
| Sudut pandang | Pengertian | Contoh ukuran |
|---|---|---|
| Kemiskinan absolut | Pendapatan atau pengeluaran di bawah batas kebutuhan dasar | Garis kemiskinan BPS |
| Kemiskinan relatif | Posisi seseorang jauh di bawah rata-rata masyarakatnya | Persentase pendapatan median, rasio Gini |
| Kemiskinan multidimensi | Kekurangan dalam beberapa aspek kehidupan sekaligus | Indeks kemiskinan multidimensi |
| Kemiskinan struktural | Kemiskinan yang bertahan karena akses, kebijakan, atau ketimpangan kekuasaan | Analisis kualitatif atas akses dan kebijakan |
Sen (1999) memandang kemiskinan sebagai terampasnya kapabilitas, yaitu kebebasan nyata seseorang untuk menjalani hidup yang ia hargai. Pendapatan rendah adalah salah satu penyebab, tetapi bukan satu-satunya. Orang bisa berpendapatan cukup, tetapi tetap miskin kapabilitas karena sakit, tidak berpendidikan, atau tidak punya suara dalam keputusan publik. Pandangan ini menjadi dasar pendekatan multidimensi dan dekat dengan gagasan pemberdayaan masyarakat.
Dua Cara Mengukur Kemiskinan
Pendekatan moneter BPS. BPS memakai pendekatan kebutuhan dasar. Garis kemiskinan terdiri atas garis kemiskinan makanan dan nonmakanan. Penduduk disebut miskin bila rata-rata pengeluaran per kapita per bulannya berada di bawah garis kemiskinan. Datanya berasal dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) yang dirilis untuk keadaan Maret dan September. BPS melaporkan tiga indeks yang berasal dari keluarga ukuran Foster dkk. (1984):
| Indeks | Nama | Arti |
|---|---|---|
| P0 | Persentase penduduk miskin | Berapa banyak orang di bawah garis kemiskinan |
| P1 | Indeks kedalaman kemiskinan | Seberapa jauh rata-rata pengeluaran penduduk miskin dari garis kemiskinan |
| P2 | Indeks keparahan kemiskinan | Seberapa timpang pengeluaran di antara penduduk miskin |
Pendekatan multidimensi. Alkire dan Foster (2011) mengembangkan metode yang menghitung kekurangan seseorang dalam beberapa indikator sekaligus. Indeks Kemiskinan Multidimensi global yang disusun OPHI dan UNDP memakai tiga dimensi, yaitu kesehatan, pendidikan, dan standar hidup. Ketiga dimensi itu diturunkan ke sepuluh indikator, misalnya gizi, lama sekolah, sanitasi, dan air minum. Seseorang dianggap miskin multidimensi bila mengalami kekurangan pada sepertiga atau lebih indikator tertimbang (OPHI & UNDP, 2024).
Data Kemiskinan Indonesia Terbaru
Menurut rilis BPS untuk keadaan Maret 2026 (BPS, 2026):
| Indikator | Maret 2026 | Pembanding |
|---|---|---|
| Jumlah penduduk miskin | 22,93 juta orang | Turun sekitar 430 ribu orang dari September 2025 |
| Persentase penduduk miskin (P0) | 8,07% | September 2025: 8,25% |
| Perkotaan | 6,34% | September 2025: 6,60% |
| Perdesaan | 10,67% | September 2025: 10,72% |
| Garis kemiskinan per kapita per bulan | Rp669.235 | Naik 4,33% dari September 2025 |
| Garis kemiskinan per rumah tangga per bulan | Rp3.091.866 | September 2025: Rp3.053.269 |
| Sumbangan makanan pada garis kemiskinan | 74,70% | Nonmakanan 25,30% |
| Indeks kedalaman (P1) | 1,268 | September 2025: 1,290 |
| Indeks keparahan (P2) | 0,291 | September 2025: 0,303 |
| Rasio Gini | 0,368 | September 2025: 0,363 |
Ada dua hal yang bisa dibaca dari tabel ini. Pertama, kemiskinan di perdesaan masih jauh lebih tinggi daripada di perkotaan, sehingga program pemberdayaan desa tetap relevan. Kedua, persentase penduduk miskin turun, tetapi rasio Gini naik dibanding September 2025. Artinya, penurunan kemiskinan belum tentu disertai pemerataan. Selalu sebutkan periode data dan tanggal rilis bila mengutip angka BPS di Bab 1.
Teori Penyebab Kemiskinan
| Kelompok teori | Penjelasan pokok | Implikasi bagi penelitian |
|---|---|---|
| Individual | Kemiskinan dikaitkan dengan pendidikan, keterampilan, dan kesehatan individu | Variabel tingkat rumah tangga seperti pendidikan kepala keluarga |
| Struktural | Kemiskinan bertahan karena akses yang timpang terhadap lahan, modal, pasar, dan kebijakan | Analisis kebijakan, akses layanan, ketimpangan kekuasaan |
| Kultural | Kemiskinan dikaitkan dengan nilai dan kebiasaan yang diwariskan | Perlu kehati-hatian agar tidak menyalahkan warga miskin |
| Geografis | Lokasi terpencil dan infrastruktur buruk menjebak wilayah dalam kemiskinan | Analisis spasial, perbandingan antarwilayah |
| Kapabilitas (Sen) | Kemiskinan adalah terampasnya kebebasan dan pilihan hidup | Indikator multidimensi dan partisipasi |
Penelitian yang baik biasanya memadukan lebih dari satu kelompok teori. Misalnya, pendidikan kepala keluarga dipakai sebagai faktor individual, lalu akses jalan dan pasar sebagai faktor struktural atau geografis.
Apa Kata Penelitian di Indonesia
- Kemiskinan dan kerawanan pangan berjalan beriringan. Pratama dkk. (2024) memakai Susenas 2022–2023 dan metode Alkire-Foster untuk menyusun rasio kerawanan pangan multidimensi. Kerawanan pangan tertinggi berada di Indonesia Timur, terutama Papua dan Maluku. Sekitar separuh penduduk rawan pangan juga hidup dalam kemiskinan, sehingga kebijakan perlu menangani keduanya secara terpadu.
- Indikator penyumbang di tingkat kota. Kurniati dan Hakim (2025) menghitung indeks kemiskinan multidimensi Kota Magelang dari Susenas 2020–2024. Penyumbang terbesarnya adalah rumah layak huni, gizi balita, dan angka kesakitan. Indeks meningkat tajam pada 2022, lalu turun bertahap.
- Partisipasi belum menjangkau warga miskin. Syukri (2024) menunjukkan bahwa tata kelola desa partisipatif pasca-UU Desa lebih banyak terserap ke pembangunan ekonomi dan infrastruktur. Warga miskin dan terpinggirkan kurang tersentuh, sehingga diperlukan pemberdayaan politik.
Ketiga penelitian ini menunjukkan bahwa kemiskinan perlu dibaca lebih dari sekadar angka P0. Indikator multidimensi dan analisis siapa yang terjangkau program membuat tesis lebih tajam.
Menyusun Penelitian Kemiskinan
| Desain | Contoh rumusan | Data dan analisis |
|---|---|---|
| Determinan wilayah | Pengaruh pendidikan, pengangguran, dan PDRB terhadap kemiskinan kabupaten/kota | Data panel BPS, regresi data panel |
| Determinan rumah tangga | Faktor yang memengaruhi peluang rumah tangga menjadi miskin | Data survei, regresi logistik biner |
| Kemiskinan multidimensi | Indikator apa yang paling menyumbang kemiskinan multidimensi di Kota X? | Susenas, metode Alkire-Foster |
| Evaluasi program | Sejauh mana KUBE meningkatkan pendapatan keluarga miskin? | Wawancara, data program, perbandingan sebelum dan sesudah |
| Kualitatif | Bagaimana warga miskin memandang dan memanfaatkan program pemberdayaan? | Studi kasus, wawancara mendalam |
Contoh hipotesis untuk penelitian determinan wilayah:
- H1: Rata-rata lama sekolah berpengaruh negatif terhadap persentase penduduk miskin.
- H2: Tingkat pengangguran terbuka berpengaruh positif terhadap persentase penduduk miskin.
- H3: Pertumbuhan PDRB per kapita berpengaruh negatif terhadap persentase penduduk miskin.
Penelitian data panel memerlukan pemilihan model yang tepat, yaitu common effect, fixed effect, atau random effect, beserta uji asumsinya. Tahap ini sering menyita waktu. Bila hasil uji Chow dan Hausman Anda saling bertentangan, membaca ulang hasilnya bersama pembimbing atau konsultan statistik membantu menentukan model yang paling dapat dipertanggungjawabkan.
Mengevaluasi Program Pemberdayaan untuk Warga Miskin
Banyak tesis di bidang pemberdayaan menilai program yang menyasar warga miskin, seperti KUBE, Program Keluarga Harapan, atau program dana desa. Agar evaluasinya tidak berhenti pada cerita pelaksanaan, gunakan empat pertanyaan berikut sebagai kerangka.
| Pertanyaan evaluasi | Fokus | Contoh data |
|---|---|---|
| Apakah sasarannya tepat? | Ketepatan penerima manfaat | Data penerima dibandingkan dengan data rumah tangga miskin desa |
| Apakah prosesnya memberdayakan? | Partisipasi dan peningkatan kapasitas penerima | Kehadiran, pelatihan, keterlibatan dalam keputusan kelompok |
| Apakah hasilnya terlihat? | Perubahan pendapatan, aset, atau kondisi multidimensi | Data sebelum dan sesudah, catatan usaha |
| Apakah hasilnya bertahan? | Keberlanjutan setelah bantuan berhenti | Status usaha dan kelompok beberapa tahun kemudian |
Pertanyaan pertama sering dilewatkan, padahal kesalahan sasaran membuat program kehilangan dampak sejak awal. Pertanyaan kedua menghubungkan evaluasi dengan konsep partisipasi masyarakat dan pengembangan kapasitas. Pertanyaan ketiga dan keempat menuntut data yang dikumpulkan lebih dari satu kali. Bila waktu terbatas, bandingkan kelompok penerima lama dan penerima baru sebagai pendekatan sederhana, lalu jelaskan keterbatasannya.
Definisi Operasional Contoh
| Unsur | Contoh isi |
|---|---|
| Variabel | Tingkat kemiskinan kabupaten/kota |
| Definisi konseptual | Persentase penduduk dengan rata-rata pengeluaran per kapita per bulan di bawah garis kemiskinan (BPS) |
| Definisi operasional | Nilai P0 kabupaten/kota yang dirilis BPS untuk periode penelitian |
| Sumber data | Publikasi BPS kabupaten/kota, provinsi, atau pusat |
| Satuan | Persen |
| Skala data | Rasio |
Contoh Judul Penelitian
- Pengaruh dana desa bidang pemberdayaan masyarakat terhadap kemiskinan desa.
- Evaluasi program KUBE dalam pemberdayaan masyarakat miskin perkotaan.
- Analisis kemiskinan multidimensi kabupaten dengan metode Alkire-Foster.
- Pemberdayaan masyarakat melalui pertemuan peningkatan kemampuan keluarga dalam Program Keluarga Harapan.
Judul di atas adalah ilustrasi pola dari katalog. Contoh tesis lengkap tersedia di contoh tesis program penanggulangan kemiskinan dan contoh tesis penanggulangan kemiskinan perkotaan.
Kesalahan Umum
- Mengutip angka kemiskinan tanpa periode. Sebutkan Maret atau September dan tahun rilisnya.
- Mencampur ukuran moneter dan multidimensi. Keduanya mengukur hal yang berbeda dan hasilnya tidak bisa langsung dibandingkan.
- Menyimpulkan sebab-akibat dari regresi data agregat. Gunakan bahasa pengaruh statistik dan sebutkan keterbatasannya.
- Menyalahkan warga miskin. Teori kultural perlu dipakai hati-hati dan diimbangi faktor struktural.
- Mengabaikan ketimpangan. Penurunan kemiskinan bisa terjadi bersamaan dengan naiknya rasio Gini, sehingga keduanya perlu dibaca bersama.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Di mana mencari data kemiskinan kabupaten/kota? Situs BPS kabupaten/kota dan publikasi “Data dan Informasi Kemiskinan Kabupaten/Kota” yang diterbitkan BPS setiap tahun.
Apakah tesis boleh memakai ukuran kemiskinan sendiri? Boleh, misalnya indeks multidimensi di tingkat desa, asal metode dan indikatornya dijelaskan serta dibandingkan dengan ukuran resmi.
Mana yang lebih cocok, data primer atau data sekunder? Data sekunder BPS cocok untuk penelitian antarwilayah dan antartahun. Data primer cocok untuk penelitian rumah tangga atau evaluasi program di satu lokasi. Banyak tesis memadukan keduanya: data BPS untuk Bab 1 dan data primer untuk analisis utama.
Apa hubungan kemiskinan dan kesejahteraan sosial? Kemiskinan adalah salah satu wujud rendahnya kesejahteraan. Pembahasannya ada di artikel kesejahteraan sosial.
Sedang meneliti kemiskinan? Sejak 2007, IDTesis mendampingi mahasiswa S1, S2, dan S3 menyusun penelitian. Kami bisa membantu Anda menentukan ukuran dan data yang tepat melalui konsultasi judul penelitian, mendampingi penyusunan kerangka teori melalui layanan pendampingan tesis, serta membantu analisis data panel atau regresi logistik melalui layanan olah data statistik. Pendampingan berfokus pada pemahaman Anda, sehingga Anda siap mempertanggungjawabkan hasilnya di depan penguji.
Referensi
Alkire, S., & Foster, J. (2011). Counting and multidimensional poverty measurement. Journal of Public Economics, 95(7–8), 476–487.
Badan Pusat Statistik. (2026, 5 Agustus). Persentase penduduk miskin Maret 2026 turun menjadi 8,07 persen [Berita Resmi Statistik]. https://www.bps.go.id/id/pressrelease/2026/08/05/2594/persentase-penduduk-miskin-maret-2026-turun-menjadi-8-07-persen-.html
Foster, J., Greer, J., & Thorbecke, E. (1984). A class of decomposable poverty measures. Econometrica, 52(3), 761–766.
Kurniati, A., & Hakim, A. (2025). Analisis kemiskinan multidimensi di Kota Magelang dengan metode Multidimensional Poverty Index (MPI). Jurnal Kebijakan Ekonomi dan Keuangan, 4(2), 237–246. https://doi.org/10.20885/JKEK.vol4.iss2.art11
Oxford Poverty and Human Development Initiative & United Nations Development Programme. (2024). Global Multidimensional Poverty Index 2024: Poverty amid conflict. UNDP dan OPHI.
Pratama, S. D., Muid, R. A., & Damayanti, K. N. (2024). From measurement to action: Initiating the simultaneous alleviation of poverty and food insecurity policy in Indonesia. Salus Cultura: Jurnal Pembangunan Manusia dan Kebudayaan, 4(2), 191–201. https://doi.org/10.55480/saluscultura.v4i2.322
Sen, A. (1999). Development as freedom. Oxford University Press.
Syukri, M. (2024). Neglecting the poor and marginalized: Participatory village governance in Indonesia’s New Developmentalist state. Development Policy Review, 42(4), e12776. https://doi.org/10.1111/dpr.12776
Bapak/Ibu tidak perlu khawatir.
Untuk memastikan reputasi dan keamanan sebuah website, Bapak/Ibu dapat melakukan pengecekan secara mandiri melalui platform pemeriksa reputasi website, seperti ScamAdviser dan Scamwise.
Berikut tautan yang dapat digunakan:
- ScamAdviser: https://www.scamadviser.com/check-website/idtesis.com
- Scamwise: https://scamwise.com/website-scam-checker
Kami berkomitmen untuk memberikan layanan IDTesis.com secara profesional, transparan, dan bertanggung jawab. Silakan lakukan pengecekan secara mandiri agar Bapak/Ibu dapat memperoleh informasi tambahan sebelum menggunakan layanan kami.
