• Tidak ada hasil yang ditemukan

ANALISIS KUADRAN UNTUK INDIKATOR INDIKATOR KEMISKINAN PADA DATA SUSENAS 2011 TINGKAT DAERAH DAN TINGKAT PROVINSI

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "ANALISIS KUADRAN UNTUK INDIKATOR INDIKATOR KEMISKINAN PADA DATA SUSENAS 2011 TINGKAT DAERAH DAN TINGKAT PROVINSI"

Copied!
19
0
0

Teks penuh

(1)

ANALISIS KUADRAN UNTUK INDIKATOR–INDIKATOR

KEMISKINAN PADA DATA SUSENAS 2011

(2)

besar 4 bahagian tersebut adalah kuadran 1, kuadran 2, kuadran 3 dan kuadran 4.

Secara umum analisis kuadran dapat menentukan plot data atau faktor yang memiliki karakteristik tertentu berdasarkan kuadrat dari posisi data tersebut. Posisi plot data atau faktor yang terletak dalam suatu kuadran tertentu memiliki karakteristik yang hampir sama (homogen) sehingga mempermudah mengambil suatu tindakan, kebijakan serta rencana kegiatan untuk kedepan berdasarkan karakteristik kuadran tersebut. Karakteristik untuk setiap kuadran hampir sama di setiap kasus. Secara umum karakteristik setiap kuadran adalah kuadran 1 memiliki nilai indikator sumbu x rendah namum nilai indikator sumbu y tinggi. Kuadran 2 memiliki nilai indikator sumbu x dan sumbu y tinggi. Kuadran 3 memiliki nilai indikator sumbu x dan sumbu y rendah sedangkan kuadran 4 memiliki nilai indikator sumbu x tinggi namum nilai indikator sumbu y rendah. Interpretasi analisis kuadran untuk setiap kuadran berbeda-beda dalam setiap kasus tergantung terhadap interpretasi untuk setiap indikator yang mau dibandingkan. Seperti halnya salah satu indikator kemiskinan yaitu Indek Pembangunan Manusia (IPM) dimana semakin tinggi nilai IPM suatu daerah maka daerah tersebut memiliki peluang lebih besar menjadi daerah yang maju karena IPM salah satu indikator suatu daerah atau negara dikatakan maju atau tidak sedangkan jika pada indikator Persentase Penduduk Miskin interpretasinya malah sebaliknya dimana suatu daerah di katakan maju dalam bidang ekonomi maka persentase penduduk miskinnya kecil. Berdasarkan beberapa interpretasi indikator kemiskinan yang berbeda-beda tersebut maka dalam interpretasi analisis kuadran setiap kuadran berbeda-beda sesuai dengan indikator yang dibandingkan. Secara umum mempresentasikan data Analisis kuadran yaitu menempatkan garis perpotongan kuadran pada nilai rata-rata hasil pengamatan pada masing-masing sumbu dengan tujuan untuk mengetahui secara spesifik masing-masing faktor terletak pada kuadran berapa. Ti nggi Indikator 1 Kuadran 1 Kuadran 2 Kuadran 3 Kuadran 4 Rendah Tinggi In d ikato r 2

(3)

INDIKATOR IPM dengan GARIS KEMISKINAN... 1

PRESENTASE PENDUDUK MISKIN dengan P1 ... 2

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan P2 ... 3

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan IPM ... 4

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan GARIS KEMISKINAN ... 5

JUMLAH ANGKATAN KERJA dengan JUMLAH PENDUDUK MISKIN ... 6

JUMLAH ANGKATAN KERJA dengan TINGKAT PENGANGGURAN ... 7

TINGKAT PENGANGURAN dengan IPM ... 8

B. Menggunakan Indikator Kemiskinan dengan Data Tingkat Provinsi ... 9

INDIKATOR IPM DENGAN GARIS KEMISKINAN ... 9

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan P1 ... 10

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan P2 ... 11

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan IPM ... 12

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan GARIS KEMISKINAN ... 13

TINGKAT PENGANGURAN TERBUKA dengan IPM ... 14

(4)

Indikator yang digunakan

Garis kemiskinan, Indeks Pembangunan Manusia, Persentase Penduduk Miskin, P1 (Indeks Kedalaman Kemiskinan), P2 (Indeks Keparahan Kemiskinan), Garis kemiskinan, Jumlah Angkatan Kerja,Jumlah Penduduk Miskin,Tingkat Pengangguran Terbuka dan Gini rasio Kemiskinan.

Data

Data Susenas tingkat provinsi dan kabupaten tahun 2011

Sumber

(5)

A. Menggunakan Indikator Kemiskinan dengan Data Tingkat Daerah INDIKATOR IPM dengan GARIS KEMISKINAN

80 75 70 65 60 55 50 600000 500000 400000 300000 200000

Indeks Pembangunan Manusia

Ga ris k em is ki na n 71.17 266927 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kepulauan Scatterplot of Garis kemiskinan vs Indeks Pembangunan Manusia

Interpretasi:

Gambar 1 menunjukkan sebaran plot antara indikator garis kemiskinan dan IPM dengan data tingkat daerah, terdapat daerah-daerah yang memiliki nilai-nilai garis kemiskinan tinggi dan nilai IPM yang relatif kecil (kode daerah 9433=PUNCAK ,9436=DEIYAI) dimana rata-rata daerah tersebut termasuk dalam daerah kepulauan Papua (Gambar 2). Gambar 2 juga menggambarkan bahwa keragaman data pada indikator IPM dan Garis kemiskinan pada kepulauan Papua sangat tinggi terlihat bahwa dengan sebaran data yang rentangan cukup jauh. Nilai IPM yang keragamannya tinggi pada kepulauan papua mengambarkan adanya kesenjangan yang cukup besar dalam hal standar hidup dan pendidikan disana.

(6)

PRESENTASE PENDUDUK MISKIN dengan P1 50 40 30 20 10 0 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

Persentase Penduduk Miskin 2011

P1 ( In de ks K ed al am an K em is ki na n ) 20 11 14.53 2.44 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kepulauan Interpretasi:

Secara garis besar perbandingan antara indikator P1 dengan Persentase penduduk miskin berbanding lurus, sehingga semakin tinggi P1 maka persentase kemiskinan juga meningkat. Dari Gambar 1 dan 2 di atas dapat disimpulkan daerah-daerah dikawasan Papua rata-rata memiliki nilai indikator P1 dan Persentase penduduk miskin yang cukup tinggi sehingga perlu mendapatkan perhatian yang lebih mendalam oleh pemerintahan. Kepulauau Kalimantan (biru) memiliki nilai P1 dan Persentase penduduk miskin yang relatif kecil. Hal ini mengambarkan bahwa ekonomi di sana masih dalam kondisi cukup stabil sehingga masih dapat dikembangkan dalam sektor ekonomi di daerah tersebut.

(7)

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan P2 50 40 30 20 10 0 8 7 6 5 4 3 2 1 0

Persentase Penduduk Miskin 2011

P2 ( In de ks K ep ar ah an K em is ki na n) 2 01 1 14.53 0.65 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kepulauan Interpretasi:

Secara garis besar perbandingan antara indikator P2 dengan Persentase penduduk miskin berbanding lurus sehingga semakin tinggi P2 maka persentase kemiskinan juga meningkat. Dari gambar 1 dan 2 di atas dapat disimpulkan daerah-daerah dikawasan Papua rata-rata memiliki nilai indikator P2 dan Persentase penduduk miskin yang tinggi sehingga perlu mendapatkan perhatian yang lebih mendalam oleh pemerintahan, selain itu kepulauau Jawa dan Kalimantan (merah dan biru) memiliki nilai P2 dan Persentase penduduk miskin yang relatif kecil namun pada kepulauan Jawa walaupun memiliki jumlah penduduk miskin yang tinggi namun tingkat persentase penduduk miskin memiliki nilai relatif kecil dikarena kan jumlah penduduk yang sangat padat di kawasan tersebut.

(8)

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan IPM 50 40 30 20 10 0 80 75 70 65 60 55 50

Persentase Penduduk Miskin 2011

In de ks P em ba ng un an M an us ia 2 01 1 14.53 71.17 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kepulauan Interpretasi:

Secara umun pada Gambar 1 dan 2 menunjukan bahwa Perbandingan indikator IPM dengan Persentase penduduk miskin berbandingan terbalik. Hal ini dapat dilihat dari daerah (9435= INTAN JAYA ,9436 = DEIYAI) sebagian besar daerah kepulauan Papua memiliki IPM yang cukup kecil sehingga persentase penduduk miskin daerah tersebut cukup tinggi. Pada kepulauan Papua terdapat daerah dengan kode daerah 3471 (KOTA JAYAPURA) yang memiliki nilai IPM yang tinggi dan persentase kemiskinan rendah. Hal tersebut menggambarkan adanya kesenjangan dalam bidang ekonomi antara daerah kota dengan daerah perdesaan yang cukup significant.

(9)

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan GARIS KEMISKINAN 50 40 30 20 10 0 600000 500000 400000 300000 200000

Persentase Penduduk Miskin 2011

Ga ri s ke m is ki na n 20 11 14.53 266927 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kepulauan Interpretasi:

Secara umun pada Gambar 1 dan 2 menunjukan bahwa Perbandingan indikator Garis kemiskinan dengan Persentase penduduk miskin berbandingan lurus. Hal ini dapat dilihat dari daerah (9435= INTAN JAYA ,9104 = TELUK BINTUNI) sebagian besar daerah kepulauan Papua yang memiliki Garis kemiskinan yang besar juga memiliki persentase penduduk miskin yang cukup tinggi, sedangkan pada kepulauan Sulawesi Maluku serta Kalimatan masih memiliki nilai yang relatif kecil untuk indikator Garis kemiskinan serta Persetase penduduk miskin.

(10)

JUMLAH ANGKATAN KERJA dengan JUMLAH PENDUDUK MISKIN 2000000 1500000 1000000 500000 0 500000 400000 300000 200000 100000 0

Jumlah Angkatan Kerja 2011

Ju m la h Pe nd ud uk M is ki n 20 11 240772 60869 SUMATERA JA WA BA LI NUSA TENGGA RA KA LIMA NTA N SULA WESI MALUKU PAPUA k ode k epulauan

Interpretasi:

Berdasarkan Gambar 1 dan 2 untuk perbandingan indikator Jumlah Penduduk miskin dan Jumlah angkatan kerja daerah dengan kode 3201=Bogor,3172=kota jakarta timur dan sebagainya (sebagian besar bagian pulau Jawa Bali) memiliki jumlah angkatan kerja yang tinggi namun juga memiliki penduduk miskin yang cukup besar. Hal ini disebabkan oleh jumlah penduduk dikawasan Jawa dan Bali sangat padat sehingga ketersediaan lapangan kerja disana tidak dapat menampung semua permintaan lowongan pekerjaan disana sehingga banyak timbulnya pengganguran yang merupakan salah satu faktor penyebab kemiskinan. Pada daerah-daerah Gambar 2 mengambarkan kepulauan Kalimantan (biru) dan Papua (pink) yang memiliki luas daerah yang sangat besar dan memiliki jumlah penduduk miskin serta jumlah angkatan kerja yang relatif kecil sehingga masih banyak peluang lapangan pekerjaan baru yang dapat dikembangkan .

(11)

JUMLAH ANGKATAN KERJA dengan TINGKAT PENGANGGURAN 2000000 1500000 1000000 500000 0 16 14 12 10 8 6 4 2 0

Jumlah Angkatan Kerja 2011

Ti ng ka t Pe ng an gg ur an T er bu ka 2 01 1 240772 5.58 SUMATERA JA W A BA LI NUSA TENGGA RA KA LIMA NTA N SULA WESI MALUKU PA PUA k ode k epulauan

Interpretasi:

Secara garis besar berdasarkan Gambar 1 dan 2 pada daerah kawasan kepulauan Jawa dan Bali memiliki jumlah angkatan kerja serta tingkat pengangguran terbuka sangat besar. Hal ini disebabkan karena populasi penduduk Indonesia berpusat khususnya pada pulau Jawa sehingga peningkatan Jumlah angkatan kerja tidak dapat mengimbangi peningkatan jumlah penduduk sehingga banyak timbulnya pengangguran. Pada daerah Papua (pink) dan Kalimantan (biru) posisi plot kedua indikator terfokus pada bagian kanan (lebih rendah dari nilai rata-rata jumlah angkatan kerja) dimana jumlah angkatan kerja sedikit sedangkan tingkat penganguran tersebar merata sehingga dibutuhkan banyak sekali lapangan pekerjaan baru untuk mengurangi tingkat pengangguran.

(12)

TINGKAT PENGANGURAN dengan IPM 80 75 70 65 60 55 50 16 14 12 10 8 6 4 2 0

Indeks Pembangunan Manusia 2011

Ti ng ka t Pe ng an gg ur an T er bu ka 2 01 1 71.6 5.58 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kode kepulauan Interpretasi:

Secara umum perbandingan indikator IPM dengan Tingkat pengangguran adalah berbanding terbalik dimana semakin tinggi nilai IPM maka seharunya semakin kecil tingkat pengganguran terbuka namun secara kondisi nyata tidak semua daerah memiliki kondisi tersebut seperti kepulauan Jawa dan Bali. Hal ini disebabkan salah satunya adalah faktor kepadatan penduduk. Suatu daerah yang memiliki IPM yang tinggi namun memiliki jumlah penduduk yang besar menyebabkan daerah tidak dapat memenuhi kebutuhan lapangan pekerjaan yang dibutuhkan sehingga terjadi banyak pengangguran.

(13)

B. Menggunakan Indikator Kemiskinan dengan Data Tingkat Provinsi INDIKATOR IPM DENGAN GARIS KEMISKINAN

360000 320000 280000 240000 200000 77.5 75.0 72.5 70.0 67.5 65.0 Garis Kemiskinan In de ks P em ba ng un an M an us ia 245542 72.37 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kepulauan

Scatterplot of Indeks Pembangunan Manusia vs Garis Kemiskinan

Interpretasi:

Secara umum daerah yang memiliki nilai IPM yang tinggi akan menurunkan tingkat kemiskinan daerah tersebut namun berdasarkan Gambar 1 dan 2 provinsi Jakarta yang memiliki nilai tertinggi indikator IPM tapi juga memiliki nilai indikator Garis kemiskinan yang cukup tinggi. Hal ini disebabkan karena kondisi provinsi Jakarta sendiri. Jakarta memiliki IPM yang tinggi sehingga standar hidup meningkat namun dengan diikuti pertumbuhan penduduk yang sangat cepat provinsi Jakarta tidak dapat memenuhi kebutuhan lowongan pekerjaan baru bagi penduduknya. Kondisi ini menyebabkan gejala kemiskinan meningkat karena tidak dapat memenuhi kebutuhan ekonomi (kurang mampu). Kepulauan Sulawesi serta beberapa provinsi di Kalimantan dengan jumlah penduduk yang tidak terlalu padat memiliki nilai IPM yang cukup tinggi dan nilai indikator Garis kemiskinan nya relatif kecil, kondisi ini merupakan kodisi yang harus dipertahankan serta dapat dikembangkan lebih baik lagi karena memiliki nilai IPM yang relatif tinggi.

(14)

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan P1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 35 30 25 20 15 10 5 0

P1 (Indeks Kedalaman Kemiskinan) 2011

Pe rs en ta se P en du du k M is ki n 20 11 2.37 13.21 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kepulauan Interpretasi:

Perbandingan Indikator P1 dengan Persentase penduduk miskin berbanding lurus dimana semakin tinggi nilai P1 menyebabkan Persentase penduduk miskin juga semakin meningkat. Gambar 1 dan 2 terlihat bahwa provinsi Papua dan Papua barat memiliki nilia kedua indikator yang tinggi. Sedangkan secara provinsi Jakarta dan Bali memiliki nilai P1 dan persentase penduduk miskin yang relatif kecil.

(15)

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan P2 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 35 30 25 20 15 10 5 0

P2 (Indeks Keparahan Kemiskinan) 2011

Pe rs en ta se P en du du k M is ki n 20 11 0.68 13.21 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kepulauan Interpretasi:

Perbandingan Indikator P2 dengan Persentase penduduk miskin berbanding lurus dimana semakin tinggi nilai P1 maka Persentase penduduk miskin akan semakin meningkat. Gambar 1 dan 2 terlihat bahwa provinsi Papua dan Papua barat memiliki nilia kedua indikator yang tinggi. Sedangkan secara provinsi Jakarta dan Bali memiliki nilai P2 dan persentase penduduk miskin yang relatif kecil.

(16)

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan IPM 77.5 75.0 72.5 70.0 67.5 65.0 35 30 25 20 15 10 5 0

Indeks Pembangunan Manusia 2011

Pe rs en ta se P en du du k M is ki n 20 11 72.37 13.21 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kepulauan Interpretasi:

Berdasarkan Gambar 1 dan 2 terlihat bahwa nilai menyeluruh data provinsi Jakarta memiliki nilai yang cukup tinggi pada indikator IPM dan persentase penduduk miskin yang kecil meskipun persentase penduduk miskin kecil disebabkan jumlah penduduk yang besar. Provinsi Riau, Sulawesi utara serta bali juga memiliki kondisi yang hampir sama dengan jakarta yaitu memiliki Persentase penduduk miskin yang kecil dan nilai IPM diatas rata-rata sehinga kondisi tersebut harus dipertahankan bahkan dikembangkan kearah yang lebih baik. Gambar 1 dan 2 juga menggambarkan kepulauan Papua serta Nusa tenggara memiliki Kondisi nilai IPM yang relatif kecil dan persentase kemiskinan di atas rata-rata. Kondisi ini sebaiknya harus diikuti dengan beberapa kebijakan tertentu provinsi untuk menurunkan persentase penduduk miskin dengan meningkatkan nilai IPM di daerah tersebut.

(17)

PERSENTASE PENDUDUK MISKIN dengan GARIS KEMISKINAN 360000 320000 280000 240000 200000 35 30 25 20 15 10 5 0 Garis Kemiskinan 2011 Pe rs en ta se P en du du k M is ki n 20 11 245542 13.21 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kepulauan Interpretasi:

Gambar 1 dan 2 menggambarkan bahwa provinsi Jakarta memiliki nilai indikator Garis kemiskinan yang cukup tinggi. Hal ini disebabkan Jakarta memiliki jumlah penduduk miskin yang besar (korelasi positif antara Garis kemiskinan dengan Jumlah penduduk miskin), namun memiliki persentase penduduk miskin yang kecil (karena dibandingkan dengan jumlah penduduk yang besar). Beberapa provinsi di kawsan pulau Jawa, Bali, serta Sulawesi memiliki nilai Garis kemiskinan serta persentase kemiskinan yang relatif kecil, kondisi ini sangat diharapkan untuk dipertahankan.

(18)

TINGKAT PENGANGURAN TERBUKA dengan IPM 77.5 75.0 72.5 70.0 67.5 65.0 14 12 10 8 6 4 2

Indeks Pembangunan Manusia

Ti ng ka t Pe ng ga ng ur an T er bu ka 72.37 5.66 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kepulauan Interpretasi:

Berdasarkan Gambar 1 dan 2 terlihat bahwa sebagian besar provinsi di kepulauan Sumatera memiliki nilai IPM diatas rata-rata sedangkan sebagian besar provinsi di kepulauan Sulawesi dan Maluku memiliki nilai IPM di bawah rata-rata. Ada beberapa provinsi yang memiliki kondisi yang baik yaitu kuadran 4 saat nilai IPM tinggi dan Tingkat pengganguran terbuka yang rendah seperti Kalimantan Tengah, DI Yogyakarta, Sulawesi Utara serta Riau. Hal ini mengambarkan bahwa tingginya niai IPM menyebabkan tingkat penganguran turun karena nilai IPM tinggi mengambarkan juga melek huruf, pendidikan serta standar hidup di daerah tersebut sudah mulai meningkat.

(19)

GINI RASIO dengan IPM 77.5 75.0 72.5 70.0 67.5 65.0 0.48 0.46 0.44 0.42 0.40 0.38 0.36 0.34 0.32 0.30

Indeks Pembangunan Manusia 2011

Gi ni R as io 2 01 1 72.37 0.38 SUMATERA JAWA BALI NUSA TENGGARA KALIMANTAN SULAWESI MALUKU PAPUA kepulauan Interpretasi:

Berdasarkan dari Gambar 1 dan 2 terlihat bahwa sebagian besar provinsi di Sumatera terdapat pada kuadran yang harus dipertahankan yaitu saat nilai IPM tinggi dengan nilai gini rasio yang relatif kecil seperti halnya provinsi Riau maupun Kepulauan Riau. Kondisi sebaliknya pada kuadran yang nilai IPM rendah serta nilai Gini rasio yang cukup besar seperti di Provinsi Papua,Papua barat serta sebahagian provinsi Sulawesi Maluku. Daerah- daerah yang terletak pada kuadran tersebut harus dilakukan tindakan tertentu oleh pemerintah untuk meningkatkan nilia IPM agar diharapkan nilai Gini rasio bisa berkurang.

Gambar

Gambar 1 menunjukkan sebaran plot antara indikator garis kemiskinan dan IPM dengan data  tingkat daerah, terdapat daerah-daerah yang memiliki nilai-nilai garis kemiskinan tinggi dan nilai IPM  yang  relatif  kecil  (kode  daerah  9433=PUNCAK  ,9436=DEIYAI)

Referensi

Dokumen terkait

Hal ini mengindikasikan adanya pengaruh latihan teknik relaksasi pernapasasn menggunakan aromaterapi lavender terhadap intensitas nyeri akibat luka post sectio

Pengeluaran pemerintah memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap tingkat output, oleh karena itu peningkatan pada pengeluaran pemerintah akan menyebabkan

Putusan Mahkamah Agung Nomor 161 k/Pid.Sus.2014 yang Kasasinya dikabulkan dengan Perbedaan Pendapat pada pertimbangannya dan pendapatnya dicantumkan dalam putusan,

Kemitraan yang dijalin oleh RSUD “X” dengan pihak investor swasta ditandai dengan ditandatanganinya Nota Kesepahaman (MoU) yaitu tanggal 10 Oktober 1994 dimana kemitraan yang

Hasil penelitian ini mengungkapkan empat temuan yaitu: 1) Pelaksanaan APE di RA Nurul Amal sudah berjalan dengan baik dan bertujuan untuk mengembangkan kreativitas anak

Metode ini pada umumnya melibatkan proses pencampuran bahan-bahan baku berupa serbuk karbonat, serbuk oksida, serbuk hidoksida atau serbuk garam dengan jumlah yang sesuai

Selain pengaruh dari konstruksi wind tunnel, fan dan motor pun ikut berperan penting untuk menghasilkan aliran / flow stabil yang digunakan untuk pengujian, oleh karena itu

Kegiatan Usaha Pertanian, Perdagangan Umum, Pengangkutan, Perindustrian dan Jasa Atau Pelayanan Jumlah Saham yang ditawarkan 240.000.000 Saham Biasa Atas Nama dengan Nilai