Geografi Kemiskinan & Covid-19 di Indonesia Hidayatullah Muttaqin, SE, MSI PgD

(1)

Geografi Kemiskinan &

Covid-19 di Indonesia

Hidayatullah Muttaqin, SE, MSI PgD

https://iesp.ulm.ac.id/hidayatullah-muttaqin

(2)

GEOGRAFI

KEMISKINAN

(3)

Kondisi kemiskinan

di Indonesia

Blog:

https//mutaq.in

12.5 11.7 11.5 _11.0 _11.1 10.7 _10.1 9.7 _9.2 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

Tingkat Kemiskinan Nasional (%)

9.2 6.6 -2 3 8 13 18 2011 2019

Kemiskinan di

Perkotaan (%)

15.7 12.6 -2 3 8 13 18 2011 2019

Kemiskinan di

Pedesaan (%)

23 51 8 4 8 6 Sumatera Jawa Bali, NTB, & NTT Kalimantan Sulawesi Maluku & Papua

Perkotaan Pedesaan,

60.2

Distribusi Penduduk Miskin Menurut Region 2019 (%)

Distribusi Penduduk Miskin Kota dan Desa 2019 (%)

▪ Kemiskinan di Indonesia pada September 2019 sebesar 9,2 persen atau sekitar 24,8 juta jiwa penduduk.

▪ Kemiskinan dalam 5 tahun terakhir (2015-2019) mengalami penurunan, tetapi penurunannya melambat jika

dibandingkan periode 2010-2014.

▪ Sebanyak 51 persen penduduk miskin berada di pula Jawa dan 60 persen tinggal di pedesaan.

▪ Sumbangan pulau Jawa terhadap kemiskinan nasional dari 2011 ke 2019 menurun sekitar 5 persen, sedangkan region lainnya meningkat.

▪ Tingkat kemiskinan di pedesaan hampir dua kali lipat kemiskinan di perkotaan.

(4)

Peta Tingkat Kemiskinan (%)

Provinsi 2011 & 2019

Blog:

https//mutaq.in

2011

2019

▪ Peta ini menggambarkan tingkat

kemiskinan (%) pada level provinsi yang ditandai dengan graduasi warna.

▪ Semakin tebal warna merah, semakin tinggi tingkat kemiskinan pada wilayah tersebut.

▪ Kedua peta ini menunjukkan kemiskinan yang sangat tinggi terdapat di wilayah bagian Timur Indonesia, khususnya Papua, Maluku, dan Nusa Tenggara.

▪ Graduasi warna pada area yang sama pada tahun 2011 dan 2019 menampilkan penurunan ketebatalan warna. Hal ini menjelaskan telah terjadinya penurunan angka kemiskinan dalam periode tersebut.

(5)

Menurunkan Level Peta

dari Provinsi ke Kabupaten & Kota

Blog:

https//mutaq.in

Provinsi

Kabupaten

Kota

▪ Peta di samping adalah sebaran tingkat kemiskinan tahun 2017 pada tingkat provinsi dan kabupaten/ kota.

▪ Kegunaan menggunakan unit level yang lebih kecil adalah untuk mendapatkan detil yang akurat mengenai sebaran

kemiskinan.

▪ Sebagai contoh pada peta kemiskinan tingkat provinsi, seluruh area di Provinsi Papua dan Papua Barat berwarna hitam. Ketika level peta diturunkan, tampak tidak seluruh bagain dari willayah kedua

provinsi tersebut berwarna merah kehitam-hitaman.

▪ Karena itu semakin kecil unit data yang divisualisasikan dalam pemetaan, semakin akurat data geografis.

(6)

Semakin Besar Sektor Pertanian

Kemiskinan Cenderung Semakin Tinggi

Blog:

https//mutaq.in

Sumber data: Bank Dunia, diolah

1.0 –2.5

Kemiskinan

2017

Pertanian

2017

Meskipun korelasi daerah yang perekonomiannya mengandalkan sektor pertanian dengan tingkat kemiskinan relatif rendah (0,32), namun

kecenderungannya positif. Ini mengindikasikan ada problem yang belum terpecahkan di sektor pertanian. Perekonomian berbasis sektor pertanian

lebih banyak diandalkan oleh kabupaten dibandingkanKota.

(7)

Semakin Besar Sektor Industri

Kemiskinan Cenderung lebih rendah

Blog:

https//mutaq.in

1.0 –2.5

Kemiskinan

2017

Industri

2017

Hubungan antara sektor industri pengolahan dalam perekonomian dengan kemiskinan bersifat negatif tetapi dengan korelasi rendah (-0,30). Artinya daerah yang lebih besar peran sektor ini dalam perekonomian cenderung memiliki tingkat kemiskinan relatif lebih rendah. Sedangkan daerah perkotaan cenderung memiliki sektor industri yang lebih besar dibanding

(8)

Kemiskinan Cenderung Tinggi

Jika Tingkat Setengah Pengangguran Besar

Blog:

https//mutaq.in

Tingkat Setengah Pengangguran dengan kemiskinan memiliki hubungan yang searah dengan korelasi sedang (0,45).

Sedangkan daerah yang memiliki Tingkat Setengah Pengangguran tinggi umumnya adalah daerah pedesaan atau kabupaten

(9)

Indeks Pembangunan Manusia Tinggi

Merefleksikan Kemiskinan Lebih Rendah

Blog:

https//mutaq.in

1.0 –2.5

Kemiskinan

2017

Indeks Pembangunan Manusia

2017

Indeks Pembangunan Manusia memiliki korelasi yang

kuat (-0,69) dengan kemiskinan. Semakin rndah tingkat kemiskinan semakin tinggi IPM.

Sedangkan daerah perkotaan umumnya memiliki IPM yang lebih baik dibandingkan dengan kabupaten.

(10)

(11)

Situasi Pandemi

Covid-19

Blog:

https//mutaq.in

Sumber data: KawalCovid19.id, diolah

▪ Hingga 17 Juni jumlah akumulasi positif

Covid-19 sudah mencapai 41431 kasus

dengan angka kesembuhan mencapai

12129 dan meninggal sebanyak 1959.

▪ Jawa Timur, Sulawesi Selatan dan

Kalimantan Selatan provinsi yang paling

tinggi pertumbuhan kasus Covid-19

dalam 2 minggu terakhir.

▪ Kurva Covid-19 Indonesia belum

menunjukkan akan melandai sebagai

akibat tren meningkatnya kasus positif

harian.

21 Mei: 973 26 Mei: 415 10 Juni: 1240 3 /2 ₃/9 3 /1 6 3 /2 3 3 /3 0 4 /6 4 /1 3 4 /2 0 4/ 27 ₅/4 5 /1 1 5 /1 8 5 /2 5 6 /1 ₆/8 6 /1 5 16 Maret: 117 1 April: 1,677 1 Mei: 10,551 1 Juni:: 26,940 17 Juni41,431 3 /2 ₃/9 3 /1 6 3 /2 3 3/ 30 ₄/6 4 /1 3 4 /2 0 4 /2 7 5 /4 5 /1 1 5 /1 8 5 /2 5 6 /1 ₆/8 6 /1 5 17 Juni 12,129 17 Juni 1,959 3/2 3/9 _3/16 _3/23 _3/30 4/6 _4/13 _4/20 _4/27 5/4 _5/11 _5/18 _5/25 6/1 6/8 Sembuh Meninggal 9,349 8,533 3,200 2,703 2,346 2,208 1,541 1,311 1,309 978 DKI Jakarta Jawa Timur Sulawesi Selatan Jawa Barat Jawa Tengah Kalimantan Selatan Sumatera Selatan Papua Banten Nusa Tenggara…

Akumulasi positif Covid-19

Tren harian positif Covid-19

Sembuh & meninggal

(12)

Qatar 82,077 Bangladesh 94,481 Sweden 52,383 Singapore Switzerland Indonesia 41431 Japan Philippines Denmark 12,250 South Korea 1 6 ₁₁ ₁₆ ₂₁ ₂₆ ₃₁ ₃₆ ₄₁ ₄₆ ₅₁ ₅₆ ₆₁ ₆₆ ₇₁ ₇₆ ₈₁ ₈₆ ₉₁ ₉₆ 1 0 1 1 0 6 1 1 1 1 1 6 1 2 1 1 2 6 Day .

Kasus Positif

Indonesia Seperti

Swedia

Blog:

https//mutaq.in

Sumber data: ourworldindata.org, diolah

Hari pertama: Sejak akumulasi positif dan kematian mencapai 10 kasus

Qatar Bangladesh Sweden Singapore Switzerland Indonesia Japan Philippines Denmark South Korea ₀ 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 1 5 9 ₁₃ ₁₇ ₂₁ ₂₅ ₂₉ ₃₃ ₃₇ ₄₁ ₄₅ ₄₉ ₅₃ ₅₇ ₆₁ ₆₅ ₆₉ ₇₃ ₇₇ ₈₁ ₈₅ ₈₉ ₉₃ ₉₇ Day .

Kasus Kematian

(13)

Indonesia sangat

Longgar

Blog:

https//mutaq.in

Sumber data: ourworldindata.org, diolah

Negara sukses mengendalikan penyebaran virus cenderung menerapkan kebijakan yang cepat dan ketat

0 200 400 600 800 1,000 1 6 ₁₁ ₁₆ ₂₁ ₂₆ ₃₁ ₃₆ ₄₁ ₄₆ ₅₁ ₅₆ ₆₁ ₆₆ ₇₁ ₇₆ ₈₁ ₈₆ ₉₁ ₉₆ 10 1 10 6

TREN KASUS POSITIF HARIAN INDONESIA

Indonesia 35,295 New Zeland 1,154 Taiwan 442 1 5 9 ₁₃ ₁₇ ₂₁ ₂₅ ₂₉ ₃₃ ₃₇ ₄₁ ₄₅ ₄₉ ₅₃ ₅₇ ₆₁ ₆₅ ₆₉ ₇₃ ₇₇ ₈₁ ₈₅ ₈₉ ₉₃ ₉₇ 1 0 1 1 0 5 1 0 9 1 1 3 1 1 7 DAY

JUMLAH AKUMULASI KASUS POSITIF

New Zealand Taiwan 0 20 40 60 80 100 1 6 ₁₁ ₁₆ ₂₁ ₂₆ ₃₁ ₃₆ ₄₁ ₄₆ ₅₁ ₅₆ ₆₁ ₆₆ ₇₁ ₇₆ ₈₁ ₈₆ ₉₁ ₉₆ 1 0 1 10 6 DAY

TREN KASUS HARIAN SELANDIA BARU & TAIWAN

8/6: New Zealand Ends Social distancing

7/6: Taiwan lifts Covid-19 restrictions

1/6: Indonesia begins to apply New Normal

(14)

Covid-19 Menyebar dari Jakarta ke Daerah Terdekat

dan yang Lebih Terbuka

Blog:

https//mutaq.in

Pada 18 Maret 2020

sebagian besar wilayah Indonesia masih hijau, belum terjamah Covid-19.

Jakarta menjadi pusat kasus dan titik awal penyebaran ke seluruh Indonesia.

Tahap awal transmisi penyebaran Covid-19 dari Jakarta adalah ke daerah-daerah yang memiliki

tingkat keterbukaan yang tinggi yang didukung oleh akses transportasi.

(15)

Blog:

https//mutaq.in

Tidak adanya pembatasan pergerakan penduduk antar daerah dan antar pulau

menyebabkan hampir seluruh wilayah Indonesia pada

1 April 2020

terpapar

Covid-19. Jakarta dan provinsi lainnya di pula Jawa menjadi muara penyebaran Covid-Covid-19.

Tanpa Pembatasan Mobilitas Penduduk

(16)

Blog:

https//mutaq.in

Terlambatnya kebijakan pembatasan mobiitas penduduk antar daerah dan antar pulau menyebabkan

tidak terkendalinya penyebaran Covid-19. Pada

5 Mei 2020

, konsentrasi kasus positif Covid-19 tidak

hanya terkonsentrasi di pulau Jawa, tetapi sudah menyeberang ke Sulawesi Selatan.

Kecepatan Kebijakan Lebih Lambat

(17)

Blog:

https//mutaq.in

Episentrum

Regional Covid-19

Pada

17 Juni 2020

, sudah 4 provinsi yang menjadi konsentrat penyebaran Covid-19 selain di pulau

Jawa, yaitu Sulawesi Selatan, Kalimantan selatan, Sumatera Selatan, dan Papua.

(18)

Blog:

https//mutaq.in

Segitiga Pertumbuhan

Covid-19

Dalam 2 minggu terakhir, Jawa Timur,

Sulawesi Selatan, dan Kalimantan Selatan

tercatat sebagai provinsi paling aktif dalam

pertumbuhan kasus positif Covid-19.

Per 17 Juni 2020, ketiga provinsi telah

menambah sebanyak 5922 kasus dalam 14

hari terakhir. Jumlah ini hampir setengah

dari pertumbuhan nasional dalam periode

tersebut.

Dengan konsentrat Covid-19 yang cukup

tinggi dan letak wilayah yang berdekatan ,

ketiga provinsi ini menjadi episentrum

nasional.

(19)

Blog:

https//mutaq.in

Cara Lain Melihat

Sebaran Covid-19

Sisi lain cara melihat seberapa parah penyebaran pandemi Covid-19 dengan membandingkan jumlah kasus terhadap jumlah

penduduk. Tampak Kalimantan Selatan berada pada peringkat kedua setelah Jakarta (884 kasus) dengan jumlah kasus per 17

Juni mencapai 517 kasus per satu juta penduduk, kemudian Papua 386 kasus dan Sulawesi Selatan 360.

(20)