Abstract:
Kemiskinan merupakan masalah yang kompleks dan multidimensi, sehingga diperlukan pendekatan untuk melengkapi pengukuran unidimensi (moneter) yang saat ini digunakan, khususnya di rumah tangga pertanian yang selama ini selalu terkait dengan kemiskinan. Provinsi Kalimantan Selatan merupakan provinsi yang juga memiliki permasalahan kemiskinan, yang dibuktikan dengan meningkatnya penduduk miskin meningkat selama dua tahun terakhir, diantara persentase ini, mayoritas berasal dari rumah tangga pertanian. Hal ini didukung dari data BPS, bahwa ada 36,33 persen tahun 2020 dan 38,41 persen tahun 2021 rumah tangga berkategori miskin di Provinsi Kalimantan Selatan yang bekerja di sektor pertanian. Isu terkait selanjutnya terkait kemiskinan adalah terkait pengukuran kemiskinan yang masih hanya berpatokan pada dimensi tunggal (unidimensi) berupa dimensi moneter, padahal kemiskinan memiliki sifat kompleks dan multidimensi.
Penelitian ini bertujuan menganalisis dan memetakan indeks kemiskinan multidimensi rumah tangga pertanian, serta melakukan analisis terkait faktor sosio-demografi yang mempengaruhinya. Pembentukan indeks kemiskinan multidimensi dilakukan dengan metode Alkire-Foster pada data Susenas Maret 2021, menggunakan 3 dimensi, yaitu: kesehatan, pendidikan, dan standar hidup, dengan 10 indikator. Sedangkan untuk menganalisis kecenderungan sosio-demografi terhadap kejadian kemiskinan multidimensi pada rumah tangga pertanian digunakan regresi logistik biner.
Dari hasil analisis didapatkan bahwa kontributor terbesar terhadap tingkat kemiskinan multidimensi adalah dimensi kesehatan, yang diikuti dengan dimensi standar hidup, dan pendidikan. Indikator yang memberi kontribusi terbesar adalah air bersih, sanitasi dan kepemilikan aset. Kemudian dari hasil pengujian faktor sosio-demografi didapatkan terdapat lima variabel independen (klasifikasi wilayah, usia KRT, pendidikan KRT, jumlah ART, dan lapangan usaha KRT) yang signifikan berpengaruh terhadap status kemiskinan multidimensi rumah tangga pertanian di Kalimantan Selatan. Variabel lapangan usaha KRT menjadi variabel yang paling berpengaruh karena memiliki nilai odds ratio terbesar.
