determinan permasalahan ekonomi sosial (studi … · determinan permasalahan ekonomi sosial (studi...

perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id

commit to user

DETERMINAN PERMASALAHAN EKONOMI SOSIAL

(STUDI KASUS ANAK JALANAN DI KOTA SURAKARTA)

Skripsi

Disusun Untuk Melengkapi Tugas-tugas dan Memenuhi Syarat-syarat untuk

Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Ekonomi Pembangunan Fakultas

Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta

oleh :

Nama : Fibrianto Adie Nugroho

NIM : F.1106030

FAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA

2010


commit to user


commit to user

HALAMAN PERSEMBAHAN

START SJENAK MLUPAKAN EYD, RUMUS, TEORI, BAHASA APA DAN TATA BAHASA GIMANA. HALAMAN INI KHUSUS BUAT KITA.THITIK.

TANKS TO: DEAR GOD, TANKS FOR CHANCE FOR ME, TANKS FOR ANYTHING AND

EVERYTHING....U’R MY LORD MY GUIDANCE IN MY LIFE. I BELIEVE YOUR PLAN’S PERFECT, BEAUTIFUL AND TO EMBELLISH ME. DEAL and clear,

I believe that.

Tanks for my parents for supporting until this thesis can be finis.

tanks for my big family.

“FULL TEAM”

GREAT and TANKS FOR my lecture AM. Soesilo (turnumun BE)

Tanks for all my friend in Sebelas Maret University (EP 2006); Agus, Anggun, Adith, Aniep, Danang, Francismas, Sidiq, Yoeli,

Yoedi, Yusnanto, Danu, Susan, Pipid, Ermawati, Feni, Fetri, Ayu, Puji, Widar, Wawan, Nurul, Nisa.

“ great Incha-INCHI, sTAnd Up bRoO...!!!!”

Tanks for all my friend ex SMA BATIK 2 SURAKARTA FROG KoDOx, zein topa, sebtiawan SiMLONK, simo MBAH MO,

GATOD, YUDHIEX SATANIS, BRIAN KETHUL, GOMBLOH, ANDIKA, AGAS, HARIS Rambak.

“ brother , u’R the real friend, real team !!! ”

Tanks for: bro wiwIEd, bro Fajar, BRO BEAN. “U STAY AT s.o.s”

TanKs for squad: 57060 8844646, 4992 98572, 339473866 232738,

4762 728482, 826426782. “secreet”

NB; INI HALAMAM YANG PALING GW SUKA. BEBAS, GK RIBET.

SORY BWT CREW YANG GK KSEBUT . TANKS.

FINISH


commit to user

HALAMAN MOTTO

“In The Long Way We Are All Died” (A. Smith)

“Berakit- Berakit Kehulu, Berenang-Berenang Kemudian Bersakit-sakit Dahulu Bersenang-Senang Kemudian”

(N.N)

“Menggandeng Tangan, Membuka Pikiran, Membetuk Masa Depan. Seorang Guru Berpengaruh Slamanya dan

Dirinya Tidak Pernah Tau Kapan Berakhirnya” (Henry Adam)

“MAU= MAMPU” (Penulis)

“Jika Keyakinan Itu Tetap Ada, Maka Impian Itu Akan

Tetap Terjaga. Bawa Slalu Nama Tuhan di dalamnya, maka Impian Itu Akan Menjadi Nyata”

(Penulis)

”Logika, Rumus Matematika 1+1 = 2 Biasa Nyata, Rumusnya Tuhan 1+1 = Lebih Dari 2

Tanya kenapa...??? Jawabnya,Karena Tuhan = 1/0 saja”

(Penulis)


commit to user

KATA PENGANTAR

Puja serta puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Tuhan YME karena berkat

rahmat dan karunia-Nya, skripsi ini dapat diselesaikan untuk memenuhi syarat dalam

pencapaian gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Ekonomi Pembangunan pada Fakultas

Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.

Dalam penyusunan skripsi ini banyak sekali kendala yang penulis hadapi.

Namun, seiring dengan berlalunya waktu serta usaha yang tidak kenal lelah, kendala

yang muncul bisa teratasi. Tidak lupa penulis menghaturkan ucapan terima kasih

sebesar-besarnya kepada semua pihak yang secara langsung maupun tidak langsung

memberikan bantuannya sehingga skripsi ini bisa diselesaikan. Oleh karena itu

dengan kerendahan hati dan ketulusan yang mendalam penulis menghaturkan terima

kasih kepada :

1. Bapak DR AM Soesilo, MSc selaku pembimbing yang dengan arif dan bijak telah

meluangkan waktu, tenaga, dan pikiran dalam membimbing dan memberikan

masukan yang berarti dalam penyusunan skripsi ini.

2. Bapak Dr. Bambang Sutopo, M.Com., Akt., selaku Dekan Fakultas Ekonomi

Universitas Sebelas Maret Surakarta yang secara langsung maupun tidak

langsung telah banyak membantu penulis selama menuntut ilmu di Fakultas

Ekonomi UNS.

3. Drs. Kresno Sarosa Pribadi, M.Si selaku Ketua Jurusan Ekonomi Pembangunan.


commit to user

4. Seluruh Bapak dan Ibu Dosen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret

Surakarta beserta seluruh staff dan karyawan yang telah memberikan bimbingan,

arahan, dan pelayanan kepada penulis.

5. Keluarga yang senantiasa selalu mendoakan, memberi dorongan dan bimbingan

kepada penulis.

6. Teman-teman Ekonomi Pembangunan Non Reguler ankatan 2006.

7. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu baik secara langsung

maupun tidak atas bantuannya kepada penulis hingga terselesaikannya penelitian

ini.

Ibarat pribahasa tiada gading yang tak retak, penulis menyadari betul bahwa

di dalam penulisan ini masih terdapat kekurangan-kekurangan, yang dikarenakan

keterbatasan waktu & pikiran. Semoga skripsi ini bisa memberikan kontribusi yang

berarti bagi perkembangan ilmu pengetahuan. Saran serta kritik akan penulis terima,

sebagai bahan evaluasi bagi penulis.

Surakarta, 27 Desember 2010

Penulis


commit to user

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL…………………………………………………….. i

ABSTRAK……………………………………………………………..... ii

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING………………………….

HALAMAN PENGESAHAN TIM PENGUJI…………………………...

iii

iv

HALAMAN PERSEMBAHAN…………………………………………. v

HALAMAN MOTTO……………………………………………………. vi

KATA PENGANTAR…………………………………………………… vii

DAFTAR ISI…………………………………………………………….. viii

DAFTAR TABEL………………………………………………………..

DAFTAR GAMBAR…………………………………………………….

xi

xii

BAB I. PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah……………………………………... 1

B. Perumusan Masalah …………………………………………. 6

C. Tujuan Penelitian…………………………………………….. 6

D. Manfaat Penelitian……………………………………………

BAB II. LANDASAN TEORI

6

A. Pembangunan Ekonomi……………………………………… 8

1. Pertumbuhan Dan Pembangunan Ekonomi……………....

2. Kemiskinan Sebagai Penghambat Pembangunan………..

2.1 Pengertian dan Penjelasan Keluarga Miskin……….

3. Upaya Mengatasi Kemiskinan……………………………

8

13

19

26

B. Determinan Permasalahan Ekonomi Sosial Anak Jalanan.......

1. Tingkat Pendapatan Orang Tua………………………...

30

30


commit to user

2. Jumlah Saudara Dalam Keluarga………………………

3. Tingkat Pendidikan Orang Tua….……………………...

4. Status Pekerjaan Orang Tua…………………...…........

30

32

34

C. Kemiskinan Antar Generasi………………………………….. 34

D. Pengertian dan Karakteristik Anak Jalanan ………………..... 42

E. Penelitian Terdahulu……………........………………………

F. Kerangka Teoritis.....................................................................

G. Hipotesis...................................................................................

46

47

48

BAB III. METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian………………………………….. 50

B. Jenis dan Sumber Data………………………………………. 50

C. Populasi Sampel dan Metode Sampling…………………….. 51

D. Metode Pengumpulan Data

1. Studi Lapangan ………………….....……………………..

2. Studi Kepustakaan………………………..……………….

E. Definisi Operasional Variabel

1. Variabel Dependen..........................................................

2. Variabel Independen

a. Tingkat Pendapatan Orang Tua..............................

b. Saudara Kandung....................................................

c. Tingkat Pendidikan Orang Tua..............................

d. Status Pekerjaan Orang Tua..................................

F. Teknik Pengolahan Data

1. Analisis Deskriptif...............................................

2. Analisis Statistik..............................................................

50

51

52

52

52

52

53

53

53


commit to user

BAB IV. ANALISIS HASIL PENELITIAN

A. Deskripsi Wilayah Penelitian...................................................

1. Kondisi Geografis...............................................................

2. Aspek Eonomi....................................................................

3. Indikator Kependudukan....................................................

a. Komposisi Penduduk..........................................................

68

68

70

72

72

b. Pendidikan....................................................................................

c. Kesehatan.......................................................................................

d. IPM................................................................................................

B. Analisis Deskriptif.

1. Distribusi Tingkat Pendapatan Orang Tua............................

2. Distribusi Jumlah Saudara Kandung.....................................

3. Distribusi Tingkat Pendidikan Orang Tua ............................

4. Distribusi Status Pekerjaan Orang Tua..................................

C. Analisis Statistic............................................................................

a. Model Logit (The Logistic Probability Distribution

Function)....................................................................

b. Uji T (Tes Run WaldWolfowitz)...............................

c. Uji F..........................................................................

d. KoefisienDeterminasi..............................................

D. Uji Ekonometrika (Asumsi Klasik)

1. Uji Multikolinearitas..............................................................

2. Uji Heteroskedastisitas..........................................................

3. Uji Autokorelasi....................................................................

E. Interprestasi Ekonomi...................................................................

74

76

78

81

84

86

89

91

95

96

97

97

98

99

100


commit to user

BAB V. KESIMPULAN dan SARAN

A. Kesimpulan………………………………………………….. 102

B. Saran………………………………………………………… 103

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN


commit to user

ii

DETERMINAN PERMASALAHAN EKONOMI SOSIAL (STUDI KASUS ANAK JALANAN DI KOTA SURAKARTA)

ABSTRAK

Fibrianto Adie Nugroho

F1106030

Tujuan dari suatu bangsa adalah menciptakan kemakmuran bagi

masyarakat yang ada dan tinggal di Negara tersebut. Kemakmuran suatu bangsa tercipta apabila masyarakat memperoleh dan tercukupi kebutuhan baik secara batiniyah dan lahiriyah. Kemakmuran suatu bangsa tidak hanya dilihat dari aspek ekonomi, tetapi juga aspek-aspek lain di luar ranah ekonomi. Masyarakat dapat dikatakan memperoleh kemakmuran jika tercukupi kebutuhan hidup secara ekonomi dan juga memperoleh keadilan hak yang sama sebagai warga Negara dan terbebas dari diskriminasi.

Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui pengaruh perameter

pendapatan orang tua, jumlah saudara kandung, pendidikan orang tua dan status pekerjaan orang tua terhadap probabilitas seseorang menjadi anak jalanan di Kota Surakarta. Data dalam penelitian ini adalah data primer dan alat analisis dalam penelitian ini menggunakanan ML Binary Logit. Untuk ketepatan dalam menganalisi data yang diperoleh dari lapangan di gunakan program SPSS.16 yaitu untuk pengujian statistik dan asumsi klasik.

Hasil dari penelitian ini pendapatan orang tua mempunyai korelasi negatif

dan secara signifikan mempengaruhi probabilitas seseorang menjadi anak jalanan. Jumlah saudara kandung mempunyai korelasi positif terhadap probabilitas seseorang menjadi anak jalanan. Pendidikan orang tua memiliki korelasi negatif dan secara signifikan mempengaruhi probablitas seseorang menjadi anak jalanan. Status pekerjaan orang tua memiliki korelasi negatif terhadap tetapi tidak signifikan mempengaruhi seseorang menjadi anak jalanan.

Berdasarkan hasil penelitian diharapkan dapat memberikan informasi

kepada masyarakat tentang penyebab keberadaan anak jalanan. Penelitian ini diharapkan dapat memberi masukan terhadap pemeritah dan dinas terkait untuk menanggulangi semakin banyaknya keberadaan anak jalanan di Kota Surakarta.

Key word : permasalahan ekonomi sosial, kemiskinan antar generasi, anak

jalanan.


commit to user

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah

Masa depan suatu bangsa tidak hanya tergantung pada pemimpin yang

berkuasa, namun juga pada kondisi generasi penerus bangsa yang harus

dipersiapakan sejak dini dari semua aspek (fisik, mental, sosial,

intelektualitas). Hal tersebut perlu dilakukan agar dapat memajukan dan

menciptan keadaan suatu negara ke arah yang lebih baik.

Kemiskinan sepertinya tidak pernah bisa lepas dari kehidupan

manusia. Banyak orang di dunia ini hidup di bawah garis kemiskinan.

Tinggi rendahnya tingkat kemiskinan di suatu negara tergantung dari 2 hal

yaitu : 1) tingkat pendapatan nasional rata–rata dan 2) lebar–sempitnya

kesenjangan dari distribusi pendapatan di Negara bersangkutan (Todaro,

2000). Dengan demikian tingkat pendapatan nasional yang rendah dan

lebarnya jurang pendapatan akan semakin memperparah kemiskinan. Ini

terjadi di sebagian besar Negara Dunia Ketiga termasuk Indonesia.

Secara umum negara–negara miskin di Negara Dunia Ketiga memiliki

karakteristik yang hampir sama. Karakteristik ini digunakan sebagai

komponen dalam menghitung kesejahteraan sosial. Karakteristik ini

diantaranya pengeluaran konsumsi yang relatif kecil, pendidikan rendah,

kondisi kesehatan yang buruk, banyaknya pengangguran, sulitnya akses

terhadap pelayanan umum serta kebutuhan dasar seperti air bersih,

1


commit to user

2

perumahan dan pakaian (Skoufias, Suryahadi, and Sumarto, 2000). Ini pula

yang terjadi di Indonesia. Untuk memperbaiki keadaan–keadaan tersebut

tentu tak semudah membalik telapak tangan dan tentunya memerlukan dana

yang tak sedikit. Oleh karena itulah banyak negara berusaha meningkatkan

pendapatan nasionalnya guna memperbaiki standar hidup masyarakatnya.

Kondisi perekonomian Indonesia mengalami goncangan sejak

terjadinya krisis ekonomi yang diawali dari pelemahan mata uang rupiah

pada pertengahan tahun 1997 kemudian berimbas pada sektor riil terbukti

beberapa industri dan infrastuktur mengalami kebangkrutan dan kemudian

terjadilah krisis multi dimensi yang belum tertangani sampai saat ini.

Kesenjangan ekonomi atau ketimpangan dalam distribusi pendapatan

antarkelompok masyarakat berpendapatan tinggi dan kelompok masyarakat

berpenghasilan rendah serta tingkat kemiskinan atau jumlah orang yang

berada di bawah garis kemiskinan (poverty line) merupakan dus masalah

besar di banyak negara berkembang, tidak terkecuali Indanesia. Akan tetapi,

sejarah menunjukkan bahwa setelah 10 tahun berlalu pada tahun 1969,

ternyata efek yang dimaksud itu mungkin tidak tepat untuk dikatakan sama

sekali tidak ada, tetapi proses mengalir ke bawahnya sangat lambat.

Akhirnya, sebagai akibat dari stategi tersebut, pada dekade 1980-an hingga

pertengahan dekade 1990-an, sebelum krisis ekonomi, Indonesia memang

menikmati laju pertumbuhan ekonomi atau produk domestik bruto yang

relatif tinggi, tetapi tingkat kesenjangan juga semakin besar dan jumlah

orang miskin tetap banyak. Sebenarnya, menjelang akhir dekade 1970-an


commit to user

3

pemerintah sudah mulai menyadari keadan tersebut yang menunjukan

buruknya kualitas pembangunan yang telah dilakukan hingga saat itu. Oleh

karena itu, strategi pembangunan mulai diubah, tidak hanya pertumbuhan

tetapi juga kesejahteraan masyarakat, juga menjadi sasaran utama dari

pembangunan. Perhatian mulai diberikan pada usaha–usaha untuk

meningkatkan kesejahteraan masyarakat, misalnya dengan mengembangkan

industri – industri yang padat karya dan sektor pertanian. Banyak program

yang dilakukan oleh pemerintah yang bertujuan untuk mengurangi (kalau

tidak bisa menghilangkan) jumlah orang miskin dan perbedaan pendapatan

antara kelompok miskin dan kelompok kaya di tanah air, misalnya inpres

desa tertinggal (IDT), pengembangan industri kecil dan rumah tangga,

khususnya di daerah pedesaan, transmigrasi, dan masih banyak lagi. Krisis

ini yang akhirnya menciptakan suatu resesi ekonomi yang besar dengan

sendirinya memperbesar tingkat kemiskinan dan gap dalam distribusi

pendapatan di tanah air, bahkan menjadi jauh lebih parah dengan kondisi

pada dekade 1980-an.

Masalah kemiskinan di belahan dunia manapun selalu menjadi pusat

perhatian karena kemiskinan jelas memberikan dampak yang buruk bagi

kelangsungan hidup masyarakat. Kemiskinan menyebabkan kehidupan

masyarakat tidak dapat meningkatkan kualitas sumber daya manusia seperti

pendidikan dan keterampilan, sehingga mereka tidak mampu mendapatkan

pekerjaan yang layak dan imbasnya adalah ketidak mampuan untuk

mencukupi kebutuhan hidup di tingkat subsistem sekalipun. Kemiskinan


commit to user

4

merupakan gambaran rendahnya kualitas manusia dan masyarakat yang

menderita. Penduduk miskin adalah penduduk yang pendapatanya lebih

kecil dari kebutuhan yang diperlukan untuk hidup minimum (subsistem).

Jumlah penduduk miskin di Indonesia khususnya Jawa Tengah tergolong

cukup besar, meskipun beberapa tahun telah terjadi penurunan. Pada tahun

1999 garis kemiskinan adalah Rp 76.579,00 penduduk miskin sebanyak

8.755.400 orang, presentasi penduduk miskin pada tahun tersebut adalah

23,06% dan pada tahun 2003 batas kemiskinan disesuaikan lagi menjadi Rp

119.403 dan jumlah penduduk yang miskin menjadi 6.979.800 orang dengan

presentase penduduk miskin pada tahun tersebut sebesar 21,78% (BPS Jawa

Tengah 2004:190).

Terbatasnya lapangan kerja yang tersedia dan ditambah lagi ledakan

jumlah penduduk mengakibatkan persaingan dalam memperoleh pekerjaan

semakin ketat terutama pada sektor pekerjaan formal akibatnya hanya

mereka yang mempunyai nilai tambah dan potensi sejalan yang lebih mudah

mendapatkan pekerjaan. Pada kenyataan sektor formal tidak dapat

menampung jumlah pencari kerja yang semakin meningkat seiring

peningkatan jumlah penduduk. Kondisi yang demikian terkadang memaksa

seseorang mencari jalan pintas karena keterbatasanya, tidak jarang rela

mendapat upah yang tidak sesuai demi tetap memperoleh suatu pekerjaan

dan terkadang juga menghalalkan sagala cara meskipun beresiko.

Fenomena merebaknya ”gepeng” dan prostitusi merupakan persoalan

sosial yang komplek. Hidup menjadi pengamen, pengemis, gelandangan dan


commit to user

5

PSK memang bukan impian dari semua orang, mungkin kerasnya hidup,

keterbatasan, minimnya perhatiaan dari pihak lain memaksa mereka untuk

menjalani kehidupan yang keras dan penuh ketidak pastian. Fenomena ini

tentunya akan menimbulkan efek negatif bagi individu, masyarakat dan

suatu bangsa. Apabila hal ini tidak segera ditangani sudah pasti akan

merusak citra bangsa dan menciptakan mental dan karakter bangsa karena

masih banyak warga negara yang harus hidup menjadi pengemis, pengamen,

hidup menjadi gelandangan dan memaksa seseorang untuk menjual

kehormatan, sehingga tidak sesuai dengan Pancasila sebagai ideologi

bangsa yang termuat pada sila ke 2 yang berbunyi kemanusiaan yang adil

dan beradab, Pancasila sila ke 4 (keadilan sosial bagi seluruh rakyat

Indonesia) dan UUD 45 yang termuat dalam pasal 34 (fakir miskin dan

anak- anak terlantar dipelihara oleh negara).

Maka, berdasar pada latar belakan diatas penulis mengambil judul

penelitian:”Determinan Permasalahan Ekonomi Sosial (Studi Kasus

Anak Jalanan di Kota Surakarta)”.

B. Perumusan Masalah

Dari latar belakang masalah tersebut di atas maka, dapat dirumuskan

beberapa masalah sebagai berikut:

1. Apakah variabel jumlah saudara kandung, pendapatan orang tua, status

pekerjaan orang tua, dan tingkat pendidikan dapat mempengaruhi

probabilitas seseorang menjadi anak jalanan?


commit to user

6

2. Variabel apa yang paling dominan mempengaruhi probabilitas seseorang

menjadi anak jalanan?

C. Tujuan penelitian

Tujuan penelitian ini adalah menganalisis:

1. Untuk mengetahui apakah variabel pendapatan orang tua, jumlah

saudara kandung, pendidikan orang tua dan status pekerjaan orang tua

dapat mempengaruhi seseorang menjadi anak jalanan.

2. Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel-variabel tersebut

terhadap probabilitas seseorang menjadi anak jalanan.

D. Manfaat penelitian

Dengan diadakan penelitian ini diharapkan dapat meberikan manfaat

dan kontribusi sebagai berikut:

1. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan dan saran

kepada Pemerintah Kota Surakarta dalam mengambil atau penerapan

kebijakan khususnya di sektor ekonomi sosial.

2. Memberikan masukan bagi para peneliti berikutnya mengenai

permasalahan ekonomi sosial.

3. Memberikan informasi bagi masyarakat tentang keberadaan pengamen

jalanan dan vaktor-vaktor penyebabnya.


commit to user

7

BAB II

Landasan Teori

A. Pembangunan Ekonomi

1. Pertumbuhan dan Pembangunan Ekonomi

Paham pertumbuhan ekonomi dan paham pembangunan ekonomi

memiliki perbedaan yang jelas, masing-masing pengertian mengandung

makna yang berbeda satu dengan yang lainya. Pertumbuhan ekonomi

merupakan suatu peningkatan produksi barang dan jasa dalam kegiatan

ekonomi masyarakat. Pertumbuhan menyangkut perkembangan

berdimensi tunggal dan diukur dengan meningkatnya hasil produksi dan

pendapatan. Dalam pertumbuhan ekonomi biasanya ditelaah proses

produksi yang melibatkan sejumlah jenis produk dengan menggunakan

sejumlah sarana produk tertentu. Dalam hubungan ini ditunjukan

hubungan perimbangan kuantitatif antara sejumlah sarana di satu pihak

dengan hasil seluruh produksi disatu pihak dengan hasil seluruh

produksi di pihak lain (Djoyohadikusumo 1994 : 1).

Sedangkan pembangunan ekonomi mengandung arti yang lebih

luas. Peningkatan produksi memang merupakan salah satu ciri pokok

dalam proses pembangunan. Dalam hal itu selain dari segi peningkatan

produksi secara kuantitatif, proses pembangunan mencakup perubahan

pada komposisi produksi, perubahan pada pola pembangunan (alokasi)

sumberdaya produksi diantara sektor-sektor kegiatan ekonomi,

7


commit to user

8

perubahan pada pembagian (distribusi) kekayaan dan pendapatan antara

berbagai golongan pelaku ekonomi, perubahan kerangka kelembagaan

dalam kehidupan masyarakat secara menyeluruh (Djoyohadikusumo

1994 : 2-3).

Terwujudnya pembangunan ekonomi pada dasarnya tidak hanya

bertumpu pada aspek ekonomi. Pertumbuhan ekonomi merupakan suatu

proses yang tidak hanya mempengaruhi hubungan ekonomi tetapi

keseluruhan tatanan sosial dan budaya masyarakat (Hoselitz : 1999).

Aspek sosial budaya juga diperlukan dalam mewujudkan terciptanya

suatu kondisi terwujudnya pembangunan ekonomi, wawasan sosio-

budaya masyarakat haruslah diubah jikalau pembangunan diharapkan

dapat berjalan. Manakala terdapat hambatan sosial yang menghalangi

kemajuan ekonomi, hambatan tersebut harus disingkirkan atau

disesuaikan. Organisasi sosial seperti keluarga barsama, sistem kasta

warna kulit, dogma agama harus di modifikasi sehingga selaras dengan

pembangunan (Jingan : 70).

Menurut (Finer dalam Todaro: 26), dalam momentum

pertumbuhan Perekonomian diperlukan partisipasi dari masyarakat dan

juga dorongan pemerintah, tanpa pemerintahan yang stabil, perdamaian

dan ketentraman, kebijaksanaan publik akan selalu berubah-ubah.

Rencana ekonomi akan mengalami kemunduran, dan pembangunan akan

berantakan sehingga diperlukan perlengkapan administratif yang baik

dan efisien. Pembangunan ekonomi memerlukan hukum dan peraturan


commit to user

9

perundang-undangan yang berfungsi sebagai pedoman dan memberikan

kepastian tentang keuntungan yang sepadan dengan usaha dan

pengorbanan seperti yang dijanjikan oleh program pembangunan

ekonomi.

Pembagunan ekonomi merupakan suatu tujuan dalam ekonomi

untuk menciptakan suatu keadaan masyarakat yang terjamin pada

kehidupanya, terbebas dari ketakutan dalam menjalani hidupnya. Dalam

terwujudnya pembangunan terdapat tiga inti pembangunan menurud

ketiga inti tersebut itu adalah (Goulet dalam Todaro dan Stephen, 2008 :

26-29) :

a. Kecukupan (sutenence) :Kemampuan Memenuhi Kebutuhan Dasar

Kecukupan merupakan kemampuan seseorang dalam

memenuhi kebutuhan dasar. Kebutuhan dasar meliputi pangan,

sandang, papan, kesehatan dan keamanan. Fungsi dasar dari semua

kegiatan ekonomi, pada hakikatnya, adalah menyediakan sebanyak

mungkin masyarakat yang dilengkapi perangkat dan bekal

menghindari kesengsaraan dan ketidakberdayaan yang diakibatkan

oleh keadaan kekurangan.

b. Harga Diri (self-esteem):Menjadi Manusia Seutuhnya

Komponen universal yang kedua dari kehidupan yang serba

baik adalah adaya dorongan diri sendiri untuk maju, untuk

menghargai diri sendiri, untuk merasa pantas dan layak melakukan

mewujudkan sesuatu yang diinginkan.


commit to user

10

c. Kebebasan Dari Sikap Menghamba: Kemampuan Memilih

Kebebasan meliputi kemampuan individu atau masyarakat

untuk memilih. Kebebasan terwujud dalam memperoleh rasa

aman, persamaan hak dalam memperoleh penghidupan, kebebasan

memperoleh pendidikan, kesehatan, rasa aman. Dengan rasa

kebebasan individu atau pun masyarakat akan lebih obtimal

menggali potensi yang ada pada diri dan potensi yang dimiliki

suatu bangsa. Buah terbesar dari pembangunan ekonomi bukanlah

kekayaan menambah kebahagiaan, melainkan menambah pilihan.

2. Kemiskinan Sebagai Penghambat Pembangunan

Negara yang maju dan makmur adalah negara yang mampu

memakmurkan masyarakatnya dan memajukan kehidupan

masyarakatnya dalam berbagai aspek kehidupan. Secara logika keadaan

perekonomian masyarakat akan berdampak pada baik dan buruknya

tingkat kehidupan masyarakat itu sendiri. Apabila suatu masyarakat

dalam kondisi perekonomian maju dan terkendali, maka secara logika

masyarakat dalam kondisi demikian akan memiliki tingkat kehidupan

yang layak dan lebih baik dibandingkan dengan suatu masyarakat yang

memiliki tingkat perekonomian yang rendah.

Tingkat kemiskinan merupakan indikator tingkat keberhasilan

suatu wilayah ataupun suatu negara dalam menciptakan suatu

pertumbuhan ekonomi. Tingkat kemiskinan yang tinggi dan cenderung


commit to user

11

meningkat dari waktu-kewaktu menggambarkan suatu negara atau

wilayah tersebut memiliki pertumbuhan ekonomi yang rendah atau

negatif dan pada sebalikya apabila dalam suatu negara atau wilayah

memiliki tingkat kemiskinan yang rendah dan cenderung mengalami

penurunan dari waktu-kewaktu maka dapat dikatakan negara atau

wilayah tersebut memiliki tingkat pertumbuhan ekonomi yang positif.

Kemiskinan merupakan suatu permasalahan yang berkaitan

dengan keterbelakangan ekonomi. Istilah kemiskinan muncul ketika

seorang atau kelompok orang tidak mampu menyukupi tingkat

kemakmuran ekonomi yang dianggap sebagai kebutuhan minimal

standar hidup tertentu. Di negara berkembang kemiskinan biasanya

dihubungkan dengan masalah kemakmuran (walfare economic) yang

menguak pada konsumsi barang dan jasa (Kuncoro 2003 : 103)

Pembangunan ekonomi bukan saja berarti perubahan dalam

stuktur ekonomi suatu negara yang menyebabkan peranan sektor

pertanian menurun dan kegiatan industri meningkat. Di samping

perubahan seperti itu pembangunan ekonomi berarti pula suatu proses

menyebabkan antara lain: (i) perubahan orientasi kegiatan ekonomi,

politik dan sosial yang pada mulanya mengarah ke dalam suatu daerah

menjadi beriorentasi ke luar; (ii) perubahan pandangan masyarakat

mengenai anak dalam keluarga; (iii) perubahan dalam kegiatan

penanaman modal yang tidak produktif, seperti membeli rumah, emas

dan sebagianya menjadi penanaman modal yang produktif; (iv)


commit to user

12

perubahan dalam pandangan masyarakat yang pada mulanya

berkeyakinan bahwa kehidupan manusia ditentukan alam sekitarnya dan

selanjutnya berpandangan bahwa manusia harus memanipulasi keadaan

alam sekitarnya untuk menciptakan kemajuan (Rostow dalam Sukirno,

1985:102).

(Sharp 1996 dalam Kuncoro 1997: 107) mengidentifikasi

penyebab kemiskinan di pandang dari sisi ekonomi:

a. Kemiskinan muncul karena karena ketidaksamaan pola kepemilikan

sumber daya yang menimbulkan distribusi pendapatan yang

timpang.

b. kemiskinan muncul akibat perbedaan dalam kualitas sumber daya

alam.

c. Kemiskinan muncul akibat perbedaan akses dalam modal, ketiga

penyebab kemiskinan berawal pada teori lingkaran setan kemiskinan

(vercious circle of poverty).

Menurud (Nurkse dalam Sukirno: 217), lingkaran perangkap

kemiskinan, atau dengan singkat lingkaran setan kemiskinan, adalah

suatu rangkaian kekuatan-kekuatan yang saling mempengaruhi satu

sama lain secara demikian rupa, sehingga menimbulkan keadaan di

mana suatu negara akan tetap miskin dan akan mengalami banyak

kesukaran untuk mencapai pembangunan lebih tinggi. Pada hakekatnya

kemiskinan bukan saja disebabkan oleh ketiadaan pembangunan pada


commit to user

13

masa lalu tetapi juga menimbulkan hambatan kepada pembangunan di

masa datang , ”A country is poor becaus’ s it poor”.

Senada dengan pendapat Nurkse, (Meir dan Baldwin dalam

Sukirno: 219), lingkaran perangkap kemiskinan timbul dari hubungan

saling mempengaruhi antara keadaan masyarakat terbelakang dan

tradisional dengan kekayaan alam yang belum dikembangkan. Di negara

berkembang kekayaan alam belum sepenuhnya dikelola dan

dikembangkan secara maximal karena tingkat pendidikan masyarakat

masih relatif rendah, karena kurangnya tenaga ahli, dan dikarenakan

terbatasnya mobilitas dari sumber daya manusia. Di berbagai negara

menunjukan bahwa semakin kurang berkembang keadaan sosial dan

ekonomi suatu negara semakin sedikit pula jumlah sumber daya dan

kekayaan yang dimiliki dapat dikembangkan dan dapat dimanfaatkan.

Ketiga lingkaran perangkap kemiskinan di atas dapat digambarkan

sebagai berikut:


commit to user

14

Gambar 2.1 Kemiskinan antar generasi

Sumber: Sadono Sukirno

Dari gambar diatas diartikan teori perangkap kemiskinan

berpendapat bahwa: (i) ketidakmampuan untuk mengerahkan tabungan

yang cukup, (ii) kurangnya perangsang untuk penanaman modal, (iii)

taraf pendidikan, pengetahuan, dan kemahiran masyarakat yang relatif

rendah, merupakan tiga faktor utama penghambat terciptanya

pembentukan modal dan perkembangan ekonomi ke masa yang akan

datang.

Kemiskinan juga dapat dilihat dari faktor sosial-psikologis,

menunjuk pada kekurangan jaringan dan struktur sosial yang

mendukung dalam mendapatkan kesempatan-kesempatan peningkatan

Kekayaan alam kurang dikembangkan

(3) Masyarakat masih terbelakang

(1)

Kekurangan modal

Pembentukan modal rendah produktifitas rendah

Pembentukan rendah pendapatan riil rendah

(2)

Tabungan rendah


commit to user

15

produktivitas. Dimensi kemiskinan ini juga dapat diartikan sebagai

kemiskinan yang disebabkan oleh adanya faktor-faktor penghambat

yang mencegah atau merintangi seseorang dalam memanfaatkan

kesempatan-kesempatan yang ada di masyarakat. Faktor-faktor

penghambat tersebut secara umum meliputi faktor internal dan eksternal.

Faktor internal datang dari dalam diri seseorang itu sendiri sehingga

kemiskinan itu terjadi, seperti rendahnya pendidikan atau adanya

hambatan budaya.

Teori “kemiskinan budaya” (cultural poverty) dikemukakan

Oscar Lewis dalam artikel Edi Suharto, menyatakan bahwa kemiskinan

dapat muncul sebagai akibat adanya nilai-nilai atau kebudayaan yang

dianut oleh orang-orang miskin, seperti malas, mudah menyerah pada

nasib, kurang memiliki etos kerja. Faktor eksternal datang dari luar

kemampuan orang yang bersangkutan, seperti birokrasi atau peraturan-

peraturan resmi yang dapat menghambat seseorang dalam

memanfaatkan sumberdaya. Kemiskinan model ini seringkali

diistilahkan dengan kemiskinan struktural. Menurut pandangan ini,

kemiskinan terjadi bukan dikarenakan “ketidakmauan” si miskin untuk

bekerja (malas), melainkan karena “ketidakmampuan” sistem dan

struktur sosial dalam menyediakan kesempatan-kesempatan yang

memungkinkan si miskin dapat bekerja.

Jika kemiskinan didefinisikan sebagai keadaan kekurangan uang

atau keterbatasan sumber daya sebagai definisi paling umum maka


commit to user

16

keberhasilan/kesejahteraan secara umum pula dapat didefinisikan

sebagai keadaan kecukupan bahkan lebih atas uang atau sumber daya.

Definisi serta pengukuran kemiskinan dan keberhasilan/kesejahteraan

diatas dapat dipaparkan sebagai berikut:

1. Keluarga Kaya

a. Bappenas (2004) mendefinisikan kesejahteraan/keberhasilan

apabila masyarakat, laki-laki dan perempuan dapat memenuhi

kebutuhan-kebutuhan dasar masyarakat secara umum antara

lain, terpenuhinya kebutuhan pangan, kesehatan, pendidikan,

pekerjaan, perumahan, air bersih, pertanahan, sumberdaya alam

dan lingkungan hidup, rasa aman dari perlakukan atau ancaman

tindak kekerasan dan hak untuk berpartisipasi dalam kehidupan

sosial-politik.

b. Bank Dunia mendefinisikan kesejahteraan melalui Garis

kemiskinan. Garis kemiskinan yang ditetapkan Bank Dunia

adalah sebesar $US2 per kapita per hari (Suharto dalam

Rusmana, 2005), setelah dikonversi ke dalam rupiah (kurs:Rp

9.423,00/US$) maka jumlah ini menjadi sekitar Rp 18.800,00

per kapita per hari atau Rp 564.000,00 per bulan. Maka

seseorang dapat dikatakan sejahtera jika pendapatannya

melebihi Rp 564.000,00 per bulan, atau minimal sama.

c. Amartya Sen (dalam Nugroho, 2006) mendefinisikan bahwa

seseorang yang sejahtera maka ia tidak akan mengalami


commit to user

17

kelaparan, atau kehinaan sosial serta dapat membesarkan dan

mendidik anak-anaknya.

d. BPS mengukur kemiskinan berdasarkan tingkat konsumsi

penduduk terhadap kebutuhan dasar yang meliputi kebutuhan

makanan dan non makanan (damandiri.or.id, dalam Wurie

2006). Sebagaimana telah dipaparkan sebelumnya, pengukuran

tersebut menghasilkan Garis Kemiskinan yang membatasi

seseorang miskin atau tidak dimana angka ini berubah dari

waktu ke waktu mengikuti perkembangan harga. Publikasi

terakhir BPS mendasarkan bahwa Garis Kemiskinan tahun

2004 adalah Rp.154.749,00.

e. Sajogyo mendefinisikan orang miskin dengan indikator beras

yang dibedakan atas daerah perkotaan dan pedesaan, maka

definisi kesejahteraan di daerah perkotaan adalah jika sebuah

keluarga dapat mengkonsumsi beras sebanyak > 480 kg/tahun,

sementara di pedesaan keluarga dikatakan sejahtera bila

mampu mengkonsumsi beras sebanyak > 320 kg/tahun

(damandiri.or.id, 2006).

f. BKKBN sejak tahun 1994 menggunakan indikator

kesejahteraan untuk menggambarkan kondisi masyarakat dan

mengelompokkannya dalam tingkat kesejahteraan tertentu.

Keluarga Prasejahtera dan Sejahtera dikelompokkan dalam

kelompok miskin, sementara keluarga sejahtera adalah yang


commit to user

18

memenuhi indikator kategori sebagai berikut (damandiri.or.id,

2006):

1) Sejahtera II, memiliki indikator telah dapat rnemenuhi

kebutuhan sosial psikologisnya, namun belum mampu

memenuhi kebutuhan pengembangannya, seperti

kebutuhan menabung dan memperoleh informasi.

2) Sejahtera III, indikatornya adalah yang telah mampu

memenuhi kebutuhan dasar, sosial psikologis dan

pengembangan keluarga, tetapi belum dapat secara teratur

dan aktif memberikan sumbangan materi dan melakukan

kegiatan kemasyarakatan.

3) Sejahtera III Plus, memiliki indikator dapat memenuhi

seluruh kebutuhan, yakni dari kebutuhan dasar sampai

kebutuhan untuk berpartisipasi dalam aktivitas

kemasyarakatan.

2. Keluarga Miskin

Kemiskinan bukanlah kata yang asing bagi masyarakat saat

ini karena kemiskinan tidak hanya dapat dirasakan namun juga

dapat dilihat dengan jelas. Seseorang dapat melihat dengan jelas

apa dan bagaimana ”miskin” itu. Oleh sebab itu kemiskinan dapat

didefinisikan dalam berbagai kalimat yang berbeda namun

seragam, mulai dari sekedar ketidakmampuan memenuhi


commit to user

19

kebutuhan konsumsi dasar dan memperbaiki keadaan, kurangnya

kesempatan berusaha, hingga pengertian yang lebih luas yang

menyangkut aspek sosial dan moral. Sahdan (2005) menyatakan,

bahwa dalam aspek sosial kemiskinan berkaitan erat dengan sikap,

budaya hidup dan lingkungan dalam suatu masyarakat. Selain itu

kemiskinan juga dapat merupakan suatu ketidakberdayaan

sekelompok masyarakat terhadap sistem pemerintahan sehingga

mereka berada pada posisi yang sangat lemah dan tereksploitasi

(kemiskinan struktural). Tetapi pada umumnya, ketika orang

berbicara mengenai masalah kemiskinan, yang dimaksud adalah

kemiskinan material. Dalam pengertian ini, maka seseorang masuk

dalam kategori miskin apabila tidak mampu memenuhi standar

minimum kebutuhan pokok untuk dapat hidup secara layak. Hal ini

sejalan dengan definisi yang dinyatakan oleh Kuncoro (2000)

bahwa kemiskinan dapat diartikan sebagai ketidakmampuan

seseorang atau sekelompok orang untuk mencukupi kebutuhan

minimum standar hidup tertentu. Ini yang sering disebut dengan

kemiskinan konsumsi.

Beberapa definisi lain dari konsep kemiskinan ini adalah

sebagai berikut:

a. Bappenas (2004) mendefinisikan kemiskinan sebagai kondisi

dimana seseorang atau sekelompok orang, laki-laki dan

perempuan, tidak mampu memenuhi hak-hak dasarnya untuk


commit to user

20

mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang

bermartabat. Hak-hak dasar masyarakat secara umum antara

lain, terpenuhinya kebutuhan pangan, kesehatan, pendidikan,

pekerjaan, perumahan, air bersih, pertanahan, sumberdaya alam

dan lingkungan hidup, rasa aman dari perlakukan atau ancaman

tindak kekerasan dan hak untuk berpartisipasi dalam kehidupan

sosial-politik, baik bagi perempuan maupun laki-laki. Untuk

mewujudkan hak-hak dasar masyarakat miskin ini,

BAPPENAS menggunakan beberapa pendekatan utama antara

lain (Joseph F. Stepanek, (ed) dalam Sahdan, 2005):

1) pendekatan kebutuhan dasar (basic needs approach),

kemiskinan sebagai suatu ketidakmampuan (lack of

capabilities) seseorang, keluarga dan masyarakat dalam

memenuhi kebutuhan minimum, antara lain pangan,

sandang, papan, pelayanan kesehatan, pendidikan,

penyediaan air bersih dan sanitasi.

2) pendekatan pendapatan (income approach), kemiskinan

disebabkan oleh rendahnya penguasaan aset, dan alat-alat

produktif seperti tanah dan lahan pertanian atau

perkebunan, sehingga secara langsung mempengaruhi

pendapatan seseorang dalam masyarakat. Pendekatan ini,

menentukan secara rigid standar pendapatan seseorang di

dalam masyarakat untuk membedakan kelas sosialnya.


commit to user

21

3) pendekatan kemampuan dasar (human capability

approach), menilai kemiskinan sebagai keterbatasan

kemampuan dasar seperti kemampuan membaca dan

menulis untuk menjalankan fungsi minimal dalam

masyarakat. Keterbatasan kemampuan ini menyebabkan

tertutupnya kemungkinan bagi orang miskin terlibat dalam

pengambilan keputusan.

4) pendekatan objective and subjective, sering juga disebut

sebagai pendekatan kesejahteraan (the welfare approach)

menekankan pada penilaian normatif dan syarat yang harus

dipenuhi agar keluar dari kemiskinan. Pendekatan subyektif

menilai kemiskinan berdasarkan pendapat atau pandangan

orang miskin sendiri.

b. Bank Dunia mendefinisikan kemiskinan sebagai

ketidakmampuan memperoleh standar hidup yang normal

(Mikkelsen dalam Nugroho, 2006).

c. Amartya Sen mendefinisikan kemiskinan adalah suatu keadaan

kelaparan dan ketidakmampuan untuk menghadapi kehinaan

sosial, membesarkan anak dan mendidiknya (Mikkelsen dalam

Nugroho, 2006).

d. BPS (1994) mendefinisikan kemiskinan adalah kondisi dimana

seseorang hanya dapat memenuhi kebutuhan makannya kurang

dari 2.100 kalori per kapita per hari (Papilaya, 2004). Hal ini


commit to user

22

dikombinasikan dengan kebutuhan non makanan yang berupa

kecukupan sandang, papan, pendidikan, kesehatan, yang

didasarkan atas sejumlah komoditas dengan ukuran tertentu.

Gambaran komoditas tersebut dipaparkan dalam Modul

SUSENAS (Survei Sosial Ekonomi Nasional) yaitu survei

konsumsi dan belanja rumah tangga tiap propinsi untuk

menggambarkan tingkat nasional. Pengukuran BPS ini

menghasilkan apa yang disebut Garis Kemiskinan (GK),

sebagai batas seseorang miskin atau tidak. Garis kemiskinan

yang telah ditetapkan BPS dari tahun ke tahun mengalami

perubahan.

Untuk tahun l976, misalnya, indikator ini

menghasilkan patokan GK sebesar Rp 4.522 per orang per

buian untuk perkotaan dan Rp 2.849 per orang per bulan untuk

pedesaan. Tapi, 20 tahun kemudian, pada 1996, karena

meningkatnya harga berbagai komoditas, maka angka GK telah

berubah menjadi Rp 38.246 untuk perkotaan dan Rp 27.413

untuk pedesaan (damandiri.or.id, 2006).

Pada tahun 2003 menurut Indonesian Nutrition

Network (INN) (dalam Rusmana, 2005) GK adalah Rp. 96.956

untuk perkotaan dan Rp. 72.780 untuk pedesaan. Kemudian

Menteri Sosial menyebutkan berdasarkan indikator BPS garis

kemiskinan yang diterapkannya adalah keluarga yang memiliki


commit to user

23

penghasilan di bawah Rp. 150.000 per bulan. Bahkan

Bappenas yang juga mendasarkan pada indikator BPS tahun

2005 menetapkan batas kemiskinan keluarga adalah yang

memiliki penghasilan di bawah Rp. 180.000 per bulan.

Berdasarkan kesamaan indikator tersebut maka BPS dan

Bappenas dapat dikatakan mempunyai kesamaan dalam

penetapan Garis Kemiskinan tahun 2005.

e. Sajogyo menggunakan tingkat konsumsi ekuivalen beras per

kapita sebagai indikator kemiskinan dan dibedakan antara desa

dengan kota. Indikator tersebut adalah sebagai berikut ;

1) Pedesaan

a) < 320 kg/tahun ® miskin

b) < 240 kg/tahun ® sangat miskin

c) < 180 kg/tahun ® melarat

2) Perkotaan

a) < 480 kg/tahun ® miskin

b) < 270 kg/tahun ® melarat

c) < 360 kg/tahun ® sangat miskin

f. BKKBN sejak tahun 1994 menggunakan indikator

kesejahteraan untuk menggambarkan kondisi masyarakat dan

mengelompokkannya dalam tingkat kesejahteraan tertentu.

BKKBN membuat tingkat kesejahteraan dalam 5 kategori

sebagai berikut. Berikut ini adalah kategori beserta

indikatornya:


commit to user

24

1) Prasejahtera, dengan indikator tidak mampu memenuhi

kebutuhan standar minimal yaitu ibadah agama, pangan,

sandang, papan dan kesehatan.

2) Sejahtera I, memiliki indikator dapat memenuhi kebutuhan

dasar tetapi belum mampu memenuhi kebutuhan sosial

psikologisnya, yakni pendidikan, keluarga berencana,

interaksi dalam keluarga, interaksi dalam lingkungan

tempat tinggal dan transportasi.

3) Sejahtera II, memiliki indikator telah dapat rnemenuhi

kebutuhan sosial psikologisnya, namun belum mampu

memenuhi kebutuhan pengembangannya, seperti kebutuhan

menabung dan memperoleh informasi.

4) Sejahtera III, indikatornya adalah yang telah mampu

memenuhi kebutuhan dasar, sosial psikologis dan

pengembangan keluarga, tetapi belum dapat secara teratur

dan aktif memberikan sumbangan materi dan melakukan

kegiatan kemasyarakatan.

5) Sejahtera III Plus, memiliki indikator dapat memenuhi

seluruh kebutuhan, yakni dari kebutuhan dasar sampai

kebutuhan untuk berpartispasi dalam aktivitas

kemasyarakatan.

Dewasa ini muncul fenomena kemiskinan kronis, dimana

kemiskinan yang terjadi bersifat lebih komplek bahkan melibatkan


commit to user

25

lebih dari satu generasi (kemiskinan antar generasi akan

dibicarakan pada bagian lain). Clark dan Hulme (dalam Hulme dan

McKay, 2005) mengemukakan bahwa perspektif kemiskinan telah

lebih berkembang sekarang ini dengan pengertian yang lebih

meluas dari sekedar multidimensional alamiah kemiskinan, penting

untuk mengingat kedalaman dan kepelikan dari kemiskinan

tersebut karena terdapat perkembangan yang lambat dalam

mengenali dan merespon kemiskinan persisten dari waktu ke

waktu. Hulme dan McKay (2005), menyatakan bahwa diperlukan

perspektif multidimensi dan multidisipliner yang lebih luas untuk

memahami kemiskinan kronis karena terdapat banyak kasus

didalamnya dibandingkan kemiskinan secara umum.

3. Upaya Mengatasi Kemisknan

Menurut Hadiwiguno (2009), kemiskinan adalah masalah

yang kronis dan kompleks. Dalam menanggulangi kemiskinan

permasalahan yang dihadapi bukan hanya terbatas pada hal-hal

yang menyangkut pemahaman sebab-akibat timbulnya kemiskinan,

melainkan juga melibatkan preferensi, nilai, dan politik. Kemudian

menurut Nurhadi, dijelaskan bahwa untuk menanggulangi

kemiskinan dapat dilakukan melalui 2 pendekatan, yaitu:

a) Pendekatan peningkatan pendapatan.

b) Pendekatan pengurangan beban.


commit to user

26

Kedua pendekatan tersebut ditopang oleh empat pilar utama,

yaitu :

a) Penciptaan kesempatan

b) Pemberdayaan masyarakat

c) Peningkatan kemampuan

d) Perlindungan sosial

Dalam mengatasi kemiskinan (Masyukur Wiratno 1992: 7 ;

M.L Jingan 1996: 53-71 dalam Vicha 2006), mengemukakan

bahwa mengatasi masalah kemiskinan dalam pembangunan atau

sebagai persyaratan dasar dalam pembangunan ekonomi

diperlukan upaya seperti:

a. Atas Dasar Kekuatan Sendiri

Proses pertumbuhan harus bertumpu pada

kemampuan perekonomian dalam negeri. Hasrat untuk

memperbaiki nasib dan prakarsa untuk menciptakan

kemajuan meteri harus muncul dari warga itu sendiri.

Pembangunan harus diprakarsai oleh negara dan tidak dapat

di cangkok dari luar, karena kekuatan dari luar hanya

membantu dan tidak mengganti kekuatan nasional.

Masyarakat dalam suatu negara seharusnya dapat

menggunakan sumber-sumber alam yang ada di dalam negeri

ini secara produktif.


commit to user

27

b. Menghilangkan Ketidak Sempurnaan Pasar

Ketidaksempurnaan pasar menyebabkan immobilitas

faktor dan menghambat ekspansi sektoral pembangunan.

Untuk menghapus hal ini, lembaga sosio-ekonomi yang harus

diperbaiki atau diganti dengan yang lebih baik. Fasilitas

kredit yang mudah dan murah harus di sediakan bagi para

petani, pedagang kecil dan usahawan. Pengetahuan,

kesempatan, pasar dan teknik produksi harus di tingkatkan,

sehingga diharapkan produksi akan maksimun dan

penggunaan secara efisien sumber-sumber yang ada. Usaha

menghilangkan ketidaksempurnaan pasar dapat

meningkatkan produksi, sehingga diperlukan suatu

perubahan struktural.

c. Perubahan Struktural

Di Negara miskin kebanyakan penduduknya tidak

terlatih, tidak terdidik, buta huruf dan secara sosial

terbelakang. Oleh karena itu, penting pula mendatangkan

teknologi dari negara maju yang sesuai dengan tatanan sosio

ekonomi. Perubahan struktural merupakan peralihan dari

masyarakat pertanian tradisional menjadi ekonomi industri

modern yang mencakup peralihan lembaga, sikap sosial, dan

motifasi secara radikal. Perubahan-perubahan struktural ini

mengakibatkan kesempatan kerja semakin luas dan


commit to user

28

produktifitas buruh semakin meningkat, pendayagunaan

sumber-sumber baru serta perbaikan teknologi semakin

tinggi.

d. Kriteria Investasi yang Tepat

Negara terbelakang tidak hanya menentukan besarnya

tingkat investasi tetapi juga komposisi investasi tersebut.

Negara bertanggung jawab untuk melakukan investasi yang

paling menguntungkan masyarakat. Pola obtimum investasi

sebagian besar tergantung iklim investasi yang tersedia dan

produktifitas marginal sosial dari berbagai jenis investasi.

Dalam hal ini investasi harus dapat memperbaiki distribusi

pendapatan, memenuhi kebutuhan dasar.

e. Sosio Budaya

Kesejahteraan ekonomi merupakan bagian dari

kesejahteraan sosial pada umumnya. Kenaikan pendapatan

nasional tidak membawa kenaikan kesejahteraan sosial jika

kenaikan pendapatan itu tidak disertai penyesuain budaya

yang ada.

f. Administratif

Administrasi suatu negara yang baik akan

mendukung rencana pembangunan. Dalam hal ini sebuah

pemerintahan kuat tidak korup dan mampu menegakan

hukum dan ketertiban negara.


commit to user

29

B. Determinan Permasalahan Ekonomi Sosial Anak Jalanan

1. Tingkat Pendapatan Orang Tua

Orang tua yang tidak mampu tentu adalah alasan yang masuk

akal untuk seseorang tidak memiliki pendidikan yang memadai.

Awalnya penghasilan orang tua rendah dan semakin rendah pada suatu

waktu tertentu. Dengan demikian orang tua tersebut tidak mampu

menginvestasikan pendapatannya untuk pendidikan anak-anaknya

(Beams dalam Nugroho, 2006; Corcoran dan Chaudry, 1997). Dengan

pendapatan yang rendah, maka sangat memungkinkan seorang anak dari

keluarga miskin menjalani kehidupan yang tidak layak karena

keterbatasan dalam memperoleh kehidupan yang lebih baik.

2. Jumlah Saudara Dalam Keluarga (Berdasar Teori Demografi)

Di negara berkembang pertumbuhan penduduk yang sangat

besar dan tidak seimbang dengan pertumbuhan ekonomi justru akan

menimbulkan permasalahan. Berdasar teori demografi Thomas Robert

Maltus dalam buku ”The Principal of As It Affects Future Improfment of

Society”, kematian sebagai bentuk paksaan alam guna mencapai

keseimbangan antara jumlah penduduk dan ketersediaan sumber daya.

Teori ini menerangkan bahwa akan selalu tejadi keseimbangan antara

jumlah penduduk dan jumlah sumber kehidupan karena, dalam

pandangan Malthus jumlah dan tingkat hidup penduduk langsung

berkaitan erat dengan sumber kehidupan manusia (Djoyohadikusumo

1991: 50).


commit to user

30

Terdapat jarak yang cukup dekat antara variabel demografis

dengan kondisi kemiskinan sebuah keluarga. Demografis yang

dimaksudkan di sini antara lain: (i) Jumlah Anggota keluarga (Bhalotra

dan Heady, 2003), (ii) Hasrat Mempunyai anak/birth order.(iii) Tingkat

ketergantungan/dependency ratio (Basu dan Tzanatos, 2003). (iv)

Jumlah penduduk yang bekerja. (v) Tingkat mobilitas penduduk dan

sebagainya. Dikatakan cukup dekat karena kondisi demografis secara

tidak langsung dapat mempengaruhi tingkat kemakmuran sebuah

keluarga. Misalnya tingginya jumlah anggota keluarga dan hasrat

mempunyai anak akan semakin meningkatkan beban ketergantungan.

Beban ketergantungan yang tinggi dapat ditafsirkan pengeluaran yang

semakin besar. Dengan asumsi jumlah penduduk yang bekerja tidak

berubah, kondisi tersebut akan menyebabkan peluang keluarga menjadi

miskin lebih besar (Sutyastri dan Prijono, 2002; Alice Fabre And

Emmanuel Augeraud-Veron, 2004).

Michael Sadler (Lle Wellyin-Jones, 1974: 53), menyatakan

bahwa fecunditas (kemampuan memiliki anak) sama dengan ratio

inverse dari kondisi jumlah penduduk yang jarang dan sedikit akan

membantu manusia meningkatkan peradapan. Jumlah penduduk yang

kecil akan membuat lapangan pekerjaan yang tersedia terdistribusikan

dengan baik dan hal ini akan semakin memberi kesempatan manusia

meningkatkan kemampuan intelektualnya.


commit to user

31

3. Tingkat Pendidikan Orang Tua (Berdasar Teori Model Politik Ekonomi)

Sesuai dengan UUD 1945, rakyat Indonesia tidak lagi

terstruktur dalam kelas yang didasarkan pada sistem feodal atau borjuasi

(setidaknya dalam teori/termaktub dalam undang-undang, walaupun

pada kenyataannya tidak demikian). Sistem pendidikan nasional yang

dirumuskan pemerintah masih cenderung menciptakan ketimpangan

struktur masyarakat seperti yang terlihat dalam praktik pendidikan

masyarakat kolonial. Melucuti kemapanan sekolah akan mempertajam

ketimpangan masyarakat. Sebagian besar porsi pendidikan terutama

pendidikan bermutu hanya dapat diakses oleh kalangan the have. Dalam

kenyataan yang demikian maka kecil harapan bagi rakyat miskin untuk

dapat mengakses pendidikan, apalagi pendidikan bermutu. Mereka akan

tetap bergulat dalam kemelaratan pendapat ini dikemukakan Ivan Illich

(2009).

Seseorang yang berpendidikan tinggi tentu akan memperoleh

ilmu pengetahuan dan keterampilan dari pendidikannya tersebut.

Dengan demikian ia akan dapat bekerja dan memberikan kontribusi pada

perusahaan yang dapat memberinya penghasilan tinggi, seandainya ia

tidak memiliki jiwa wirausaha. Penghasilan yang tinggi tentu dapat

membantu seseorang untuk lepas dari kondisi kemiskinan dan

kekurangan. Sebaliknya pengetahuan dan keterampilan yang

terbatas/kurang hanya dapat membuat seseorang memperoleh

penghasilan yang rendah (Becker; Weaver dan Jamasy dalam Nugroho,


commit to user

32

2006). Pendapat lain mengenai pengaruh pendidikan adalah studi

mengenai kemiskinan persisten di Rusia tahun 1994-2001 oleh

Kalugina; Montmarqutte dan Sofer (2004). Mereka menemukan bahwa

semakin tinggi pendidikan kepala rumah tangga maka probabilitas

rumah tangga tersebut menjadi miskin akan semakin kecil. Mereka juga

menemukan bahwa pendidikan yang dicapai pasangan pun turut andil

dalam keberhasilan ekonomi seseorang serta memberikan efek yang

sama terhadap kesejahteraan rumah tangga yang bersangkutan. Misal

keberhasilan seorang suami turut dipengaruhi oleh pendidikan istrinya,

begitu pula sebaliknya dan selanjutnya akan berpengaruh terhadap

kesejahteraan rumah tangga.

Tingkat pendidikan ini pun tidak terbatas pada pendidikan

individu yang bersangkutan namun pendidikan orang tua pun turut andil

dalam mempengaruhi pendidikan anaknya yang pada akhirnya akan

berpengaruh terhadap keberhasilan ekonomi anak tersebut di masa

depan. Sebagai contoh orang tua yang berpengetahuan luas tentu akan

mendorong anak-anaknya untuk bersekolah sehingga mendapatkan

pendidikan yang memadai yang akan berguna untuk masa depannya.

Sebuah bukti yang dipublikasikan oleh BPS pun menunjukkan bahwa

tingkat pendidikan kepala rumah tangga yang rendah sangat

mempengaruhi indeks kemiskinan (dalam hal ini untuk konteks

kemiskinan desa). Penelitian BPS menghasilkan bahwa 72,01% dari

rumah tangga miskin di pedesaan dipimpin kepala rumah tangga yang


commit to user

33

tidak tamat SD, dan 24,32% dipimpin kepala rumah tangga yang

berpendidikan SD (Sahdan dalam Wurie, 2006).

4. Status Pekerjaan Orang Tua

Jenis pekerjaan orang tua turut menentukan keberhasilan

seorang anak. Hal ini dikemukakan Corcoran dan Chaudry (1997) dalam

studinya mengenai kemiskinan antar generasi di Amerika.

C. Kemiskinan Antar Generasi

Untuk banyak orang kemiskinan merupakan situasi yang sulit untuk

keluar/lepas darinya yang paling tegas digambarkan dengan

perampasan/kehilangan yang ditransmisi dari satu generasi ke generasi

selanjutnya (Hulme dan McKay, 2005). Perampasan/kehilangan yang

dimaksud adalah hak, kehidupan sejahtera, kebebasan, dan sebagainya. Oleh

karena itulah ciri yang paling terlihat dari orang miskin adalah tidak

terdapatnya kebebasan (berupa berpolitik, berpendapat dan lain-lain) serta

tidak sejahteranya hidup mereka.

Pola dari kemiskinan antar generasi ini dapat dilihat dari kemiskinan

anak-anak. Ada kemungkinan mereka dapat lepas dari kemiskinan tersebut

atau tetap hidup dalam kemiskinan ketika mereka dewasa. Inilah yang perlu

diperhatikan. Satu dari dua anak Negro Amerika serta tiga dari empat anak

kulit putih yang miskin persisten tidak mengalami kemiskinan ketika masa

dewasa. Namun demikian sejumlah kecil anak-anak miskin persisten,

kemiskinannya tetap berlangsung pada masa kanak-kanak. Kasus ini terjadi


commit to user

34

pada orang Negro Amerika. Sebanyak separuh dari orang Negro Amerika

yang miskin, minimal dari separuh masa kanak-kanak mereka dalam

keadaan miskin yang paling sedikit pada masa awal dewasa mereka. Sekitar

seperempat dari orang Negro Amerika tersebut tetap berada dalam

kemiskinan persisten ketika dewasa (Corcoran dan Chaudry, 1997).

Anak-anak dari keluarga miskin mengawali kehidupannya dengan

ketidakberuntungan yang lebih tinggi dari pada anak-anak yang berasal dari

keluarga kaya, akibatnya ketika dewasa mereka kalah siap untuk menjadi

anggota masyarakat yang produktif. Berbagai ketidaksetaraan dalam bidang

ekonomi, politik dan sosiokultural mendorong munculnya perbedaan dalam

kesempatan atau peluang kehidupan dan besar kemungkinan akan

diteruskan dari generasi ke generasi (Laporan Pembangunan Dunia 2006:

209).

Anak-anak yang tidak pernah mengalami kemiskinan memiliki

kemungkinan sangat kecil akan mengalami kemiskinan kembali pada awal

masa dewasanya apabila dibandingkan dengan anak-anak yang tumbuh

dalam kondisi kemiskinan persisten. Dari empat anak Negro Amerika yang

tidak miskin hanya satu yang pernah mengalami kemiskinan pada masa

dewasa mudanya dan kurang dari satu dari dua belas kemudian hidup dalam

kemiskinan jangka panjang. Pola seperti ini terjadi pula pada anak-anak

kulit putih. Anak-anak kulit putih yang mengalami kemiskinan persisten

memiliki kemungkinan delapan kali lebih besar untuk mengalami


commit to user

35

kemiskinan persisten kembali pada masa dewasanya dibandingkan anak-

anak kulit putih yang tidak miskin (Corcoran dan Chaudry, 1997).

Kemiskinan yang dialami pada masa kanak-kanak dengan

kemiskinan pada masa dewasa sangat berhubungan erat dan pada sebagian

kasus disebabkan oleh adanya kekurangan pada keluarga serta lingkungan

yang miskin pada masa kanak-kanak tersebut. Dengan menggunakan

variabel struktur keluarga, kesejahteraan orang tua, pendidikan orang tua,

pekerjaan orang tua serta keadaan lingkungan yang miskin maka anak-anak

dalam keadaan miskin persisten akan mengalami kemiskinan yang lebih

parah daripada anak-anak yang tidak miskin. Contohnya saja anak-anak

lelaki dari keluarga berpendapatan rata-rata memiliki pendapatan tahunan

50% lebih tinggi daripada anak-anak lelaki dari keluarga miskin setelah

memperhatikan latar belakang keluarga, kemiskinan lingkungan dan

tetangga (Corcoran dan Chaudry, 1997).

Moore (2004) dalam penelitiannya menyatakan bahwa transmisi

kemiskinan antar generasi (pewarisan kemiskinan) dapat dipahami dengan

pendekatan mata pencaharian yang berpusat pada perpindahan ataupun

ketidakhadiran modal (asset) dalam konteks sosial, kelembagaan dan

lingkungan kebijakan. Transmisi tersebut dapat melibatkan transmisi

pribadi dan ketiadaan transmisi maupun transmisi publik dan ketiadaannya.

Transmisi pribadi tidak semata-mata merupakan perpindahan kemiskinan

dari orang tua kepada anak-anaknya namun juga dapat berupa transmisi

kemiskinan dari generasi yang lebih tua kepada generasi muda. Sedangkan


commit to user

36

transmisi publik merupakan perpindahan sumber daya dari suatu generasi ke

generasi berikutnya. Transmisi tersebut dapat berupa sesuatu yang positif

(cita-cita atau harta tunai) maupun negatif (tenaga kerja terikat, gizi buruk,

diskriminasi jenis kelamin). Berbagai macam aset dapat ditransfer dengan

berbagai mekanisme. Hal ini senada dengan yang diungkapkan Harper;

Marcus dan Moore (2002):

“Intergenerational transmission of poverty can involve the ‘private’

transmission of poverty from older generations of individuals and families

to younger generations (especially, but not solely, from parents to children),

and the ‘public’ transfer (or lack of transfer) of resources from one

generation to the next through, for example, redistribution of the taxed

income of older generations to support the education of the youngest”.

Transmisi antar generasi tersebut dipengaruhi oleh ekonomi, sosial,

politik, budaya serta kelembagaan dengan konteks dimana mereka terjadi.

Norma-norma yang terbentuk secara sosial dapat bersifat membantu atau

menghambat proses transmisi (Moore, 2004). Misalnya diskriminasi jenis

kelamin, ras atau warna kulit dapat membantu perpindahan kemiskinan

antar generasi (dari satu generasi ke generasi berikutnya) karena

diskriminasi tersebut dapat mengurangi bahkan menghalangi akses dari

generasi yang mengalami diskriminasi terhadap kesempatan ekonomi dan

pengakuan masyarakat. Diskriminasi ini pun sering bertahan dan bersifat

tetap dari generasi ke generasi. Generasi yang mendapat perlakuan

diskriminatif dari generasi sebelumnya sering meneruskan sikap


commit to user

37

diskriminatif pada generasi berikutnya. Hal ini dapat menunjukkan suatu

pola siklus kehidupan kemiskinan. Baik konsep transmisi kemiskinan antar

generasi maupun siklus kehidupan kemiskinan dapat memberikan peluang

untuk masuk dalam proses kemiskinan.

Siklus kehidupan kemiskinan membuka jalan bagi seorang anak

miskin untuk masuk dalam kemiskinan baru bahkan lebih miskin.

Diskriminasi dapat memegang peranan dimana ia dapat membuat orang tua

tidak mampu memberikan pendidikan layak kepada anaknya. Anak yang

tidak berpendidikan dapat tumbuh menjadi pengangguran (anak tersebut

menjalani proses siklus kehidupan kemiskinan). Kemiskinan kronis dapat

disebabkan oleh siklus ini maupun transmisi kemiskinan antar generasi, di

sisi lain dapat menjadi karakteristik dan efek dari kemiskinan kronis ini

(Moore, 2004).

Siklus kehidupan kemiskinan dan transmisi kemiskinan antar

generasi dapat menyebabkan seseorang mengalami kemiskinan kronis,

bahkan pada masa dewasanya. Ia menjalani siklus kemiskinan bertahun-

tahun serta mewariskan kemiskinannya pada generasi berikutnya, ia pun

diwarisi kemiskinan oleh generasi sebelumnya. Kemiskinan yang

dialaminya dapat menjadi lebih parah daripada generasi sebelumnya.

Kemiskinan kronis ditandai dengan adanya gejala bahwa kemiskinan

terus diwariskan dari generasi ke generasi (adanya transmisi kemiskinan

antar generasi). Selain itu keadaan ini juga ditunjukkan oleh pola

kemiskinan yang terus berlanjut akibat keadaan kemiskinan yang dialami


commit to user

38

seseorang pada suatu waktu. Misalnya saja contoh di atas, seorang anak

yang tidak berpendidikan karena dia memang tidak mampu mendapatkan

pendidikan layak akan berlanjut menjadi pengangguran. Seorang

pengangguran tentu akan tidak mampu memenuhi kebutuhan minimal

kebutuhan dasar. Dengan demikian ia akan terjebak dalam proses siklus

hidup kemiskinan terus menerus sepanjang hidupnya, bahkan bukan tidak

mungkin ia akan mewariskan kemiskinannya pada keturunannya kelak.

Kemiskinan kronis dapat menghasilkan adanya siklus hidup

kemiskinan dan transmisi antar generasi. Kemiskinan kronis dapat berupa

suatu kemiskinan yang berlangsung terus menerus sehingga seorang

individu/masyarakat sangat sulit melepaskan diri darinya. Seorang yang

miskin bisa jadi karena diwarisi kemiskinan oleh generasi sebelumnya dan

besar kemungkinan akan mewariskan pula kemiskinannya pada generasi

berikutnya. Disamping itu ia pun akan terhalang dari akses-akses modern

akibat keterbatasan dan kekurangan yang ia miliki sehingga ia akan tetap

miskin karena keterbatasan yang terus membelenggunya.

Transmisi kemiskinan antar generasi maupun siklus hidup kemiskinan

dapat ditunjukkan oleh skema berikut ini:


commit to user

39

Transfer antar generasi, ekstraktif, atau ketiadaan transfer

kemiskinan karena modal

Anak-anak miskin/tidak miskin disebabkan oleh transfer,

ekstraktif, keberadaan transfer kemiskinan karena modal, dan

faktor-faktor individual dan struktural

Pengaruh siklus hidup: anak-anak miskin/tidak miskin berubah

menjadi dewasa miskin/tidak miskin disebabkan oleh faktor-

faktor individual dan struktural

Gambar 2.2 Transmisi KemiskinanAntar Generasi

Maupun Siklus Hidup

Sumber: Moore, 2004

anak-anak miskin

dewasamiskin

dewasa tidak

miskin

dewasa tidak

miskin

anak-anak tidak miskin

dewasa miskin

keturunan (anak-anak)


commit to user

40

D. Pengertian dan Karakteristik Anak Jalanan

Sebenarnya istilah anak jalanan pertama kali diperkenalkan di

Amerika Selatan, tepatnya di Brazilia, Menimos de Ruas untuk menyebut

kelompok anak-anak yang hidup di jalanan dan tidak memiliki tali ikatan

dengan keluarga (B.S Bambang, 1993: 9). Namun di beberapa tempat lain

istilah anak jalanan berbeda-beda. Di Colombia mereka disebut gamain

(urchin atau melarat) dan ”chinches” (kutu kasur), “marginas” (kriminal

atau marginal) di Vietnam, “saligoman”. Istilah-istilah terrsebut

menggambarkan bagaimana posisi anak-anak jalanan di dalam kehidupan

bermasyarakat. Semua anak sebenarnya memiliki hak untuk memperoleh

kehidupan tidak terkecuali anak jalanan. Namun pada kenyataanya,

mayoritas dan dapat dikatakan semua anak jalanan terpinggirkan dalam

aspek kehidupan.

Pengertian anak jalanan telah banyak dikemukakan oleh para ahli.

Secara khusus, anak jalanan menurut PBB adalah anak yang menghabiskan

sebagian besar waktunya di jalan untuk bekerja, bermain atau beraktifitas

lain. Anak jalanan tinggal dijalanan kerena kemiskinan dan kehancuran

keluarganya. Umumnya anak jalanan bekerja sebagai pengasong,

pemulumg, tukang semir, pelacur anak, dan pengais sampah.

Dalam buku ”Intervensi Psikosial”, anak jalanan adalah anak yang

sebagian besar menghabiskan waktunya untuk mencari nafkah atau

berkeliaran di jalan atau tempat-tempat umum lainya. Definisi tersebut

memberikan empat faktor penting yang saling terkait:


commit to user

41

1. Anak-anak

2. Menghabiskan sebagian waktunya

3. Mencari nafkah atau berkeliaran

4. Jalanan dan tempat-tempat lainya

Berdasar hasil kajian di lapangan, secara garis besar anak jalanan

di bedakan dalam tiga kelompok (Surbakti dkk: 1997);

Pertama, children of street, yakni anak-anak yang mempunyai

kegiatan ekonomi-sebagai pekerja anak di jalan, tetapi masih mempunyai

hubungan yang kuat dengan orang tua mereka di jalanan, pada kategori ini

adalah membantu memperkuat penyangga ekonomi keluarganya karena

beban atau tekanan kemiskinan yang harus di tanggung karena tidak dapat

diselesaikan oleh kedua orang tuanya.

Kedua, children of the street, yakni anak-anak yang berpartisipasi

penuh di jalanan, baik secara sosial maupun ekonomi. Beberapa diantara

mereka masih mempunyai hubungan dengan orang tuanya, tetapi frekuensi

pertemuan mereka tidak menentu. Banyak diantara mereka anak-anak yang

karena suatu sebab – biasanya dikerenakan kekerasan lari atau pergi dari

rumah. Berbagai penelitian menunjukan bahwa anak-anak ini sangat rawan

terhadap perlakuan salah, baik secara sosial, emosional, fisik maupun

seksual (Irwanto, 1955).

Ketiga, children fromfamilies of the street, yakni anak-anak yang

berasal dari keluarga yang hidup di jalanan. Meskipun anak-anak ini

mempunyai hubungan keluarga yang cukup erat, tetapi hidup mereka


commit to user

42

terombang-ambing dari satu tempat ke tempat yang lain dengan segala

resikonya (Blanc dan Associates, 1900). Salah satu ciri penting dari kategori

ini adalah penampangan kehidupan jalanan sejak anak masih bayi bahkan

sejak dalam kandungan. Di Indonesia kategori ini dengan mudah ditemui di

kolong-kolong jembatan rumah-rumah liar sepanjang rel kereta api dan di

pinggiran sungai walaupun secara kualitatif jumlahnya belum diketahui

secara pasti.

Menurut penelitian Departemen Sosial dan UNDP di wilayah Jakarta

dan Surabaya (BKSN 200: 2-4) anak jalanan di kelompokan dalam empat

kategori:

1. Anak jalanan yang hidup di jalanan, dengan kriteria;

a. Putus hubungan atau lama tidak ketemu dengan orang tuanya;

b. 8-10 jam berada di jalanan untuk ”bekerja”;

c. Tidak lagi sekolah;

d. Rata-rata berusia di bawah 14 tahun.

2. Anak jalanan yang bekerja di jalanan, dengan kriteria;

a. Berhubungan tidak teratur dengan orang tuanya;

b. 8-16 jam berada di jalanan;

c. Mengontrak kamar sendiri, bersama teman, ikut orang

tua/suaudara, umumya di daerah kumuh;

d. Tidak lagi sekolah;

e. Pekerjaan: Penjual koran, pengasong, pencuci bus, pemulung,

penyemir sepatu dan lain-lain;


commit to user

43

f. Rata-rata berusia di bawah 16 tahun.

3. Anak-anak yang rentan menjadi anak-anak jalanan, dengan kriteria;

a. Bertemu teratur setiap hari/ tinggal dan tidur dengan keluarganya;

b. 4-5 jam berada di jalan;

c. Masih bersekolah;

d. Pekerjaan : penjual koran, penyemir, pengamen dll;

e. Usia rata-rata di bawah 14 tahun.

4. Anak jalanan berusia diatas 16 tahun, dengan kriteria:

a. Tidak lagi berhubungan dengan/berhubungan dengan orang

tuanya;

b. 8-24 jam berada di jalanan;

c. Tidur di jalan atau rumah oarang tua;

d. Sudah tamat SD atau SLTP, namun tidak melanjutkan sekolah lagi;

e. Pekerjaan : calo,mencuci bis, menyemir dll.

Adapun ciri-ciri fisik dan psikis anak jalanan dapat dijelaskan pada

tabel sebagai berikut:

Tabel 2.1 Ciri-ciri Fisik dan Psikis Anak Jalanan

Ciri Fisik Cara Psikis

Warna kulit kusam Rambut kemerah-marahan Pakaian tidak terurus

Mobilitas tinggi Acuh tak acuh Penuh curiga Sangat sensitif Berwatak keras Semangat hidup tinggi Mandiri Berani menanggung resiko

Sumber:DEPSOS, 2001


commit to user

44

E. Penelitian Terdahulu

Sebagai pendukung dan acuan dari penelitian ini maka penulis

memasukan penelitian terdahulu, antara lain;

1. Penelitian yang dilakukan Marviam (2004) mengenai distribusi

pendapatan dan tingkat kemiskinan di Indonesia. Penelitian ini

menganalisis tingkat kemiskinan di Indonesia pada tahun 1993-2001 dan

juga pertumbuhan ekonomi serta distribusi pendapatan di Indonesia,

hasil penelitian berdasar perhitungan dengan menggunakan Indeks

Williamson diperoleh angka ketimpangan pendapatan propinsi indonesia

tidak menurun dan menunjukan ketimpangan yang tinggi selama 1993-

2001. Berdasar Head Count Indeks membuktikan bahwa tingkat

kemiskinan di kawasan Indonesia bagian timur lebih tinggi dari pada di

kawasan Indonesia bagian barat. Dalam penelitian ini dapat disimpulkan

keadaan kemiskinan di Indonesia dan belum adanya pemerataan

pembangunan.

2. Penelitian yang dilakukan Wurrie (2006) mengenai probabilitas

keberhasilan ekonomi keturunan kelurga kaya di Kecamatan Serengan,

alat analisis dalam penelitian ini menggunakan Model Logit dan

pengolahan data menggunakan Eviews. Dari penelitian tersebut

diketahui Proporsi Keberhasilan Ekonomi Keturunan Keluarga Kaya

Proporsi keberhasilan ekonomi keturunan keluarga kaya di Kecamatan

Serengan Kota Surakarta pada tahun 2008 menurut kriteria BPS adalah


commit to user

45

97,78% sedangkan bila menggunakan kriteria internasional maka

proporsi keberhasilan mereka adalah 66,67%.

F. Kerangka Teoritis

Untuk memudahkan alur pemikiran dalam penelitian ini maka dibuat

kerangka teoritis untuk menganalisis pengaruh variabel jumlah saudara

kandung, tingkat pendidikan orang tua, status pekerjaan orang tua, tingkat

pendidikan terhadap probabilitas seseorang menjadi anak jalanan. Kerangka

teoritis tersebut sebagai berikut:

Gambar 2.3 Kerangka Teoritis

Menjadi anak jalanan

Pendapatan Orang Tua

Status pekerjaan orang tua

Jumlah saudara kandung

Tingkat pendidikan


commit to user

46

G. Hipotesis

Dari kerangka teoritis diatas dapat disusun hipotesis sebagai berikut:

1. Semakin besar pendapatan orang tua maka probabilitas menjadi anak

jalanan rendah, begitu juga sebaliknya apabila keadaan ekonomi orang

tua miskin, (berpendapatan rendah) maka probabilitas menjadi anak

jalanan tinggi.

2. Semakin banyak jumlah saudara diduga probabilitas menjadi anak

jalanan juga semakin tinggi, begitu juga sebaliknya apabila jumlah

saudara kandung sedikit, probabilitas menjadi anak jalanan semakin

rendah.

3. Bila Semakin tinggi tingkat pendidikan orang tua probabilitas menjadi

anak jalanan diduga juga semakin rendah, begitu juga sebaliknya apabila

tingkat pendidikan orang tua rendah probabilitas menjadi anak jalanan

juga semakin tinggi.

4. Bila status pekerjaan orang tua adalah formal probabilitas menjadi anak

jalanan diduga akan lebih rendah dibandingkan dengan seorang yang

berasal dari orang tua yang bekerja di sektor informal.


commit to user

47

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Wilayah penelitian ini adalah Kota Surakarta dengan objek penelitian

para anak jalanan dan bukan anak jalanan di Kota Surakarta. Penelitan ini

mengacu pada probabillitas seseorang menjadi anak jalanan di Kota

Surakarta. Penelitian ini mengambil 200 sampel, dengan tabulasi 100

sampel dari anak yang berstatus anak jalanan dan 100 sampel dari anak-anak

yang berstatus anak jalanan di kota surakarta yang berumur 17 tahun

kebawah, hal ini dikarenakan pada umur 17 tahun kebawah merupakan

anak-anak yang masih menjadi tanggung jawab orang tua secara penuh.

B. Jenis dan Sumber Data

Data penelitian terdiri dari dua jenis menurut sumbernya, yaitu data

primer dan data sekunder sedangkan penelitian berdasar waktunya

dibedakan menjadi dua bagian yaitu data cross section dan data time series.

Menurut Mubyarto dan Soeratno (1976: 36) data primer merupakan data

yang bersumber langsung dari objek penelitian dan langsung diambil dari

lapangan oleh peneliti dan belum mengalami pengolahan lebih lanjut,

sedangkan data sekunder merupakan data yang pengumpulannya dilakukan

oleh pihak lain, bukan peneliti langsung, biasanya oleh kantor-kantor sensus

dan statistik, departemen-departemen dan instansi pemerintah lain.


commit to user

48

Sementara itu, data cross-section merupakan data variabel tertentu yang

berasal dari banyak satuan sampel pada satu waktu tertentu, sedangkan data

time-series merupakan data satu variabel tertentu yang berurutan pada waktu

yang panjang.

Data dalam penelitian ini menggunakan data primer yakni data yang

diperoleh langsung dari responden di lapangan. Data dalam penelitian ini

merupakan jenis data cross-section, data ini menunjukkan informasi yang

berbeda namun dalam satu waktu tertentu yaitu pada waktu penelitian.

C. Populasi, Sampel dan Metode Sampling

Populasi adalah keseluruhan dari kelompok orang, peristiwa atau

objek-objek lain yang sedang menjadi perhatian untuk diselidiki dan

kemudian dapat dikenai generalisasi dari hasil penelitian itu, sedangkan

sampel merupakan bagian dari populasi tersebut (Sarwoko, 2007: 51).

Populasi dari penelitian ini adalah semua Anak jalanan di Kota Surakarta

pada tahun 2010. Karena keterbatasan peneliti maka peneliti tidak akan

meneliti seluruh objek penelitian melainkan mengambil sampel yang

mewakili kriteria dan karakteristik seluruh populasi.

D. Metode Pengumpulan Data

1) Studi Lapangan

Data penelitian ini diperoleh dengan cara wawancara kepada

responden, menggunakan daftar pertanyaan (terlampir) karena penelitian


commit to user

49

ini merupakan penelitian lapangan yang berupa studi kasus langsung

pada objek penelitian. Data dari anak-anak jalanan maupun anak yang

berstatus bukan anak jalanan yang di peroleh dari Kota Surakarta dengan

sistem random sampling.

2) Studi Kepustakaan

Selain melalui wawancara, peneliti juga menggunakan teknik

studi kepustakaan dalam memperoleh informasi lain yang berguna

dalam penelitian ini. Studi kepustakaan antara lain melalui jurnal, text

book dan sumber lain seperti internet dan surat kabar.

E. Definisi Operasional Variabel

1) Variabel Dependen

Variabel dependen dari penelitian ini adalah probabilitas anak jalanan.

2) Variabel Independen

a. Tingkat Pendapatan Orang Tua

Tingkat pendapatan merupakan jumlah dari penghasilan orang tua

responden dalam satu bulan.

b. Jumlah Saudara Kandung

Jumlah saudara kandung merupakan semua saudara yang

dimiliki dari anak jalanan dan bukan anak jalanan. Variabel ini

diukur dengan satuan orang.


commit to user

50

c. Tingkat Pendidikan Orang Tua

Tingkat pendidikan merupakan tingkat pendidikan formal

dan non formal serta keterampilan tertinggi yang ditempuh

keturunan keluarga kaya. Variabel ini diukur dengan lama tahun

pendidikan, misal bila tamat SD dinilai 6 tahun, tamat SMP dinilai

9 tahun, tamat SMA dinilai 12 tahun, tamat PT S1 dinilai 16 tahun,

tamat S2 dinilai 18 tahun, tamat S3 dinilai 21 tahun, dan

seterusnya.

d. Status Pekerjaan Orang Tua

Status pekerjaan orang tua dibagi menjadi dua kategori yaitu

formal diberi nilai 1, non formal diberi nilai 0.

F. Teknik Analisis Data

1. Analisis Deskriptif

Menurut Sugiyono (2006) analisis deskriptif digunakan untuk

menganalisa data dengan mendeskripsikan/menggambarkan data yang

telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud untuk membuat

suatu kesimpulan yang berlaku umum atau generalisasi.

2. Analisis Statistik

Data dalam penelitian ini dianalisis menggunakan metode logit

karena variabel dependen berupa variabel kualitatif yang

mencerminkan pilihan antara dua alternatif (menjadi anak jalanan dan

tidak menjadi anak jalanan). Model ini dipilih karena penelitian ini


commit to user

51

hendak mengkuantitatifkan hubungan antara probabilitas dua pilihan

tersebut dengan beberapa variabel independent (tingkat pendapatan

orang tua, jumlah saudara kandung, pendidikan orang tua, dan status

pekerjaan orang tua).

Model penelitian ini berasal dari model sebagai berikut:

b=Y 0 + b 1 X1+ b 2 X2 + b 3 X3 + 4b X4 + e

Keterangan:

Y = anak jalanan

X1 = tingkat pendapatan orang tua

X2 = jumlah saudara kandung

X3 = tingkat pendidikan orang tua

X4 = status pekerjaan orang tua

e = variabel di luar model yang dapat mempengaruhi variabel

dependen

Persamaan model logit (fungsi distribusi logit) digambarkan

sebagai berikut:

Li = Ln =-

)1

(Pi

Pi Zi

= b 0 + b 1 X1+ b 2 X2 + b 3 X3 + 3b X4 + e

Sumber: Gujarati, 2003: 596

)1

(Pi

Pi-

disebut rasio odds, L merupakan logaritma dari rasio odds, L

disebut Logit.


commit to user

52

Pi didefinisikan sebagai probabilitas seseorang ke-i menjadi

anak jalanan, jika seorang menjadi anak jalanan maka ke-i dapat

diartikan Pi = 1 dan apabila seseorang tidak menjadi anak jalanan

maka Pi = 0. Dengan demikian distribusi probabilitas Y adalah sebagai

berikut:

Tabel 3.1 Probabilitas Y

Yi Probabilitas

0 1-Pi 1 Pi

Sehingga )1

(Pi

Pi-

merupakan rasio probabilitas menjadi anak

jalanan ke-i maka seorang menjadi anak jalanan.

Fungsi distribusi logistik (logistic distribution function) juga

dapat dinyatakan langsung dengan Pi. Dengan meng-antiln-kan kedua

sisi persamaan logit diatas maka diperoleh persamaan sebagai berikut:

Ln =-

)1

(Pi

Pi Zi ® di-antiln-kan

=- PiPi

1Zil

)1(1

PiPiZi

-= -l

PiPi Zi -=- 1l

Pi Zi-l +Pi = 1

Pi ( Zi-l +1) = 1

Pi 1

1+

= -Zil


commit to user

53

Pi Zi-+

=l11

, dimana Zi = b 0 + b 1 X1+ b 2 X2 + b 3 X3 + 4b X4

=Zi

Zi

ll+1

=l bilangan dasar logaritma natural = 2,718 (Gujarati, 2003:175). l Zi

merupakan antiln dari Zi.

Rumus tersebut (PiZi-+

=l11

) juga dapat dinyatakan dalam bentuk

sebagai berikut:

Pi = { 1 + exp [ - b 0 - b 1 X1 - b 2 X2 -b 3 X3 - 4b X4 ] }-1

exp = l dipangkatkan fungsi dalam tanda [ ] (Gujarati, 2003: 175)

Rumus probabilitas di atas adalah rumus probabilitas untuk

tingkat X tertentu. Untuk menghitung probabilitas rata-rata yang

menunjukkan besarnya perubahan probabilitas Pi untuk setiap

perubahan satu unit dalam X dapat digunakan rumus b Pi(1-Pi)

(Gujarati, 1995: 602). Rumus tersebut menunjukkan slope dari

variabel independen tertentu.

Probabilitas Y = 0 adalah 1-Pi, maka 1-Pi adalah sebagai

berikut:

1 - Pi = 1Zi

Zi

ll+

-1

= Zi

Zi

Zi

Zi

ll

ll

+-

++

111

= Zil+1

1


commit to user

54

Model logit dapat ditaksir dengan metode OLS, namun akan

mengakibatkan situasi heteroskedastis, varian dari disturbansi ui

menjadi tidak sama/konstan. Oleh karena itu model harus

ditransformasikan terlebih dahulu untuk menghindari situasi

heteroskedastis. Namun terdapat cara/metode yang lebih praktis untuk

menaksir model logit yaitu metode Maximum Likelihood (ML).

Bahkan Gujarati menyatakan bahwa OLS tidak dapat diterapkan untuk

mengestimasi model tersebut karena Pi tidak linier bukan hanya pada

X namun juga pada b, khususnya pada data individual/level mikro

sehingga ML adalah metode yang paling tepat untuk mengestimasi

parameter model (Gujarati, 2003: 595). Disamping itu, penerapan OLS

pada data individual akan menyebabkan estimasi menjadi infeasible

(Gujarati, 2003:597). Hal ini dapat dijelaskan sebagai berikut:

log =-

)1

(Pi

Pi b 0 + b 1 logX1+ b 2 logX2 + b 3 logX3 + 4b logX4

jika seseorang menjadi anak jalanan ke-i, maka Pi = 1 dan apabila

seorang menjadi anak jalanan, jika seseorang tidak menjadi anak

jalanan maka Pi = 0. Jika nilai ini ditulis langsung pada model logit

didapatkan:

Li = log )01

( jika seorang menjadi anak jalanan ke-i

Li = log )10

( jika jika seorang tidak menjadi anak jalanan ke-i


commit to user

55

Jika nilai Li dihitung dengan cara tersebut maka nilai Li menjadi tak

terhingga.

Dalam situasi ini metode ML yang harus digunakan, untuk

menggunakan metode ini harus dibuat asumsi mengenai distribusi

probabilitas error term ui . Dalam konteks regresi asumsi yang paling

populer adalah bahwa ui mengikuti distribusi normal (Gujarati,

2003:113). Sedangkan asumsi kenormalan untuk ui adalah:

Mean : E(ui) = 0

Variance : E [ui-E(ui)]2 = E (ui)

2 = s2

Cov (ui uj) : E{[ui-E(ui)] [ui-E(ui)]}=E(ui uj) = 0 i¹j

Dengan demikian perlu dilakukan uji asumsi klasik yang

menyatakan bahwa model tidak mengandung heteroskedastisitas,

autokorelasi dan multikolinearitas.

a. Uji Asumsi Klasik

Dalam penelitian ini model harus memenuhi beberapa

asumsi klasik antara lain yaitu:

1. Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas diartikan sebagai adanya varian

yang berbeda dari unsur gangguan/disturbance, sedangkan

asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah homoskedastis,

varian dari unsur gangguan tersebut harus konstan. Metode

untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastis adalah

metode Park. Langkah pertama adalah dengan meregres


commit to user

56

residual (yang telah dikuadratkan) dengan semua variabel

independent. Langkah kedua adalah dengan uji t (dengan

melihat probabilitas kesalahan setiap variabel independen

tersebut pada hasil pengolahan data). Dengan level of

significant (a ) tertentu probabilitas tersebut dibandingkan.

Jika probabilitas < a ® signifikan, ada masalah

heteroskedastis

Jika probabilitas > a ® tidak signifikan, tidak ada

masalah heteroskedastis

Masalah heteroskedastis sebaiknya tidak ditemukan dalam

model agar model tersebut efisien baik dalam sampel besar

maupun sampel kecil.

2. Autokorelasi

Autokorelasi diartikan sebagai adanya hubungan di

antara variabel gangguan sehingga menyebabkan penaksir

tidak lagi efisien baik dalam sampel besar maupun sampel

kecil. Metode untuk mendeteksi masalah ini adalah dengan

percobaan d (Durbin–Watson). Nilai d statistic dapat dilihat

pada hasil regresi, lalu nilai d ini dilihat pada kurva normal

Durbin–Watson, dengan menentukan nilai dL dan dU pada

table Durbin–Watson, letak d tersebut akan dapat diketahui.


commit to user

57

f ( d )

a b c d e

0 dL=1,78 dU=1,81 2 4-dU1,81 4 – dL =1,78 4

Gambar 3.1 Kurva Durbin Watson


H0 : tidak ada autokorelasi positif

H*0 : tidak ada autokorelasi negatif

Keterangan :

a: Merupakan daerah dimana H0 di tolak, sebagai bukti adanya

autokorelasi positif

b Merupakan daerah keragu–raguan, antara ada atau tidak adanya

autokorelasi

c Merupakan daerah dimana H0 atau H*0 atau keduanya diterima

d Merupakan daerah keragu–raguan, sama dengan daerah b

e Merupakan daerah dimana H*0 ditolak, sebagai bukti bahwa

ada autokorelasi negatif.


commit to user

58

Letak d pada kurva tersebut akan menentukan apakah ada

autokorelasi pada model atau tidak ataukah, model tersebut

diragukan ada autokorelasi atau tidak.

Selain dengan metode Durbin-Watson autokorelasi dapat

dideteksi dengan B-G test, yang merupakan pengujian

autokorelasi yang lebih umum. Langkah-langkah pengujian

adalah sebagai berikut (Modul Lab.Ekonometrika, 2006):

a) Estimasi persamaan regresi dengan OLS, dapatkan nilai

residualnya (ut)

b) Regresi residual dengan variabel bebas dan ut-i dan ut-p

c) Hitung (n-p)R2 ~ 2c jika lebih besar dari nilai tabel chi-

square dengan df p, menolak hipotesa bahwa setidaknya

ada satu koefisien autokorelasi yang berbeda dengan

nol.

Dengan program pengolah data SPSS 16.0, prosedur ini

dapat dijalankan dengan lebih mudah. Dengan melihat

probabilitas pada hasil olah datanya, dan dibandingkan

dengan tingkat signifikansi tertentu maka dapat diketahui

apakah model mengandung autokorelasi atau tidak. Bila

probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi tertentu

yang telah dipilih maka hipotesa yang menyatakan bahwa

model tidak mengandung autokorelasi diterima sehingga

model lolos dari masalah autokorelasi.


commit to user

59

3. Multikolinearitas

Multikolinearitas artinya adanya hubungan antar

variabel-variabel yang menjelaskan atau variabel–variabel

independent. Model harus memenuhi asumsi bahwa tidak

ada hubungan antara variabel tersebut artinya tidak ada

multikolinearitas.

Uji multikolinieritas dilakukan dengan Uji VIF

(Varians Inflating Factors), dengan ketentuan jika nilai

tolerance < 0,01 dan nilai VIF > 10 maka tidak terjadi

multikolinieritas.

Jika dalam model terjadi masalah multikolinearitas

maka model tersebut akan memiliki kesalahan standar yang

besar sehingga koefisien tidak dapat ditaksir dengan

ketepatan tinggi. Oleh karena itu diupayakan agar model

tersebut tidak mengalami masalah multikolinearitas.

b. Uji Statistik

Terhadap analisis logit dengan model tersebut di atas

dilakukan beberapa pengujian untuk menganalisis seberapa besar

pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, antara

lain sebagai berikut:


commit to user

60

-ta/2:n-k

ta/2:n-k

Ho ditolak Ho ditolak

Ho diterima

1. Uji t

Merupakan pengujian variabel-variabel independen

secara individu, dilakukan untuk melihat signifikansi dari

variabel independen sementara variabel yang lain konstan.

Langkah pengujian:

Hipotesis

Ho : 1a =0

Ha : 1a ¹ 0

t tabel = t :2/a n-k

Kriteria pengujian :

Gambar 3.2 Daerah Kritis Uji t

Sumber: Modul Laboratorium Ekonometrika, 2003.

Keterangan:

1) Ho diterima, Ha ditolak jika -t :2/a n-k < t hitung < +

t :2/a n-k


commit to user

61

2) Ho ditolak, Ha diterima jika t hitung < + t :2/a n-k atau t

hitung > + t :2/a n-k

3) Nilai t hitung diperoleh dengan rumus

T hitung = )( 1

1

bse

b

(Gujarati, 1945: 65)

Dimana :

b1 = koefisien regresi

se(b1) = standar error koefisien regresi

Bila t hitung > t :2/a n-k pada confidence interval

tertentu, Ho ditolak. Penolakan terhadap Ho ini berarti

bahwa variabel independen tertentu yang diuji secara

nyata berpengaruh terhadap variabel dependen. Dalam

penelitian ini uji T menggunakan test run wald wolfowitz.

2. Uji Bersama-sama (F statistik)

Uji secara bersama-sama dilakukan dengan menguji

hipotesis terhadap semua variabel independen secara

bersama-sama. Uji ini menggunakan uji F untuk mengetahui

apakah variabel independen secara bersama-sama

mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen. Dengan

kata lain uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel

pendapatan orang tua, pendidikan orang tua, jumlah saudara

kandung, dan status pekerjaan orang tua secara bersama-


commit to user

62

sama berpengaruh terhadap probabilitas seseorang menjadi

anak jalanan.

Hipotesis gabungan dari semua variable independen

adalah sebagai berikut:

a) H0 ® b 1 = b 2 = b 3 = 4b = 0, secara bersama-sama

variabel pendapatan orang tua, jumlah saudara kandung,

pendidikan orang tua dan status pekerjaan orang tua tidak

berpengaruh terhadap probabilitas seseorang menjadi

anak jalanan.

b) H1 ® b 1 ≠ b 2 ≠ b 3 ≠ 4b ≠ 0, secara bersama-sama

variabel pendapatan orang tua, jumlah saudara kandung,

pendidikan orang tua dan status pekerjaan orang tua

tidak berpengaruh terhadap probabilitas seseorang

menjadi anak jalanan.

Sama halnya dengan pengujian t statistik di atas,

pengujian F statistik juga membandingkan antara F statistik

dengan F kritis pada Tabel Nilai F. Nilai F kritis pada tabel

ditentukan oleh level of significance (α) tertentu dan degree

of freedom N1/N2. N1 merupakan jumlah variable

independent yang terdapat dalam persamaan regresi logit

sedangkan N2 merupakan jumlah observasi dikurangi jumlah

variable termasuk konstanta. Nilai F statistik dihitung dengan

rumus sebagai berikut:


commit to user

63

)/()1(

)1/(2

2

kNRkR

F--

-=


Keterangan:

F : nilai F statistic

R2 : nilai koefisien determinasi berganda

k : parameter total termasuk intersep/konstanta

N : jumlah observasi

Karena pengolahan data dilakukan dengan bantuan

komputer yaitu program SPSS 16.0 maka uji F dilakukan

dengan membandingkan antara nilai F statistik yang

diperoleh dari hasil regresi logit pada printout SPSS 16.0

dengan nilai F kritis yang diperoleh dari tabel nilai F yang

telah diuraikan sebelumnya. Kriteria pengujian F statistik


F statistik > F kritis ® H0 ditolak

F statistik < F kritis ® H0 diterima

3. Uji R2 (koefisien determinasi)

Koefisien determinasi diartikan sebagai seberapa

besar variabel–variabel bebas dapat mempengaruhi variabel

tak bebas atau seberapa besar variasi variabel–variabel

independen dapat menjelaskan variasi variabel dependen.

Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 dan 1, jika


commit to user

64

( )( ) ( )å åå åå å å

--

-2 22 2

2

yxynx

yxxyn

koefisien determinasi bernilai 0 maka tidak terdapat variasi

variabel dependen yang dijelaskan oleh variasi variabel

independent, sebaliknya bila koefisien determinasi bernilai 1

maka terdapat kesesuaian yang sempurna dalam variasi

variabel dependen. Semakin mendekati 1 maka variasi

variabel independent semakin baik dalam menjelaskan

variasi variable dependen. Rumus koefisien determinasi


R2 =


Dalam penelitian ini peneliti menggunakan program

SPSS 16.0 untuk mengestimasi nilai koefisien variabel

independen dan lain-lain.


commit to user

65

BAB IV

ANALISIS HASIL PENELITIAN

A. Deskripsi Wilayah Penelitian

1. Kondisi Geografis

Secara astronomis Kota Surakarta yang juga terkenal dengan

sebutan Kota Solo terletak diantara 110°46'49" - 110° 51'30" Bujur Timur

dan antara 7°31'43"-7°35'28" Lintang Selatan dengan luas wilayah 4.404

Ha. Secara geografis Surakarta berada di antara dua buah gunung yaitu

Gunung Lawu dan Gunung Merapi serta dibelah oleh tiga sungai besar

yaitu Sungai Bengawan Solo, Sungai Pepe dan Sungai Jenes. Kota

Surakarta berada di tepi sungai Bengawan Solo sehingga memiliki

topografi yang relatif rendah dengan ketinggian rata-rata 92 di atas

permukaan laut. suhu udara antara 21,9-32,5°C dengan kelembaban udara

71%. Batas Wilayah Kota Surakarta adalah:

a. Sebelah Utara: Kab. Karanganyar dan Kab. Boyolali

b. Sebelah Timur: Kab. Karanganyar dan Kab. Sukoharjo

c. Sebelah Selatan: Kab. Sukoharjo

d. Sebelah Barat: Kab. Sukoharjo dan Kab. Karanganyar

Kota Surakarta yang luas wilayahnya 4.404,06 Ha, penggunaan

lahannya terbanyak untuk perumahan/pemukiman yaitu seluas 2.716,59

Ha, jasa 427,63 Ha, ekonomi industri dan perdagangan 388,90 Ha, ruang

terbuka 248,29 Ha, pertanian (sawah dan ladang) 210,83 Ha dan lain-lain

65


commit to user

66

(prasarana lingkungan dan fasilitas umum) 461,16 Ha. Secara

administratif kota Surakarta terbagi menjadi lima wilayah kecamatan yaitu

Jebres, Banjarsari, Pasar Kliwon Serengan dan Laweyan dan 51 kelurahan

dengan luas wilayah dan kepadatan penduduk yang berbeda-beda.

Wilayah terluas berada di Kecamatan Banjarsari (14,81 Km²) dan wilayah

tersempit di Kecamatan Serengan (3,19 Km²). Kepadatan penduduk

tertinggi berada di Kecamatan Serengan (19.758 jiwa/Km²) dan terendah

di Kecamatan Jebres (11.167 jiwa/Km²). Untuk lebih jelasnya pembagian

administrasi Kota Surakarta serta tingkat kepadatan penduduk tiap

kecamatan dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:

Tabel 4.1 Jumlah Kelurahan, RT, RW dan

Kepala Keluarga di Surakarta Tahun 2010.

Kecamatan Kelurahan Rw Rt KK Laweyan 11 105 454 24.788 Serengan 7 72 309 13.579

Pasar Kliwon 9 100 424 20.685 Jebres 11 149 631 31.939

Banjarsari 13 169 849 39.293 Sumber: Kota Surakarta dalam Angka 2010.


commit to user

67

Tabel 4.2 Luas Wilayah, Jumlah Penduduk, Rasio Jenis Kelamin dan Tingkat

Kepadatan Tiap Kecamatan di Kota Surakarta Tahun 2010

Kecamatan

Luas Wilayah (km2)

Jumlah Penduduk Rasio

Jenis Kelamin

Tingkat Kepadatan

Laki-laki

Perempuan

Jumlah

Laweyan 8,63 54.003 55.317 109.320 97,62 12.667 Serengan 3,19 31.093 31.936 63.029 97,36 19.758 Pasar Kliwon 4,82 42.725 44.524 87.249 95,96 18.101 Jebres 12,58 69.414 71.072 140.486 97,67 11.167 Banjarsari 14,81 79.843 81.649 161.492 97,79 10.904

Sumber: Kota Surakarta dalam Angka 2010

2. Aspek Ekonomi

Perekonomian suatu daerah salah satunya dapat dilihat dari PDRB

sebagai indikator dari adanya perkembangan dalam kegiatan ekonomi

masyarakat. Berikut ini digambarkan persentase sumbangan tiap sektor

ekonomi terhadap PDRB selama tahun 2005-2009.


commit to user

68

Tabel 4.3 Distribusi Persentase Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar

Harga Konstan 2004, Kota Surakarta Tahun 2005-2009

Lapangan Usaha Tahun

2005 2006 2007 2008 2009 1. Pertanian 0,1 0,08 0,08 0,07 0,07 2. Pertambangan dan Penggalian 0,05 0,05 0,05 0,05 0,04 3. Industri Pengolahan 29,46 29,63 29,7 28,67 27,88 4. Listrik, Gas dan Air Bersih 2,27 2,15 2,19 2,18 2,26 5. Bangunan 11,86 11,97 11,47 11,81 11,86 6. Perdagangan, Hotel dan Restoran 24,5 24,58 25,09 25,67 26,04 7. Pengangkutan dan Komunikasi 9,94 9,83 9,87 9,9 9,95 8. Keuangan, Persewaan dan Jasa

Perusahaan 9,88 9,67 9,66 9,8 9,88

9. Jasa-jasa 11,94 12,04 11,9 11,85 12,03 Produk Domestik Regional Bruto 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

Sumber: PDRB Kota Surakarta 2009

Pada tabel 4. 3 di halaman 65 terlihat bahwa selama tahun 2005-

2009 persentase sumbangan sektor terhadap PDRB yang terus mengalami

pertumbuhan adalah pada sector perdagangan, hotel dan restoran,

sementara sektor lain mengalami gradasi naik dan turun bahkan terus

menurun seperti sektor pertanian. Pada tahun 2009 sektor yang memiliki

kontribusi terbesar dalam sumbangan terhadap PDRB Kota Surakarta

adalah sektor industri pengolahan yaitu 27,88% terhadap total PDRB

meskipun sempat mengalami penurunan pada tahun 2008.

3. Indikator Kependudukan

a. Komposisi Penduduk

Pada tahun 2009 jumlah penduduk terbanyak di Kota Surakarta

adalah pada kelompok umur 25 – 29 tahun dengan perincian jumlah

penduduk berjenis kelamin laki-laki 30.441 jiwa dan penduduk


commit to user

69

berjenis kelamin perempuan 25.185 jiwa sehingga totalnya adalah

55.626 jiwa. Sebaliknya jumlah penduduk terkecil adalah pada

kelompok umur 60 – 64 tahun yang merupakan usia non produktif

dengan jumlah total 15.111 jiwa, terdiri dari 6.570 jiwa penduduk laki-

laki dan 8.541 jiwa penduduk perempuan. Secara keseluruhan tanpa

memandang kelompok umur tertentu di Kota Surakarta pada tahun

2009 jumlah penduduk perempuan lebih banyak daripada jumlah

penduduk laki-laki yaitu 258.639 jiwa penduduk perempuan dan

254.259 jiwa penduduk laki-laki. Lebih jelasnya dapat dilihat pada

tabel sebagai berikut:

Tabel 4.4 Penduduk Kota Surakarta Menurut Kelompok

Umur dan Jenis Kelamin Tahun 2010 (Berdasarkan hasil SUSENAS 2010)

Tahun Jenis Kelamin

Jumlah Laki-laki Perempuan

0 – 4 18.177 19.053 37.230 5 – 9 21.243 16.425 37.668

10 – 14 20.367 21.024 41.391 15 – 19 20.805 21.681 42.486 20 – 24 26.061 24.747 50.808 25 – 29 30.441 25.185 55.626 30 – 34 23.433 22.557 45.990 35 – 39 15.330 17.520 32.850 40 – 44 18.834 22.338 41.172 45 – 49 14.454 18.177 32.631 50 – 54 16.863 15.111 31.974 55 – 59 9.855 10.512 20.367 60 – 64 6.570 8.541 15.111

65 + 11.826 15.768 27.594 Jumlah 254.259 258.639 512.898



commit to user

70

Laju pertumbuhan pada tahun 2008-2009 menunjukkan laju

yang negatif artinya terdapat pengurangan jumlah penduduk antara

tahun 2008 dan 2009. Pada tahun 2008 jumlah total penduduk Kota

Surakarta adalah 534.540 jiwa, sedangkan pada tahun 2009 adalah

512.898 jiwa (terjadi pengurangan jumlah penduduk sebesar -0,45).

b. Pendidikan

Pada tahun 2010 penduduk Kota Surakarta yang berumur lima

tahun ke atas paling banyak memiliki ijazah SMP, terbukti dengan

paling tingginya jumlah lulusan SMP/Kejuruan dibandingkan dengan

lulusan tingkat pendidikan lain yaitu 103.104 orang sedangkan lulusan

yang paling sedikit jumlahnya adalah lulusan MI (sederajad SD)

sebanyak 219 orang. Hal ini berarti sebagian besar penduduk Kota

Surakarta pada tahun 2010 telah berhasil mengenyam pendidikan dasar

sembilan tahun.

Lulusan perguruan tinggi dianggap memiliki kualitas SDM

yang lebih baik dibandingkan lulusan tingkat pendidikan lain. Namun

di Kota Surakarta pada tahun 2010 lulusan perguruan tinggi S2/S3

yang merupakan tingkat pendidikan tertinggi masih lebih sedikit

dibandingkan lulusan perguruan tinggi yang lain (DI/II/III/IV/S1).

Dari sini terlihat bahwa kualitas SDM di Kota Surakarta rata-rata

belum menunjukkan gejala yang baik.

Meskipun belum menunjukkan gejala yang baik dalam hal

kualitas, namun sebagian besar penduduk Kota Surakarta sudah


commit to user

71

terbebas dari buta huruf. Hal ini terlihat dari paling tingginya angka

dalam besaran kemampuan baca dan tulis huruf latin yaitu 450.045

orang meskipun angka ini masih didominasi oleh penduduk laki-laki.

Gambaran umum pendidikan dan kemampuan membaca dan menulis

di Kota Surakarta pada tahun 2010 dapat dilihat pada tabel sebagai

berikut:

Tabel 4. 5 Penduduk Usia

5 tahun ke AtasMenurut Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan di Kota Surakarta Tahun 2010

Pendidikan Tertinggi

yang Ditamatkan Jenis Kelamin

Jumlah Laki-laki Perempuan

tidak punya ijasah SD 36.792 38.325 75.117 Sekolah Dasar 38.544 47.523 86.067 Madrasah Ibtidaiyah 219 0 219 SMP Umum/Kejuruan 49.713 53.436 103.149 Madrasah Tsanawiyah 219 876 1.095 SMU 51.684 42.048 93.732 Madrasah Aliyah 438 438 876 SMK 27.813 20.805 48.618 DI/II 1.095 1.971 3.066 DIII/Sarmud 7.665 7.227 14.892 DIV/S1 15.987 13.140 29.127 S2/S3 1.095 438 1.533 Jumlah 231.264 226.227 457.491


c. Kesehatan

Indikator kesehatan merupakan salah satu indikator yang

menentukan IPM suatu daerah. Besaran yang dapat menunjukkan baik

buruknya derajat kesehatan antara lain angka kematian bayi, angka


commit to user

72

kematian ibu maternal, umur harapan hidup, angka kesakitan terhadap

penyakit tertentu, prevalensi balita bergizi baik dan sebagainya.

Pada tahun 2010 jumlah kasus kematian bayi per 1000

kelahiran hidup adalah tujuh kasus, sementara kasus kematian ibu

maternal adalah 50 kasus dalam 100.000 kelahiran hidup. Penduduk

Kota Surakarta pada tahun 2010 memiliki harapan hidup hingga usia

72 tahun yang ditunjukkan dengan besaran umur harapan hidup 71,7

tahun (dibulatkan 72 tahun). Status gizi balita yang menentukan

kualitas SDM di masa depan sudah menunjukkan gejala yang baik,

terbukti dengan angka prevalensi balita bergizi baik yang mendekati

angka 100% yaitu 80,22%.

Penyakit demam berdarah dengue masih menjadi momok yang

menakutkan masyarakat. Penyakit ini merupakan salah satu penyakit

yang dapat mengakibatkan kematian, sehingga perlu penanganan yang

ekstra. Sejauh ini penanganan terhadap penyakit DBD di Kota

Surakarta telah menunjukkan hasil yang maksimal, terbukti dengan

rendahnya angka kesakitan DBD di kota ini pada tahun 2010 yaitu

terdapat 184 kasus baru penyakit DBD per 100.000 penduduk.

Gambaran umum indikator kesehatan di Kota Surakarta dapat

ditunjukkan oleh tabel sebagai berikut:


commit to user

73

Tabel 4. 6 Indikator Kesehatan di Kota Surakarta

Tahun 2010

Indikator Cakupan (tahun) Angka Kematian Bayi 7,05 Angka Kematian Ibu Maternal 49,61 Umur Harapan Hidup 71,7 Angka Kesakitan DBD 183,66 Prevalensi Balita Bergizi Baik 80,22


d. IPM (Indeks Pembangunan Manusia)

Kota Surakarta merupakan kota dengan IPM yang paling tinggi

dibandingkan kabupaten/kota lain di Jawa Tengah yaitu 76,0. IPM

terdiri dari beberapa indikator yaitu angka harapan hidup (71,7 tahun

dibulatkan 72 tahun); angka melek huruf (95,8%); rata-rata lama

sekolah (9,8 tahun dibulatkan 10 tahun) serta pengeluaran riil per

kapita disesuaikan (Rp. 638.400,00) (Jawa Tengah dalam Angka

2010).

Sama halnya dengan tahun 2010, pada tahun 2009 penduduk

Kota Surakarta memiliki harapan hidup hingga usia 72 tahun yang

ditunjukkan dengan besaran umur harapan hidup 71,7 tahun

(dibulatkan 72 tahun). Angka melek huruf menunjukkan bahwa

sebagian besar penduduk di Kota Surakarta, yaitu mencapai 95,8%

dapat membaca dan menulis. Penduduk Kota Surakarta rata-rata

mengenyam pendidikan dasar yang ditunjukkan dengan besaran rata-

rata lama sekolah sebesar 9,8 tahun dibulatkan 10 tahun. Pengeluaran


commit to user

74

riil per kapita disesuaikan adalah sebesar Rp. 638.400,00, artinya

penduduk Surakarta rata-rata telah lepas dari Garis Kemiskinan yang

ditetapkan oleh BPS yaitu Rp.154.000 per kapita per bulan (Jawa

Tengah dalam Angka 2010). IPM kabupaten /kota di Jawa Tengah

selengkapnya dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:


commit to user

75

Tabel 4.7 Indeks Pembangunan Manusia

Menurut Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Tahun 2010

No Kabupaten/Kota Angka Harapan Hidup (tahun)

Angka Melek Huruf (%)

Rata-rata Lama

Sekolah (tahun)

Pengeluaran Riil per Kapita

Disesuaikan (Ribu Rp.)

IPM

1 Kab. Cilacap 69,5 90 6,5 719 70,5 2 Kab. Banyumas 69,4 93,3 6,9 721,5 71,7 3 Kab. Purbalingga 68,5 93 6 720,1 69,3 4 Kab. Banjarnegara 68,2 85 5,8 720,8 67,3 5 Kab. Kebumen 68,7 89,4 6,5 718,9 68,9 6 Kab. Purworejo 68,9 86,9 7 723 69,1 7 Kab. Wonosobo 68,9 85,6 5,7 719,3 69,6 8 Kab. Magelang 69,7 90,5 6,7 719,1 69,9 9 Kab. Boyolali 70 84,5 7,1 719,5 71

10 Kab. Klaten 70,7 85,5 7,7 637,2 71,4 11 Kab. Sukoharjo 69,7 87,2 7,8 735,2 71,2 12 Kab. Wonogiri 71,9 79,1 6,1 731,5 69 13 Kab. Karanganyar 71,8 81,5 7 737 72,7 14 Kab. Sragen 71,7 73 5,9 720,2 66,6 15 Kab. Grobogan 69 86,8 6,2 717,6 70,1 16 Kab. Blora 70,9 82,3 5,9 717 67,9 17 Kab. Rembang 69,1 88,2 5,9 726,1 69 18 Kab. Pati 72,6 84,3 6,4 732,8 70,9 19 Kab. Kudus 69,2 89,5 7,3 721,6 70 20 Kab. Jepara 70,2 87,2 6,9 720,3 69,6 21 Kab. Demak 69,5 89,3 6,6 719,3 69,4 22 Kab. Semarang 72,1 91,6 7 722,9 71,9 23 Kab. Temanggung 72 93,2 6,5 722,2 71,8 24 Kab. Kendal 66,7 88,4 6 722,5 67,5 25 Kab. Batang 69,1 85,1 5,8 718,8 67,6 26 Kab. Pekalongan 67,7 86,4 6 730,2 68,2 27 Kab. Pemalang 66,4 85,5 5,8 720,4 66,3 28 Kab. Tegal 67,4 86,4 6,2 722 67,5 29 Kab. Brebes 66,3 80,1 4,9 719,7 64,3 30 Kota Magelang 69,7 94,5 10 738,9 74,7 31 Kota Surakarta 71,7 95,8 9,8 738,4 76 32 Kota Salatiga 70,3 95,2 9,5 738 74,8 33 Kota Semarang 71,8 95,1 9,6 733,2 79,3 34 Kota Pekalongan 69,1 94,7 8,3 722 73,9 35 Kota Tegal 67,9 91,4 7,8 739 72,4 Jawa Tengah 70,6 87,4 6,6 721,4 72,3

Sumber: Jawa Tengah dalam Angka 2010


commit to user

76

B. Analisis Deskriptif

1. Distribusi Pendapatan Orang Tua Responden

Tabel 4.8 Distribusi Pendapatan Orang Tua Responden

Pendapatan Per Kapita Per Bulan (dalam Ribuan Rupiah) Jumlah Persentase

0 – 500 43 21,5% 500 - 1000 63 31,5% 1000 - 1500 47 23,5% 1500 - 2000 21 10,5% 2500 - 3000 26 13%

Total 200 100% Sumber: Data Diolah, 2010

Dari tabel di atas 43 responden memiliki orang tua dengan

pendapatan per bulan antara Rp 0-Rp.500.000,00 dengan prosentase

sebesar 21,5% dari total responden pada interval kelas ke-1 merupakan

kelas yang mempunyai jumlah terbanyak ke-3 setelah interval kelas ke-2

dan interval kelas ke-3. Interval kelas dengan pendapatan orang tua

responden antara Rp 500.000,00 - Rp 1000.000,00 terdapat 63 orang

(31,.5% dari total responden). Jumlah responden pada interval kelas ke-3

yaitu pendapatan orang tua per bulan antara Rp1000.000,00 -

Rp1.500.000,00 berjumlah 47 orang jika diprosentasikan sebesar 23,5%.

Pendapatan orang tua responden per bulan antara Rp 1.500.000,00-Rp

2000.000,00 berjumlah 21 orang (10,5% dari total responden), interval ini

merupakan jumlah terkecil. Pada interval kelas ke-5 yaitu kelas dengan

pendapatan orang tua antara Rp 2000.000,00-Rp 3000.000,00 interval ini

terdapat 26 orang dan jika diprosentasekan sebesar 13% dari keseluruhan


commit to user

77

responden. Jika digambarkan dalam bentuk gambar adalah sebagai

berikut;

0102030405060708090

100

0-500

500-1000

1000-1500

1500-2000

2500-3000

Gambar 4.1 Distribusi Tingkat Pendapatan

Orang Tua Responden

Hasil pengolahan data mengenai pendapatan orang tua dan status

responden dapat dijelaskan dengan tabel sebaga berikut;

Tabel 4.9 Distribusi Status Responden Berdasar

Pendapatan orang Tua

Pendapatan Status

Total Anjal Bukan Ajal

EKO (dalam ribuan

rupiah)

0 – 500 37 6 43 500 - 1000 49 14 63 1000 - 1500 2 45 47 1500 - 2000 1 20 21 2500 - 3000 0 26 26

Total 100 100 200 Sumber: Data Primer diolah, 2010

Dari data di atas setelah dibandingkan menunjukan bahwa

pendapatan per bulan orang tua mempengaruhi seseorang menjadi anak

jalanan, terbukti dari responden yang berstatus anak jalanan 97 dari 100


commit to user

78

responden anak jalanan berasal dari orang tua dengan pendapatan per

bulan orang tua antara Rp 0-Rp 500.00,00 dan Rp500.000,00-

Rp1000.000,00 dan dari responden berstatus bukan anak jalanan setelah

dibandingkan, kebanyakan dari mereka berasal orang tua yang memiliki

pendapatan antara interval kelas ke-3, 4 dan 5 yang berarti secara ekonomi

antara interval tersebut dikategorikan mampu.

2. Distribusi Jumlah Saudara Kandung Responden

Data dari lapangan diperoleh distribusi jumlah saudara kandung

responden yang memiliki satu orang sudara kandung berjumlah 27 orang

(13,5%). Terdapat 8 responden tidak memiliki saudara kandung (4%).

Lima puluh tujuh responden memiliki dua orang saudara kandung

(28,5%), distribusi terbanyak terdapat pada responden dengan tiga orang

saudara kandung yaitu berjumlah 71 responden (35,5%). Dua puluh

sembilan responden mempunyai empat saudara kandung (14,5%) dan 8

responden memiliki 5 orang saudara kandung (4%). Data diatas dapat

dijelaskan dangan tabel sebagai berikut;

Tabel 4.10 Distribusi Jumlah Saudara Kandung

Responden Jumlah Saudara

Kandung Jumlah Persentase

0 8 4% 1 27 13,5% 2 57 28,5% 3 71 35,5% 4 29 14,5% 5 8 4%

Total 200 100% Sumber: Data Primer Diolah, 2010


commit to user

79

Dari tabel diatas dapat digambarkan dengan gambar di bawah ini

0102030405060708090

100

0

1

2

3

4

5

Gambar 4.2 Distribusi Jumlah Saudara Kandung

Responden

Data yang diperoleh dari lapangan, dihasilkan distribusi sebagai

berikut, dijelaskan dalam tabel di bawah ini;

Tabel 4.11 Distribusi Status Responden Berdasar

Jumlah Saudara Kandung

Kriteria

Status

Total Anak Jalanan

Bukan Anak

Jalanan SDR

(orang) 0 0 8 8 1 10 17 27 2 25 32 57 3 42 29 71 4 19 10 29 5 4 4 8

Total 100 100 200 Sumber: Data Primer Diolah, 2010

Setelah dibandingkan, membuktikan jumlah saudara kandung tidak

berpengaruh terhadap seseorang menjadi anak jalanan. Data yang diolah

menunjukan antara responden dengan status anak jalanan dan bukan anak


commit to user

80

jalanan disetiap interval jumlah saudara kandung hampir serupa atau

dengan kata lain tidak terdapat berbedaan jumlah yang signifikan.

3. Distribusi Tingkat Pendidikian Orang Tua Responden

Data distribusi tingkat pendidikan orang tua responden diperoleh 26

responden (13% dari total responden) memiliki orang tua dengan

pendidikan Sekolah Dasar, 63 responden (31,5% dari total responden)

mempunyai orang tua berpendidikan SLTP, 68 responden (34% dari total

responden) mempunyai orang tua berpendidikan SLTA, untuk responden

dengan pendidikan D1 berjumlah 8 orang (4% dari total responden), 23

orang (11,5% dari total responden) memiliki orang tua dengan pendidikan

D3 dan 16 orang (6% dari total responden) berasal dari orang tua

berpendidikan S1. Data diatas dapat dijelaskan dengan tabel sebagai

berikut;

Tabel 4.12 Distribusi Tingkat Pendidikan Orang Tua

Responden.

Pendidikan Jumlah Presentasi 6 26 13% 9 63 31,5% 12 68 34%

12,5 8 4% 15 23 11,5% 16 12 6%

Total 200 100%

Data diatas dapat di jelaskan dengan gambar sebagai berikut;


commit to user

81

Gambar 4.3 Distribusi Tingkat Pendidikan Orang Tua

Responden

Setelah dibandingkan antara data dari status anak jalanan dengan

bukan anak jalanan membuktikan tingkat pendidikan orang tua

mempengaruhi seseorang menjadi anak jalanan. Data dari 100 anak

jalanan sebagian besar orang tuanya berpendidikan rendah yaitu

mempunyai pendidikan SD dan SMP. Dua puluh dua dari dua puluh enam

responden yang mempunyai orang tua dengan pendidikan SD berstatus

anak jalanan dan responden yang memiliki orang tua berpendidikan SLTP,

dari 63 orang, sebanyak 50 orang menjadi anak jalanan. Setelah

dibandingkan data dari responden dengan status bukan anak jalanan,

membuktikan sebagian besar dari mereka memiliki orang tua

berpendidikan relatif lebih tinggi, yaitu antara SLTA – S1. dengan

tabulasi, pendidikan orang tua responden pada tingkat SLTA berjumlah 68

orang dan dari data tersebut hanya 21 orang yang menjadi anak jalanan.

Tingkat pendidikan D1-S1 berjumlah 43 orang dan keseluruhanya tidak

0

20

40

60

80

100

6

9

12

12,5

15

16


commit to user

82

menjadi anak jalanan. Dari hasil analisis diatas dapat dijelaskan dalam

tabel sebagai berikut;

Tabel 4.13 Distribusi Status Responden

Berdasar Pendidikan Orang Tua

Kriteria Status

Total Anjal Bukan Anjal

6 22 4 26 9 57 6 63

DIK 12 21 47 68 (tahun) 12,5 0 8 8

15 0 23 23 16 0 12 12 Total 100 100 200

4. Distribusi Status Pekerjaan Orang Tua Responden

Distribusi status pekerjaan orang tua responden dapat dijelaskan pada

tabel sebagai berikut;

Tabel 4.14 Distribusi Status Pekerjaan Orang Tua

Responden

Status Pekerjaan Orang Tua Jumlah Persentase

Non Formal 186 93% Formal 14 7% Total 200 100%

Sumber: Data Primer Diolah, 2010

Data dari responden mengenai status pekerjaan orang tua, dari 200

responden 14 orang mempunyai orang tua bekerja di sektor formal

(Pegawai Negri Sipil) jika diprosentasekan sebesar 7% dan responden

memiliki orang tua yang bekerja disektor non formal (swasta) sebanyak

186 responden, jika diprosentasekan sebesar 93%.


commit to user

83

Dari penjelasan ditas dapat dideskripsikan dengan gambar di bawah

ini;

0102030405060708090

100

Formal

Non Formal

Gambar 4.4 Status Pekerjaan Orang Tua

Responden

Dari data yang didapat dari lapangan, dapat dijelaskan dengan tabel

sebagai berikut;

Tabel 4.15 Distribusi Status Anak Jalanan dan

Bukan Anak Jalanan Berdasar Pada Pekerjaan Orang Tua

Kriteria

Status Total Anjal Bukan Anjal

KRJ Non Formal 100 86 186 Formal 0 14 14 Total 100 100 200

Sumber: Data Primer diolah, 2010

Berdasar data yang diolah menunjukan status pekerjaan orang tua

tidak mempengaruhi seseorang menjadi anak jalanan, meskipun dari 100

responden berstatus anak jalanan orang tuanya bekerja di sektor non

formal namun jika dibandingkan dengan data dari responden berstatus


commit to user

84

bukan anak jalanan, terbukti dari 100 responden dengan status bukan anak

jalanan 86 orang diantaranya memiliki orang tua yang bekerja di sektor

non formal (swasta).

C. Analisis Statistic

a. Model Logit (The Logistic Probability Distribution Function)

Faktor-faktor yang diduga mampu mempengaruhi seseorang

menjadi anak jalanan dalam penelitian ini diuji dengan model statistik

logistic regression, dalam penelitian selanjutanya digunakan teknik

binary Logistic Regression dengan dua kategori binomial pada variabel

dependennya (1=jika menjadi anak jalanan, 0=jika tidak menjadi anak

jalanan) Model ini berusaha untuk menjelaskan faktor-faktor yang

mempengaruhi seseorang menjadi anak jalanan di Kota Surakarta.

Sebagaimana diterangkan dalam Bab III bahwa hipotesis

penelitian ini adalah diduga variabel pendapatan orang tua, jumlah

saudara kandung, tingkat pendidikan orang tua, dan status pekerjaan

orang berpengaruh terhadap seseorang menjadi anak jalanan di Kota

Surakarta (anak jalanan dipengaruhi oleh pendidikan orang tua, jumlah

saudara kandung, tingkat pendidikan orang tua dan status pekerjaan

orang tua). Hasil dari pengujian hipotesa tersebut akan menjawab tujuan

penelitian ini yaitu menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi

seseorang menjadi anak jalanan.


commit to user

85

Tabel 4.16 Model Logit

Model Summary

Step -2 Log likelihood

Cox & Snell R

Square

Nagelkerke R

Square

1 119.002a .547 .729

a. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum

iterations has been reached. Final solution cannot be found.

Tebel 4.17

Hosmer and Lemeshow Test


Step Chi-square df Sig.

1 576.549 8 .000

Nilai -2 Log likelihood = 119.002, jika -2 Log likelihood < X2

tabel dengan df n-q (200-4) = 196 , maka Ho diterima, berarti model

fit/sesuai dengan data.

Jika nilai X2 tabel dengan df = 196 dan a = 0,05 sebesar 44,95.

Karena -2 Log likelihood = 119,002 < 44,95 maka Ho diterima yang

berarti model sudah sesuai / fit dengan data.

Ketetapan model juga dapat dilihat dari nilai Nagelkerke R2 =

0,729. Nilai Nagelkerke R2 dapat ditafsirkan sebagaimana R2 dalam

metode OLS, yaitu bahwa variabel X dapat menjelaskan variabel Y

sebesar 72,9 %. Ketepatan model juga dapat dilihat dari Hosmer and

Lemenshow Test. Jika signifikansi > 0,05 maka model dinilai fit/sesuai

dengan data.


commit to user

86

Tabel 4.18 Hasil B dan Test run Wald

Variables in the Equation

B S.E. Wald Df Sig. Exp(B)

Step 1a x1 -.531 .002 19.925 1 .003 1.000

x2 .401 .228 3.086 1 .079 1.494

x3 -.414 .148 7.788 1 .005 .661

x4 -.915 8.150E3 .000 1 .998 .438

Constant 7.181 1.579 20.669 1 .000 1.314E3

a. Variable(s) entered on step 1: x1, x2, x3, x4.

Nilai koefisien b diatas pendapatan orang tua (-0,531), saudara

kandung (0,401), tingkat pendidikan orang tua (-0,414), dan status

pekerjaan orang tua (-0,995).

Jika di masukan dalam model

b=Y 0 + b 1 X1+ b 2 X2 + b 3 X3 + 4b X4 + e

Y= ln =-

)1

(Pi

Pi 7,181-0,531 (PNDOR) + 0,401 (SDR) -

0,414(DIKOR) – 0,915 (STAT)+ e

Keterangan:

Y = anak jalanan

X1 = tingkat pendapatan orang tua

X2 = jumlah saudara kandung

X3 = tingkat pendidikan orang tua

X4 = status pekerjaan orang tua

Dari model diatas dapat dijelaskan bahwa, dalam angka konstan

7,181 variabel pendapatan orang tua mempunyai korelasi negatif,


commit to user

87

variabel jumlah saudara kandung mempunyai korelasi positif, tingkat

pendidikan orang tua mempunyai korelasi negatif dan status pekerjaan

orang tua mempunyai korelasi negatif terhadap variabel dependen

(probabilitas menjadi anak jalanan)

b. Tes Run Wald-Wolfowitz ( T test )

Tes ini digunakan untuk menguji signifikansi hipotesis

komparatif dua sampel independen bila datanya berbentuk ordinal dan

disusun dalam bentuk run.

Dalam logistik uji t digantikan dengan uji Wald. Signifikansi

Wald tabel variabel pendapatan orang tua sebesar 19,625 dengan

signifikansi 0,03 atau 0,3 persen, ini berarti kemungkinan menerima Ho

sebesar 0,3 persen dan kemungkinan menerima Ha sebesar 99,7 persen.

Hal ini berarti pengaruh pendapatan orang tua terhadap seseorang

menjadi anak jalanan signifikan. Dengan demikian hasil penelitian

sesuai dengan teori bahwa pendapatan orang tua berpengaruh terhadap

kondisi anaknya.

Wald tabel variabel saudara kandung sebesar 3,086 dengan



Hal ini berarti pengaruh saudara kandung terhadap seseorang menjadi

anak jalanan signifikan.

Wald tabel variabel pendidikan orang tua sebesar 7,788 dengan


commit to user

88



Hal ini berarti pengaruh pendidikan orang tua terhadap seseorang

menjadi anak jalanan signifikan.

Wald tabel variabel status pekerjaan orang tua 0,00 dengan

signifikansi 998 atau 9,98 persen, ini berarti kemungkinan Ho diterima

sebesar 9,98 persen dan kemungkinan Ha ditolak sebesar 99,58 persen.

Hal ini berarti pengaruh status pekerjaan orang tua tidak signifikan.

c. Uji Secara Bersama-sama (F Statistic)

Uji secara bersama-sama menggunakan uji F untuk mengetahui

apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap

variabel dependen. Dengan kata lain uji F digunakan untuk mengetahui

apakah variabel pendapatan orang tua, jumlah saudara kandung, tingkat

pendidikan orang tua, dan status pekerjaan orang tua secara bersama-

sama berpengaruh terhadap probabilitas seseorang menjadi anak jalanan.

Kriteria pengujian F statistik adalah sebagai berikut:

F statistik > F kritis ® H0 ditolak

F statistik < F kritis ® H0 diterima

Nilai F kritis pada tabel ditentukan oleh level of significance (α)

tertentu dan degree of freedom N1/N2. N1 merupakan jumlah variabel

independent yang terdapat dalam persamaan regresi logit, sedangkan N2

merupakan jumlah observasi dikurangi jumlah variabel termasuk


commit to user

89

konstanta. Setelah dihitung angka F statistik menunjukan angka 0,0258.

Hasil pengolahan data dengan program SPSS 16.0 menunjukkan

nilai F statistik sebesar 58.383 maka dapat disimpulkan bahwa secara

bersama-sama variabel pendapatan orang tua, jumlah saudara kandung,

tingkat pendidikan orang tua dan status pekerjaan orang tua secara

bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap probabilitas seseorang

menjadi anak jalanan.

d. Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi diartikan sebagai seberapa besar variabel–

variabel independent dapat mempengaruhi variabel dependen atau

seberapa besar variasi variabel–variabel independen dapat menjelaskan

variasi variabel dependen. Dari hasil regresi ditemukan bahwa besarnya

koefisien determinasi dilihat dari nigelkerke R square adalah 0,729

artinya 72,9 % variasi dalam variabel anak jalanan dapat dijelaskan oleh

variasi variabel pendapatan orang tua, jumlah saudara kandung,

pendidikan orang tua, status pekerjaan orang tua, sisanya 27,1 %

dijelaskan oleh variabel di luar model.


commit to user

90

D. Uji Ekonometrika (Uji Asumsi Klasik )

Persamaan yang baik dalam ekonometrika harus memiliki sifat BLUE

(Best Linear Unbiased Estimator) (Gujarati,1999:153). Untuk mengetahui

apakah persamaan sudah memiliki sifat BLUE maka perlu dilakukan uji

asumsi klasik yang meliputi multikolinearitas, heteroskedastisitas dan

autokorelasi.

1. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah variabel

independen saling berkorelasi. Uji multikolinieritas dilakukan dengan Uji

VIF (Varians Inflating Factors), jika nilai tolerance < 0,01 dan nilai VIF

> 10 maka tidak terjadi multikolinieritas. Berikut adalah hasil pengujian

multikolinearitas :

Tabel 4.19 Hasil Pengujian Multikolinearitas

No Variabel Independen Tolerance VIF 1. Pendapatan Orang Tua (X1) 0,462 2.164 2. Saudara Kandung (X2) 0.943 1.060 3. Pendidikan Orang Tua (X3) 0.453 2.207 4. Status Pekerjaan Orang Tua (X4) 0.805 1.243

Sumber: data primer diolah, 2010

Berdasarkan tabel di atas diketahui, pengujian multikolinieritas

dari masing-masing variabel independen diperoleh nilai tolerance < 0,01

dan nilai VIF > 10. Hasil pengujian ini menunjukkan satu atau lebih

variabel independen tidak dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari


commit to user

91

variabel independen lainnya, artinya model regresi tidak terdapat

permasalahan multikolinearitas, jadi asumsi multikolinearitas terpenuhi.

2. Uji Heteroskedastisitas

Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada model

regresi dalam penelitian ini dilakukan dengan uji park, dengan ketentuan

apabila nilai thitung < ttabel dan nilai Sig > taraf signifikan (α) = 0,05, maka

H0 diterima artinya data variabel pendapatan orang tua (X1), saudara

kandung (X2), pendidikan orang tua (X3), dan status pekerjaan orang tua

(X4), terjadi heteroskedastisitas. Langkah-langkah pengujiannya yaitu

dengan meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen.

Apabila variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi

variabel dependen (absolut residual) maka ada indikasi terjadi

heteroskedastisitas. Berikut adalah hasil pengujian heteroskedastisitas.

Tabel 4.20 Uji Heteroskedastisitas

No Variabel Independen thitung Sig 1. Pendapatan Orang Tua(X1) 0.969 .334 2. Saudara Kandung(X2) -1.756 .081 3. Pendidikan Orang Tua(X3) 0.427 .670 4. Status Pekerjaan Orang Tua(X4) -1.796 .074

Sumber: data primer diolah, 2010

Dari hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan uji Park

diketahui bahwa masing-masing variabel independen terbukti tidak

signifikan, karena nilai thitung > ttabel (2,42) dan nilai Sig tabel < taraf

signifikan (α) = 0,05. Dengan demikian disimpulkan bahwa model regresi


commit to user

92

yang digunakan dalam penelitian ini tidak terjadi masalah

heteroskedastisitas, jadi asumsi heteroskedastisitas terpenuhi.

3. Uji Autokorelasi

Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dideteksi

dengan uji Durbin-Watson (DW). Dari uji Durbin-Watson diperoleh nilai

DW =2,095, dan nilai tersebut berada di dearah C pada kurva Durbin

Watson .Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi yang

dihasilkan tidak terjadi masalah autokorelasi, jadi asumsi autokorelasi

terpenuhi.

f ( d )

a b c d e

0 dL=1,78 dU=1,81 2 4-dU1,81 4 – dL =1,78 4

Gambar. 4.5 Hasil Uji Auto Korelasi Dengan

Menggunakan Kurva Durbin Watson


commit to user

93

E. Interprestasi Ekonomi

1) Pendapatan Orang Tua

Pada tingkat kesalahan 5%, pendapatan orang tua mempunyai korelasi

negatif dan secara signifikan mempengaruhi probabilitas menjadi anak

jalanan. Berarti apabila pendapatan naik maka probabilitas seseorang

menjadi anak jalanan menurun, jika variabel lain selain pendapatan orang

tua konstan, pada angka konstan 7,181 diperoleh angka koefisien

pendapatan orang tua sebesar (-0,531), hal ini menunjukan jika

pendapatan orang tua naik sebesar Rp 1000.000,00 maka penurunan angka

probabilitas seseorang menjadi anak jalanan secara signifikan sebesar

0,53%. Dengan demikian hasil penelitiaan sesuai dengan penelitian

(Beams dalam Nugroho, 2006; Corcoran dan Chaudry, 1997). Dengan

pendapatan yang rendah maka sangat memungkinkan seorang anak dari

keluarga miskin menjalani kehidupan yang tidak layak karena

keterbatasan dalam memperoleh kehidupan yang lebih baik.

2) Saudara Kandung

Pada tingkat kesalahan 5%, saudara kandung mempunyai korelasi

positif dan secara signifikan mempengaruhi probabilitas menjadi anak

jalanan, berarti apabila saudara kandung bertambah maka probabilitas

seseorang menjadi anak jalanan turun, jika variabel lain selain variabel

saudara kandung konstan, pada angka konstan 7,181 diperoleh angka

koefisien pendapatan orang tua sebesar (0,401), hal ini manunjukan jika


commit to user

94

saudara kandung bertambah 1 orang, maka probabilitas seseorang menjadi

anak jalanan naik secara signifikan sebesar 0,4 %. Dengan demikian hasil

penelitian sesuai dengan teori demografi yang dikemukakan oleh Malthus,

bahwa tingginya jumlah anggota keluarga dan hasrat mempunyai anak

semakin meningkatkan beban ketergantungan. Beban ketergantungan yang

tinggi dapat ditafsirkan pengeluaran yang semakin besar dan apabila

pengeluaran semakin besar dengan asumsi orang yang bekerja cenderung

tetap menyebabkan penurunan tingkat kesejahteraan.

3) Pendidikan Orang Tua

Pada tingkat kesalahan 5%, pendidikan orang tua mempunyai korelasi

negatif dan secara signifikan mempengaruhi probabilitas menjadi anak

jalanan, berarti apabila pendidikan orang tua naik maka probabilitas

seseorang menjadi anak jalanan turun, jika variabel lain selain pendidikan

orang tua konstan, pada angka konstan 7,181 diperoleh angka koefisien

pendapatan orang tua sebesar (-0,414), hal ini manunjukan jika

pendidikan orang tua turun 1 tahun, maka probabilitas seseorang menjadi

anak jalanan naik secara signifikan sebesar 0,41%. Dengan demikian hasil

dari penelitian sesuai dengan penelitian yang dilakukan Kalugina;

Montmarqutte dan Sofer (2004). Mereka menemukan bahwa semakin

tinggi pendidikan kepala rumah tangga maka probabilitas rumah tangga

tersebut menjadi miskin semakin kecil.


commit to user

95

4. Status Pekerjaan Orang Tua

Pada tingkat kesalahan 5%, status pekerjaan orang tua mempunyai

korelasi negatif namun tidak signifikan mempengaruhi probabilitas

menjadi anak jalanan. Berarti apabila jumlah orang tua yang bekerja di

sektor formal naik maka probabilitas menjadi anak jalanan turun. Data

yang diolah menghasilkan angka koefisien status pekerjaan orang tua

sebesar (-0,915), berarti apabila variabel lain selain status pekerjaan orang

tua kostan jika jumlah orang tua yang bekerja di sektor formal naik

sebesar 1% maka probabilitas seseorang menjadi anak jalanan turun secara

tidak signifikan sebesar 0,92%. Status pekerjaan tidak berpengaruh

signifikan terhadap probabilitas seseorang menjadi anak jalanan, hal ini

mungkin dikarenakan faktor X yang menyebabkan seseorang memilih

tidak menjadi anak jalanan. Hal ini mungkin dipengaruhi oleh faktor

budaya malu, sehingga seseorang lebih memilih tidak menjadi anak

jalanan.


commit to user

96

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan

Berdasarkan penelitian mengenai analisis probabilitas anak jalanan di

Kota Surakarta dengan perameter pendapatan orang tua, jumlah saudara

kandung tingkat pendidikan orang tua dan status pekerjaan orang tua, dapat

diambil kesimpulan sebagai berikut:

1. Pendapatan orang tua mempunyai korelasi negatif dan berpengaruh

signifikan terhadap probabilitas seseorang menjadi anak jalanan di Kota

Surakarta. Jika pendapatan naik sebesar Rp 1000.000,00 maka probabilitas

menjadi anak jalanan turun sebesar 0,53%.

2. Jumlah saudara kandung mempunyai korelasi positif dan berpengaruh

signifikan terhadap probabilitas anak jalanan di Kota Surakarta. Jika

jumlah saudara bertambah 1 orang maka probabilitas menjadi anak jalanan

naik sebesar 0,40%.

3. Tingkat pendidikan orang tua mempunyai korelasi negatif dan

berpengaruh signifikan terhadap probabilitas anak jalanan di Kota

Surakarta. Jika tingkat pendidikan orang tua naik 1 tahun maka

probabilitas menjadi anak jalanan turun sebesar 0,41%.

4. Status pekerjaan orang tua tidak signifikan mempengaruhi probabilitas

seseorang untuk menjadi anak jalanan.

96


commit to user

97

5. Dalam penelitian ini variabel yang paling signifikan mempengaruhi

probabilitas seseorang menjadi anak jalanan adalah variabel pendapatan

orang tua, yakni sebesar 99,7%.

6. Di penelitian ini sebesar 72,9% veriabel dependen (probabiltas menjadi

anak jalanan) dapat menjelaskan variabel independent (pendapatan orang

tua, jumlah saudara kandung, pendidikan orang tua, dan status pekerjaan

orang tua) dan sebesar 27,1% dijelaskan variabel independent di luar

model (e).

B. Saran

Berdasarkan hasil penelitian ini, saran yang dapat penulis berikan

adalah sebagai berikut

1. Dikarenakan pada penelitian ini variabel yang paling berpengaruh

terhadap probabilitas seseorang menjadi anak jalanan adalah pendapatan

orang tua, maka di harapkan adanya penambahan penghasilan terhadap

masyarakat yaitu dengan mengoptimalkan investasi yang ada di Kota

Surakarta, dengan demikia jika terdapat peningkatan dan pengobtimalan

investasi maka kesempatan masyarakat untuk mendapatkan pekerjaan dan

memperoleh pendapatan yang layak untuk penghidupan.

2. Penelitian ini membuktikan bahwa pendidikan berpengaruh terhadap

probabilitas seseorang menjadi anak jalanan, maka dari itu di sarankan

agar semua masyarakat yang ada di Kota Surakarta mendapatkan

pendidikan yang memadai baik pendidikan formal ataupun non formal.


commit to user

98

PEMKOT Surakarta di harapkan menaikan anggaran APBD untuk sektor

pendidikan.

3. Dikarenakan dalam penelitian ini jumlah saudara kandung berpengaruh

terhadap keberadaan anak jalanan maka program untuk menekan jumlah

penduduk harus tetap dijalankan, yakni dengan mengoptimalkan program

KB dengan tujuan menyeimbangkan antara laju jumlah penduduk dengan

kemajuan perekonomian.

4. Diharapkan pada Dinas sosial Kota Surakarta selaku Dinas yang

menangani permasalahan sosial, dapat membina dan membekali anak-

anak jalanan sesuai dengan bakat dan minat dari anak-anak jalanan yang

nantinya anak-anak jalanan tidak lagi berada di jalanan.


commit to user

Daftar pustaka

Abdulsyani.1994. Sosiologi Skematika, Teori dan Terapan.Jakarta.Puri Aksara. Corcoran, Mary E dan Ajay, Chaudry. 1997. The Dynamic of Childood Poverty.

Summer/FALL Vol.7 No.2 diakses di www.futureofchildren.org Gujarati, Damodar N. 2003. Basic Econometric Fourth Edition. New York: McGraw Hill Gujarati, Damodar N. 1995. Ekonometrika Dasar terjemahan. Jakarta: Erlangga Harper, Caroline; Rachel Marcus dan Karen Moore. 2002. Enduring Poverty and the Conditions of Childhood Lifecourse and Intergenerational Poverty Hulme, David and Andy McKay.2005. Identifying and Measuring Chronic Poverty: Beyond Monetary Measures. Conference Paper diakses di www.undp.org/povertycentre Kuncoro, M.1997. Ekonomi Pembangunan Teori, Masalah, dan

Kebijakan.Jogjakarta. AM, YKPN. Mubyarto Dr. Prof. 2000. Membagun Sistem Ekonomi. Yogyakarta. BPFE Mubyarto dan Soeratno. 1976. Metodologi Penelitian Ekonomi. Yogyakarta:

Program pasca Sarjana FE UGM Nugroho, Joko.2006.”Studi Peluang Keberhasilan Ekonomi Keturunan

Keluarga Miskin: Studi Kasus Di Kalurahan KadipiroKecamatan Banjarsari, Kota surakarta”.Thesis MSi Tidak Dipublikasikan.Malang:Universitas Brawijaya.

Rusmana, Aep. 2005. Kajian Indeks BPS Tentang Kemiskinan diakses di

http://ditppk.depsos.go.id/html/modules.php?name=News&file=article&sid=21


commit to user

Sahdan, Gregorius. 2005. Menanggulangi Kemiskinan Desa diakses di www.jurnalekonomirakyat.org Sarwoko. 2007. Statistik Inferensi untuk Ekonomi dan Bisnis. Yogyakarta: Andi Soerjono. Soekamto. 2002 . Sosiologi Suatu Pengantar. Jakarta. Bina Aksara Sukirno. Sadono. 1985. Proses Masalah, dan Dasar Kebijakan. Jakarta. Bima Grafika Skoufias, Emmanuel, Asep Suryahadi and Sudarno Sumarto, 2000. Changes in

Household Welfare, Poverty and Inequality During The Crisis. Bulletin of Indonesian Economic Studies. Vol. 36 No. 2, Agustus 2000: 97–114.

Suryawati, Chriswardani. 2005. Memahami Kemiskinan Secara Multidimensional. JMPK Vol. 08/No.03/September/2005 diakses di www.google.com

Tambunan, Tulus, 2006. Economic Growth, Institutions, and Poverty Reduction: The Indonesian Case . Kajian Ekonomi. Vol. 5 No. 1, 2006: 1–2. Transmissions diakses di www.futureofchildren.org

Todaro, M. P. 2000. Ekonomi Pembangunan di Dunia Ketiga Jilid 1. Jakarta: Erlangga


commit to user

Lampiran


commit to user

NO KODE OBS PENDAPATAN ORANG TUA (Ribuan Rp) JUMLAH SAUDARA (Orang) PENDIDIKAN ORANG TUA PEKERJAAN ORANG TUA STATUS RESPONDEN1 1 500000 3 SMP Swasta Anak Jalanan2 2 1200000 3 SMA Swasta Bukan anjal3 3 800000 1 SD Swasta Anak Jalanan4 4 700000 4 SMP Swasta Anak Jalanan5 5 2500000 4 S1 PNS Bukan anjal6 6 2000000 3 D3 Swasta Bukan anjal7 7 800000 4 SMA Swasta Anak Jalanan8 8 2000000 5 D3 Swasta Bukan anjal9 9 600000 2 SMP Swasta Anak Jalanan10 10 1200000 1 SMA Swasta Bukan anjal11 11 2500000 2 D3 Swasta Bukan anjal12 12 700000 3 SMP Swasta Anak Jalanan13 13 1600000 2 SMA Swasta Bukan anjal14 14 1500000 3 D1 Swasta Bukan anjal15 15 1200000 1 SMP Swasta Bukan anjal16 16 1200000 1 SMA Swasta Bukan anjal17 17 1800000 3 D1 Swasta Bukan anjal18 18 1200000 0 SMA Swasta Bukan anjal19 19 750000 3 SMP Swasta Anak Jalanan20 20 1500000 3 SMA Swasta Bukan anjal21 21 800000 4 SMP Swasta Bukan anjal22 22 1600000 3 SMA Swasta Bukan anjal23 23 1000000 3 SMA Swasta Anak Jalanan24 24 2500000 0 D3 Swasta Bukan anjal25 25 800000 4 SMP Swasta Bukan anjal26 26 500000 3 SMP Swasta Anak Jalanan27 27 500000 3 SMP Swasta Anak Jalanan28 28 2800000 2 S1 Swasta Bukan anjal29 29 1200000 3 SMA Swasta Bukan anjal30 30 700000 3 SMP Swasta Anak Jalanan31 31 1000000 1 SMA Swasta Anak Jalanan32 32 700000 3 SMP Swasta Anak Jalanan33 33 1100000 2 SMA Swasta Anak Jalanan34 34 3000000 2 S1 PNS Bukan anjal35 35 1500000 3 D1 Swasta Bukan anjal36 36 800000 3 SMP Swasta Anak Jalanan37 37 800000 2 SD Swasta Anak Jalanan38 38 500000 2 SMP Swasta Anak Jalanan39 39 3000000 1 S1 PNS Bukan anjal40 40 1000000 1 SMA Swasta Bukan anjal41 41 750000 2 SMP Swasta Anak Jalanan42 42 2500000 1 D3 PNS Bukan anjal43 43 2800000 5 S1 Swasta Bukan anjal44 44 2000000 2 D1 Swasta Bukan anjal45 45 1500000 2 SMA Swasta Bukan anjal46 46 600000 2 SMP Swasta Anak Jalanan47 47 1000000 3 SMA Swasta Anak Jalanan48 48 3000000 2 S1 PNS Bukan anjal49 49 1200000 2 SMA Swasta Bukan anjal50 50 500000 3 SMP Swasta Anak Jalanan51 51 2500000 2 D3 Swasta Bukan anjal52 52 1300000 2 D1 Swasta Bukan anjal53 53 1300000 4 SMA Swasta Bukan anjal54 54 1500000 0 SMA Swasta Bukan anjal55 55 500000 2 SMP Swasta Anak Jalanan56 56 2500000 2 D3 Swasta Bukan anjal57 57 2000000 2 D1 Swasta Bukan anjal58 58 2300000 2 D3 Swasta Bukan anjal59 59 1800000 3 D1 Swasta Bukan anjal60 60 540000 2 SMP Swasta Anak Jalanan61 61 1000000 2 SMA Swasta Anak Jalanan62 62 2000000 2 D3 Swasta Bukan anjal63 63 500000 3 SMP Swasta Anak Jalanan64 64 1200000 0 SMA Swasta Bukan anjal65 65 600000 3 SMP Swasta Anak Jalanan66 66 700000 2 SMP Swasta Anak Jalanan67 67 1400000 1 D3 Swasta Bukan anjal68 68 1500000 3 SMA Swasta Bukan anjal69 69 800000 1 SD Swasta Bukan anjal70 70 2000000 1 D3 Swasta Bukan anjal71 71 500000 1 SMP Swasta Anak Jalanan72 72 700000 3 SMP Swasta Anak Jalanan73 73 500000 3 SMP Swasta Anak Jalanan74 74 2000000 3 D3 Swasta Bukan anjal75 75 500000 1 SD Swasta Anak Jalanan76 76 500000 3 SMP Swasta Anak Jalanan77 77 500000 2 SMP Swasta Anak Jalanan78 78 1500000 2 D3 PNS Bukan anjal79 79 500000 3 SD Swasta Anak Jalanan80 80 700000 4 SMP Swasta Anak Jalanan81 81 900000 2 SMP Swasta Anak Jalanan82 82 1400000 3 SMA Swasta Bukan anjal83 83 1500000 1 SMA Swasta Bukan anjal84 84 2300000 4 SMA Swasta Bukan anjal85 85 500000 2 SMP Swasta Anak Jalanan86 86 1500000 2 SMA Swasta Bukan anjal87 87 1500000 3 SMA Swasta Bukan anjal88 88 800000 4 SD Swasta Anak Jalanan89 89 500000 3 SD Swasta Anak Jalanan90 90 700000 4 SD Swasta Anak Jalanan91 91 500000 4 SMP Swasta Anak Jalanan92 92 1300000 3 SMA Swasta Anak Jalanan93 93 800000 4 SD Swasta Anak Jalanan94 94 1200000 3 SMA Swasta Bukan anjal95 95 1000000 3 SD Swasta Bukan anjal96 96 500000 4 SD Swasta Anak Jalanan97 97 500000 4 SMP Swasta Anak Jalanan98 98 600000 5 SD Swasta Anak Jalanan99 99 800000 1 SMA Swasta Bukan anjal

100 100 750000 3 SMA Swasta Anak Jalanan101 101 600000 4 SMP Swasta Anak Jalanan102 102 700000 5 SMA Swasta Anak Jalanan103 103 1200000 2 SMA Swasta Anak Jalanan104 104 500000 4 SMP Swasta Anak Jalanan105 105 2500000 4 S1 Swasta Bukan anjal106 106 1500000 0 D3 PNS Bukan anjal107 107 800000 4 SMA Swasta Anak Jalanan108 108 2000000 5 D3 PNS Bukan anjal109 109 600000 2 SMP Swasta Anak Jalanan110 110 1500000 4 SMA Swasta Bukan anjal111 111 2500000 2 D3 Swasta Bukan anjal112 112 600000 3 SMP Swasta Anak Jalanan113 113 1600000 2 SMA Swasta Bukan anjal114 114 1500000 3 SMA Swasta Bukan anjal


commit to user

QUESIONER

Identitas Responden § Nama :................................................................................ § Umur : ............................................................................... § Jenis kelamin : perempuan/laki-laki § Alamat : ..............................................................................

Keadaan Umum Responden

1. Profesi apa yang anda jalani sebagai anak jalanan........? ...................................................................................................... 2. Sudah berapa Lama anda menjadi Anak Jalanan.........?

a. 1 bulan sampai 3 bulan b. 4 bulan sampai 7 bulan c. 8 bulan sampai 1 Tahun d. lebih dari satu tahun (.....tahun)

3. Dimanakah Anda Tinggal....? a. Dirumah orang Tua b. Rumah teman c. Rumah kontrakan d. Lainnya (...............................................)

4. Apakah saat ini anda masih bersekolah......................? a. Ya (..............................) b. Tidak

5. Apa pendidikan terakhir anda..........................? a. SD b. SMP c. SMA d. Lainya, (...........................)

6. Apakah Anda masih tinggal serumah bersama orang tua Anda a. Ya b. Tidak

7. Berapakah pendapatan orang tua anda dalam sebulan......? a. Rp 100.000- Rp500.000 b. Rp 500.000-Rp 100.000 c. Lebih dari 1000.000/bulan (...................)


commit to user

Logistic Regression

Case Processing Summary

Unweighted Casesa N Percent

Selected Cases Included in Analysis 200 100.0

Missing Cases 0 .0

Total 200 100.0

Unselected Cases 0 .0

Total 200 100.0

a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.

Dependent Variable Encoding

Original Value Internal Value

Tidak Menjadi Anak jalanan 0

Menjadi Anak Jalanan 1

Block 0: Beginning Block

Iteration Historya,b,c

Iteration -2 Log likelihood

Coefficients

Constant

Step 0 1 277.259 .000

a. Constant is included in the model.

b. Initial -2 Log Likelihood: 277.259

c. Estimation terminated at iteration number 1 because parameter estimates changed by less than .001.


commit to user

Classification Tablea,b

Observed

Predicted

Anak Jalanan

Percentage Correct

Tidak Menjadi Anak jalanan

Menjadi Anak Jalanan

Step 0 Anak Jalanan Tidak Menjadi Anak jalanan 0 100 .0

Menjadi Anak Jalanan 0 100 100.0

Overall Percentage 50.0

a. Constant is included in the model. b. The cut value is .500


B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 0 Constant .944 .223 17.983 1 .000 2.571

Variables not in the Equationa

Score df Sig.

Step 0 Variables x1 90.441 1 .000

x2 11.324 1 .001

x3 90.506 1 .000

x4 16.216 1 .000

a. Residual Chi-Squares are not computed because of redundancies.


commit to user

Block 1: Method = Enter

Iteration Historya,b,c,d

Iteration -2 Log likelihood

Coefficients

Constant x1 x2 x3 x4

Step 1 1 151.699 3.585 .000 .237 -.258 .384

2 127.268 5.418 .000 .372 -.371 .093

3 120.383 6.625 .000 .408 -.407 -.790

4 119.297 7.120 .000 .402 -.414 -1.892

5 119.103 7.180 .000 .401 -.414 -2.956

6 119.039 7.181 .000 .401 -.414 -3.981

7 119.015 7.181 .000 .401 -.414 -4.990

8 119.007 7.181 .000 .401 -.414 -5.993

9 119.004 7.181 .000 .401 -.414 -6.995

10 119.003 7.181 .000 .401 -.414 -7.995

11 119.002 7.181 .000 .401 -.414 -8.995

12 119.002 7.181 .000 .401 -.414 -9.995

13 119.002 7.181 .000 .401 -.414 -10.995

14 119.002 7.181 .000 .401 -.414 -11.995

15 119.002 7.181 .000 .401 -.414 -12.995

16 119.002 7.181 .000 .401 -.414 -13.995

17 119.002 7.181 .000 .401 -.414 -14.995

18 119.002 7.181 .000 .401 -.414 -15.995

19 119.002 7.181 .000 .401 -.414 -16.995

20 119.002 7.181 .000 .401 -.414 -17.995

a. Method: Enter b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 277.259 d. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found.

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig.

Step 1 Step 158.257 4 .000

Block 158.257 4 .000

Model 158.257 4 .000


commit to user

Model Summary

Step -2 Log likelihood Cox & Snell R

Square Nagelkerke R

Square

1 119.002a .547 .729

a. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found.


Step Chi-square df Sig.

1 576.549 8 .000


commit to user

Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test

Anak Jalanan = Tidak Menjadi Anak jalanan

Anak Jalanan = Menjadi Anak Jalanan

Total Observed Expected Observed Expected

Step 1 1 19 19.998 1 .002 20

2 20 19.852 0 .148 20

3 20 18.212 0 1.788 20

4 19 16.116 1 3.884 20

5 12 13.919 9 7.081 21

6 4 6.941 16 13.059 20

7 2 2.066 17 16.934 19

8 4 1.515 16 18.485 20

9 0 .918 19 18.082 19

10 0 .463 21 20.537 21

Classification Tablea

Observed

Predicted

Anak Jalanan

Percentage Correct

Tidak Menjadi Anak jalanan

Menjadi Anak Jalanan

Step 1 Anak Jalanan Tidak Menjadi Anak jalanan 92 8 92.0

Menjadi Anak Jalanan 12 88 88.0

Overall Percentage 90.0

a. The cut value is .500


B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1a x1 -.531 .002 19.925 1 .003 1.000

x2 .401 .228 3.086 1 .079 1.494

x3 -.414 .148 7.788 1 .005 .661

x4 -.915 8.150E3 .000 1 .998 .000

Constant 7.181 1.579 20.669 1 .000 1.314E3

a. Variable(s) entered on step 1: x1, x2, x3, x4.

Casewise Listb

Case Selected Statusa

Observed

Predicted Predicted Group

Temporary Variable

Anak Jalanan Resid ZResid

21 S T** .911 M -.911 -3.206


commit to user

25 S T** .911 M -.911 -3.206

69 S T** .914 M -.914 -3.268

95 S T** .923 M -.923 -3.471

98 S M** .000 T 1.000 75.499

105 S T** .787 M -.787 -1.923

138 S T** .890 M -.890 -2.840

154 S T** .873 M -.873 -2.623

a. S = Selected, U = Unselected cases, and ** = Misclassified cases. b. Cases with studentized residuals greater than 2.000 are listed.

Correlation Matrix

Constant x1 x2 x3 x4

Step 1 Constant 1.000 -.010 -.384 -.813 .000

x1 -.010 1.000 -.023 -.465 .000

x2 -.384 -.023 1.000 .041 .000

x3 -.813 -.465 .041 1.000 .000

x4 .000 .000 .000 .000 1.000


commit to user

Step number: 1 Observed Groups and Predicted Probabilities 40 ┼ ┼ │ │ │T │ F │T │ R 30 ┼T ┼ E │T │ Q │T │ U │T │ E 20 ┼T M ┼ N │T M │ C │T M │ Y │T M │ 10 ┼T M ┼ │T T MMM M M │ │T TT T T M T M M M MMMMM MMMM │ │TTT TT T TTT TTT TM T T M M M M M MM MMTMM MMMMM│ Predicted ─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼────────── Prob: 0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1 Group: TTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMM Predicted Probability is of Membership for Menjadi Anak Jalanan The Cut Value is .50 Symbols: T - Tidak Menjadi Anak jalanan M - Menjadi Anak Jalanan Each Symbol Represents 2.5 Cases.

determinan permasalahan ekonomi sosial (studi … · determinan permasalahan ekonomi sosial (studi...

Documents