First Time Joining Summer School (part 2)

 Hello, this marks the second instalment of my "First Time Joining Summer School" series. Today, I've chosen to communicate in Indonesian to make the information more accessible to our Indonesian audience.

I aim to share my experiences in a language that resonates with more people, fostering better understanding and connection. Let's dive into the continuation of my summer school journey.

time table minggu pertama

time table minggu kedua

Seperti yang kalian bisa liat, jadwal Summer School-nya tuh padet banget! Rasanya kayak balik lagi ke jaman kuliah, di mana tiap hari disibukkan sama materi, tugas, dan deadline. Aku nggak nyangka bakal rasain kembali sensasi itu setelah sekian lama. Yep, ada tugas juga yang submit lewat aplikasi Canvas (asli, rasanya kaya “apa ini yang dipake anak-anak Oxford buat akses materi kuliah tiap hari ya? Well, if yes, I am so lucky to have a taste lol). 

Karena Summer School berlangsung 2 minggu, minggu pertama full materi yang dijelasin oleh Tim OPHI. Untuk materi, disampein secara bergantian sama Sabina Alkire, Fanni, Monic, Ricardo and Bu Niki. AND YOU HAVE TO KNOW, beliau-beliau ini bener-bener nerapin ilmu padi and so helpful. Beneran, ga boong. Literally brain, beauty, behaviour!!!

Tapi abis sesi materi di minggu pertama, kita dibagi menjadi tim-tim beranggotakan 6-7 orang untuk mencoba membuat multidimensional index (ga harus tentang kemiskinan). Di hari terakhir, kita bakalan presentasi hasil kerja kita. Gitu, ntar deh aku ceritain agak di belakang ya, tapi. 

Jujur aja, di tengah padatnya jadwal, ada satu hal yang bikin aku lega, yaitu materi kualitatif yang ga terlalu banyak ngandelin rumus. Kayaknya udah jaman banget deh aku ga nyentuh rumus-rumus itu, rasanya kayak ketemu sama temen lama yang udah lama banget ga ketemu. Materi tentang Robustness bener-bener hah-hoh-hah-hoh kaya keong, rumus semua. Maklum, dulu Statmat I got no better than C (sad story is a true story lol). Jadi, pas ngeliat materi yang lebih ke qualitative, kayaknya ngerasa jauh lebih mudah.

Tapi, cerita berbeda pas aku harus dealing dengan Stata buat running data. Aku sih ga asing banget sama aplikasi serupa, tapi biasanya aku pakai SPSS aja. Nah, pas summer school ini, pertama kali aku nyoba Stata. Bedanya, kalau di SPSS, tinggal klik-klik menu, tapi di Stata, kita harus nulis syntaxnya sendiri. Beneran deh, buat orang yang bukan programmer macam aku, itu bikin puyeng. Rasanya kayak lagi jalan-jalan di dunia coding yang aku sendiri pun ga terlalu paham, hahaha.

Tapi yaudahlah, hidup kan selalu soal belajar dan menghadapi tantangan. Meskipun awalnya agak bikin pusing, tapi setelah beberapa kali coba, akhirnya mulai terbiasa juga. Setidaknya, aku bisa bangga bilang bahwa aku berhasil survive dari tantangan itu, meskipun dengan beberapa roaming sana-sini. Intinya, jangan takut buat mencoba hal baru, karena dari situ lah kita bisa belajar banyak hal baru!

Okay, sekarang aku bakal coba ceritain dulu apa itu multidimensional poverty measurement. Mungkin udah banyak yang tahu tentang ini, tapi aku akan tetep coba ceritain untuk yang memerlukan informasi ini. Jadi pengukuran kemiskinan itu ada banyak caranya. Karena aku adalah staf di BPS, aku paling familiar dengan cara penghitungan kemiskinan BPS. Kalo di BPS pengukuran kemiskinan menggunakan pendekatan pengeluaran. Secara teknis, pengukuran kemiskinan dilakuin lewat survei namanya Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas), setahun 2x, bulan Maret sama September (eh tahun 2023 cuma sekali di bulan Maret xixixi). Nah pengeluaran apa aja yang diitung? Pengeluaran makanan dan non makanan, ga harus yang semua beli, tetapi pemberian pun akan dianggap sebagai pengeluaran. Contoh, kalo kamu ditraktir temen makan bakso 2 hari lalu, ya berarti kamu dianggap memiliki pengeluaran bakso 2 hari lalu. Begitu juga kalo kamu punya BPJS, walopun dibayarin pemerintah (PBI), kamu tetep dianggap memiliki pengeluaran asuransi kesehatan bulanan BPJS. Nah pengukuran kemiskinan BPS ini ada limitasinya, yaitu pengukurannya untuk pengukuran agregat. Cuma menghasilkan satu angka aja. Contoh kemiskinan di Kabupaten X adalah 9,75 persen. Gitu aja, cuma angka agregat, kita ga bisa nunjukkin siapa-siapa aja nih yang miskin.

Meanwhile, ngomongin soal multidimensional poverty measurement yang aku pelajari pas Summer School kemarin, metode ini melihat kemiskinan ga cuma dari sisi pengeluaran aja. Ya karena orang miskin ga cuma karena pengeluarannya sedikit. Dari namanya aja multidimensional, artinya ya kemiskinan (secara harafiah bukan kemiskinan sih, lebih ke “kekurangan” karena dari Bahasa Inggris deprivation) dilihat dari banyak sisi. Biasanya, untuk mengukur kekurangan ini ada beberapa dimensi, nah masing-masing dimensi terdiri dari beberapa indikator. Nah masing-masing dimensi dan/atau indikator nanti diberi bobot. Nah nanti pengukurannya itu bisa sampe level individu. Misal nih si Evi tu ada berapa kekurangan sih. Misal Evi dianggap kurang nutrisi, terus juga kurang di indikator lama sekolah, sama ga punya aset. Nah itu kan berarti si Evi udah kekurangan ga cuma satu jenis aja ya, nah nanti kaya dijumlahin gitu bobot kekurangannya, kalo melebihi “batas bobot” yang dikategorikan miskin, ya berarti si Evi nih masuk kekurangan secara multidimensi.

Nah pengukuran kemiskinan multidimensi (nama kerennya Multidimensional Poverty Index - MPI) ini udah diterapin di berbagai negara. Setiap tahun pun, ada pengukuran Global MPI, kalian bisa check di website OPHI atau UNDP, ada kok di sana. Kalo di Indonesia udah nerapin belum sih? Jawabannya udah dan belum. Loh kok gitu? Yap, BPS udah itung MPI tapi sifatnya masih study gitu tapi belum disebarluaskan seperti angka kemiskinan (cmiiw, dulu aku sempat konfirmasi sama temen di pusat, and that’s what he said). 

Aku pernah tanya langsung sama Sabina Alkire, apakah MPI ini lebih baik daripada pengukuran kemiskinan secara moneter (termasuk dari sisi pengeluaran yang dipake Indonesia). Jawabannya, akan lebih baik kalo suatu negara punya dua jenis pengukuran, ibaratnya kaya kita pakai dua mata untuk melihat kemiskinan, lihatnya bisa lebih komprehensif. Bisa lihat secara agregat, bisa juga lihat sampe level individu jadi tahu siapa-siapa saja yang perlu dibantu. Kalo pake satu saja, ya tentu aja, bisa aja ada yang kurang, kaya kita ngelihat pake satu mata aja. 

Buat nentuin dimensi dan indikator-indikator buat ngukur kemiskinan di MPI ini ada yang namanya normative decision. Nah dalam kenyataannya, ini biasanya ngelibatin banyak pihak buat diskusi kira-kira orang-orang miskin di daerah X itu dikatain miskin kalo ciri-cirinya gimana sih. As you know, tiap daerah punya karakteristik masing-masing. Misal, di Jawa rumah kayu tu identik sama rumahnya orang miskin (CONTOH AJA), nah tapi kalo di Minahasa rumah kayu tu bukan berarti rumah orang miskin, karena emang di sini banyak yang masih pakai rumah panggung dan baru-baru. Jadi, emang harus dipikirin mateng-mateng tuh kriterianya. Pas lagi kerja kelompok buat tugas dulu pun kelompok kami diskusinya bisa ampe 2 hari ga kelar-kelar ya Allah. Ya gitulah kira-kira gambarannya hehe. Mungkin agak bingung ya kalo baca tulisan gini hehe, tapi kalo mau tau lebih, please let me know, I can share the whole materials with you.

Please stay tune for the next update karena I still have A LOT to share with you babes <3.