Perangkap Geografis Kemiskinan di Indonesia: Model dan Pemberdayaan

MUHAMMAD ARIF, Prof. Dr. R. Rijanta, M.Sc.; Prof. Dr. Lutfi Muta'ali, S.Si., M.T.

2025 | Disertasi | S3 Geografi

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis fenomena perangkap geografis kemiskinan sebagai permasalahan spesifik pada kasus kemiskinan di Indonesia. Fokus utama penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi tipe dan pola perangkap geografis kemiskinan, menganalisis determinan yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di wilayah tersebut, serta merumuskan strategi pemberdayaannya. Dalam mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menggunakan beberapa pendekatan metodologis. Pertama, analisis crosstab contingency untuk mengidentifikasi kluster wilayah berdasarkan variabel modal geografis dan tingkat kemiskinan di level kabupaten. Kedua, analisis regresi dengan pembobot spasial untuk mengkonfirmasi secara parsial keberadaan perangkap geografis kemiskinan. Ketiga, analisis Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan data Digital Elevation Model (DEM) untuk memetakan topografi wilayah perangkap geografis kemiskinan di Indonesia. Determinan kemiskinan dianalisis lebih lanjut dengan pendekatan regresi data panel, meliputi dimensi geografis, kapabilitas manusia, dan kapasitas pemerintah daerah. Terakhir Analisis Hirarki Proses (AHP) digunakan sebagai dasar scoring dalam penentuan prioritas program pemberdayaan wilayah dengan perangkap Geografis kemiskinan. Hasil analisis menunjukkan 26 wilayah di Indonesia terklasifikasi sebagai wilayah dengan perangkap geografis kemiskinan, wilayah-wilayah tersebut terbagi dalam dua kategori bentang alam, yaitu perangkap geografis kemiskinan tipe dataran tinggi dan tipe pesisir/kepulauan yang cenderung bersifat insular. Ke-26 wilayah tersebut terdistribusi di empat provinsi, yakni Sumatra Utara, Nusa Tenggara Timur, Papua, dan Papua Barat. Pada uji determinasi, hasil analisis regresi dengan pendekatan data panel menjelaskan bahwa kemiskinan di wilayah dengan perangkap Geografis kemiskinan tipe dataran tinggi dipengaruhi oleh variabel tingkat kesulitan geografis, keterbatasan infrastruktur telekomunikasi, dan kerentanan bencana pada dimensi Geografis, sedangkan pada dimensi Kapabilitas diketahui bahwa variabel lama sekolah dan pengeluaran perkapita terbukti secara sahih berkontribusi pada insiden kemiskinan di wilayah ini. lebih lanjut pada dimensi kapasitas pemerintah daerah diketahui bahwa jumlah ASN dan indek kapasitas fiscal daerah memiliki pengaruh nyata pada kemiskinan di wilayah dengan perangkap Geografis kemiskinan tipe dataran tinggi. Disisi lain, kemiskinan pada wilayah perangkap Geografis kemiskinan tipe pesisir/kepulauan secara signifikan dipengaruhi oleh tingkat kesulitan geografis, keterbatasan infrastruktur telekomunikasi, Tingkat Pengeluaran Perkapita, Jumlah ASN dan Indek Kapasitas Fiskal. Mendasarkan pada hasil analisis AHP, model pemberdayaan wilayah dengan perangkap Geografis kemiskinan dapat dilakukan dengan beberapa pendekatan. Pertama, pemenuhan hak dasar masyarakat dengan fokus pada pembangunan infrastruktur dasar. Kedua, peningkatan akses dan partisipasi pendidikan. Ketiga, peningkatan kualitas kesehatan. Keempat, perluasan kesempatan kerja dan pemberdayaan ekonomi. Agar strategi tersebut efektif, pendekatan desentralisasi terpimpin disarankan sebagai kerangka pelaksanaannya. Pendekatan ini memberikan otonomi kepada pemerintah daerah untuk merancang dan mengimplementasikan program sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik lokal, namun tetap dalam kerangka pengawasan dan asistensi dari pemerintah pusat.

This study investigates the phenomenon of geographic poverty traps as a specific issue within the broader context of poverty in Indonesia, addressing three key research questions: What are the types and patterns of geographic poverty traps? What are the determinants influencing poverty in these regions? How can effective empowerment strategies be formulated for these areas? To address these questions, a multi-methodological approach was employed. First, a crosstab contingency analysis was conducted to cluster regions based on geographic capital and poverty levels at the district level. Second, a spatially weighted regression analysis was utilized to confirm the presence of geographic poverty traps. Third, Geographic Information System (GIS) analysis, integrated with Digital Elevation Model (DEM) data, was applied to map the topography of poverty-trapped regions. Determinants of poverty were further explored using panel data regression, encompassing geographic, human capability, and local government capacity dimensions. Finally, the Analytic Hierarchy Process (AHP) was implemented to prioritize empowerment programs. The findings reveal that 26 regions in Indonesia are classified as geographic poverty traps, categorized into two types: highland traps and insular/coastal traps. These regions are distributed across four provinces: North Sumatra, East Nusa Tenggara, Papua, and West Papua. Panel data regression analysis indicates that poverty in highland traps is significantly influenced by geographic difficulties, limited telecommunications infrastructure, disaster vulnerability, low educational attainment, per capita expenditure, and local government capacity (measured by the number of civil servants and fiscal index). In contrast, poverty in coastal/insular traps is driven by similar geographic challenges, telecommunications deficits, per capita expenditure, and government capacity. Based on AHP results, an empowerment model is proposed, focusing on fulfilling basic rights through infrastructure development, enhancing educational access and participation, improving healthcare quality, and expanding job opportunities and economic empowerment. To ensure effectiveness, a "guided decentralization" approach is recommended, granting local governments autonomy to design context-specific programs under central government oversight and support.

Kata Kunci : Geographical Poverty Traps, State Empowerment, Guided Decentralization Approach