IPM METODE BARU
advertisement
BADAN PUSAT STATISTIK Jl. Dr. Sutomo 6-8 Jakarta 10710, Telp (021) 3841195, 3842508, 3810291, Faks (021) 3857046, E-mail: [email protected] www.bps.go.id INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) Disampaikan Pada: Rekonsiliasi IPM Metode Baru Jakarta, 12-14 Mei 2014 Hotel Novotel Mangga Dua Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik http://daps.bps.go.id E-mail: [email protected] Pokok Bahasan 1 • Overview IPM Metode Baru 2 • Implementasi IPM Metode Baru di Indonesia 3 • Teknis Penghitungan BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] BADAN PUSAT STATISTIK Overview IPM METODE BARU www.bps.go.id Penghitungan IPM di Indonesia 1. Penghitungan IPM di Indonesia: • Level provinsi : sejak 1990 • Level kabupaten : sejak 1996 2. Publikasi IPM: • Sebelum 2004 : setiap 3 tahun • 2004 – sekarang : tahunan (kebutuhan penghitungan DAU sesuai dengan UU No. 33 tahun 2004 ) 3. Manfaat IPM: • Instrumen kebijakan fiskal IPM salah satu alokator DAU • Ukuran kinerja Pemerintah Daerah 4. Sumber data: Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Alasan Penggunaan IPM Metode Baru • UNDP sudah merubah metodologi sejak th 2010 dan direvisi tahun 2011. • India dan Filipina telah memulai mengaplikasikan metode baru. India mengaplikasikan metode baru mulai tahun 2011. • Tersedianya data Angka Harapan Hidup saat lahir (e0 ) hasil proyeksi SP2010. • Perubahan weight dalam Susenas: MYS dan EYS. • Perubahan proksi indikator daya beli. BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Keunggulan Metode Baru • Mengunakan indikator yang lebih tepat dan dapat membedakan dengan baik (diskriminatif). • PNB menggantikan PDB karena lebih menggambarkan pendapatan masyarakat pada suatu wilayah. • Melek huruf tidak digunakan lagi karena tidak dapat membedakan tingkat pendidikan antardaerah dengan baik (angka melek huruf sebagian daerah sudah tinggi). • Capaian yang rendah pada salah satu komponen tidak dapat ditutupi oleh komponen lain yang capaiannya lebih tinggi. • Arithmetic mean ๏ Geometric mean BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Perbandingan Metode Lama dan Metode Baru Kesehatan Pengetahuan Standar Hidup Layak METODE BARU METODE LAMA DIMENSI UNDP BPS UNDP BPS* Angka Harapan Hidup (e0) Angka Harapan Hidup (e0) Angka Harapan Hidup (e0) Angka Harapan Hidup (e0) 1. Angka Melek Huruf 1. Angka Melek Huruf 1. Expected Years of Schooling 1. Expected Years of Schooling 2. Kombinasi APK 2. Mean Years of Schooling 2. Mean Years of Schooling 2. Mean Years of Schooling PDB per kapita (PPP US$) Pengeluaran per kapita Disesuaikan PNB per kapita (PPP US$) Pengeluaran per kapita Disesuaikan Agregasi Rata-rata Ukur Rata-rata Hitung ๐ฐ๐ท๐ด = ๐ ๐ฐ + ๐ฐ๐๐๐๐๐๐๐๐๐๐๐ + ๐ฐ๐ ๐๐๐ ๐๐๐๐ ๐ ๐๐๐๐๐๐๐๐๐ ๐ฐ๐ท๐ด = ๐ ๐ฐ๐๐๐๐๐๐๐๐๐ × ๐ฐ๐๐๐๐๐๐๐๐๐๐๐ × ๐ฐ๐ ๐๐๐ ๐๐๐๐ *) akan didiskusikan BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Penentuan Maksimum Minimum Indikator Maksimum UNDP BPS UNDP BPS Angka Harapan Hidup Tahun 20 20 83,4 83,4 Expected Years of Schooling Tahun 0 0 18 18 Mean Years of Schooling Tahun 0 0 13,1 15 100 (PPP U$) 1.007.436* (IDR) 107.721 (PPP U$) 26.572.352** (IDR) Pengeluaran per Kapita Disesuaikan • Satuan Minimum Batas maksimum minimum mengacu pada UNDP kecuali indikator daya beli Keterangan: * Daya beli minimum merupakan garis kemiskinan terendah kabupaten tahun 2010 (data empiris) yaitu di Tolikara-Papua ** Daya beli maksimum merupakan nilai tertinggi kabupaten yang diproyeksikan hingga 2025 (akhir RPJPN) yaitu perkiraan pengeluaran per kapita Jakarta Selatan tahun 2025 BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Dampak IPM Metode Baru Perubahan Peringkat Perubahan Level IPM 0.697 0.684 0.682 0.692 0.711 Negara 0.728 0.729 0.734 0.620 0.624 0.629 0.575 0.595 0.540 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Metode Lama Metode Baru IPM Metode Lama Rank (2007) IPM Metode Baru (2007) Rank Perubahan Naik/Turun Thailand 0.783 77 0.676 89 12 Turun Indonesia 0.734 98 0.595 107 9 Turun Myanmar 0.586 122 0.464 130 8 Turun Viet Nam 0.725 103 0.590 110 7 Turun Philippines 0.751 94 0.636 100 6 Turun Laos 0.619 117 0.510 122 5 Turun Cambodia 0.593 121 0.520 119 2 Naik Brunei 0.920 27 0.853 28 1 Turun Malaysia 0.829 59 0.753 59 - Tetap • Level IPM Indonesia menurun drastis dari level 70-an menjadi 60-an. Sumber: HDR 2013 (diolah) BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] BADAN PUSAT STATISTIK Implementasi IPM METODE BARU DI INDONESIA www.bps.go.id Implementasi di Indonesia 1. Ketersediaan data • Angka harapan hidup waktu lahir (SP2010, Proyeksi Penduduk) • Angka harapan lama bersekolah dan Rata-rata lama sekolah (Susenas) • PNB per kapita tidak tersedia pada tingkat provinsi dan kabupaten/kota, diproksi dengan pengeluaran per kapita disesuaikan (PPP, IDR) menggunakan data susenas. 2. Penentuan nilai maksimum dan minimum menggunakan Standar UNDP untuk keterbandingan global, kecuali proksi daya beli. BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Cakupan Indikator ๏ผ Rata-rata lama sekolah (MYS): penduduk usia 25 tahun ke atas. • Asumsi pada umur 25 tahun proses pendidikan sudah berakhir. ๏ผ Rata-rata harapan lama sekolah (EYS): penduduk 7 tahun ke atas. • Disesuaikan dengan program wajib belajar 9 tahun yang dimulai pada usia 7 tahun. • Kelemahan tidak meng-cover anak sekolah yang masuk SD pada usia 5 atau 6 tahun. BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Proksi Standar Hidup Layak • Standar hidup layak diproksi dengan indikator daya beli yang disesuaikan. • Daya beli yang disesuaikan = ๏ง Y = pengeluran per kapita ๏ง PPP = paritas daya beli ๐ ๐ ๐,๐ ๐ ๐,๐ ๐๐๐๐ = ๐ ๐ ๐,๐ ๐ ๐,๐ BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id ๐ ๐๐๐ ๐ ๐,๐ = harga per unit komoditi j yang dikonsumsi di provinsi/ kabupaten i ๐ ๐,๐ = harga per unit komoditi j di Jakarta Selatan ๐ ๐,๐ = volume komoditi j (unit) yang dikonsumsi di provinsi/ kabupaten i Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Penghitungan PPP Metode Baru Fjk = L jk า Pjk ะถpij ั ั ะทะท ัw ะตi= 1 ะทะธ p ั ั ั ik m L jk = ik m ะต wik i= 1 Fjk : Indeks Fisher wilayah j terhadap wilayah rujukan k Ljk : Indeks Laspeyres wilayah j terhadap wilayah rujukan k Pjk : Indeks Paasche wilayah j terhadap wilayah rujukan k - 1 ะถ m ะถp ั ั ั ะทะท ะทะท ik ั ั ั w ij ั ะทะท ะต ะทะท p ั ั ั i = 1 ะธ ij ั ั ะท ั ั Pjk = ะทะท m ั ั ะทะท ั w ะทะท ะต ij ั ั ั ะทะธ i= 1 ั ั pik pij wik wij m : harga komoditas i di wilayah rujukan k : harga komoditas i di wilayah j : penimbang pengeluaran komoditas i di wilayah rujukan k : penimbang pengeluaran komoditas i di wilayah j : jumlah komoditas Sumber: Purchasing Power of Currencies, The World Bank 1993 BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Penentuan Komoditas • Pada metode lama, terdapat 27 komoditas yang digunakan dalam menghitung PPP. • Pada metode baru, terpilih 96 komoditas dalam penghitungan PPP, dengan pertimbangan: • Share 27 komoditas (metode lama) terus menurun dari 37,52 persen pada th 1996 menjadi 24,66 persen pada th 2012 Makanan: 66 Komoditas (39,8 %) BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Nonmakanan: 30 Komoditas (36,9 %) 96 Komoditas (76,7 %) Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Share Kelompok Komoditas Kelompok BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Makanan Padi-padian Umbi-umbian Ikan/udang/cumi/kerang Daging Telur dan susu Sayur-sayuran Kacang-kacangan Buah-buahan Minyak dan lemak Bahan minuman Bumbu-bumbuan Konsumsi lainnya Makanan dan minuman jadi Tembakau dan sirih Non makanan Perumahan dan fasilitas rumah tangga Aneka barang dan jasa Pakaian, alas kaki,tutup kepala Barang tahan lama Pajak, pungutan, asuransi Keperluan, pesta, upacara/kenduri Total Share kelompok 47,29 8,02 0,42 3,95 2,06 2,76 3,56 1,26 2,21 1,79 1,64 0,95 1,00 11,80 5,88 52,71 20,58 18,79 3,76 6,15 1,65 1,78 100,00 Terpilih Share 39,82 7,89 0,23 2,30 1,69 2,37 2,04 1,17 1,22 1,75 1,47 0,40 0,61 10,94 5,72 33,81 15,74 13,50 3,35 1,22 0,00 0,00 73,63 Jumlah item 66 2 2 7 3 4 7 2 7 3 3 3 1 19 3 30 10 12 4 4 0 0 www.bps.go.id 96 Penyesuaian Penimbang Pada Metode Baru • Penimbang pada komoditas terpilih dihitung ulang sehingga total penimbang menjadi 100%. Perubahan penimbang memperhatikan pola konsumsi makanan dan nonmakan masing-masing wilayah. • Share total makanan dan nonmakan menjadi dasar penghitungan penimbang yang telah disesuaikan. mak * ij w = wijmak m ะต M า wijmak ะต wijmak i= 1 nonmak * ij w = w n ะต wijnonmak : penimbang makanan yang disesuaikan wijnonmak * : penimbang nonmakanan yang disesuaikan i= 1 nonmak ij wijmak * mak ij N า ะต wijnonmak w : penimbang makanan wijnonmak : penimbang nonmakanan m n M N : jumlah komoditas makanan terpilih : jumlah komoditas nonmakanan terpilih : jumlah seluruh komoditas makanan : jumlah seluruh komoditas nonmakanan i= 1 i= 1 BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Beras Tepung terigu Ketela pohon/singkong Kentang Tongkol/tuna/cakalang Kembung Bandeng Mujair Mas Lele Ikan segar lainnya Daging sapi Daging ayam ras Daging ayam kampung Telur ayam ras Susu kental manis Susu bubuk Susu bubuk bayi Bayam Kangkung Kacang panjang Bawang merah Bawang putih Cabe merah Cabe rawit Tahu Tempe Jeruk Mangga Salak Pisang ambon Pisang raja Pisang lainnya Pepaya Minyak kelapa Minyak goreng lainnya Kelapa Gula pasir Teh Kopi Garam Kecap Penyedap masakan/vetsin Mie instan Roti manis/roti lainnya Kue kering Kue basah Makanan gorengan Gado-gado/ketoprak Nasi campur/rames Nasi goreng Nasi putih Lontong/ketupat sayur Soto/gule/sop/rawon/cincang Sate/tongseng Mie bakso/mie rebus/mie goreng Makanan ringan anak Ikang (goreng/bakar dll) Ayam/daging (goreng dll) Makanan jadi lainnya Air kemasan galon Minuman jadi lainnya Es lainnya Roko kretek filter Rokok kretek tanpa filter Rokok putih Rumah sendiri/bebas sewa Rumah kontrak Rumah sewa Rumah dinas Listrik Air PAM LPG Minyak tanah Lainnya(batu baterai,aki,korek,obat nyamuk dll) Perlengkapan mandi Barang kecantikan Perawatan kulit,muka,kuku,rambut Sabun cuci Biaya RS Pemerintah Biaya RS Swasta Puskesmas/pustu Praktek dokter/poliklinik SPP Bensin Transportasi/pengangkutan umum Pos dan Telekomunikasi Pakaian jadi laki-laki dewasa Pakaian jadi perempuan dewasa Pakaian jadi anak-anak Alas kaki Minyak Pelumas Meubelair Peralatan Rumah Tangga Perlengkapan perabot rumah tangga Alat-alat Dapur/Makan www.bps.go.id Nonmakanan Makanan Komoditas Terpilih pada Metode Baru Permasalahan Penghitungan PPP • Dengan data Susenas, sebagian besar komoditas nonmakanan tidak bisa digunakan untuk menghitung PPP/unit karena tidak tersedia data kuantitas. (Kec. Rumah, listrik, air, LPG, minyak tanah, bensin, dan minyak pelumas) Contoh: pulsa, pakaian jadi, merupakan komoditas yang banyak dikonsumsi tetapi tidak tersedia data kuantitas. • Harga beberapa komoditas nonmakanan tidak wajar. Contoh: ๏ง Harga listrik per KWh: Rp 10 dan Rp 356.311 ๏ง Harga air pam per m3: Rp 26 dan Rp 280.176 ๏ง Harga LPG per kg: Rp 1.015.039 ๏ง Harga minyak tanah per liter: Rp 519.682 BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] BADAN PUSAT STATISTIK Teknis PENGHITUNGAN www.bps.go.id Cakupan dan Sumber Data Sumber data IPM Data pendukung BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id • Susenas KOR • Susenas Modul Konsumsi • Proyeksi Penduduk • Inflasi, PDRB , pertumbuhan ekonomi dan indikator sosial ekonomi lainnya. Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Variabel yang Digunakan dalam Penghitungan IPM dan Komponennya ๏ง Angka Harapan Hidup ๏ Variabel Anak Lahir Hidup, Anak Masih Hidup ๏ง Harapan Lama Sekolah ๏ Partisipasi sekolah penduduk menurut kelompok umur ๏ง Rata-rata Lama Sekolah ๏ Kombinasi variabel pendidikan: • Angka Partisipasi Sekolah, • Jenjang pendidikan yang pernah diduduki, • Kelas yang sedang dijalani, • Jenjang pendidikan yang ditamatkan ๏ง Daya Beli ๏ Variabel Pengeluaran konsumsi RT BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] BADAN PUSAT STATISTIK Angka Harapan Hidup saat Lahir www.bps.go.id Angka Harapan Hidup saat Lahir • Definisi : rata-rata perkiraan banyak tahun yang dapat ditempuh oleh seseorang sejak lahir. • AHH mencerminkan derajat kesehatan suatu masyarakat. • Dihitung dengan cara tidak langsung dengan paket program Micro Computer Program for Demographic Analysis (MCPDA) atau Mortpack. • AHH negara berkembang lebih rendah dibandingkan AHH negara maju karena AHH dipengaruhi oleh tingkat kematian bayi yang tinggi. BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] BADAN PUSAT STATISTIK Expected Years of Schooling dan Mean Years of Schooling www.bps.go.id Expected Years of Schooling (EYS) • Definisi : • Lamanya sekolah (dalam tahun) yang diharapkan akan dirasakan oleh anak pada umur tertentu di masa mendatang • Asumsi : • Kemungkinan anak tersebut akan tetap bersekolah pada umur-umur berikutnya sama dengan rasio penduduk yang bersekolah per jumlah penduduk untuk umur yang sama saat ini • Tujuan : • untuk mengetahui kondisi pembangunan sistem pendidikan di berbagai jenjang yang ditunjukkan dalam bentuk lamanya pendidikan (dalam tahun) yang diharapkan dapat dicapai oleh setiap anak BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] BADAN PUSAT STATISTIK Rumus EYS t Formula ๏ t i t i E EYS ๏ฝ ๏ฅ i๏ฝa P t a Keterangan: EYS at Eit Pi t i Harapan Lama Sekolah pada umur a di tahun t Partisipasi sekolah penduduk usia i pada tahun t Populasi penduduk usia i yang bersekolah pada tahun t Usia (a, a + 1, ..., n) (Sumber: UNESCO Institute for Statistics) Teknis Menghitung EYS • Langkah Pertama Menghitung jumlah penduduk menurut umur (7th ke atas) • Langkah Kedua Menghitung jumlah penduduk yang masih sekolah menurut umur (7th ke atas) • Langkah ketiga Menghitung rasio penduduk masih sekolah menurut umur • Langkah keempat Menghitung harapan lama sekolah BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Mean Years of Schooling (MYS) • Definisi: jumlah tahun yang digunakan oleh penduduk usia 25 tahun ke atas dalam menjalani pendidikan formal. • Sumber Data: Susenas KOR. • Asumsi: dalam kondisi normal rata-rata lama sekolah suatu wilayah tidak akan turun BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Teknis Menghitung MYS • Langkah Pertama, seleksi penduduk pada umur 15 tahun ke atas • Langkah Kedua, mengelompokkan jenjang pendidikan yang pernah/sedang diduduki BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Jenis Pendidikan SD/SDLB Madrasah Ibtidaiyah Paket A SMP/SMPLB Madrasah Tsanawiyah Paket B SMA/SMLB Madrasah Aliyah SMK Paket C Prog. D1/D2 Prog. D3/Sarjana Muda Prog. D4/S1 Prog. S2/S3 Jenjang Sekolah Dasar SMP SMA D1/D2 D3 S1 S2/S3 Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Teknis Menghitung MYS…. • Langkah Ketiga, mengelompokkan ijazah/STTB tertinggi yang dimiliki BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Jenis Pendidikan Tidak punya ijazah SD SD/SDLB Madrasah Ibtidaiyah Paket A SMP/SMPLB Madrasah Tsanawiyah Paket B SMA/SMLB Madrasah Aliyah SMK Paket C Prog. D1/D2 Prog. D3/Sarjana Muda Prog. D4/S1 Prog. S2/S3 Ijazah Tidak punya ijazah SD Sekolah Dasar SMP SMA D1/D2 D3 S1 S2/S3 Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Teknis Menghitung MYS…. • Langkah Keempat, mengkonversi tahun lama sekolah menurut ijasah terakhir. • Langkah Kelima, menghitung lamanya bersekolah sampai kelas terakhir. BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Ijazah Tidak punya ijazah Sekolah Dasar SMP SMA D1/D2 D3 S1/D4 S2/S3 Konversi tahun lama sekolah (th) 0 6 9 12 14 15 16 18 Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Teknis Menghitung MYS…. • Langkah Keenam, menghitung lamanya bersekolah Keterangan Tidak Pernah Sekolah Masih sekolah di SD s.d. S1 Masih sekolah S2 atau S3 Tidak bersekolah lagi tetapi tidak tamat di kelas terakhir Tidak sekolah lagi dan tamat pada jenjang BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Lama Sekolah 0 Konversi ijazah terakhir + kelas terakhir - 1 Konversi ijazah terakhir + 1 Ket: Karena di Susenas kode kelas untuk yang sedang kuliah S2 = 6 dan kuliah S3 = 7 yang tidak menunjukkan kelas Konversi ijazah terakhir + kelas terakhir - 1 Konversi ijazah terakhir Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] BADAN PUSAT STATISTIK Pengeluaran per Kapita Disesuaikan www.bps.go.id Teknis Penghitungan Pengeluaran per Kapita Disesuaikan Menghitung rata-rata pengeluaran per kapita dari Susenas Menghitung nilai riil dari rata-rata pengeluaran per kapita Menghitung PPP Menghitung pengeluran per kapita disesuaikan BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Pengeluaran per Kapita Susenas • Rata-rata pengeluaran per kapita setahun diperoleh dari Susenas Modul, dihitung dari level provinsi hingga kab/kota. • Rata-rata pengeluaran per kapita dibuat riil dengan tahun dasar 2012=100 = Rata-rata pengeluaran per kapita per tahun atas dasar harga konstan 2012 = Rata-rata pengeluaran per kapita per tahun pada tahun t = IHK tahun t dengan tahun dasar 2012 BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Teknis Penghitungan PPP • Langkah Pertama, menghitung value (rupiah yang dikeluarkan) dan quantity (jumlah barang yang dikonsumsi) 96 komoditas PPP dari data Susenas MODUL Konsumsi. • Langkah Kedua, menghitung quantity komoditi perumahan dari data Susenas KOR. • Langkah Ketiga, menghitung harga rata-rata setiap komoditas. Harga yang tidak terdapat di Susenas diproksi dengan harga dari IHK. • Langkah Keempat, menghitung relatif harga terhadap Jakarta Selatan. • Langkah Kelima, menghitung indeks Laspeyres. • Langkah Keenam, menghitung indeks Paasche. • Langkah Ketujuh, menghitung indeks Fisher. BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] Penghitungan Indeks Komponen Metode Lama ๏ถ ๐ผ๐๐๐ ๐โ๐๐ก๐๐ = ๐ ๐0 −๐0 ๐๐๐ 0 ๐๐๐๐ −๐0 ๐๐๐ 2 ๐ด๐๐ป −๐ด๐๐ป๐๐๐ ๐๐๐๐ −๐ด๐๐ป๐๐๐ • ๐ผ๐ด๐๐ป = ๐ด๐๐ป • ๐ผ๐๐๐ = • ๐ผ๐ธ๐๐ = ๐ธ๐๐ • ๐ผ๐๐๐ =๐๐๐ 1 ๏ถ ๐ผ๐๐๐๐๐๐ก๐โ๐ข๐๐ =3 ๐ผ๐ด๐๐ป + 3 ๐ผ๐๐๐ ๐๐๐ −๐๐๐๐๐๐ ๐๐๐๐๐๐๐ −๐๐๐๐๐๐ daya beli−๐๐๐ฆ๐ ๐๐๐๐๐๐๐ ๐๐๐๐ −๐๐๐ฆ๐ ๐๐๐๐๐๐๐ ๏ถ ๐ผ๐๐๐ฆ๐ ๐๐๐๐ = ๐๐๐ฆ๐ ๐๐๐๐ Metode Baru ๏ถ ๐ผ๐๐๐ ๐โ๐๐ก๐๐ = ๐ ๐0 −๐๐ ๐๐๐ ๐ ๐๐๐๐ −๐๐ ๐๐๐ ๐ผ ×๐ผ ๐ธ๐๐ −๐ธ๐๐๐๐๐ ๐๐๐๐ −๐ธ๐๐๐๐๐ − ๐๐๐๐๐๐ข๐ ๐ธ๐๐ ๐๐๐ ๏ถ ๐ผ๐๐๐๐๐๐ก๐โ๐ข๐๐ = ๐๐๐๐ ๐๐๐ข๐ − ๐๐๐๐๐๐ข๐ ๐๐๐ −๐๐๐๐๐๐ ๐๐๐๐ −๐๐๐๐๐๐ ln ๐๐๐ฆ๐ ๐๐๐๐ −ln(๐๐๐ฆ๐ ๐๐๐๐๐๐๐ ) ๐๐๐๐ −ln ๐๐๐ฆ๐ ๐๐๐๐๐๐๐ ๏ถ ๐ผ๐๐๐ฆ๐ ๐๐๐๐ = ln ๐๐๐ฆ๐ ๐๐๐๐ BADAN PUSAT STATISTIK www.bps.go.id Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik E-mail: [email protected] BADAN PUSAT STATISTIK Jl. Dr. Sutomo 6-8 Jakarta 10710, Telp (021) 3841195, 3842508, 3810291, Faks (021) 3857046, E-mail: [email protected] www.bps.go.id Terima Kasih Atas Perhatiannya “Manusia adalah kekayaan bangsa yang sesungguhnya. Tujuan utama dari pembangunan adalah menciptakan lingkungan yang memungkinkan rakyatnya untuk menikmati umur panjang, sehat, dan menjalankan kehidupan yang produktif. Hal ini tampaknya merupakan suatu kenyataan yang sederhana. Tetapi hal ini seringkali terlupakan oleh berbagai kesibukan jangka pendek untuk mengumpulkan harta dan uang.” (Human Development Report 1990, UNDP) Subdit Analisis Statistik, Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik http://daps.bps.go.id E-mail: [email protected]
