Mengembangkan Diseminasi Official Statistics: Peluang dan Tantangan dalam Inovasi Layanan Statistik

Badan Pusat Statistik (BPS) berfungsi sebagai sumber utama data statistik resmi (official statistics) dan memiliki tanggung jawab untuk mendiseminasikan data untuk penggunaan umum. Untuk mencapai misi ini, banyak inisiatif dilakukan untuk membuat inovasi yang membuat data lebih mudah ditemukan, digunakan, dan diakses secara efektif dan efisien. Survei Kebutuhan Data (SKD) merupakan salah satu inisiatif yang dilakukan untuk mengidentifikasi kebutuhan data statistik dan tingkat kepuasan konsumen terhadap data dan pelayanan BPS. Dalam makalah ini, kami akan menjelaskan pendekatan metode diseminasi melalui website dan portal data sebagai inovasi layanan statistik untuk mengembangkan diseminasi official statistics berdasarkan metode IPA (Importance and Performance Analysis) dan analisis kesenjangan (gap analysis). Hasil penelitian menunjukkan bahwa gap analysis terhadap atribut pelayanan statistik adalah -0,02 sampai -0,31 dan analisis IPA menunjukkan adanya peluang pengembangan inovasi pada layanan website yang ada pada Kuadran A yang menjadi prioritas utama perbaikan. Kata kunci: official statistics, diseminasi, gap analysis, importance and performance analysis

Analisis Prioritas Pembangunan Subsektor Pertanian Tanaman Pangan Dalam Kaitannya Dengan Tingkat Kesejahteraan Petani Tanaman Pangan Di Tahun 2020 Sebagai Upaya Pemulihan Ekonomi Pada Masa Pandemi Covid-19

Selama pandemi Covid-19, pertumbuhan ekonomi Indonesia mengalami kontraksi sebesar 2,07 persen di tahun 2020. Meskipun demikian, subsektor pertanian tanaman pangan tetap mampu tumbuh sebesar 3,54 persen. Akan tetapi, indikator Nilai Tukar Petani (NTP) tanaman pangan mengalami penurunan terbesar di tahun 2020 dibanding subsektor pertanian lainnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan melakukan analisis prioritas pembangunan subsektor pertanian tanaman pangan di Indonesia pada masa pandemi Covid-19 yang menggunakan kriteria penilaian dari analisis Location Quotient dan analisis Shift Share serta mengidentifikasi karakteristik tiap kelompok prioritas berdasarkan indikator pertumbuhan ekonomi, kontribusi subsektor pertanian tanaman pangan, dan indikator kesejahteraan petani. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa karkateristik kelompok Prioritas 1 memiliki potensi terbesar untuk menjadikan subsektor ini sebagai inisiator pemulihan ekonomi, yang kemudian dilanjutkan oleh kelompok Prioritas 2 hingga kelompok Alternatif. Akan tetapi, kelompok Prioritas 1 juga memiliki tantangan terbesar ditinjau dari karakteristik indikator kesejahteraan petani yang memiliki kinerja paling buruk akibat penurunan penerimaan petani tanaman pangan. Dengan demikian, untuk mengoptimalkan subsektor pertanian tanaman pangan sebagai inisiator pemulihan ekonomi, kebijakan pemerintah seharusnya tidak hanya berorientasi terhadap pengurangan biaya produksi petani, tetapi juga perlu mengutamakan kebijakan yang mendorong penyerapan produk-produk pertanian tanaman pangan untuk meningkatkan daya tawar produk yang dihasilkan petani tanaman pangan.

Permintaan Pariwisata Indonesia dari Tujuh Negara ASEAN Tahun 2005-2019

Sektor pariwisata bagi Indonesia memiliki pengaruh yang cukup besar di mana sektor ini berperan sebagai core economy dan memiliki keunggulan dengan adanya multiplier effect yang tinggi dan perannya sebagai invisible export. Sektor ini mampu menyumbang pemasukan lebih dari 4 persen terhadap PDB nasional dan devisa yang cenderung meningkat. Kawasan ASEAN merupakan salah satu wilayah yang mendatangkan wisatawan mancanegara terbanyak ke Indonesia dengan tren positif selama periode 2005-2019, namun tingkat pertumbuhannya fluktuatif. Oleh karena itu penelitian ini bermaksud untuk menganalisis variabel apa saja yang berpengaruh terhadap permintaan pariwisata asal ASEAN mengingat adanya kedekatan historis dan geografis. Analisis regresi data panel dengan metode estimasi FEM SUR menunjukkan bahwa pendapatan per kapita, harga minyak bumi dan keterbukaan perdagangan berpengaruh secara signifikan terhadap peningkatan permintaan pariwisata dari tujuh negara ASEAN ke Indonesia. Sementara harga relatif tidak berpengaruh secara signifikan terhadap permintaan pariwisata tersebut.

Pengaruh Tingkat Minat Penelusuran Antar Penyedia Transportasi Online di Google Trends

Transportasi online adalah transportasi umum yang penggunaannya menggunakan aplikasi berbasis android dengan tujuan yang lebih efisien dalam hal waktu tempuh dan tarif yang jauh lebih murah. Transportasi online mempunyai banyak kelebihan dibandingkan dengan transportasi konvensional. Tarif yang jauh lebih murah menjadi alasan utama jenis transportasi ini banyak diminati. Hingga saat ini, transportasi online mengalami kemajuan yang sangat pesat di Indonesia. Hampir di semua tempat, transportasi online tersebut dapat dengan mudah ditemui dan juga siap digunakan dengan cara menggunakan aplikasi berbasis android agar bisa menikmati pelayanan transportasi tersebut. Sejak diakuisisnya Uber oleh Grab sejak awal tahun 2018, hanya ada dua penyedia jasa transportasi online yang merajai pasar di Indonesia yaitu Gojek dan Grab. Keduanya saling bersaing untuk menjaring banyak konsumen dengan mengeluarkan banyak promo kepada para penggunanya. Guna melihat pengaruh tingkat minat penelusuran “Grab” terhadap pengaruh tingkat minat penelusuran “Gojek” di Google Trends maka dipergunakanlah model Fungsi Transfer. Model fungsi transfer merupakan salah satu model time series yaitu gabungan pendekatan regresi dan ARIMA pada Analisis Deret Waktu (ADW). Berdasarkan model fungsi transfer dapat diketahui jika tingkat minat penelusuran “Grab” dan “Gojek” di Google Trends tidak saling mepengaruhi satu dengan lainnya.

Implementasi dan Evaluasi Visualisasi Data Interaktif pada Publikasi Laporan Bulanan Data Sosial Ekonomi Indonesia

Setiap bulan BPS mempublikasikan buku LBDSE Indonesia, dimana di dalam publikasi tersebut berisi perkembangan dari 18 topik data beserta visualisasinya. Namun, visualisasi data pada publikasi LBDSE tidak lengkap dan hanya bersifat statis, sedangkan data yang ada memiliki dimensi/variabel yang cukup besar. Sehingga peneliti berfikir untuk mengimplementasikan visualisasi data interaktif publikasi LBDSE pada SIVIS LBDSE agar memudahkan dalam memahami data-data nya. Untuk menilai keberhasilan tujuan pengimplementasian tersebut, peneliti akan melakukan evaluasi terhadap visualisasi data pada SIVIS LBDSE berdasarkan penilaian pengguna menggunakan 8 indikator penilaian yang diadopsi dari penelitian terdahulu. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengimplementasikan visualisasi data interaktif pada data LBDSE, mengevaluasi visualisasi data pada SIVIS LBDSE, serta mengetahui visualisasi data terbaik terhadap data kategorik publikasi LBDSE. Dengan bantuan 50 responden, mereka menilai bahwa visualisasi data pada SIVIS LBDSE memiliki keunggulan dan kekurangannya masing-masing berdasarkan 8 indikator penilaian yang digunakan. Namun secara keseluruhan responden mengurutkan visualisasi data terbaik untuk data kategorik secara berturut-turut yaitu, Bar Chart, Tree Map, Bubble Map, dan Pie Chart.

Determinan Partisipasi Kerja Perempuan dalam Sektor Informal di Indonesia Tahun 2019

Pasar tenaga kerja yang kondusif dapat mendorong minat perempuan untuk berpartisipasi aktif dalam bidang perekonomian. Namun pada tahun 2019, perempuan cenderung bekerja di sektor informal daripada sektor formal, padahal pekerjaan di sektor informal memiliki risiko kerja yang tinggi, perlindungan yang minim, dan keuntungan yang rendah. Dengan menggunakan data Sakernas Agustus 2019, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran karakteristik perempuan dalam pekerjaan sektor formal dan informal di Indonesia tahun 2019, mengkaji variabel-variabel yang memengaruhinya, serta mengetahui kecenderungan dari variabel-variabel yang memengaruhinya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi logistik biner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perempuan di Indonesia yang berumur tua, tingkat pendidikan rendah, tidak pernah mengikuti pelatihan kerja, berstatus pernah kawin dan tinggal di wilayah pedesaan memiliki kecenderungan lebih besar untuk bekerja di sektor informal.

Determinan Kelaparan di Indonesia Tahun 2015-2019

Sustainable Development Goals (SDGs) adalah sebuah perencana aksi berskala global yang disepakati oleh para pemimpin dunia, termasuk Indonesia dengan tujuan mendorong pembangunan sosial, ekonomi dan lingkungan hidup. Salah satu dari 17 tujuan SDGs adalah mengakhiri kelaparan. Berdasarkan data yang dirilis Badan Pusat Statistik, salah satu pendekatan untuk mengukur tingkat kelaparan adalah proporsi penduduk dengan asupan kalori minimum di bawah 1400 kkal/kapita/hari. Proporsi penduduk dengan asupan kalori minimum di bawah 1400 kkal/kapita/hari di Indonesia masih cukup tinggi dan terus mengalami peningkatan dari tahun 2017 hingga 2019. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana gambaran umum dari tingkat kelaparan dan variabel-variabel yang diduga mempengaruhinya, serta bagaimana pengaruh variabel-variabel tersebut terhadap tingkat kelaparan di Indonesia tahun 2015-2019. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan untuk merumuskan kebijakan-kebijakan guna penuntasan kelaparan di Indonesia. Metode analisis yang digunakan adalah regresi data panel dengan menggunakan fixed effect model yang diestimasi dengan metode Seemingly Unrelated Regression (SUR). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat kelaparan adalah pengeluaran makanan dan harga beras, sedangkan jumlah penduduk miskin dan pendapatan perkapita tidak berpengaruh signifikan.

Indeks Komposit Pekerjaan Layak di Indonesia Pada Era Pandemi COVID-19

Pandemi memberikan dampak pada berbagai lapisan kehidupan sosial ekonomi termasuk ketenagakerjaan. Dampak berupa pengurangan jam kerja, sementara tidak bekerja, pengangguran, atau menjadi bukan angkatan kerja dirasakan baik oleh tenaga kerja formal maupun informal. Terlebih, tenaga kerja informal memang sudah menjadi tenaga kerja yang rentan. Permasalahan tersebut menjadikan perlunya mengetahui bagaimana kondisi kelayakan pekerjaan di Indonesia di masa pandemi. Penelitian ini menghitung Indeks Pekerjaan Layak (IPL) pada masa pandemi di Indonesia bertujuan untuk mengetahui gambaran provinsi di Indonesia agar pihak terkait dalam melakukan perencanaan hingga evaluasi yang matang. Dengan menggunakan analisis faktor, penelitian ini menghasilkan temuan bahwa beberapa daerah ternyata cenderung masih memiliki IPL yang rendah. Artinya pemerintah pusat maupun daerah di wilayah terkait seharusnya semakin bersifat sensitif dan responsif terhadap kelayakan bekerja penduduknya dimulai dari fokus pada variabel-variabel yang berdampak secara signifikan.

Penerapan Bayesian Network dalam Memodelkan Kondisi Ekonomi Hijau Indonesia di Era Pandemi Berdasarkan Big Data

Untuk mendukung pertumbuhan ekonomi hijau Indonesia, diperlukan analisis lebih lanjut terkait aktivitas ekonomi di masa pandemi dan keterkaitannya dengan kondisi lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pendekatan Bayesian Network dalam memodelkan kondisi ekonomi hijau Indonesia di masa pandemi berdasarkan variabel-variabel yang disinyalir dapat berpengaruh seperti aktivitas ekonomi, kualitas udara, tingkat mobilitas penduduk, dan kasus positif COVID-19 yang diperoleh melalui big data. Model Bayesian Network yang dikonstruksi secara manual dengan algoritma Maximum Spanning Tree dipilih sebagai model terbaik dengan rata-rata akurasi 5-cross validation dalam memprediksi empat kelas PDRB sebesar 0,83. Model terbaik yang dipilih menunjukkan bahwa kondisi ekonomi Indonesia di era pandemi secara langsung dipengaruhi oleh intensitas cahaya malam (NTL) yang menunjukkan aktivitas ekonomi, kualitas udara (AQI), dan kasus positif COVID-19. Analisis parameter learning menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi provinsi-provinsi Indonesia masih cenderung belum sejalan dengan terpeliharanya kualitas udara sehingga usaha untuk mencapai kondisi ekonomi hijau masih harus ditingkatkan.

Linkages Perekonomian Bali

Berbagai studi telah dilakukan untuk menganalisis dampak pengganda dari perekonomian Bali. Namun, studi-studi tersebut umumnya berfokus pada keterkaitan antar sektor menggunakan model Input-Output (IO). Padahal, perekonomian antar wilayah dapat saling bergantung melalui berbagai macam eksternalitas dan jaringan rantai suplai. Studi ini menganalisis perekonomian Bali tidak hanya berdasarkan hubungan antar sektor, namun juga mempertimbangkan hubungan ekonomi Bali dengan provinsi lainnya. Model yang digunakan adalah Inter Regional Input Output (IRIO). Tabel IRIO berukuran 17 industri x 34 provinsi diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat beberapa industri unggulan di Provinsi Bali, yaitu Listrik dan Gas, Transportasi dan Pergudangan, Informasi dan Komunikasi, dan Jasa Perusahaan. Industri Listrik dan Gas memiliki keterkaitan antar sektor dan dampak output yang paling besar diantara industri-industri di Provinsi Bali. Selanjutnya, analisis antar wilayah menunjukkan bahwa shock permintaan akhir di Provinsi Bali berdampak besar terhadap perekonomian provinsi-provinsi di Pulau Jawa, khususnya Jawa Timur. Di sisi lain, perekonomian Bali sangat dipengaruhi oleh shock permintaan akhir di Provinsi Nusa Tenggara Barat.