Salah satu aspek penting dalam penurunan kemiskinan adalah ketepatan dalam menentukan penerima program perlindungan sosial (targeting) (Coady, Grosh, dan Hoddinott, 2004). Oleh karena itu, penyusunan indikator dan kriteria yang jelas untuk mengidentifikasi masyarakat miskin merupakan langkah awal yang penting.
Pemerintah Kabupaten (Pemkab) Bekasi telah melakukan berbagai upaya untuk menurunkan angka kemiskinan di wilayahnya. Hasilnya, angka kemiskinan di kabupaten ini turun dari 5,21% pada 2021 menjadi 4,93% pada 2023 (BPS, 2024). Begitu juga untuk kemiskinan ekstrem yang berkurang dari 1,44% pada 2021 menjadi 0,48% pada 2023.
Untuk meningkatkan efektivitas program penanggulangan kemiskinan, Pemkab Bekasi, melalui Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda), menginisiasi penyusunan indikator dan kriteria masyarakat miskin yang lebih komprehensif. Dokumen ini akan menjadi acuan penting dalam perencanaan dan pelaksanaan program pengentasan kemiskinan di Kabupaten Bekasi. SMERU memberikan bantuan teknis kepada Pemkab Bekasi dalam penyusunan indikator dan kriteria masyarakat miskin.
Tujuan utama penyusunan indikator dan kriteria ini adalah untuk mengidentifikasi variabel-variabel karakteristik rumah tangga yang menggambarkan kondisi kesejahteraan di Kabupaten Bekasi. Berdasarkan identifikasi tersebut, dapat ditentukan rumah tangga yang tergolong dalam kategori miskin.
Hasil kajian ini akan menjadi acuan bagi Pemkab Bekasi dalam merancang program dan kebijakan penanggulangan kemiskinan, termasuk dalam penyusunan Rencana Penanggulangan Kemiskinan Daerah (RPKD).
Tim SMERU menggunakan metode proxy-mean testing (PMT) untuk mengidentifikasi indikator atau kriteria masyarakat miskin. Metode PMT menggunakan karakteristik rumah tangga atau anggota rumah tangga yang dapat diamati untuk memperkirakan pendapatan atau konsumsi mereka ketika informasi pendapatan tidak tersedia atau tidak dapat diandalkan (Shivakumaran et al., 2018).
Pemodelan ini akan memberikan prediksi tingkat kesejahteraan rumah tangga melalui pendekatan pada estimasi nilai pengeluaran rumah tangga dengan menggunakan teknik regresi. Tahapan awal teknik regresi dilakukan dengan memilih beberapa variabel karakteristik rumah tangga yang diperkirakan memiliki korelasi erat dengan variabel pengeluaran.
Karakteristik rumah tangga di Kabupaten Bekasi bergantung pada signifikansi hasil regresi. Data yang digunakan adalah Susenas Maret 2016 sampai 2022 dengan jumlah sampel gabungan 25.000 rumah tangga di Kabupaten Bekasi.
