d1041231029/d1041231029-sig-b
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Delete laporan.txt

Browse Source
This commit is contained in:
d1041231029
2026-06-05 12:58:16 +00:00
parent 84169b17fc
commit 2bb86d224a
1 changed files with 0 additions and 473 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
laporan.txt
-473
View File
@@ -1,473 +0,0 @@
LAPORAN RANCANGAN SISTEM GEOSPASIAL UNTUK PENGENTASAN KEMISKINAN
Studi Kasus: Integrasi Data Masjid, Poin Berkebutuhan, dan Wilayah Administratif Pontianak
ABSTRAK
Kemiskinan merupakan persoalan multidimensi yang memerlukan intervensi terarah berbasis bukti. Laporan ini merancang sistem geospasial untuk mendukung pengentasan kemiskinan pada tingkat kota melalui integrasi titik layanan komunitas (masjid), titik rumah tangga/penerima berkebutuhan, data aksesibilitas jalan, dan batas wilayah administratif. Fokus utama laporan adalah analisis pihak-pihak yang terlibat serta rancangan atribut data yang dibutuhkan oleh masing-masing pihak agar proses perencanaan, verifikasi, penyaluran bantuan, dan evaluasi program dapat berjalan terukur. Rancangan dilengkapi kerangka kuantitatif berupa skor kerentanan, skor aksesibilitas, skor prioritas intervensi, dan indikator kinerja program. Hasil rancangan menunjukkan bahwa pendekatan geospasial dapat mengurangi salah sasaran, mempercepat verifikasi lapangan, dan meningkatkan transparansi lintas pemangku kepentingan.
Kata kunci: kemiskinan multidimensi, geospasial, targeting bantuan sosial, Pontianak, manajemen data, evaluasi kuantitatif.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Program pengentasan kemiskinan sering menghadapi tiga masalah utama: (1) ketidaktepatan sasaran rumah tangga prioritas, (2) keterlambatan verifikasi data lapangan, dan (3) lemahnya evaluasi spasial dampak program. Pada konteks perkotaan, masalah tersebut semakin kompleks karena heterogenitas kondisi sosial-ekonomi dan disparitas akses layanan antarwilayah.
Sistem geospasial memberi peluang untuk menggabungkan dimensi lokasi (where), kebutuhan (what), aktor (who), waktu (when), dan intervensi (how much). Dalam studi kasus ini, titik masjid diposisikan sebagai simpul komunitas untuk menjangkau titik berkebutuhan dalam radius layanan tertentu, kemudian dipadukan dengan batas wilayah administratif dan indikator kepadatan/infrastruktur.
1.2 Rumusan Masalah
1. Data atribut apa yang diperlukan masing-masing pihak agar pengentasan kemiskinan berbasis geospasial dapat berjalan efektif?
2. Bagaimana merancang atribut data yang konsisten untuk kebutuhan operasional lapangan dan kebutuhan analitik kebijakan?
3. Bagaimana membangun kerangka kuantitatif formal agar prioritas bantuan dapat ditetapkan secara objektif dan terukur?
1.3 Tujuan
1. Menyusun rancangan sistem data geospasial untuk pengentasan kemiskinan berbasis komunitas.
2. Menganalisis pihak terlibat dan kebutuhan informasi spesifik per pihak.
3. Merancang atribut data inti, pendukung, dan strategis untuk setiap pihak.
4. Menyusun model kuantitatif formal untuk penetapan prioritas intervensi dan evaluasi hasil.
1.4 Batasan
1. Laporan berfokus pada rancangan data dan tata kelola informasi.
2. Laporan tidak membahas implementasi penuh dashboard baru.
3. Rancangan mengacu pada konteks data yang sudah tersedia pada sistem (masjid, poin berkebutuhan, jalan, wilayah administratif, statistik area).
2. LANDASAN KONSEPTUAL
2.1 Kemiskinan Multidimensi
Kemiskinan tidak cukup diukur oleh pendapatan semata, melainkan juga keterbatasan akses pendidikan, kesehatan, perumahan layak, infrastruktur dasar, dan perlindungan sosial. Karena itu, desain data harus mendukung indikator multidimensi agar keputusan bantuan lebih adil.
2.2 Peran Data Geospasial
Data geospasial memungkinkan:
1. Pemetaan konsentrasi kerentanan antarwilayah.
2. Analisis jarak dan aksesibilitas terhadap titik layanan.
3. Verifikasi konsistensi lokasi terhadap wilayah administrasi.
4. Monitoring cakupan intervensi dari waktu ke waktu.
2.3 Prinsip Tata Kelola Data
1. Akurat: data tervalidasi, dapat ditelusuri sumbernya.
2. Terkini: pembaruan periodik dengan jadwal jelas.
3. Konsisten: definisi atribut dan satuan baku.
4. Aman: perlindungan data pribadi (khusus NIK/identitas sensitif).
5. Akuntabel: jelas siapa input, verifikasi, dan persetujuan.
3. PIHAK TERLIBAT DAN PERAN KEPUTUSAN
Bagian ini memetakan pemangku kepentingan utama dan jenis keputusan yang didukung data.
3.1 Pemerintah Daerah (Pemda/Bappeda)
Peran:
1. Menetapkan prioritas wilayah intervensi.
2. Menyusun alokasi anggaran lintas kecamatan/kelurahan.
3. Mengawasi kinerja program secara makro.
Keputusan berbasis data:
1. Wilayah prioritas tinggi untuk penambahan program.
2. Penyesuaian anggaran berdasarkan beban kerentanan.
3. Evaluasi efektivitas kebijakan antarperiode.
3.2 Dinas Sosial
Peran:
1. Menetapkan rumah tangga sasaran.
2. Mengelola program bantuan (jenis, nilai, jadwal, frekuensi).
3. Menjamin verifikasi administrasi penerima.
Keputusan berbasis data:
1. Daftar penerima prioritas dan waiting list.
2. Jenis bantuan paling relevan per rumah tangga.
3. Jadwal distribusi dan monitoring kepatuhan.
3.3 Kelurahan/RT/RW
Peran:
1. Verifikasi kondisi faktual rumah tangga.
2. Validasi domisili, komposisi keluarga, kondisi hunian.
3. Pelaporan perubahan cepat (migrasi, bencana, kehilangan pekerjaan).
Keputusan berbasis data:
1. Validasi kelayakan calon penerima.
2. Rekomendasi perubahan status prioritas.
3. Eskalasi kasus mendesak ke Dinas Sosial.
3.4 Pengelola Masjid (Simpul Komunitas)
Peran:
1. Menjadi titik koordinasi bantuan berbasis radius layanan.
2. Menyediakan informasi kebutuhan lokal berbasis komunitas.
3. Memantau sebaran penerima dalam cakupan layanan masjid.
Keputusan berbasis data:
1. Penjadwalan distribusi bantuan komunitas.
2. Penetapan relawan dan wilayah jangkauan.
3. Rujukan kasus rentan ke dinas terkait.
3.5 Petugas Lapangan/Enumerator
Peran:
1. Input geolokasi dan atribut rumah tangga.
2. Verifikasi berkala kondisi sosial-ekonomi.
3. Dokumentasi bukti lapangan (foto, catatan observasi, tanggal kunjungan).
Keputusan berbasis data:
1. Konfirmasi valid/tidak valid data calon penerima.
2. Klasifikasi tingkat kerentanan lapangan.
3. Rekomendasi tindak lanjut cepat.
3.6 Lembaga Penyalur Bantuan (Pemerintah/CSR/NGO/Baznas)
Peran:
1. Menyalurkan bantuan sesuai daftar terverifikasi.
2. Mencatat nilai bantuan, jenis bantuan, waktu penyaluran.
3. Memonitor coverage dan gap distribusi.
Keputusan berbasis data:
1. Penentuan kuota dan paket bantuan per wilayah.
2. Penyesuaian jenis bantuan berdasarkan profil kebutuhan.
3. Penutupan gap wilayah yang belum terlayani.
3.7 Tim Monitoring dan Evaluasi
Peran:
1. Mengukur dampak program secara periodik.
2. Menilai efisiensi, ketepatan sasaran, dan keberlanjutan.
3. Menyusun rekomendasi perbaikan kebijakan.
Keputusan berbasis data:
1. Program dilanjutkan, diperluas, atau diubah.
2. Wilayah mana yang butuh intervensi tambahan.
3. Penyesuaian indikator dan mekanisme evaluasi.
3.8 Penerima Manfaat (Rumah Tangga)
Peran:
1. Memberikan data kondisi aktual rumah tangga.
2. Menyampaikan umpan balik kualitas bantuan.
3. Mengikuti proses verifikasi dan pembaruan data.
Keputusan berbasis data:
1. Konfirmasi penerimaan bantuan.
2. Pelaporan perubahan kondisi ekonomi.
3. Persetujuan penggunaan data sesuai kebijakan privasi.
4. RANCANGAN ENTITAS DATA UTAMA
4.1 Entitas Existing (sudah tersedia pada sistem)
1. Masjid: id, name, latitude, longitude, radius_meters, created_at, updated_at.
2. Poin Berkebutuhan: id, name, latitude, longitude, masjid_id, created_at, updated_at.
3. Jalan: name, road_type, condition_status, coordinates, length_meters.
4. Area Administratif: name, area_type, geometry, population.
5. Statistik Area: statistic_type, value, date_recorded.
4.2 Entitas Baru (usulan untuk pengentasan kemiskinan)
1. Rumah Tangga:
- household_id (unik)
- head_name
- nik_hash (bukan NIK mentah)
- address_text
- latitude
- longitude
- area_id (kelurahan/kecamatan)
- masjid_id_referensi
2. Profil Sosial-Ekonomi:
- monthly_income
- monthly_food_expenditure
- employment_status_kepala
- education_level_kepala
- number_of_dependents
- disability_member_count
- elderly_member_count
- chronic_illness_member_count
- housing_condition_score
- water_access_type
- sanitation_access_type
- electricity_access_type
3. Program Bantuan:
- program_id
- household_id
- assistance_type
- assistance_value
- assistance_frequency
- start_date
- end_date
- funding_source
- delivery_status
- delivered_at
- distribution_channel
4. Verifikasi dan Audit:
- verification_status
- verified_by
- verified_at
- last_field_visit_at
- evidence_photo_count
- data_confidence_score
- audit_note
5. Outcome Program:
- outcome_30d_income_change
- outcome_90d_income_change
- food_security_score_change
- school_attendance_change
- health_service_access_change
- household_exit_flag (keluar dari prioritas bantuan)
5. MATRIKS ATRIBUT DATA PER PIHAK (FORMAL)
Catatan: Matriks ini disusun agar dapat langsung diturunkan menjadi data dictionary teknis.
Format kolom:
Pihak | Atribut Utama | Definisi | Tipe Data | Sumber | Frekuensi Update | Penanggung Jawab | Prioritas
5.1 Pemerintah Daerah (Pemda/Bappeda)
1. poverty_prevalence_area | Proporsi RT miskin per area | Decimal(5,2) | agregasi Dinsos + BPS + verifikasi lapangan | Triwulanan | Bappeda | Wajib
2. budget_allocation_area | Anggaran intervensi per area | Decimal(18,2) | sistem perencanaan daerah | Tahunan/Revisi | Bappeda | Wajib
3. intervention_coverage_ratio | Persentase RT prioritas yang sudah dilayani | Decimal(5,2) | log distribusi bantuan | Bulanan | Dinsos | Wajib
4. high_risk_cluster_count | Jumlah klaster risiko tinggi | Integer | hasil analisis geospasial | Bulanan | Tim Analitik | Penting
5. policy_outcome_index | Indeks hasil kebijakan lintas area | Decimal(5,2) | komposit indikator outcome | Semester | Bappeda | Strategis
5.2 Dinas Sosial
1. household_id | ID unik rumah tangga | Varchar | registrasi sistem | Sekali + saat perubahan | Dinsos | Wajib
2. vulnerability_score | Skor kerentanan rumah tangga (0-100) | Decimal(5,2) | komputasi indikator | Bulanan | Dinsos + Analis | Wajib
3. assistance_type | Jenis bantuan (pangan/tunai/kesehatan/pendidikan) | Enum | kebijakan program | Saat penetapan | Dinsos | Wajib
4. assistance_value | Nilai bantuan per periode | Decimal(18,2) | kebijakan program | Saat penetapan/perubahan | Dinsos | Wajib
5. eligibility_status | Status kelayakan | Enum | verifikasi data | Bulanan | Dinsos | Wajib
6. waiting_list_rank | Urutan prioritas daftar tunggu | Integer | hasil scoring | Bulanan | Dinsos | Penting
7. fraud_risk_flag | Indikator risiko ketidaksesuaian data | Boolean | audit data | Bulanan | Dinsos + Inspektorat | Strategis
5.3 Kelurahan/RT/RW
1. domicile_status | Validitas domisili | Enum(valid, ragu, tidak_valid) | verifikasi lapangan | Bulanan | RT/RW | Wajib
2. family_member_count | Jumlah anggota keluarga aktual | Integer | wawancara + dokumen | Bulanan | RT/RW | Wajib
3. recent_shock_event | Kejadian guncangan (PHK, sakit berat, bencana) | Enum + Text | laporan warga | Real-time/Bulanan | RT/RW | Wajib
4. housing_feasibility_level | Kelayakan hunian | Ordinal(1-5) | observasi lapangan | Triwulanan | Kelurahan | Penting
5. neighborhood_support_index | Dukungan sosial lingkungan | Decimal(5,2) | asesmen lokal | Semester | Kelurahan | Strategis
5.4 Pengelola Masjid
1. masjid_id | ID masjid | Integer | data master masjid | Tetap | Admin Sistem | Wajib
2. radius_meters | Radius layanan masjid | Decimal(8,2) | data masjid | Saat perubahan | Pengelola Masjid | Wajib
3. served_household_count | Jumlah RT prioritas dalam radius | Integer | join rumah tangga geospasial | Bulanan | Pengelola Masjid | Wajib
4. volunteer_count | Jumlah relawan aktif | Integer | administrasi masjid | Bulanan | Pengelola Masjid | Penting
5. social_program_capacity | Kapasitas paket bantuan per bulan | Integer | logistik masjid | Bulanan | Pengelola Masjid | Penting
6. stock_food_package | Stok paket pangan | Integer | inventori | Mingguan | Pengelola Masjid | Penting
7. service_gap_flag | Penanda gap layanan (permintaan > kapasitas) | Boolean | komputasi sistem | Mingguan | Pengelola + Dinsos | Strategis
5.5 Petugas Lapangan
1. survey_timestamp | Waktu survei | Datetime | aplikasi lapangan | Setiap kunjungan | Petugas | Wajib
2. gps_accuracy_meters | Akurasi koordinat saat survei | Decimal(6,2) | perangkat GPS | Setiap kunjungan | Petugas | Wajib
3. photo_evidence_count | Jumlah bukti foto | Integer | unggahan lapangan | Setiap kunjungan | Petugas | Penting
4. field_note | Catatan temuan lapangan | Text | observasi | Setiap kunjungan | Petugas | Wajib
5. verification_recommendation | Rekomendasi validasi | Enum(approve/review/reject) | asesmen lapangan | Setiap kunjungan | Petugas | Wajib
6. revisit_due_date | Jadwal kunjungan ulang | Date | workflow verifikasi | Sesuai kasus | Petugas | Penting
5.6 Lembaga Penyalur Bantuan
1. distribution_id | ID penyaluran | Varchar | sistem distribusi | Setiap transaksi | Penyalur | Wajib
2. household_id | RT penerima | Varchar | data target Dinsos | Setiap transaksi | Penyalur | Wajib
3. distribution_date | Tanggal salur | Date | log distribusi | Setiap transaksi | Penyalur | Wajib
4. package_type | Jenis paket bantuan | Enum | program penyalur | Setiap transaksi | Penyalur | Wajib
5. package_value | Nilai paket | Decimal(18,2) | program penyalur | Setiap transaksi | Penyalur | Wajib
6. handover_status | Status serah terima | Enum(success/pending/failed) | dokumentasi salur | Setiap transaksi | Penyalur | Wajib
7. failed_delivery_reason | Alasan gagal salur | Text | dokumentasi salur | Jika gagal | Penyalur | Penting
8. repeat_assistance_interval_days | Interval bantuan ulang | Integer | kebijakan program | Saat penetapan | Penyalur + Dinsos | Strategis
5.7 Tim Monitoring dan Evaluasi
1. baseline_score | Nilai dasar sebelum intervensi | Decimal(6,2) | data awal rumah tangga | Awal program | Tim Monev | Wajib
2. endline_score | Nilai setelah intervensi | Decimal(6,2) | data akhir periode | Akhir periode | Tim Monev | Wajib
3. score_delta | Perubahan skor | Decimal(6,2) | komputasi | Bulanan/Triwulan | Tim Monev | Wajib
4. targeting_precision | Akurasi sasaran bantuan (%) | Decimal(5,2) | audit sampel | Triwulanan | Tim Monev | Penting
5. leakage_rate | Tingkat kebocoran bantuan (%) | Decimal(5,2) | audit transaksi | Triwulanan | Tim Monev | Penting
6. timeliness_index | Ketepatan waktu distribusi | Decimal(5,2) | log operasional | Bulanan | Tim Monev | Penting
7. outcome_sustainability_index | Keberlanjutan dampak | Decimal(5,2) | follow-up 3-6 bulan | Semester | Tim Monev | Strategis
5.8 Penerima Manfaat
1. consent_status | Persetujuan penggunaan data | Boolean | formulir persetujuan | Awal + saat perubahan | Petugas | Wajib
2. self_report_income_change | Perubahan pendapatan menurut pelaporan warga | Decimal(6,2) | wawancara | Bulanan | Petugas | Penting
3. service_satisfaction_score | Kepuasan layanan (1-5) | Integer | survei feedback | Bulanan | Tim Monev | Penting
4. complaint_status | Status pengaduan | Enum(open/in_review/closed) | kanal pengaduan | Real-time | Dinsos | Penting
5. participation_status | Keikutsertaan program pemberdayaan | Enum | catatan program | Bulanan | Dinsos + Penyalur | Strategis
6. KERANGKA KUANTITATIF FORMAL
6.1 Normalisasi Nilai
Semua indikator dinormalisasi ke skala 0 sampai 1 agar dapat digabungkan.
Rumus normalisasi min-max:
X_norm = (X - X_min) / (X_max - X_min)
Untuk indikator negatif (semakin besar semakin buruk), gunakan:
X_norm_neg = 1 - ((X - X_min) / (X_max - X_min))
6.2 Skor Kerentanan Rumah Tangga (SKR)
SKR = 0.25*I + 0.20*E + 0.15*D + 0.15*H + 0.15*A + 0.10*S
Keterangan komponen:
I: Deprivasi pendapatan.
E: Kerentanan ketenagakerjaan.
D: Beban tanggungan (anak, lansia, disabilitas).
H: Kualitas hunian dan sanitasi.
A: Akses layanan dasar (air, listrik, kesehatan, pendidikan).
S: Riwayat guncangan sosial-ekonomi.
Rentang SKR: 0 sampai 1.
6.3 Skor Aksesibilitas Geospasial (SAG)
SAG = 0.40*J + 0.35*R + 0.25*T
J: Jarak ke titik layanan bantuan (dinormalisasi negatif).
R: Kualitas akses jalan (berdasarkan condition_status dan road_density lokal).
T: Estimasi waktu tempuh layanan.
Interpretasi:
Nilai lebih tinggi = aksesibilitas lebih baik.
6.4 Skor Prioritas Intervensi (SPI)
SPI = 0.60*SKR + 0.30*(1 - SAG) + 0.10*K
K: Faktor kejadian guncangan terbaru (0 atau 1, atau skala 0 sampai 1).
Klasifikasi:
1. SPI >= 0.75: Prioritas sangat tinggi.
2. 0.60 <= SPI < 0.75: Prioritas tinggi.
3. 0.45 <= SPI < 0.60: Prioritas menengah.
4. SPI < 0.45: Prioritas rendah.
6.5 Indikator Kinerja Program (IKP)
1. Coverage Ratio (CR) = jumlah RT terbantu / jumlah RT prioritas.
2. Targeting Precision (TP) = RT sasaran benar / total RT yang menerima bantuan.
3. On-Time Delivery (OTD) = bantuan tepat waktu / total bantuan tersalurkan.
4. Outcome Improvement Rate (OIR) = RT dengan delta outcome positif / total RT yang dievaluasi.
7. PEMETAAN EXISTING DATA VS GAP DATA
7.1 Atribut yang sudah tersedia
1. Titik masjid dan radius layanan.
2. Titik berkebutuhan beserta relasi ke masjid.
3. Batas wilayah administratif (kecamatan/kota).
4. Statistik area (kepadatan penduduk/jalan/kerusakan jalan).
5. Data infrastruktur jalan (jenis dan kondisi).
7.2 Atribut yang belum tersedia (gap utama)
1. Profil sosial-ekonomi rumah tangga detail.
2. Status kemiskinan multidimensi tingkat rumah tangga.
3. Riwayat bantuan per rumah tangga (jenis, nilai, frekuensi).
4. Status verifikasi, bukti lapangan, dan confidence score.
5. Data outcome pasca-bantuan (30 hari, 90 hari, semester).
6. Data pengaduan dan kepuasan layanan.
7.3 Dampak jika gap tidak ditutup
1. Penetapan sasaran rentan bias.
2. Sulit membedakan rumah tangga prioritas antarwilayah.
3. Evaluasi program hanya berhenti pada output, bukan outcome.
4. Risiko kebocoran dan duplikasi bantuan meningkat.
8. TAHAP IMPLEMENTASI DATA (REKOMENDASI)
Tahap 1 (0-3 bulan): Pendataan dasar dan verifikasi spasial
1. Tambah atribut rumah tangga inti.
2. Validasi koordinat dan area administrasi.
3. Integrasi relasi RT-ke-masjid dalam radius layanan.
Tahap 2 (3-6 bulan): Operasional penyaluran dan audit
1. Tambah modul riwayat bantuan dan status distribusi.
2. Tambah atribut verifikasi lapangan dan confidence score.
3. Jalankan dashboard monitoring coverage dan ketepatan sasaran.
Tahap 3 (6-12 bulan): Evaluasi outcome dan optimasi kebijakan
1. Tambah atribut outcome 30/90 hari.
2. Hitung IKP rutin per wilayah.
3. Lakukan evaluasi pembobotan SPI dan revisi kebijakan.
9. RISIKO DAN MITIGASI
9.1 Risiko kualitas data
Risiko: data tidak mutakhir atau tidak konsisten antarpetugas.
Mitigasi:
1. SOP input baku.
2. Validasi otomatis pada rentang nilai.
3. Audit sampel bulanan.
9.2 Risiko privasi data
Risiko: kebocoran data identitas sensitif.
Mitigasi:
1. Simpan identitas sensitif dalam bentuk hash/token.
2. Batasi akses berbasis peran.
3. Log akses dan log perubahan data.
9.3 Risiko bias penargetan
Risiko: ketergantungan pada satu indikator.
Mitigasi:
1. Gunakan indikator multidimensi.
2. Verifikasi silang RT/RW dan petugas lapangan.
3. Review bobot skor secara periodik.
10. KESIMPULAN
Rancangan sistem geospasial pengentasan kemiskinan pada studi kasus ini menempatkan data sebagai fondasi keputusan lintas aktor. Dengan merinci atribut per pihak, sistem dapat menjembatani kebutuhan operasional lapangan dan kebutuhan strategis kebijakan. Kerangka kuantitatif yang diusulkan (SKR, SAG, SPI, IKP) memberi landasan formal untuk prioritisasi intervensi, peningkatan akurasi sasaran, dan evaluasi hasil program secara objektif.
Rekomendasi utama:
1. Prioritaskan penutupan gap atribut rumah tangga dan riwayat bantuan.
2. Terapkan verifikasi spasial dan audit data berkala.
3. Gunakan indikator outcome agar kebijakan tidak hanya mengejar jumlah bantuan, tetapi juga perubahan kesejahteraan nyata.
DAFTAR PUSTAKA (FORMAT IEEE)
Catatan: Detail metadata pada daftar ini disusun dalam format IEEE dan perlu verifikasi akhir (judul/edisi/tahun/URL/DOI) sebelum pengumpulan final.
[1] A. Sen, "Poverty: An Ordinal Approach to Measurement," Econometrica, vol. 44, no. 2, pp. 219-231, 1976.
[2] S. Alkire and J. Foster, "Counting and Multidimensional Poverty Measurement," Journal of Public Economics, vol. 95, no. 7-8, pp. 476-487, 2011.
[3] World Bank, Poverty and Shared Prosperity 2022: Correcting Course. Washington, DC, USA: World Bank, 2022.
[4] United Nations Development Programme (UNDP) and Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI), Global Multidimensional Poverty Index 2023. New York, NY, USA: UNDP, 2023.
[5] Badan Pusat Statistik (BPS), Profil Kemiskinan di Indonesia (rilis berkala). Jakarta, Indonesia: BPS, 2024.
[6] P. A. Longley, M. F. Goodchild, D. J. Maguire, and D. W. Rhind, Geographic Information Systems and Science, 4th ed. Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2015.
[7] Republik Indonesia, Undang-Undang Nomor 4 Tahun 2011 tentang Informasi Geospasial. Jakarta, Indonesia, 2011.
[8] Republik Indonesia, Peraturan Presiden Nomor 39 Tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia. Jakarta, Indonesia, 2019.
LAMPIRAN A. RINGKASAN KODE ATRIBUT PRIORITAS (MVP)
A1. Data Rumah Tangga
1. household_id (varchar)
2. latitude (decimal)
3. longitude (decimal)
4. monthly_income (decimal)
5. employment_status_kepala (enum)
6. number_of_dependents (int)
7. housing_condition_score (int 1-5)
8. verification_status (enum)
9. vulnerability_score (decimal)
10. priority_score (decimal)
A2. Data Bantuan
1. assistance_type (enum)
2. assistance_value (decimal)
3. distribution_date (date)
4. delivery_status (enum)
5. delivered_by (varchar)
A3. Data Monitoring
1. baseline_score (decimal)
2. endline_score (decimal)
3. score_delta (decimal)
4. satisfaction_score (int)
5. complaint_status (enum)
LAMPIRAN B. CONTOH STANDAR ENUM
B1. assistance_type
1. pangan
2. tunai
3. kesehatan
4. pendidikan
5. usaha_mikro
B2. verification_status
1. unverified
2. field_verified
3. admin_approved
4. rejected
B3. delivery_status
1. pending
2. delivered
3. failed
SELESAI