Poverty
Febriany Lete
2024-09-09
library(haven)
library(foreign)
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(tidyr)
library(labelled)
library(ggplot2)
library(ggrepel)Load Datasets
Karakteristik Sosial Demografi Rumah Tangga Miskin dan Tidak Miskin Menurut Wilayah
Poverty line and population living in poverty
Garis kemiskinan di NTT berdasarkan Susenas Maret 2023 adalah
- Perkotaan: Rp. 614,436
- Perdesaan: Rp. 471,502
1. Average household size
2. Education
Head of household education
## # A tibble: 20 × 6
## r105 poverty didik5kat count total_count percentage
## <dbl> <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 Tidak miskin Tidak Tamat SD 30354. 319162. 9.51
## 2 1 Tidak miskin SD 61483. 319162. 19.3
## 3 1 Tidak miskin SMP 61437. 319162. 19.2
## 4 1 Tidak miskin SMA 109115. 319162. 34.2
## 5 1 Tidak miskin Perguruan Tinggi 56772. 319162. 17.8
## 6 1 Miskin Tidak Tamat SD 5718. 21965. 26.0
## 7 1 Miskin SD 5450. 21965. 24.8
## 8 1 Miskin SMP 4964. 21965. 22.6
## 9 1 Miskin SMA 5310. 21965. 24.2
## 10 1 Miskin Perguruan Tinggi 522. 21965. 2.38
## 11 2 Tidak miskin Tidak Tamat SD 158501. 690397. 23.0
## 12 2 Tidak miskin SD 290469. 690397. 42.1
## 13 2 Tidak miskin SMP 88700. 690397. 12.8
## 14 2 Tidak miskin SMA 102271. 690397. 14.8
## 15 2 Tidak miskin Perguruan Tinggi 50456. 690397. 7.31
## 16 2 Miskin Tidak Tamat SD 46929. 159251. 29.5
## 17 2 Miskin SD 78918. 159251. 49.6
## 18 2 Miskin SMP 17694. 159251. 11.1
## 19 2 Miskin SMA 11960. 159251. 7.51
## 20 2 Miskin Perguruan Tinggi 3750. 159251. 2.35
3. Housing
a) Home ownership
## # A tibble: 12 × 6
## r105 poverty R1802_label count total_count percentage
## <int> <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 Tidak miskin Milik Sendiri 258966. 326279. 79.4
## 2 1 Tidak miskin Kontrak/Sewa 36283. 326279. 11.1
## 3 1 Tidak miskin Lainnya 31030. 326279. 9.51
## 4 1 Miskin Milik Sendiri 18402. 22697. 81.1
## 5 1 Miskin Kontrak/Sewa 2197. 22697. 9.68
## 6 1 Miskin Lainnya 2098. 22697. 9.24
## 7 2 Tidak miskin Milik Sendiri 688006. 725846. 94.8
## 8 2 Tidak miskin Kontrak/Sewa 2794. 725846. 0.38
## 9 2 Tidak miskin Lainnya 35045. 725846. 4.83
## 10 2 Miskin Milik Sendiri 164709. 170583. 96.6
## 11 2 Miskin Kontrak/Sewa 324. 170583. 0.19
## 12 2 Miskin Lainnya 5550. 170583. 3.25## # A tibble: 6 × 5
## poverty R1802_label count total_count percentage
## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Tidak miskin Milik Sendiri 946973. 1052125. 90.0
## 2 Tidak miskin Kontrak/Sewa 39077. 1052125. 3.71
## 3 Tidak miskin Lainnya 66075. 1052125. 6.28
## 4 Miskin Milik Sendiri 183110. 193280. 94.7
## 5 Miskin Kontrak/Sewa 2521. 193280. 1.3
## 6 Miskin Lainnya 7648. 193280. 3.96
b) Dwelling Floor Area
## # A tibble: 12 × 6
## r105 poverty R1802_label count total_count percentage
## <int> <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 Tidak miskin Milik Sendiri 258966. 326279. 79.4
## 2 1 Tidak miskin Kontrak/Sewa 36283. 326279. 11.1
## 3 1 Tidak miskin Lainnya 31030. 326279. 9.51
## 4 1 Miskin Milik Sendiri 18402. 22697. 81.1
## 5 1 Miskin Kontrak/Sewa 2197. 22697. 9.68
## 6 1 Miskin Lainnya 2098. 22697. 9.24
## 7 2 Tidak miskin Milik Sendiri 688006. 725846. 94.8
## 8 2 Tidak miskin Kontrak/Sewa 2794. 725846. 0.38
## 9 2 Tidak miskin Lainnya 35045. 725846. 4.83
## 10 2 Miskin Milik Sendiri 164709. 170583. 96.6
## 11 2 Miskin Kontrak/Sewa 324. 170583. 0.19
## 12 2 Miskin Lainnya 5550. 170583. 3.25## # A tibble: 6 × 5
## poverty R1802_label count total_count percentage
## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Tidak miskin Milik Sendiri 946973. 1052125. 90.0
## 2 Tidak miskin Kontrak/Sewa 39077. 1052125. 3.71
## 3 Tidak miskin Lainnya 66075. 1052125. 6.28
## 4 Miskin Milik Sendiri 183110. 193280. 94.7
## 5 Miskin Kontrak/Sewa 2521. 193280. 1.3
## 6 Miskin Lainnya 7648. 193280. 3.96
c) Dwelling Floor Area per Capita
## # A tibble: 12 × 6
## r105 poverty floor_cap count total_count percentage
## <int> <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 Tidak miskin <= 8 59060. 326279. 18.1
## 2 1 Tidak miskin 8-15 112547. 326279. 34.5
## 3 1 Tidak miskin > 15 154673. 326279. 47.4
## 4 1 Miskin <= 8 13125. 22697. 57.8
## 5 1 Miskin 8-15 7747. 22697. 34.1
## 6 1 Miskin > 15 1824. 22697. 8.04
## 7 2 Tidak miskin <= 8 106999. 725846. 14.7
## 8 2 Tidak miskin 8-15 301100. 725846. 41.5
## 9 2 Tidak miskin > 15 317747. 725846. 43.8
## 10 2 Miskin <= 8 69087. 170583. 40.5
## 11 2 Miskin 8-15 80442. 170583. 47.2
## 12 2 Miskin > 15 21053. 170583. 12.3## # A tibble: 6 × 5
## poverty floor_cap count total_count percentage
## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Tidak miskin <= 8 166058. 1052125. 15.8
## 2 Tidak miskin 8-15 413647. 1052125. 39.3
## 3 Tidak miskin > 15 472420. 1052125. 44.9
## 4 Miskin <= 8 82213. 193280. 42.5
## 5 Miskin 8-15 88190. 193280. 45.6
## 6 Miskin > 15 22878. 193280. 11.8
d) Main material of the floor
## # A tibble: 8 × 6
## r105 poverty floor count total_count percentage
## <int> <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 Tidak miskin Bukan Tanah 319516. 326279. 97.9
## 2 1 Tidak miskin Tanah 6764. 326279. 2.07
## 3 1 Miskin Bukan Tanah 20773. 22697. 91.5
## 4 1 Miskin Tanah 1924. 22697. 8.48
## 5 2 Tidak miskin Bukan Tanah 633071. 725846. 87.2
## 6 2 Tidak miskin Tanah 92775. 725846. 12.8
## 7 2 Miskin Bukan Tanah 129160. 170583. 75.7
## 8 2 Miskin Tanah 41423. 170583. 24.3## # A tibble: 4 × 5
## poverty floor count total_count percentage
## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Tidak miskin Bukan Tanah 952586. 1052125. 90.5
## 2 Tidak miskin Tanah 99539. 1052125. 9.46
## 3 Miskin Bukan Tanah 149933. 193280. 77.6
## 4 Miskin Tanah 43347. 193280. 22.4
e) The main material of the widest wall
## # A tibble: 16 × 6
## r105 poverty wall count total_count percentage
## <int> <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 Tidak miskin Tembok 246554. 326279. 75.6
## 2 1 Tidak miskin Kayu 18469. 326279. 5.66
## 3 1 Tidak miskin Bambu 27667. 326279. 8.48
## 4 1 Tidak miskin Lainnya 33589. 326279. 10.3
## 5 1 Miskin Tembok 11246. 22697. 49.6
## 6 1 Miskin Kayu 1777. 22697. 7.83
## 7 1 Miskin Bambu 4096. 22697. 18.0
## 8 1 Miskin Lainnya 5578. 22697. 24.6
## 9 2 Tidak miskin Tembok 387593. 725846. 53.4
## 10 2 Tidak miskin Kayu 99376. 725846. 13.7
## 11 2 Tidak miskin Bambu 119183. 725846. 16.4
## 12 2 Tidak miskin Lainnya 119694. 725846. 16.5
## 13 2 Miskin Tembok 71821. 170583. 42.1
## 14 2 Miskin Kayu 22388. 170583. 13.1
## 15 2 Miskin Bambu 36943. 170583. 21.7
## 16 2 Miskin Lainnya 39431. 170583. 23.1## # A tibble: 8 × 5
## poverty wall count total_count percentage
## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Tidak miskin Tembok 634147. 1052125. 60.3
## 2 Tidak miskin Kayu 117844. 1052125. 11.2
## 3 Tidak miskin Bambu 146850. 1052125. 14.0
## 4 Tidak miskin Lainnya 153283. 1052125. 14.6
## 5 Miskin Tembok 83067. 193280. 43.0
## 6 Miskin Kayu 24165. 193280. 12.5
## 7 Miskin Bambu 41039. 193280. 21.2
## 8 Miskin Lainnya 45009. 193280. 23.3
f) Main material of the widest roof
## # A tibble: 16 × 6
## r105 poverty roof count total_count percentage
## <int> <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 Tidak miskin Beton/ Genteng/ Sirap 10753. 326279. 3.3
## 2 1 Tidak miskin Seng/ Asbes 314123. 326279. 96.3
## 3 1 Tidak miskin Ijuk/ Rumbia 939. 326279. 0.29
## 4 1 Tidak miskin Lainnya 465. 326279. 0.14
## 5 1 Miskin Beton/ Genteng/ Sirap 330. 22697. 1.46
## 6 1 Miskin Seng/ Asbes 21635. 22697. 95.3
## 7 1 Miskin Ijuk/ Rumbia 247. 22697. 1.09
## 8 1 Miskin Lainnya 485. 22697. 2.14
## 9 2 Tidak miskin Beton/ Genteng/ Sirap 12577. 725846. 1.73
## 10 2 Tidak miskin Seng/ Asbes 683421. 725846. 94.2
## 11 2 Tidak miskin Ijuk/ Rumbia 26593. 725846. 3.66
## 12 2 Tidak miskin Lainnya 3254. 725846. 0.45
## 13 2 Miskin Beton/ Genteng/ Sirap 2759. 170583. 1.62
## 14 2 Miskin Seng/ Asbes 153874. 170583. 90.2
## 15 2 Miskin Ijuk/ Rumbia 12664. 170583. 7.42
## 16 2 Miskin Lainnya 1286. 170583. 0.75## # A tibble: 8 × 5
## poverty roof count total_count percentage
## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Tidak miskin Beton/ Genteng/ Sirap 23330. 1052125. 2.22
## 2 Tidak miskin Seng/ Asbes 997545. 1052125. 94.8
## 3 Tidak miskin Ijuk/ Rumbia 27532. 1052125. 2.62
## 4 Tidak miskin Lainnya 3719. 1052125. 0.35
## 5 Miskin Beton/ Genteng/ Sirap 3090. 193280. 1.6
## 6 Miskin Seng/ Asbes 175509. 193280. 90.8
## 7 Miskin Ijuk/ Rumbia 12911. 193280. 6.68
## 8 Miskin Lainnya 1771. 193280. 0.92
g) Restroom facilities used by the household
## # A tibble: 12 × 6
## r105 poverty restroom count total_count percentage
## <int> <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 Tidak miskin Jamban Sendiri 279666. 326279. 85.7
## 2 1 Tidak miskin Jamban Bersama/Komunal 40790. 326279. 12.5
## 3 1 Tidak miskin Jamban Umum/ Tidak ada 5824. 326279. 1.78
## 4 1 Miskin Jamban Sendiri 16126. 22697. 71.0
## 5 1 Miskin Jamban Bersama/Komunal 4549. 22697. 20.0
## 6 1 Miskin Jamban Umum/ Tidak ada 2022. 22697. 8.91
## 7 2 Tidak miskin Jamban Sendiri 605408. 725846. 83.4
## 8 2 Tidak miskin Jamban Bersama/Komunal 64211. 725846. 8.85
## 9 2 Tidak miskin Jamban Umum/ Tidak ada 56226. 725846. 7.75
## 10 2 Miskin Jamban Sendiri 134227. 170583. 78.7
## 11 2 Miskin Jamban Bersama/Komunal 17372. 170583. 10.2
## 12 2 Miskin Jamban Umum/ Tidak ada 18983. 170583. 11.1## # A tibble: 6 × 5
## poverty restroom count total_count percentage
## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Tidak miskin Jamban Sendiri 885074. 1052125. 84.1
## 2 Tidak miskin Jamban Bersama/Komunal 105001. 1052125. 9.98
## 3 Tidak miskin Jamban Umum/ Tidak ada 62050. 1052125. 5.9
## 4 Miskin Jamban Sendiri 150353. 193280. 77.8
## 5 Miskin Jamban Bersama/Komunal 21922. 193280. 11.3
## 6 Miskin Jamban Umum/ Tidak ada 21005. 193280. 10.9
h) Safe drinking water consumed by household
## # A tibble: 8 × 6
## r105 poverty safe_dw count total_count percentage
## <int> <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 Tidak miskin Tidak ada akses 12764. 326279. 3.91
## 2 1 Tidak miskin Ada akses 313516. 326279. 96.1
## 3 1 Miskin Tidak ada akses 993. 22697. 4.38
## 4 1 Miskin Ada akses 21704. 22697. 95.6
## 5 2 Tidak miskin Tidak ada akses 100397. 725846. 13.8
## 6 2 Tidak miskin Ada akses 625448. 725846. 86.2
## 7 2 Miskin Tidak ada akses 30984. 170583. 18.2
## 8 2 Miskin Ada akses 139599. 170583. 81.8## # A tibble: 4 × 5
## poverty safe_dw count total_count percentage
## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Tidak miskin Tidak ada akses 113161. 1052125. 10.8
## 2 Tidak miskin Ada akses 938964. 1052125. 89.2
## 3 Miskin Tidak ada akses 31977. 193280. 16.5
## 4 Miskin Ada akses 161303. 193280. 83.5
i) Source of Lighting
## # A tibble: 8 × 6
## r105 poverty R1816_label count total_count percentage
## <int> <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 Tidak miskin Listrik 324226. 326279. 99.4
## 2 1 Tidak miskin Bukan Listrik 2053. 326279. 0.63
## 3 1 Miskin Listrik 22021. 22697. 97.0
## 4 1 Miskin Bukan Listrik 675. 22697. 2.98
## 5 2 Tidak miskin Listrik 684939. 725846. 94.4
## 6 2 Tidak miskin Bukan Listrik 40906. 725846. 5.64
## 7 2 Miskin Listrik 152423. 170583. 89.4
## 8 2 Miskin Bukan Listrik 18160. 170583. 10.6## # A tibble: 4 × 5
## poverty R1816_label count total_count percentage
## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Tidak miskin Listrik 1009166. 1052125. 95.9
## 2 Tidak miskin Bukan Listrik 42959. 1052125. 4.08
## 3 Miskin Listrik 174444. 193280. 90.2
## 4 Miskin Bukan Listrik 18836. 193280. 9.75
4. Consumption
a) Average Daily Per Capita Protein Consumption
b)The distribution
c) Average Daily Per Capita Calorie Consumption
kp3_202303 <- kp3_202303 %>%
mutate(poverty_ref = case_when(
kapita < 0.8 * GK ~ 1,
kapita >= 0.8 * GK & kapita < GK ~ 2,
kapita >= GK & kapita < 1.2 * GK ~ 3,
kapita >= 1.2 * GK & kapita < 1.6 * GK ~ 4,
TRUE ~ 5
))
kp3_202303$poverty_ref <- factor(kp3_202303$poverty_ref,
levels = c(1, 2, 3, 4, 5),
labels = c("Sangat Miskin", "Miskin", "Hampir Miskin", "Rentan Miskin Lainnya", "Tidak Miskin"))
kp3_202303 <- kp3_202303 %>%
mutate(island = case_when(
r102 %in% c(9, 10, 11, 12, 13, 15, 18, 19) ~ "Flores",
r102 %in% c(1, 2, 16, 17) ~ "Sumba",
r102 %in% c(3, 4, 5, 6, 21, 71) ~ "Timor",
r102 %in% c(7, 8, 14, 20) ~ "Lainnya",
TRUE ~ "Unknown"
)) %>%
mutate(island = factor(island, levels = c("Flores", "Sumba", "Timor", "Lainnya")))
summary_data <- kp3_202303 %>%
group_by(poverty_ref, kalori_kap, island) %>%
summarise(size = sum(wert), .groups = 'drop')
#bubble <- ggplot(summary_data, aes(x = size, y = kalori_kap, size = poverty_ref, color = island)) +
# geom_point(alpha = 0.7) +
# #scale_size_continuous(range = c(5, 20)) +
#labs(x = "Tingkatan Kemiskinan", y = "Konsumsi Kalori",
# size = "Ukuran", color = "Region",
# title = "Bubble Chart: Kemiskinan vs Konsumsi Kalori") +
# theme_minimal() +
# theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
#print(bubble)d) Food Insecurity
5. Asset Ownership
