Secara keseluruhan, Statistical Dataverse memberikan dasar informasi yang kuat dan faktual untuk merancang, mengimplementasikan, dan memantau kebijakan serta program-program yang bertujuan mengurangi kemiskinan ekstrem. Dengan menggunakan data ini secara efektif, pengambil keputusan dapat mengarahkan sumber daya dan upaya mereka untuk menghasilkan dampak yang lebih besar dalam upaya penghapusan kemiskinan ekstrem.
Kebutuhan Data
Untuk mengembangkan Statistical Dataverse untuk penghapusan kemiskinan ekstrem, Anda membutuhkan sejumlah data yang relevan. Berikut adalah beberapa jenis data yang mungkin diperlukan, diantaranya Data Kapabilitas (Demografi, Ekonomi, Sosial, Data Kewilayahan seperti kondisi geografi dan aksesibilitas, kemudian perlu data kebijakan intervensi penanganan program, dan terakhir perlu data hasil kajian dan penelitian.
Data Demografi: Data demografi meliputi informasi tentang populasi, seperti jumlah penduduk, tingkat kelahiran dan kematian, komposisi usia, jenis kelamin, migrasi, dan distribusi geografis. Data ini membantu dalam memahami profil demografi masyarakat yang mungkin mengalami kemiskinan ekstrem.
Data Ekonomi: Data ekonomi termasuk indikator-indikator seperti pendapatan rata-rata, tingkat pengangguran, tingkat inflasi, pertumbuhan ekonomi, dan akses ke sumber daya ekonomi lainnya. Data ini membantu dalam memahami kondisi ekonomi yang berhubungan dengan kemiskinan ekstrem.
Data Sosial: Data sosial mencakup variabel-variabel seperti tingkat pendidikan, akses ke layanan kesehatan, tingkat kriminalitas, indeks pembangunan manusia (IPM), dan kualitas hidup. Data ini membantu dalam memahami faktor-faktor sosial yang terkait dengan kemiskinan ekstrem.
Data Geografis: Data geografis mencakup informasi tentang batas-batas geografis, wilayah administratif, infrastruktur, dan lingkungan fisik. Data ini membantu dalam memahami konteks geografis di mana kemiskinan ekstrem terjadi.
Data Kebijakan Publik: Data kebijakan publik meliputi informasi tentang program-program pemerintah yang berhubungan dengan penghapusan kemiskinan, transfer sosial, bantuan sosial, dan upaya-upaya lainnya. Data ini membantu dalam memahami dampak kebijakan publik terhadap kemiskinan ekstrem.
Data Survei dan Penelitian: Data survei dan penelitian dapat mencakup data primer yang dikumpulkan melalui survei rumah tangga atau penelitian lapangan, serta data sekunder yang diperoleh dari sumber-sumber terpercaya. Data ini membantu dalam memahami persepsi, pengalaman, dan faktor-faktor yang mendasari kemiskinan ekstrem.
Data Waktu dan Seri Waktu: Data waktu dan seri waktu dapat memberikan wawasan tentang tren dan pola kemiskinan ekstrem dari waktu ke waktu. Ini membantu dalam mengidentifikasi perubahan dalam tingkat kemiskinan dan faktor-faktor yang berkontribusi terhadap perubahan tersebut.
Selain data, penting juga untuk mempertimbangkan masalah keamanan dan privasi dalam mengumpulkan, menyimpan, dan membagikan data ini. Dalam mengembangkan Statistical Dataverse, pastikan untuk mengikuti prinsip-prinsip etika penelitian dan kebijakan privasi yang berlaku.
