## Analysis of Net Enumeration Rate of Senior High School Using Fixed-Effect Clustered-Robust Standard Error Model *
Leonita Amara Husna Metanda 1 , Siskarossa Ika Oktora 2‡
1,2 Politeknik Statistika STIS, Indonesia
‡ corresponding author: siskarossa@stis.ac.id
Copyright © 2022 Leonita Amara Husna Metanda and Siskarossa Ika Oktora.  This is an open-access article  distributed  under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
The Net Enumeration Rate (NER) of senior high school (SHS) in  Indonesia in 2017-2019  always  be  the  lowest  than  the  other  education  levels  and  cannot  fulfill  the target of the 2014-2019 National Medium-Term Development Plan (RPJMN). This study aims to analyze the determinants of NER of SHS in Indonesia 2017-2019 using the panel data regression method. The independent variables include child labor, child marriage, Smart  Indonesia  Program  (PIP),  repeat  rates,  and  poverty.  The  NER  of  SHS  is  the dependent  variable.  Based  on  the  modeling,  heteroscedasticity  and  autocorrelation problems are found. The fixed-effect clustered-robust standard error method is used to solve these problems. The results show that the NER of SHS increased every year, and poverty decreased every  year. Meanwhile, other variables fluctuate during 2017-2019. Furthermore, it is found that child labor and poverty significantly affect the NER of SHS in Indonesia. Meanwhile, child marriage, PIP, and repeat rates have no significant effect. This study can be used by local government to implement more effective policies based on the factor that do have significant effects on NER of SHS in Indonesia in 2017-2019.
Keywords :  fixed-effect  clustered-robust  standard  error,  fixed  effect  model,  net enumeration rate, senior high school
* Received: Aug 2021; Reviewed: May 2022; Published: Aug 2022

## 1.  Pendahuluan
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Indonesia berada di peringkat ke-111 dari 189 negara  tahun  2019  menurut  data United  Nations  Development  Programme (UNDP) Human  Development .  Oleh  karena  itu,  diperlukan  usaha  lebih  untuk  meningkatkan kualitas  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  di  Indonesia.  Menurut  (Vinod  et  al.,  2000), pendidikan  dapat  meningkatkan  kualitas  SDM.  Investasi  pendidikan  dalam  rangka pengembangan SDM dapat memperbaiki kemampuan masyarakat dan memberikan kontribusi terhadap kesejahteraan. Dengan kata lain, sistem pendidikan yang bermutu dapat  menghasilkan  SDM  yang  berkualitas.  Pendidikan  merupakan  tujuan  keempat pada  Agenda  Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  ( Sustainable  Development Goals /SDGs)  tahun  2016-2030.  Salah  satu  target  dalam  tujuan  tersebut  adalah menjamin penuntasan pendidikan dasar dan pendidikan menengah yang terjangkau dan berkualitas bagi anak.
Tingkat  partisipasi  pendidikan  masyarakat  dapat  dilihat  melalui  indikator  Angka Partisipasi  Murni  (APM)  yang  memperhitungkan  ketepatan  usia  pendidikan.  Tingkat partisipasi  pendidikan  masyarakat  akan  menurun  seiring  dengan  meningkatnya jenjang pendidikan. Jika dibandingkan capaian antar jenjang, jenjang Sekolah Dasar (SD)/sederajat  selalu  memiliki  APM  tertinggi  dan  sudah  berhasil  mencapai  target RPJMN  2014-2019.  Sedangkan  Sekolah  Menengah  (SM)/sederajat  selalu  memiliki APM terendah dan belum berhasil mencapai target RPJMN 2014-2019. Hal ini terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1: Perbandingan capaian APM Indonesia tahun 2017-2019 dengan target APM RPJMN  2014-2019 berdasarkan jenjang pendidikan
Menurut  (Karini,  2018),  salah  satu  permasalahan  di  dunia  pendidikan  adalah keterbatasan  akses  finansial  masyarakat  miskin  dalam  penuntasan  pendidikan terutama  pada  jenjang  SM/sederajat. Selain  itu,  (Nandi,  2016)  dalam  penelitiannya mengatakan bahwa status anak yang bekerja dapat memengaruhi angka partisipasi pendidikan.  Menurut(Kusworo  &  Islamiyah,  2019)  Kemendikbud  (2018) faktor-faktor yang  memengaruhi  capaian  APM  jenjang  SM/sederajat  adalah  faktor  ekonomi, pendidikan  orangtua,  faktor  geografi,  ketersediaan  layanan  pendidikan,  kesadaran
0 20 40 60 80 100 SD/sederajat SMP/sederajat SM/sederajat
Capaian APM Tahun 2017 Capaian APM Tahun 2018 Capaian APM Tahun 2019 Target RPJMN 2014-2019
orangtua akan pentingnya pendidikan, jumlah siswa mengulang, dan perkawinan usia anak.
Padahal  (Kusworo  &  Islamiyah,  2019)  dalam  penelitiannya  mengatakan  bahwa melanjutkan  pendidikan  ke  jenjang  SM/sederajat  sangat  penting  di  era  modern  dan globalisasi.  Hal  ini  karena  mayoritas  lowongan  kerja  memiliki  persyaratan  minimal pendidikan  tertinggi  SM/sederajat.  Penuntasan  pendidikan  anak  melalui  kebijakan wajib  belajar  12  tahun  dapat  mendatangkan  generasi  muda  yang  mempunyai  daya saing  tinggi  di  dunia  kerja.  Kebijakan  pendidikan  menengah  dibuat  untuk menghasilkan SDM terdidik dalam rangka pemenuhan kebutuhan bagi perkembangan pasar  kerja,  pemanfaatan  bonus  demografi,  dan  persiapan  perdagangan  bebas  di ASEAN.
Berbagai  penelitian  terkait  tingkat  partisipasi  pendidikan  pernah  dilakukan, diantaranya  adalah  penelitan  (Rusydi,  2017)  yang  mengatakan  bahwa  bantuan pemerintah berupa Program Keluarga Harapan (PKH) berpengaruh secara signifikan terhadap  partisipasi  pendidikan.  Selanjutnya,  (Dewandoko  &  Setiadi,  2019)  dalam penelitiannya  mengatakan  bahwa  pekerja  anak  dan  persentase  penduduk  miskin berpengaruh  terhadap  APM  SMA/sederajat.  (Hermawan  et  al.,  2020)  dalam penelitiannya mengatakan bahwa pengeluaran perkapita, ketimpangan, dan anggaran pendidikan  pemerintah  dapat  memengaruhi  APM.  Selain  itu,  (Rahmatin  &  Soejoto, 2017) dalam penelitiannya menemukan bahwa jumlah sekolah dan tingkat kemiskinan berpengaruh negatif secara signifikan terhadap angka partisipasi sekolah.
Penelitian  mengenai  capaian  APM  setelah  pemerintah  memberlakukan  PIP sebagai  upaya  untuk  mencapai  program  wajib  belajar  12  tahun  masih  jarang dilakukan.  Kebanyakan  penelitian  yang  ada  menggunakan  indikator  partisipasi pendidikan lain seperti Angka partisipasi Kasar (APK) yang dilakukan oleh (Sugardha, 2018) dan Angka Partisipasi Sekolah (APS) yang dilakukan oleh Rahmatin & Soejoto (2017). Selain itu, penelitian lain mengenai APM tidak difokuskan pada satu jenjang pendidikan  seperti  yang  dilakukan  oleh  Hermawan et  al. (2020)  yang  meneliti  APM pada  jenjang  pendidikan  SD/sederajat,  SMP/sederajat,  dan  SM/sederajat  secara bersamaan.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan indikator partisipasi pendidikan APM yang difokuskan pada satu jenjang pendidikan yaitu  SM/Sederajat.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui gambaran  umum  APM  SM/sederajat  dan  variabel-variabel  yang  diduga memengaruhinya  (Pekerja  anak,  pernikahan  anak,  PIP,  angka  mengulang,  dan kemiskinan) di 34 provinsi di Indonesia tahun 2017-2019. Selain itu, penelitian ini juga dilakukan untuk mengetahui variabel-variabel yang memengaruhi APM SM/sederajat di 34 provinsi di Indonesia tahun 2017-2019.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Bahan dan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  panel  yang  mencakup  34  provinsi  di  Indonesia dengan periode tahun 2017-2019. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder
hasil beberapa publikasi dari Badan Pusat Statistik (BPS). Variabel yang digunakan adalah APM SM/sederajat sebagai variabel dependen (Y). Sedangkan pekerja anak, perkawinan  anak,  PIP,  angka  mengulang,  dan  kemiskinan  sebagai  variabel independen (X).

## 2.2 Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan analisis regresi data panel. Pengujian hipotesis dilakukan menggunakan  taraf  signifikansi  sebesar  5  persen  (α=5%).  Tahapan  analisis  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
2.2.1  Melakukan analisis deskriptif
2.2.2  Melakukan estimasi model regresi data panel
a. Common Effect Model (CEM)
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 1 𝑋1 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑋2 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑋3 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝑋4 𝑖𝑡 + 𝛽 5 𝑋5 𝑖𝑡 + 𝑤 𝑖𝑡 (1)
b. Fixed Effect Model (FEM)
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖 + 𝛽 1 𝑋1 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑋2 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑋3 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝑋4 𝑖𝑡 + 𝛽 5 𝑋5 𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 (2)
c. Random Effect Model (REM)
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 1 𝑋1 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑋2 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑋3 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝑋4 𝑖𝑡 + 𝛽 5 𝑋5 𝑖𝑡 + (𝜀 𝑖 + 𝑢 𝑖𝑡 ) (3)
Keterangan:
i : urutan provinsi dari 34 provinsi di Indonesia
t : 2017, 2018, 2019
α
: intersep
𝛼 𝑖 : intersep provinsi ke-i 𝜀 𝑖 : efek provinsi ke-i
𝑌 𝑖𝑡 : APM jenjang SM/Sederajat provinsi ke-i untuk periode ke-t 𝑋1 𝑖𝑡 : pekerja anak provinsi ke-i untuk periode ke-t 𝑋2 𝑖𝑡 : perkawinan anak provinsi ke-i untuk periode ke-t
𝑋3 𝑖𝑡 : PIP provinsi ke-i untuk periode ke-t
𝑋4 𝑖𝑡 : angka mengulang provinsi ke-i untuk periode ke-t 𝑋5 𝑖𝑡 : kemiskinan provinsi ke-i untuk periode ke-t 𝑢 𝑖𝑡 : komponen error provinsi ke-i untuk periode ke-t 𝑤 𝑖𝑡 : komponen error komposit provinsi ke-i untuk periode ke-t

## 2.2.3  Memilih model terbaik

## Uji Chow
Hipotesisi pengujian ini adalah (Baltagi, 2008):
𝐻 0 : 𝜀 1 = 𝜀 2 = ⋯ = 𝜀 34 = 0 (CEM)
𝐻 1 : 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝜀 𝑖 ≠ 0 ; dimana i=1,2,…,34 (FEM) Statistik Uji:
𝐹 ℎ = (𝑆𝑆𝐸 𝐹𝐸𝑀 − 𝑆𝑆𝐸 𝐶𝐸𝑀 )/(33)
𝑆𝑆𝐸 𝐶𝐸𝑀 /(63) ~𝐹 (33;63) (4)
Apabila nilai 𝐹 ℎ > nilai 𝐹 0,05(33;63) atau p-value < 0,05 maka hipotesis nol ditolak dan dapat disimpulkan bahwa regresi data panel menggunakan FEM lebih baik daripada menggunakan CEM .
Uji Hausman
Pengujian ini dilakukan menggunakan uji wald dengan hipotesis (Baltagi, 2008):
𝐻 0 : 𝐸(𝜀 𝑖 |𝑋 𝑖𝑡 ) = 0 (REM) 𝐻 1 : 𝐸(𝜀 𝑖 |𝑋 𝑖𝑡 ) ≠ 0 (FEM)
Statistik Uji:
𝑊 = [𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ] ′ 𝛹 ̂ −1 [𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ]~ χ (5) 2 (5)
𝛹 = 𝑉𝑎𝑟[𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 ] − 𝑉𝑎𝑟[𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ] (6)
Apabila nilai 𝑊 > nilai χ 0,05(5) 2 atau p-value < 0,05 maka hipotesis nol ditolak sehingga FEM lebih baik daripada menggunakan REM .

## 2.2.4  Melakukan uji asumsi klasik

## Normalitas
Normalitas  merupakan  kondisi  dimana  nilai error model  regresi  diasumsikan berdistribusi normal. Hipotesis yang digunakan sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝑤 𝑖𝑡 ~𝑁(0, 𝜎 2 ) ( error berdistribusi normal)
𝐻 1 : 𝑤 𝑖𝑡 ~𝑁(0, 𝜎 2 ) ( error tidak berdistribusi normal)
Statistik Uji :(Gujarati, 2009)
𝐽𝐵 = 102 × [ 𝑆𝑘𝑒𝑤𝑛𝑒𝑠𝑠 2 6 + (𝐾𝑢𝑟𝑡𝑜𝑠𝑖𝑠 − 3) 2
24 ] ~ 𝜒 (2) 2 (7)
Apabila  nilai 𝐽𝐵 <  χ 0,05(2) 2 atau p-value >  0,05  maka  hipotesis  nol  ditolak, sehingga error berdistribusi normal atau asumsi normalitas terpenuhi.

## Non-multikolinieritas
Variance  Inflation  Factor (VIF)  merupakan  salah  satu  indikator  yang  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  keberadaan  multikolinieritas.  Rumus  untuk mengetahui nilai VIF menurut Gujarati et al. (2012) adalah sebagai berikut:
𝑉𝐼𝐹 𝑗 = 1 1 − 𝑅 𝑗 2 ; 𝑗 = 1, … ,5 (8)
𝑅 𝑗 2 merupakan koefisien determinasi dari regresi antara variabel independen ke-j  dengan  variabel  independen  lain.  Apabila  nilai  VIF  suatu  variabel  lebih besar  daripada  10,  maka  model  tersebut  terindikasi  melanggar  asumsi nonmultikolinieritas.

## Homoskedastisitas
Keberadaan varians dari error yang konstan atau tetap biasa disebut dengan homoskedastis.  Pengujian  asumsi  homoskedastisitas  dapat  dilakukan menggunakan uji modified wald .dengan hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝐸(𝑤 𝑖𝑡 2 |𝑋 𝑖𝑡 ) = 𝜎 2 (Homoskedastis)
𝐻 1 : 𝐸(𝑤 𝑖𝑡 2 |𝑋 𝑖𝑡 ) = 𝜎 𝑖 2 (Heteroskedastis)
Statistik Uji (Greene, 2002):
𝑊 ′ = ∑ (𝜎̂ 𝑖 2 − 𝜎̂ 2 ) 2 𝑉 𝑖 ~ 𝜒 (35) 2 𝑁 𝑖=1 ( 9 )
Apabila nilai 𝑊 ′ <    𝜒 (35) 2 atau p-value > 0,05 maka hipotesis nol gagal ditolak sehingga varians error konstan atau asumsi homoskedastisitas terpenuhi.

## Non-autokorelasi
Pengujian autokorelasi dilakukan untuk mengetahui keberadaan korelasi antar error pada  model.  Pengujian  autokorelasi  dilakukan  menggunakan  uji Wooldridge.
𝐻 0 : 𝜌(𝑤 𝑖𝑡 𝑤 𝑗𝑠 ) = 0 (tidak terdapat autokorelasi)
𝐻 1 : 𝜌(𝑤 𝑖𝑡 𝑤 𝑗𝑠 ) ≠ 0 (terdapat autokorelasi)
Dimana 𝑖 ≠ 𝑗 𝑑𝑎𝑛 𝑡 ≠ 𝑠 Statistik Uji (Wooldridge, 2010):
𝑊 = ∑ ∑ ∑ 𝑤 ̂ 𝑖𝑡 𝑤 ̂ 𝑖𝑠 𝑇 𝑠=𝑡+1 𝑇−1 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 [∑ (∑ ∑ 𝑤 ̂ 𝑖𝑡 𝑤 ̂ 𝑖𝑠 𝑇 𝑠=𝑡+1 𝑇−1 𝑡=1 ) 2 𝑁 𝑖=1 ] 1 2 ⁄ ~𝐹 (1; 33) ( 10)
Apabila nilai W < 𝐹 0,05(1; 33) atau p-value > 0,05 maka hipotesis nol gagal ditolak,
sehingga tidak terdapat korelasi antar error pada model.
2.2.5  Mengatasi pelanggaran asumsi klasik
Setelah  dilakukan  uji  asumsi  klasik  pada  model  yang  terpilih,  maka  harus dipastikan bahwa semua asumsi klasik terpenuhi agar penduga yang dihasilkan bersifat Best  Linear  Unbiased  Estimator (BLUE).  Selanjutnya  apabila  terjadi pelanggaran  terhadap  asumsi  klasik,  maka  harus  dilakukan  langkah-langkah perbaikan sesuai dengan pelanggaran asumsi klasik yang terjadi.
Apabila  terjadi  pelanggaran  pada  asumsi  heteroskedastisitas  dan autokorelasi  maka  dapat  dilakukan  perbaikan  menggunakan clustered-robust standard error sebagai metode estimasi pada model terbaik yang sudah dipilih (Cameron  &  Miller,  2015).  Menurut  Wooldridge  (2010)  penerapan clustered- robust  standard  error dapat  dilakukan  pada  data  panel  saat  jumlah cross section (individu) lebih besar daripada jumlah time series. Penurunan rumus untuk clustered-robust standard error menurut (Hoechle, 2007) adalah sebagai berikut:
𝛽̂ = ( 𝑿 ′ 𝑿 ) −1 𝑿 ′ 𝒚 (11)
Standard  error untuk  estimasi  koefisien  diperoleh  dari  akar  kuadrat  dari elemen diagonal matriks kovarians asimtotik.
𝑉(𝛽̂) = (𝑿 ′ 𝑿) −1 𝑺 ̂ 𝑇 (𝑿 ′ 𝑿) −1 (12)
dimana 𝑆̂ 𝑇 didefinisikan menjadi (Andrews, 1991)
𝑺 ̂ 𝑇 = Ω ̂ 0 + ∑ 𝑤(𝑗, 𝑚)[ Ω ̂ 𝑗 + Ω ̂ 𝑗 ′ ] 𝑚(𝑇) 𝑗=1 (13)
𝑤(𝑗, 𝑚) = 1 − 𝑗/{𝑚(𝑇) + 1}
(14)
Ω ̂ 𝑗 = ∑ 𝒉 𝑡 (𝛽̂)𝒉 𝑡−𝑗 (𝛽̂) ′ 𝑇
𝑡=𝑗=1
(15)
𝒉 𝑡 (𝛽̂) = ∑ 𝒉 𝑖𝑡 (𝛽̂) 𝑁(𝑡) 𝑖=1
(16)
𝒉 𝑖𝑡 (𝛽̂) = 𝒙 𝑖𝑡 𝜀̂ 𝑖𝑡 = 𝒙 𝑖𝑡 (𝑦 𝑖𝑡 − 𝒙 𝑖𝑡 ′ 𝛽̂) (17)
Metode clustered-robust  standard  error memperbaiki standard  error dari model regresi dengan OLS. Sehingga standard error tersebut sudah memuat heteroskedastisitas  dan  autokorelasi.  Selanjutnya,  unit cross-section atau provinsi (i) digunakan sebagai variabel cluster .
Model fixed-effect clustered-robust standard error adalah sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑡 = (𝛼 + 𝜀 𝑖 ) + 𝛽 1 𝑋1 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑋2 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑋3 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝑋4 𝑖𝑡 + 𝛽 5 𝑋5 𝑖𝑡 + 𝑒 𝑑𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 (18)
i : urutan provinsi dari 34 provinsi di Indonesia
t : 2017, 2018, 2019
α : intersep
𝜀 𝑖
: efek provinsi ke-i
𝑌 𝑖𝑡 : APM SM/Sederajat provinsi ke-i untuk periode ke-t
𝑋1 𝑖𝑡 : pekerja anak provinsi ke-i untuk periode ke-t
𝑋2 𝑖𝑡 : perkawinan anak provinsi ke-i untuk periode ke-t
𝑋3 𝑖𝑡 : PIP provinsi ke-i untuk periode ke-t 𝑋4 𝑖𝑡 : angka mengulang provinsi ke-i untuk periode ke-t
𝑋5 𝑖𝑡 : kemiskinan provinsi ke-i untuk periode ke-t 𝑒 𝑑𝑖𝑡 : unobserved factor 𝑢 𝑖𝑡 : komponen error provinsi ke-i untuk periode ke-t

## 2.2.6  Melakukan uji kebaikan model

## Uji Simultan
Uji simultan dilakukan menggunakan uji F dengan hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0 :  𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 5 = 0
𝐻 1 : 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙 𝑎𝑑𝑎 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝛽 𝑗 ≠ 0, 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎  𝑗 = 1,2, … ,5
Statistik Uji :
𝐹 ℎ = 𝑆𝑆𝑅/(38) 𝑆𝑆𝐸/(63) ~𝐹 (38,63) (19)
Keputusan  tolak 𝐻 0 diambil  jika  nilai  dari 𝐹 ℎ > 𝐹 (0,95; 38,63) atau  jika  nilai probabilitas  <  0,05.  Selanjutnya  dari  keputusan  tolak 𝐻 0 dapat  diambil kesimpulan  bahwa  minimal terdapat  satu  variabel  independen  (pekerja  anak, perkawinan anak, PIP, angka mengulang dan kemiskinan)  yang berpengaruh secara signifikan terhadap APM SM/sederajat..

## Uji Parsial
Uji parsial dilakukan menggunakan uji t dengan hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0 :  𝛽 𝑗 = 0 𝐻 1 :  𝛽 𝑗 ≠ 0 ; 𝑗 = 1, . . ,5
Statistik Uji :
𝑡 ℎ = 𝛽̂ 𝑗 𝑠𝑒(𝛽̂ 𝑗 ) ~𝑡 (63) (20)
Keputusan  tolak 𝐻 0 diambil  jika  nilai  dari |𝑡 ℎ | > 𝑡 0,025(63) atau  jika  nilai probabilitas  <  0,05.  Selanjutnya  dari  keputusan  tolak 𝐻 0 dapat  diambil kesimpulan  bahwa  secara  parsial  variabel  bebas  ke-j  berpengaruh  secara signifikan terhadap variabel APM SM/sederajat.

## Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk  mengukur  kesesuaian  suatu  model regresi. Adjusted  R-squared (𝑅 𝐴𝑑𝑗 2 ) merupakan  salah  satu  koefisien determinasi  sebagai  ukuran goodness  of  fit dari  sebuah  persamaan  regresi dengan rumus sebagai berikut:
𝑅 𝐴𝑑𝑗 2 = 1 − 𝑆𝑆𝐸 (63) ⁄ 𝑆𝑆𝑇 (101) ⁄
(21)

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Gambaran Umum APM SM/sederajat
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  perkembangan  APM  SM/sederajat  di  34  provinsi cenderung meningkat setiap tahunnya meskipun tidak signifikan. Secara keseluruhan, APM SM/sederajat tertinggi selalu dicapai oleh provinsi Bali dengan capaian tertinggi sebesar 73,01 persen. Hal ini menunjukkan bahwa sekitar 73 persen penduduk usia 16-18 tahun di Bali sedang menempuh pendidikan jenjang SM/sederajat. Sedangkan sekitar  23  persen  sisanya  tidak  sedang  menempuh  pendidikan  SM/sederajat  tahun 2019.
APM jenjang SM/sederajat di Papua memiliki tren yang naik setiap tahunnya. Sisi lain, capaian APM jenjang SM/sederajat selalu menjadi yang terendah selama periode 2017-2019  jika  dibandingkan  dengan  34  provinsi  lainnya.  Capaian  terendah  terjadi pada tahun 2018 sebesar 44,31 persen. Angka tersebut menunjukkan bahwa sekitar 44 persen penduduk usia 16-18 tahun di Papua sedang menempuh pendidikan jenjang SM/sederajat.  Sedangkan  56  persen  sisanya  tidak  sedang  menempuh  pendidikan SM/sederajat tahun 2018.
Gambar 2: Capaian APM SM/sederajat di 34 Provinsi di Indonesia Tahun 2017- 2019
0 20 40 60 80 A c e h S u m a te ra B a ra t J a mbi
B e n g k u lu K e p. B an gk a… D KI J a k a rt a J a w a Ten g a h
J a w a Tim u r B a li N TT K a lim an ta n … K a lim an ta n … S u la w e s i U ta ra S u la w es i… Go ro n ta lo Mal u k u P a p u a B a ra t 2017 2018 2019

## 3.2 Gambaran Umum Pekerja Anak
Berdasarkan data BPS,  persentase pekerja anak sebesar 10,14 persen pada tahun 2017  dan  turun  sebesar  2,14  persen  menjadi  8  persen  pada  tahun  2019.  Namun kondisi  tersebut  berbeda  jika  persentase  pekerja  anak  dilihat  pada  masing-masing provinsi. Menurut BPS (2020), munculnya pekerja anak di suatu wilayah disebabkan oleh  kemiskinan  di  wilayah  tersebut.  Hal  ini  terbukti  pada  kondisi  pekerja  anak  dan kemiskinan yang terjadi selama periode 2017-2019 di 34 provinsi di Indonesia yang terlihat pada Gambar 3. DKI Jakarta menjadi provinsi dengan persentase pekerja anak terendah  dengan  tren  yang  turun  selama  periode  2017-2019.    Capaian  terendah persentase pekerja anak di DKI Jakarta sebesar 5,21 persen. Hal ini terjadi akibat tren kemiskinan  di  DKI  Jakarta  yang  menurun  selama  periode  2017-2019.  Persentase pekerja anak tertinggi selama periode 2017-2019 terjadi pada tahun 2018 di provinsi Sulawesi  Barat  yaitu  sebesar  22,56  persen.  Terjadi  peningkatan  yang  signifikan  di provinsi  Sulawesi  Barat  dari  tahun  2017  hingga  2018  sebesar  5,27  persen  dan penurunan yang signifikan dari tahun 2018 hingga 2019 sebesar 7,31 persen. Hal ini sejalan  dengan  tren  angka  kemiskinan  di  Sulawesi  Barat  yang  berfluktuasi  selama periode 2017-2019.
Gambar 3: Persentase Pekerja Anak di 34 Provinsi di Indonesia Tahun 2017-2019

## 3.3 Gambaran Umum Perkawinan Anak
Kasus perkawinan anak di Indonesia secara nasional terus menurun selama periode 2017-2019.  Hal  tersebut  menjadi  pertanda  baik  bagi  usaha  pemerintah  dalam menurunkan  angka  perkawinan  anak.  Namun,  masih  terdapat  beberapa  provinsi  di Indonesia  dengan persentase  perkawinan  anak  yang  jauh  diatas  rata-rata  nasional. Gambar 4 menunjukkan 6 provinsi yang dengan tren perkawinan anak yang menurun dan  6  provinsi  yang  meningkat  selama  periode  2017-2019.  Sedangkan  persentase perkawinan  anak  di  22  provinsi  lainnya  berfluktuasi  selama  periode  2017-2019. Persentase  perkawinan  anak  tertinggi  terjadi  pada  tahun  2018  di  provinsi  Nusa Tenggara Barat sebesar 10,55 persen.
Tingginya kasus perkawinan anak di Nusa Tenggara Barat disebabkan oleh kondisi budaya setempat yaitu adat “Merarik Kodek”. Adat tersebut merupakan adat kawin lari
0 5 10 15 20 25 A c e h S u m a te ra Ut a ra S u m a te ra B a ra t
R iau J a mbi S u m a te ra S e lat a n B e n g k u lu L a mpu n g K e p. B an gk a… K e p . R iau D K I J a k a rt a J a w a B a ra t J a w a Ten g a h D I Y o g y a k a rt a J a w a Tim u r B a n te n B a li N TB N TT K a lim a n ta n B a ra t K a lim an ta n … K a lim an ta n … K a lim a n ta n Tim u r K a lim a n ta n U ta ra S u la w e s i U ta ra S u la w e s i Ten g a h S u la w e s i S e lat a n
S u la w es i…
Go ro n ta lo S u la w e s i B a ra t Mal u k u Mal u k u U ta ra P a p u a B a ra t P a p u a 2017 2018 2019
dimana tidak ada pembatasan usia perkawinan sehingga banyak anak dibawah umur yang  menikah.  Persentase  perkawinan  anak  terendah  terjadi  pada  tahun  2018  di provinsi DI Yogyakarta sebesar 0,83 persen. Hal ini menunjukkan keberhasilan upaya pemerintah  setempat  untuk  menurunkan  kasus  perkawinan  anak.  Pemerintah  DI Yogyakarta  meluncurkan  Gerakan  Orang  tua  Sahabat  Remaja  (Go  Sahaja)  untuk mendukung Pendewasaan Usia Perkawinan (PUP) pada tahun 2018.
Gambar 4: Persentase Perkawinan Anak di 34 Provinsi di Indonesia Tahun 2017- 2019

## 3.4 Gambaran Umum PIP
Pemerintah  terus  menambah  anggaran  dan  target  penerima  PIP  setiap  tahunnya untuk membantu anak yang kurang mampu agar tetap bersekolah. Namun saat dilihat pada masing-masing provinsi, tidak semua mengalami peningkatan target penerima PIP tersebut. Gambar 5 menunjukkan persentase penerima PIP SM/sederajat tertinggi terjadi  di  provinsi  Kalimantan  Timur  tahun  2019  sebesar  31,35  persen.  Sedangkan persentase  rumah  tangga  penerima  PIP  jenjang  SM/sederajat  terendah  terjadi  di provinsi  Sulawesi  Barat  tahun  2018  sebesar  12,67  persen.  Tren  persentase  rumah tangga  penerima  bantuan  PIP  jenjang  SM/sederajat  berbeda-beda  di  34  provinsi  di Indonesia selama periode 2017-2019. Perbedaan tren yang terjadi disebabkan karena adanya perbedaan kondisi sosial dan ekonomi pada masing-masing provinsi, seperti jumlah  anak  yang  bersekolah  dan  kemiskinan.  Hal  ini  terjadi  karena  Kemendikbud mengalokasikan  jumlah  penerima  dana  PIP  jenjang  SM/sederajat  sesuai  dengan jumlah anak yang telah memiliki KIP dan terdaftar sebagai siswa aktif pada jenjang pendidikan SM/sederajat.
0 2 4 6 8 10 12 A c e h S u m a te ra U ta ra S u m a te ra B a ra t
R iau J a mbi S u m a te ra S e lat a n B e n g k u lu L a mpu n g K e p. B an gk a… K e p . R iau D K I J a k a rt a J a w a B a ra t J a w a Ten g a h D I Y o g y a k a rt a J a w a Tim u r B a n te n B a li N TB N TT K a lim a n ta n B a ra t K a lim a n ta n Ten g a h K a lima n ta n Sel a ta n K a lima n ta n Tim u r K a lim a n ta n U ta ra S u la w e s i U ta ra S u la w e s i Ten g a h S u la w e s i S e lat a n S u la w e s i Ten g g a ra Go ro n ta lo S u la w e s i B a ra t Mal u k u Mal u k u U ta ra P a p u a B a ra t P a p u a 2017 2018 2019

## Gambar 5: Persentase Penerima PIP SM/sederajat di 34 Provinsi di Indonesia Tahun
2017-2019

## 3.5 Gambaran Umum Angka Mengulang
Angka  mengulang  merupakan  gambaran  jumlah  siswa  yang  tidak  naik  kelas. Penyebab  terjadinya  dapat  berasal  dari  siswa  itu  sendiri  (internal)  dan  faktor  luar (eksternal). Di Indonesia masih terdapat kasus siswa yang tidak naik kelas meskipun jumlah kasusnya tidak terlalu banyak. Pada Gambar 6 terlihat bahwa DI Yogyakarta merupakan  provinsi  yang  mengalami  peningkatan  angka  mengulang  dari  tahun  ke tahun. Selanjutnya terdapat 3 provinsi yang mengalami penurunan angka mengulang dari  tahun  ke  tahun  yaitu  Jambi,  Kalimantan  Barat,  dan  Papua.  Sedangkan  angka mengulang  di  30  provinsi  lainnya  berfluktuasi  selama  periode  2017-2019.  Angka mengulang tertinggi setiap tahunnya terjadi di provinsi Papua selama periode 2017- 2019 dengan capaian tertinggi tahun 2017 sebesar 12,23 persen. Angka Mengulang terendah  terjadi  di  provinsi  Kalimantan  Selatan  tahun  2018  sebesar  0,27  persen. Terjadi penurunan angka mengulang yang signifikan di provinsi Kalimantan Selatan dari  tahun 2017  hingga  2018  sebesar  3,63 persen dan  peningkatan  yang  signifikan dari  tahun  2018  hingga  2019  sebesar  2,34  persen.  Kondisi  angka  mengulang dipengaruhi  oleh  kemampuan  siswa  dalam  menerima  materi  yang  diberikan  di sekolah.  Tingginya  angka  mengulang  di  Papua  dapat  disebakan  karena  masih rendahnya  Angka  Melek  Huruf  (AMH)  sehingga  kemampuan  pemahaman  materi selama proses pembelajaran cukup rendah.
0 5 10 15 20 25 30 35 A c e h S u m a te ra U ta ra S u m a te ra B a ra t
R iau J a mbi S u m a te ra S e lat a n B e n g k u lu L a mpu n g K e p. B an gk a… K e p . R iau D K I J a k a rt a J a w a B a ra t J a w a Ten g a h D I Y o g y a k a rt a J a w a Tim u r B a n te n B a li NTB N TT K a lim a n ta n B a ra t K a lim a n ta n Ten g a h K a lim a n ta n S e la ta n K a lima n ta n Tim u r K a lim a n ta n U ta ra S u la w e s i U ta ra S u la w e s i Ten g a h S u la w e s i S e lat a n S u la w e s i Ten g g a ra Go ro n ta lo S u la w e s i B a ra t Mal u k u Mal u k u U ta ra P a p u a B a ra t P a p u a 2017 2018 2019
Gambar 6: Angka Mengulang SMP/sederajat di 34 Provinsi di Indonesia Tahun 2017-2019

## 3.6 Gambaran Umum Kemiskinan
Kemiskinan di Indonesia mengalami penurunan selama periode 2017-2019 meskipun tidak  signifikan.  Gambar  7  menunjukkan  bahwa  persentase  penduduk  miskin cenderung  menurun  setiap  tahunnya  selama  periode  2017-2019  di  33  provinsi  di Indonesia.  Sedangkan  provinsi  Maluku  Utara  terus  mengalami  peningkatan  setiap tahunnya.  Tren  persentase  kemiskinan  di  Papua  mengalami  penurunan  setiap tahunnya. Meningkatnya kapasitas fiskal di Papua yang terjadi selama periode 2017- 2019  menunjukkan  peningkatan  kemampuan  daerah  untuk  mengurangi  angka kemiskinan. Namun di sisi lain, Papua memiliki persentase penduduk miskin tertinggi di Indonesia selama periode 2017-2019 dengan angka tertinggi sebesar 27,76 persen tahun 2017. Tantangan dalam menangani kemiskinan di Papua salah satunya adalah pendapatan  transfer  yang  menjadi  pendapatan  daerah  terbesar  sedangkan  peran Pendapatan Asli Daerah (PAD) relatif kecil.
DKI Jakarta memiliki persentase penduduk miskin terendah dengan tren yang turun setiap  tahunnya  selama  periode  2017-2019. Angka  terendahnya  yaitu  sebesar 3,42 persen tahun 2019.  Kondisi ini merupakan bentuk keberhasilan dari  kebijakan yang dibuat  oleh  Pemerintah  Pusat  dan  Pemprov  DKI  dalam  rangka  menurunkan  angka kemiskinan di DKI Jakarta.
Gambar 7: Persentase Penduduk Miskin di 34 Provinsi di Indonesia Tahun 2017-
0 2 4 6 8 10 12 14 A c e h S u m a te ra Ut a ra S u m a te ra B a ra t
R iau J a mbi S u m a te ra S e lat a n B e n g k u lu L a mp u n g K e p . B a n g k a B e lit u n g K e p . R iau D K I J a k a rt a J a w a B a ra t J a w a Ten g a h D I Yog y a k a rt a J a w a Tim u r B a n te n B a li N TB N TT K a lima n ta n Bar a t K a lim a n ta n Ten g a h K a lim a n ta n S e la ta n K a lim a n ta n Tim u r K a lim a n ta n U ta ra S u la w e s i U ta ra S u la w e s i Ten g a h S u la w e s i S e lat a n S u la w e s i Ten g g a ra Go ro n ta lo S u la w e s i B a ra t Mal u k u Mal u k u U ta ra P a p u a B a ra t P a p u a 2017 2018 2019
0 5 10 15 20 25 30 A c e h
S u m a te ra U ta ra S u m a te ra B a ra t R iau J a mbi S u m at er a… B e n g k u lu L a mpu n g K e p. B an gk a… K e p . R iau D K I J a k a rt a J a w a B a ra t J a w a Ten g a h D I Y o g y a k a rt a J a w a Tim u r B a n te n B a li
N TB N TT K a lim an ta n … K a lim an ta n … K a lim an ta n … K a lim an ta n … K a lim an ta n … S u la w e s i Utar a S u la w es i… S u la w es i… S u la w es i… Go ro n ta lo S u la w e s i B a ra t Mal u k u
Ma lu k u U ta ra P a p u a B a ra t P a p u a 2017 2018 2019

## 3.7 Regresi Data Panel

## Estimasi Model Regresi Data Panel
Regresi  data  panel  memiliki  3  model  estimasi,  yakni  CEM,  FEM,  dan  REM.  Hasil estimasi tiga  model  regresi  panel  dapat  dilihat  pada  Tabel 1.  Masing-masing  model memberikan  hasil  yang  berbeda-beda.  Langkah  selanjutnya  adalah  memilih  model terbaik.
Tabel 1: Ringkasan estimasi model CEM, FEM, dan REM Variabel CEM FEM REM Coefficient  P-value Coefficient  P-value  Coefficient  P-value C 64,9120 0,000 65,7609 0,000 65,5906 0,000 𝑋1 𝑖𝑡 0,2290 0,076 -0,0508 0,006* -0,0527 0,003* 𝑋2 𝑖𝑡 -1,3360 0,000* 0,0118 0,786 -0,0013 0,976 𝑋3 𝑖𝑡 0,2526 0,082 0,0170 0,206 0,0175 0,202 𝑋4 𝑖𝑡 -0,3343 0,218 -0,0012 0,960 -0,0028 0,910 𝑋5 𝑖𝑡 -0,2650 0,008* -0,3710 0,000* -0,3472 0,000* Keterangan:
*
: signifikan pada α=5% C : konstanta
𝑋1 𝑖𝑡 : pekerja anak provinsi ke-i untuk periode ke-t
𝑋2 𝑖𝑡 : perkawinan anak provinsi ke-i untuk periode ke-t 𝑋3 𝑖𝑡 : PIP provinsi ke-i untuk periode ke-t 𝑋4 𝑖𝑡 : angka mengulang provinsi ke-i untuk periode ke-t 𝑋5 𝑖𝑡 : kemiskinan provinsi ke-i untuk periode ke-t

## Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan model terbaik dilakukan menggunakan uji Chow dan uji Hausman. Hasil dari pemilihan model terbaik dapat dilihat pada Tabel 2. Nilai p-value yang didapatkan dari uji chow dan uji hausman kurang dari 0,05. Berdasarkan hasil tersebut, maka  dapat disimpulkan  bahwa  model  yang  paling  tepat  untuk  digunakan  adalah Fixed  Effect Model (FEM).
Tabel 2: Hasil Uji Pemilihan Model Terbaik
Uji P-value Chow 0,0000 Hausman 0,0446

## Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan pengujian yang dilakukan untuk mendapatkan penduga yang Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). Hasil dari pengujian asumsi klasik dapat dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4. Hasil uji asumsi non-multikolinieritas pada Tabel 3 menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel  pekerja  anak,  perkawinan  anak,  PIP,  angka mengulang,  dan  kemiskinan  masing-masing  memiliki  nilai  VIF  <  10  maka  dapat disimpulkan bahwa asumsi non-multikolinieritas terpenuhi.
Tabel 3: Hasil Uji Asumsi Non-multikolinieritas dengan nilai VIF
Variabel Bebas 𝑽𝑰𝑭 𝒋 (1) (2) 𝑋1 𝑖𝑡 1,32 𝑋2 𝑖𝑡 1,28 𝑋3 𝑖𝑡 1,16 𝑋4 𝑖𝑡 1,10 𝑋5 𝑖𝑡 1,05 Tabel 4: Hasil Uji Asumsi Normalitas, Homoskedastisitas, dan Non-autokorelasi. Uji Asumsi Klasik P-value Normalitas 0,7305 Homoskedastisitas 0,0000 Non-autokorelasi 0,0008
Berdasarkan hasil uji asumsi normalitas pada Tabel 4, didapatkan nilai p-value > 0,05 maka  keputusan  yang  diambil  adalah  gagal  tolak 𝐻 0 dan  dapat  disimpulkan bahwa  asumsi  normalitas  terpenuhi.  Berdasarkan  Tabel  4,  pada  uji  asumsi homoskedastisitas  dan  non-autokorelasi  didapatkan  nilai p-value <  0,05  maka keputusan  yang  diambil  adalah  tolak 𝐻 0 dan  dapat  disimpulkan  bahwa  terjadi permasalahan heteroskedastisitas dan autokorelasi.

## 3.8 Fixed-Effect Clustered Robust Standard Error
Clustered-robust  standard  error digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan heteroskedastisitas  dan  autokorelasi  dalam  model  untuk  mengestimasi  model fixed effect .  Hal  ini  dilakukan  agar  hasil  estimasi  tetap  memiliki  sifat BLUE.  Persamaan regresi data panel menggunakan Fixed-effect clustered-robust standard error seperti pada Tabel 5.
Tabel 5: Estimasi Model Menggunakan Fixed-effect Clustered-robust Standard Error
Variabel Coefficient P-value C 66,7609 0,000 𝑋1 𝑖𝑡 -0,0508* 0,009* 𝑋2 𝑖𝑡 0,0118 0,784 𝑋3 𝑖𝑡 0,017 0,118 𝑋4 𝑖𝑡 0,0012 0,951 𝑋5 𝑖𝑡 0,371* 0,000*
Keterangan:
*
: signifikan pada α=5% C
: konstanta
𝑋1 𝑖𝑡 : pekerja anak provinsi ke-i untuk periode ke-t 𝑋2 𝑖𝑡 : perkawinan anak provinsi ke-i untuk periode ke-t 𝑋3 𝑖𝑡 : PIP provinsi ke-i untuk periode ke-t
𝑋4 𝑖𝑡 : angka mengulang provinsi ke-i untuk periode ke-t
𝑋5 𝑖𝑡 : kemiskinan provinsi ke-i untuk periode ke-t
Hasil  uji  simultan  menunjukkan  nilai p-value sebesar  0,000  maka  dapat disimpulkan  bahwa  minimal  terdapat  satu  variabel  independen  (pekerja  anak, perkawinan anak, PIP, angka mengulang, dan kemiskinan) yang berpengaruh secara signifikan terhadap APM SM/sederajat di 34 provinsi di Indonesia. Pada Tabel 5 secara parsial hanya variabel pekerja anak dan kemiskinan yang memiliki nilai p-value < 0,05 sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  pekerja  anak  dan  kemiskinan berpengaruh secara signifikan terhadap APM SM/sederajat di 34 Provinsi di Indonesia. Sedangkan variabel perkawinan anak, PIP, dan angka mengulang secara parsial tidak berpengaruh secara signifikan.
Koefisien untuk variabel pekerja anak sebesar -0,0508 menunjukkan bahwa ketika pekerja  anak  di  suatu  provinsi  naik  sekitar  1  persen,  maka  APM  SM/sederajat  di provinsi  tersebut  akan  turun  sekitar  0,0508  persen.  Hal  tersebut  sejalan  dengan penelitian (Khairunnisa et al., 2014); (Putnick & Bornstein, 2015); dan Dewandoko & Setiadi (2019). Semakin tinggi jumlah pekerja anak maka akan semakin rendah tingkat partisipasi pendidikan. Anak yang bekerja akan kehilangan motivasi untuk menempuh pendidikan  sehingga  tingginya  persentase  pekerja  anak  dapat  menurunkan  tingkat partisipasi pendidikan. Sedangkan koefisien untuk variabel kemiskinan sebesar -0,371 menunjukkan bahwa ketika kemiskinan di provinsi naik sebesar 1 persen, maka APM SM/sederajat  akan  turun  sebesar  0,371  persen.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian Karini (2018); (Sumarno, 2020); dan Widiadnyani et al. (2019). Permasalahan ekonomi yang  terjadi  di  masyarakat  menyebabkan  urgensi  pendidikan  diabaikan  sehingga partisipasi pendidikan di kalangan masyarakat menengah ke bawah masih rendah.
Koefisien determinasi berdasarkan nilai 𝑅 𝐴𝑑𝑗 2 yang didapat sebesar 0,46 persen. Berdasarkan nilai tersebut maka dapat dikatakan bahwa 46 persen APM SM/sederajat dapat dijelaskan oleh variabel pekerja anak, perkawinan anak, PIP, angka mengulang, dan kemiskinan. Sedangkan 54 persen sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak masuk ke dalam model penelitian.

## 4.  Simpulan
APM  SM/sederajat  di  34  provinsi  di  Indonesia  meningkat  setiap  tahunnya  selama periode  2017-2019.  Selanjutnya,  kemiskinan  di  34  provinsi  di  Indonesia  menurun setiap  tahunnya  selama  periode  2017-2019.  Sedangkan  pekerja  anak,  perkawinan anak,  PIP,  dan  angka  mengulang  di  34  provinsi  di  Indonesia  berfluktuasi  selama periode  2017-2019.  Berdasarkan  hasil  regresi,  ditemukan  bahwa  pekerja  anak  dan kemiskinan berpengaruh secara signifikan terhadap APM SM/sederajat di 34 provinsi
di Indonesia dan mempunyai hubungan yang negatif. Sedangkan variabel perkawinan anak, PIP, dan angka mengulang tidak berpengaruh secara signifikan terhadap APM SM/sederajat di 34 provinsi di Indonesia.

## Daftar Pustaka
Andrews, D. W. (1991). Heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix estimation. Econometrica: Journal of the Econometric Society , 817 –858.
Cameron, A. C., & Miller, D. L. (2015). A practitioner’s guide to cluster-robust inference.
Journal of Human Resources , 50 (2): 317 –372.
Dewandoko,  T.  A.,  &  Setiadi,  Y.  (2019).  Determinan  angka  partisipasi  murni
SMA/Sederajat  KTI  Tahun  2016  dengan  metode  GWR. Prosiding  Seminar
Pendidikan Matematika Dan Matematika , 1 , 185 –192.
Gujarati, D. (2009). Basic econometrics Tata McGraw-Hill Education .
Hermawan,  W.,  Maipita,  I.,  &  Wahyudi,  S.  T.  (2020).  Determinan  Angka  Partisipasi
Murni: Studi pada Penduduk Miskin Tingkat Provinsi di Indonesia. Jurnal Ilmu Ekonomi Dan Pembangunan , 20 (1): 1 –11.
Hoechle, D. (2007). Robust standard errors for panel regressions with cross-sectional dependence. The Stata Journal , 7 (3): 281 –312.
Karini, P. (2018). Pengaruh Tingkat Kemiskinan Terhadap Angka Partisipasi Sekolah
Usia  16 —18 Tahun di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Al-Ishlah:  Jurnal
Pendidikan , 10 (1): 103 –115.
Khairunnisa,  K.,  Hartoyo,  S.,  &  Anggraeni,  L.  (2014).  Determinan  angka  partisipasi sekolah  SMP  di  Jawa  Barat. Jurnal  Ekonomi  Dan  Pembangunan  Indonesia ,
15 (1): 91 –112.
KUSWORO, K., & ISLAMIYAH, S. (2019). Pengaruh Lingkungan Sekolah Terhadap
Minat  Melanjutkan  Kejenjang  Sekolah  Menengah  Atas. EDUKA:  Jurnal Pendidikan, Hukum, Dan Bisnis , 4 (1).
Nandi, N. (2016). Pekerja anak dan permasalahannya. Jurnal Geografi Gea , 6 (1).
Putnick, D. L., & Bornstein, M. H. (2015). Is child labor a barrier to school enrollment in  low-and  middle-income  countries? International  Journal  of  Educational
Development , 41 : 112 –120.
Rahmatin,  U.  Z.,  &  Soejoto,  A.  (2017).  Pengaruh  tingkat  kemiskinan  dan  jumlah
sekolah terhadap angka partisipasi sekolah (APS) di Kota Surabaya. JPEKA:
Jurnal Pendidikan Ekonomi, Manajemen Dan Keuangan , 1 (2): 127 –140.
Rusydi, R. (2017). Pengaruh Program Keluarga Harapan (PKH) Terhadap Partisipasi
Pendidikan di Kecamatan Indrajaya Kabupaten Pidie. E-Mabis: Jurnal Ekonomi
Manajemen Dan Bisnis , 17 (1): 77 –84.
Sugardha, I. A. (2018). Upaya ke arah wajib belajar 12 tahun di kabupaten majalengka;
pendekatan kebijakan. Jurnal Administrasi Pendidikan , 25 (2): 252 –263.
Sumarno,  S.  (2020).  Angka  Partisipasi  Sekolah  Kasar  Sma  Rendah  Dampak  Dari
Tingkat Kemiskinan Dan Upaya Mengatasinya Di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Jurnal Dinamika Sosial Budaya , 21 (1): 28 –36.
Vinod,  T.,  Daelani,  M.,  Dhareshwar,  A.,  Kauffman,  D.,  Kishor,  A.,  Lopez,  R.  E.,  &
Wang, Y. (2000). The Quality Of Growth . Washington D.C.: Oxford University
Press.