## PENGARUH KETIDAKSETARAAN GENDER PADA PENDIDIKAN TERHADAP KEMISKINAN DI PROVINSI BANTEN
1 Sukma Direja, 2 Nurina Paramitasari
1,2 BPS Provinsi Banten Jl. Syech Nawawi Al Bantani KP3B, Serang, 42171, Banten
1 sukma.direja@gmail.com, 2 nurina@bps.go.id *Corresponding author: 1 sukma.direja@gmail.com

## Abstrak
Ketidaksetaraan gender membatasi peran perempuan dalam mengakses berbagai sumber daya. Pendidikan merupakan hak asasi manusia yang universal dan merupakan komponen penting dari pemberdayaan perempuan. Perempuan terdidik, dengan tingkat produktivitas yang tinggi, mempunyai peluang lebih besar untuk dapat berpartisipasi di pasar tenaga kerja.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  ketidaksetaraan gender  dalam  pendidikan  terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Banten.  Untuk  menjawab tujuan,  penelitian  ini  menggunakan  data  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS) Maret tahun 2020 dari Badan Pusat Statistik (BPS) dengan metode regresi logistik biner. Temuan empiris menunjukkan bahwa rasio rata-rata lama sekolah perempuan terhadap laki-laki  dalam  rumah  tangga  memiliki  dampak  negatif  yang  signifikan  terhadap kemiskinan. Ini berarti semakin tinggi rata-rata lama sekolah perempuan akan berdampak pada menurunnya tingkat kemiskinan. Hubungan terbalik antara variabel ketidaksetaraan gender  dalam  pendidikan  dan  kemiskinan  menunjukkan  pentingnya  kebijakan-kebijakan pengarusutamaan  gender  terutama  dibidang  pendidikan  sebagai  salah  satu  solusi mengentaskan kemiskinan.
Kata Kunci : Banten kemiskinan, ketidaksetaraan gender, pendidikan

## Abstract
Gender inequality limits the role of women in accessing various resources. Education is a universal human right and an important component of women's empowerment. Educated women, with high levels of productivity, have a greater chance of being able to participate in  the  labor  market.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  effect  of  gender inequality  in  education  on  poverty  in  Banten  Province.  To  answer  the  objectives,  this research uses Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) March 2020 data from Badan Pusat Statistik (BPS) with the binary logistic regression method. Empirical findings show that the ratio of the average length of schooling of women to men in the household has a significant negative impact on poverty. This means that the higher the average length of schooling  for  women,  the  lower  the  poverty  rate.  The  inverse  relationship  between  the variables of gender inequality in education and poverty shows the importance of gender mainstreaming  policies,  especially  in  the  field  of  education  as  a  solution  to  alleviating poverty.
Keywords : Banten, education, gender inequality, poverty

## PENDAHULUAN
World  Bank  (2005)  mendefinisikan  kemiskinan  sebagai  kondisi  dimana seseorang  kehilangan  kesejahteraan  ( deprivation  of  wellbeing ).  Dalam  teori  ekonomi, semakin banyak barang yang dikonsumsi atau semakin mudah mengakses sumber daya maka seseorang dapat dikatakan lebih sejahtera. Demikian pula sebaliknya, kemiskinan dapat  diartikan  sebagai  ketidakmampuan  mengakses  sumber  daya  yang  tersedia  untuk memenuhi kebutuhan hidup. Mengakhiri kemiskinan dalam segala bentuknya merupakan tujuan  utama  bangsa-bangsa  di  dunia  yang  tertuang  dalam Sustainable  Development Goals/SDGs dan menjadi agenda kebijakan publik hampir di setiap negara di dunia. Pendidikan  merupakan  investasi  penting  bagi  modal  manusia  (Becker,  2009). Sejumlah manfaat dari pendidikan seperti difusi pengetahuan (Lucas, 1988) dan inovasi teknologi (Acemoglu & Angrist, 2000) akan meningkatkan produktivitas pekerja (Tansel & Güngör, 2012). Produktivitas  yang tinggi dimaknai dengan tingkat pendapatan  yang lebih baik. Semakin tinggi pendapatan individu maka standar hidup juga akan meningkat. Peningkatan  standar  hidup  diharapkan  dapat  mengeluarkan  seseorang  dari  lingkaran kemiskinan.  Investasi  di  bidang  pendidikan  seringkali  diasosiasikan  dengan  program- program pengentasan kemiskinan (Wicaksono, 2016).
Di  sisi  lain,  pendidikan  merupakan  hak  asasi  manusia  yang  universal  dan merupakan  komponen  penting  dari  pemberdayaan  perempuan.  Individu,  baik  laki-laki maupun  perempuan,  memiliki  kesempatan  yang  sama  dalam  memperoleh  kehidupan yang  layak,  mencapai  kesejahteraan  yang  merata  dan  memberikan  kontribusi  bagi pembangunan (Winter, 1994). Mengeliminasi ketidaksetaraan gender dalam pendidikan dapat  memberikan  insentif  bagi  perempuan  untuk  berpartisipasi  lebih  aktif  dalam perekonomian.  Tercapainya  kesetaraan  hak  antara  laki-laki  dan  perempuan  akan meningkatkan  pendapatan  perempuan  sebesar  US$  2  triliun  atau  meningkatkan  PDB global sebesar US$ 6 triliun (ILO, 2017); (PWC, 2018).
Konferensi  dunia  tentang  'Pendidikan  untuk  Semua'  yang  diadakan  di  Jomtien, Thailand  pada  tahun  1991,  menyatakan  bahwa  pendidikan  formal  bagi  perempuan terbukti  menjadi  cara  terbaik  untuk  mencapai  pembangunan  berkelanjutan  dan pertumbuhan ekonomi yang cepat. Pandangan ini juga didukung oleh World Bank (2001) yg  menyatakan  bahwa  negara  dengan  penduduk  perempuan  yang  lebih  terdidik  tidak hanya  lebih  sehat,  tetapi  juga  lebih  kaya.  Terintegrasinya  perempuan  terdidik  di  pasar tenaga kerja menjadi salah satu cara efektif untuk mengurangi kemiskinan (Hill & King, 1995). Tidak hanya itu, pendidikan pada perempuan dapat memutus siklus kemiskinan antar generasi dengan menekan angka kelahiran, mengurangi angka kematian bayi dan meningkatkan status gizi anak (Klasen, 1999).
Kesetaraan gender dan pemberdayaan perempuan tidak hanya menjadi isu global ( SDGs )  tetapi  juga  menjadi  prioritas  pemerintah  Indonesia  seperti  tertuang  dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2020-2024. Merujuk pada RPJMN  2020-2024,  pengarusutamaan  gender  juga  menjadi  isu  sentral  Visi  Misi Gubernur  Banten  yang  dijabarkan  dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah Daerah  (RPJMD)  2017-2022.  Keseriusan  pemerintah  Provinsi  Banten  terhadap pengarusutamaan gender dibuktikan dengan telah diraihnya penghargaan APE (Anugerah Parahita  Ekapraya),  sebagai  bentuk  apresiasi  atas  kinerja  pemberdayaan  serta perlindungan perempuan dan anak, sebanyak 6 (enam) kali.
Keberhasilan  pembangunan  gender  di  Provinsi  Banten  tidak  hanya  dibuktikan melalui  diraihnya  penghargaan  APE,  tetapi  juga  capaian  indeks  pembangunan  gender
(IPG) Provinsi Banten yang terus meningkat selama kurun waktu 2010-2019. Pada tahun 2019, angka IPG Provinsi Banten sebesar 91,67, meningkat 1,45 poin dibandingkan tahun 2010  atau  meningkat  0,37  poin  dibandingkan  tahun  2018.  Peningkatan  IPG  sejalan dengan peningkatan indeks pembangunan manusia (IPM) yang berarti bahwa perbedaan perlakuan terhadap perempuan cenderung menurun seiring dengan meningkatnya capaian pembangunan manusia (Badan Pusat Statistik Provinsi Banten, 2019).
Gambar 1: Rata-Rata Lama Sekolah Menurut Gender Provinsi Banten 2010-2019

## Sumber: Badan Pusat Statistik Provinsi Banten (2019)
Meskipun  secara  keseluruhan  angka  IPG  meningkat,  tetapi  tidak  begitu  halnya dengan  masing-masing  komponennya.  Ketidaksetaraan  gender  dalam  pendidikan  di Provinsi  Banten  masih  terjadi.  Kualitas  pendidikan  perempuan  lebih  rendah  daripada laki-laki.  Kondisi  ini  terlihat  dari  rata-rata  lama  sekolah  penduduk  perempuan  usia  25 tahun ke atas yang lebih singkat dibandingkan laki-laki. Pada tahun 2019, penduduk laki- laki usia 25 tahun ke atas rata-rata mengenyam pendidikan selama 9,22 tahun atau lulus SMP, sementara penduduk perempuan usia 25 tahun ke atas rata-rata tidak tamat SMP (8,24 tahun).
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melengkapi gap literatur  tentang  pengaruh ketidaksetaraan  gender  dalam  pendidikan  terhadap  kemiskinan  dengan  menambahkan beberapa  variabel  prediktor  yang  belum  pernah  digunakan  pada  penelitian  serupa. Provinsi Banten menjadi lokus penelitian karena posisinya yang strategis sebagai salah satu  daerah  penyangga  Ibu  Kota  DKI  Jakarta.  Meskipun  mempunyai  persentase penduduk  miskin  terendah  kedua  se-Pulau  Jawa  (5,09  persen),  tetapi  Provinsi  Banten mempunyai  nilai  indeks  ketimpangan  gender  (IKG)  yang  tertinggi  se-Pulau  Jawa  dan masuk pada kriteria menengah atas yaitu sebesar 0,452 (Badan Pusat Statistik Provinsi Banten,  2019).  Jika  kesetaraan  gender  dapat  lebih  ditingkatkan,  bukan  tidak  mungkin Provinsi Banten dapat menekan tingkat kemiskinan lebih baik lagi.
Dari  uraian  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  pengaruh ketidaksetaraan gender dalam pendidikan terhadap kemiskinan di Provinsi Banten dengan menggunakan  data  Susenas  tahun  2020.  Analisis cross-sectional dengan  tahun  data terbaru  merupakan  langkah  awal  untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian.  Analisis lanjutan,  seperti  hubungan  kausalitas,  dapat  dijelaskan  menggunakan  analisis longitudinal  (Nurdini,  2006).  Ketidaksetaraan  gender  dalam  pendidikan  diproksi menggunakan  rasio  lama  sekolah  perempuan  dengan  laki-laki  pada  masing-masing rumah  tangga.  Selain  deprivasi  pendidikan,  penelitian  ini  juga  akan  menganalisis beberapa karakteristik rumah tangga lainnya. Karakteristik yang digunakan adalah adalah rasio  gender,  umur  kepala  rumah  tangga  (KRT)  dalam  bentuk  linier  maupun  kuadrat, status kerja KRT bekerja atau tidak, lama sekolah KRT, lapangan kerja KRT dan jumlah
8.53 8.65 8.7 8.75 8.76 8.86 8.9 9.07 9.18 9.22 7.2 7.22 7.5 7.56 7.6 7.66 7.82 7.98 8.04 8.24
Laki-Laki Perempuan
anggota  rumah  tangga  (ART).  Karakteristik  finansial  rumah  tangga  yang  terdiri  dari kepemilikan  kredit  rumah  tangga  dan  aset  yang  dimiliki  rumah  tangga  juga  akan digunakan untuk mengukur kemiskinan. Klasifikasi wilayah (perkotaan/pedesaan) juga menjadi  faktor  penentu  kemiskinan  terutama  di  negara  berkembang  yang  biasanya didominasi oleh sektor pertanian.

## KERANGKA TEORI

## Gender
Hanim  dan  Apriliana,  (2020)  mengatakan  secara  teoritis,  gender  merupakan bentuk turunan dari modal manusia yang dikembangkan dalam Solow Augmented Model, dikenal sebagai teori endogen yang menegaskan bahwa modal manusia dapat menjamin keberlangsungan pertumbuhan ekonomi dalam jangka panjang. Ketidaksetaraan gender merupakan sesuatu  yang sangat kompleks dalam hal sebab maupun akibat, baik dalam aspek sosial, budaya, maupun ekonomi  (Cavalcanti & Tavares, 2008). Ketidaksetaraan gender merupakan salah satu isu penting dalam pembangunan di banyak negara, terutama di negara-negara berkembang maupun terbelakang.

## Pendidikan
Pendidikan merupakan salah satu aspek untuk mengukur ketidaksetaraan gender. Meningkatkan  kesetaraan  gender  dalam  pendidikan  sangat  penting  dalam  mencapai tujuan  pembangunan  (Dauda,  2012).  Rendahnya  ketidaksetaraan  gender  dalam pendidikan berarti pencapaian pendidikan yang lebih tinggi bagi perempuan. Kesempatan kerja perempuan akan meningkat  sehingga pendapatan rumah tangga untuk memenuhi kebutuhan dasar bertambah dan taraf hidup menjadi lebih baik. Peningkatan pendidikan perempuan memiliki efek tidak langsung dalam membantu memenuhi kebutuhan dasar seperti  air  dan  sanitasi  yang  layak,  pemanfaatan  perawatan  kesehatan,  dan  perumahan (Jeffery & Basu, 1996).

## Kemiskinan
Kemiskinan  adalah  sebuah  permasalahan  yang  kompleks  dan  multi  dimensi. Tidak  hanya  berhubungan  dengan  ekonomi  tetapi  juga  dimensi-dimensi  kehidupan lainnya. Menurut World Bank, kemiskinan adalah kondisi dimana seseorang tidak dapat menikmati segala macam pilihan dan kesempatan dalam pemenuhan kebutuhan dasarnya seperti tidak dapat memenuhi kesehatan, standar hidup layak, kebebasan, harga diri, dan rasa dihormati (World Bank, 2005). Konsep yang dipakai BPS, kemiskinan merupakan ketidakmampuan secara ekonomi untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan ( basic needs approach ) yang diukur dari sisi pengeluaran. Angka kemiskinan dihitung  dengan  menggunakan  metode  Garis  Kemiskinan  (GK),  adalah  sejumlah  uang untuk membeli makanan yang mengandung 2.100 kkal per hari dan keperluan mendasar bukan makanan. Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran per kapita per bulan di bawah GK (Badan Pusat Statistik Provinsi Banten, 2020).
Komponen  GK  terdiri  dari  Garis  Kemiskinan  Makanan  (GKM)  dan  Garis Kemiskinan  Non  Makanan  (GKNM).  Garis  Kemiskinan  Makanan  setara  dengan pemenuhan kebutuhan kalori 2.100 kkal per kapita per hari. Pemenuhan kebutuhan kalori 2.100 kkal per kapita per hari dihitung berdasarkan 1 basket komoditi yang terdiri dari 52 jenis  komoditi.  Garis  Kemiskinan  Non  Makanan  setara  dengan  kebutuhan  minimum bukan makanan seperti perumahan, sandang, pendidikan dan kesehatan. Untuk mengukur
kebutuhan dasar bukan makanan diwakili oleh 51 jenis komoditi di perkotaan dan 47 jenis komoditi di pedesaan (Badan Pusat Statistik, 2020).

## Ketimpangan Gender dalam Pendidikan dan Kemiskinan
Ketimpangan  gender  dalam  pendidikan  memiliki  dampak  signifikan  terhadap pertumbuhan ekonomi dan juga memiliki dampak tidak langsung terhadap pengentasan kemiskinan. Oleh karena itu mengurangi disparitas gender dalam pendidikan merupakan salah satu strategi yang penting untuk mencapai tujuan pembangunan yaitu mendorong pertumbuhan  ekonomi  dan  mengurangi  angka  kemiskinan.  Penelitian  yang  dilakukan Chaudry  dan  Rahman  (2009)  di  Pakistan  menemukan  bahwa  ketidaksetaraan  gender dalam  pendidikan  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  kemiskinan  di  wilayah pedesaan.  Variabel-variabel  yang  digunakan  adalah  rasio  lama  sekolah  antara  laki-laki dan  perempuan  dalam  rumah  tangga,  melek  huruf,  lama  sekolah,  pendidikan  kepala rumah tangga, pendapatan, usia kepala rumah tangga, aset yang dimiliki, dan kepemilikan tanah.
Penelitian yang serupa dilakukan oleh Rahman et al. (2018) dengan menganalisis dampak  ketidaksetaraan  gender  dalam  pendidikan  terhadap  kemiskinan  pedesaan  di Pakistan.  Temuan  mereka  mendukung  penelitian  sebelumnya  yaitu  rasio  lama  sekolah memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  kemungkinan  kemiskinan  rumah  tangga.  Rumah tangga dengan ketimpangan gender yang lebih tinggi dalam pendidikan cenderung lebih miskin daripada rumah tangga dengan ketimpangan gender yang lebih rendah. Sedangkan di Indonesia, Wicaksono (2016) juga menemukan bahwa rasio perbandingan antara lama sekolah  perempuan  dan  laki-laki  memberikan  pengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan. Semakin  tinggi  lama  sekolah  perempuan  akan  berdampak  pada  penurunan  kemiskinan rumah tangga.
Berdasarkan kajian pustaka dan penelitian-penelitian sebelumnya, maka diperoleh hipotesis penelitian sebagaimana berikut:
H1 : Rasio lama sekolah berpengaruh terhadap kemiskinan
H2 : Rasio jumlah perempuan dan laki-laki berpengaruh terhadap kemiskinan H3 : Umur kepala rumah tangga berpengaruh terhadap kemiskinan H4 : Umur kepala rumah tangga kuadrat berpengaruh terhadap kemiskinan H5 : Status kerja kepala rumah tangga berpengaruh terhadap kemiskinan H6 : Lama sekolah kepala rumah tangga berpengaruh terhadap kemiskinan H7 : Lapangan usaha kepala rumah tangga berpengaruh terhadap kemiskinan
H8 : Jumlah anggota rumah tangga berpengaruh terhadap kemiskinan H9 : Status kredit rumah tangga berpengaruh terhadap kemiskinan H10   : Kepemilikan aset berpengaruh terhadap kemiskinan H11   : Lokasi tempat tinggal berpengaruh terhadap kemiskinan
Rasio lama sekolah antara perempuan dan laki-laki, umur kepala rumah tangga, status kerja kepala rumah tangga, lama sekolah kepala rumah tangga kepemilikan kredit rumah  tangga  dan  aset  yang  dimiliki  rumah  tangga  diharapkan  berpengaruh  negatif terhadap  kemiskinan  yang  artinya  semakin  bertambah  tinggi  nilainya  maka  akan menurunkan  kemungkinan  rumah  tangga  tersebut  menjadi  miskin.  Sedangkan  rasio jumlah anggota rumah tangga perempuan dengan laki-laki, umur kepala  rumah tangga yang  dikuadratkan,  lapangan  usaha  atau  lapangan  kerja  kepala  rumah  tangga,  jumlah anggota rumah tangga dan lokasi tempat tinggal rumah tangga diharapkan memberikan
pengaruh  yang  positif  yang  artinya  semakin  bertambah  tinggi  nilainya  maka  akan meningkatkan kemungkinan rumah tangga tersebut menjadi miskin.

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini digunakan metode analisis deskriptif dan analisis inferensia yang berupa analisis regresi logistik biner. Model regresi logistik biner digunakan untuk menganalisis  hubungan  antara  satu  variabel  respon  dan  beberapa  variabel  prediktor, dengan  variabel  responnya  berupa  data  kualitatif  dikotomi  yaitu  bernilai  satu  untuk menyatakan  keberadaan  sebuah  karakteristik  dan  bernilai  nol  untuk  menyatakan ketidakberadaan sebuah karakteristik, dengan model sebagai berikut:
𝜋(𝑥) = 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1 +...+𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 ) 1−𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1 +...+𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 ) (1)
dimana: 𝜋(𝑥) = peluang kejadian sukses (y=1) 𝛽 𝑗 = nilai parameter, dimana j=1,2,…,p 𝛽 0 = nilai intersep
Model  dalam  persamaan  (1)  merupakan  model  yang  berbentuk  tidak  linear sehingga  perlu  ditransformasi  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Transformasi  yang  dilakukan  yaitu transformasi logit, sehingga bentuk logit dari 𝜋(𝑥) yaitu:
𝑔(𝑥) = 𝑙𝑛 [ 𝜋(𝑥) 1 − 𝜋(𝑥) ] = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 +. . . +𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 (2)
Dalam regresi logistik variabel independen dengan syarat x dilambangkan dengan: 𝑦 = 𝜋(𝑥) + 𝜀 (3)
Dimana 𝜀 mempunyai kemungkinan bernilai 𝜀 = 1 − 𝜋(𝑥) dengan peluang 𝜋(𝑥) jika y=1 dan 𝜀 = −𝜋(𝑥) dengan peluang 1- 𝜋(𝑥) jika y=0. Model empiris dalam penelitian ini yaitu:
MISKIN i = a 0 + a 1 RGPend i + a 2 RG i + a 3 UmurKRT i + a 4 UmurKRTSQ i + a 5 𝐾𝐸𝑅𝐽𝐴𝐾𝑅𝑇 i + a 6 LMSKLHKRT i + a 7 𝐿𝑈𝐾𝑅𝑇 i + a 8 𝐽𝐴𝑅𝑇 i + a 9 𝐾𝑅𝐸𝐷𝐼𝑇 i + +a 10 𝐴𝑆𝐸𝑇 i + a 11 LOK i +ε i (4)
Berikut ini pada Tabel 1. berisi penjelasan definisi operasional variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel yang Digunakan
Variabel Definisi Sumber Data Satuan MISKIN Status miskin rumah tangga berkode 1 jika miskin, 0 lainnya Susenas RGPend Rasio  lama  sekolah  perempuan  dan  laki-laki  usia  15 tahun keatas dalam rumah tangga Susenas RG Rasio jumlah perempuan dan laki-laki dalam suatu rumah tangga Susenas UmurKRT Umur Kepala Rumah Tangga (KRT) Susenas Tahun UmurKRTSQ Umur KRT dikuadratkan Susenas KERJAKRT Status kerja KRT berkode 1 jika bekerja, 0 lainnya Susenas LMSKHKRT Lama sekolah KRT Susenas Tahun LUKRT Lapangan usaha KRT berkode 1 jika pertanian, 0 lainnya Susenas JART Jumlah anggota rumah tangga Susenas Orang Kredit Status kredit berkode 1 jika memiliki kredit, 0 lainnya Susenas Aset Aset (tanah) berkode 1 jika memiliki, 0 lainnya Susenas LOK Klasifikasi tempat tinggal sampel berkode 1 jika pedesaan, 0 lainnya Susenas
Uji  parameter  secara  simultan  dilakukan  untuk  melihat  apakah  variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen di dalam suatu model  atau  menguji  signifikansi  dari  koefisien  β  secara  keseluruhan  di  dalam  model. Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  Uji Likelihood  Ratio ,  dengan  hipotesis  sebagai berikut:
𝑯 𝟎 : 𝛽 𝟎 = 𝛽 𝟏 =. . . = 𝛽 𝒑 = 0 (Tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  antara variabel  independen  secara  simultan  terhadap variabel dependen). 𝑯 𝟏 = minimal terdapat satu 𝛽 𝒋 ≠ 0 (Minimal  terdapat  satu  variabel  independen  yang berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen).
Dimana j=1,2,…,p dan p=jumlah variabel independen. Statistik uji G atau Likelihood Ratio Test (G 2 ) yaitu:
𝐺 2 = −2 ( 𝐿 0 𝐿 1 ) = [−2𝑙𝑛(𝐿 0 )] − [−2𝑙𝑛(𝐿 1 )] (5)
Dimana:
L 0 = model tanpa variabel independen atau model yang berupa konstanta saja.
L 1 = model yang terdiri dari semua variabel independen. Statistik  uji  G 2 mengikuti  distribusi chi-quare dengan  derajat  bebas  p.  Hipotesis  akan ditolak apabila nilai 𝐺 2 > 𝜒 (𝑎;𝑝) 2 atau 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 yang menunjukkan bahwa terdapat minimal satu variabel independen yang berpengaruh terhadap variabel dependen.
Setelah dilakukan uji secara simultan serta mendapatkan hasil keputusan tolak H 0 , kemudian dilakukan uji parsial. Dimana uji parsial dilakukan untuk memeriksa variabel independen  mana  saja  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen. Pengujian ini menggunakan statistik uji Wald dengan hipotesis:
𝑯 𝟎 : 𝛽 𝒋 = 𝟎
(Tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  variabel  independen  ke-j terhadap variabel dependen).
𝑯 𝟏 = 𝛽 𝒋 ≠ 𝟎
(Terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari  variabel  dependen  ke-j terhadap variabel dependen).
dimana j = 1, 2, …, p dan p = jumlah variabel independen. Penghitungan statistik uji Wald yaitu:
𝑊 2 = [ 𝛽 𝑗 ̂ 𝑠𝑒(𝛽 𝑗 ) ̂ ] ;  𝑗 = 1,2, . . . , 𝑝 2 (6)
Statistik uji Wald diasumsikan mengikuti sebaran 𝜒 2 dengan derajat bebas sama dengan satu. Dalam penghitungannya, H 0 akan ditolak jika nilai 𝑊 2 > 𝜒 (𝑎;𝑝) 2 atau 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 yang  menandakan  jika  variabel  independen  ke-j  berpengaruh  signikan  terhadap variabel dependen.
Untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  resiko  dari  perbandingan  antara  dua kejadian yang masuk dalam kategori sukses atau gagal maka digunakan Odds Ratio . Odds pada  saat  x=1  didefinisikan  sebagai π(1) 1−𝜋(1) dan odds untuk  x=0  didefinisikan  sebagai
π(0)
1−𝜋(0) . Odds Ratio merupakan perbandingan antara odds untuk variabel dependen untuk variabel independent x=0 dan x=1. Persamaan odds ratio -nya yaitu:
𝑂𝑅 = 𝜋(1) 1 − 𝜋(1) 𝜋(0) 1 − 𝜋(0)
= 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 + 𝛽 1 ) 1 + 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 + 𝛽 1 ) 1 1 + 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 + 𝛽 1 ) ⁄ 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 ) 1 + 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 ) 1 1 + 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 ) ⁄ = 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 + 𝛽 1 ) 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 ) = 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 + 𝛽 1 − 𝛽 0 ) =  𝑒𝑥𝑝(𝛽 1 ) (7)
Menurut  Hosmer  dan  Lemeshow  (2000)  untuk  regresi  logistik  dengan  variabel independen dikotomi nol dan satu, hubungan antara odds ratio dengan koefisien regresi ditunjukkan dengan 𝑂𝑅 = 𝑒𝑥𝑝(𝛽 1 ) dengan estimator 𝑂𝑅 ̂ = 𝑒𝑥𝑝(𝛽 𝑗 ) ̂ .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dapat dilihat pada Tabel 2, secara rata-rata terdapat sebanyak 5,2 persen rumah tangga dengan status miskin di Provinsi Banten. Rasio lama sekolah antara perempuan dan  laki-laki  yang  berusia  lima  belas  tahun  keatas  dalam  rumah  tangga  sudah  hampir mendekati angka satu. Sedangkan rasio jumlah anggota rumah tangga antara perempuan dan  laki-laki  dalam  rumah  tangga  sebesar  1,127  yang  menunjukkan  jika  di  Provinsi Banten dalam satu rumah tangga jumlah perempuan sedikit lebih banyak daripada jumlah laki-laki.  Kepala  Rumah  Tangga  (KRT)  di  Banten  rata-rata  berumur  49,95  tahun. Kemudian sebanyak 84,2 persen KRT di Banten bekerja dengan rata-rata lama sekolah 8,612  tahun  atau  tidak  lulus  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP).  Hanya  16,1  persen diantara mereka yang bekerja di sektor pertanian. Sejalan dengan angka nasional (Badan Pusat  Statistik,  2021),  rata-rata  jumlah  anggota  rumah  tangga  di  Provinsi  Banten  juga terdiri  dari  tiga  sampai  empat  orang.  Dalam  hal  karakteristik  finansial,  sebanyak  18,1 persen  rumah  tangga  memiliki  akses  kredit  dan  sebanyak  74,3  persen  rumah  tangga
memiliki aset  berupa tanah. Jika dilihat dari tempat  tinggal  sebanyak 35 persen rumah tangga di Provinsi Banten berdomisili di daerah pedesaan.
Tabel  3  menyajikan  keterangan  tentang  model  kemiskinan  rumah  tangga  di Provinsi Banten. Hasilnya menunjukkan bahwa variabel umur KRT baik dalam bentuk linier  maupun  kuadratik,  status  pekerjaan  KRT,  lama  sekolah  KRT,  jumlah  anggota rumah tangga, kepemilikan aset dan lokasi, berpengaruh signifikan pada alpha 1 persen atau pada tingkat kepercayaan 99 persen. Untuk variabel rasio perempuan dan laki-laki dalam  rumah  tangga  dan  kredit  berpengaruh  signifikan  pada  alpha  5  persen  atau  pada tingkat kepercayaan 95 persen. Rasio lama sekolah perempuan dan laki-laki dalam rumah tangga yang menjadi fokus dalam penelitian ini berpengaruh pada alpha 10 persen atau pada tingkat kepercayaan 90 persen.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel
Variabel Mean Standar Deviasi Rumah Tangga Miskin Rasio Lama Sekolah Perempuan dan Laki-laki Ruta usia 15 tahun keatas Rasio Perempuan dan Laki-laki dalam Ruta Umur KRT
Umur KRTSQ
Status Kerja KRT Lama Sekolah KRT Lapangan Usaha KRT JART Kredit Aset Lokasi 0,052 0,999 1,127 48,950 2.551,756 0,842 8,612 0,161 3,906 0,181 0,743 0,350 0,221 1,279 0,911 12,478 1.292,452 0,365 4,495 0,367 1,611 0,385 0,437 0,477
Sumber: Badan Pusat Statistik-Susenas Maret 2020, diolah
Tabel 3. Koefisien Logit Kemiskinan Variabel Rumah Tangga (RT) Miskin Koefisien Standar Error Rasio Lama Sekolah Perempuan dan Laki-laki RT
Rasio Perempuan dan Laki-laki dalam Rumah Tangga Umur KRT Umur KRTSQ Status Kerja KRT Lama Sekolah KRT Lapangan Usaha KRT JART Kredit Aset Lokasi Konstanta -0,074* 0,124** -0,126*** 0,001*** -0,465*** -0,136*** 1,050*** 0,350*** -0,390** -0,331*** -0,346*** 0,100 0,045 0,058 0,026 0,000 0,172 0,015 0,147 0,030 0,166 0,128 0,131 0,686 Observasi (n) Prob>chi2 Pseudo R 2 6.964 0,000 11,79
Sumber: Badan Pusat Statistik-Susenas Maret 2020, diolah. Keterangan: Signifikan pada ***α=1%, **α=5%, *α=10%
Pada Tabel 4. terlihat bahwa variabel rasio lama sekolah perempuan dan laki-laki dalam  rumah  tangga  menunjukkan  tanda  negatif.  Artinya,  semakin  tinggi  rasio  lama sekolah  perempuan  dan  laki-laki  dalam  rumah  tangga,  maka  akan  mengurangi kemungkinan  rumah  tangga  tersebut  menjadi  miskin.  Peningkatan  1  poin  rasio  lama sekolah perempuan dan laki-laki akan mengurangi peluang sebuah rumah tangga menjadi miskin sebesar 0,928 kali. Pendidikan anggota rumah tangga perempuan berbanding lurus dengan kesejahteraan rumah tangga. Temuan ini mendukung hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Chaudry dan Rahman (2009) dan Wicaksono (2016).
Tabel 4. Marginal Effect dan Odds Ratio Variabel ME SE ODDS RATIO SE Rasio Lama Sekolah Perempuan dan Laki-laki RT Rasio Perempuan dan Laki-laki RT Umur KRT Umur KRTSQ Status Kerja KRT Lama Sekolah KRT Lapangan Usaha KRT JART Kredit Aset Lokasi
-0,003* 0,006**
-0,006*** 0,000*** -0,021*** -0,006*** 0,048*** 0,016*** -0,018** -0,015*** -0,016*** 0,002 0,003 0,001 0,000 0,008 0,001 0,007 0,001 0,008 0,006 0,006 0,928* 1,133** 0,882*** 1,001*** 0,628*** 0,873*** 2,857*** 1,418*** 0,677** 0,718*** 1,413*** 0,042 0,066 0,023 0,000 0,108 0,014 0,421 0,042 0,113 0,091 0,186
Sumber: Badan Pusat Statistik-Susenas Maret 2020, diolah Keterangan: Signifikan pada ***α=1%, **α=5%, *α=10%
Variabel  rasio  perempuan  dan  laki-laki  dalam  rumah  tangga  memberikan pengaruh  positif.  Kenaikan  rasio  perempuan  atau  dengan  kata  lain  semakin  banyak perempuan dalam suatu rumah tangga akan meningkatkan peluang rumah tangga tersebut menjadi miskin. Hasil yang sama juga ditunjukan oleh penelitian Wicaksono (2016).
Penelitian  ini  menunjukkan  umur  KRT  dan  bentuk  kuadratnya  signifikan memengaruhi kemiskinan rumah tangga. Sejalan dengan penelitian Chaudry dan Rahman (2009) dan Wicaksono (2016), setiap penambahan umur KRT akan memperkecil peluang rumah tangga menjadi miskin. Tetapi hal tersebut tidak berlangsung lama. Sampai dengan batas umur tertentu, penambahan umur KRT justru memperbesar peluang rumah tangga menjadi miskin. Temuan ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Okojie (2002).  Anyanwu  (2014)  menyatakan  bahwa  kegiatan  ekonomi  yang  dimanfaatkan dengan  baik  di  usia  produktif  akan  berbanding  lurus  dengan  status  kemiskinan  rumah tangga.  Pendapatan  yang  diterima  KRT  cukup  untuk  membiayai  kebutuhan  rumah tangga.
Demikian juga untuk variabel status kerja KRT, lama sekolah KRT, kepemilikan kredit, kepemilikan aset, dan lokasi tempat tinggal menunjukkan tanda negatif. KRT yang bekerja akan mengurangi kemungkinan menjadi miskin dengan peluang 0,628 kali lebih kecil dari pada KRT yang tidak bekerja. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rini  dan  Sugiharti  (2016). Variabel  rata-rata lama sekolah KRT  yang berbanding terbalik  dengan  peluang  sebuah  rumah  tangga  menjadi  miskin  juga  ditemukan  oleh Wicaksono (2016). Rumah tangga yang memiliki kredit berpeluang kecil menjadi miskin sebesar 0,667 kali. Rumah tangga yang mempunyai tanggungan cicilan hampir dipastikan mempunyai penghasilan yang cukup. Pihak pemberi kredit juga tidak akan sembarangan
memberikan kredit tanpa melihat struktur ekonomi sebuah rumah tangga. Kepemilikan aset  berupa  tanah  juga  akan  mengurangi  kemungkinan  miskin  sebuah  rumah  tangga sebesar  0,718  kali,  mendukung  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Chaudry  dan Rahman (2009) serta Rini dan Sugiharti (2016).
Selanjutnya KRT yang bekerja pada sektor pertanian akan meningkatkan peluang miskin rumah tangga tersebut 2,857 kali lebih besar daripada KRT yang bekerja di sektor non pertanian. Arah yang sama ditunjukkan juga oleh penelitian Geda, De Jong, Kimenyi, Mwabu (2005). Variabel jumlah anggota rumah tangga juga mempunyai korelasi positif dengan  status  miskin  rumah  tangga.  Artinya  penambahan  anggota  rumah  tangga  akan memperbesar  peluang  rumah  tangga  tersebut  menjadi  miskin.  Hasil  ini  memperkuat penelitian Wicaksono (2016) serta Majeed dan Malik (2015).
Lokasi  tempat  tinggal  juga  mempunyai  pengaruh  terhadap  kemiskinan.  Rumah tangga yang tinggal di daerah pedesaan mempunyai peluang masuk ke jurang kemiskinan lebih rendah 1,413 kali dibanding rumah tangga yang tinggal di daerah perkotaan. Hasil ini diperkuat dengan berita resmi statistik BPS Banten (2020), yang menyatakan bahwa pada  periode  Maret  2020  terjadi  kenaikan  jumlah  dan  persentase  penduduk  miskin dimana  persentase  kenaikan  penduduk  miskin  di  perkotaan  lebih  besar  daripada penduduk  di  wilayah  pedesaan.  Persentase  penduduk  miskin  perkotaan  di  Provinsi Banten meningkat dari 4 persen pada September 2019 menjadi 5,03 persen pada Maret 2020  atau  terjadi  kenaikan  sebesar  1,03  persen.  Penduduk  miskin  di  pedesaan  hanya meningkat sebesar 0,87 persen pada periode yang sama. Pandemi Covid-19 ternyata juga berdampak pada kondisi kemiskinan masyarakat di Provinsi Banten.

## SIMPULAN DAN SARAN
Model logit digunakan untuk mengetahui pengaruh ketidaksetaraan gender pada pendidikan  terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Banten.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  variabel  rasio  lama  sekolah  perempuan  dan  laki-laki  dalam  rumah  tangga memberikan pengaruh negatif signifikan terhadap peluang rumah tangga menjadi miskin. Demikian pula variabel  umur KRT, status  kerja KRT, lama sekolah KRT, kredit, aset, dan lokasi juga menunjukkan tanda negatif.  Sementara itu, variabel lainnya yaitu rasio perempuan dan laki-laki dalam rumah tangga, umur KRT yang dikuadratkan, lapangan usaha  KRT  dan  jumlah  anggota  rumah  tangga  memberikan  pengaruh  positif  secara signifikan. Penelitian ini menggunakan data Susenas Maret 2020 yang berasal dari BPS dengan  objek  sampel  rumah  tangga.  Penelitian  mendatang  disarankan  melakukan modifikasi variabel yang sudah ada atau menambahkan variabel kontrol lain yang lebih beragam.
Ketidaksetaran gender khususnya pada bidang pendidikan menjadi faktor penting yang  memengaruhi  kondisi  kemiskinan  di  Provinsi  Banten.  Idealnya  setiap  kebijakan program,  perencanaan,  maupun  evaluasi  harus  memperhitungkan  pengarusutamaan gender. Beberapa rekomendasi yang disarankan adalah: (1) menambah dan memperbaiki fasilitas pendidikan serta fasilitas penunjang pendidikan secara merata di seluruh wilayah Provinsi  Banten,  (2)  menyesuaikan  biaya  pendidikan  pada  level  SMA/SMK  ke  atas dengan kondisi ekonomi masyarakat dan (3) mengubah mindset para orang tua tentang pentingnya  kesetaraan  gender  di  bidang  pendidikan  bahwa  menyekolahkan  anak perempuan akan memberikan keuntungan yang sama atau bahkan lebih baik dibanding menyekolahkan anak laki-laki.

## DAFTAR PUSTAKA
Acemoglu, D., & Angrist, J. D. (2000). How large are human capital externalities. NBER Macro Annual , 15 (2000), 9–59.
Nurdini,  A.  (2006).  "Cross-sectional  vs  longitudinal":  Pilihan  rancangan  waktu  dalam penelitian perumahan permukiman. DIMENSI TEKNIK ARSITEKTUR , 34 (1), 52– 58. http://puslit2.petra.ac.id/ejournal/index.php/ars/article/view/16457
Anyanwu, J. C. (2014). Marital status, household size and poverty in Nigeria: Evidence from the 2009/2010 survey data. African Development Review , 26 (1), 118–137. doi:
10.1111/1467-8268.12069
Badan Pusat Statistik. (2020). Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS)  Kor, 2020.
Retrived from: https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/dasar/view?kd=1558&th=2020 Badan  Pusat  Statistik.  (2021). Statistik  Indonesia  2021 .  Retrieved  from: https://www.bps.go.id/publication/2020/04/29/e9011b3155d45d70823c141f/statisti k-indonesia-2020.html
Badan Pusat Statistik Provinsi Banten. (2020). Berita resmi statistik: Profil kemiskinan di Banten. 39 , No. 61/11/36/Th.XIV. Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Banten.  (2019). Indeks  pembangunan  gender  Provinsi Banten tahun 2019 . Retrieved from: https://banten.bps.go.id/publication/2020/11/17/6ddcec0a7dcb932b9830a624/indek s-pembangunan-gender-provinsi-banten-2019.html
Becker, G. S. (2009). Human capital: A theoretical and empirical analysis, with Special Reference to Education (3 rd ed). Chicago: University of Chicago Press.
Chaudry, I. S., & Rahman, S. ur. (2009). The Impacts of gender inequality in education on  rural  poverty  in  Pakistan:  An  empirical  analysis. European  Journal  of Economics, Finance and Administrative Sciences , 15 (2009) 174-188.
Dauda,  R.  O.  S.  (2012).  Does  female  education  promote  economic  performance? Evidence from Nigeria. International Journal of Economics and Finance , 5 (1), 201– 209. doi.org/10.5539/ijef.v5n1p201
Cavalcanti, T. V. V., & Tavares, J. (2008). Assessing the “Engines of liberation”: Home appliances  and  female  Labor  Force  Participation. Review  of  Economics  and Statistics , 90 (1), 81–88. doi.org/10.1162/rest.90.1.81
Geda, A., De Jong, N., Kimenyi, M. S., & Mwabu, G. (2005). Determinants of poverty in Kenya : A household level analysis . Economics Working Paper , 200544. Retrieved from https://opencommons.uconn.edu/econ_wpapers/200544.
Hanim,  W.,  &  Apriliana,  T.  (2020).  How  important  gender  inequality  in  education  on poverty  reduction?  Indonesian  Case. International  Journal  of  Psychosocial Rehabilitation , 24 (02), 3288–3292. doi: 10.37200/ijpr/v24i2/pr200639
Hill,  M.  A.,  &  King,  E.  M.  (1995).  Women’s  education  and  economic  well-being. Feminist Economics , 1 (2), 21–46. doi: 10.1080/714042230
Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (2000). Applied logistic regression (2 nd ed.). John Wiley & Sons, Inc. doi: 10.1002/0471722146.
ILO.  (2017). World  Employment  and  Social  Outlook:  Trends  for  Women  2017 (Issue January). doi: 10.13140/RG.2.2.35034.34248
Jeffery, R. & Basu, M.A. (1996). Girls' schooling, women's autonomy and fertility change in South Asia. New Delhi: Sage Publications.
Klasen,  S.  (1999).  Does  gender  inequality  reduce  growth  and  development?  Evidence
from cross-country regression. World Bank Policy Research Report Working Paper No. 7, 1–38.
Lucas, R. E. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Economics , 22 (1988), 3–42.
Majeed, M. T., & Malik, M. N. (2015). Determinants of household poverty: Empirical evidence  from  Pakistan. Pakistan  Development  Review , 54 (4),  701–717.  doi: 10.30541/v54i4i-iipp.701-718
Okojie, C. E. E. (2002). Gender and education as determinants of household poverty in Nigeria. WIDER (World Institute for Development Economics Research) Discussion Paper No. 2002/37 (Issue February 2002), 1-31. PWC.  (2018).  Women  in  work  index:  Closing  the  gender  pay  gap. Pricewaterhouse Coopers AG , March , 1–44.
Rahman, S. ur, Chaudhry, I. S., & Farooq, F. (2018). Gender inequality in education and household poverty in Pakistan: A case of Multan District. Review of Economics and Development Studies , 4 (1), 115–126. doi: 10.26710/reads.v4i1.286 Rini,  A.  S.,  &  Sugiharti,  L.  (2016).  Faktor-faktor  penentu  kemiskinan  di  Indonesia.
Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan , 1 (2), 88–104.  doi: 10.20473/jiet.v1i2.3252 Tansel,  A.,  &  Güngör,  N.D.  (2012).  Gender  effects  of  education  on  economic development  in  Turkey. Journal  of  Economic  Studies,  40 (6),  794-821.  doi: 10.2139/ssrn.2046583
Wicaksono, F. (2016). Indonesia impact of gender inequality in education on poverty in Indonesia. Proceeding of The 13th Indonesian Regional Science Association (IRSA) International Conference At : Malang, 1–6.
Winter,  S.  M.  (1994).    Special  challenges  in  education  diversity:  A  program  for  all Children. Childhood Education , 71 (2), 91–95. doi:
10.1080/00094056.1995.10522585
World Bank. (2001). Through Gender Inequality In Right, Resources, and Voice . World Bank. (2005). Introduction to Poverty Analyses. Poverty Manual , August , 1–218.