Vol. 4, 2 (December, 2023), pp. 1787-1798 ISSN: 2721-1150 EISSN: 2721-1169
Analisis  Pengaruh  Modal  Manusia  dan  Penggunaan  Teknologi Informasi  Komunikasi  (TIK)  terhadap  Pengembalian  Pendidikan  di
Indonesia
Nur Haminati 1 , Neng Kamarni 2
1 Universitas Andalas, Indonesia; minabasri8@gmail.com 2 Universitas Andalas, Indonesia; nengkamarni@eb.unand.ac.id
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Keywords: Types of Education; Health; ICT Using; Mincerian Earning Function; Heckman Two Step
This study aim to determine the return to education in Indonesia analyzed  based  on  various  types  of  education  as  well  as  the influence of human capital and ICT use. Method used to analyze is  the  Mincerian  Earning  Function  with  the  Heckman  Two  Step approach.  We  use  micro  data  from  the  March  2021  National Socioeconomic  Survey  obtained  from  the  Indonesian  Central Bureau  of  Statistics.  We  found  increasing  years  of  school  will increase  the  return  to  education  just  as  work  experience  will increase  the  return  of  education,  but  increasing  work experience will  lead  to  a  decrease  in  return  on  education.  Individual characteristics,  namely  the  male  population  with  unmarried status,  residing  in  urban  areas,  working  in  secondary  business fields  and  the  formal  sector  and  with  full  working  hours  will increase  the  return  on  education.  Health  variables  that  cause  a decrease  in  education  returns  as  a  result  of  the  COVID-19 pandemic conditions in Indonesia. The return of general education and vocational education, and non-formal education is higher than madrasah  education  or  Islamic  education. The  use of computers and the Internet for economic activity purpose provides excellent value for increasing educational returns.
Article history:
Received 2023-06-07 Revised  2023-07-28
Accepted 2023-09-02
This is an open access article under the CC BY-NC-SA license.

## Corresponding Author:
Nur Haminati Universitas Andalas, Indonesia; minabasri8@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai negara berkembang dengan isu pembangunan ekonomi yang beragam, Indonesia menaruh perhatian terhadap peningkatan kualitas sumber daya manusia dalam mencapai pertumbuhan ekonomi yang inklusif dan berkelanjutan. Strategi yang  nyata untuk  mencapai  hal  ini adalah dengan membuat komitmen yang kuat bahwa masalah ketenagakerjaan termasuk dalam Suistanable Development Goals (SDGs). Tujuan dari komitmen ini adalah untuk menstabilkan pertumbuhan ekonomi per kapita sesuai dengan kondisi nasional dan khususnya mencapai setidaknya tujuh persen dari pertumbuhan domestik bruto per tahun, untuk memastikan pekerjaan tetap dan produktif dan pekerjaan yang memadai untuk semua  orang,  baik  perempuan  maupun  laki-laki,  pemuda  dan  penyandang  cacat,  untuk  memberikan
kesetaraan upah, dan secara substansial meminimalkan jumlah orang muda yang tidak bekerja,  tidak dalam pendidikan atau pelatihan (BAPPENAS, 2020).
Modal  manusia  adalah  suatu  faktor  produksi  dalam  perekonomian  yang  meliputi  pengetahuan, keterampilan,  kemampuan,  ide,  dan  komponen  kesehatan  dari  manusia  sebagai  faktor  penentu produktivitas  dalam  suatu  ekonomi.  Peningkatan  pengetahuan,  keterampilan,  kemampuan,  dan kesehatan  masyarakat  dapat  menghasilkan  produktivitas,  fleksibilitas,  dan  inovasi  yang  lebih  tinggi untuk  pertumbuhan  berkelanjutan  (World  Bank,  2018).  Di  negara  -  negara  anggota Organization  of Economics  Co-operation  and  Development (OECD)  modal  manusia  adalah  faktor  yang  diketahui  telah menyumbang sekitar 70% dari total perekonomian. Selain itu peningkatan modal manusia sebagai hasil dari pencapaian kenaikan tingkat rata-rata pendidikan tenaga kerja diperkirakan menjadi faktor utama dalam pertumbuhan produktivitas ekonomi (A & N. J, 2022).
Kontribusi  modal  manusia  dalam  pembangunan  dan  pertumbuhan  ekonomi  telah  lama  menjadi perhatian  para  ahli  ekonomi.  Dimulai  sejak  dikenalkannya  teori  pertumbuhan  Solow  (1956)  yang menyatakan  bahwa selain modal fisik  atau  kapital (K), kontribusi modal manusia atau labour  (L) dan knowledge atau  teknologi  (A)  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  sangat  besar,  hingga  pada perkembangannya Nelson dan  Phelps (1966) secara eksplisit menghubungkan pentingnya pendidikan dalam  investasi  modal  manusia  agar  mereka  dapat  memanfaatkan  perkembangan  teknologi  dengan maksimal.  Dengan  demikian  modal  manusia  termasuk  sebagai  faktor  atau  input  penting  dalam menghasilkan inovasi untuk mencapai pertumbuhan ekonomi (Romer, 1986; Lucas, 1988; Mankiw et al., 1992). Sebagai tambahannya menyimpulkan pendidikan memiliki dampak positif secara langsung baik terhadap  publik  yaitu  pembangunan  ekonomi  dan  pertumbuhan  ekonomi,  maupun  terhadap peningkatan kapabilitas hingga produktifitas individu (Kim, 2020).
Efek  yang  dihasilkan  dalam  investasi  modal  manusia  melalui  pendidikan  bagi  individu  atau masyarakat  terutama  dievaluasi  melalui  perhitungan  tingkat  pengembalian  pendidikan  pribadi  atau social  Borjas  (2020).  Selama  lebih  dari  60  tahun  para  ekonom  di  dunia  telah  memperkirakan pengembalian  terhadap  pribadi  dan  sosial  atas  investasi  dalam  pendidikan.  Mincer  (1974)  menjadi pelopor  yang  memperkenalkan  menghitung  pengembalian  pendidikan  tenaga  kerja  mengemukakan bahwa tingkat  pendidikan dan  pengalaman  adalah  penentu tingkat pendapatan. Menurut  Persamaan Upah Mincerian ,  pekerja  yang  lebih  berpendidikan  dan  berpengalaman  akan  mendapatkan pengembalian yang lebih tinggi daripada pekerja dengan pendidikan dan pengalaman yang lebih rendah. Dalam penelitian empiris secara global, persamaan Mincer menunjukkan bahwa setiap tahun tambahan pendidikan menghasilkan tingkat pengembalian  individu rata-rata sekitar  5-8%  per tahun,  mulai dari yang  terendah  1%  hingga  lebih  dari  20%  di  beberapa  negara.  Selain  itu,  pengembalian  terhadap pendidikan tinggi adalah yang tertinggi, diikuti oleh sekolah dasar dan kemudian sekolah menengah; hal ini merupakan representasi yang signifikan dari banyak hasil penelitian sebelumnya (Yusuf & Sohiron, 2019).
Pengembalian pendidikan di Indonesia secara empiris juga telah dianalisis dalam beberapa kajian diantaranya; Behrman dan Leolalikar (1991), Kawuryan (1997), Magdalyn (2013), Pusnastuti, Miller dan Salim (2013), A’liyah (2017) ,  Sukma et al., (2019), Patrinos dan Psacharopoulus (2020), dan Choi et al., (2023).  Penelitian-penelitian  tersebut  memperkirakan  pengembalian  pendidikan  berdasarkan  level pendidikan  atau  membandingkan  sekolah  umum  dengan  sekolah  kejuruan.  Sementara  di  Indonesia sendiri tidak hanya terdapat jenis pendidikan kejuruan dan umum, melainkan ada pula jenis pendidikan keagamaan,  non-formal  hingga  informal.  Penelitian  yang  menganalisis  pengembalian  pendidikan berdasarkan  berbagai  jenis  pendidikan  tanpa  mengabaikan  salah  satu  jenisnya  masih  terbatas,  di antaranya pernah dilakukan oleh Elfindri et al.,(2022) yang menemukan bahwa pendidikan keagamaan memiliki pengembalian yang paling rendah di antara jenis pendidikan lainnya.
Mengingat  peran  penting  pendidikan  bagi  suatu  negara  baik  secara  langsung  maupun  tidak langsung,  maka  menjadi  perhatian  para  pengambil  kebijakan  tentang  keputusan  alokasi  investasi pendidikan.  Salah  satu  fakta  tentang  pendidikan  di  Indonesia  diukur  berdasarkan  Angka  Partisipasi Murni (APM). Diketahui bahwa APM pendidikan dasar di Indonesia mulai tahun 2003 hingga 2022 rata-
rata  sebesar  95,2115%. Angka ini menunjukkan  bahwa partisipasi  penduduk dalam  pendidikan dasar sangat  baik.  Namun,  meskipun  meningkat  dari  tahun  2003  hingga  2022,  tingkat  partisipasi  murni sebenarnya  menurun  di  tingkat  pendidikan  yang  lebih  tinggi.  Dapat  dilihat  bahwa  Angka  Partisipasi Murni Sekolah Menengah Pertama atau sederajat di Indonesia selama periode waktu yang sama rata-rata 72,789%.  Demikian  juga  pendidikan  SMA  atau  SMA  sederajat  semakin  rendah,  yaitu  rata-rata  hanya 52,563%,  Badan  Pusat  Statistik  (2023).  Penurunan  angka  ini  disebabkan  oleh  pendidikan  tinggi  yang membutuhkan biaya lebih tinggi (Mukhibat, 2013).
Penelitian  tentang  pengembalian  ke  pendidikan  terbatas  pada  estimasi  berdasarkan  tingkat pendidikan  dan  pengalaman  dan  beberapa  penelitian  menambahkan  variabel  lain  seperti  karakter individu. Dunia kini dihadapkan pada pesatnya perkembangan teknologi yang memungkinkan peran pendidikan  digantikan  oleh  ketersediaan  teknologi  karena  kemajuan  teknologi  memungkinkan masyarakat untuk memproduksi barang dan jasa dengan lebih mudah. Ogundari and Awokuse (2018), Leng  et  al.,  (2020),  Sultana  et  al.,  (2022)  dan  Dankyi  et  al.,  (2022),  Biala  and  Yusuf  (2022),  melakukan penelitian tentang pengaruh penggunaan Teknologi Komunikasi Informasi terhadap tingkat pendapatan. Hasil  penelitian  mereka  menyatakan  bahwa  Teknologi  Informasi  Komunikasi  secara  signifikan  dan positif mempengaruhi tingkat pendapatan.
Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di Indonesia dari tahun 2017 hingga 2021 mengalami  peningkatan, pada tahun 2017 nilainya sebesar  4,96,  kemudian nilai Indeks  Pembangunan TIK terus meningkat dari tahun 2018  hingga 2021, diantaranya 5,07 pada tahun 2018, 5,32 pada tahun 2019,  5,59  pada  tahun  2020,  dan  5,76  pada  tahun  2021  (Badan  Pusat  Statistik  Indeks  Pengembangan Teknologi,  2021).  Berbeda  dengan  pendapatan  per  kapita  yang  mengalami  perkembangan  tidak signifikan  dan  berfluktuasi  jika  dibandingkan  dengan  pendapatan  per  kapita  negara-negara  anggota Perhimpunan Bangsa-Bangsa Asia Tenggara (ASEAN) lainnya,  Indonesia saat  ini  berada di  peringkat kelima setelah Singapura, Brunei Darussalam, Malaysia, dan Thailand dengan tingkat pendapatan per kapita  yang  sangat  jauh  di  bawah  negara-negara  tersebut,  International  Monetary  Fund  (2021). Bagaimanapun tidak dapat secara langsung mengasumsikan bagaimana dan seperti apa teknologi dan pendidikan individu mempengaruhi pendapatan. Oleh karena itu, bagaimana teknologi dan pendidikan mempengaruhi pengembalian pendidikan akan di estimasi dalam penelitian ini.

## 2. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  data  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  atau  Susenas  tahun  2021  yang mana data Susenas adalah data yang diperoleh melalui survei khusus. Observasi dalam dalam penelitian ini terdiri dari dua sub sampel.  Sub-sampel pertama adalah seluruh sampel penduduk usia kerja yang terdapat  dalam  SUSENAS  2021  Kor  Maret  yaitu  sebanyak  560.386  jiwa.  Sedangkan  sub-sampel  yang kedua adalah seluruh tenaga kerja yaitu sebanyak 502.697 jiwa. Metode yang digunakan adalah Heckman Two Step dengan pendekatan fungsi upah Mincerian, di mana dengan metode ini digunakan dua model untuk mengestimasi pengembalian pendidikan. Model yang pertama melibatkan sub sampel penduduk usia kerja yang diestimasi dengan persamaan biner menggunakan model probit.  Dari hasil estimasi ini, IMR  ( inverse  mills  ratio )  dari  setiap  observasi  dihitung,  dan  di  tahap  kedua  adalah  memperkirakan persamaan  upah  yang  merupakan  persamaan  OLS  dengan  menggunakan  sub-sampel  kedua  serta memasukkan  Inverse  Mills  Ratio  (IMR)  sebagai  variabel  tambahan  yang  berfungsi  untuk  mengontrol model. Dengan menggunakan metode dua langkah dan juga memodifikasi model tersebut, diharapkan akan mengurangi bias yang ada serta menghasilkan estimasi parameter yang lebih konsisten (Mahmudah, 2016). Model probit dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
P( Z = 1|X ) = β 0 + β 1 Age+ β 2 Age 2 x + β 3 Edu i + β 4 Health + β 5 Gender + β 6 Status + β 7 Urbanrural+ β 8 ICT + β 9 Territorials i + ε i
Berdasarkan persamaan probit di atas akan diperoleh variabel lambda (λ i ) atau Inverse Mills Ratio (IMR) dengan formula umum sebagai berikut.
λ i = Di mana mana  dan  merupakan fungsi density dan fungsi distribusi kumulatif.
Pada  tahap  kedua  nilai  lambda  (λ i )  akan  dimasukkan  kedalam  model  ordinary  least  square dengan pengembangan dari fungsi upah Mincer. Persamaan upah Mincerian menganalisis bagaimana pengaruh jenjang pendidikan terhadap pendapatan individu dan telah menarik minat banyak ekonom selama beberapa dekade. Fungsi upah Mincerian standar dirumuskan sebagai berikut (Yusuf, 2014).
LnWi = 0 + 1 S + 2 A + 3 A 2 + εt
Di  mana;  LnWi  adalah  Log  upah  atau  pendapatan,  S  =  tahun  sekolah  ( years  of  schooling ),  A=  usia/ pengalaman  kerja,  A 2 =  usia/  pengalaman  kerja  kuadrat, 0 =    koefisien  LnW 0 atau  log  upah  tanpa sekolah, 1 =  koefisien bersekolah , dan 2, 3 adalah koefisien pengalaman kerja.
Persamaan  upah Mincerian mendalilkan  hubungan  linier  dengan  tahun  sekolah  dan  hubungan kuadrat  dengan  tahun  pengalaman.  Bentuk  fungsional  dari  variabel-variabel  ini  berasal  dari  teori modal manusia, yang merujuk bahwa orang mengakumulasi modal manusia di pasar tenaga kerja dan sekolah. Menurut teori ini, penghasilan diasumsikan bergantung pada tahun sekolah dan pengalaman potensial yang disebut sebagai pelatihan kerja dalam literatur sumber daya manusia. Secara umum, tahun  koefisien  sekolah  (S)  diasumsikan  sebagai  tingkat  pengembalian  ke  sekolah  dalam  regresi tingkat  pendapatan  log  pada  tahun  sekolah.  Variabel  lain  seperti  jenis  kelamin,  status  perkawinan, pekerjaan, wilayah, ukuran perusahaan dapat digunakan dalam model regresi ini(Sanjaya, 2013).
Adapun bentuk pengembangan fungsi upah Mincer dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
LnW = β 0 + Σ β 1 Edu i + β 2 Exp + β 3 Exp 2 + β 4 Health + β 5 Cellular+ β 6 Dcomp + β 7 Informasiint + β 8 Noninformasiint + β 9 Status + β 10 Gender + β 11 Desakota + β 12 Sekunder + β 13 Tersier + β 14 Formalinformal + β 15 Territorials i + β 16 Hours  + +
Untuk persamaan pendapatan yang menggunakan dummy jenjang pendidikan, koefisien 1 tidak dapat diinterpretasikan langsung sebagai nilai tingkat pengembalian investasi pendidikan. Sehingga, nilai  pengembalian  investasi  pendidikan  dengan  merujuk  pada  penelitian  (El-Hamidi,  2006)  dan (Purnastuti et al ., 2013) yaitu:
r k =
Di  mana adalah  koefisien  pada  jenjang  pendidikan  k, adalah  koefisien  pada  jenjang pendidikan k-1. Sedangkan adalah perbedaan jumlah tahun bersekolah pada tingkat Pendidikan ke k dan (k-1).  Data dan definisi variable yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Table 1. Definisi Operasional Variabel
Sumber . Penulis, 2023 Nama Variabel Simbol Definisi Operasional Variabel Kode Kuisioner Scale Model Peluang Partisipasi Bekerja Partisipasi Bekerja Z Peluang penduduk usia kerja untuk berpartisipasi bekerja R703 Z = 1 ,  bekerja Z = 0, tidak bekerja Education Edui Pendidikan terakhir yang ditamatkan R615 SD = 1; Others  = 0 MI = 1; Others = 0 PaketA = 1; Others = 0 SDLB =
1; Others = 0 SMP = 1; Others = 0 MTs = 1; Others = 0  SMA = 1; Others = 0 MA = 1; Others = 0 SMK = 1; Others = 0 MAK = 1; Others = 0 Paket C = 1; Others = 0 D4 = 1; Others = 0  S1 = 1; Others = 0 Profesi = 1; Others = 0 S2 = 1: Others = 0 S3 = 1; Others = 0 , dan Tidak tamat SD sebagai variabel basis Age Age Usia di ulang tahun terakhir R407 Numeric Age square Age2 Usia kuadrat R407 Numeric Health Health Keberadaan keluhan kesehatan yang dialami dalam sebulan terakhir R1102 Sehat = 1 Tidak sehat  = 0 Information Communication and Technology ICT Penggunaan Internet oleh responden R808 Yes = 1; No = 0 Status Pernikahan Status Apakah status responden adalah kawin atau tidak R404 Married = 1 ; Unmarried = 0 Jenis Kelamin Gender Apakah laki-laki atau perempuan R405 Male = 1; Female = 0 Living Area Urbanrural Lokasi tempat tinggal apakah perkotaan atau perdesaan R105 Urban = 1; Rural = 0 Territorials Island Dummy kepulauan tempat tinggal R101 Sumatera = 1 ; Others = 0 Kalimantan = 1 ; Others = 0 Sulawesi = 1; Others= 0
Nusatenggara dan Bali = 1 ; Others = 0
Maluku dan Papua = 1 ; Others = 0 , dan Jawa sebagai variabel basis Semilog model of Mincerian Earning Function Log Pendapatan LnY Upah bulanan yang kemudian di log kan Kapita Numeric Education Edui Pendidikan terakhir yang ditamatkan R615 SD = 1; Others  = 0 MI = 1; Others = 0 PaketA = 1; Others = 0 SDLB = 1; Others = 0 SMP = 1; Others = 0 MTs = 1; Others = 0  SMA = 1; Others = 0 MA = 1; Others = 0 SMK = 1; Others = 0 MAK = 1; Others = 0 Paket C = 1; Others = 0 D4 = 1; Others = 0  S1 = 1; Others = 0 Profesi = 1; Others = 0 S2 = 1: Others = 0 S3 = 1; Others = 0 , dan
Tidak tamat SD sebagai variabel basis
Pengalaman potensial Exp Usia saat ini – lama sekolah – usia tahun awal masuk sekolah R407, R615, 7 years Numeric Pengalaman kuadrat Exp2 Pengalaman kuadrat Quadratic Exp Numeric Health Health Keberadaan keluhan kesehatan sebulan terakhir R1102 Health = 1 Cellular Using Cellular Apakah responden menggunakan telepon seluler R801 Yes = 1 ; No = 0 Computer Using Dcomp Penggunaan computer (PC/Laptop/Tablet) oleh responden R807 Yes = 1; No = 0 Informasi Internet Informasiint Penggunaan internet untuk tujuan informasi R 811 : A,B,C,D,G,I, J Informasiint = 1 ; Others = 0 Non Informasi Internet Noninformasiint Penggunaan internet untuk tujuan non informasi (kegiatan ekonomis) R 811; E, F Noninformasiint = 1 ; Others = 0 Marital Status Status Apakah status  kawin atau tidak R404 Married = 1 ; Unmarried = 0 Gender Gender Apakah laki-laki atau perempuan R405 Male = 1; Female = 0 Living Area Urbanrural Lokasi tempat tinggal perkotaan atau perdesaan R105 Urban = 1; Rural = 0 Lapangan Usaha Sekunder Lapangan / bidang usaha sekunder R705 Sekunder = 1; Others = 0 Tersier Lapangan/ bidang  usaha tersier R705 Tersier = 1 ; Others = 0,  Primer as basic variable Sector Formalinformal Sektor tempat pekerjaan utama R706 Formal = 1; Informal = 0 Territorials Island Dummy kepulauan tempat tinggal R101 Sumatera = 1 ; Others = 0 Kalimantan = 1 ; Others = 0 Sulawesi = 1; Others= 0 Nusatenggara and Bali = 1 ;
Others = 0
Maluku dan Papua = 1 ; Others = 0 , and Java as the basic variable Jumlah Jam Kerja Hours Jumlah jam kerja utama dalam satu minggu R707 Full = 1 ; Non Full = 0

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini memiliki tujuan utama untuk mengetahui bagaimana pengaruh dari modal manusia dan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  terhadap  pengembalian  pendidikan  di  Indonesia. Pengembalian pendidikan dalam penelitian ini dihitung menggunakan estimasi fungsi upah Mincer. Kelompok  usia tenaga  kerja  yang  paling  banyak adalah  pada  kelompok  usia  35-39  40-44 dan 45-49. Untuk jenjang pendidikan tertinggi yang ditamatkan paling tinggi di dominasi oleh jenjang Sekolah
Dasar  sebanyak  26.219%,  kemudian  Sekolah  Menengah  Atas  sebanyak  23.659%,  dan  Sekolah Menengah Pertama sebanyak 16.8%. Adapun penduduk yang menamatkan pendidikan pada berbagai level  perguruan  tinggi  jumlahnya  masih  dibawah  10%.  Tenaga  kerja  yang  berstatus  sehat  adalah sebanyak  77.845%.  85,618  %  tenaga  kerja  menggunakan  telepon  seluler,  13.124%  menggunakan Komputer  dan  57.422%  menggunakan  Internet  di  antaranya  dengan  tujuan  pertama  yaitu  untuk memperoleh  informasi  sebanyak  75.827%  dan  sedangkan  tenaga  kerja  yang  menggunakan  internet untuk  tujuan  non  informasi  artinya  menggunakan  internet  untuk  aktivitas  yang  bernilai  ekonomis adalah sebanyak 24.173%.
Gambar 1. Rata-Rata Pendapatan Berdasarkan Kelompok Usia
Sumber. Peneliti (2023)
Berdasarkan  gambar  dapat  dilihat  bahwa  rata-rata  pendapatan  yang  tertinggi  dicapai  oleh penduduk kelompok usia 55-59 tahun diikuti oleh penduduk usia 50-54 tahun, dan penduduk pada kelompok  usia  25-29  tahun.  Kenaikan  rata-rata  pendapatan  yang  kemudian  mengalami  penurunan pada  penduduk  usia  pensiun  sejalan  dengan  asumsi  Mincer  bahwa  pertambahan  usia  atau pengalaman  akan  mengurangi  tingkat  pendapatan.  Pengaruh  modal  manusia,  Teknologi  Informasi dan  Komunikasi  terhadap  pengembalian  pendidikan  diperoleh  dari  persamaan  upah  Mincer sebagaimana yang tercantum dalam table 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Perkiraan Pendapatan Individu pada Tahap Kedua Heckman Two Step
Variabel Koefisien Standar Error t P l t l Konstatanta 13.00866 0.0142643 911.97 0.000 *** Jenjang Pendidikan SD 0.0861687 0.0027342 31.52 0.000 *** MI 0.0560427 0.0112964 4.96 0.000 *** Paket A 0.1285207 0.0254913 5.04 0.000 *** SDLB 0.112162 0.0942703 1.19 0.234 SMP 0.1490971 0.0032339 46.1 0.000 *** MTs 0.0891378 0.0078231 11.39 0.000 *** SMP LB 0.2332595 0.1256251 1.86 0.063 Paket B 0.1414091 0.0144695 9.77 0.000 *** SMA 0.2418101 0.0032365 74.71 0.000 *** MA 0.1603052 0.0080618 19.88 0.000 *** SMK 0.2354775 0.0046052 51.13 0.000 *** MAK 0.198917 0.058824 3.38 0.001 *** Paket C 0.2099528 0.0112722 18.63 0.000 *** SMLB 0.2739747 0.2227869 1.23 0.219
Rp0 Rp500.000 Rp1.000.000 Rp1.500.000
D1/D2 0.3278993 0.0121345 27.02 0.000 *** D3 0.4410984 0.0072806 60.59 0.000 *** D4 0.4656753 0.0172624 26.98 0.000 *** S1 0.4090377 0.0047857 85.47 0.000 *** Profesi 0.7361348 0.0329515 22.34 0.000 *** S2 0.7353485 0.0120275 61.14 0.000 *** S3 0.8914858 0.043478 20.5 0.000 *** Exp 0.0102755 0.0003991 25.75 0.000 *** Exp2 - 0.0000363 5.00E-06 -7.26 0.000 *** Variabel Modal Manusia dan TIK Kesehatan - 0.0534981 0.0019703 -27.15 0.000 *** Cellular - 0.0195833 0.0066156 -2.96 0.003 *** Dcomp 0.2690192 0.0054857 49.04 0.000 *** Informasiint 0.1491127 0.0051354 29.04 0.000 *** Noninformasiint 0.423818 0.0067229 63.04 0.000 *** Karakteristik Individu Status - 0.0854363 0.0035439 -24.11 0.000 *** Gender 0.124227 0.0081264 15.29 0.000 *** Desakota 0.1614549 0.0033625 48.02 0.000 *** Sekunder - 0.0389076 0.0045849 -8.49 0.000 *** Tersier 0.0205455 0.0040934 5.02 0.000 *** Formalinformal 0.0503789 0.0035804 14.07 0.000 *** Jam Kerja 0.0798095 0.0034188 23.34 0.000 *** Sumatera 0.0970562 0.0020156 48.15 0.000 *** Kalimantan 0.2387065 0.0026872 88.83 0.000 *** Sulawesi - 0.0433487 0.0027411 -15.81 0.000 *** Nusatenggarabali - 0.0528881 0.0032766 -16.14 0.000 *** Malukudanpapua 0.1796583 0.0033854 53.07 0.000 *** Variabel Interaksi Dcompexp -0.00014 0.0002645 -0.53 0.597 Cellularexp 0.0038194 0.0001677 22.77 0.000 *** Informasiintexp 0.0012761 0.0001769 7.21 0.000 *** Noninformasiintexp 0.0027289 0.0002857 9.55 0.000 *** Statusexp - 0.0010895 0.0001169 -9.32 0.000 *** Genderexp - 0.0016141 0.0001145 -14.09 0.000 *** Desakotaexp - 0.0023458 0.0001132 -20.72 0.000 *** Sekunderexp - 0.0021365 0.0001674 -12.77 0.000 ***
Tersierexp 0.0026996 0.0001367 19.76 0.000 *** Formalinformalexp 0.0002521 0.0001276 1.98 0.048 ** Jamkerjaexp - 0.0005677 0.000108 -5.26 0.000 *** Lambda 0.2591992 0.0227806 11.38 0.000 *** Observations 502.967 Prob>F 0.0000 R 2 0.2783 Keterangan:
***) Signifikan pada level alfa 1% **) Signifikan pada level alfa 5% *) Signifikan pada level alfa 10%
Berdasarkan  hasil  perkiraan  fungsi  pendapatan  semilog  di  atas  diperoleh  bahwa  pada  jenjang pendidikan  sekolah  dasar,  Paket  A  akan  meningkatkan  pengembalian  pendidikan  sebesar  12.85%, sedangkan  SD  meningkatkan  pengembalian  pendidikan  sebesar  8.62%,  dan  MI  memiliki  koefisien pengembalian yang paling rendah dibandingkan jenis pendidikan lain yang setara yaitu sebesar 5.6%, sedangkan  jenjang  pendidikan  SDLB  tidak  signifikan  secara  statistic.  Pada  jenjang  pendidikan menengah  pertama  SMPLB  dapat  meningkatkan  pengembalian  pendidikan  dengan  angka  tertinggi yaitu  sebesar  23.32%,  jenjang  SMP  sebesar  14.91%,  Paket  B  sebesar  14.11%  dan  yang  paling  rendah adalah MTs yaitu hanya 8.91% dibandingkan jenjang pendidikan yang setara.  Kemudian pada jenjang pendidikan  sekolah  menengah  atas  diketahui  bahwa  pengembalian  pendapatan  tertinggi  diperoleh oleh  tamatan  SMA dimana  pendapatannya  akan meningkat  sebesar  24.18%  lebih  tinggi,  selanjutnya SMK yaitu 23.55 % lebih tinggi, Paket C sebesar 20.99% lebih tinggi, MAK 19.89% lebih tinggi, dan yang paling rendah adalah MA yaitu 16.03% , sedangkan jenjang SMLB tidak signifikan secara statistic.
Pada  level  pendidikan  tinggi  yaitu  diploma  dan  sarjana,  jenjang  pendidikan  D4  dapat meningkatkan  pengembalian  pendidikan  sebesar  46.57%  dibandingkan  lainnya,  D3  sebesar  44.11% juga lebih tinggi dibandingkan S1 sebesar 40.9%, sedangkan yang paling rendah adalah D1/D2 yaitu dapat meningkatkan pengembalian pendidikan sebesar 32.79%. Selanjutnya pada jenjang pendidikan pascasarjana,  pendidikan  S3  dapat  meningkatkan  pendapatan  dengan  nilai  yang  paling tinggi  yaitu sebesar  89.15%,  profesi  sebesar  73.61%  lebih  tinggi,  dan  S2  meningkatkan  pengembalian  sebesar 73.53%.
Pengalaman  dapat  meningkatkan  pengembalian  pendidikan  sebesar  1.03%  sedangkan pengalaman  kuadrat  justru  menyebabkan  penurunan  pengembalian  pendidikan  sebesar  0.0036  %. Adapun tenaga kerja yang memiliki status kesehatan dapat menyebabkan pengurangan pengembalian pendidikan sebesar 5.35%. Penggunan telepon seluler atau HP juga dapat mengurangi pengembalian pendidikan sebesar 1.96%, sedangkan jika tenaga kerja menggunakan computer maka pengembalian akan  meningkat  sebesar  26.9%,  dan  jika  pekerja  tersebut  menggunakan  internet  untuk  kebutuhan informasi maka pendapatan atau pengembalian pendidikan akan meningkat sebesar 14.91%, pekerja yang  menggunakan  internet  untuk tujuan  non  informasi  atau aktifitas  yang  bernilai  ekonomis  akan memiliki peningkatan pengembalian pendidikan yang tertinggi dibandingkan penggunaan Teknologi Informasi dan Komunikasi lainnya yaitu sebesar 42.38%.
Selanjutnya  berdasarkan  karakteristik  individu,  tenaga  kerja  yang  memiliki  status  kawin  akan menyebabkan  penurunan  pengembalian  pendidikan  sebesar  8.2%,  jenis  kelamin  laki-laki  akan meningkatkan  pendapatan  sebesar  13.09%,  lapangan  usaha  sekunder  menyebabkan  penurunan pengembalian  pendidikan  sebesar  3.49%,  sedangkan  lapangan  usaha  tersier  dapat  meningkatkan pengembalian  pendidikan  sebesar  2.9%.  Adapun  sektor  pekerjaan  formal  6.04%  lebih  tinggi dibandingkan  sektor  informal  dalam  meningkatkan  pengembalian  pendidikan.  Sedangkan  tenaga kerja yang bekerja dengan jam kerja penuh akan meningkatkan pendapatatan sebesar 7.98%.
Berdasarkan kondisi geografis tenaga kerja diketahui bahwa tenaga kerja yang bertempat tinggal di  daerah  perkotaan  akan  meningkatkan  pendapatan  sebesar  16.88%.  Kemudian,  tenaga  kerja  yang berdomisili  di  Kepulauan  Sumatera  memperoleh  peningkatan  pengembalian  pendidikan  sebesar 9.66%, Kalimantan sebesar 23.84%, serta Maluku dan Papua sebesar 17.74%. Sedangkan tenaga kerja yang berada di Kepulauan Sulawesi memperoleh penurunan pengembalian pendidikan sebesar 4.38% dan Nusatenggara dan Bali sebesar 5.51%.
Pada  variabel  interaksi  ditemukan  hasil  di  antaranya  yang  pertama  yaitu  rata-rata  perbedaan pengaruh pengalaman pada penggunaan computer terhadap pendapatan  adalah sebesar  -0.0014 %, selanjutnya perbedaan pengaruh pengalaman pada penggunaan telepon seluler adalah sebesar 0.38%, perbedaan  pengaruh  pengalaman  pada  penggunaan  internet  untuk  tujuan  memperoleh  informasi adalah sebesar 0.13%, perbedaan pengaruh pengalaman pada penggunaan internet untuk tujuan non informasi atau aktifitas yang bernilai ekonomis adalah sebesar 0.27%. Selanjutnya perbedaan pengaruh pengalaman  pada status  perkawinan  adalah  sebesar  -0.11%,  perbedaan  pengaruh  pengalaman  pada jenis kelamin adalah sebesar -0.16%, perbedaan pengaruh pengalaman pada lapangan tempat tinggal perkotaan-perdesaan terhadap pendapatan adalah sebesar  -0.23%, perbedaan pengaruh pengalaman pada  lapangan  usaha  sekunder  terhadap  pendapatan  adalah  sebesar  -0.21%,  perbedaan  pengaruh pengalaman  pada  lapangan  usaha  tersier  adalah  sebesar  0.27%  ,  perbedaan  pengaruh  pengalaman pada sektor pekerjaan formal-informal adalah sebesar 0.025%, dan perbedaan pengaruh pengalaman pada jam kerja terhadap pendapatan adalah sebesar -0.057%.
Adapun tingkat pengembalian masing-masing jenjang pendidikan diketahui bahwa pendidikan profesi  memiliki  pengembalian  tertinggi  yaitu  sebesar  73.61%,  diikuti  oleh  pendidikan  S2  sebesar 36.77%, S3 sebesar 22.29%. Pada level pendidikan menengah atas pengembalian pendidikan tertinggi adalah pada jenjang SMA yaitu sebesar 8.06%, yang terendah adalah MA sebesar 5.34%. Pada jenjang sekolah menengah pertama SMPLB memi.iki pengembalian tertinggi yaitu sebesar 7.77%, sedangkan MTs  pengembaliannya  sangat  rendah  yaitu  2.97%.  Pada  pendidikan  dasar  Paket  A  memiliki pengembalian tertinggi sebesar 2.14% dan yang terendah adalah MI sebesar 0.93%.
Gambar 2. Return To Education Berdasarkan Level Pendidikan
Sumber. Peneliti, diolah (2023)
Sebagaimana diungkapkan oleh teori bahwasanya setiap tahun peningkatan jenjang pendidikan maka akan meningkatkan pendapatan. Sebagaimana dengan hasil yang ditemukan oleh Elfindri (2022), pada jenjang Sekolah Dasar pendidikan Islam tetap memiliki nilai yang terendah dalam meningkatkan pendapatan, meskipun  sudah  bernilai  positif.  Yang  berbeda dari  temuan  kali  ini adalah  pendidikan nonformal  yaitu  Paket  A  justru  memberikan  peningkatan  pengembalian  yang  lebih  tinggi dibandingkan  jenjang  SD,  dengan  nilai  tingkat  pengembalian  sebesar  2.14%,  hal  ini  diperkirakan karena  pendidikan  norformal  menyediakan  program  pelatihan  kerja  yang  dapat  meningkatkan keterampilan  tenaga  kerja  dibandingkan  jika  mereka  tidak  mengikuti  pendidikan.  Tingkat pengembalian pendidikan MI memiliki yang paling rendah sejalan dengan penelitian (Rizal dkk., 2022) bahwa hal ini disebabkan oleh kelemahan sekolah Islam yang hanya menfokuskan pembelajaran atau kurikulum pada pendidikan Islam dibandingkan sains, selain itu karena terbatasnya jumlah guru yang berkualitas,  lokasi  yang  terpencil,  fasilitas  belajar  yang  terbatas  serta  kurangnya  dukungan  dari pemerintah. Sedangkan untuk SDLB tidak memberikan manfaat ekonomi.
0 20 40 60 Re tu rn t o e d u ca ti o n (% ) Level of Educations SD MI
Paket A SDLB SMP MTs SMP LB Paket B
SMA MA
Pada jenjang pendidikan sekolah menengah pertama justru sekolah nonformal SMPLB memiliki nilai  manfaat  ekonomi  dengan  tingkat  pengembalian  yang  paling  tinggi,  sedangkan  sekolah  MTs masih memiliki pengembalian yang paling rendah. Selanjutnya pada jenjang sekolah menengah atas pendidikan Madrasah Aliyah juga memiliki nilai pengembalian yang paling rendah, adapun jenjang SMLB  tidak  memiliki  manfaat  ekonomi.  Jenjang  pendidikan  tinggi  diketahui  bahwa  pendidikan diploma  memiliki  pengembalian  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  sarjana.  Yang  menarik  adalah pendidikan profesi memiliki pengembalian pendidikan yang paling tinggi, sesuai dengan kenyataan di lapangan bahwa bidang kelompok ilmu tertentu yang membutuhkan keahlian dari program profesi seperti  dokter  spesialis,  akuntan,  advokat,  apoteker,  arsitek,  atau  profesi  lainnya  memang  sangat mudah meraih pendapatan yang jauh lebih tinggi dibandingkan jika tidak meningkatkan keahliannya lewat  program  profesi.  Program  pascasarjana  juga  memberikan  nilai  yang  sangat  tinggi  dalam meningkatkan pendapatan. Meskipun pada jenjang S1 mengalami penurunan nilai pengembalian dari jenjang pendidikan sebelumnya yaitu D4, D3, dan D1/D2 yang selaras dengan beberapa temuan bahwa semakin tinggi tingkat pendidikan maka tingkat pengembalian akan semakin menurun, namun hal ini tidak berlaku untuk pendidikan pascasarjana, hal ini sejalan dengan penelitian Pusnastuti et al.,(2013).
Hasil  yang  sesuai  pula  dengan  kebanyakan  penelitian  bahwa  pengalaman  akan  meningkatkan pengembalian pendidikan namun pengalaman yang semakin bertambah yang dilihat dengan variabel pengalaman  kuadrat  sebaliknya  akan  mengakibatkan  penurunan  pengembalian  pendidikan,  hal  ini dikarenakan  pada  usia  yang semakin  lanjut  para  tenaga  kerja  akan  memasuki  usia  pensiun.  Sebuah temuan menarik pula bahwa kesehatan di Indonesia malah menyebabkan penurunan pengembalian pendidikan, hal ini bisa jadi dipicu oleh keadaan kesehatan yang tidak baik pada masa pandemi covid- 19.
Selanjutnya, mengenai penggunaan Teknologi Informasi dan Komunikasi ditemukan pula hasil yang sangat menarik bahwa penggunaan telepon seluler memberikan dampak yang negative terhadap pengembalian pendidikan, hal ini bisa jadi karena penggunaan telepon seluler mayoritas bukan untuk kegiatan  yang  meningkatkan  produktifitas.  Adapun  penggunaan  computer  memberikan  nilai  yang cukup tinggi terhadap peningkatan pengembalian pendidikan. Sedangkan penggunaan internet untuk tujuan non informasi artinya penggunaan pada aktifitas yang memiliki nilai ekonomi memiliki nilai yang  paling  tinggi  untuk  meningkatkan  pengembalian  pendidikan.  Pada  kelompok  variabel karakteristik  individu,  temuan  bahwa  tenaga  kerja  laki-laki  dengan  status  tidak  kawin,  bertempat tinggal  di  perkotaan,  bekerja  pada  lapangan  usaha sekunder  dan  sektor  pekerjaannya  adalah  sektor formal memiliki peningkatan positif pada pengembalian pendidikan, hal ini sejalan dengan penelitian A’liyah (2017).

## 4. KESIMPULAN
Hal  yang  digaris  bawahi  dari  hasil  pengembalian  pendidikan  pada  berbagai  jenis  dan  jenjang pendidikan  adalah  masih  adanya  ketimpangan  antar  level  dan  jenis  pendidikan  di  Indonesia. Sementara kualitas pendidikan yang baik tidak hanya tercermin dari semakin meningkatkanya jumlah lulusan  sekolah  tinggi  atau  semakin  banyak  jumlah  sekolah,  melainkan  perlu  adanya  kesetaraan  di antara  masing-masing  level.  Ditekankan  untuk  pendidikan  Islam  dalam  penelitian  ini  sebagaimana penemuan  sebelumnya  bahwa  pendidikan  madrasah  perlu  perhatian  yang  lebih  dari  pemerintahan khususnya  pengelola  pendidikan  keagamaan  untuk  meningkatkan  tujuan  atau  capaian  dari pendidikan  dengan  tidak  hanya  menitikberatkan  kurikulum  pendidikan  pada  bidang  keagamaan, meningkatkan kualitas guru dan memperluas akses sekolah madrasah terhadap fasilitas pendidikan. Alternatif  menggabungkan  kurikulum  sains  dengan  keagamaan  secara  seimbang  dapat  menajadi pilihan  agar  pendidikan  keagamaan  tidak  tertinggal  dibandingkan  pendidikan  umum  maupun kejuruan.  Temuan  bahwa  Teknologi  Informasi  sangat  mendukung  peningkatan  pengembalian pendidikan  maka  penggunaan  teknologi  informasi  yang  berkembang  sangat  pesat  juga  menjadi peluang  untuk  pemerintah  kedepannya  dalam  menentukan  kebijakan  terkait  teknologi  baik  pada lingkungan pendidikan maupun lingkungan tenaga kerja.

## REFERENSI
A,  G.,  &  N.  J,  A.  (2022).  .  Estimating  the  Returns  To  Education  in  a  Chronically  Depressed  Labour Market: the Case of Kosovo. Int. J. Dev. Issues , 21 (2), 321 – 335. BAPPENAS. (2020). Perkembangan Ekonomi Dunia dan Indonesia . Deputi Bidang Ekonomi.
Kim, J. (2020). Learning and Teaching Online During Covid-19: Experiences of Student Teachers in an Early  Childhood  Education  Practicum. International  Journal  of  Early  Childhood , 52 (2),  145 – 158. https://doi.org/10.1007/s13158-020-00272-6
Mahmudah,  N.  (2016).  Analisis  Kecemasan  Matematika  ditinjau  dari  Kecerdasan  Logis  Matematis dalam Pemecahan masalah Matematika siswa kelas VII MTs Negeri 6 Tulungagung pada materi himpunan. Laboratorium  Penelitian  dan  Pengembangan  FARMAKA  TROPIS  Fakultas  Farmasi Universitas Mualawarman, Samarinda, Kalimantan Timur , April , 5 – 24. Mukhibat.  (2013). Manajemen Berbasis  Madrasah:  Praktik  dan Riset Pendidikan .  STAIN  Press  Ponorogo. http://repository.iainponorogo.ac.id/68/
Rizal, M., Najmuddin, N., Iqbal, M., Zahriyanti, Z., & Elfiadi, E. (2022). Kompetensi Guru PAUD dalam Mengimplementasikan  Profil  Pelajar  Pancasila  di  Sekolah  Penggerak. Jurnal  Obsesi:  Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini , 6 (6), 6924 – 6939. https://doi.org/10.31004/obsesi.v6i6.3415 Sanjaya, W. (2013). Penelitian Pendidikan: Jenis, Metode, dan Prosedur . Pramedia Group. Yusuf, M. (2014). Metode penelitian: kuantitatif, kualitatif, dan penelitian Gabungan . Kencana. Yusuf, M., & Sohiron, S. (2019). Manajemen Pembelajaran Pendidikan Tinggi (Implementasi Kurikulum berbasis KKNI pada Program Sarjana melalui Pendekatan Andragogi). Indonesian Journal of Islamic Educational Management , 2 (2), 53. https://doi.org/10.24014/ijiem.v2i2.7897