## FAKTOR PENYEBAB ANAK PUTUS SEKOLAH
Abdul Hakim BPS Provinsi Aceh
e-mail: ahakim@bps.go.id
Abstrak: Pembangunan di bidang pendidikan merupakan suatu hal yang sangat penting dalamm  eningkatkan  kualitas  Sumber  Daya  Manusia.  Oleh  karena  itu,  pemerintah menetapkan program wajib belajar 12 tahun agar tercipta SDM yang berkualitas. Namun, partisipasi sekolah pada tingkat sekolah menengah perlu ditingkatkan agar angka putus sekolah  dapat  ditekan.  Penelitian ini dilaksanakan di  Provinsi  Aceh menggunakan  data Susenas Maret 2019 dengan tujuan mengidentifikasi variabel yang mempengaruhi angka putus sekolah pada usia 7–18 tahun. Selain itu, dapat juga untuk mengetahui probabilitas anak putus sekolah dengan karakteristik tertentu. Analisis yang digunakan adalah regresi logistik, yaitu suatu metode yang menerangkan hubungan antara variabel respon dikotomi dan satu set variabel penjelas katagori. Enam variabel yang dipilih mampu menjelaskan variasi  anak  putus  sekolah  dengan  tingkat  signifikan  5%.  Variabel  tersebut  adalah pendidikan  kepala  rumah  tangga,  kepemilikan  KIP/PIP,  jumlah anggota  rumah  tangga, anak yang bekerja, kemiskinan, dan daerah tempat tinggal. Variabel yang paling dominan adalah kepemilikan KIP/PIP.
Kata kunci : putus sekolah, pendidikan, wajib belajar, regresi logistik

## FACTORS AFFECTING STUDENTS DROPOUTS
Abstract: To improve the quality of human  resources, the development of the education sector is very important.. Therefore, the Indonesian government has established a 12-year compulsory  education program  to  create quality  human  resources.  However,  education participation at the secondary level needs to be increased, and the dropout rate needs to be  controlled.  This  study  uses  secondary  data  from  the  March  2019  National  Socio- Economic Survey (Susenas) to identify variables that affect the dropout rate for  students ages  7  to  18  years  in  Aceh.  In  addition,  the purpose  of  this  study is  to  determine  the probability  of  school  dropouts  by  certain  characteristics.  The  analysis  used  is  logistic regression,  which  is  a  method  that  explains  the  relationship  between  the dichotomous response variable and a set of categorical explanatory variables. The result shows that the six variables selected were able to explain the variation of dropouts with a significance level of 5 percent. These variables are the education of household head, Kartu Indonesia Pintar/Program  Indonesia  Pintar  (KIP/PIP)  ownership,  household  size,  working  children, poverty,  and  urban-rural  classification.  The  most  dominant  independent  variable  is ownership of KIP/PIP.
Keywords: school dropout, education, compulsory education, logistic regression

## PENDAHULUAN
Setiap negara pasti akan memperhatikan pembangunan dibidang pendidikan, karena  untuk  mencetak  dan  meningkatkan  SDM  yang  cerdas  dan  terampil  di perlukan pendidikan yang baik. Pendidikan yang diberikan saat ini, akan menentukan kecerdasan  dan  kemampuan  suatu  bangsa  di  masa  depan.  Pendidikan  sangat memegang  peranan  penting  dalam  proses  pembentukan  SDM  berkualitas  yang memiliki daya saing tinggi dan dapat menyerap perkembangan teknologi, sehingga mampu  meningkatkan  produktivitas.  Hal  ini  berarti,  kondisi  pendidikan  di  suatu wilayah dapat mencerminkan kualitas SDM-nya yang secara umum akan mendukung percepatan  pembangunan  (Wassahua,  2016).  Dengan  demikian  dapat  dikatakan bahwa pendidikan sangat memegang peranan penting dalam meningkatkan kualitas SDM. Oleh karena itu, sejak tahun 1994 pemerintah telah penerapkan program wajib belajar pendidikan dasar 9 tahun dengan harapan semakin baik tingkat pendidikan akan  semakin  baik  pula  tingkat  kesejahteraan.  Selanjutnya  program  wajib  belajar ditambah  menjadi  12  tahun,  hal  ini  seiring  dengan  perkembangan  teknologi  yang menuntut  pendidikan  dan  keterampilan  yang  semakin  tinggi.  Sejak  tahun  2010 program  wajib  belajar  mengalami  perubahan  menjadi  hak  belajar,  karena  setiap warga  negara  mempunyai  hak  yang  sama  untuk  memperoleh  pendidikan  yang bermutu, sesuai dengan yang diamanatkan UU No. 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional.
Pada  Renstra  Kemendikbud  2020–2024  disebutkan  bahwa,  secara  garis besar  arah  kebijakan  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kemendikbud) salah  satunya  adalah  optimalisasi  angka partisipasi pendidikan. Kondisi  yang  ingin dicapai dalam peningkatan angka partisipasi pendidikan adalah: (1) Angka partisipasi pendidikan  anak  usia  dini  meningkat;  (2)  Wajib belajar  sembilan  tahun  tuntas  dan wajib belajar duabelas tahun meningkat; dan (3) Angka partisipasi pendidikan tinggi meningkat. Terkait dengan program wajib belajar dua belas tahun, pemerintah telah menyusun  beberapa  strategi  yang  tertuang  dalam  Restra  tersebut,  salah  satu diantaranya  adalah  dengan  memenuhi  kebutuhan  daya  tampung  untuk  semua jenjang  pendidikan  melalui  pembangunan  sekolah  dan  rehabilitasi  fasilitas  yang rusak. Hal tersebut untuk menjamin akses pendidikan yang mudah dan murah.
Pengertian  dari  Angka  Partisipasi  Sekolah  menurut  BPS  ( www.bps.go.id ) adalah  rasio  anak  yang  sekolah  pada  kelompok  umur  tertentu  terhadap  jumlah penduduk pada kelompok umur yang sama. Sedangkan bersekolah adalah mereka yang terdaftar dan aktif mengikuti pendidikan baik di suatu jenjang pendidikan formal (pendidikan dasar yaitu SD/sederajat dan SMP/sederajat, pendidikan menengah yaitu SMA/sederajat dan pendidikan tinggi yaitu PT/sederajat) maupun non formal (Paket A setara  SD, paket  B  setara  SMP dan paket  C  setara  SMA) yang  berada di bawah pengawasan  Kementerian  Pendidikan  Nasional  (Kemdiknas),  Kementerian  Agama (Kemenag), dan instansi lainnya negeri maupun swasta.
Partisipasi sekolah berbanding terbalik dengan putus sekolah. Angka putus sekolah menggambarkan tingkat putus sekolah pada suatu jenjang pendidikan dan merupakan  proporsi  anak  usia  sekolah  yang  sudah  tidak  sekolah  lagi  atau  tidak menamatkan suatu jenjang pendidikan tertentu. Fenomena putus sekolah ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor, antara lain kurangnya kesadaran orang tua akan pentingnya pendidikan anak, keterbatasan ekonomi, keadaan geografis yang kurang
menguntungkan,  keterbatasan  akses  menuju  ke sekolah,  jarak sekolah  yang  jauh atau  minimnya  fasilitas  pendidikan  di  suatu  daerah  (BPS,  2019).  Terkait  dengan keterbatasan  akses  dan  fasilitas  sekolah  biasanya  dapat  tergambar  dari  daerah perkotaan atau daerah perdesaan.
Ada  tiga  kelompok  usia  sekolah  yang  menjadi  perhatian  dalam  program wajib belajar dua belas tahun sesuai dengan jenjang pendidikan, yaitu kelompok usia 7-12,  13-15,  dan  16-18  tahun.  Perkembangan  angka  partisipasi  sekolah  (APS) di Indonesia  untuk  kelompok  usia  7-12  dan  13-15  tahun  cukup  baik,  namun  untuk kelompok  usia  16-18  tahun  masih  perlu  ditingkatkan.  Berdasarkan  data  BPS ( www.bps.go.id ), APS untuk kelompok usia 7-12 dan 13-15  tahun sudah mencapai lebih dari 95 persen, sedangkan untuk kelompok usia 16-18 tahun masih dibawah 75 persen. Selama periode 3 tahun terakhir, terjadi peningkatan APS 16-18 tahun yaitu 71,42  persen pada  tahun  2017  meningkat  menjadi  71,99  persen pada  tahun  2018 kemudian meningkat lagi pada tahun 2019 menjadi 72,36 persen.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  angka  putus  sekolah  khususnya  untuk kelompok  16-18  tahun  masih  relatif  tinggi,  permasalahan  tersebut  yang  menjadi perhatian  pada  penelitian  ini.  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi variabel yang mempengaruhi angka putus sekolah pada usia 7–18 tahun  menggunakan  analisis  regresi  logistik.  Menurut  Irwan  Gani  dan  Siti  Amalia (2015),  regresi  logistik  adalah  salah  satu  bentuk  model  regresi  nonlinier  yang menggunakan  fungsi  eksponensial  dalam  pendugaan  parameternya.  Variabel dependen  menggunakan  data  kategorik  dan  variabel  independen  bisa  benbentuk numerik dan/atau kategorik.
Penelitian  terkait  anak putus  sekolah  telah  banyak dilakukan.  Berdasarkan penelusuran  penulis,  sebagian  besar  penelitian  tersebut  dilakukan  pada  tingkat pendidikan  dasar,  menggunakan  data  kualitatif,  dan  merupakan  studi  kasus  level desa  atau  kecamatan  dengan  jumlah  sampel  ralitif  sedikit.  Penulis  juga  belum penemukan penelitian terkait anak putus sekolah pada level Provinsi Aceh. Kondisi ini yang  mendorong  penelitian  tentang  anak  putus  sekolah  pada  tingkat  pendidikan dasar dan menengah, menggunakan data kuantitatif, dengan cakupan level provinsi dari sampel yang memenuhi kaidah sampling.
Menurut  Cahyani et al . (2019) anak putus sekolah adalah seseorang yang telah  meninggalkan  sekolah  sebelum  menyelesaikan  studinya  atau  dapat  juga dikatakan  anak  usia  sekolah yang  tidak sekolah  lagi dan  tidak  memperoleh  ijazah. Faktor-faktor yang yang mempengaruhi anak putus sekolah addalah kurangnya minat dan kemauan untuk bersekolah, siswa tidak tertarik untuk sekolah, ketidakmampuan mengikuti/mengambil pelajaran, ekonomi keluarga, orang tuan kurang perhatian, dan lingkungan bermain anak-anak. Hasil analisis faktor yang menunjukkan bahwa faktor yang  paling  dominan  mempengaruhi  anak  putus  sekolah  di  tingkat  SMP  adalah kurangnya  perhatian  orang  tua,  sedangkan  untuk  tingkat  menengah  adalah  anak kurang  berminat dan kemauan untuk sekolah.
Saepuloh  &  Suherman,  (2018)  dalam  penelitiannya  mengatakan  bahwa penyebab  angka  putus  sekolah  di  Kota  tangerang  adalah:  (1)  Keadaan  ekonomi masyarakat lemah; (2) Dukungan dari dari orang tua dan lingkungan tempat tinggal masih  kurang;  (3)  Program  pendidikan  dari  pemerintah  terbatas,  sehingga  belum mampu menjangkau seluruh masyarakat yang kurang mampu.
Selanjutnya penelitian  yang  dilakukan  di  Kota  Yogyakarta,  yang  bertujuan untuk  mengevaluasi  pelaksanaan  program,  pencapaian  tujuan  program,  dan hambatan-hambatan  pelaksanaan  program  wajib  belajar  12  tahun  di  Kota Yogyakarta.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  evaluasi  dengan  menggunakan pendekatan kualitatif. Model evaluasi yang digunakan adalah discrepancy evaluation program ,  yaitu  untuk  mengetahui  ketidaksesuaian  antara  standar  yang  telah ditetapkan dalam program dengan pelaksanaan program itu sendiri. Hasil penelitian tersebut  menunjukkan bahwa  ada beberapa  hal yang menghambat  program  wajib belajar dua belas tahun yaitu: (1) Tanaga pendidik belum terpenuhi pada jenjang SD; (2)  Sarana  prasarana  belum  terpenuhi;  (3)  Rendahnya daya  beli/tingkat  partisipasi masyarakat  terhadap pembiayaan pendidikan;  (4)  Kesadaran  orang  tua  dan  minat anak masih rendah terhadap pentingnya pendidikan; dan (5) Tidak tepatnya subsidi pemerintah Kota Yogyakarta (Hasanah, Safruddin, Jabar, Pauh, & Singingi, 2017).
(Astari et  al .,  2013)  dalam  penelitiannya mengatakan bahwa  variabel  yang mempengaruhi anak putus sekolah pada pendidikan dasar adalah adalah rasio siswa terhadap  sekolah  pada  tiap  kecamatan,  rasio  siswa  terhadap  guru  pada  tiap kecamatan, jumlah kepala keluarga dengan pendidikan terakhir ayah SD atau SMP, angka buta huruf, dan rata-rata jumlah anggota keluarga.  Rasio siswa terhadap guru pada  tiap  kecamatan  merupakan  variabel  yang  memiliki  pengaruh  paling  besar dibandingkan dengan keempat variabel signifikan yang lainnya.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  di  Provinsi  Aceh  menggunakan  data  hasil  Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) Maret 2019 yang dilaksanakan BPS. Sasaran penelitian  adalah  anak  usia  sekolah  dasar  dan  menengah  (7–18  tahun).  Dari sampel Susenas yang tersebar di seluruh Aceh tersebut, diperoleh sejumlah 11.463 anak  usia  7-18  tahun  yang  menjadi  unit  penelitian.  Alat  analisis  yang  digunakan adalah  regresi  logistik,  dimana  regresi  ini  untuk  melihat  hubungan  antar  variabel dependen ( Y ) dan beberapa variabel independen ( Xi ).  Menurut Irwan Gani dan Siti Amalia  (2015),  regresi  logistik  adalah  salah  satu  bentuk  model  regresi  nonlinier yang menggunakan fungsi eksponensial dalam pendugaan parameternya. Variabel dependen  menggunakan  data  kategorik  dan variabel  independen bisa benbentuk numerik  dan/atau  kategorik.  Model  parameter dapat  diduga dengan  menggunkan metode  maksimum likelihood ,  yaitu  suatu  prosedur  pencarian  satu  atau  lebih parameter yang secara statistik memberikan distribusi atau kemungkinan terbesar dari suatu paramater θ.
Variabel-variable yang menjadi objek penelitian adalah anak usia sekolah (7-18 tahun) sebagai variabel dependen dan enam variabel yang mempengaruhinya (variabel  Independen).  Definisi  variabel  operasional  tersebut  adalah  sebagai berikut:
1. Variabel tak bebas adalah anak usia sekolah ( Y ), dengan kategori
 putus sekolah = 1
 tidak putus sekolah = 0.
2. Variabel bebas
a. Pendidikan kepala rumah tangga (X 1 = edu ), dengan kategori
 tamat SMP ke bawah = 1
 tamat SMA ke atas = 0
b. Kepemilikan Kartu Indonesia Pintar/Program Indonesia Pintar (KIP/PIP) ( X 2 = smart ), dengan kategori
 tidak memiliki KIP/PIP = 1
 memiliki KIP/PIP = 0.
c. Jumlah anggota rumah tangga (X 3 = hs ), dengan kategori
 6 orang atau lebih = 1
 5 orang atau kurang = 0.
d. Aktivitas bekerja ( X 4 = work ), dengan kategori
 tidak bekerja = 1
 bekerja = 0.
e. Kemiskinan ( X 5 = pov ), dengan kategori
 miskin = 1
 tidak miskin = 0
f. Daerah tempat tinggal ( X 6 = city ), dengan kategori
 perdesa = 1
 perkotaan = 0.
Menurut Nachrowi dan Usman (2002), bentuk model regresi logirtik adalah:
Adapun  metode pengujian  model dan  parameter  yang digunakan  adalah statistik uji G yaitu untuk uji secara simultan atau uji semua variabel penjelas dalam model secara bersama.
Selanjutnya  interpretasi  koefisien-koefisien  dalam  model  regresi  logistik dapat dilakukan dengan dua cara yaitu:
1. Odds ratio (perbandingan resiko) didefinisikan sebagai : (resiko)=
exp(β i ) dimana p menyatakan probabilitas sukses (terjadinya peristiwa y = 1).
2. Adjusted probability (probabilita terjadi)merupakan probabilitas terjadinya suatu peristiwa y = 1 dengan karakteristik yang telah diketahui, ditulis sebagai:

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1. Karakteristik Sampel
Uraian Persentase Jumlah Kelompok Umur 7-12 53,28 6.289 13-15 23,47 2.652 16-18 23,25 2.522 Ijazah krt SMA ke atas 34,14 4.136 SMP ke bawah 65,86 7.327 Kepemilikan KIP/PIP Ada KIP/PIP 34,40 3.540 Tidak 65,60 7.923 Bekerja*) Bekerja 3,91 275 Tidak 96,09 7.802 Miskin Tidak 79,36 9.690 Miskin 20,64 1.773 Kota/Desa Perkotaan 31,45 3.293 Perdesaan 68,55 8.170 Total Sampel (anak) 11.463 Rata-rata Umur (tahun) 12,21 Rata-rata jumlah art (orang) 5,08 *) 10 tahun ke atas
Pada Tabel 1 disajikan karakteristik sampel anak usia sekolah 7-18 tahun. Total  sampel  sebesar  11.463  anak,  dengan  rincian  6.289  berumur  7-12  tahun, 2.652  berumur  13-15  tahun,dan  yang  berumur  16-18  tahun  sebanyak  2.522. Sampel tersebut didominasi anak usia 7-12 tahun.  Rata-rata umur mereka adalah 12,21 tahun yang berarti berada pada usia anak Sekolah Dasar. Mereka tinggal di rumah tangga dengan rata-rata jumlah anggota rumah tangga 5,08 orang. Sebagian  besar  kepala  rumah  tangga  berijazah  SMP  ke  bawah.  Hal  ini menggambarkan bahwa  pendidikan  dasar  masih  mendominasi  tingkat  pendid ikan orang tua yang bertanggungjawab atas anak dalam suatu rumah tangga, sehingga perhatian  kepada  anak  menjadi  penting  untuk  meningkatkan  partisipasi  sekolah. Kartu  Indonesia  Pintar/Program  Indonesia  Pintar  (KIP/PIP)  sangat  memegang peranan  penting  dalam  membantu  masyarakat  untuk  bersekolah.  Tabel  1 memperlihatkan  bahwa  sebagian  besar  anak  usia  sekolah  tidak/belum  memiliki atau mendapatkan KIP/PIP.
Aktivitas anak usia sekolah seharusnya lebih banyak pada kegiatan belajar dan  kegiatan  lain  yang  mendukung,  bukan  mencari  atau  membantu  mencari nafkah.  Aktivitas  anak  yang  terkena  sampel dalam  penelitian  ini  sebagian  besar tidak bekerja. Keadaan miskin suatu rumah tangga bukan menjadi tanggung jawab anak, akan tetapi keadaan miskin menjadi beban anak untuk melanjutkan sekolah
yang  lebih  tinggi.  Pada  Tabel  1  terlihat  sebagian  besar  mereka  tinggal di  rumah tangga yang tidak miskin. Kemajuan suatu daerah atau wilayah dapat memudahkan kita  untuk  mengakses  fasilitas  pelayanan  dasar  termasuk  fasilitas  sekolah, biasanya  daerah  perkotaan  lebih  lengakap  fasilitas  pelayanan  dan  mudah  untuk mengaksesnya.  Rumah  tangga  sampel  ini  lebih  banyak  yang  tinggal  di  daerah perdesaan.
Berikutnya  adalah  hasil  pengolahan  data  terkait  dengan  analisis  regesi logistik. Aplikasi pengolahan data yang digunakan SPSS .
Tabel 2. Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square Df Sig. Step 1 Step 236350,037 6 ,000 Block 236350,037 6 ,000 Model 236350,037 6 ,000
Hasil uji pengaruh variabel bebas secara simultan dapat dilihat pada Tabel 2,  yaitu Omnibus  test  of  model  coefficients .  Berdasarkan  hasil  tes  tersebut menunjukkan  nilai  signifikansi  model  0,000  < =  0,05,  maka  pada  tingkat signifikansi  5%  kita  dapatmenolak H0 .  Dengan  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan bahwa  secara  simultan  atau  minimal  satu  variabel  bebas  berpengaruh  terhadap variabel  tak  bebas.  Selanjutnya  berapa  besar  pengaruhnya  dapat  dilihat  pada koefisien  determinasi  ( R2 ),  yang  berarti  besarnya  sumbangan/pengaruh  variabel bebas  terhadap variabel tak bebas.
Tabel 3. Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 1315751,992 a ,050 ,175
Pada  Tabel  3  nilai  koefisien determinasi  ( Nagelkerke  R  Square )  sebesar 0,175.  Hal  ini  berarti  bahwa  variabel  dependen  mampu  dijelaskan  oleh  variabel independen sebesar 17,5%, dan sisanya sebesar 82,5% dijelaskan faktor lain yang tidak terdapat pada model.
Tabel 4. Variables in The Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a Edu ,902 ,007 18415,482 1 ,000 2,464 Smart 1,577 ,007 52094,387 1 ,000 4,838 Hs ,384 ,005 5314,183 1 ,000 1,468 Work -2,377 ,006 144693,844 1 ,000 ,093 Pov ,296 ,006 2644,492 1 ,000 1,345 City ,401 ,006 4280,537 1 ,000 1,493 Constant -3,496 ,011 92684,836 1 ,000 ,030
Pada Tabel 4 dapat dilihat besar dan arah pengaruh variabel-variabel yang mempengaruhi anak putus sekolah secara signifikan pada taraf uji 5%. Variabel- variabel  tersebut  adalah  pendidikan  kepala  rumah  tangga  (edu),  kepemilikan KIP/PIP  ( smart ),  jumlah art ( hs ),  aktivitas  bekerja  ( work ),  kemiskinan  ( pov ),  dan daerah  tempat  tinggal  ( city ).  Sehingga  model  persamaannya  adalah  sebagai berikut:
Interpretasi
Interpretasi  dari  model  persamaan  regresi  logistik  yang  dihasilkan  akan diuraikan di bawah ini.
1. Odds ratio (perbandingan resiko)
Besarnya  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen dapat  dilihat  dengan  nilai Exp ( B )  atau  sering  juga disebut Odds  Ratio (Santika,
2020).  Tingkat  pendidikan  kepala  rumah  tangga  berpengaruh  signifikan  terhadap anak  putus  sekolah.  Nilai Exp (B)  atau odds  ratio sebesar  2,464  menunjukkan bahwa kecenderungan anak putus sekolah dengan pendidikan krt SMP ke  bawah 2,464  kali  dibandingkan  dengan  krt  berpendidikan  SMA  ke  atas.  Hasil  tersebut dapat  juga  diartikan  semakin  tinggi  tingkat  pendidikan  krt  akan  semakin  tinggi tingkat partisipasi sekolah anak. Hal ini dapat dimaklumi karena tingkat pendidikan dapat membuat pola pikir dan persepsi yang semakin maju dan akan mendorong anak agar menempuh pendidikan lebih tinggi. Demikian juga halnya dengan anak, akan semakin termotivasi. Hasil penelitian tersebut sejalan dengan penelitian yang dilakukan  oleh  Asmara  &  Sukadana  (2017)  dan  Astari  P  &  Mujiati  (2013)  bahwa pendidikan yang ditamatkan orang tua berpengaruh terhadap tingkat putus sekolah anak.  Semakin  rendah  pendidikan  orang  tua,  akan  semakin  tinggi  kemungkinan anak  untuk  berhenti  sekolah.  Pendidikan  orang  tua  yang  rendah  bisa  saja mempunyai motivasi yang rendah pula dalam pendidikan anak.
Program  pemerintah  berupa  Kartu/Program  Indonesia  Pintar  sangat berpengaruh  positif  untuk  menekan  angka  putus  sekolah  pada  anak  usia  7-18 tahun.  Dari  Tabel  4  dapat  dilihat  kecenderungan  anak  yang  tidak  memiliki/ mendapat  KIP/PIP  4,838  kali  untuk  pusus  sekolah  dibanding dengan  anak  yang mendapatkan KIP/PIP tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa bantuan pemerintah di bidang  pendidikan  sangat  dibutuhkan  untuk  meningkatkan  partisipasi  sekolah. Bantuan berupa KIP/PIP dapat memberikan kesempatan kepada masyarakat untuk menikmati pendidikan yang lebih baik, agar program wajib belajar 12 tahun dapat tercapai. Hasanah dan Safruddin Jabar (2017) dalam penelitiannya yang berjudul “Evaluasi Program Wajib Belajar 12  Tahun Pemerintah  Daerah Kota Yogyakarta”, menyatakan  bahwa  subsidi  yang  tidak  tepat  merupakan  salah  satu  faktor penghambat program wajib belajar 12 tahun.
Berikutnya  adalah  jumlah  anggota  rumah  tangga  yang  juga  merupakan variabel yang mempengaruhi anak putus sekolah. Semakin besar jumlah anggota rumah tangga akan semakin berat beban yang harus ditanggung. Dalam penelitian ini, anak usia 7-18  tahun yang tinggal bersama keluarganya dengan jumlah art 6
orang  atau  lebih  memunyai  kecenderungan  1,468  kali  putus  sekolah  dibanding dengan jumlah art 5 orang ke bawah. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan  Arsitin  (2015)  yang  menyimpulkan  bahwa  jumlah  tanggungan  keluarga berpengaruh terhadap anak putus sekolah. Jika jumlah anggota/tanggungan lebih banyak  akan  mempengaruhi  kualitas  anak,  karena  harus  memenuhi  kebutuhan yang lebih besar. Berbeda dengan penelitian yang dilakukan Asmara & Sukadana (2017), menyatakan bahwa jumlah anggota keluarga berpengaruh negatif terhadap keputusan anak untuk tidak sekolah lagi atau berhenti sekolah namun pengaruhnya tidak  signifikan.  Hal  ini  dimungkinkan  dengan  keterbatasan  jumlah  dan  kondisi sampel  yang  diteliti,  dimana  unit  penelitiannya  adalah  siswa  pada  lima  sekolah tingkat SLTA di Kabupaten Buleleng dengan jumlah sampel 101 siswa yang putus sekolah maupun tidak.
Aktivitas  bekerja  seorang  anak  juga  berpengaruh  terhadap  angka  putus sekolah.  Anak  yang  bekerja  akan  terganggu  kegiatan  sekolahnya,  terlebih  anak yang  bekerja  diajak orang  tuanya  untuk  membantu  meringankan  beban  ekonomi yang harus ditanggung dalam keluarga. Nilai odds ratio pada Tabel 4 menunjukkan bahwa anak usia 7-18  tahun yang tidak bekerja mempunyai kecenderungan lebih kecil  untuk  putus  sekolah dibandingkan dengan  anak  yang  bekerja  yaitu  sebesar 0,093  kali.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Malik  dan Sumarno  (2016)  yang  menyatakan  bahwa  salah  satu  penyebab  anak  enggan bersekolah dan akhirnya tidak sekolah lagi adalah bekerja walaupun hanya sekedar membantu meringankan beban ekonomi keluarga.
Variabel selajutnya adalah kemiskinan rumah tangga. Biasanya kemiskinan dikaitkan dengan kemampuan ekonomi yang lemah atau pendapatan yang kurang memadai.  Konsep  kemiskinan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  konsep  yang dipakai  BPS,  yaitu  konsep  apakah  rumah  tangga  mampu  memenuhi  kebutuhan yang  sangat  mendasar.  Pada  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  kecenderungan  anak yang  tinggal  bersama  keluarganya  yang  miskin  akan  putus  sekolah  1,345  kali dibandingkan  dengan  yang  tidak  miskin.  Beberapa  penelian  yang  telah  dilakukan menyimpulkan  hal  yang  sama,  di  antaranyahasil  kajian  tentang  faktor  penyebab anak putus sekolah yang dilakukan olehTitik  Kamsihyati et al . (2016) menyatakan bahwa faktor ekonomi merupakan salah satu faktor penyebab anak putus sekolah, karena tidak mampu menyediakan keperluan dan kelengkapan belajar. Begitu juga dengan  Mujiati et  al .  (2018)  dalam  penelitiannya  menyimpulkan  bahwa  faktor ekonomi keluarga  yang  lemah  dapat  menyebabkan  siswa  putus  sekolah, karena tidak mampu membiayai sekolah.
Selanjutnya adalah variabel daerah tempat tinggal, dimana pada penelitian ini  yang  dimaksud  adalah  daerah  perkotaan  dan  perdesaan.  Kategori  ini berdasarkan tingkat kemajuan pembangunan suatu desa dan fasilitas umum yang dimilikinya.  Kecenderungan  untuk  putus  sekolah  padaanak  usia  7-18  tahun  yang tinggal  di  daerah  perdesaan  lebih  besar  1,493  kali  dibandingkan  dengan  yang tinggal  di  daerah  perkotaan.  Hal  ini  dimungkinkan karena  kemudahan  akses dan fasilitas sekolah di daerah perkotaan lebih memadai. Asmara dan Sukadana (2017) dalam  penelitiannya  menyatakan  bahwa  faktor  kemudahan  akses  dalam  hal  ini didekati dengan jarak antara rumah dan sekolah dapat mempangaruhi minat anak bersekolah,  sehingga  cenderung  putus  atau  berhenti  sekolah.  Kamsihyati et  al
(2016)  dalam  penelitiannya  menyimpulkan  bahwa  lingkungan  tempat  tinggal dimana  banyak  orang  berpendidikan  rendah  merupakan  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  anak  putus  sekolah,  karena  faktor  lingkungan  seperti  itu  tidak mendukung anak untuk tetap bersekolah sekolah dan biasanya ini terjadi di daerah perdesaan.
1. Adjusted probability (probabilitas terjadi) suatu peristiwa y =1 dengan karakteristik diketahui.
Model regresi logistik yang dihasilkan berdasarkan Tabel 4 adalah sebagai berikut:
Persamaan  tersebut  dapat  memberikan  prediksi  probabilitas  anak  putus sekolah dengan karakteristik tertentu. Misalkan karakteristiknya adalah pendidikan kepala  rumah  tangga  SMP,  anak  tidak  memiliki/mendapatkan  KIP/PIP,  jumlah anggota  rumah  tangga  6  orang,  aktivitas  anak  bekerja,  rumah  tangga  mereka miskin,  dan  tinggal  di  daerah  perdesaan,  maka  probabilita  anak  tersebut  putus sekolah  adalah  sebesar  51,60  persen.  Jika  pada  kondisi  sebaliknya,  yaitu pendidikan  kepala  rumah  tangga  SMA  atau  kebih  tinggi,  anak  memiliki  KIP/PIP, jumlah  anggota  rumah  tangga  4  orang,  anak  tidak  bekerja  sehingga  dapat berkonsentrasi sekolah, rumah tangga mereka tidak miskin, dan tinggal di daerah perkotaan,  maka  probabilitas  anak  tersebut  putus  sekolah  adalah  sebesar  8,49 persen. Beberapa kondisi dapat disimulasikan menggunakan model tersebut.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  di  atas,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  enam variabel  yang  diteliti  berpengaruh  nyata  terhadap  anak  putus  sekolah  dengan tingkat  signifikansi =  0,05.  Variabel  tersebut  adalah  pendidikan  kepala  rumah tangga,  kepemilikan  Kartu/Program  Iindonesia  Pintar,  jumlah  anggota  rumah tangga, aktivitas anak yang bekerja, anak yang tinggal di rumah tangga miskin, dan daerah tempat tinggal yaitu daerah perkotaan dan perdesaan. Variabel yang paling dominan dengan nilai odds ratio sebesar 4,838 adalah kepemilikan Kartu/Program Indonesia  Pintar  (KIP/PIP).  Artinya  anak  yang  tidak  memiliki/mendapat  KIP/PIP mempunyai kecenderungan untuk putus sekolah sebesar 4,838 kali dibandingkan dengan  anak  yang  memiliki/mendapat  KIP/PIP.  Persamaan  regresi  logistik  yang dihasilkan dalam penelitian ini, dapat digunakan untuk memprediksi probalitas anak putus sekolah dengan kondisi tertentu.
Dari hasil temuan tersebut, diharapkan pemerintah dapat menyalurkan dan menambah  anggaran  KIP/PIP  untuk  masyarakat  yang  membutuhkan  agar  angka putus  sekolah  dapat  ditekan.  Masyarakat  juga  diharapkan  dapat  mendukung program hak belajar 12 tahun.

## REFERENSI
Arsitin, N. F. (2015). Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap anak putus sekolah tingkat  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP)  di  Kecamatan  Bondowoso. Jurnal  Pendidikan  Geografi ,  1(2017),  513–515. https://doi.org/10.1136/ bmj.2.2017.513 .
Asmara, Y., & Sukadana, I. (2017). Mengapa  angka putus sekolah masih tinggi? (Studi Kasus Kabupaten Buleleng Bali). E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana , Vol. 5(12), 1347–1383. Astari,  G.  A.  R.,  Srinadi,  I.  G.  A.  M.,  &Susilawati,  M.  (2013).  Pemodelan  jumlah anak  putus  sekolah  di Provinsi  Bali dengan  pendekatan  semi-parametric geographically  weighted  poisson  regression. E-Jurnal  Matematika ,  Vol.
2(3), 29. https://doi.org/10.24843/mtk.2013.v02.i03.p045 .
Badan  Pusat  Statistik  Indonesia.  (2019).  Indikator  kesejahteraan  rakyat  2019:
Infrastructure development in Indonesia. 270. https://doi.org/4102004. Cahyani,  N.  K.  A.  S.,  Suciptawati,  N.  L.  P.,  &Sukarsa,  K.  G.  (2019).  Identifikasi faktor  yang  memengaruhi  anak  putus  sekolah  di  Kabupaten  Badung. E- Jurnal  Matematika ,  Vol.  8(4),  289. https://doi.org/10.24843/mtk.2019. v08.i04.p267 . Hasanah,  Y.  M.,  &Safruddin.  (2017).  Evaluasi  program  wajib  belajar  12  tahun pemerintah  daerah  Kota  Yogyakarta. Jurnal  Akuntabilitas  Manajemen Pendidikan , Vol. 5(2), 228–239. Irwan Gani & Siti Amalia.(2015). Alat analisis data: Aplikasi statistik untuk penelitian bidang ekonomi dan sosial (Revisi). Andi.
Kamsihyati, Titik, Sutomo, S. F. (2016). Kajian  faktor-faktor penyebab anak putus sekolah di Desa Jangrana Kecamatan Kesugihan Kabupaten Cilacap. Geo Edukasi , Vol. 5(1), 16–21. Malik, H. K., & Sumarno, S.(2016). Kepedulian orang tua terhadap pendidikan anak untuk  menyelesaikan  program  wajar  9  tahun. Jurnal  Pendidikan  Dan Pemberdayaan  Masyarakat ,  Vol.  3(1),  38. https://doi.org/10.21831/jppm. v3i1.8061 . Mujiati,  M.,  Nasir,  N.,  &  Ashari,  A.  (2018).  Faktor-faktor  penyebab  siswa  putus sekolah.  Didaktis: Jurnal  Pendidikan  Dan  Ilmu  Pengetahuan ,  Vol.  18(3), 271–281. https://doi.org/10.30651/didaktis.v18i3.1870.
Saepuloh, D., & Suherman, A. (2018). Analisis penyebab angka putus sekolah Kota Tangerang. Jurnal Penelitian Dan Karya Ilmiah , Vol. 2(XVIII), 98–111. Santika. (2020). Faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi akademik mahasiswa. Jurnal  Pendidikan ,  Vol.  21(1),  1–17. https://doi.org/10.33830/jp.v21i1. 704.2020 . Wassahua,  S.  (2016).  Analisis  faktor-faktor  penyebab  anak  putus  sekolahdi Kampung Wara Negeri Hative Kecil Kota Ambon. Al - Iltizam , Vol. 1(2), 93– 113. https://jurnal.iainambon.ac.id/index.php/ALT/article/view/199.