Terakreditasi

## Pendidikan, Kesehatan, dan Kemiskinan
(Studi tentang Efek Pendidikan terhadap Kesehatan dan Kemiskinan di Indonesia)
Ahmad Juhaidi * , Rafiah, Annida Afifah, Putri Maulida Hasanah Universitas Islam Negeri Antasari Banjarmasin, Indonesia
* ahmadjuhaidi@uin-antasari.ac.id

## Abstract
This study aimed to determine the effect of education level on the quality of public health and the poverty rate in Indonesia. We collected data from the Central Statistics Agency  Republic  of  Indonesia  (BPS  RI)  publications  in  2020,  2021,  and  2022.  The districts  sampled  were  22  out  of  416  districts/cities  in  Indonesia.  In  this  study,  the expected  years  of  schooling  indicate  the  level  of  education,  health  in  terms  of  Life Expectancy Rate, and poverty using the percentage of poor people.  With SPSS version 27,  we  conducted  our  analysis  using  descriptive  statistics  and  linear  regression.  This study's findings show that education level affects health with a termination coefficient (R- Square)  of  0.143  (14.3%).  Other  findings  prove  that  the  level  of  education  affects  the decline in the percentage of poor people in Indonesia. The contribution of the education level factor or the coefficient of termination (R-Square) is 0.18 (18%). This finding shows that  other  factors  influence  the  reduction  of  poverty  rates  in  Indonesia.  This  research makes  valuable  theoretical  and  practical  contributions  to  education  development  in Indonesia.

## Keywords: Expected Years of Schooling; Life Expectancy Rate; Poverty

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  efek  tingkat  pendidikan  terhadap kualitas  kesehatan  masyarakat  dan  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia.  Sumber  data penelitian  adalah  publikasi  Badan  Pusat  Statistik  Republik  Indonesia  (BPS  RI)  tahun 2020,  2021,  dan  2022.  Sampel  penelitian  adalah  281  dari  416  kabupaten/kota  di Indonesia. Dalam penelitian ini, harapan lama sekolah menunjukkan tingkat pendidikan, indikator tingkat kesehatan dilihat dari usia harapan hidup, dan tingkat kemiskinan diukur dari presentasi jumlah penduduk miskin. Kami menganalisis data tersebut dengan statistik deskriptif dan statistik parametrik: regresi linier dengan SPSS versi 27. Temuan penelitian ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  pendidikan  berpengaruh  terhadap  kesehatan  dengan koefisien  diterminasi  (R-Square)  sebesar  0.143  (14,3%).  Temuan  lain  membuktikan bahwa  tingkat  pendidikan  mempengaruhi  penurunan  persentase  penduduk  miskin  di Indonesia.  Kontribusi  faktor  tingkat  pendidikan  atau  koefisien  diterminasi  (R-Square) sebesar  0,18  (18%).  Hal  itu  menunjukkan  ada  faktor  lain  yang  berpengaruh  terhadap penurunan tingkat kemiskinan di Indonesia. Penelitian ini memberikan kontribusi teoritis dan praktis yang berharga bagi pengembangan pendidikan di Indonesia.

## Kata Kunci: Harapan Lama sekolah; Umur Harapan Hidup; Kemiskinan

## Pendahuluan
Pendidikan adalah faktor penting dalam meningkatkan kualitas hidup masyarakat. Penelitian Tran dan Tran  yang  dilakukan  di  Australia  menemukan  bahwa perempuan
yang  berpendidikan  akan  memiliki  persepsi  lebih  baik  tentang  pemeliharaa  kesehatan fisik dan mental, serta kemungkinan masalah kesehatan dalam jangka panjang (Tran & Tran, 2019). Komunitas dengan tingkat pendidikan rata-rata akan lebih stabil dan konflik sosial yang lebih sedikit daripada komunitas dengan tingkat pendidikan rendah (Luis E. Vila,  2000).  Kesehatan  yang  meningkat,  perkembangan  dan  pertumbuhan  anak,  umur panjang,  dan  pengelolaan  rumah  adalah  semua  manfaat  non  finansial  dari  pendidikan (McMahon,  2018).  Galama  et  al.  menggunakan  indikator  kesehatan  dari  merokok  dan obesitas. Mereka menyimpulkan bahwa pendidikan tidak berefek terhadap pengurangan konsumsi  rokok  dan  obesitas.  Efek  pendidikan,  tulis  mereka,  tergantung  gender,  pasar kerja, kualitas pendidikan, dan efek pendidikan terhadap kelompok sebaya (Galama et al., 2018).
Pada sisi lain, Studi-studi membuktikan bahwa pendidikan akan berdampak secara ekonomi.  Duflo  (2001)  yang  meneliti  tentang  efek  Program  SD  Inpres  di  Indonesia menyebutkan peningkatan penghasilan karena pendidikan mencapai 1.5% sampai 2.7% sedangkan  efek  ekonomi  secara  umum  antara  6.8  sampai  10.6%  (Duflo,  2001).  Efek ekonomi  pendidikan  tersebut  akan  memberi  dampak  terhadap  penuruan  tingkat kemiskinan  (McMahon,  2018).  Studi-studi  di  atas  menunjukkan  bahwa  pendidikan memiliki  dampak  positif  secara  ekonomi  dan  non-ekonomi.  Akan  tetapi,  studi  tentang efek pendidikan dalam konteks Indonesia masih jarang dilakukan. Riset dalam konteks lokal  dilakukan  Ahmad  Juhaidi  dan  Masyithah  Umar  (2020).  Mereka  mengemukakan bahwa  rata-rata  lama  sekolah  tidak  memiliki  hubungan  signifikan  dengan  tingkat kemiskinan di Kalimantan Selatan. Berbeda dengan itu, rata-rata lama sekolah, menurut mereka,  berhubungan  dengan  tingkat  kesehatan,  yang  tercermin  dengan  umur  harapan hidup  (Juhaidi  &  Umar,  2020).  Selain  hanya  menggunakan  analisis  korelasi,  mereka belum  memverifikasi  efek  pendidikan  dalam  konteks  Indonesia.  Selain  itu,  pengaruh pendidikan terhadap kemiskinan dengan berbagai variasi variabel telah dilakukan dalam konteks Kalimantan Selatan (Safitri & Effendi, 2019). Pendidikan berpengaruh terhadap penurunan  kemiskinan  di  DKI  Jakarta  (Susanto  &  Pangesti,  2019).  Hasanah  dkk membuktikan bahwa tingkat pendidikan tidak memiliki efek terhadap penghasilan para pelaku  usaha  kecil  di  Purbalingga  (Hasanah  et  al.,  2020).  Pada  tingkat  regional Kalimantan, pengaruh tingkat pendidikan, kesehatan, dan produktifitas telah diverifikasi (Adriana, 2020).
Beberapa penelitian dilakukan dalam konteks Indonesia. Adhitya dkk. fokus pada efek  tingkat  pendidikan,  tingkat  kesehatan  dan  sanitasi,  serta  jumlah  anggota  keluarga terhadap kemiskinan (Adhitya et al., 2022). Meskipun bersumber dari data Badan Pusat Statistik  RI,  indikator  tingkat  pendidikan  dan  variabel  lain  tidak  secara  jelas  mereka sebutkan.  Selain  itu,  mereka  tidak  mengukur  efek  pendidikan  terhadap  kesehatan sehingga  tidak  dapat  memverifikasi  efek  tingkat  pendidikan  terhadap  kesehatan  dan kemiskinan.  Penelitian  lain  membuktikan  bahwa  pendidikan  berpengaruh  terhadap penurunan  tingkat  kriminalitas  di  Indonesia  (Rahmalia  et  al.,  2019).  Tidak  berbeda dengan Adhitya dkk, indikator yang digunakan juga tidak secara jelas disebutkan dalam artikel mereka. Penelitian lain dalam konteks Indonesia adalah tentang pengaruh tingkat pendidikan masyarakat, kualitas kesehatan, serta variabel gaji terendah terhadap tingkat kemiskinan penduduk (Islami & Anis, 2019). Penelitian Soejoto dkk menemukan bahwa kepadatan  penduduk,  kesenjangan  akses  terhadap  pendidikan  dan  layanan  kesehatan mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  (Soejoto  et  al.,  2022).  Penelitian-penelitian tersebut  belum  memverifikasi  pengaruh  pendidikan  terhadap  kesehatan  dan  tingkat kemiskinan  dalam  konteks  Indonesia  dengan  sampel  kabupaten/kota.  Otonomi  daerah memberikan wewenang yang besar pada pemerintah kabupaten/kota. Kebijakan tersebut
menyebabkan variasi pembangunan lebih tercermin dari pembangunan kabupaten/kota. Berdasarkan hal tersebut, data kabupaten/kota lebih tepat daripada tingkat provinsi.
Oleh  karena  itulah,  penelitian  ini  penting  dilakukan  untuk  memverifikasi  efek tingkat pendidikan terhadap kesehatan dan kemiskinan dengan sampel kabupaten/kota di Indonesia. Tujuan studi ini adalah mengeksplorasi serta menganalisis tingkat pendidikan, harapan  hidup,  dan  kemiskinan  di  Indonesia.  Penelitian  ini  juga  akan  memverifikasi pengaruh pendidikan terhadap usia harapan hidup dan tingkat kemiskinan. Penelitian ini akan berkontribusi secara teoretis terhadap bidang ilmu manajemen pendidikan, terutama bidang  ekonomi  pendidikan.  Secara  praktis,  penelitian  ini  akan  berkontribusi  terhadap dasar  kebijakan  dalam  pengembangan  pendidikan  yang  relevan  dengan  peningkatan kesejahteraan masyarakat. Temuan ini akan berkontribusi dalam perdebatan tentang efek pendidikan yang belum ada konsensus (Timilsina et al., 2020).

## Metode

## 1. Desain Penelitian
Penelitian ini merupakan kuantitatif. Data bersumber dari data Badan Pusat Statistik Republik Indonesia. Kabupaten/kota ditetapkan sebagai sampel kluster (Bhardwaj, 2019). Sampel  yang  ditetapkan  lebih  daripada  jumlah  minimal  sampel  karena  jumlah  sampel yang  lebih  banyak  akan  meningkatkan  peproducibility  (Jenkins  &  Quintana-Ascencio, 2020).  Jumlah  minimal  kabupaten/kota  pada  tiap  provinsi  yang  dijadikan  sampel ditetapkan dengan persamaan Slovin
Dengan taraf kepercayaan 95%, kabupaten yang menjadi sampel penelitian paling sedikit  berjumlah  204  kabupaten/kota  atau  49%  dari  total  416  kabupaten/kota  di Indonesia.  Jumlah  kabupaten/kota  pada  tiap  provinsi  ditetapkan  secara  proporsional. Jumlah  kabupaten/kota  yang  menjadi  sampel  pada  tiap  provinsi  adalah  49%  dari  total kabupaten/kota  di  provinsi  tersebut.  Dengan  kata  lain,  provinsi  yang  banyak  memiliki kabupaten/kota  akan  lebih  banyak  pula  kabupaten/kota  di  provinsi  tersebut  menjadi sampel. Berdasarkan hal pertimbangan tersebut  ditetapkan  281 kabupaten/kota sebagai sampel penelitian ini. Kabupaten/kota dipilih secara random dengan cara melihat nomor urut pada publikasi BPS RI. Kabupaten/kota yang dipilih adalah nomor  urut ganjil dan ibukota provinsi. Contoh memilih kabupaten/kota dapat dilihat dalam Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Penetapan Sampel No Kabupaten Harapan Lama Sekolah Umur Harapan Hidup Persentase Penduduk Miskin 2020 2021 2022 2020 2021 2022  2018 2019 2020 1 Tanah Laut 12.01 12.31 12.32 69.45 69.59 69.86 4.4 4.51 4.26 2 Kotabaru 11.93 11.95 12.06 69.21 69.32 69.56 4.52 4.49 4.22 3 Banjar 12.44 12.73 13.02 67.21 67.41 67.73 2.7 2.72 2.55 4 Barito Kuala 12.39 12.40 12.54 66.09 66.27 66.55 4.56 4.63 4.51 5 Tapin 11.94 11.95 12.04 70.4 70.57 70.88 3.7 3.41 3.06 6 Hulu Sungai Selatan 12.17 12.38 12.40 65.97 66.12 66.51 5.21 5.33 5.17 7 Hulu Sungai Tengah 12.20 12.21 12.22 66.01 66.2 66.54 6.01 5.93 5.64 8 Hulu Sungai Utara 12.91 12.92 12.93 63.83 64.1 64.53 6.38 6.5 6.14 9 Tabalong 12.72 12.89 12.90 70.44 70.57 70.84 5.95 6.01 5.72 10  Tanah Bumbu 12.37 12.48 12.49 70.34 70.45 70.7 4.88 4.85 4.6
11  Balangan 12.46 12.47 12.61 67.72 67.85 68.13 5.59 5.55 5.32 12  Banjarmasin 13.93 13.94 13.95 71.13 71.29 71.59 4.18 4.2 4.39 13  Banjar Baru 14.81 14.82 14.83 71.99 72.1 72.36 4.19 4.3 4.01 12.68 12.81 12.82 68.66 68.83 69.13 4.54 4.55 4.38
Sumber: Badan Pusat Statistik RI
Dari tabel tersebut dipilih nomor urut ganjil yaitu Kabupaten Tanah Laut, Tapin, Banjar, dan nomor urut ganjil selanjutnya. Banjarmasin dijadikan sampel karena masih ibukota provinsi. Dengan demikian jumlah sampel di Kalimantan Selatan adalah delapan kabupaten/kota.

## 2. Pengukuran
Data  dikumpulkan  dari  BPS  RI.  Data  harapan  lama  sekolah  (HLS)  merupakan indikator  tingkat  pendidikan,  data  umur  harapan  hidup  (UHH)  mencerminan  tingkat kesehatan,  dan  data  presentase  jumlah  penduduk  miskin  (Kem).  Data  tersebut  diambil selama tiga tahun terakhir yaitu 2022, 2021, dan 2020. Data rata-rata selama tiga tahun tersebut  ditabulasi  berdasarkan kabupaten, variabel,  dan tahun. Data dicek secara  acak untuk menghindari kesalahan. Pada saat pengecekan tersebut ditemukan kesalahan pada Kabupaten  Sumba  Barat  dan  Lombok  Tengah.  Kesalahan  tersebut  diperbaiki  sesuai dengan  data  dari  BPS  RI.  Pengolahan  dan  analisis  data  menggunakan  SPSS  versi  27. Tahap pengolahan dan analisis data adalah
a. Data  dianalisis  dengan  statistik  deskriptif  untuk  mendapatkan  mean  dan  standar deviasi.  Pada  tahap  ini  penelitian  ini  akan  menemukan  rata-rata  dan  perkembangan harapan  lama  sekolah,  usia  harapan  hidup,  dan  presentase  penduduk  miskin  selama tiga tahun terakhir;
b. Data  diuji  normalitas  dan  linearitas  yang  merupakan  syarat  uji  regresi  linear.  Uji tersebut  menunjukkan  data  memenuhi  syarat  untuk  uji  regresi  linier.  Data  yang terdistribusi  normal  merupakan  dasar  penggunaan  analisis  parametrik  regresi  dalam penelitian (Lumley et al., 2002). Data yang normal menunjukkan rata-rata data yang dihasilkan  merupakan  representasi  nilai  data.  Uji  normalitas  menggunakan  uji Kolmogorov-Smirnov.  Hasil  uji  normalitas  data  Unstandardized  Residual  adalah semua nilai Sig. yaitu 0.200 dan 0.200  0.05. Dengan demikian dapat disimpulkan semua data normal. Hasil uji tersebut dipresentasikan dalam Tabel 2 berikut
Tabel 2. Hasil Uji Normalitas Data Unstandardiz ed Residual Unstandardized Residual N 281 281 Normal Parameters a,b Mean 0.0000000 0.0000000 Std. Deviation 3.09587706 0.88574514 Most Extreme Differences Absolute 0.033 0.044 Positive 0.021 0.044 Negative -0.033 -0.041 Test Statistic 0.033 0.044 Asymp. Sig. (2-tailed) c 0.200 d 0.200 d Monte Carlo Sig. (2-tailed) e Sig. 0.672 0.200 99% Confidence Interval Lower Bound 0.660 0.190 Upper Bound 0.684 0.210
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPPS versi 27
Uji syarat berikutnya adalah uji linieritas. Data yang linier dapat dilihat dari data dua  variabel  yang  diuji  mengikuti  garis  yang  linier.  Hasil  uji  linieritas  menunjukkan bahwa  semua  nilai  sig.  deviation  from  linearity  0.987  dan  0.059  0.05.  Nilai  tersebut membuktikan  bahwa  data  variabel  independent  dan  dependent  memiliki  korelasi  yang linier. Hasil tersebut dapat dilihat pada Tabel 3 berikut
Tabel 3. Hasil Uji Linieritas Sum of Squares df Mean Square F Sig. UHH* HLS Between Groups (Combined) 2030.87 8 191 10.633 0.860 0.804 Linearity 447.225 1  447.225  36.185 0.000 Deviation from Linearity 1583.65 3 190 8.335 0.674 0.987 Within Groups 1099.99 5 89 12.359 Total 3130.87 2 280 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Kem * HLS Between Groups (Combined) 210.985 191 1.105 1.730 0.002 Linearity 48.149 1 48.149  75.396 0.000 Deviation from Linearity 162.836 190 0.857 1.342 0.059 Within Groups 56.837 89 0.639 Total 267.821 280 Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPPS versi 27
Ketiga,  untuk  menjawab  hipotesis,  data  yang  memenuhi  syarat  tersebut  diuji dengan uji regresi linear. Analisis efek variabel X atau pendidikan (HLS) terhadap varibel Y1(UHH) dan Y2 (Kem) dilakukan secara terpisah. Uji regresi linear pertama menguji efek HLS terhadap UHH kemudian menguji efek HLS terhadap Kem. Proses pengolahan data disajikan dalam gambar 1 berikut:

## 3. Hipotesis dan Kerangka Pikir
Penelitian ini memverifikasi dua hipotesis yaitu H_1 dalam pernyataan “Ada pengaruh rata-rata tingkat pendidikan terhadap peningkatan kesehatan di Indonesia”; dan H_2 dalam pernyataan “Ada pengaruh rata-rata tingkat pendidikan terhadap penurunan tingkat kemiskinan di Indonesia”.
Variabel dan kerangka pikir dipresentasikan dalam Gambar 2 berikut
Gambar 2. Kerangka Pikir

## Hasil dan Pembahasan
1. Statistik Deskriptif
Harapan  lama  sekolah,  umur  harapan  hidup,  dan  persentase  penduduk  miskin bervariasi  antarkabupaten.  Tiga  indikator  tersebut  merupakan  indikator  tingkat pendidikan,  kesehatan,  dan  tingkat  kemiskinan  warga  negara  di  Indonesia.  Standar deviasi  data  menunjukkan  kesenjangan  kemiskinan  di  Indonesia  relative  lebih  tinggi daripada indikator lain. Kesenjangan antardaerah tidak terlepas dari otonomi daerah yang menyebabkan  kesenjangan  antarkabupaten  yang  memiliki  pendapatan  daerah  tinggi dengan kabupaten yang memiliki pendapatan rendah. Pada Tabel 4 berikut dapat dilihat rerata dan standar deviasi.
Tabel 4. Rerata dan Standar Deviasi
Variabel N Minimum  Maximum Mean Std. Deviation HLS_2020 281 3.61 17.79 13.0383 1.44952 HLS_2021 281 3.87 17.80 13.0949 1.44433 HLS_2022 281 4.07 17.81 13.1609 1.42390 UHH_2020 281 55.27 77.65 69.6293 3.36510 UHH_2021 281 55.43 77.73 69.7472 3.35355 UHH_2022 281 55.70 77.82 70.0214 3.31581 Kem_2020 281 2.02 40.71 11.7907 7.37014 Kem_2021 281 2.38 41.66 12.1164 7.37031 Kem_2022 281 2.28 42.03 11.5239 7.14743
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPPS versi 27 Selama tiga tahun terakhir terjadi peningkatan  rata-rata HLS, peningkatan UHH, dan penurunan persentase jumlah penduduk miskin (Kem). Hal itu dipresentasikan dalam Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Perkembangan Harapan lama sekolah (HLS), Umur Harapan Hidup (UHH), dan Persentase Penduduk Miskin (Kem) Tiga variabel tersebut mengalami trend yang positif selama tiga tahun terakhir. HLS dan UHH mengalami peningkatan 1% sedangkan penurunan persentase penduduk miskin sebesar 4%.

## 2. Uji Hipotesis
Penelitian  menggunakan  uji  regresi  linier  untuk  memverikasi  dua  hipotesis  yang diajukan. Hasil verifikasi hipotesis ditunjukkan dalam Gambar 4 berikut.
Keterangan: Sig. (2-tailed)  0.005
Gambar 4. Hasil Uji Regresi Linier Variabel Uji regresi linear sederhana terhadap variabel bebas harapan lama sekolah (HLS) dan  variabel  terikat  umur  harapan  hidup  (UHH)  menunjukkan  bahwa  nilai  sig 0.000  0.05.  Berdasarkan  nilai  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  HLS  berpengaruh signifikan terhadap UHH. Dengan kata lain, penelitian ini membuktikan secara statistil bahwa  tingkat  pendidikan  memiliki  efek  terhadap  peningkatan  kualitas  kesehatan  di Indonesia.  Dengan  kata  lain,  semakin  tinggi  tingkat  pendidikan  penduduk  sebuah kabupaten/kota  semakin  tinggi  pula  tingkat  kesehatan  mereka.  Oleh  karena  itu,  H_1 dinyatakan dapat diterima dan terverifikasi. Hasil perhitungan tesebut dituangkan dalam tabel 5 berikut:
Tabel 5. Efek Pendidikan (HLS) terhadap Kesehatan (UHH) Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 447.225 1 447.225 46.495 0.000 b Residual 2683.647 279 9.619 Total 3130.872 280 Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPPS versi 27 13.04
13.09 13.16 69.63 69.75 70.02 11.79 12.13 11.52 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 45.00 50.00 55.00 60.00 65.00 70.00 75.00 2020 2021 2022 HLS (Tahun)
UHH (Tahun)
Penelitian ini  menemukan bahwa  efek pendidikan terhadap kesehatan signifikan. Dari nilai R Square pada model summary uji regresi linier dapat dilihat bahwa koefisien diterminasi  pendidikan  memberi  efek  sebesar  0,143  (14,3%)  terhadap  peningkatan kualitas  kesehatan  di  Indonesia.  Dengan  kata  lain,  ada  faktor  lain  yang  lebih  dominan mempengaruhi  tingkat  kesehatan  di  Indonesia.  Model  summary  uji  regresi  dituangkan dalam tabel 6 berikut:
Tabel 6. R Square Variabel HLS dan UHH Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0.378 a 0.143 0.140 3.10142
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPPS versi 27 Variabel harapan lama sekolah (HLS) juga berdampak signifikan terhadap tingkat kemiskinan  (Kem)  dengan  nilai  sig.  0.000  (Sig.  0.05)  dan  koifesien  negatif.  Nilai  sig tersebut lebih kecil daripada 0.05 sehingga secara statistik dapat diinterpretasikan bahwa pendidikan berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia. Hal itu menjadi dasar keputusan  untuk  menerima  pernyataan  H_2.  Temuan  tersebut  membuktikan  bahwa tingkat pendidikan penduduk berpengaruh terhadap penurunan kemiskinan di Indonesia. Dengan  kata  lain,  peningkatan  rata-rata  pendidikan  penduduk  akan  menyebabkan turunnya tingkat kemiskinan di Indonesia.
Hasil  uji  statistik  terhadap  variabel  HLS  dan  Kem  ditampilkan  dalam  Tabel  7 berikut.
Tabel 7. Efek Pendidikan terhadap Kemiskinan Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 48.149 1 48.149 61.152 0.000 b Residual 219.672 279 0.787 Total 267.821 280
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPPS versi 27
Pada model summary uji regresi linier dapat dilihat nilai R Square. Nilai tersebut menunjukkan  koefisien  diterminasi  pendidikan  sebesar  0,180  (18%)  terhadap peningkatan  penurunan  kemiskinan  di  Indonesia.  Hal  itu  dapat  dilihat  pada  Tabel  8  di bawah ini.
Tabel 8. R Square Variabel HLS dan Kem Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0.424 a 0.180 0.177 0.88733
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPPS versi 27 Temuan diatas membuktikan tingkat pendidikan penduduk berpengaruh signifikan terhadap peningkatan  kesehatan dan  penurunan tingkat  kemiskinan di  Indonesia.  Akan tetapi, tingkat pengaruh masih di bawah 20% sehingga penelitian ini menduga ada faktor lain yang lebih dominan mempengaruhi tingkat kesehatan dan kemiskinan di Indonesia.
Penelitian ini menemukan bahwa tingkat pendidikan yang tercermin dari harapan lama  sekolah  berpengaruh  terhadap  peningkatan  kesehatan  sebanyak  14.3%.  Temuan tersebut  relevan  dengan  temuan  Psaki  dkk.  Mereka  mengemukakan  bahwa  pendidikan memberikan efek yang kecil dan tidak konsisten terhadap kesehatan (Psaki et al., 2019). Pengaruh  pendidikan  terhadap  kesehatan  juga  diverifikasi  oleh  Janke  dkk.  Mereka menemukan  reformasi  pendidikan  di  Inggris  berdampak  terhadap  penurunan  tingkat pengidap diabetis. Hal itu menunjukkan bahwa kualitas pendidikan akan berdampak pada peningkatan kepedulian kepada kesehatan (Janke et al., 2020).
Pengaruh  pendidikan  yang  masih  rendah  tersebut  terkait  dengan  proses pembelajaran.  Proses  pembelajaran  di  sekolah  yang  belum  menginternalisasi  prilaku hidup  sehat  sebagai  bagian  inhern  dalam  pembelajaran  menyebabkan  efek  pendidikan terhadap peningkatan kesehatan tidak dominan. Kesuksesan literasi kesehatan ditentukan oleh  proses  pembelajaran  dan  komunitas  (Auld  et  al.,  2020).  Pembelajaran  di  sekolah yang tidak menjadikan literasi kesehatan sebagai bagian inhern menyebabkan pendidikan tidak  berefek  terhadap  kualitas  kesehatan.  Oleh  karena  itu,  pendidikan  dapat  tidak memberikan efek yang terlihat terhadap kesehatan (Xue et al., 2021).
Penelitian ini juga membuktikan secara statistik bahwa efek pendidikan terhadap peningkatan kesehatan hanya 14,3%. Oleh karena itu, peneliti dapat diduga ada variabel lain yang lebih dominan mempengaruhi kualitas kesehatan masyarakat. Faktor lain yang mempengaruhi  kesehatan  selain  tingkat  pendidikan  adalah  akses  terhadap  teknologi informasi. Akses terhadap internet mengurangi kesempatan untuk mendapatkan layanan kesehatan  daring  sehingga  berdampak  terhadap  akses  layanan  kesehatan  (Saeed  & Masters, 2021). Studi tentang kesehatan mulut dan gigi di Amerika Serikat membuktikan bahwa rendahnya kesehatan terkait dengan penghasilan yang rendah, tidak ada asuransi, etnis minoritas dan imigran, serta tinggal di pedesaan (Northridge et al., 2020).
Faktor  lain  yang  menentukan  kesehatan  adalah  layanan  kesehatan.  Studi-studi terdahulu  menunjukkan  bahwa  kualitas  kesehatan  masyarakat  sangat  ditentukan  oleh kualitas  layanan  kesehatan  yang  diberikan  pemerintah.  Dengan  kata  lain,  layanan kesehatan yang tidak diberikan secara adil dan merata akan berdampak terhadap kualitas kesehatan masyarakat. Kualitas layanan treatmen terhadap penyakit kronis dipengaruhi ras dan etnis pasien. Ras dan etnis berpengaruh terhadap layanan kesehatan telah banyak dibuktikan (Noel & Fiscella, 2019; Mathur et al., 2022).
Temuan  lain  studi  ini  menunjukkan  bahwa  ada  efek  tingkat  pendidikan  terhadap penurunan  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia.  Akan  tetapi,  kontribusi  faktor  pendidikan terhadap kemiskinan tersebut tidak dominan. Hasil penelitian ini relevan dengan temuan penelitian lain yang menyimpulkan tingkat pendidikan berpengaruh terhadap penurunan tingkat kemiskinan (Asuamah Yeboah & James Nyarkoh, 2023). Yeboah dan Nyarkoh memaparkan bahwa faktor penyebab kemiskinan adalah akses terhadap pendidikan dan kesehatan  berkualitas,  infrastruktur,  hambatan  sektor  pertanian,  pendapatan  yang  tidak adil, dan isu pemerintahan.
Pada  sisi  lain,  kontribusi  pengaruh  yang  rendah  tersebut,  bahkan  bisa  tidak berpengaruh, disebabkan faktor kualitas pendidikan, kurikulum, dan kesesuaian dengan kebutuhan  pasar  kerja.  Naveed  dan  Sutoris  menjelaskan  bahwa  pengaruh  pendidikan terhadap kemiskinan terkait dengan kualitas persekolahan dan keterampilan literasi dan numerasi,  serta  keterampilan  yang  dibutuhkan  pasar  kerja  (Naveed  &  Sutoris,  2020). Menurut Silva-Laya dkk, pendidikan tidak berdampak terhadap kesejahteraan siswa yang miskin  karena  mereka  tidak  mendapat  kesempatan  mendapat  pendidikan  yang berkualitas. Dia menggunakan istilah “sekolah miskin untuk siswa miskin” (Silva-Laya et  al.,  2020).  Di  perkotaan,  kemiskinan  merupakan  efek  dari  hambatan  mendapat pendidikan  berkualitas,  biaya  kesehatan,  keterbatasan  makanan,  pakaian,  dan  tempat tinggal (Komang Ariyanto, 2023). Pendapat tersebut tidak terlalu berbeda dengan Kokas dkk. Mereka menyimpulkan bahwa kemiskinan terkonsentrasi di pedesaan, rumah tangga yang memiliki anak tidak berpendidikan, kepala keluarga bekerja di sektor pertanian dan konstruksi yang tidak produktif (Kokas et al., 2021).
Faktor pendidikan yang tidak dominan tersebut membuktikan bahwa ada faktor lain yang  lebih  berpengaruh  terhadap  penurunan  kemiskinan.  Lu  dkk.  mengemukan  bahwa kondisi geografis, status perkawinan, dan jenis kelamin berpengaruh terhadap kemiskinan keluarga orang tua tunggal (Lu et al., 2019). Kemiskinan di Amerika Serikat tidak hanya
dipengaruhi  oleh  sosiodemografi  (pendidikan,  status  keluarga,  dan  keturunan)  tetapi dipengaruhi  oleh  ras  dan  etnis  (Iceland,  2019).  Pengentasan  kemiskinan  juga berhubungan dengan penyediaan lapangan kerja, selain pendidikan dan pelatihan (Wan et  al.,  2021).  Tingkat  kemiskinan  pada  semua  ras/etnis  berkorelasi  dengan  kesehatan, penghasilan dan kesehatan  (Pollack et  al.,  2013).  Studi di  atas memberikan penjelasan bahwa kemiskinan dapat disebabkan oleh banyak faktor, tidak hanya tingkat pendidikan, misalnya faktor sosiodemografis, ras/etnis, dan geografis.
Faktor  lain  yang  dapat  menyebabkan  rendahnya  pengaruh  tingkat  pendidikan terhadap penurunan kemiskinan adalah sumber daya alam. Pada daerah kaya sumber daya alam, batu bara misalnya, para lulusan SMA/MA akan bekerja sebagai supir truk, operator alat berat, atau pekerjaan lain di sektor pertambangan dengan gaji yang besar. Oleh karena itulah, pendidikan tinggi tidak menjadi prioritas mereka. Dampak lain adalah kesenjangan antara  kabupaten/kota  yang  memiliki  sumber  daya  alam  dengan  kabupaten/kota  lain. Dalam  kondisi  demikian,  disentralisasi  tidak  akan  berdampak  terhadap  pemerataan kesejahteraan dan peningkatan rata-rata pendidikan. Dalam konteks Indonesia, perbaikan system  disentralisasi  telah  menunjukkan  hasil  positif.  Semakin  baiknya  tingkat pendidikan, kesehatan, dan penurunan kemiskinan tersebut merupakan sinyalemen positif dampak otonomi daerah, meskipun pada fase awal disentralisasi di Indonesia berdampak buruk terhadap pembangunan (Talitha et al., 2020).
Meskipun penelitian ini menunjukkan efek pendidikan yang masih kecil, peneliti percaya  bahwa  efek  pendidikan  akan  semakin  berefek  positif  terhadap  peningkatan ekonomi dan non-ekonomi setelah waktu  yang lama.  Diebolt dan Hippe  membuktikan bahwa  disparitas  inovasi  dan  pembangunan  ekonomi  di  Eropa  karena  pengembangan modal manusia pada Abad-18 dan 19 yang lalu (Diebolt & Hippe, 2022). Efek pendidikan tidak  akan  memberi  efek  yang  terlihat  terhadap  kesehatan  dan  penurunan  tingkat kemiskinan di sebuah negara setelah puluhan tahun. Akan tetapi, efek pendidikan pada sebuah negara akan terlihat setelah ratusan tahun akan datang.

## Kesimpulan
Penelitian ini membuktikan bahwa tingkat pendidikan berefek terhadap kesehatan dan  penurunan  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia.  Akan  tetapi,  penelitian  ini  juga mengkonfirmasi pengaruh tingkat pendidikan tidak dominan. Oleh karena itu, ada faktor lain yang lebih dominan mempengaruhi kesehatan dan tingkat kemiskinan di Indonesia. Efek  pendidikan  tersebut  berhubungan  dengan  faktor  tingkat  kualitas  pendidikan  di Indonesia. Dengan demikian, efek pendidikan tidak hanya berhubungan dengan lamanya sekolah  tetapi  terkait  dengan  kualitas  pendidikan,  termasuk  literasi  kesehatan  dan relevansi dengan kebutuhan pasar kerja. Secara teoretik, temuan tersebut menunjukkan bahwa  kualitas  pendidikan  harus  dikembangkan  dengan  maksimal  agar  memberikan balikan yang dapat meningkatkan kualitas hidup masyarakat. Secara praktis, temuan ini dapat dijadikan argument untuk pengambilan keputusan dalam pengembangan kualitas pendidikan  sehingga  pendidikan  akan  lebih  bermanfaat  secara  ekonomi  dan  non- ekonomi.  Penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  variabel.  Oleh  karena  itu,  kami menyarankan penelitian  akan datang  menggali  variabel  kualitas pendidikan, demografi dan  geografis,  tingkat  kriminalitas,  serta  pendapatan,  termasuk  pula  variabel  moderate antar  variabel.  Dengan  demikian,  efek  pendidikan  dapat  diverifikasi  secara  lebih konfrehensif.

## Daftar Pustaka
Adhitya,  B.,  Prabawa,  A.,  &  Kencana,  H.  (2022).  Analisis  Pengaruh  Pendidikan,
Kesehatan, Sanitasi dan Rata-Rata Jumlah Anggota Keluarga Per Rumah Tangga terhadap Kemiskinan di Indonesia. Ekonomis: Journal of Economics and Business , 6 (1), 288–295.
Adriana, T. (2020). Pengaruh Tingkat Kesehatan, Tingkat Pendidikan, dan Produktivitas Terhadap Kemiskinan di Kalimantan. Jurnal Ekonomi Daerah (JEDA) , 8 (2).
Asuamah Yeboah, S., & James Nyarkoh, B. (2023). Causes of Poverty in Ghana Since 1992: A Review and Analysis .
Auld,  M.  E.,  Allen,  M.  P.,  Hampton,  C.,  Montes,  J.  H.,  Sherry,  C.,  Mickalide,  A.  D., Logan, R. A., Alvarado-Little, W., & Parson, K. (2020). Health Literacy and Health Education in Schools: Collaboration for Action. NAM Perspectives .
Berberian,  A.  G.,  Gonzalez,  D.  J.  X.,  &  Cushing,  L.  J.  (2022).  Racial  Disparities  in Climate  Change-Related  Health  Effects  in  the  United  States. Current Environmental Health Reports , 9 (3), 451–464. Bhardwaj,  P.  (2019).  Types  of  sampling  in  research. Journal  of  the  Practice  of Cardiovascular Sciences , 5 (3), 157.
Diebolt, C., & Hippe, R. (2022). The Long-Run Impact of Human Capital on Innovation and Economic Growth in the Regions of Europe. In C. Diebolt & R. Hippe, Human Capital and Regional Development in Europe (pp. 85–115). Springer International Publishing.
Duflo, E. (2001). Schooling and Labor Market Consequences of School Construction in Indonesia:  Evidence  from  an  Unusual  Policy  Experiment. American  Economic Review , 91 (4), 795–813.
Ezcurra, R., & Rodríguez-Pose, A. (2013). Political Decentralization, Economic Growth and Regional Disparities in the OECD. Regional Studies , 47 (3), 388–401. Galama, T., Lleras-Muney, A., & Van Kippersluis, H. (2018). The Effect of Education on Health  and  Mortality:  A  Review  of  Experimental  and  Quasi-Experimental Evidence. (w24225; p. w24225). National Bureau of Economic Research. Hasanah,  R.  L.,  Kholifah,  D.  N.,  &  Alamsyah,  D.  P.  (2020).  Pengaruh  modal,  tingkat pendidikan  dan  teknologi  terhadap  pendapatan  umkm  di  kabupaten  purbalingga. Kinerja , 17 (2), 305–313.
Iceland, J.  (2019). Racial  and Ethnic Inequality  in  Poverty and Affluence, 1959–2015. Population Research and Policy Review , 38 (5), 615–654.
Islami,  N.,  &  Anis,  A.  (2019).  Pengaruh  Upah  Minimum  Provinsi,  Pendidikan  Dan Kesehatan  Terhadap  Kemiskinan  Di  Indonesia. Jurnal  Kajian  Ekonomi  Dan Pembangunan , 1 (3), 939–948.
Janke, K., Johnston, D. W., Propper, C., & Shields, M. A. (2020). The causal effect of education on chronic health conditions in the UK. Journal of Health Economics , 70 , 102252.
Jenkins, D. G., & Quintana-Ascencio, P. F. (2020). A solution to minimum sample size for regressions. PLOS ONE , 15 (2), e0229345.
Juhaidi,  A.,  &  Umar,  M.  (2020).  Pernikahan  Dini,  Pendidikan,  Kesehatan  dan Kemiskinan  Di  Indonesia:  Masihkah  Berkorelasi? Khazanah:  Jurnal  Studi  Islam Dan Humaniora , 18 (1), 1.
Kokas,  D.,  El  Lahga,  A.  R.,  &  Lopez-Acevedo,  G.  (2021). Poverty  and  Inequality  in Tunisia: Recent Trends .
Komang  Ariyanto.  (2023).  Literature  Review:  Urban  Poverty  in  a  Sociological Perspective. Antroposen: Journal of Social Studies and Humaniora , 2 (1), 24–32.
Lu,  Y.-C.,  Walker,  R.,  Richard,  P.,  &  Younis,  M.  (2019).  Inequalities  in  Poverty  and Income  between  Single  Mothers  and  Fathers. International  Journal  of Environmental Research and Public Health , 17 (1), 135.
Luis  E.  Vila.  (2000).  The  Non-Monetary  Benefits  of  Education. European  Journal  of Education , 35 (1), 21. edsjsr.
Lumley, T., Diehr, P., Emerson, S., & Chen, L. (2002). The Importance of the Normality Assumption  in  Large  Public  Health  Data  Sets. Annual  Review  of  Public  Health , 23 (1), 151–169.
Mackey, K., Ayers, C. K., Kondo, K. K., Saha, S., Advani, S. M., Young, S., Spencer, H., Rusek, M., Anderson, J., Veazie, S., Smith, M., & Kansagara, D. (2021). Racial and  Ethnic  Disparities  in  COVID-19–Related  Infections,  Hospitalizations,  and Deaths: A Systematic Review. Annals of Internal Medicine , 174 (3), 362–373.
Mathur,  V.  A.,  Trost,  Z.,  Ezenwa,  M.  O.,  Sturgeon,  J.  A.,  &  Hood,  A.  M.  (2022). Mechanisms  of  injustice:  What  we  (do  not)  know  about  racialized  disparities  in pain. Pain , 163 (6), 999–1005.
McMahon, W. W. (2018). The total return to higher education: Is there underinvestment for economic growth and development? The Quarterly Review of Economics and Finance , 70 , 90–111.
Mishra, P., Pandey, C., Singh, U., Gupta, A., Sahu, C., & Keshri, A. (2019). Descriptive statistics  and  normality  tests  for  statistical  data. Annals  of  Cardiac  Anaesthesia , 22 (1), 67.
Naveed,  A.,  &  Sutoris,  P.  (2020).  Poverty  and  Education  in  South  Asia.  In  P.  M. Sarangapani & R. Pappu (Eds.), Handbook of Education Systems in South Asia (pp. 1–23). Springer Singapore.
Noel,  M.,  &  Fiscella,  K.  (2019).  Disparities  in  Pancreatic  Cancer  Treatment  and Outcomes. Health Equity , 3 (1), 532–540.
Northridge, M. E., Kumar, A., & Kaur, R. (2020). Disparities in Access to Oral Health Care. Annual Review of Public Health , 41 (1), 513–535.
Pollack,  C.  E.,  Cubbin,  C.,  Sania,  A.,  Hayward,  M.,  Vallone,  D.,  Flaherty,  B.,  & Braveman, P. A. (2013). Do wealth disparities contribute to health disparities within racial/ethnic groups? Journal of Epidemiology and Community Health , 67 (5), 439– 445.
Psaki,  S.  R.,  Chuang,  E.  K.,  Melnikas,  A.  J.,  Wilson,  D.  B.,  &  Mensch,  B.  S.  (2019). Causal effects of education on sexual and reproductive health in low and middle- income  countries:  A  systematic  review  and  meta-analysis. SSM  -  Population Health , 8 , 100386.
Rahmalia,  S.,  Ariusni,  A.,  &  Triani,  M.  (2019).  Pengaruh  tingkat  pendidikan, pengangguran,  dan  kemiskian  terhadap  kriminalitas  di  Indonesia. Jurnal  Kajian Ekonomi Dan Pembangunan , 1 (1), 21–36.
Saeed, S. A., & Masters, R. M. (2021). Disparities in Health Care and the Digital Divide. Current Psychiatry Reports , 23 (9), 61.
Safitri, L., & Effendi, M. (2019). Analisis pengaruh pendidikan, pertumbuhan penduduk dan  Investasi  Terhadap  Kemiskinan  di  Kalimantan  Selatan. JIEP:  Jurnal  Ilmu Ekonomi Dan Pembangunan , 2 (4), 842–851.
Silva-Laya,  M.,  D’Angelo,  N.,  García,  E.,  Zúñiga,  L.,  &  Fernández,  T.  (2020).  Urban poverty  and  education.  A  systematic  literature  review. Educational  Research Review , 29 , 100280.
Soejoto, A., Ghofur, M. A., & Rachmawati, L. (2022). The Effect of Population Density, Educational Access Inequality and Health Access Inequality on Economic Growth. AL-ISHLAH: Jurnal Pendidikan , 14 (3), 4011–4022.
Susanto, R., & Pangesti, I. (2019). Pengaruh tingkat pendidikan terhadap kemiskinan di DKI Jakarta. JABE (Journal of Applied Business and Economic) , 5 (4), 340–350. Talitha,  T.,  Firman,  T.,  &  Hudalah,  D.  (2020).  Welcoming  two  decades  of decentralization  in  Indonesia:  A  regional  development  perspective. Territory, Politics, Governance , 8 (5), 690–708. Timilsina, G. R., Hochman, G., & Song, Z. (2020). Infrastructure, economic growth, and poverty: A review (Working Paper 9258). World Bank.
Tran,  D.  B.,  &  Tran,  H.  T.  M.  (2019).  Women’s  health:  A  benefit  of  education  in Australia. Health Education , 119 (4), 259–276.
Wan,  G.,  Hu,  X.,  &  Liu,  W.  (2021).  China’s  poverty  reduction  miracle  and  relative poverty: Focusing on the roles of growth and inequality. China Economic Review , 68 , 101643.
Xue, X., Cheng, M.,  &  Zhang, W. (2021). Does Education Really  Improve Health?  A Meta‐Analysis. Journal of Economic Surveys , 35 (1), 71–105.