## PERANAN PENDIDIKAN DALAM MENINGKATKAN PERTUMBUHAN EKONOMI DI INDONESIA
1 Ryozky Frederich, 2 Nurhayati*, 3 Samuel Fery Purba
1,2 Universitas Trisakti, 3 Badan Riset dan Inovasi Nasional
1 Jalan Kyai Tapa No. 1 Grogol, Jakarta Barat, Indonesia
2 nurhayati@trisakti.ac.id, 3 samu003@brin.go.id *Corresponding author: nurhayati@trisakti.ac.id

## Abstrak
Pertumbuhan ekonomi suatu negara dipengaruhi oleh sektor pendidikan, semakin merata dan  bermutu  pendidikan  maka  kinerja  pertumbuhan  ekonomi  menunjukkan  peningkatan yang  positif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  adalah  menganalisis  hubungan  beberapa variabel  pendidikan  terhadap  pembangunan  ekonomi  Indonesia,  antara  lain  rata-rata lama  sekolah,  angka  melek  huruf,  DAK  Pendidikan,  tingkat  penyelesaian  pendidikan, angka  partisipasi  murni,  serta  keterampilan  teknologi  informasi  dan  komputer.  Data sekunder  dari  BPS  dari  tahun  2016-2020  dengan  analisis  regresi  data  panel  yang digunakan dalam penelitian kuantitatif ini. Penelitian ini memperlihatkan hasil rata-rata lama  sekolah  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi secara model Agregat dan pada pembagian pulau-pulau di Indonesia. Angka melek huruf bernilai positif dan signifikan pada pertumbuhan ekonomi di Pulau Jawa. Kemudian DAK pendidikan  bernilai  positif  dan  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  pada  model Agregat,  Pulau  Sumatera,  Bali  -  Nusa  Tenggara,  Kalimantan,  dan  Sulawesi.  Tingkat penyelesaian  pendidikan  bernilai  positif  dan  signifikan  pada  model  Pulau  Bali-Nusa Tenggara.  Keterampilan  TIK  bernilai  positif  pada  pertumbuhan  ekonomi  pada  model Agregat,  Pulau  Sumatera,  Jawa,  Kalimantan,  Sulawesi  dan  Maluku-Papua.  Angka partisipasi murni berpengaruh secara positif dan signifikan pada pertumbuhan ekonomi pada model Pulau Sulawesi.
Kata Kunci : Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan, Angka Melek Huruf, Angka Partisipasi Murni

## Abstract
The economic growth of a country is influenced by the education sector, the more equitable and quality of education, the performance of economic growth shows a positive increase. This  study  aims  to  analyse  the  impact  of  several  educational  variables  on  Indonesia's economic  development,  including  average  duration  of  schooling,  literacy  rate,  DAK Education, education completion rate, pure participation rate, and information technology and  computer  skill  (ICT).  Secondary  data  from  BPS  from  2016-2020  with  panel  data regression  analysis  used  in  this  quantitative  study.  This  study  shows  that  the  average duration  of  schooling  has  a  negative  and  insignificant  effect  on  economic  growth  in Aggregate model and on the distribution of islands in Indonesia. Literacy rate is positive and significant impact on economic growth in Java. Then DAK education has a positive and significant impact on economic growth in the Aggregate model, Sumatra, Bali - Nusa Tenggara,  Kalimantan,  and  Sulawesi.  Education  completion  rate  is  a  positive  and significant on the Bali-Nusa Tenggara model. ICT skills have a positive value on economic growth in the Aggregate model, Sumatra, Java, Kalimantan, Sulawesi and Maluku-Papua. While the pure participation rate has a positive and significant effect on economic growth in the Sulawesi model.
Keywords : Economic Growth, Education, Literacy Rate, Pure Participation Rate

## PENDAHULUAN
Pendidikan  menjadi  salah  satu  indikator  penting  dan  memiliki  peranan  dalam keberhasilan  pembangunan  nasional  karena  pendidikan  menunjukkan  seberapa  baik kinerja  penduduk  suatu  negara  secara  umum.  Peningkatan  kualitas  sektor  pendidikan masyarakat  akan  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara.  Boediono  (2008) menyatakan bahwa pertumbuhan ekonomi merupakan proses peningkatan produksi per kapita dengan periode jangka panjang. Proses untuk meningkatkan pendapatan nasional riil, yang diperlukan untuk meningkatkan kesejahteraan semua warga negara pengertian dari  pertumbuhan  ekonomi.  Jumlah  dan  kualitas  sumber  daya  manusia  suatu  negara merupakan salah satu dari beberapa aspek yang menentukan pertumbuhan ekonomi.
Sektor  pendidikan  berdampak  pada  kualitas  sumber  daya  manusia  yang  dapat menjadi  multiplier  bagi  pembangunan  ekonomi  suatu  negara,  karena  dengan  semakin tinggi dan bermutunya pendidikan yang ditempuh setiap warga negara, maka kualitas dari sumber daya manusianya akan meningkat.  Peningkatan kualitas sumber daya manusia, akan meningkatkan kesejahteraan masyarakat dan pada akhirnya pertumbuhan ekonomi suatu negara menjadi semakin tinggi. Peningkatan kualitas pendidikan harus diterapkan pemerintah sesuai dengan UU No 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional, pada Pasal 5 ayat (1) bertuliskan “Setiap warga negara mempunyai hak yang sama untuk memperoleh  pendidikan  yang  bermutu”.  Setiap  masyarakat  tanpa  terkecuali  harus mendapatkan pendidikan yang sama dan bermutu di setiap pulau di Indonesia.
Saatnya  untuk  memandang  pendidikan  bukan  lagi  sebagai  konsumsi  atau pembiayaan, namun memandang pendidikan sebagai investasi jangka panjang yang nilai balik  dari  investasi  ini  tidak  dapat  dinikmati  secara  langsung  saat  ini,  namun  akan dinikmati di waktu yang akan datang. Pengalokasian dana berkaitan dengan pendidikan segera  diaplikasikan  oleh  pemerintah,  untuk  pembiayaan  tenaga  pendidik,  tenaga kependidikan  serta  penyediaan  dan  perbaikan  berbagai  fasilitas  pendidikan,  guna menjamin mutu pendidikan kepada masyarakat. Dana pendidikan masuk ke dalam bagian Dana Alokasi Khusus Pendidikan (DAK Pendidikan) yang berasal dari APBN.
Menurut Todaro dan Smith (2011), pendidikan sangat penting bagi kemampuan suatu  perekonomian  untuk  pembangunan  dan  pertumbuhan  berkelanjutan  serta kemampuannya untuk beradaptasi dengan teknologi modern di masa depan. Suatu negara yang  mengutamakan  pendidikan  warga  negaranya,  ceteris  paribus,  memperoleh pertumbuhan  ekonomi  yang  semakin  meningkat  daripada  yang  tidak  melakukannya (Mankiw, 2003). Teori tersebut sesuai dengan penelitian Althofia dan Agustina (2015) serta  Lengkong,  Rotinsulu  dan  Walewangko  (2017)  menyatakan  belanja  pemerintah daerah  pada  aspek  pendidikan  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  daerah. Penelitian  terdahulu  Amir  (2019)  mengemukakan  bahwa  dana  alokasi  pendidikan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi dan juga indeks pembangunan manusia di Provinsi Sulawesi Selatan.
Merujuk Handayani, Bendesa dan Yuliarmi (2016) serta Hepi dan Zakiah (2018) selain  dana  pendidikan,  bahwa  dengan  meningkatnya  rata-rata  lama  sekolah  akan mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi.  Hal  disebabkan  rata-rata  lama  sekolah  mampu meningkatkan kualitas pendidikan di daerah. Angka melek huruf merupakan salah satu indikator keberhasilan pendidikan suatu  daerah dan negara,  yang mengukur persentase masyarakat diatas 15 tahun yang mampu membaca kalimat sederhana. Menurut Nugroho (2014)  bahwa  angka  melek  huruf  memiliki  hubungan  positif  terhadap  PDRB  yang merupakan proksi dari pertumbuhan ekonomi.
Tingkat  penyelesaian  pendidikan  dianggap  mampu  sebagai  indikator  peranan pendidikan.  Semakin  meningkatnya  persentase  tingkat  pendidikan  maka  pertumbuhan ekonomi  juga  mengalami  peningkatan  (Supiyanto,  Astuty  &  Unwanullah,  2020). Kemajuan teknologi di masa yang akan datang, menjadi tantangan bagi pemerintah dalam meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  yang  mampu  dan  terampil  dalam pemanfaatan teknologi informasi dan komputer (TIK). Menurut Lucya dan Anis (2019) serta Wardhana, Kharisma dan Lisdiyanti (2020) bahwa keterampilan teknologi informasi dan komputer oleh masyarakat memberikan pengaruh yang positif terhadap pertumbuhan ekonomi daerah.
Terakhir  angka  partisipasi  murni  yaitu  persentase  antara  murid  usia  sekolah tertentu  pada  tingkat  pendidikan  dengan  masyarakat  usia  yang  sesuai  (Hermawan, Maipita  &  Wahyudi,  2020).  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  angka partisipasi murni memiliki hubungan positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Adanya enam indikator keberhasilan perananan pendidikan tersebut relatif belum banyak diteliti secara bersama-sama dalam mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Penelitian  ini  memiliki  perbedaan  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya dari  segi  variabel  atau  indikator  penelitian,  periode  pengambilan  data  dan  tema  dari penelitian.  Persamaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  adalah  mengkaji hubungan beberapa variabel terhadap pertumbuhan ekonomi.
Uraian  pendahuluan  ini,  diperoleh  tujuan  penelitian  yaitu  mengkaji  bagaimana peranan  tingkat  pendidikan  di  Indonesia,  untuk  mengkaji  pertumbuhan  ekonomi  di Indonesia,  dan  untuk  menunjukkan  bagaimana  hubungan  pendidikan  terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Pengkajian dilakukan pada 34 provinsi di Indonesia secara  makro  dan  pembagian  berdasarkan  kelompok  pulau-pulau  besar  di  Indonesia. Perananan  pendidikan  dalam  penelitian  ini  ada  enam  variabel,  yaitu  rata-rata  lama sekolah, angka melek huruf, dana alokasi pendidikan, tingkat penyelesaian pendidikan, TIK  dan  angka  partisipasi  murni.  Keenam  variabel  ini  mampu  mewakili  peranan pendidikan  yang  sudah  berjalan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  sehingga  nantinya menjadi  suatu  pertimbangan  dan  kebijakan  publik    yang  baru  bagi  pemerintah  daerah maupun pemerintah pusat untuk dapat meningkatkan kualitas dan pemerataan pendidikan di semua daerah Indonesia.

## KERANGKA TEORI
Bagi  negara-negara  berkembang,  pendidikan  memainkan  peran  penting  dalam meningkatkan  ilmu  pengetahuan  di  masyarakat,  yang  kedepannya  berdampak  pada pembangunan  ekonomi  suatu  negara.  Pendidikan  menumbuhkan  ide  dan  kreativitas sehingga  memungkinkan  setiap  tenaga  kerja  lebih  produktif  dan  dapat  memanfaatkan terobosan teknologi  untuk meningkatkan produktivitasnya.  Pengaruh  aspek  pendidikan dan  pertumbuhan  ekonomi  telah  ditemukan  pada  model  pertumbuhan  ekonomi  teoritis maupun  studi  empiris.  Teori  modal  manusia  adalah  teori  tentang  hubungan  antara pendidikan  dan  pertumbuhan  ekonomi,  yang  menyatakan  bahwa  pendidikan  memiliki hubungan positif dengan pertumbuhan ekonomi (Todaro & Smith, 2011; Mankiw, 2003).
Menurut Widiansyah (2017) bahwa sektor pendidikan berdampak pada kemajuan perekonomian Indonesia. Oleh karena itu, pendidikan sangat esensial bagi pembangunan ekonomi Indonesia untuk meningkatkan produktivitas sumber daya manusia. Baik sektor industri  maupun  pertanian  membutuhkan  sumber  daya  manusia  yang  memiliki kompetensi  tinggi,  hal  ini  pada  akhirnya  akan  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan
ekonomi bangsa Indonesia ke depan (Widiansyah, 2017). Tenaga kerja dengan jenjang lulus sekolah yang lebih tinggi akan memperoleh upah yang lebih besar jika dibandingkan dengan upah yang diperoleh tenaga kerja yang memiliki jenjang lulus sekolah yang lebih rendah.  Jika  upah  yang  didapatkan  oleh  tenaga  kerja  merupakan  cerminan  dari produktivitas pekerjaan, maka produktivitas akan meningkat dan perekonomian nasional akan  tumbuh  dengan  baik  ketika  banyak  tenaga  kerja  atau  penduduk  memiliki  tingkat pendidikan yang tinggi dan berkualitas.
Penelitian ini menganalisis pertumbuhan ekonomi dengan variabel sektor endidikan yaitu rata-rata lama sekolah, angka melek huruf, DAK Pendidikan, tingkat penyelesaian pendidikan,  angka  partisipasi  murni,  serta  keterampilan  teknologi  informasi  dan komputer (TIK). Pengaruh jenjang dan mutu pendidikan terhadap pertumbuhan ekonomi telah  ditemukan  pada  berbagai  model  pertumbuhan  ekonomi  teoritis  maupun  studi empiris. Teori Modal Manusia adalah teori ekonomi yang berhubungan dengan tingkat pendidikan dan pertumbuhan ekonomi. Menurut teori tersebut, terdapat hubungan yang positif antara tingkat pendidikan dengan pertumbuhan ekonomi. Handayani, Bendesa dan Yuliarmi (2016) serta Hepi dan Zakiah (2018) dalam penelitiannya mengatakan rata-rata lama sekolah berpengaruh dengan cepat  dalam  pertumbuhan ekonomi di  Provinsi  Bali dan Provinsi Kalimantan Tengah.
Menurut Nugroho (2014) bahwa sektor pendidikan dengan indikator angka melek huruf berpengaruh positif dan signifikan terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) yang merupakan bagian dari pertumbuhan ekonomi. Bukan hanya itu penelitian Althofia dan Agustina  (2015) di  Provinsi Jawa Barat,  Lengkong,  et.  Al    (2017) di  Kota Bitung dan Amir (2019) di Provinsi Sulawesi Selatan menyatakan bahwa belanja pemerintah dalam bentuk  dana  alokasi  khusus  operasional  pendidikan  (DAK  Pendidikan)  mempunyai hubungan positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di daerah.
Pada  tingkat  penyelesaian  pendidikan  di  Desa  learn  Wetan,  Kecamatan  Palang mempunyai hubungan positif terhadap perekonomian masyarakat di daerah (Supiyanto, Astuty & Unwanullah, 2020). Selain itu, menurut Lucya dan Anis (2019) serta Wardhana, et.al (2020) berpendapat bahwa pengaruh pendidikan dengan keterampilan TIK memiliki pengaruh yang positif dan signifikan dalam pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Merujuk penelitian Hermawan, et.al (2020) bahwa angka partisipasi murni masyarakat mempunyai hubungan  positif  dan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di Indonesia.  Variabel-variabel  sektor  pendidikan  tersebut  berperan  sebagai  variabel prediktor  (independen)  dan  pertumbuhan  ekonomi  negara  dan  pembagian  pulau-pulau besar  di  Indonesia  sebagai  variabel  respon  (dependen)  yang  akan  dianalisis  dengan metode regresi data panel sehingga memperoleh tingkat signifikansi.
Kerangka pemikiran penelitian ini telah diuraikan dalam Gambar 1. Berdasarkan teori  dan  penelitian-penelitian  sebelumnya,  dirumuskan  beberapa  hipotesis  penelitian terkait    peranan  pendidikan  dalam  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia, antara lain:
H RLS : Rata-rata lama sekolah berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi H AMH : Angka melek huruf berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi H DAKPen : DAK Pendidikan berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi H TPP :  Tingkat  penyelesaian  pendidikan  berpengaruh  positif    terhadap  pertumbuhan ekonomi
H TIK : Keterampilan TIK berpengaruh positif  terhadap pertumbuhan ekonomi H APM : Angka partisipasi murni berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian

## METODE PENELITIAN
Data  sekunder  penelitian  diperoleh  dari  laman  Badan  Pusat  Statistik  pada  34 provinsi  di  Indonesia,  dengan  periode  analisis  tahun  2016  sampai  2020.  Rancangan pengkajian  memiliki  bertujuan  untuk  menganalisis  peranan  pendidikan  terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia dan beberapa pembagian pulau di Indonesia. Tabel 1 menjelaskan terkait variabel-variabel dalam penelitian ini.
Studi  ini  menganalisis  tentang  peranan  pendidikan  dengan  beberapa  variabel terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  secara  agregat  dan  pembagian  per  pulau besar  yaitu  Jawa,  Sulawesi,  Sumatera,  Kalimantan,  Maluku  –  Papua,  dan  Bali  -  Nusa Tenggara.
Regression data panel merupakan analisis yang digunakan dalam studi ini dan bertujuan untuk mengetahui bagaimana setiap variabel prediktor memengaruhi variabel respon dan untuk  mengetahui  korelasi  antara  variabel  prediktor  dengan  variabel  respon.  Model regresi pada penelitian ini terlihat pada Persamaan 1.
𝑬𝑪𝑶𝑮𝑹𝑶𝑾𝑻𝑯  =  𝛽0  +  𝛽1 𝑅𝐿𝑆  +  𝛽2 𝐴𝑀𝐻  +  𝛽3 𝐷𝐴𝐾 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛  +
𝛽4𝑇𝑃𝑃  +  𝛽5 𝑇𝐼𝐾  +  𝛽6 𝐴𝑃𝑀  +  𝑒
Keterangan:
ECOGROWTH : Pertumbuhan Ekonomi 𝛽 0 : Konstanta 𝛽 1,2,3,4,5,6 : Koefisien regresi
Rata-rata lama sekolah (RLS)
Angka melek huruf  (AMH)
Rasio DAK Pendidikan (DAK Pendidikan) Tingkat penyelesaian pendidikan (TPP) Keterampilan teknologi informasi dan komputer (TIK) Angka partisipasi murni (APM) Pertumbuhan Ekonomi (EcoGrowth) H RLS H AMH H DAK Pendidikan H TPP H TIK H APM
(1)
RLS : Rata-rata lama sekolah AMH : Angka melek huruf DAK Pendidikan : Rasio DAK Pendidikan TPP : Tingkat penyelesaian pendidikan TIK : Proporsi keterampilan teknologi informasi dan komputer APM : Angka partisipasi murni 𝑒 : Residual atau Error Tabel 1. Berbagai Variabel dalam Penelitian dan Penjelasannya Variabel Penjelasan Satuan Teori Sumber Data Rata-rata lama sekolah (RLS) Banyaknya tahun yang dipakai pada masyarakat dalam menjalani pendidikan Tahun + www.bps.go.id Angka melek huruf (AMH) proporsi masyarakat berusia > 15 tahun yang memiliki kemampuan menulis dan membaca kalimat sederhana dalam huruf latin dan huruf lainnya terhadap masyarakat usia > 15 tahun % + www.bps.go.id Rasio DAK Pendidikan Rasio bantuan dana dari pemerintah kepada pemerintah daerah untuk membantu kegiatan operasional pendidikan + www.bps.go.id Tingkat penyelesaian pendidikan (TPP) Persentase siswa yang telah menempuh jenjang pendidikan yang sesuai dengan rentang umurnya % + www.bps.go.id Proporsi remaja dan dewasa dengan keterampilan (TIK) Proporsi remaja (15-24 tahun) dan dewasa (15-59 tahun) yang telah menjalankan aktifitas terkait komputer tertentu dalam tiga bulan terakhir % + www.bps.go.id Angka partisipasi murni (APM) Persentase dari rasio antara murid usia sekolah tertentu pada tingkat pendidikan dengan masyarakat usia yang sesuai % + www.bps.go.id Pertumbuhan Ekonomi PDB dan PDRB atas harga Konstan tahun 2016-2020 % www.bps.go.id
Sumber: Sistem Informasi APK-APM dan Sirusa Badan Pusat Statistik
Model regression data panel memiliki 3 teknik pendekatan, yaitu model common effects ,  model fixed  effects ,  dan  model random  effects .  Pemilihan  pendekatan  model tersebut, terlebih dahulu dilakukan pengujian Uji Chow, Uji Hausman serta Uji Lagrange Multiplier (LM).  Menurut  Gujarati  (2004)  Uji  Chow digunakan untuk  menguji apakah model fixed effect untuk regresi data panel lebih unggul daripada model common effect atau  regresi  model  data  panel  tanpa  variabel  dummy.  Uji  Hausman  digunakan  dalam penentuan model yang paling efektif antara random effect dan fixed effect . Data tersebut
juga diregresi menggunakan model random effect untuk menguji Uji Hausman, kemudian fixed  effect dan random  effect dibandingkan.  Jika  uji  Hausman  menghasilkan random effect dan  uji  Chow  menghasilkan fixed  effect ,  maka  uji  LM  digunakan  untuk mengidentifikasi antara common effect dan random effect .
Uji  F  bertujuan  untuk  memastikan  apakah  faktor-faktor  prediktor  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  variabel  respon  pada  saat  yang  bersamaan.  Hasil  dengan dianggap variabel lain tetap konstan, penggunaan uji t adalah untuk mengidentifikasi dan menilai  signifikan  atau  tidaknya,  pengaruh  masing-masing  variabel  prediktor  terhadap variabel respon. Persentase variabel respon yang dapat dijelaskan oleh persamaan model regresi  akan  ditunjukkan  dalam  bentuk  koefisien  determinasi  (R 2 ),  sedangkan  variabel respon  yang  tersisa  dijelaskan  oleh  berbagai  variabel  di  luar  model  regresi  tersebut (Gujarati, 2004).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis peranan tingkat pendidikan dengan indikator atau variabel RLS, AMH, DAK Pendidikan, TPP, TIK, dan APM terhadap pertumbuhan ekonomi secara Agregat pada 34 provinsi di Indonesia dan dikaji per pulau besar di Indonesia merupakan tujuan dalam penelitian ini.  Hasil uji regression data panel dengan pemilihan estimasi model statitik dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Regresi Data Panel dan Keputusan Pemilihan Model
Model (Pulau) Uji Chow Uji Hausman Uji LM Keputusan X 2 Prob X 2 Xr Prob X 2 Bps Prob Both Agregrat 1196.039 0.000 9.847 0.131 291.371 0.000 REM Jawa 210.245 0.000 0.000 1.000 51.574 0.000 REM Sulawesi 177.338 0.000 0.000 1.000 38.595 0.000 REM Sumatera 354.881 0.000 6.471 0.373 91.556 0.000 REM Kalimantan 154.188 0.000 0.000 1.000 33.432 0.000 REM Maluku-Papua 39.871 0.000 1.020 0.985 4.963 0.026 REM Bali-Nusa Tenggara 11.547 0.003 0.417 0.999 3.134 0.076 REM
Keterangan: X 2 adalah Cross-section Chi-square , Prob X 2 adalah Probabilita Chi-square , Xr adalah Cross section random , Bps adalah Breusch-Pagan Stat , dan Prob Both adalah Probabilita Both
Pada Tabel 2, pada tahap pertama diketahui bahwa nilai Prob.  X 2 pada uji Chow untuk model Agregat yaitu 0,000 dan masih dibawah 5% (α = 5%), maka Ha diterima dan Ho  ditolak.  Pengujian  untuk  pemilihan  model  dilanjutkan  dengan  uji  Hausman  yang memperlihatkan nilai Prob.  X 2 Random > 5% yaitu sebesar 0,131, maka Ho diterima dan Ha ditolak. Kesimpulannya adalah Random Effect Model merupakan model terbaik dalam mengestimasi model Agregat . Kemudian hasil pengujian di Pulau Sumatera bahwa nilai Prob.  X 2 pada uji Chow < 0,05 tepatnya bernilai 0,000, maka Ha diterima dan Ho ditolak. Uji Hausman dilanjutkan untuk pemilihan model yang tepat dan menunjukkan nilai Prob. X 2 Random  0,373  atau  >  dari  5%,  maka  Ho  diterima  dan  Ha  ditolak.  Kesimpulannya adalah Random Effect  Model menjadi  model terbaik  dalam mengestimasi model  Pulau Sumatera .
Tabel 3. Hasil Estimasi Model Pertumbuhan Ekonomi secara Agregat, Pulau Sumatera
dan Pulau Jawa Variabel Teori Agregat (REM) Sumatera (REM) Jawa (REM) β Prob (2 Tail) β Prob (2 Tail) β Prob (2 Tail) Konstanta 8.233 0.000 5.325 0.009 7.826 0.000 RLS + 0.030 0.177 0.000 0.993 -0.115 0.019 AMH + -0.006 0.021 0.029 0.136 0.022 0.037 DAK Pendidikan + 0.001 0.000 0.001 0.000 0.000 0.201 TPP + -0.001 0.011 0,000 0.827 -0.000 0.400 TIK + 0.002 0.000 0.001 0.004 0.003 0.003 APM + 0.004 0.426 0.000 0.886 -0.003 0.819 Goodness of Fit R 2 0.715 0.876 0.930 Adj R 2 0.704 0.859 0.911 Fstatistik 68.133 50.742 50.642 Prob Fstat 0.000 0.000 0.000 Tabel 4. Hasil Estimasi Model Pertumbuhan Ekonomi di Pulau Bali - Nusa Tenggara dan Pulau Kalimantan
Variabel Teori Bali – Nusa Tenggara (REM) Kalimantan (REM) β Prob (2 Tail) β Prob (2 Tail) Konstanta 12.650 0.000 7.655 0.000 RLS + -0.052 0.713 -0.034 0.033 AMH + -0.038 0.069 0.002 0.367 DAK Pendidikan + 0.001 0.040 0.001 0.000 TPP + 0.004 0.007 -0,000 0.995 TIK + 0.002 0.369 0.002 0.000 APM + -0.016 0.230 0.008 0.414 Goodness of Fit R 2 0.666 0.909 Adj R 2 0.416 0.878 Fstatistik 2.658 29.848 Prob Fstat 0.101 0.000
Pada Pulau Jawa nilai Prob.  X 2 pada uji Chow sebesar 0,000 atau masih lebih kecil dari 5%, maka Ha diterima dan Ho ditolak. Pemilihan model dilanjutkan dengan uji Hausman yang menunjukkan nilai Prob.  X 2 Random > 5% yaitu sebesar 1,000, maka Ho diterima dan Ha ditolak. Model statistik terbaik dalam mengestimasi model Pulau Jawa adalah Random Effect Model (REM). Pada Tabel 2 menunjukkan nilai Prob.  X 2 pada uji Chow untuk model Pulau Bali - Nusa Tenggara < 5% (0,003), Maka Ha diterima dan Ho ditolak. Pemilihan model dilanjutkan dengan uji Hausman, nilai Prob.  X 2 Random > 5%
(0,999),  berdasarkan  hipotesis  Ho  diterima  dan  Ha  ditolak. Random  Effect  Model merupakan model terbaik dalam mengestimasi model Pulau Bali-Nusa Tenggara . Berdasarkan  analisis  regresi  data  panel  di  Pulau  Kalimantan,  nilai  Prob.  X 2 uji Chow  masih  lebih  kecil  dari  5%  (nilai  0,000),  maka  Ha  diterima  dan  Ho  ditolak.
Kemudian dilanjutkan pemilihan model, dengan uji Hausman yang memperlihatkan nilai Prob.    X 2 Random  sebesar  1,000  atau  >  5%,  maka  Ho  tidak  ditolak.  Kesimpulannya Random  Effect  Model merupakan  model  terbaik  dalam  mengestimasi  model  Pulau Kalimantan . Tabel  1  menunjukkan  nilai  Prob.  X 2 pada  uji  Chow  untuk  model  Pulau Maluku – Papua dan Sulawesi masih < 0,05, dengan nilai masing-masing adalah 0,000 dan 0,000. Hipotesis hasil pengujian tersebut yaitu Ha diterima dan Ho ditolak. Pengujian untuk pemilihan model dilanjutkan dengan uji Hausman yang menunjukkan bahwa nilai Prob. X 2 Random kedua pulau > 0,05, dengan nilai masing-masing yaitu 1,000 dan 0,985, maka  Ho  diterima  dan  Ha  ditolak.  Model  regresi  data  panel  yang  terbaik  untuk mengestimasi Pulau Sulawesi dan Pulau Maluku – Papua adalah Random Effect Model (REM). Setelah mendapatkan keputusan 7 (tujuh) model regresi data panel terbaik secara Agregat  dan  pembagian  pulau-pulau  di  Indonesia,  maka  dilanjutkan  olah  data  statistik untuk  mendapatkan  hasil  estimasi  model  pertumbuhan  ekonomi.  Tabel  3,  4  dan  5 menunjukkan  hasil  estimasi  model  pertumbuhan  ekonomi  secara  Agregat  dan  pulau- pulau di Indonesia.
Tabel 5. Hasil Estimasi Model Pertumbuhan Ekonomi di Pulau Sulawesi dan Pulau Maluku - Papua
Variabel Teori Sulawesi (REM) Maluku - Papua (REM) β Prob (2 Tail) β Prob (2 Tail) Konstanta 1.593 0.431 9.468 0.000 RLS + -0.011 0.817 -0.020 0.766 AMH + 0.031 0.140 -0.006 0.285 DAK Pendidikan + 0.001 0.003 -0.001 0.387 TPP + -0.001 0.013 -0.002 0.285 TIK + 0.001 0.040 0.004 0.005 APM + 0.057 0.000 -0.018 0.247 Goodness of Fit R 2 0.911 0.683 Adj R 2 0.887 0.536 Fstatistik 39.013 4.661 Prob Fstat 0.000 0.010

## Pengaruh Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Hasil  pengolahan  data  menunjukkan  variabel  RLS  tidak  berpengaruh  positif terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  34  provinsi  maupun  di  setiap  pulau  yang  ada  di Indonesia.  Walaupun  nilai  beta  dari  variabel  RLS  pada  model  Agregat  dan  model Sumatera bernilai positif, namun nilai probabilita di setiap model masing-masing sebesar 0,177  dan  0,993,  dimana  nilai  probabilita  keduanya  diatas  ketentuan  0,05  (α  =  5%), kesimpulan  yang  dapat  ditarik  adalah  bahwa  RLS  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  dan  Pulau  Sumatera.  Untuk  model  pulau lainnya yaitu model Sulawesi, Maluku-Papua, Jawa, Kalimantan dan Bali-Nusa Tenggara memiliki nilai beta yang negatif, dimana untuk model tersebut tidak sesuai dengan teori sehingga RLS pada pulau-pulau tersebut tidak memiliki pengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi di setiap model.
Padahal  menurut  teori  pertumbuhan  ekonomi  dari  Todaro  dan  Smith    (2011) bahwa pertumbuhan ekonomi semakin meningkat karena semakin berkualitasnya tingkat
pendidikan.  Selaras  dengan  penelitian  Handayani,  et.al    (2016)  dan  (Hepi  &  Zakiah, 2018)  yang  mengatakan  bahwa  RLS  berpengaruh  dengan  cepat  dalam  pertumbuhan ekonomi  di  Provinsi  Bali  dan  Provinsi  Kalimantan  Tengah.  Variabel  RLS  terhadap pertumbuhan ekonomi di  Indonesia dan pulau-pulau di  Indonesia berpengaruh negatif, dikarenakan  lama  sekolah  tidak  menjamin  akan  menghasilkan  siswa-siswi  yang berkualitas.
Pendidikan di Indonesia masih memiliki banyak kelemahan, salah satunya pada kurikulum  yang  diterapkan  dalam  sistem  pendidikan  Indonesia,  dimana  pendidikan Indonesia  masih  bersifat  teoritis,  yang  memaksa  seluruh  siswa-siswi  untuk  menguasai seluruh  pelajaran  yang  ada  di  sekolah,  padahal  mereka  memiliki  kelebihan  dan kekurangan masing-masing. Ketika siswa-siswi menyelesaikan pendidikannya di bangku sekolah atau kuliah, biasanya tidak banyak yang dapat dilakukan karena beberapa sekolah kurang melaksanakan kegiatan praktikum karena keterbatasan fasilitas.

## Pengaruh Angka Melek Huruf (AMH) terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Variabel AMH memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi  di  Pulau  Jawa.  Penelitian  Nugroho  (2014)  memperlihatkan  indikator  AMH memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) yang merupakan proxy dari pertumbuhan ekonomi. Terdapat 3 model data panel yaitu model Pulau Sumatera, Kalimantan, dan Sulawesi yang memiliki nilai beta positif namun tidak berpengaruh secara signifikan karena nilai probabilita > 0,05. Sedangkan 3 model lainnya yaitu model Agregat, Pulau Bali-Nusa Tenggara dan Maluku-Papua yang memiliki nilai beta  yang negatif, dimana tidak sesuai  dengan teori sehingga angka melek huruf tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi pada model tersebut.
Hal  ini  dikarenakan  dalam  meningkatkan  produktivitas  seseorang,  tidak  hanya dibutuhkan  kemampuan  membaca  dan  menulis  tetapi  juga  dibutuhkan  keterampilan- keterampilan yang memadai untuk menunjang pekerja dalam melakukan pekerjaannya. Faktanya masih sedikit sekolah yang memberikan pembekalan-pembekalan softskill yang dibutuhkan  di  dunia  kerja  nantinya,  dan  hanya  berfokus  memberikan  teori-teori  yang ditetapkan oleh kurikulum Indonesia.

## Pengaruh DAK Pendidikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Data  yang  dianalisis  menyatakan  bahwa  DAK  pendidikan  bernilai  positif  dan berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  pada  model  Agregat, Pulau Sulawesi, Bali-Nusa Tenggara, Kalimantan dan Sumatera. Hasil penelitian tersebut sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  Althofia  dan  Agustina  (2015),  Lengkong  et.  al (2017) dan Amir (2019). Hasil penelitian kedua peneliti menyatakan bahwa pengeluaran pemerintah  untuk  dana  alokasi  pendidikan  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap PDRB yang merupakan proxy dari pertumbuhan ekonomi. Hal ini menunjukkan semakin  besarnya  anggaran  pendidikan  yang  dikeluarkan  oleh  pemerintah,  serta banyaknya  program-program  seperti  pendidikan  gratis,  program  beasiswa  yang  sudah terealisasikan hingga saat ini.
Model  Pulau  Jawa  saja  yang  berpengaruh  positif  tetapi  tidak  signifikan  karena nilai probabilita sebesar 0,201 (> α = 0,05). Menurut Suparno (2014), belanja pemerintah pada pendidikan memiliki pengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Kalimantan Timur. Hal ini dikarenakan untuk daerah yang berada di Pulau Jawa  sudah  memiliki  berbagai  fasilitas  yang  lebih  kompeten  dan  lengkap  jika
dibandingkan pulau di luar Jawa. Selain itu, perlu keahlian SDM untuk menunjang semua bidang industri ekonomi dan peningkatan mutu pendidikan di Indonesia.
Pada  model  Pulau  Maluku  -  Papua,  nilai  beta  pada  model  ini  sebesar  -0,001 dimana  hal  tersebut  tidak  sesuai  dengan  teori.  Hal  ini  disebabkan  masih  tertinggalnya sarana dan prasarana pendidikan disana, sehingga DAK Pendidikan untuk Pulau Maluku- Papua sebaiknya ditingkatkan lebih besar dari pulau lainnya dan juga pendidikan adalah investasi jangka panjang yang tidak dapat dinikmati hasilnya secara langsung sehingga membutuhkan jangka waktu yang cukup lama untuk dapat melihat pada akhirnya DAK Pendidikan akan berpengaruh secara positif pada model ini.

## Pengaruh  Tingkat  Penyelesaian  Pendidikan  (TPP)  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi
Variabel  TPP  mempunyai  hubungan  positif  dan  signifikan  hanya  pada  model Pulau Bali-Nusa Tenggara. Menurut Supiyanto, Astuty, dan Unwanullah (2020) bahwa tingkat  penyelesaian  pendidikan  yang  berbeda-beda  di  Desa  learn  Wetan,  Kecamatan Palang mempunyai pengaruh yang cukup signifikan terhadap perekonomian masyarakat di  daerah  tersebut.  Hasil  TPP  memiliki  pengaruh  positif  namun  tidak  signifikan  pada model Pulau Sumatera, dan TPP tidak berpengaruh secara statistik pada model lainnya yaitu model Agregat, Pulau Jawa, Kalimatan, Sulawesi, dan Maluku-Papua.
Tingkat penyelesaian pendidikan ini tidak dapat menjadi tolak ukur kualitas SDM di Indonesia, karena ketika seseorang menyelesaikan pendidikan tepat waktu, belum tentu dapat bersaing di dunia kerja akibat kurangnya keterampilan yang dimiliki. Terdapat hal lain  yang  mempengaruh  kualitas  pendidikan  di  Indonesia  yang  pada  akhirnya  akan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di daerah dan Indonesia.

## Pengaruh  Keterampilan  Teknologi  Informasi  dan  Komputer  (TIK)  terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Pada  Tabel  3,  4  dan  5  menunjukan  hasil  penelitian  keterampilan  teknologi informasi dan komputer (TIK) berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi pada model Agregat, Pulau Sumatera, Jawa, Kalimantan, Sulawesi dan Maluku- Papua.  Hal  tersebut  sesuai  teori  Donou-Adonsou  (2017),  yang  menunjukkan  bahwa pemanfaatan  teknologi  akan  berdampak  kepada  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara dalam jangka pendek. Lucya dan Anis (2019) serta Wardhana, et.al (2020) berpendapat bahwa  adanya  hubungan  positif  antara  pendidikan  khususnya  TIK  dan  pertumbuhan ekonomi.
Pada  model  Pulau  Bali-Nusa  Tenggara,  nilai  probabilita  yaitu0,369  >  0,05, kesimpulan secara statistik bahwa keterampilan TIK pada model ini tidak berpengaruh secara  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Pulau  Bali-Nusa  Tenggara. Keterampilan  akan  TIK  perlu  terus  dikembangkan  di  berbagai  daerah  di  Indonesia, khususnya  pada  Pulau  Bali-Nusa  Tenggara,  karena  dengan  keterampilan  TIK  yang dimiliki dapat meningkatkan tingkat SDM secara signifikan.

## Pengaruh Angka Partisipasi Murni (APM) terhadap Pertumbuhan Ekonomi
APM  berdasakan  hasil  analsisi,  bernilai  positif  dan  signifikan  pengaruhnya terhadap  pertumbuhan  ekonomi  pada  model  Pulau  Sulawesi.  Pendapatan  perkapita merupakan proxy dari pertumbuhan ekonomi, memiliki peranan penting dalam APM di Indonesia (Hermawan, Maipita & Wahyudi 2020). APM pada model lainnya yaitu model agregat,  Pulau  Maluku-Papua,  Kalimantan,  Jawa,  Sumatera  dan  Bali  -  Nusa  Tenggara
tidak berpengaruh secara statistik karena probabilita pada model tersebut lebih besar dari 0,05 (alpha 5%) atau memiliki nilai beta yang negatif. Tingginya APM masyarakat dalam mengenyam pendidikan, tidak menjamin kualitas dari SDM akibat kurang berkualitasnya sistem pendidikan pada suatu daerah atau negara.

## SIMPULAN DAN SARAN
Hasil analisis penelitian dan teori ekonomi yang telah ada, dapat ditarik beberapa kesimpulan dalam penelitian. Pada  model  Agregat  dan Pulau Sumatera, variabel  DAK Penelitian  dan  TIK  memiliki  hubungan  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi, sedangkan RLS, AMH, TPP, dan APM tidak berpengaruh secara statistik. Pada model Pulau  Jawa,  terdapat  2  variabel  pendidikan  yang  memiliki  hubungan  positif  dan berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Pulau  Jawa  yaitu  AMH  dan  TIK, sedangkan variabel lainnya tidak berpengaruh secara statistik.
Model  Pulau  Bali  -  Nusa  Tenggara,  DAK  Pendidikan  dan  TPP  adalah  variabel yang  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  pulau  tersebut.  Variabel  RLS, AMH, TIK, dan APM tidak berpengaruh secara statistik dalam pertumbuhan ekonomi. Pada  model  Pulau  Kalimantan,  DAK  Pendidikan  dan  TIK  berpengaruh  terhadap pertumbuhan ekonomi, sedangkan RLS, AMH, TPP, dan APM tidak berpengaruh secara statistik. Selanjutnya model Pulau Sulawesi, terdapat 3 variabel yang memiliki hubungan positif pada pertumbuhan ekonomi yaitu DAK Pendidikan, TIK, dan APM, sedangkan 3 variabel  lainnya  tidak  berpengaruh  secara  statistik.  Pada  model  Pulau  Maluku-Papua, hanya  ada  1  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  peningkatan  ekonomi  daerah  yaitu variabel  TIK, sedangkan  variabel  RLS, AMH, DAK Pendidikan, TPP, dan APM  tidak berpengaruh secara statistik terhadap pertumbuhan ekonomi.
Aspek  pendidikan  adalah  salah  satu  aspek  yang  esensial  dalam  memperbaiki kualitas  sumber  daya  manusia  yang  lebih  professional,  yang  akan  berdampak  dan berpengaruh  pada  pertumbuhan  ekonomi  suatu  daerah  dan  negara.  Pemerintah  harus memperlakukan  pendidikan  sebagai  salah  satu  investasi  jangka  panjang  yang  perlu dilakukan sebagai kunci bagi pertumbuhan ekonomi. Oleh karena itu, pemerintah perlu meningkatkan  belanja  atau  pengeluaran  pada  aspek  pendidikan,  dikarenakan  masih banyak hal yang perlu diperbaiki agar dapat menciptakan SDM yang berkualitas, seperti peningkatan  berbagai  fasilitas  sekolah  agar  memadai  dan  tersebarnya  tenaga  pendidik secara merata pada setiap daerah di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Althofia,  N.  Y.,  &  Agustina,  N.  (2015).  Pengaruh  pengeluaran  pemerintah  untuk pendidikan,  kesehatan  dan  infrastruktur  terhadap  PDRB  dan  penyerapan  tenaga kerja di Provinsi Jawa Barat tahun 2012. Jurnal Aplikasi Statistika dan Komputasi Statistik, 7 (1), 1-20. doi.org:10.34123/jurnalasks.v7i1.118. Amir, I (2019). Analisis dana alokasi khusus terhadap pertumbuhan ekonomi dan indeks pembangunan  manusia  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan. Jurnal  Bisnis,  Manajemen dan Informatika, 15 (3), 276-290. doi.org/10.26487/jbmi.v15i3.4817. Badan Pusat Statistik Republik Indonesia. (2022). Angka melek huruf (AMH) . Retrieved from: https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/indikator/313.
Badan  Pusat  Statistik.  (2022). Rata-rata  lama  sekolah  (MYS) .  Retrieved  from: https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/indikator/572.
Badan Pusat  Statistik.  (2022). Tingkat penyelesaian pendidikan jenjang SD/ sederajat, SMP/sederajat, dan SMA/sederajat . Retrieved from:
https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/indikator/1905.
Badan  Pusat  Statistik.  (2022). Proporsi  remaja  dan  eewasa  usia  15-24  tahun  dengan keterampilan  teknologi  informasi  dan  komputer  (TIK) .  Retrieved  from: https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/indikator/1905.
Boediono. (2008). Ekonomi moneter (Edisi 3). Yogyakarta: BPFE.
Donou-Adonsou, F. (2017). Education, technologi and economic growth in sub Saharan Africa . USA: Departemen of Economic & Finance, John Carrol University. Gujarati,  D.  (2004). Basic  econometrics (Fourth  ed.).  New  York:  Mc.  Graw  Hill Companies.
Handayani,  P.  N.  S.,  Bendesa,  I.  K.  G.,  &  Yuliarmi,  N.  N.  (2016).  Pengaruh  jumlah penduduk,  angka  harapan  hidup,  rata-rata  lama  sekolah  dan  PDRB  perkapita terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Bali. E-Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis
Universitas Udayana, 5 (10), 3449-3474. Retrieved from :
https://ojs.unud.ac.id/index.php/EEB/article/view/22861.
Hepi, & Zakiah, W. (2018). Pengaruh angka harapan hidup dan rata-rata lama sekolah terhadap  PDRB  perkapita  serta  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Kalimantan Tengah  tahun  2011-2015. Growth: Journal  Magister  Ilmu  Ekonomi  Universtas Palangka Raya, 4 (1), 56-68. Retrieved from : https://e-
journal.upr.ac.id/index.php/jgr/article/download/2277/2032/5238
Hermawan,  W.,  Maipita,  I.,  &  Wahyudi,  S.  T.  (2020).  Determinan  angka  partisipasi murni:  studi  pada  penduduk  miskin  tingkat  provinsi  di  Indonesia. Jurnal  Ilmu Ekonomi dan Pembangunan, 20 (1), 1-11. Retrieved from: https://jurnal.uns.ac.id/jiep/article/download/34273/26921
Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia. (2017). Angka partisipasi murni (APM) . Retrieved from: https://apkapm.data.kemdikbud.go.id/. Lengkong, S. M. K., Rotinsulu, D. C., & Walewangko, E. N. (2017). Pengaruh alokasi anggaran  pendidikan  dan  kesehatan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia  dan dampaknya  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Kota  Bitung. Jurnal  Pembangunan Ekonomi dan Keuangan Daerah, 18 (5), 1-20.
doi.org :10.35794/jpekd.15783.19.2.2017.
Lucya, C., & Anis, A. (2019). Pengaruh teknologi dan pendidikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi dan Pembangunan, 1 (2), 509-518. Mankiw,  N.  G.  (2003).  Teori  makro  ekonomi  (terjemahan).  Jakarta:  PT.  Gramedia Pustaka Utama.
Nugroho, S. B. M. (2014). Pengaruh pendidikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Media Ekonomi dan Manajemen, 29 (1), 195-202.
Suparno, H. (2014). Pengaruh pengeluaran pemerintah sektor pendidikan, kesehatan, dan infrastuktur  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dan  peningkatan  pembangunan manusia  di  Provinsi  Kalimantan  Timur. Journal  of  Innovation  in  Business  and Economics, 5 (1), 1-21. doi.org/10.22219/jibe.v5i1.2254
Supiyanto,  Y.,  Astuty,  H.  S.,  &  Unwanullah,  A.  (2020).  Pengaruh  tingkat  pendidikan terhadap pertumbuhan ekonomi masyarakat Desa Leran Wetan Kecamatan Palang Kabupaten Tuban tahun 2017. Jurnal Oportunitas Unirow Tuban, 1 (1), 15-20.
Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2011).  Pembangunan  ekonomi  edisi  kesebelas  jilid  1. Jakarta: Erlangga.
Wardhana, A., Kharisma, B., & Lisdiyanti, T. (2020). Teknologi informasi komunikasi dan pertumbuhan ekonomi wilayah barat dan timur Indonesia periode 2014 – 2018. E-Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis  Universitas  Udayana,  9 (11),  1103-1116. doi.org:10.24843/EEB.2020.v09.i11.p05
Widiansyah,  A.  (2017).  Peran  ekonomi  dalam  pendidikan  dan  pendidikan  dalam pembangunan ekonomi. Cakrawala: Jurnal Humaniora Universitas Bina Sarana Informatika, 17 (2), 201-215.