## PENGARUH ANGKA PUTUS SEKOLAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI KOTA MALANG PADA TAHUN 2016-2021

## Putri Regina Herawati
Universitas Negeri Surabaya putri.21009@mhs.unesa.ac.id

## ABSTRAK
Peningkatan kualitas dan kuantitas suatu wilayah selalu dikaitkan pertumbuhan ekonomi di wilayahnya. Salah satu  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  adalah  sumber  daya  manusia  baik  dari  segi kuantitas atau kualitasnya. Kualitas sumber daya manusia dapat ditingkatkan melalui pembangunan di sektor pendidikan  yang  diharapkan  dapat  meningkatkan  keterampilan  dan  produktivitas  kerja  yang  nantinya berdampak  pada  pertumbuhan  ekonomi.  Namun,  harapan  itu  berbanding  terbalik  dengan  fakta  di  wilayah Indonesia, termasuk di Kota Malang. Tujuan  penelitian ini untuk mengetahui pengaruh angka putus sekolah terhadap pertumbuhan ekonomi di Kota Malang. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif. Analisis data yang digunakan adalah analisis regresi linear  sederhana untuk mengetahui pengaruh variabel independennya yaitu  Angka  Putus  Sekolah  (APTS)  terhadap  variabel  dependennya  yaitu  pertumbuhan  ekonomi  yang diproksikan dengan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel angka  putus  sekolah  berpengaruh  secara  signifikan  dan  bersifat  negatif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di Kota Malang.

## Kata Kunci: Angka Putus Sekolah, Pertumbuhan Ekonomi

## ABSTRACT
Improving the quality and quantity of a region is always associated with economic growth in its region. One of  the  factors  that  affect  economic  growth  is  human  resources  either  in  terms  of  quantity  or  quality.  The quality of human resources can be improved through development in the education sector which is expected to increase skills and work productivity which will have an impact on economic growth. However, this hope is inversely proportional to the facts in the territory of Indonesia, including in Malang City. The purpose of this study was to determine the effect of school dropout rate on economic growth in Malang City. This study used quantitative methods. The data analysis used is a simple linear regression analysis to determine the effect of the  independent  variable,  namely  the  School  Dropout  Rate  (APTS)  on  the  dependent  variable,  namely economic growth proxied by Gross Regional Domestic Product (GDP). The results showed that the variable dropout rate had a significant and negative effect on economic growth in Malang City.
Keywords: School Dropout Rate, Economic Growth

## I. PENDAHULUAN
Peningkatan  kualitas  dan  kuantitas suatu  wilayah  selalu  dikaitkan  dengan pertumbuhan  ekonomi  di  wilayahnya. Pertumbuhan ekonomi suatu wilayah merupakan suatu kebutuhan dalam peningkatan tingkat kehidupan dan kemakmuran  masyarakat  dalam  suatu wilayah.  Pertumbuhan  ekonomi  dalam penelitian  ini  diproksikan  dengan Produk Domestik Bruto (PDRB). PDRB
merupakan total nilai tambah yang diperoleh  dari  semua  unit  usaha  di  satu wilayah  (Badan  Pusat  Statistik,  2021). Pertumbuhan    ekonomi    suatu  wilayah dapat  dihitung  dengan  menjumlahkan semua  nilai  barang  dan  jasa  yang diproduksi  semua  unit  usaha  di  wilayah tersebut.
Salah  satu  faktor  yang  memengaruhi pertumbuhan  ekonomi  suatu  wilayah  salah satunya  yaitu  sumber  daya  manusia. Sumber daya manusia menjadi hal terpenting  dalam  pertumbuhan  ekonomi  di suatu  wilayah,  sebab  manusialah  yang bertugas  untuk  melakukan  produksi  dan nantinya  menghasilkan  pendapatan  yang berdampak  pada  peningkatan  pertumbuhan ekonomi  di  wilayah  yang  bersangkutan.
Pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  wilayah dipengaruhi  oleh  sumber  daya  manusia baik  dari  segi  jumlah  atau  kuantitas  dan segi  kualitasnya.  Apabila  di  suatu  wilayah terdapat  banyak  sumber  daya  manusia, namun  kualitas  mereka  masih  tergolong rendah seperti mereka pada umumnya tidak dapat  mengoperasikan  mesin-mesin  yang canggih,  maka  ekonomi  di  suatu  wilayah tidak  akan  mengalami  pertumbuhan,karen sumber  daya  manusianya  tidak  dapat menghasilkan suatu produk. Dengan demikian, pemerintah daerah perlu berusaha  untuk  melakukan  pengembangan kualitas  sumber  daya  manusia,  nantinya akan  berimbas  pada  pertumbuhan  ekonomi di wilayahnya.
Pengembangan  kualitas  sumber  daya manusia dapat dilakukan melalui pembangunan sektor
pendidikan.
Pendidikan  adalah  kunci  utama  bagi
pertumbuhan  seluruh  sektor,  salah  satunya yaitu  sektor  ekonomi.  Sumber  daya manusia  yang  berkualitas  hanya  dilahirkan dari  sebuah  sistem  pendidikan  yang berkualitas.  Pendidikan  sendiri  diadakan untuk  pengembangan  kemampuan  dan keterampilan  manusia  dalam  memenuhi tuntutan masyarakat dan tuntutan perkembangan  zaman  (Fauzi,  2018).  Hal tersebut  diperkuat  oleh  Sukirno  bahwa pendidikan dapat dijadikan sebuah investasi yang  sangat  berguna  bagi  pertumbuhan ekonomi (Sukirno, 2006). Hal ini menunjukan  bahwa  pendidikan  diharapkan bisa melahirkan sumber daya manusia yang berkulitas sehingga mereka dapat meningkatkan  keterampilan  yang  ada dalam dirinya. Jika keterampilannya meningkat,  maka  ia  lebih  produktif  dalam bekerja.  Dari  produktivitas  itulah  akan berdampak langsung terhadap pertumbuhan ekonomi  suatu  wilayah.  Namun,  harapan itu  tidak  sebanding  dengan  kondisi  setiap wilayah  Indonesia,  termasuk  di  kota Malang.
Tabel  1.  Data  Angka  Putus  Sekolah (APTS)  dan  data  PDRB  per  Kapita  Atas Dasar  Harga  Konstan  di  Kota  Malang Tahun 2016-2021 Tahun APTS (Persen) PDRB  per  Kapita Atas  Dasar  Harga Konstan (Ribu Rupiah) 2016 19.28 44,303.9 2017 17.64 46,824.8 2018 16.79 49,500.8 2019 15.84 52,334.8 2020 15.18 51,154.5 2021 14.92 53,309.7 Sumber:  data  BPS  Kota  Malang  dan  Jawa Timur 2016-2021, data diolah.
Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik di atas angka putus sekolah tertinggi di Kota Malang  ditunjukkan  pada  tahun  2016 sebesar  19,28%.  Angka  putus  sekolah  ini merupakan tingkat putus sekolah di seluruh jenjang  pendidikan  di  Kota  Malang. Misalnya  angka  putus  sekolah  tahun  2021 merupakan  presentase  jumlah  anak  yang berhenti  sekolah  mulai  dari  jenjang  SD-
SMP-SMA  sebelum  mereka  dinyatakan lulus.  Angka  putus  sekolah  yang  tinggi mengindikasikan bahwa pembangunan pendidikan  di  Kota  Malang  ini  sepenuhya belum  merata.  Penyebab  lain  dari  angka putus sekolah ini juga berasal dari beragam faktor  salah  satunya  faktor  ekonomi. Banyak  anak  yang  tidak  melanjutkan pendidikannya  sekolah  disebabkan  karena orang  tuanya  tidak  mempunyai  pekerjaan sehingga tidak dapat memperoleh pendapatan  dan  tidak  bisa  memasukkan anaknya ke sekolah.
Setiap tahunnya Pemerintah Kota
Malang  berupaya  untuk  menurunkan  angka putus  sekolah  melalui  pembangunan  di sektor  ekonomi.  Upaya  tersebut  berhasil dilakukan  oleh  Pemerintah  Kota  Malang yang dapat dilihat pada tabel 1, angka putus sekolah  di  Kota  Malang  setiap  tahunnya mengalami  penurunan,  walaupun  tidak secara  drastis.  Selama  periode  2016-2021 Bupat  Kota  Malang  berhasil  menurunkan angka  putus  sekolah  sebesar  3,41%. Keberhasilan  Pemerintah  Kota  Malang dalam  pembangunan  ekonomi  ditunjukkan dalam  tabel  PDRB  Atas  Dasar  Harga Konstan  (ADHK)  selalu  meningkat  dari tahun  sebelumnya.  Tetapi  pada  tahun  2020 terjadi  kemrosotan  sebesar  1,112%  yang disebabkan oleh pandemic covid-19 . Berdasarkan pemaparan di atas, peneliti mengimplementasikan  tujuan  atau  target untuk mengkaji pengaruh antara pendidikan dengan  pertumbuhan  ekonomi  di  Kota Malang  pada  tahun  2016-2021.  Adapun hipotesis  penelitian  ini  adalah  terdapat pengaruh  yang  signifikan  antara  angka putus sekolah dengan pertumbuhan ekonomi.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Berdasarkan  pada  permasalahan  yang diteliti, maka peneliti menggunakan metode penelitian  kuantitatif  dengan  ciri  khas  data yang  disajikan  berbentuk  angka  atau jumlah yang berhubungan dengan pengaruh angka putus sekolah terhadap pertumbuhan ekonomi di Kota Malang. Dengan menggunakan  jenis  penelitian  kuantitatif, peneliti ingin mengetahui bagaimana
pengaruh  angka  putus  sekolah  terhadap pertumbuhan ekonomi di Kota Malang.
Variabel  penelitian  ini  adalah  variabel pertumbuhan  ekonomi  sebagai  variabel terikat ( dependen ) yang disimbolkan dengan  huruf  x  yang  diproksikan  dengan Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB) dan  variabel  angka  putus  sekolah  sebagai variable bebas ( independen) yang disimbolkan  dengan  huruf  y.  Adapun  data penelitian  ini  merupakan  data  series  yang didapat  dari  Badan  Pusat  Statistik  Kota Malang  dan  Provinsi  Jawa  Timur  Periode 2016-2021  yang  kemudian  diolah  sendiri oleh peneliti.
Analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan analisis regresi linier sederhana,  yang  hanya  menggunakan  dua variabel  yakni  variabel independen dan variabel dependen .  Analisis  regresi  linear ini  diterapkan  sebagai  upaya  menjawab pertanyaan  bagaimana  pengaruh  variabel angka putus sekolah yang bertindak sebagai variabel bebas terhadap variabel pertumbuhan  ekonomi  yang  bertindak sebagai  variabel  terikat.  Secara  umum persamaan  regresi  linier  sederhana  adalah sebagai berikut:
𝒀 = 𝒂 + 𝒃𝑿 dimana : Y = Variabel terikat X = Variabel bebas a = Intersep
b = Koefisien regresi/slop
Uji  normalitas,  uji  autokorelasi,  uji heteroskedastisitas, dan uji multikolinieritas merupakan  tahapan  uji  asumsi  klasik  yang menjadi  uji  prasyarat  sebelum  melakukan uji  regresi  terhadap  data  yang  sudah dikumpulkan.  Uji  asumsi  klasik  ini dilakukan  peneliti  agar  memperoleh  model regresi  yang  memenuhi  criteria  BLUE ( Best Linear Unbiased Estimator ).

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Deskripsi Hasil Penelitian
1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk menguji  apakah  dalam  sebuah  model regresi, antara variabel terikat dengan
variabel  bebas  memiliki  distribusi normal atau sebaliknya. Uji normalitas  dilakukan  karena  model regresi  yang  baik  adalah  yang memiliki  data  berdistribusi  normal atau mendekati normal. Dalam pengujian normalitas peneliti menggunakan uji Shapiro-Wilk melalui aplikasi SPSS. Tabel 2. Hasil Uji Normalitas
Kolmogorov- Smirnov a Shapiro-Wilk Stat istic  df  Sig. Statis tic df  Sig. AP TS .179  6 .200 * .933 6  .605
PD RB .177  6 .200 * .943 6  .680
Sumber: data diolah, 2023.
Berdasarkan  tabel  2,  diperoleh nilai siginifkansi variabel angka putus sekolah  sebesar  0,605  >  0.05  artinya H0 diterima dan nilai residual variabel ini  berdistribusi  normal.  Sedangkan nilai  signifikansi  variabel  PDRB didapatkan  senilai  0.680  >  0,05, artinya  H0  diterima  dan  nilai  residual dalam variabel PDRB ini berdistribusi normal.

## 2. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  ditujukan  untuk menguji  apakah  terdapat  korelasi antar  kesalahan  penganggu  pada periode  sebelumnya  dalam  model regresi linier.  Jika  ditemui  korelasi, maka dalam data tersebut ada masalah autokorelasi  (Janie,  2012).  Dalam pengujian autokorelasi peneliti menggunakan uji autokorelasi Durbin-Watson melalui aplikasi SPSS.  Jika  didapati  nilai  Durbin- Watson (DW test) diantara  -2  sampai +2  berarti  tidak  ada  autokorelasi (Ghozali, 2013).
Tabel  3.  Hasil  Uji  Autokorelasi Durbin-Watson
Mo del  R R Squa re Adjus ted  R Squar e Std. Error of the Esti mate Durbin - Watso n 1 .967 a .936  .920 976. 4063 2.976
Sumber: data diolah, 2023.
Berdasarkan  tabel  3,  didapatkan
nilai Durbin-Watson senilai  2.976. Nilai tersebut berada antara -2 < 2.976 < 2, sehingga dapat diambil kesimpulan bahwasanya data penelitian  tidak  terdapat  masalah auttokorelasi.

## 3. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heterokedastisitas  ditujukan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan  variance  dari  residual satu pengamatan ke pengamatan  yang lain  dalam  model  regresi  (Japarianto et  al,  2011).  Dalam  pengujian heteroskedastisitas
peneliti menggunakan aplikasi SPSS. Tabel 4. Hasil Uji Heteroskedastisitas Model Unstandar dized Coefficien ts Stan dardi zed Coef ficie nts
t Sig . B Std. Error  Beta 1 (Co nsta nt) 345 2.68 7 20.8 4.66 6 1.6 56 .17 3 AP TS - 168. 508 125. 002 -.559 - 1.3 48 .24 9
Sumber: data diolah, 2023.
Berdasarkan  tabel  4,  didapatkan nilai signifikansi dari  variabel  APTS sebesar  0.249  >  0.05.  artinya  data penelitian  bersifat  homoskesdtisitas atau tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
4. Uji Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  ditujukan untuk  menguji  apakah  dalam  model regresi terdapat korelasi antar variabel bebas (Mongi et al., 2014). Pengambilan  keputusan  dalam  uji multikolinieritas  ini  dengan  cara melihat  nilai  VIF  dan  nilai  Tolerance variabel  independen.  Jika  nilai  VIF  < 10  dan  nilai  Tolerance  <  0.10,  maka dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  data penelitian  terbebas  dari  masalah multikolinieritas.  Dalam  pengujian multikolinearitas
peneliti
menggunakan aplikasi SPSS. Tabel 5. Hasil Uji Mulikolinieritas
Model Unstand ardized
Coeffici ents
Sta nd ard ize d Co eff ici ent s t Si g. Colli nearit y Statis tics
B Std. Err or Be ta To ler an ce V I F 1  (Co nsta nt) 83 00 9.8 44 439 6.77 0
18 .8 80 .0 00
AP TS - 20 13. 35 2 263. 643 - .96 7 - 7. 63 7 .0 02 1.0 00 1 . 0 0 0
Sumber: data diolah, 2023.
Berdasarkan data di atas, didapatkan  nilai Tolerance sebesar
1.000  >  0.10,  dan  nilai  VIF  sebesar 1.000  <  10.00,  artinya  data  penelitian tidak terjadi masalah multikolinearitas. 5. Uji Regresi Linear Sederhana
Tabel  6.  Hasil  Uji  Regresi  Linear Sederhana
Model
Unstandardi zed Coefficients
Sta nda rdiz ed Coe ffici ents
t Sig. B Std. Error Bet a 1  (Co nsta nt) 83009 .844 4396 .770 18.8 80 .000
AP TS - 2013. 352 263. 643 - .967 - 7.63 7 .002
Sumber: data diolah, 2023. Berdasarkan  tabel  6  di  atas,  maka dapat  dibuat  persamaan  regresi  linear sederhana sebagai berikut:
PDRB  =  83009.844+  (-2013.352) APTS Dimana: PDRB: Produk  Domestik  Regional Bruto APTS: Angka Putus Sekolah Dari hasil persamaan regresi linear di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai konstanta  sebesar  36249.200  artinya jika  angka  putus  sekolah  konstan maka  pertumbuhan  ekonomi  yang dproksikan  dengan  PDRB  akan  tetap sebesar  83009.844.  Nilai  koefisien dari  angka  putus  sekolah  adalah - 2013.352, artinya jika APTS meningkat  sebesar  1%  maka  PDRB Kota Malang akan menurun sebanyak 83009.844,  karena  pengaruh  antar variabel ini bersifat negatif.
Berdasarkan  tabel  6  di  atas didapatkan  nilai  t hitung dari  variabel angka  putus  sekolah  adalah  -  7.637  > 2.447  (t tabel ),  yang  artinya  variabel angka  putus  sekolah  berpengaruh negatif  secara  signfikan  terhadap variabel  PDRB.  Apabila  nilai  PDRB Kota  Malang  meningkat,  maka  nilai APTS  akan  menurun.  Selain  itu,  dari tabel  6  didapatkan  nilai  signifikansi
sebesar  0.002 <  0,05, artinya  variabel angka  putus  sekolah  berpengaruh signifikasn dan bersifat positif terhadap  pertumbuhan  ekonomi  yang diproksikan  dengan  PDRB.  Jadi  dari hasil  uji  regresi  yang  ditunjukkan tabel 6 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa  variabel  angka  putus  sekolah berpengaruh  secara  signifikan  dan berpengaruh negatif terhadap PDRB.

## B. Pembahasan
Pada  hasil  uji  regresi  sederhana yang  sudah  dilakukan  bahwa  angka putus sekolah berpengaruh secara signifikan  dan  berpengaruh  negatif terhadap pertumbuhan ekonomi di Kota Malang selama kurun waktu 2016-2021. Dalam  hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  pertumbuhan  ekonomi  akan meningkat  jika  angka  putus  sekolah menurun.  Dengan  demikian  kenaikan angka putus sekolah 1% akan mengakibatkan penurunan pada
pertumbuhan  ekonomi  di  Kota  Malang sebesar  83009.844.  Sebaliknya  jika terjadi  penurunan  pada  angka  putus sekolah  maka  pertumbuhan  ekonomi akan meningkat sebesar 83009.844.
Angka  putus  sekolah  yang  tinggi mengidikasikan bahwa taraf lama pendidikan di wilayahnya masih rendah yang  nampak  dari  lamanya  seseorang mengenyam  pendidikan  yang  rendah. Hal itu dapat menyebabkan kemampuan pengembangan  diri  dan  kemampuan memperoleh  pengetahuan  seseorang menjadi terbatas, sehingga dapat menghambat  produktivitas  seseorang. Sesorang  yang  tidak  menghasilkan produktivitas  maka  mereka  tidak  akan menghasilkan  pendapatan  yang  akan menguntungkan bagi perekonomian diri sendiri  dan  keluarganya  bahkan  akan mendukung pertumbuhan ekonomi wilayahnya.
Maka  dalam  hal  ini  dibutuhkan
upaya  untuk  meningkatkan  kualitas sumber daya manusia melalui
pendidikan,  sehingga  nantinya  tidak ditemukan lagi anak yang putus sekolah.
Pernyataan  tersebut  sesuai  dengan  hasil penelitian yang dilakukan oleh (Anaduaka,  2014),  lamanya  seseorang dalam  mengenyam  pendidikan  maka akan  mencerminkan  bahwa  dirinya merupakan  sumber  daya  manusia  yang berkualitas. Sumber daya manusia yang berkualitas  akan  berpengaruh  pada peningkatan pertumbuhan ekonomi suatu  wilayah.  Jika  seseorang  memiliki waktu yang cukup lama dalam memperoleh pendidikan maka penguasaan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi seseorang juga ikut meningkat. Peningkatan tersebut nantinya  bisa  menunjang  seseorang dalam  menghasilkan  suatu  produk  baik barang dan jasa. Produk yang dihasilkan juga  unggul  dalam  kualitas  apabila diselesaikan  oleh  sumber  daya  manusia yang berkualitas pula. Todaro mengungkapkan bahwa teori pertumbuhan baru ( Endogen ) menekankan pentingnya peran pimpinan dalam  peningkatan    kualitas  modal manusia ( human capital ) untuk menunjang  peningkatan  produktivitas (Todaro,  2006).  Dari  produktivitas tersebut menjadi kunci sukses pertumbuhan ekonomi suatu wilayah.
Pendidikan  berperan  penting  dalam pertumbuhan  ekonomi  suatu  wilayah. Pendidikan dijadikan sebagai alat untuk mengadopsi teknologi modern, sehingga dapat  meningkatkan  jumlah  produksi dalam  sektor  ekonomi.  Pendidikan merupakan  komponen  terpenting  dalam pertumbuhan  dan  pembangunan  karena pendidikan  menjadi  masukan  bagi fungsi  produksi  (Budiarti  et  al,  2022). Hal  ini  dipertegas  oleh  Ravianto  dalam Lestari  dimana  untuk  menghasilkan produk  dibutuhkan  sumber  daya  tanah dan  modal,  seperti  mesin  dan  lain-lain (Lestari, 2011). Tetapi, diantara seluruh faktor  itu  sumber  daya  manusia  tetap menjadi  peran  vital  dalam  peningkatan produktivitas.  Sumber  daya  manusia yang  produktif  dapat  menghasilkan produk  yang  berkualitas  baik  apabila seseorang tersebut memperoleh
pendidikan  dan  pelatihan  yang  cukup dan baik dalam kualitas.
Sehingga  dapat  diambil  kesimpulan tingginya tingkat pendidikan dan lamanya  masyarakat  suatu  wilayah dalam  mengenyam  pendidikan  maka akan  berimbas  juga  pada  peningkatan produktivitas  seseorang  yang  nantinya juga berimbas pada peningkatan pertumbuhan  ekonomi.  Peningkatan kualitas  sumber  daya  manusia  melalui pendidikan menjadi kunci utama, karena dengan mendapatkan pendidikan manusia  akan  menjadi  lebih  produktif, yang  selanjutnya  akan  berdampak  pada peingkatan pertumbuhan ekonomi.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dan pemaparan  yang  sudah  dijelaskan, simpulan  yang  didapat  dari  penelitian ini yaitu  adanya pengaruh yang signifikan  dan  bersifat  negatif  antara angka putus sekolah terhadap pertumbuhan  ekonomi.  Pertumbuhan ekonomi  akan  meningkat  jika  angka putus  sekolah  mengalami  penurunan. Begitupun  sebaliknya,  apabila  angka putus sekolah meningkat, maka pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  wilayah akan menurun.
Saran  bagi  peneliti  selanjutnya diharapkan  dapat  mengoreksi  serta mervisi  kelemahan  dalam  penelitian  ini dengan  menambahkan  variabel  lain, agar  hasil  penelitian  tersebut  dapat meningkatkan  pemahaman  yang  lebih bermakna dan mendalam.

## DAFTAR PUSTAKA
Anaduaka,  U.  S.  (2014).  Human  Capital Development and Economic Growth.
International  Journal  of  Academic Research  in  Bussiness  and  Social Sciences, 4 (4).
Badan  Pusat  Statistik.  (2021). Definisi Istilah. Jakarta: BPS.
Badan  Pusat  Statistik.  (2022). PDRB Perkapita Atas Dasar Harga Konstan 2010 Menurut Kabupaten/Kota 2010-2021. Surabaya: BPS.
Badan  Pusat  Statistik.  (2023). Angka  Putus Sekolah (APTS) Kota Malang Menurut  Jenis  Kelamin,  2016-2022. Malang: BPS. Budiarti,  D.  &  Soesatyo,  Y.  (2014). Pengaruh Tingkat Pendidikan Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di Kabupaten  Mojokerto  Tahun  2000- 2011. Jurnal Pendidikan dan
Ekonomi, 2 (1). Fauzi, A. (2018). Human Resource Management  dalam  Meningkatkan Mutu Dosen PTKIS. At-Ta'lim
INZAH Genggong Probolinggo,
4 (1), 21-34. Ghozali, I. (2013). Aplikasi Analisa Multivariat  dengan  program  SPSS . Semarang: Universitas Diponegoro.
Japarianto,  E.,  &  Sugiharto,  S.  (2012).
Pengaruh  Shopping  Life  Style  dan Fashion  Involment  terhadap  Impulse Buying  Behavior  Masyarakat  High Income Surabaya. Jurnal Manajemen Pemasaran, 6 (1).
Lestari,  R.  W.  (2011).  Pengaruh,  Upah,
Pendidikan, dan Teknologi Terhadap
Produktivitas  Tenaga  Kerja  Pada Industri  Kecap  di  Kecamatan  Pati
Kabupaten  Pati. Universitas  Negeri Semarang .
Mongi,  L.,  Mananeke,  L.,  &  Repi,  A. (2013).  Kualitas  Produk,  Strategi
Promosi  dan  Harga  Pengaruhnya Terhadap Keputusan Pembelian Kartu  Telkomsel  di  Kota  Manado. Jurnal EMBA: Jurnal Riset
Ekonomi,  Manajemen,  Bisnis,  dan
Akuntansi, 1 (4).
Sukirno, S. (2006). Ekonomi Pembangunan:
Proses, Masalah, dan Dasar Kebijakan (2nd ed.). Jakarta:
Kencana.
Todaro,  M.  (2006). Pembangunan  Ekonomi di  Dunia  Ketiga (3nd  ed.).  Jakarta: Erlangga.