Analisis Ketimpangan Pendidikan di Jawa Barat Dengan Model Imbal Jasa Pendidikan

## N ENNY H ENDAJANY , D EDEN R IZA
Universitas Sangga Buana, Indonesia Email : nennyhendajany@gmail.com

## ABSTRAK
Sebagai provinsi terdekat dari ibukota negara Indonesia, Jawa Barat  perlu memiliki sumber  daya  manusia  yang  berkualitas.  Apabila  sumber  daya  manusia  sudah berkualitas tentulah pendapatan masyarakat akan tinggi. Sementara ini, terdapat ketimpangan pendapatan di Jawa Barat yang memungkinkan adanya ketimpangan pendidikan sebagai peningkat kualitas sumber daya manusia. Tujuan pembuatan artikel ini untuk menganalisis ketimpangan dilihat dari model imbal jasa pendidikan ( return  to  education).  Model  return  to  education  yang  akan  digunakan  adalah model sheepskin effect, dan data diperoleh dari SAKERNAS 2019. Hasil penelitian memperlihatkan adanya perbedaan nilai Return to education antara laki-laki dan perempuan. Selain itu, terdapat perbedaan nilai return antar kabupaten kota di Jawa  Barat.  Kondisi  ini  memperlihatkan  masih  adanya  perbedaan  kualitas pendidikan  di  Jawa  Barat.  Kualitas  ini dipengaruhi  oleh  infrastruktur  yang  tidak merata,  oleh  karenanya  pemerintah  diharapkan  mampu  meningkatkan  kualitas infrastruktur di kabupaten-kabupaten yang masih rendah tingkat pendidikannya.
Kata  kunci :  sumberdaya  manusia,  pendidikan,  ketimpangan,  model sheepskin effect, return to education

## ABSTRACT
As the closest province to the Indonesian capital, West Java needs to have quality human  resources.  If  human  resources  are  of  high  quality,  people's  income  will certainly be high. Meanwhile, there is income inequality in West Java which allows for inequality in education to improve the quality of human resources. The purpose of this article is to analyze inequality seen from the return to education model. The return to education model that will be used is the sheepskin effect model, and data was  obtained  from  SAKERNAS  2019.  The  research  results  show  that  there  are differences in the value of return to education between men and women. Apart from that, there are differences in return values between city districts in West Java. This condition shows that there are still differences in the quality of education in West  Java.  This  quality  is  influenced  by  uneven  infrastructure,  therefore  the government  is  expected  to  be  able  to  improve  the  quality  of  infrastructure  in districts that still have low levels of education.
Keywords :  human  resources,  education,  inequality,  sheepskin  effect  model, return to education

## 1. PENDAHULUAN
Pemerataan dalam bidang pendidikan masih menjadi harapan di semua daerah. Jawa Barat merupakan  provinsi  terdekat  dengan  Ibukota  negara,  dimana  sumber  daya  manusianya merupakan  penyangga sumberdaya  ibukota  Jakarta.  Hal ini  terlihat  banyaknya orang  Jawa Barat yang bekerja di Jakarta, terutama warga Jawa Barat yang tinggal di daerah perbatasan dengan  Jakarta.  Oleh  karenanya,  pendidikan  di  Jawa  Barat  diharapkan  sudah  seharusnya merata.  Karena  dari  sisi  pendapatan  daerah  Jawa  Barat  masuk  lima  besar  di  Indonesia. Gambar 1 memperlihatkan bagaimana rasio Pendapatan Asli Daerah (PAD) antar provinsi, dan Provinsi Jawa Barat sekitar 54 sampai 55%. Namun, pengeluaran modal Provinsi Jawa Barat selalu berada di posisi terbawah (lihat Gambar 2).

## Gambar 1. Perbandingan Rasio PAD antar Provinsi Sumber: DJPK, Kemenkeu RI (diolah)
Penelitian  mengenai  ketimpangan  wilayah  di  Jawa  Barat  sebagian  besar  berorientasi  pada pendapatan  daerah  atau  melihat  PDRB  antar  daerah  yang  hanya  besar  di  beberapa kota/kabupaten  saja.  Aprianoor  &  Muktiali  (2015)  menggunakan  Indeks  Williamson  yang menilai ketimpangan di wilayah Jawa Barat berada pada level tinggi sebesar 0,6 pada tahun 2013.  Tingginya  ketimpangan  pendapatan  antar  wilayah  kemungkinan  besar  akan mempengaruhi ketimpangan pendidikan di masing-masing wilayah. Tarsil (2017) menemukan bukti bahwa pertumbuhan ekonomi akan menurunkan pendapatan Gini sedangkan aglomerasi meningkatkan  pendapatan  Gini.  Saputra  (2016)  membuktikan  rata-rata  indeks  Williamson sebesar 0,5781 yang masih tinggi setelah era Orde Baru. Dari segi nilai terdapat penurunan dari penelitian sebelumnya namun besaran penurunannya tidak terlalu besar.

## Gambar 2 Perbandingan Rasio Belanja Modal Antar Provinsi
Sumber: DJPK, Kemenkeu RI (diolah)
Paper  saat  ini  akan  melihat  ketimpangan  di  wilayah  Jawa  Barat  dari  sisi  pendidikannya. Besaran ketimpangan bisa dilihat dari simpangan baku rata-rata lama sekolah masing-masing kabupaten/kota. Ketimpangan pendidikan juga dapat terlihat dari nilai imbal jasa pendidikan ( return  to  education)  yang  diperoleh  masing-masing  kabupaten/kota.  Jika  ada  perbedaan signifikan antar nilai return to education tiap kabupaten/kota akan memperlihatkan adanya perbedaan kualitas pendidikan di Jawa Barat.
Return  to  education  merupakan  segala  keuntungan/manfaat/tingkat  pengembalian  saat seseorang  berinvestasi  pada  pendidikan.  Pembagian return  to  education  ada  yang  private return dan sosial return Blundell dkk (2001). Pada penelitian ini ketimpangan pendidikan yang dirasakan oleh setiap daerah akan dilihat dari nilai return to education yang dicapai masing- masing individu di daerah tersebut. Besaran nilai return to education dilihat dari private return .
Besaran  nilai return to education dapat memperlihatkan kualitas pendidikan. Bils & Klenow (2000)  merangkum beberapa hasil penelitian return to education, dan umumnya negara maju memiliki nilai return yang kecil sedangkan untuk negara berkembang nilai return relative besar. Nilai return  to  education  yang  lebih  kecil  memperlihatkan  bahwa  pendidikan  terjadi  lebih merata daripada nilai return to education yang besar (Silles, 2007). Penurunan ketimpangan pendidikan  dapat  dilihat  pula  dari  perkembangan  nilai return  to  education.  Hendajany  dkk (2016)  untuk  kasus  Indonesia  dengan  data  Indonesia  Family  Life  Survey  (IFLS)  telah
membuktikan  adanya  peningkatan  mutu  pendidikan  di  Indonesia.  Hasil  penelitiannya membuktikan adanya penurunan nilai return on education dari beberapa gelombang data IFLS.
Pencapaian pendidikan merupakan penentu penting mobilitas sosial ekonomi menurut teori human  capital.  Investasi  dalam  pendidikan  akan  meningkatkan  produktivitas  individu, organisasi  maupun  negara (Card,  1999;  Psacharopoulos,  1994). Hasil  nilai  investasi pendidikan umunya dinamai dengan Return to education.
Return to education mulai dikenal luas ketika Mincer (1974) mengeluarkan model persamaan penghasilannya. Setelah itu mulai berkembang pesat baik dari penyempurnaan model maupun cara menyelesaikan model agar terhindar dari masalah bias dalam penaksirannya.
Return  to  education  untuk  negara  berkembang  lebih  tinggi  dari  pada  negara  maju (Psacharopoulos, 1981, 1994). Bils & Klenow (2000) mengumpulkan hasil dari beberapa peneliti  baik  negara  maju  maupun  negara  berkembang  tentang return  to  education.  Hasil pengumpulan  yang  Bils  &  Klenow  (2000)  peroleh  memperlihatkan  rata-rata  negara  maju memiliki  nilai return  on  education  di  bawah  10%,  sedangkan  untuk  negara  berkembang banyak di atas 10%.
Schündeln  &  Playforth  (2014)  menjelaskan Return  to  education  dalam  dua  sudut  pandang yang berbeda yaitu melihat dari private return dan sosial return. Perbedaan keduanya terletak pada penggunaan data pada tingkat mikro dan makro. Sosial return menggunakan data makro sedangkan private return menggunakan data mikro.
Blundell  dkk  (2001)  menyebutkan  tiga  kategori  manfaat  atau return  dari  pendidikan  yang tinggi  diperoleh  seseorang  yaitu: private  financial  return,  private  non-financial  return,  dan social return. Ukuran private nonfinancial return sulit terukur secara jelas, oleh karena itu pada studi ini peneliti fokus hanya pada private return yang dinyatakan dalam bentuk pendapatan ( earnings) seseorang atau fokus pada private financial return.
Perhitungan private return menurut Psacharopoulos (Psacharopoulos, 1994) dapat melalui dua  pendekatan  metode  yaitu  elaborasi  dan  penggunaan  fungsi  penghasilan  dari  Mincer. Psacharopoulus  menyebutkan  bahwa  secara  teori  hasil  dari  kedua  metode  tersebut  relatif sama.  Sebagian  besar  peneliti  menggunakan  pendekatan  fungsi  penghasilan  dari  Mincer karena  untuk  pendekatan  pertama  memerlukan  informasi  mengenai  biaya  dari  pendidikan yang kadang sulit untuk diperoleh.
Pengukuran  variable  pendidikan  dalam  model return  to  education  ada  yang  menggunakan tahun lama sekolah seperti yang dilakukan oleh (Mincer, 1974; Psacharopoulos, 1994). Asumsi yang diperlukan adalah adalah nilai return sama untuk seluruh tingkat pendidikan, dan tingkat return setiap tambahan tahun sekolah tidak tinggi di akhir tahun tingkat pendidikan .
Pengukuran lainnya dari variabel pendidikan adalah ijazah terakhir yang dimiliki oleh individu seperti yang dilakukan oleh (Hungerford & Solon, 1987; Schady, 2003; Shabbir, 1991). Pengukuran  ini  dikenalkan  karena  sulit  memenuhi  asumsi  jika  menggunakan  tahun  lama sekolah sebagai alat ukurnya. Hendajany (2017) menggunakan data IFLS membuktikan untuk kasus  Indonesia  lebih  baik  menggunakan  ijazah  terakhir  yang  dimiliki  untuk  variabel pendidikannya dibandingkan dengan menggunakan tahun lama sekolah. Hal ini membuktikan untuk  di  Indonesia  penghargaan  atas pencapaian  dalam  tingkat  pendidikan  masih  dihargai lebih besar dibandingkan yang tidak menyelesaikan tingkat pendidikannya.
Pentingnya pendidikan juga dibuktikan mempengaruhi kesejahteraan non ekonomi individu, dimana tingkat pendidikan yang rendah berkaitan erat dengan kesehatan yang lebih buruk, peningkatan tingkat kejahatan, dan tingginya tingkat kematian dini (Blanden, 2020).
Hendajany (2016) untuk kasus Indonesia terutama Jawa Barat masih memiliki nilai return on education yang tinggi dibandingkan dengan provinsi lainnya. Hal ini membuat cukup menarik untuk diteliti. Oleh karenanya dengan menggunakan data SAKERNAS Jawa Barat tahun 2019 akan diteliti bagaimana kondisi nilai return on education untuk daerah Jawa Barat. Penelitian dikembangkan dengan melihat apakah ada perbedaan antara laki-laki dan perempuan. Selain itu  menambahkan  variable  kabupaten  kota  untuk  memperlihatkan  adanya  perbedaan  hasil Return to education antar daerah di bandingkan kota Bandung sebagai ibukota Jawa Barat.

## 2. METODE PENELITIAN
Penggunaan model Return to education untuk private return pada umumnya menggunakan persamaan  Mincer (Mincer,  1974). Variabel  pendidikan  dalam  persamaan  ini  awalnya menggunakan  indikator  tahun  lamanya  sekolah.  Adanya  pengaruh  ijazah  yang  dimiliki seseorang dalam model persamaan Mincer, muncullah istilah sheepskin effect. Hungerford & Solon (Hungerford  &  Solon,  1987) adalah  peneliti  pertama  yang  menggunakan  istilah sheepskin  effect.  Pada  model  sheepskin  effect  variabel  pendidikan  menggunakan  indikator sekolah  tertinggi  yang  diselesaikan.  Kasus  untuk  Indonesia  cenderung  lebih  baik menggunakan model dengan metode sheepskin effect (Hendajany, 2017).
Metode sheepskin  effect  konsisten  dengan  teori  modal  manusia,  dimana  individu  yang memperoleh  ijazah  pada  tingkat  pendidikan  tertentu  kemungkinkan  belajar  lebih  banyak dibandingkan dengan yang tidak menyelesaikan tingkat pendidikan. Shabbir (Shabbir, 1991) memberikan  metode  untuk  membuktikan  adanya return  yang  tidak  kontinu  pada  tahun penyelesaian pendidikan, seperti 6, 9, 12, dan 16 tahun.
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  model return  to  education  yang  variabel pendidikannya merupakan pendidikan dengan ijazah terakhir yang dimiliki, dengan bentuk:
𝑙𝑛𝑃𝐺𝐻 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑆𝐷 + 𝛽 2 𝑆𝑀𝑃 + 𝛽 3 𝑆𝑀𝐴 + 𝛽 4 𝐷𝐼𝑃 + 𝛽 5 𝑆𝑅 + 𝛽 6 𝑃𝑎𝑠𝑐𝑎 + 𝜹 𝑖 𝑿 𝒊 + 𝜸 𝒊 𝒁 𝒊 + 𝜺 𝒊 (1)
Dimana: 𝑙𝑛𝑃𝐺𝐻: log natural dari penghasilan per bulannya
Variabel  pendidikan:  set  variabel  pendidikan  dengan base  line  tidak  memiliki  ijazah  dan variabel yang terlibatnya adalah:  SD : sekolah dasar, 𝑆𝑀𝑃: sekolah menengah pertama, 𝑆𝑀𝐴: sekolah menengah atas, 𝐷𝐼𝑃: Diploma, 𝑆𝑅: Sarjana, 𝑃𝑎𝑠𝑐𝑎: Pascasarjana.
𝑿 𝒊 : Set variabel individu, terdiri dari: usia, status pernikahan, jenis kelamin, tempat tinggal, migran, usia dan usia kuadrat.
𝒁 𝒊 : Set  variabel  kontrol  kabupaten/kota,  terdiri  dari  27  kabupaten/kota  dengan  kota Bandung sebagai base line nya.
Model yang digunakan selain dianalisis dengan OLS ( Ordinary Least Square) juga dianalisis dengan  metode two  stage  dari  Heckman.  Metode  two  stage  ini  berusaha  mengurangi permasalahan endogenity dari variabel pendidikan .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  menggunakan  Sakernas  2019  bulan  Agustus  atau  Sakernas  di  kuartal  ketiga. Pengambilan kuartal ini berdasarkan jumlah responden yang disurvei cukup besar dari 200,000 rumah tangga di Indonesia.  Provinsi yang diambil hanya Provinsi Jawa Barat dengan jumlah responden 59,371. Pembatasan usia dengan mengambil usia pensiunan di atas 65 tahun maka yang  tereliminasi  sebanyak  4,669  responden,  atau  tersisa  54,702  responden.  Dari  jumlah responden tersebut, yang tidak melaporkan status pekerjaannya sebanyak 20,698 responden, sehingga yag tersisa tinggal 34,004 responden. Responden pria sebanyak 21,389 (62.9%) dan sisanya 12,615 (37.1%) responden adalah perempuan.
Jumlah  sampel  masing-masing  kabupaten  kota  di  Jawa  Barat  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Sampel  terbesar  dari  Kabupaten  Bogor  sekitar  5.37%,  sedangkan  terkecil  dari  Kota  Banjar sekitar 2,1%. Rata-rata sekitar 3.7% persentasi sampel kabupaten kota di Jawa Barat.
Status pekerjaan diperlihatkan dalam Tabel 2. Status terbesar adalah sebagai karyawan baik PNS maupun swasta sebanyak 43.15%. Persentase keduanya adalah usaha sendiri sebesar 33.16% yang terdiri atas usah sendiri tanpa bantuan atau dibantu pekerja tidak tetap. Status pekerjaan  terkecil  adalah  usaha  yang  dibantu  pekerja  tetap  atau  dikenal  dengan  istilah pengusaha hanya sekitar 3.66%.
Tabel 1. Jumlah dan Prosentase Sampel Para Pekerja Kabupaten Kota di Jawa Barat
No Kab/Kota Freq. % No Kab/Kota Freq. % 1 Bogor 1,826 5.37 15 Karawang 1,435 4.22 2 Sukabumi 1,275 3.75 16 Bekasi 1,635 4.81 3 Cianjur 1,336 3.93 17 Bandung Barat  1,315 3.87 4 Bandung 1,677 4.93 18 Pangandaran 1,017 2.99 5 Sumedang 1,469 4.32 19 K Bandung 1,115 3.28 6 Garut 1,299 3.82 20 K Bogor 858 2.52 7 Tasikmalaya 1,271 3.74 21 K Sukabumi 1,443 4.24 8 Ciamis 982 2.89 22 K Cirebon 814 2.39 9 Kuningan 1,423 4.18 23 K Bekasi 1,571 4.62 10 Majalengka 1,189 3.50 24 K Depok 1,546 4.55 11 Cirebon 1,075 3.16 25 K Cimahi 1,030 3.03 12 Indramayu 1,281 3.77 26 K Tasikmalaya  1,064 3.13 13 Subang 1,331 3.91 27 K Banjar 713 2.10 14 Purwakarta 1,014 2.98 Sub Total 15,556  45.75 Sub Total 18,448 54.25 Total 34,004  100.00 Sumber: SAKERNAS 2019 Tabel 2. Status Pekerjaan Para Pekerja Di Jawa Barat status pekerjaan Freq. Percent usaha sendiri 7,435 21.87 usaha dibantu tdk tetap 3,838 11.29 usaha dibantu 1,246 3.66 karyawan 14,673 43.15
Analisis Ketimpangan Pendidikan di Jawa Barat Dengan Model Imbal Jasa Pendidikan
pekerja bebas pertanian 1,578 4.64 pekerja bebas nonpertanian 2,552 7.50 pekerja keluarga tdk dibayar 2,682 7.89 Total 34,004  100.00

## Sumber: SAKERNAS 2019
Berdasarkan  pendidikan  tertinggi  yang  diraih  responden,  maka  frekuensi  dan  persentase responden diperlihatkan dalam Tabel 2. Indonesia telah menerapkan pendidikan dasar yang wajib  ditempuh  oleh  masyarakat  selama  9  tahun  sejak  tahun  1994.  Namun  dilapangan pekerjaan  masih  banyak  masyarakat  belum  menempuh  pendidikan  wajibnya.  Dari  Tabel  2 terlihat  pendidikan  yang  masih  dibawah  pendidikan  wajib  sekitar  41.95%.  Hal  ini memperlihatkan bahwa tenaga kerja di Jawa Barat yang memiliki pendidikan rendah masih cukup tinggi.
Tenaga  kerja  perempuan  dan  pria  tidak  jauh  berbeda  dari  jumlah  persentase  penyebaran pendidikan tertingginya. Hal yang menarik adalah persentase tenaga kerja perempuan yang memiliki pendidikan di atas SMA sekitar 13.28% sedangkan untuk pria hanya 10.26%. Hal ini memperlihatkan  perempuan  yang  memiliki  sekolah  lebih  tinggi  lebih  cenderung  terjun  ke lapangan pekerjaan.

## Tabel 3. Pendidikan Tertinggi Para Pekerja di Jawa Barat
Perempuan Pria All Highest Education Freq % Freq % Freq % No 1,540 12.21 2,272 10,62 3,812 11.21 ES 3,962 31.41 6,492 30,35 10,454 30.74 JHS 2,222 17.61 3,916 18,31 6,138 18.05 SHS 3,215 25.49 6,514 30,45 9,729 28.61 Diploma 443 3.51 469 2,19 912 2.68 Bach 1,128 8.94 1,520 7,11 2,648 7.79 Post 105 0.83 206 0,96 311 0.91 Total 12,615  100.00 21,389  100,00 34,004 100.00

## Sumber: SAKERNAS 2019
Tabel 4 menggambarkan hasil estimasi model sheepskin effect. Analisis dalam tabel tersebut dibagi untuk seluruh data, dan pemisahan antara laki-laki dan perempuan. Hasil estimasi pada tabel  memperlihatkan  bahwa  model  (1)  untuk  seluruh  data,  model  (2) untuk  laki-laki,  dan model (3) untuk perempuan. Nilai return membesar seiring meningkatnya tingkat pendidikan seseorang. Nilai return untuk perempuan relative lebih besar dibandingkan dengan nilai return untuk  laki-laki.  Hal  ini  memperlihatkan  perbedaan  antara  pemerataan  kualitas  pendidikan perempuan masih lebih rendah dari laki-laki. Hal ini sesuai dengan pernyataan (Silles, 2007) bahwa nilai return yang lebih rendah memperlihatkan kualitas pendidikan yang lebih merata.
Untuk data keseluruhan semua variable dalam model signifikan kecuali untuk variable dalam set  kabupaten  kota  terdapat  dua  kategori  yaitu  kota  bogor  dan  kota  cimahi  tidak  ada perbedaan  penghasilan  dibandingkan  dengan  kota  Bandung.  Hal  ini  membuktikan  bahwa penghasilan pekerja di Kota Bandung, Bogor dan Cimahi tidak terdapat perbedaan signifikan.
Karena  dalam  set  variable  kontrol  kabupaten  kota  sebagian  besar  signifikan,  maka kemungkinan  besaran return  to  education  antar  kabupaten  kota  juga  akan  mengalami
perbedaan. Tabel 5 memperlihatkan nilai return to education untuk setiap kabupaten kota. Hasil  ini  memperlihatkan  disebagian  besar  kabupaten return  to  education  untuk  tingkat sekolah  dasar  dan  menengah  pertama  masih  signifikan,  berbeda  dengan  di  kota  yang mayoritas signifikan  untuk  tingkat  pendidikan  di  atas  sekolah  menengah  atas,  kecuali kota Tasikmalaya dan Kota Banjar.
Tabel 4. Hasil Estimasi Return to education Perempuan dan Pria di Jawa Barat
(1) (2) (3) VARIABLES lnpgh lnpgh lnpgh ES 0.133*** 0.139*** 0.127*** (0.0135) (0.0169) (0.0225) JHS 0.258*** 0.248*** 0.277*** (0.0150) (0.0182) (0.0263) SHS 0.467*** 0.478*** 0.420*** (0.0146) (0.0174) (0.0268) DIP 0.812*** 0.743*** 0.872*** (0.0261) (0.0346) (0.0400) Bach 0.866*** 0.862*** 0.850*** (0.0211) (0.0257) (0.0358) Post 1.508*** 1.463*** 1.590*** (0.0468) (0.0577) (0.0787) married 0.0948*** 0.189*** -0.113*** (0.0134) (0.0154) (0.0252) men 0.302*** (0.00772) age 0.0204*** 0.0297*** 0.00995** (0.00226) (0.00275) (0.00390) age2 -0.000231*** -0.000358*** -7.70e-05* (2.63e-05) (3.20e-05) (4.58e-05) migrasi 0.0834*** 0.101*** 0.0446 (0.0180) (0.0214) (0.0322) bogor -0.0569** -0.0200 -0.119*** (0.0231) (0.0268) (0.0423) sukabumi -0.330*** -0.335*** -0.319*** (0.0252) (0.0292) (0.0460) cianjur -0.496*** -0.465*** -0.550*** (0.0249) (0.0294) (0.0448) bandung -0.145*** -0.137*** -0.151*** (0.0216) (0.0254) (0.0382) garut -0.548*** -0.479*** -0.657*** (0.0233) (0.0271) (0.0426) ciamis -0.655*** -0.563*** -0.796*** (0.0250) (0.0301) (0.0427) tasikmalaya -0.700*** -0.570*** -0.883*** (0.0277) (0.0355) (0.0436) kuningan -0.422*** -0.351*** -0.545*** (0.0271) (0.0316) (0.0488) cirebon -0.382*** -0.323*** -0.486*** (0.0244) (0.0289) (0.0431) majalengka -0.446*** -0.391*** -0.542***
(1) (2) (3) VARIABLES lnpgh lnpgh lnpgh (0.0253) (0.0302) (0.0437) indramayu -0.349*** -0.304*** -0.418*** (0.0242) (0.0304) (0.0395) sumedang -0.248*** -0.245*** -0.240*** (0.0256) (0.0309) (0.0443) subang -0.190*** -0.221*** -0.145*** (0.0246) (0.0297) (0.0413) purwakarta -0.121*** -0.0662** -0.207*** (0.0274) (0.0310) (0.0515) bekasi 0.236*** 0.278*** 0.152*** (0.0222) (0.0253) (0.0421) karawang 0.0267 0.0553* -0.0184 (0.0244) (0.0285) (0.0444) bandungbar -0.203*** -0.175*** -0.252*** (0.0245) (0.0283) (0.0455) kbogor 0.0411 0.0692** -0.0105 (0.0254) (0.0290) (0.0468) pangandaran -0.678*** -0.611*** -0.769*** (0.0254) (0.0311) (0.0425) ksukabumi -0.159*** -0.134*** -0.191*** (0.0272) (0.0316) (0.0493) kcirebon -0.283*** -0.285*** -0.282*** (0.0277) (0.0339) (0.0469) kdepok 0.202*** 0.263*** 0.0979** (0.0232) (0.0264) (0.0424) kbekasi 0.264*** 0.319*** 0.169*** (0.0229) (0.0269) (0.0406) kcimahi -0.0217 -0.0193 -0.0333 (0.0254) (0.0297) (0.0451) ktasikmalaya -0.460*** -0.376*** -0.581*** (0.0269) (0.0302) (0.0496) kbanjar -0.399*** -0.364*** -0.456*** (0.0303) (0.0370) (0.0517) Constant 13.60*** 13.64*** 14.00*** (0.0454) (0.0560) (0.0771) Observations 34,004 21,389 12,615 R-squared 0.331 0.333 0.291 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Tabel 5. Nilai Return to education Antar Kabupaten Kota di Jawa Barat Dep. Var lnpgh Ind Var SD SMP SMA Dip Sarjana Pasca Constant Bogor 0.242***  0.404***  0.688***  1.210***  1.073***  1.573*** 13.72*** (0.0575)  (0.0628)  (0.0572) (0.133) (0.0930) (0.134) (0.181) Sukabumi 0.0651 0.284***  0.415*** 0.250 0.353**  1.128*** 13.39*** (0.0576)  (0.0704)  (0.0794) (0.276) (0.161) (0.0650) (0.218) Cianjur 0.133**  0.324***  0.563***  0.511***  0.983***  1.839*** 13.06*** (0.0544)  (0.0734)  (0.0778) (0.178) (0.142) (0.351) (0.213)
Dep. Var lnpgh Ind Var SD SMP SMA Dip Sarjana Pasca Constant Bandung 0.143**  0.295***  0.539***  0.946***  0.832***  1.147*** 13.36*** (0.0594)  (0.0615)  (0.0609) (0.137) (0.0953) (0.226) (0.157) Garut 0.0979**  0.293***  0.314***  1.022***  0.476***  1.641*** 12.82*** (0.0478)  (0.0569)  (0.0584) (0.177) (0.128) (0.231) (0.183) Ciamis 0.235**  0.334***  0.511***  0.738***  0.837***  2.257*** 12.59*** (0.0980) (0.106) (0.109) (0.195) (0.184) (0.0953) (0.228) Tasikmalaya 0.299 0.406** 0.502**  1.059***  1.000***  2.304*** 12.37*** ‘(0.204) ‘(0.205) ‘(0.206) ‘(0.362) ‘(0.233) ‘(0.247) ‘(0.430) Kuningan 0.0868 0.144* 0.279***  0.695***  0.569***  1.373*** 13.05*** (0.0703)  (0.0840)  (0.0877) (0.231) (0.164) (0.265) (0.259) Cirebon 0.214***  0.282***  0.459***  1.003***  0.760***  1.534*** 13.16*** (0.0521)  (0.0613)  (0.0584) (0.133) (0.117) (0.112) (0.215) Majalengka 0.163**  0.368***  0.414***  0.911***  0.919***  1.333*** 13.00*** (0.0677)  (0.0852)  (0.0855) (0.194) (0.133) (0.408) (0.241) Indramayu 0.138***  0.190***  0.314*** 0.452 0.461***  1.543*** 13.35*** (0.0452)  (0.0563)  (0.0590) (0.322) (0.157) (0.455) (0.182) Sumedang -0.0176 0.115 0.310*** 0.176 0.582***  1.507*** 13.36*** (0.0766)  (0.0889)  (0.0902) (0.172) (0.135) (0.281) (0.244) Subang 0.0256 0.203***  0.367*** 0.402* 0.633***  1.215*** 13.64*** (0.0436)  (0.0567)  (0.0601) (0.224) (0.131) (0.237) (0.207) Purwakarta 0.113 0.319***  0.580***  0.925***  0.755***  1.225*** 13.49*** (0.0770)  (0.0827)  (0.0818) (0.213) (0.140) (0.338) (0.256) Bekasi 0.138**  0.267***  0.657***  0.848***  0.889***  1.267*** 13.78*** (0.0596)  (0.0656)  (0.0556)  (0.0955)  (0.0791) (0.152) (0.187) Karawang 0.160***  0.272***  0.670***  0.769***  0.849***  1.506*** 13.99*** (0.0479)  (0.0604)  (0.0555) (0.165) (0.109) (0.481) (0.210) Bandung Barat 0.139**  0.310***  0.513***  1.084***  0.685***  1.542*** 13.49*** (0.0659)  (0.0704)  (0.0722) (0.133) (0.136) (0.147) (0.197) Pangandaran -0.0335 0.0611 0.133 0.166 0.656***  2.329*** 12.76*** (0.0737)  (0.0823)  (0.0888) (0.261) (0.129) (0.219) (0.197) Bandung City 0.423**  0.567***  0.797***  1.144***  1.215***  1.883*** 13.27*** (0.176) (0.173) (0.171) (0.181) (0.175) (0.226) (0.240) Bogor City -0.00069 0.105 0.375***  0.918***  0.920***  1.397*** 13.95*** (0.0917)  (0.0899)  (0.0865) (0.105) (0.103) (0.185) (0.222) Sukabumi City 0.113 0.207 0.473***  0.802***  1.002***  1.902*** 13.57*** (0.129) (0.137) (0.129) (0.166) (0.141) (0.288) (0.262) Cirebon City 0.0318 0.126 0.350***  0.540***  0.793***  1.568*** 13.75*** (0.0942)  (0.0983)  (0.0868) (0.113) (0.110) (0.306) (0.231) Depok City -0.0760 0.0380 0.212**  0.620***  0.833***  1.339*** 14.30*** (0.0931)  (0.0897)  (0.0864)  (0.0977)  (0.0929) (0.145) (0.193) Bekasi City 0.0828 0.188* 0.554***  0.976***  1.091***  1.587*** 13.74*** (0.118) (0.113) (0.107) (0.122) (0.112) (0.165) (0.214) Cimahi City 0.00961 0.253**  0.471***  0.783***  0.945***  1.306*** 13.54*** (0.131) (0.126) (0.120) (0.142) (0.129) (0.198) (0.236) Tasikmalaya City 0.186* 0.295***  0.411***  0.698***  0.859***  1.798*** 12.89*** (0.101) (0.105) (0.108) (0.190) (0.139) (0.163) (0.282) Banjar City 0.146 0.0946 0.268**  0.834***  0.799***  1.383*** 13.45*** (0.111) (0.125) (0.123) (0.184) (0.173) (0.177) (0.296)
Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Model menggunakan variable kontrol status pernikahan, jenis kelamin, usia dan kuadrat usia yang menandakan pengalaman

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil return to education untuk kabupaten kota dapat disimpulkan masih adanya perbedaan  nilai return  to  education  di  Jawa  Barat.  Hal  ini  memperlihatkan  masih  belum meratanya  kualitas  pendidikan  di  Jawa  Barat  terutama  terdapat  ketimpangan  yang  besar antara  kabupaten  dan  kota.  Ketimpangan  ini  terlihat  dari  infrastruktur  pendidikan  yang berbeda antara kabupaten dan kota.
Perlu adanya regulasi dari pemerintah provinsi Jawa Barat agar memajukan infrastruktur di kabupaten dan tetap meningkatkan kualitas pendidikan di kota.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  didanai  oleh  Kemenristekdikti  tahun  2019.  Kami mengucapkan  terimakasih  kepada  DRTPM  Kemenristekdikti  yang  memberi  kesempatan kepada  peneliti  untuk  mendapatkan  hibah  dengan  kontrak  penelitian  7/E/KPT/2019; 2884/L4/PP/2019; 002/KP/LPPM USB YPKP/2019.

## DAFTAR RUJUKAN
Aprianoor,  P.,  &  Muktiali,  M.  (2015).  Kajian  Ketimpangan  Wilayah  di  Provinsi  Jawa Barat. Jurnal Teknik PWK, 4(4), 484 – 498.
Bils, M., & Klenow, P. J. (2000). Does schooling cause growth? American Economic Review, 90(5), 1160 – 1183. https://doi.org/10.1257/aer.90.5.1160
Blanden, J. (2020). Education and inequality. In The Economics of Education (pp. 119 – 131). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-815391-8.00010-0
Blundell, R., Dearden, L., Sianesi, B., & Blundell, © Richard. (2001). Estimating the returns to education: Models, methods and results. In Reports.
Card, D. (1999). Chapter 30 The causal effect of education on earnings. In Handbook of Labor Economics. https://doi.org/10.1016/S1573-4463(99)03011-4
Hendajany, N. (2017). Imbal Jasa Pendidikan: Kecenderungan Jangka Panjang dan Sheepskin Effect [Universitas Gadjah Mada].
http://etd.repository.ugm.ac.id/home/detail pencarian/128034.
Hendajany,  N.,  Widodo,  T.,  &  Sulistyaningrum,  E.  (2016).  Perkembangan  Tingkat Pengembalian Investasi Pendidikan Antar-Provinsi: Indonesia Family Life Survey 1993 – 2014. Jurnal  Ekonomi  Dan  Pembangunan  Indonesia,  17(1),  44 – 57. https://doi.org/10.21002/jepi.v17i1.647
Hungerford, T., & Solon, G. (1987). Sheepskin Effects in the Returns to Education. The Review of Economics and Statistics, 69(1), 175. https://doi.org/10.2307/1937919
Mincer, J. (1974). The Human Capital Earnings Function. Schooling, Experience, and Earnings.
Psacharopoulos,  G.  (1981).  Returns  to  Education:  An  Updated  International
Comparison. Comparative Education.
https://doi.org/10.1080/0305006810170308
Psacharopoulos, G. (1994). Returns to investment in education: A global update. World Development, 22(9), 1325 – 1343. https://doi.org/10.1016/0305-750X(94)90007- 8
Saputra, D. (2016). Analisis Pertumbuhan Ekonomi dan Tingkat Ketimpangan Antar Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat. Creative Research Journal, 2(1), 1 – 18. http://crjournal.jabarprov.go.id/index.php/crj/article/view/10/8
Schady, N. R. (2003). Convexity and Sheepskin Effects in the Human Capital Earnings Function:  Recent  Evidence  for  Filipino  Men. Oxford  Bulletin  of  Economics  and Statistics, 65(2), 171 – 196. https://doi.org/10.1111/1468-0084.00042
Schündeln, M., & Playforth, J. (2014). Private versus social returns to human capital: Education  and  economic  growth  in  India. European  Economic  Review. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2013.08.011
Shabbir,  T.  (1991).  Sheepskin  Effects  in  the  Returns  to  Education  in  a  Developing Country.
The Pakistan Development Review, 30(1), 1 – 19. https://doi.org/10.30541/v30i1pp.1-19
Silles,  M.  A.  (2007).  The  Returns  to  Education  for  the  United  Kingdom. Journal  of Applied Economics, 10(2), 391 – 413. https://doi.org/10.1080/15140326.2007.12040495
Tarsil,  P.  R.  (2017). Analisis  Ketimpangan  Pendapatan  Di  Provinsi  Jawa  Barat [Universitas Muhammadiyah Malang]. http://eprints.umm.ac.id/35460/