Jurnal Kependudukan Indonesia | Vol. 1 1 No. 1 Juni 201 6 | 15-2 8

## JURNAL KEPENDUDUKAN INDONESIA
p-ISSN : 1907-2902 (Print) e-ISSN : 2502-8537 (Online)

## PENGARUH PENDIDIKAN TERHADAP KETIMPANGAN PENDAPATAN TENAGA KERJA DI INDONESIA
( THE IMPACT OF EDUCATION ON INCOME INEQUALITY AMONG INDONESIAN WORKERS )
Ribut Nurul Tri Wahyuni dan Anugerah Karta Monika Jurusan Statistik, Sekolah Tinggi Ilmu Statistik, Jakarta Korespondensi penulis: rnurult@stis.ac.id

## Abstract
Education  is  an  important  factor  in  human  resource investment.  Education  is  also  expected  to  increase income  as  well  as  decrease  income  inequality among workers. This  paper  analyzes  returns  to  education  in Indonesia.  By  processing  the  National  Labor  Force Survey  data  from  six  regions  in  Indonesia  in  2013,  we suggest  a robust  stylised fact: returns  to  education  are higher  for  the  more  skilled  individuals (workers  who have  high  schooling).  In  other  words,  education  can reduce income inequality. Income inequality  occures because of over-education, ability – schooling interactions  and  school  quality  or  different  fields  of study. Based on gender, returns to education for men is lower  than for women.  Education  can  reduce  gender based income gap. Therefore, government can increase investment  in  education  sector  to  reduce income inequality, including gender based income gap.
Keywords : Education, Wage Inequality, Gender, Worker

## Abstrak
Pendidikan  merupakan  faktor  penting  dalam  investasi sumber daya manusia. Pendidikan juga diharapkan dapat meningkatkan pendapatan serta menurunkan ketimpangan  pendapatan  tenaga  kerja.  Tulisan  ini bertujuan  menganalisis  pengaruh  pendidikan  terhadap ketimpangan pendapatan tenaga kerja di Indonesia. Hasil pengolahan  data  Sakernas  tahun  2013  di  Indonesia menunjukkan  bukti  kuat  bahwa  pengaruh  pendidikan terhadap pendapatan lebih tinggi untuk tenaga kerja yang lebih  terampil  (tenaga  kerja  dengan  pendidikan  tinggi). Dengan  kata  lain,  pendidikan  bisa  mengurangi ketimpangan  pendapatan.  Ketimpangan  pendapatan terjadi  karena  adanya over-education ,  interaksi  antara kemampuan  dan  pendidikan,  serta  perbedaan  kualitas sekolah  atau  jurusan  (bidang  studi)  antar  wilayah.  Jika analisis  dilakukan  menurut  gender,  ternyata  pengaruh pendidikan  terhadap  pendapatan  laki-laki  lebih  rendah dibandingkan perempuan.  Pendidikan  bisa  mengurangi ketimpangan  pendapatan  antar  gender.  Oleh  karena  itu, pemerintah  bisa  meningkatkan  investasi  di bidang pendidikan  untuk  mengurangi  ketimpangan  pendapatan, termasuk ketimpangan pendapatan antar gender.
Kata  Kunci : Pendidikan,  Ketimpangan  Pendapatan,
Gender, Tenaga Kerja
makroekonominya.  Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia memiliki  tren  yang  menurun  selama  periode  tersebut. Pada  tahun  2010,  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia mencapai  6,38  persen  dan  pada  tahun  2014  turun menjadi  5,02  persen.  Penurunan  ini  terjadi  karena pengetatan  kebijakan  moneter  di  Amerika  Serikat, penyesuaian terhadap kebijakan perdagangan, ketidakpastian fiskal, serta tekanan dalam negeri karena kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM), listrik, dan gas.
Pada  umumnya,  perekonomian  Indonesia  mampu mencapai  tingkat  pertumbuhan  yang  jauh  lebih  tinggi dibandingkan  tingkat  penciptaan  lapangan  kerja. Tingkat  pertumbuhan Produk  Domestik  Bruto  (PDB) rata-rata  mencapai  5-6  persen  per  tahun,  sementara tingkat  pertumbuhan  tenaga  kerja  terus  menurun. Bahkan pertumbuhan tenaga kerja pada tahun 2013 dan 2014 tidak  mencapai 2  persen. Kondisi ini  merupakan sinyal bahwa pertumbuhan ekonomi di Indonesia lebih didominasi  oleh  sektor  yang  padat  modal.  Selain  itu, ketimpangan pendapatan di Indonesia juga meningkat. Indeks gini mencapai puncaknya pada tahun 2011 dan 2012,  yaitu  sebesar  0,41.  Meskipun  rumah  tangga miskin  memiliki  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja (TPAK) yang lebih tinggi dibandingkan dengan rumah tangga  yang  lebih  makmur,  ternyata  tingkat  angkatan kerja  saat  ini  tidak  memadai  untuk  mengurangi ketimpangan pendapatan.
Data TPAK rumah tangga miskin (desil 1) sampai rumah tangga  kaya  (desil  10) di  Indonesia  pada  tahun  2002- 2011 menunjukkan tren yang menurun (Gambar 1).

## Sumber: ILO (2013)

## Gambar 1. TPAK  di  Indonesia  Berdasarkan  Desil
Pengeluaran  Rumah  Tangga  pada  Tahun 2002-2011 (Persen)
TPAK  rumah  tangga  miskin  lebih  tinggi dibanding rumah  tangga  kaya karena  kurangnya  pilihan  untuk memperoleh  pendapatan  dari  sumber  alternatif  untuk mendukung  hidup  mereka.  Sayangnya,  peluang  pasar kerja  yang  dapat  diakses  oleh  rumah  tangga  miskin kurang  memenuhi  standar  kebutuhan  hidup  layak. Pekerjaan  tersebut  kemungkinan  tidak  tetap,  di  bawah pendapatan minimum, dan kurang memiliki
perlindungan terhadap tenaga kerja.
Selama ini, rumah tangga miskin selalu identik dengan pendidikan rendah. Berdasarkan data BPS tahun 2014, persentase  kepala  rumah  tangga  miskin  yang pendidikannya  memenuhi  wajib  belajar  9  tahun atau pada  jenjang  SMP hanya  sebesar  8,79  persen  dan persentase  kepala  rumah  tangga  tidak  miskin  sudah mencapai  32,83  persen (BPS,  2014b).  Jika  dilihat berdasarkan upah atau gaji atau pendapatan bersih yang diterima tenaga  kerja  per  bulan,  tenaga  kerja  lulusan perguruan  tinggi  diperkirakan  memiliki  pendapatan rata-rata  tertinggi,  yaitu  3,6 juta  rupiah  pada Februari 2016.  Sebaliknya,  tenaga  kerja  yang  tidak  sekolah, belum  tamat  SD,  dan  tamat  SD  memiliki  pendapatan rata-rata  terendah,  yaitu  kurang  dari  1,3 juta  rupiah. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tenaga kerja dengan pendidikan tinggi akan mendapatkan pendapatan  yang  tinggi.  Sebaliknya,  tenaga  kerja dengan pendidikan rendah akan mendapatkan pendapatan  yang  rendah.  Selain  pendapatan  rata-rata yang  rendah,  tenaga  kerja  dengan  tingkat  pendidikan rendah juga menghadapi situasi yang lebih sulit karena pertumbuhan  pendapatannya  relatif  lebih  lambat (stagnan) dibandingkan dengan pertumbuhan pendapatan tenaga kerja yang memiliki pendidikan lebih tinggi  (ILO,  2013).  Hal  ini  sangat  memprihatinkan karena secara tidak langsung dapat disimpulkan bahwa mayoritas pertumbuhan pendapatan dialami oleh tenaga kerja  berpendidikan  tinggi.  Kondisi  tersebut  pada akhirnya bisa berdampak pada meningkatnya ketimpangan pendapatan.
Data  di  atas  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya (Martins dan Pereira, 2004) yang menyimpulkan bahwa pendidikan memiliki  dampak  yang  positif  terhadap ketimpangan  pendapatan.  Sullivan  dan  Smeeding (1997) juga menyatakan bahwa perbedaan ketimpangan pendapatan  di  negara-negara  maju  lebih  banyak dipengaruhi oleh tingkat pendidikan tenaga kerja.
Selain memiliki  dampak yang  positif  terhadap ketimpangan  pendapatan,  pendidikan  juga  bisa mengurangi  ketimpangan  pendapatan  antara  tenaga kerja laki-laki dan perempuan (Miki dan Yuval, 2011). Selama  periode  2006-2014,  rasio  kesempatan  kerja perempuan terhadap penduduk usia kerja perempuan di Indonesia  menunjukkan  tren  yang  meningkat.  Pada tahun 2006, rasionya sebesar 41,7 persen dan pada tahun 2014  meningkat  menjadi  47  persen  (ILO,  2015). Kondisi  ini  mengindikasikan  bahwa  selama  periode tersebut  semakin  banyak  perempuan  yang  masuk  ke pasar  tenaga  kerja.  Meskipun  demikian,  ketimpangan pendapatan  antar  gender  selalu  terjadi  di  pasar  tenaga kerja (Rau dan Wazienski dalam Miki dan Yuval, 2011),
Pengaruh Pendidikan Terhadap Ketimpangan …| Ribut Nurul Tri Wahyuni dan Anugerah Karta Monika
tidak  terkecuali  di  Indonesia.  Menurut  data  BPS, persentase tenaga kerja perempuan yang berpendapatan rendah, selalu lebih tinggi dibanding tenaga kerja laki- laki.  Pada  tahun  2011,  34,85  persen  tenaga  kerja perempuan berpendapatan rendah dan pada tahun 2014 proporsi  tersebut turun  menjadi  32,35  persen. Sedangkan  pada  tenaga  kerja  laki-laki,  persentasenya selama periode yang sama hanya sebesar 27,32 persen (2011) dan 30,39 persen (2014).
Berdasarkan  temuan  Martins  dan  Pereira  (2004), Sullivan  dan  Smeeding  (1997), serta  Miki  dan  Yuval (2011), maka tulisan  ini  menganalisis  pengaruh pendidikan  terhadap  ketimpangan  pendapatan  serta pengaruh pendidikan terhadap ketimpangan pendapatan antar gender di Indonesia.
Pengaruh pendidikan terhadap ketimpangan pendapatan telah banyak dianalisis dalam literatur ekonomi tenaga kerja.  Analisis  tersebut  terkait  dengan  pengembalian ( pay-off )  biaya  sekolah  yang  telah  dikeluarkan  dengan pendapatan  yang  diterima.  Dalam  hal  ini,  pendidikan yang  dicapai  seseorang  bisa  menentukan  pendapatan yang  diterimanya.  Oleh  karena  itu,  studi  mengenai pendidikan  dan  pendapatan  merupakan  informasi penting  bagi  pengambil  kebijakan,  baik  pemerintah maupun  swasta,  untuk  menentukan  berapa  banyak investasi yang diperlukan pada sektor ini (Card, 1999).
Salah  satu  isu  terkait  pengaruh  pendidikan  terhadap pendapatan adalah ketimpangan pendapatan. Pada awal 1980-an,  ketimpangan  pendapatan  di  negara-negara Barat  mengalami  peningkatan  karena  pengaruh globalisasi. Para pembuat kebijakan berpendapat bahwa sekolah  merupakan  alat  terbaik  untuk  mengurangi ketimpangan  pendapatan.  Hal  tersebut  sejalan  dengan pendapat  Ashenfelter  dan  Rouse  (2000).  Mereka menyatakan  bahwa  sekolah  adalah  tempat  yang menjanjikan  untuk  meningkatkan skill dan  pendapatan individu. Oleh karena itu, kebijakan terkait pendidikan memiliki potensi untuk mengurangi atau meningkatkan ketimpangan pendapatan.
Martins dan Pereira (2004) melakukan penelitian di 16 negara  pada  pertengahan  1990-an  dan  menemukan bahwa pengaruh pendidikan terhadap pendapatan pada tenaga  kerja  laki-laki  berbeda  menurut  distribusi pendapatan yang diterima. Selain itu, penelitian tersebut juga membuktikan bahwa pendidikan berdampak positif dan signifikan terhadap ketimpangan pendapatan dalam level ( within-levels wage inequality ). Ini kemungkinan terjadi  karena  pengaruh over-education, interaksi pendidikan  dan  kemampuan,  kualitas  sekolah  atau perbedaan disiplin ilmu di 16 negara tersebut. Sullivan dan  Smeeding  (1997)  juga  menyatakan  bahwa perbedaan  ketimpangan  pendapatan  di  negara-negara
maju lebih banyak dipengaruhi oleh tingkat pendidikan tenaga kerja.
Ketimpangan  pendapatan  juga  terjadi  antar  gender. Menurut  Valian  dalam  Miki  dan  Yuval  (2011), perempuan  akan  lebih  mudah  masuk  ke  lapangan pekerjaan  yang  mayoritas  membutuhkan  tenaga  kerja perempuan  dengan  pendapatan  rendah.  Sebaliknya perempuan  akan  lebih  sulit  masuk  ke  lapangan pekerjaan  yang  mayoritas  membutuhkan  tenaga  kerja laki-laki.  Pendapatan  yang  diperoleh  akan  lebih  besar dibandingkan  pekerjaan  yang  didominasi  perempuan, tetapi  pendapatannya  lebih  rendah  dibanding  laki-laki dengan pekerjaan yang sama. Inilah yang mengakibatkan  terjadinya  ketimpangan  pendapatan antar gender. Penelitian sebelumnya juga membuktikan bahwa  pendidikan  bisa  mengurangi  ketimpangan pendapatan antar gender. Perempuan dengan pendidikan yang  lebih  tinggi  bisa  lebih  bersaing  di  pasar  tenaga kerja dibanding perempuan berpendidikan rendah untuk lapangan  pekerjaan  yang  sama  dengan  laki-laki  (Miki dan Yuval, 2011).
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  tulisan  ini akan  menganalisis  persoalan  yang  sama  di  Indonesia, yaitu pengaruh tingkat pendidikan terhadap ketimpangan  pendapatan.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  bersumber  dari  data cross  section ,  yaitu data Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas) tahun 2013. Observasi mencakup tenaga kerja yang menerima pendapatan  dengan  jam  kerja  minimal  35  jam  per minggu.
Analisis  dibagi  menjadi  enam  wilayah,  yaitu:  1) Sumatra; 2) Jawa; 3) Kalimantan; 4) Sulawesi; serta 5) Bali, Nusa Tenggara Barat (NTB), dan Nusa Tenggara Timur (NTT), Sulawesi, Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat. Pembagian wilayah dilakukan karena data  pendidikan  dan  pendapatan  yang  diterima  di Indonesia sangat bervariasi. Provinsi dalam satu pulau atau satu wilayah umumnya memiliki karakteristik yang sama.  Misalnya,  tenaga  kerja  berpendidikan  Sekolah Dasar  (SD)  di  Jawa Tengah  dan  Jawa Timur  biasanya menerima  pendapatan  yang  sama.  Sedangkan  dengan pendidikan yang sama, pendapatan yang diterima tenaga kerja di Papua akan cenderung lebih tinggi. Berdasarkan data  BPS  tahun  2016,  rata-rata  upah  buruh  atau karyawan  atau pegawai  yang  diterima  tenaga  kerja  di Indonesia  adalah  2,2  juta  rupiah  (Sumatra);  2,3  juta rupiah (Jawa dan Sulawesi); 2,1 juta rupiah (Bali, NTB, dan  NTT);  2,5  juta  rupiah  (Kalimantan);  dan  2,7  juta rupiah (Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat). Perbedaan upah antar provinsi berkaitan dengan adanya kebijakan  upah  minimum  regional  (UMR). Metode analisis  yang  digunakan  untuk  menjawab  tujuan penelitian  ini  didasarkan  pada  analisis deskriptif
maupun  inferensial  dengan  menggunakan  regresi kuantil.

## REGRESI KUANTIL
Regresi  kuantil  biasanya  terkait  dengan  mengurutkan observasi  sampel  dan  bisa  diselesaikan  dengan menggunakan  masalah  optimisasi.  Pada  metode Ordinary  Least  Square (OLS),  digunakan  rata-rata sampel ( mean μ ) sebagai solusi dengan meminimumkan jumlah kuadrat residual. Jika diketahui random sampel { y 1 , y 2 ,… … .., y } maka solusinya adalah:

## (1)
Sedangkan pada regresi median, digunakan median ( γ ) sebagai  solusi  dengan  meminimumkan jumlah  absolut residual:

## (2)
Karena  simestris,  maka  jumlah  absolut  residual  harus sama antara jumlah residual positif dan negatif, sehingga menjamin jumlah observasi di bawah dan di atas median sama.  Nilai  absolut  yang  simetris  hanya  terletak  di median.  Oleh  karena  itu,  pada  kuantil  lainnya  (selain median) kemungkinan dengan  meminimumkan jumlah asimetris  tertimbang  dari  absolut  residual,  yaitu memberikan bobot yang berbeda untuk residual positif dan  negatif  yang  nantinya  akan  menghasilkan  kuantil (Koenker dan Hallock, 2001). θ diambil dari cumulative distribution  function (CDF)  random  variabel  Y  yang bernilai  antara  0  dan  1.  Sedangkan  kuantil θ dari distribusi  random  variabel  Y  dilambangkan dimana:
(3)
adalah  fungsi  invers  dari  CDF,  inf  adalah  y terkecil yang memenuhi
.
Untuk  mengestimasi  parameter  dari  regresi  kuantil, maka  digunakan  metode  pemrograman  linier  yang dirumuskan oleh Koenker dan Bassett (1978). Solusinya adalah:
(4) jika atau dan jika atau . Atau dimana
(5) untuk yang underprediction dan untuk yang overprediction .
yaitu  kuantil bersyarat ke- θ dari y given x .
Regresi kuantil memiliki beberapa kelebihan. Pertama, regresi kuantil tidak perlu mengikuti distribusi peluang tertentu, misalnya distribusi normal atau Poisson. Oleh karena  itu,  regresi  kuantil  sangat  sesuai  untuk menganalisis  data  yang  memiliki strong  skewness . Kedua,  regresi  kuantil robust tehadap outlier . Dibandingkan dengan mean dan median, regresi kuantil kurang sensitif terhadap outlier . Ketiga, regresi kuantil mengestimasi  parameter  pada  beberapa  bagian  yang berbeda  dari  distribusi  variabel  dependen dan menyediakan gambaran yang lengkap tentang efek dari variabel prediktor (Liu et. al., 2013).
Untuk melihat pengaruh pendidikan terhadap ketimpangan pendapatan tenaga kerja, digunakan model persamaan 6.  Persamaan  dalam  penelitian  ini  diambil dari model penelitian Martins dan Pereira (2004), yaitu:
(6)
i = 1,2,……, n ( n menunjukkan jumlah observasi pada tahun  2013),    =  0,1;  0,2; …..  ;  0,9 menggambarkan kuantil, y menunjukkan pendapatan tenaga kerja per jam (rupiah), educ adalah  pendidikan  atau  lama  sekolah (tahun),  sedangkan exp berkaitan  dengan  pengalaman (tahun). Pendapatan tenaga kerja per jam    merupakan rasio antara total pendapatan atau gaji atau upah bersih yang diterima tenaga kerja selama sebulan yang lalu dari pekerjaan  utama  baik  berupa  uang  maupun  barang dengan total jam kerja.
Pengaruh Pendidikan Terhadap Ketimpangan …| Ribut Nurul Tri Wahyuni dan Anugerah Karta Monika
Mincer (1974) menemukan formula bahwa pengalaman bisa dihitung dengan menggunakan rumus exp = umur – lama  sekolah - 6 .  Sedangkan  Buchinsky  (1998) menggunakan  rumus min  (umur – lama  sekolah – 6, umur – 18) untuk menghitung pengalaman. merupakan pengaruh pendidikan terhadap pendapatan (Buchinsky, 1994). menggambarkan pay-off dari  pendidikan (Martins  dan  Pereira,  2004).  Agar  lebih  informatif, estimasi  dengan  menggunakan  regresi  kuantil  dibatasi menjadi 9 persamaan kuantil: 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; dan 0,9. Observasi dalam penelitian ini hanya mencakup tenaga kerja yang menerima pendapatan atau gaji atau upah bersih dengan jam kerja minimal 35 jam per minggu (Martins dan Pereira, 2004).
Untuk melihat pengaruh pendidikan terhadap ketimpangan  pendapatan  tenaga  kerja  antar  gender, digunakan model persamaan 7. Persamaan diambil dari model  persamaan  6  dan  menambahkan  2  variabel  dari penelitian Miki dan Yuval (2011), yaitu: dummy gender atau sex (0 untuk perempuan dan 1 untuk laki-laki) serta interaksi antara pendidikan dan gender ( educ x sex ).
(7)

## INDIKATOR  PENDIDIKAN  DAN  TENAGA KERJA DI INDONESIA
Dalam  kehidupan  bermasyarakat,  gender  masih  sering digunakan sebagai salah satu variabel pembagian kerja. Laki-laki memiliki  kewajiban  mencari  nafkah  dan bekerja,  sedangkan  perempuan  memiliki  kewajiban mengurus  rumah  tangga.  Selain itu, laki-laki  dianggap memiliki fisik yang kuat sehingga peluang mendapatkan kesempatan kerja lebih tinggi dibandingkan perempuan. Namun  disisi  lain,  banyak  juga  jenis  pekerjaan  yang mensyaratkan  dilakukan  oleh  perempuan  karena  lebih memerlukan ketelatenan dan ketelitian (BPS, 2014a).

## Tabel 1.
TPAK di Indonesia Tahun 2014-2016 (Persen) TPAK Feb. 2014 Agt. 2014 Feb. 2015 Agt. 2015 Feb. 2016 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Lk 85,04 83,05 84,58 82,71 83,46 Pr 53,37 50,22 54,48 48,87 52,71 Lk + Pr 69,17 66,60 69,50 65,76 68,06 Sumber: BPS (2015, 2016a)
Perbedaan  kesempatan  kerja  akan  berdampak  pada partisipasi tenaga kerja yang tercermin dari angka TPAK. TPAK menggambarkan persentase penduduk usia kerja (penduduk  usia  15  tahun  keatas)  yang  berpartisipasi
aktif di pasar tenaga kerja. Pada Februari 2014-Februari 2016,  angka TPAK  di  Indonesia  sekitar  65-70  persen. Berdasarkan gender, TPAK perempuan hanya sekitar 50 persen,  sedangkan  TPAK  laki-laki  sudah  mencapai sekitar  80  persen  (Tabel  1).  Angka  TPAK  ini menunjukkan adanya ketimpangan antara laki-laki dan perempuan  dalam  aspek  ketenagakerjaan.  Terlihat bahwa  persentase  perempuan  yang  bekerja  masih jauh lebih sedikit dibandingkan laki-laki. Pada Februari 2016, proporsi perempuan yang bekerja sebesar 52,71 persen. Sedangkan  proporsi  laki-laki  yang  bekerja  mencapai 83,46 persen (BPS, 2016a).
Stagnasi TPAK perempuan juga dapat dilihat dari aspek ekonomi  dan  sosial  budaya.  Menurut  Oey  dalam Vibriyanti  (2013), TPAK  perempuan  berbanding  lurus dengan  kemiskinan.  Menurunnya  TPAK  perempuan mengindikasikan  mulai  membaiknya  perekonomian keluarga. Perempuan tidak perlu masuk ke pasar tenaga kerja  karena  tingginya  pendapatan  yang  diterima  oleh laki-laki sebagai kepala keluarga, sehingga cukup untuk memenuhi  kebutuhan  rumah  tangga.  Selain  itu, meningkatnya pendidikan perempuan juga berpengaruh terhadap  pergeseran  nilai  terkait  peran  perempuan. Perempuan  lebih  memilih  untuk  menjadi  ibu  rumah tangga  sehingga  menghambat  masuknya  mereka  ke pasar  tenaga  kerja.  Berdasarkan  data  BPS,  pada  tahun 2014 37,32 persen perempuan mengurus rumah tangga dan 47,08 persen perempuan bekerja.
Rasio  penduduk  bekerja  terhadap  jumlah  penduduk ( Employment  to  Population  Ratio atau  EPR)  dapat digunakan  untuk  melihat  partisipasi  usia  muda  (15-24 tahun)  dalam  pasar  tenaga  kerja.  Pada  Februari  2016, EPR usia  muda  hanya  sebesar  39,32  (BPS,  2016a). Artinya,  dari  100  orang  penduduk  usia  15-24  tahun, terdapat  sekitar  39  orang  yang  bekerja  pada  Februari 2016.  Ini  kemungkinan  karena  semakin  tingginya partisipasi usia muda di bidang pendidikan dan pelatihan.
Pada tahun 2014, rata-rata lama sekolah laki-laki sebesar 8,24 tahun atau setara dengan kelas 2 SMP, lebih tinggi dibanding rata-rata lama sekolah perempuan yang hanya mencapai  7,23  tahun  atau  setara  dengan  kelas  1  SMP. Namun  demikian,  selama  periode  2010-2014  rata-rata lama  sekolah  laki-laki  dan  perempuan  cenderung meningkat  (Gambar  2).  Perbedaan  rata-rata  lama sekolah  antara  laki-laki  dan  perempuan  cenderung mengecil, meskipun tidak terlalu signifikan. Hal ini bisa menjadi  masukan  bagi pemerintah  untuk  lebih mengupayakan  peningkatan  pembangunan  pendidikan, khususnya bagi perempuan agar ketimpangan pendidikan antar gender bisa semakin berkurang.

## Sumber: BPS (2014a)
Gambar 2. Rata-rata Lama Sekolah Penduduk Indonesia Berdasarkan Gender pada Tahun 2010-2014 (Tahun)
Meskipun  rata-rata  lama  sekolah  perempuan  lebih rendah  dari  laki-laki,  pada  tahun  2014  angka  Harapan Lama  Sekolah  (HLS)  perempuan  relatif  sama  dengan laki-laki.  Angka  HLS  tersebut  menunjukkan  adanya kesetaraan  gender  dimana  laki-laki  dan perempuan memiliki peluang yang sama untuk melanjutkan sekolah selama 12 tahun ke depan (Gambar 3).

## Sumber: BPS (2014a)

## Gambar 3. Harapan Lama Sekolah (HLS) Penduduk Indonesia Berdasarkan Gender pada Tahun
2010-2014 (Tahun)
Perbedaan  pendapatan  yang  diterima  tenaga  kerja  di negara Association  of  Southeast  Asian  Nations (ASEAN)  tentunya  bisa  memengaruhi  produktivitas tenaga  kerja.  Pada  tahun  2013,  rata-rata  pendapatan yang diterima tenaga kerja Indonesia adalah 174 dollar per bulan,  lebih  rendah  dari  Vietnam  (181  dollar), Filipina  (206  dollar),  Thailand  (357  dollar),  Malaysia (609  dollar),  dan  Singapura  (3.547  dollar).  Di  banyak negara,  pekerjaan  dengan  pendapatan  rendah  biasanya digunakan  sebagai  batu  loncatan  untuk  memperoleh pekerjaan dengan pendapatan yang lebih tinggi. Namun di  Indonesia,  pekerjaan  dengan  pendapatan  rendah merupakan  hal  yang  normal  dan  bukan  batu  loncatan. Pekerjaan dengan pendapatan rendah bisa
mengakibatkan keterampilan tenaga kerja menurun dan pengusaha menganggap  tenaga  kerja  memiliki produktivitas  yang  rendah,  sehingga  mengurangi kemungkinan  tenaga  kerja  memperoleh  pekerjaan dengan  pendapatan  yang  lebih  tinggi.  Selain  itu, peraturan  upah  minimum  juga  belum  sepenuhnya diterapkan  di  Indonesia.  Pada  Februari  2016,  48,55 persen tenaga kerja tetap di Indonesia memperoleh upah di bawah Upah Minimum Provinsi (UMP) (Gambar 4).

## Sumber: BPS (2016b)
Gambar 4. Persentase Buruh/Karyawan/Pegawai Berdasarkan Upah/Gaji Bersih per Bulan yang Dibawah dan Diatas Upah Minimum Provinsi (UMP) pada Februari 2012- Februari 2016
Berdasarkan gender, rata-rata pendapatan yang diterima laki-laki selalu lebih tinggi dari perempuan. Selama lima tahun  terakhir,  ketimpangan  pendapatan  relatif  tidak mengalami  perubahan,  yaitu  sekitar  0,8  (BPS,  2014a). Pada  Februari  2016,  rata-rata  upah  atau  gaji  atau pendapatan bersih per bulan yang diterima tenaga kerja laki-laki  adalah  sebesar  2,111  juta  rupiah,  sedangkan perempuan  hanya  sebesar  1,685  juta  rupiah. Dibandingkan dengan total tenaga kerja masing-masing gender, ternyata persentase tenaga kerja laki-laki dengan pendidikan tertinggi SMA keatas lebih rendah dibanding perempuan, yaitu laki-laki 51,06 persen dan perempuan 58,15 persen. Ini mengindikasikan bahwa tenaga kerja perempuan lebih unggul dalam pendidikan. Namun jika dikaitkan  dengan  pendapatan  yang  diterima,  saat pendidikan  tertinggi  yang  ditamatkan  sama,  rata-rata pendapatan  tenaga  kerja  laki-laki  selalu  lebih  tinggi dibanding perempuan (Tabel 2).
40.76 35.06 48.12 36.22 47.81 45.88 51.71 47.15 48.55 59.24 64.9451.88 63.7852.19 54.12 48.29 52.85 51.45
Feb. 12 Agt. 12 Feb. 13 Agt. 13 Feb. 14 Agt. 14 Feb. 15 Agt. 15 Feb. 16 Dibawah UMP Diatas UMP

## Berdasarkan Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan pada Februari 2016
Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan Persentase Upah/Gaji/Pendapatan Bersih (Rupiah) Ketimpangan Pendapatan Lk Pr Lk + Pr Lk Pr Lk + Pr (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Tidak/Belum Pernah Sekolah 0,81 2,42 1,34 938.018 644.484 762.276 0,69 Tidak/Belum Tamat SD 7,68 8,54 7,96 1.295.984 725.932 1.092.595 0,56 SD 22,30 17,75 20,79 1.442.381 909.974 1.291.150 0,63 SMP 18,15 13,14 16,49 1.624.507 1.173.390 1.504.890 0,72 SMA 21,52 17,83 20,29 2.208.109 1.682.866 2.054.534 0,76 SMK 15,23 11,67 14,04 2.134.254 1.713.501 2.017.923 0,80 Diploma I/III/III 2,59 7,32 4,16 3.478.968 2.240.846 2.754.185 0,64 Universitas 11,73 21,32 14,92 4.236.423 2.947.318 3.623.725 0,70 Jumlah 100,00 100,00 100,00 2.110.702 1.685.895 1.969.385 0,80 Sumber: BPS (2016b) PENGARUH PENDIDIKAN TERHADAP KETIMPANGAN PENDAPATAN TENAGA KERJA
Berdasarkan model sebagaimana dikemukakan sebelumnya,  Tabel 3 menunjukkan  statistik  deskriptif dari  data  di  setiap  wilayah.  Jumlah  observasi  paling banyak  di  Sumatra  (31,7  persen)  dan  Jawa  (25,65 persen).  Tingkat  pendidikan  tenaga  kerja  di  Indonesia dilihat  dari  rata-rata  ( mean )  sudah  mencapai  jenjang tingkat  SMP  sederajat  atau  sudah  memenuhi  wajib belajar 9 tahun. Sedangkan dilihat dari rata-rata ( mean ) pengalaman,  baik  dengan  formula  Mincer  maupun Buchinsky, memiliki nilai yang hampir sama di semua wilayah.  Nilai  formula  Mincer  berkisar  21,94  sampai dengan  23,71  tahun.  Sedangkan  nilai  formula Buchinsky  berkisar  19,10 sampai  dengan  20,09  tahun. Semakin  tinggi  rata-rata  lama  sekolah,  maka  semakin rendah pengalaman.
Tabel 3 juga menggambarkan rata-rata ( mean ), desil ke- 1, desil ke-5, dan desil ke-9 dari data pendapatan yang diterima. Tenaga kerja di Bali, NTB, dan NTT memiliki rata-rata  ( mean )  pendapatan  paling  rendah  (8.457,19 rupiah  per  jam).  Sedangkan  tenaga  kerja  di  Maluku, Maluku  Utara,  Papua,  dan  Papua  Barat  memiliki  rata- rata ( mean ) pendapatan paling tinggi (12.093,48 rupiah per jam). Rasio antara pendapatan yang diterima tenaga kerja  pada  desil  yang  berbeda  bisa  digunakan  sebagai ukuran  ketimpangan pendapatan.  Rasio  pendapatan pada desil ke-9 dibanding desil ke-1 berkisar 6 sampai dengan 9,62. Ini menunjukkan bahwa pendapatan yang diterima tenaga kerja di Indonesia sangat bervariasi dan memiliki  rentang  yang  besar.  Ketimpangan  terendah berada di Kalimantan dan ketimpangan tertinggi di Bali, NTB,  dan  NTT.  Pada  desil  ke-1,  tenaga  kerja  di Kalimantan  hanya  menerima  pendapatan  sebesar 3.571,43  rupiah  per  jam.  Sedangkan  pada  desil  ke-9, tenaga kerja di wilayah tersebut menerima pendapatan sebesar 21.428,57 rupiah per jam.

## Tabel 3. Statistik Deskriptif dan Ukuran Ketimpangan
Sumber: Sakernas 2013, diolah
Berdasarkan  statistik  deskriptif  di  atas,  maka  perlu
dibuktikan  apakah  pendidikan  berpengaruh  secara
Wilayah Jumlah Obs. (Orang) Mean Educ. (Tahun) Mean Exp. (Tahun) Pendapatan Rasio Pendapatan Mincer Bhucinsky Mean (Rp) Desil ke-1 Desil ke-5 Desil ke-9 9/1 9/5 5/1 (1) (2) (3) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) Jawa 23.450 8,81 23,71 20,09 8.848,33 2.380,95 5.952,38 17.857,14 7,50 3,00 2,50 Sumatra 28.981 9,54 22,32 19,30 9.817,66 2.850,65 7.317,07 18.750,00 6,58 2,56 2,57 Kalimantan 11.695 8,83 22,07 18,44 11.641,10 3.571,43 8.928,57 21.428,57 6,00 2,40 2,50 Sulawesi 12.242 9,17 22,86 19,37 9.678,39 2.232,14 6.710,14 20.833,33 9,33 3,10 3,01 Bali, NTB, NTT 8.312 9,08 22,62 19,13 8.457,19 1.944,44 5.721,73 18.698,72 9,62 3,27 2,94 Maluku, Maluku Utara, Papua, Papua Barat 6.746 9,86 21,94 19,10 12.093,48 2.976,19 9.375,00 23.437,50 7,87 2,50 3,15
signifikan terhadap  ketimpangan  pendapatan  yang diterima  oleh  tenaga  kerja  di  Indonesia dengan menggunakan analisis inferensial.
Langkah pertama untuk melakukan analisis inferensial adalah  melakukan  regresi  variabel  pendidikan  dan pengalaman terhadap pendapatan yang diterima tenaga kerja  per  jam  dengan  menggunakan  metode  OLS. Persamaan  yang  digunakan  adalah  persamaan polinomial karena hubungan antara pengalaman dengan pendapatan berbentuk kurva U terbalik (Mincer, 1974). Setelah  itu,  dilakukan  uji  asumsi  OLS.  Pelanggaran terhadap  asumsi  homoskedastisitas  dari  residual kemungkinan  disebabkan  variabel  dependen  memiliki variasi  yang  tinggi.  Pada  penelitian  ini,  uji homoskedastisitas yang digunakan adalah uji Breusch-
Pagan. Seperti yang kita lihat di Tabel 3, rata-rata ( mean ) pengaruh  pendidikan  terhadap  pendapatan  adalah 0,08888  dengan  standar  deviasi  0,01380. Ketika pengaruh  pendidikan  terhadap  pendapatan    dengan metode  OLS  diurutkan  dari  terendah  sampai  dengan tertinggi, Kalimantan  memiliki  pengaruh  pendidikan terhadap  pendapatan  terendah  (0,07033),  sedangkan Jawa memiliki pengaruh pendidikan terhadap pendapatan tertinggi  (0,10880) (Tabel  4).  Hasil  uji  di semua  wilayah  menunjukkan  bahwa residualnya heteroskedastis dengan tingkat kepercayaan 95 persen. Oleh  karena  itu,  perlu  dicari  metode  lain  yang  bisa menggambarkan hubungan pendidikan dengan pendapatan  yang  diterima  tenaga  kerja  per  jam,  yaitu regresi kuantil.

## Tabel 4. Rangkuman Hasil Estimasi Pengaruh Pendidikan terhadap Pendapatan dengan Metode OLS dan
Regresi Kuantil

## Sumber: Sakernas 2013, diolah
Tabel 5. Hasil  Estimasi  Pengaruh  Pendidikan  terhadap Pendapatan  Formula  Mincer  dengan  Metode  OLS  dan
Regresi Kuantil Desil ke- Jawa Sumatra Kalimantan Sulawesi Bali, NTB, NTT Maluku, Malut, Papua, Pabar (1) (2) (3) (3) (4) (5) (6) 1 0,08369 0,06011 0,05852 0,05768 0,08666 0,08594 2 0,09176 0,07025 0,06508 0,07387 0,09885 0,10075 3 0,09947 0,07632 0,07065 0,08432 0,10651 0,10084 4 0,10716 0,07992 0,07168 0,09037 0,11202 0,10259 5 0,11267 0,08377 0,07139 0,09572 0,11383 0,09772 6 0,11593 0,08504 0,07099 0,09493 0,11230 0,09048 7 0,11672 0,08552 0,07118 0,09215 0,11171 0,08633 8 0,11568 0,08309 0,06952 0,08605 0,10832 0,08026 9 0,11949 0,07931 0,07120 0,08035 0,10526 0,07089 OLS 0.10880 0.07828 0.07033 0.08323 0.10490 0.08773
Keterangan: semua memiliki p-value = 0,000 Sumber: Sakernas 2013, diolah
Tabel 6. Hasil  Estimasi  Pengaruh Pendidikan  terhadap  Pendapatan  Formula  Bhucinsky  dengan  Metode  OLS  dan
Wilayah OLS Regresi Kuantil Experience Mincer Regresi Kuantil Experience Bhucinsky Mincer Bhucinsky Desil ke-1 Desil ke-9 Perbedaan Desil ke-1 Desil ke-9 Perbedaan (1) (2) (3) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Jawa 0,10880 0,09915 0,08369 0,11949 0,03580 0,08031 0,10477 0,02446 Sumatra 0,07828 0,06707 0,06011 0,07931 0,01920 0,05254 0,06753 0,01499 Kalimantan 0,07033 0,05990 0,05852 0,07120 0,01268 0,05077 0,05911 0,00834 Sulawesi 0,08323 0,07189 0,05768 0,08035 0,02267 0,04769 0,06817 0,02048 Bali, NTB, NTT 0,10490 0,09004 0,08666 0,10526 0,01860 0,07834 0,08641 0,00807 Maluku, Maluku Utara, Papua, Papua Barat 0,08773 0,07686 0,08594 0,07089 -0,01505 0,07559 0,05966 -0,01593 Rata-rata 0,08888 0,07748 0,07210 0,08775 0,01565 0,06421 0,07428 0,01007 Standar deviasi 0,01380 0,01339 0,01338 0,01825 0,01543 0,01401 0,01635 0,01306 CV 0,15530 0,17286 0,18556 0,20797 0,98574 0,21824 0,22010 1,29667
Regresi Kuantil
Desil ke- Jawa Sumatra Kalimantan Sulawesi Bali, NTB, NTT Maluku, Malut, Papua, Pabar (1) (2) (3) (3) (4) (5) (6) 1 0,08031 0,05254 0,05077 0,04769 0,07834 0,07559 2 0,08632 0,06010 0,05639 0,06407 0,08513 0,08788 3 0,09085 0,06436 0,05903 0,07543 0,08946 0,09065 4 0,09667 0,06721 0,06092 0,07790 0,09386 0,08929 5 0,10221 0,07090 0,06061 0,08171 0,09567 0,08592 6 0,10420 0,07305 0,06097 0,08214 0,09505 0,08012 7 0,10434 0,07290 0,06030 0,07981 0,09603 0,07340 8 0,10411 0,07118 0,05864 0,07406 0,09269 0,06858 9 0,10477 0,06753 0,05911 0,06817 0,08641 0,05966 OLS 0.09915 0.06707 0.05990 0.07189 0.09004 0.07686 Keterangan: semua memiliki p-value = 0,000 Sumber: Sakernas 2013, diolah
Tabel 5 dan Tabel  6 menunjukkan  hasil  estimasi pengaruh  pendidikan  terhadap  pendapatan  dengan metode OLS dan regresi kuantil pada titik yang berbeda dari distribusi pendapatan tenaga kerja per jam (kuantil 0.1,  0.2,  ….,  0.9) di  setiap  wilayah.  Sedangkan gambarnya bisa dilihat di Gambar 5.    Dari hasil tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  secara  umum  pengaruh pendidikan  terhadap  pendapatan  akan  semakin  tinggi pada  titik  yang  lebih  tinggi  dari  distribusi  pendapatan ( conditional ).  Hanya  wilayah  Maluku,  Maluku  Utara, Papua, dan Papua Barat yang tidak mengikuti pola ini.
Hasil dari regresi kuantil pada desil ke-1 dan ke-9 bisa
dilihat  secara  grafis  pada  Gambar 6.  Semua  kategori masuk  ke  bagian  kiri  atas,  kecuali wilayah  Maluku, Maluku  Utara,  Papua,  dan  Papua  Barat.  Artinya, mayoritas pengaruh  pendidikan  terhadap  pendapatan pada distribusi teratas yang didekati dari data desil ke-9 lebih  tinggi  dari  distribusi terbawah  (desil  ke-1).  Pada tenaga kerja di Jawa dengan formula Mincer, misalnya, rata-rata  ( mean )  pengaruh  pendidikan  terhadap pendapatannya  adalah  0,09709,  pada  desil  ke-1  hanya sebesar 0,08369 dan pada desil ke-9 mencapai 0,11949. Perbedaan  pengaruh  tersebut  mengakibatkan  adanya ketimpangan  pendapatan  di  Indoneisa. Mayoritas pengaruh  pendidikan  terhadap  pendapatan  mengikuti kurva U terbalik, kecuali Jawa.

## Formula Mincer                                                              Formula Buchinsky
Sumber: Sakernas 2013, diolah Gambar 5. Pengaruh Pendidikan terhadap Pendapatan dengan Metode Regresi Kuantil
Sumber: Sakernas 2013, diolah Gambar 6. Pengaruh Pendidikan terhadap Pendapatan dengan Metode Regresi Kuantil
Ada  beberapa  kemungkinan  yang  bisa  menjelaskan kenapa  pengaruh  pendidikan  terhadap  pendapatan berbeda pada  berbagai  distribusi  pendapatan sehingga berpengaruh  pada  adanya  ketimpangan  pendapatan. Menurut Martins dan Pereira (2004), tenaga kerja yang memiliki skill yang  lebih  tinggi  (tenaga  kerja  yang menerima pendapatan per jam yang lebih tinggi sesuai dengan karakteristiknya) dikaitkan dengan pendidikan. Pertama,  tenaga  kerja  dengan  pendidikan  yang  tinggi melakukan pekerjaan yang low-skill sehingga mendapatkan  pendapatan  yang  lebih  rendah.  Ini konsisten dengan hasil dalam penelitian ini. Pendapatan lebih rendah yang dihasilkan dari over-education akan meningkatkan dispersi pendapatan. Meskipun pengaruh pendidikan terhadap  pendapatan  akibat over-education lebih  rendah  dari  pengaruh  pendidikan  terhadap pendapatan sesuai pendidikannya, namun hubungannya masih positif (Hartog dalam Martins dan Pereira, 2004).
Kedua,  adanya  keterkaitan  antara  pendidikan  dan kemampuan  ( ability ). Tenaga  kerja  dengan  pendidikan yang lebih tinggi dianggap memiliki kemampuan yang berbeda  (terspesialisasi)  sehingga  dispersi  dari pendapatan yang diterima akan besar. Sedangkan tenaga kerja  dengan  pendidikan  rendah,  dianggap  memiliki kemampuan  yang  sama  sehingga  dispersi dari pendapatan  yang  diterima  menjadi  rendah. Akibatnya, ada gap antara tenaga kerja berkemampuan rendah dan berkemampuan tinggi.  Interaksi antara pendidikan dan kemampuan juga pernah diteliti oleh Arias, Hallock, dan Sosa-Escudero  dalam  Koenker  dan  Hallock  (2001). Hasilnya menunjukkan  bahwa  interaksi  antara  dua variabel  tersebut  bisa  mengakibatkan  pengaruh pendidikan terhadap pendapatan bervariasi (heterogen).
Ketiga,  kualitas  sekolah  antar  wilayah  dan  jurusan (bidang  studi)  yang  berbeda  juga  kemungkinan berpengaruh  terhadap  pendapatan  yang  diterima. Formula  Mincer  dan  Buchinsky  hanya  menggunakan data  dari  sisi  kuantitas,  bukan  kualitas.  Tenaga  kerja menerima pendapatan yang lebih rendah karena kualitas sekolahnya  rendah  atau  memilih  jurusan  dengan poor
returns .  Jurusan  yang  dipilih  kurang  diminati  dalam pasar  tenaga  kerja  sehingga  pendapatan  yang  diterima berada pada distribusi pendapatan terendah.
Ketidakcocokan pendidikan dan kemampuan mengakibatkan tenaga kerja memiliki tingkat pendidikan  yang  terlalu  tinggi  ( over-education )  atau terlalu  rendah  ( under-education )  dari  apa  yang dibutuhkan  oleh  pekerjaan  tertentu.  Sebagai  contoh, seorang  sarjana  bekerja  sebagai  pegawai  tata  usaha, yaitu  jabatan  non-manual  yang  membutuhkan kemampuan  atau  ketrampilan  rendah,  dianggap pendidikannya  terlalu  tinggi.  Sedangkan  seorang lulusan  SMA  bekerja  sebagai  insinyur,  yaitu  jabatan non-manual  yang  membutuhkan  kemampuan  atau ketrampilan tinggi, dianggap memiliki pendidikan yang rendah. Kondisi ini juga terjadi di Indonesia. Pada tahun 2014,  56  persen  tenaga  kerja  di  Indonesia  tidak memenuhi syarat, 37 persen sangat cocok, dan sisanya (7 persen) melampaui syarat (ILO, 2015).
Pada penelitian ini, kebijakan yang bisa dilakukan untuk mengurangi  ketimpangan  pendapatan tenaga  kerja adalah  meningkatkan  investasi di bidang  pendidikan. Kondisi  di  Indonesia  menunjukkan  bahwa  latar belakang  pendidikan  merupakan  persoalan  struktural dan dibutuhkan waktu yang lama untuk mengubah profil pendidikan suatu negara. Bentuk keseriusan Pemerintah untuk  meningkatkan  investasi  di  bidang  pendidikan tertuang dalam Pasal 31 ayat 4 Undang-Undang Dasar (UUD)  1945  Amandemen  ke-4  yang  mengamanatkan bahwa  negara  memprioritaskan  anggaran  pendidikan sekurang-kurangnya 20 persen dari  Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) dan Anggaran Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  (APBD)  untuk memenuhi  kebutuhan  penyelenggaraan  pendidikan nasional.  Hal  ini  juga  dikuatkan  dengan  putusan Mahkamah  Konstitusi  Nomor  013/PUU-VI/2008  dan Undang-Undang (UU) Nomor 20 Tahun 2003.
Berdasarkan  data APBN  2010-2015,  alokasi  anggaran pendidikan  telah  memenuhi  amanat  UUD  1945,  yaitu
Pengaruh Pendidikan Terhadap Ketimpangan …| Ribut Nurul Tri Wahyuni dan Anugerah Karta Monika
minimal  20  persen  dari  APBN  dan  APBD.  Alokasi anggaran  pendidikan  dilakukan tiga jalur.  Pertama, alokasi anggaran pendidikan melalui belanja Pemerintah Pusat  meningkat  dari  96,5    triliun  rupiah  pada  tahun 2010  menjadi  154,2  triliun  rupiah  pada  tahun  2015. Alokasi  anggaran  pendidikan  pada  Pemerintah  Pusat digunakan antara lain untuk penyediaan beasiswa bagi siswa atau mahasiswa kurang mampu, rehabilitasi ruang kelas, pembangunan unit sekolah baru dan ruang kelas baru,  serta  pembangunan  prasarana  pendukung  dan pemberian tunjangan profesi guru.
Kedua, alokasi anggaran pendidikan melalui transfer ke daerah.  Selama  periode  2010-2015,  alokasi  anggaran pendidikan yang  ditransfer  ke  daerah  juga  mengalami perkembangan yang sangat signifikan, yaitu dari 127,7 triliun  rupiah  pada  tahun  2010  menjadi  254,9  triliun rupiah  pada  tahun  2015. Alokasi  anggaran  pendidikan pada  transfer  ke  daerah  sebagian  besar  disalurkan melalui Dana Alokasi Umum (DAU), tunjangan profesi guru, dan Bantuan Operasional Sekolah (BOS).
Ketiga, anggaran pendidikan melalui Dana Pengembangan  Pendidikan  Nasional  (DPPN)  yang terdiri  dari  dana  abadi  ( endowment  funds )  pendidikan dan dana cadangan pendidikan. Dana tersebut dikelola oleh Lembaga Pengelola Dana Pendidikan (LPDP) yang merupakan  satuan  kerja  dari  Kementerian  Keuangan. Endowment  Funds adalah  DPPN  yang  dialokasikan dalam  APBN  dan  atau  APBN  Perubahan  (APBN-P) yang  bertujuan  untuk  menjamin  keberlangsungan program  pendidikan  bagi  generasi  berikutnya  sebagai bentuk pertanggungjawaban antargenerasi ( intergenerational  equity ).  Sedangkan  dana  cadangan pendidikan dialokasikan dalam APBN dan atau APBN- P  untuk  mengantisipasi  keperluan  rehabilitasi  fasilitas pendidikan yang rusak akibat bencana alam. Pada tahun 2010,  alokasi  DPPN  adalah  sebesar  1,0  triliun  triliun rupiah dan pada tahun 2014 meningkat menjadi sebesar 8,4 triliun rupiah (Ashari, 2014).
Selain investasi di bidang pendidikan, Pemerintah juga perlu  membekali  penduduk  usia  kerja  dan  generasi  di masa  depan  dengan  pelatihan  ketrampilan  sehingga memiliki  kemampuan  yang  berbeda  (terspesialisasi). Kemampuan yang berbeda dapat memudahkan mereka untuk  melakukan  pekerjaan  produktif  yang  memiliki potensi  meningkatkan  pendapatan.  Pada  awal  tahun 2016, misalnya, Kementerian Ketenagakerjaan bekerja sama  dengan  Kamar  Dagang  dan  Industri  (Kadin) melaksanakan program percepatan peningkatan kompetensi  tenaga  kerja  melalui  pengembangan program  pelatihan  terpadu.  Program  ini  meliputi pelatihan,  pemagangan  dan  sertifikasi  yang  dilakukan secara  bersama  antara  lembaga  pelatihan,  lembaga
sertifikasi, dan industri. Diharapkan kerjasama ini dapat menghasilkan sumber daya manusia yang kompeten dan memiliki daya saing. Sekitar 2.000 perusahaan di bawah Kadin  akan  berpartisipasi  dengan  menerima  100 pemagang per perusahaan per tahun.
Selain  itu,  Kementerian  Ketenagakerjaan  juga melakukan revitalisasi, reorientasi, dan rebranding Balai Latihan Kerja (BLK). Saat ini, jumlah BLK di seluruh Indonesia  adalah  279  buah,  terdiri  dari  17  buah  milik Pemerintah  Pusat  dan    262  buah  milik  Pemerintah Daerah.  Persyaratan  pendaftaran  peserta  tidak  dibatasi umur  dan  pendidikan  sehingga  setiap  penduduk  bisa mengakses.  Harapannya  adalah  pengangguran  bisa masuk  pasar  kerja  setelah  kemampuannya  meningkat dan kompetensi tenaga kerja meningkat sehingga daya saing  dan  pendapatan  tenaga  kerja  ikut  meningkat (Kemdikbud, 2016).
PENGARUH

## PENDIDIKAN TERHADAP KETIMPANGAN  PENDAPATAN  TENAGA  KERJA ANTAR GENDER
Analisis inferensial yang kedua adalah meneliti pengaruh pendidikan terhadap ketimpangan pendapatan tenaga kerja antar  gender.  Hasil  estimasi  pada  Tabel  7  dan  Tabel  8 menunjukkan  bahwa  gender  berpengaruh  signifikan terhadap  perilaku  penentuan  pendapatan  di  pasar  tenaga kerja  Indonesia.  Di  Jawa,  misalnya,  pada  desil  ke-1 koefisien variabel dummy adalah positif (0,55348). Artinya, pendapatan  yang  diterima  tenaga  kerja  laki-laki  lebih tinggi  dibanding  perempuan.  Semua  desil  dan  semua wilayah juga memberikan hasil yang sama. Hasil tersebut sejalan  dengan  hasil  analisis  deskriptif  yang  sudah diuraikan  sebelumnya,  yaitu  tenaga  kerja  laki-laki  di Indonesia selalu memperoleh pendapatan yang lebih tinggi dibanding perempuan (Tabel 2).
Ketika  terjadi  interaksi  antara  pendidikan  dan  gender, ternyata  pengaruh  pendidikan  terhadap    pendapatan laki-laki lebih kecil dibanding perempuan. Dengan kata lain,  pendidikan  bisa  mengurangi  ketimpangan pendapatan tenaga kerja antar gender. Di Jawa, misalnya, pada  desil  ke-1  pengaruh  pendidikan  terhadap pendapatan  laki-laki  adalah  0,06993,  diperoleh  dari 0,08449-0,01456.  Sedangkan  pengaruh  pendidikan terhadap pendapatan perempuan adalah 0,08449. Semua desil  dan  semua  wilayah  juga  memberikan  hasil  yang sama.  Hasil  ini  konsisten  dengan  penelitian Pscharopoulos  dalam  Miki  dan  Yuval  (2011). Perempuan  di  Indonesia  bisa  menempuh  pendidikan lebih tinggi untuk mengurangi ketimpangan pendapatan antar gender di pasar tenaga kerja. Agar tujuan tersebut tercapai, pemerintah berusaha mengurangi bias gender dalam pendidikan.
Tabel 7. Rangkuman Hasil Regresi Kuantil dengan Dummy Jenis Kelamin dan Formula Mincer Variabel Hasil Estimasi Koefisien Desil ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) Jawa educ 0,08449 0,10053 0,11117 0,12184 0,12957 0,13533 0,13552 0,13214 0,13319 sex 0,55348 0,58536 0,55031 0,53673 0,51430 0,49339 0,45521 0,37969 0,32508 educ x sex -0,01456 -0,02497 -0,02554 -0,02821 -0,02865 -0,02937 -0,02822 -0,02302 -0,01851 Return 0,06993 0,07556 0,08563 0,09363 0,10092 0,10596 0,10730 0,10912 0,11468 Sumatra educ 0,07598 0,08893 0,10048 0,11094 0,11591 0,11508 0,11302 0,10872 0,10116 sex 0,71239 0,71448 0,71177 0,72923 0,67571 0,60599 0,53552 0,48356 0,41777 educ x sex -0,02652 -0,03050 -0,03694 -0,04465 -0,04493 -0,04120 -0,03519 -0,03224 -0,02549 Return 0,04946 0,05843 0,06354 0,06629 0,07098 0,07388 0,07783 0,07648 0,07567 Kalimantan educ 0,07710 0,08328 0,09017 0,09583 0,09395 0,09151 0,08806 0,08397 0,08004 sex 0,74933 0,67544 0,64708 0,58876 0,51879 0,45072 0,41001 0,37904 0,34022 educ x sex -0,03014 -0,02667 -0,02999 -0,03138 -0,02876 -0,02291 -0,01936 -0,01545 -0,00842 Return 0,04696 0,05661 0,06018 0,06445 0,06519 0,06860 0,06870 0,06852 0,07162 Sulawesi educ 0,07889 0,08945 0,11507 0,13319 0,13872 0,13339 0,12622 0,11885 0,10523 sex 0,71814 0,67192 0,78357 0,86750 0,82532 0,72060 0,60723 0,57366 0,43517 educ x sex -0,02369 -0,02403 -0,04140 -0,05680 -0,05806 -0,05114 -0,04266 -0,03841 -0,02615 Return 0,05520 0,06542 0,07367 0,07639 0,08066 0,08225 0,08356 0,08044 0,07908 Bali, NTB, NTT educ 0,08220 0,09766 0,11263 0,11964 0,12510 0,12560 0,12719 0,12412 0,11470 sex 0,22551 0,28640 0,35559 0,39769 0,38717 0,36659 0,35870 0,31892 0,23219 educ x sex 0,00178 -0,00349 -0,01134 -0,01767 -0,01990 -0,01930 -0,02092 -0,01991 -0,01164 Return 0,08398 0,09417 0,10129 0,10197 0,10520 0,10630 0,10627 0,10421 0,10306 Maluku, Maluku Utara, Papua, Papua Barat educ 0,11046 0,13561 0,13021 0,11626 0,11435 0,10480 0,09795 0,08856 0,07728 sex 0,53677 0,63960 0,47173 0,28073 0,34303 0,29342 0,26438 0,22119 0,21382 educ x sex -0,03261 -0,04391 -0,03368 -0,02058 -0,02329 -0,01686 -0,01366 -0,00844 -0,00379 Return 0,07785 0,09170 0,09653 0,09568 0,09106 0,08794 0,08429 0,08012 0,07349 Keterangan: semua memiliki p-value = 0,000 Return = pengaruh pendidikan terhadap pendapatan tenaga kerja laki-laki Sumber: Sakernas 2013, diolah
Salah  satu kebijakan  yang  telah  dilakukan pemerintah untuk mengurangi bias gender dalam pendidikan adalah meningkatkan  penyediaan  sarana  dan  prasarana pendidikan sampai wilayah pedesaan. Selain itu, biaya pendidikan,  baik  biaya  langsung  maupun  biaya  tidak langsung ( opportunity cost ) sekolah, juga disubsidi oleh pemerintah  melalui  program  BOS.  Program  tersebut merupakan  salah satu  program  pemerintah  yang  netral gender.  Namun  demikian, pemerintah  juga  menyadari bahwa  pencapaian  hasil  pendidikan  tidak  hanya didukung oleh adanya akses yang baik. Dalam beberapa tahun terakhir, upaya dalam mendukung mutu, relevansi, dan  pencapaian  hasil  juga  telah  dilakukan  oleh pemerintah,  misalnya  pendekatan  pembelajaran  yang responsif  gender,  kesetaraan  gender  dalam  kurikulum, kesetaraan  gender  dalam  pengembangan  guru,  dan kesetaraan gender dalam pencapaian hasil pembelajaran (ACDP,  2013).  Kebijakan  tersebut  diharapkan  bisa menjadi  katalis  dan  memberikan  kontribusi  terhadap adanya  pemahaman  kesetaraan  antara  perempuan  dan
laki-laki  di  aspek  kehidupan  lainnya,  termasuk  pasar tenaga kerja.
“ Upaya untuk mencapai kesetaraan gender melalui akses pendidikan merupakan langkah awal yang baik. Namun demikian, memiliki akses yang setara belum menjamin tercapainya kesetaraan itu sendiri. Untuk mencapai kesetaraan gender dalam pendidikan, diperlukan kesempatan yang sama untuk laki-laki maupun perempuan dan perlakuan yang setara dan adil. Perlakuan tersebut pada gilirannya akan meningkatkan kesetaraan yang lebih luas dalam kinerja pembelajaran dan hasil-hasilnya. Lebih jauh lagi, anak-anak Indonesia diharapkan akan mendapatkan kesempatan yang setara di pasar tenaga kerja dan bidang kehidupan lainnya ”
(Deputi Meneg PPN/Kepala Bappenas Bidang Sumber Daya Manusia dan Kebudayaan dalam ACDP, 2013)
Pengaruh Pendidikan Terhadap Ketimpangan …| Ribut Nurul Tri Wahyuni dan Anugerah Karta Monika
Tabel 8. Rangkuman Hasil Regresi Kuantil dengan
Dummy Jenis Kelamin dan Formula Bhucinsky Variabel Hasil Estimasi Koefisien Desil ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) Jawa educ 0,08105 0,09458 0,10215 0,11200 0,11853 0,12366 0,12349 0,12042 0,11936 sex 0,57907 0,58673 0,54388 0,54605 0,51729 0,49645 0,45057 0,38661 0,33239 educ x sex -0,01690 - 0,02483 - 0,02489 - 0,02889 - 0,02904 - 0,02980 - 0,02773 - 0,02378 - 0,01895 Return 0,06415 0,06975 0,07726 0,08311 0,08949 0,09386 0,09576 0,09664 0,10041 Sumatra educ 0,06811 0,07838 0,08762 0,09904 0,10371 0,10411 0,10079 0,09700 0,08899 sex 0,70422 0,71724 0,71077 0,74529 0,69797 0,63755 0,54844 0,50276 0,42462 educ x sex -0,02439 - 0,03055 - 0,03700 - 0,04625 - 0,04687 - 0,04425 - 0,03685 - 0,03354 - 0,02556 Return 0,04372 0,04783 0,05062 0,05279 0,05684 0,05986 0,06394 0,06346 0,06343 Kalimantan educ 0,06989 0,07408 0,0801 0,08248 0,08480 0,08094 0,07778 0,07295 0,06851 sex 0,760350 0,68560 0,64974 0,58430 0,54133 0,46220 0,44326 0,38794 0,35088 educ x sex -0,03079 - 0,02718 - 0,03051 - 0,02999 - 0,03056 - 0,02346 - 0,02125 - 0,01538 - 0,00930 Return 0,03910 0,04690 0,04959 0,05249 0,05424 0,05748 0,05653 0,05757 0,05921 Sulawesi educ 0,06994 0,08210 0,10424 0,12074 0,12455 0,12308 0,11644 0,10701 0,09270 sex 0,71321 0,68230 0,80544 0,87036 0,81768 0,75304 0,65861 0,59501 0,45418 educ x sex -0,02149 - 0,02433 - 0,04224 - 0,05741 - 0,05847 - 0,05508 - 0,04640 - 0,04013 - 0,02753 Return 0,04845 0,05777 0,06200 0,06333 0,06608 0,06800 0,07004 0,06688 0,06517 Bali, NTB, NTT educ 0,07324 0,08957 0,09721 0,10316 0,10835 0,10969 0,11146 0,10603 0,09605 sex 0,24345 0,35197 0,37561 0,40411 0,42941 0,40174 0,38183 0,33081 0,22777 educ x sex 0,00081 - 0,00914 - 0,01346 - 0,01802 - 0,02370 - 0,02288 - 0,02211 - 0,01971 - 0,01140 Return 0,07405 0,08043 0,08375 0,08514 0,08465 0,08681 0,08935 0,08632 0,08465 Maluku, Maluku Utara, Papua, Papua Barat educ 0,10287 0,12396 0,11727 0,10572 0,10271 0,09584 0,08605 0,07739 0,06836 sex 0,56741 0,64676 0,47228 0,30841 0,32408 0,32531 0,26303 0,25012 0,26046 educ x sex -0,03473 - 0,04351 - 0,03411 - 0,02286 - 0,02281 - 0,01898 - 0,01381 - 0,01015 - 0,00779 Return 0,06814 0,08045 0,08316 0,08286 0,0799 0,07686 0,07224 0,06724 0,06057 Keterangan: semua memiliki p-value = 0,000
Return = pengaruh pendidikan terhadap pendapatan tenaga kerja laki-laki Sumber: Sakernas 2013, diolah

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menganalisis  pengaruh  pendidikan terhadap ketimpangan pendapatan yang diterima tenaga kerja  di Indonesia. Terdapat  temuan bahwa  pengaruh pendidikan  terhadap  pendapatan  semakin  meningkat seiring  meningkatnya  distribusi  pendapatan (desil). Dengan  kata  lain,  penambahan  pendapatan  karena pendidikan,  lebih  tinggi  pada distribusi pendapatan teratas (desil ke-9). Akibatnya,  terjadi  ketimpangan pendapatan. Pengaruh pendidikan terhadap pendapatan yang  berbeda  tersebut  kemungkinan  dipengaruhi  oleh over-education ,  interaksi  pendidikan-kemampuan,  dan perbedaan kualitas sekolah atau jurusan (bidang studi).
Kebijakan  yang  bisa  dilakukan  untuk  mengurangi ketimpangan pendapatan adalah meningkatkan investasi pada bidang pendidikan. Realisasinya, pengalokasian 20 persen APBN  dan APBD  untuk  investasi  pada  bidang pendidikan sudah dilakukan oleh pemerintah sejak tahun 2010,  antara  lain  untuk  penyediaan  beasiswa, rehabilitasi ruang kelas, pembangunan unit sekolah baru dan  ruang  kelas  baru,  pembangunan  prasarana pendukung,  dan  pemberian  tunjangan  profesi  guru. Selain  itu,  Pemerintah juga  melakukan  pengembangan BLK  dan  menjalin  kemitraan  dengan  pelaku  usaha untuk  meningkatkan  ketrampilan  penduduk  usia  kerja. Kebijakan tersebut diharapkan bisa meningkatkan rata- rata lama sekolah serta meningkatkan kemampuan dan
kualitas angkatan kerja. Ketika masuk ke pasar tenaga kerja, mereka bisa bersaing dan memperoleh pendapatan yang  tinggi  sehingga  pada  akhirnya  bisa  mengurangi ketimpangan pendapatan.
Berdasarkan  data  BPS,  pada  tingkat  pendidikan  yang sama,  pendapatan  yang  diterima  tenaga  kerja  laki-laki selalu  lebih  besar  dibanding  perempuan.  Namun demikian,  pengaruh  pendidikan  terhadap  pendapatan perempuan  lebih  besar  dibanding  laki-laki  sehingga pendidikan  bisa  mengurangi  ketimpangan  pendapatan antar  gender.  Saat  ini  kebijakan  yang  dilakukan  oleh pemerintah sudah tepat. Pemerintah berusaha meningkatkan rata-rata lama sekolah perempuan dengan mengurangi  bias  gender  di  bidang  pendidikan  di Indonesia,  misalnya  meningkatkan  penyediaan  sarana dan  prasarana  pendidikan  sampai  wilayah  pedesaan, memberikan  subsidi  pendidikan, dan melakukan pendekatan  pembelajaran  yang  responsif  gender. Peningkatan  investasi  pendidikan  dan  beberapa kebijakan  kesetaraan  gender  di  bidang  pendidikan diharapkan dapat    memberikan dampak yang lebih luas, termasuk kesetaraan gender di pasar tenaga kerja.

## DAFTAR PUSTAKA
ACDP.  (2013).  Kesetaraan  Gender  Dalam  Pendidikan  di Indonesia. Diakses pada 12 Juni 2016 di http://www.acdp-indonesia.org/wp- content/uploads/2015/01/Policy-Brief-ACDP-Gender- Equality-Indonesia-FINAL.pdf
Ashari, H. (2014). Anggaran  Pendidikan 20 Persen, Apakah Sudah  Dialokasikan?Diakses  pada  12  Juni  2016di http://www.bppk.kemenkeu.go.id/publikasi/artikel/147- artikel-anggaran-dan-perbendaharaan/20310-anggaran- pendidikan-20-,-apakah-sudah-dialokasikan.
Ashenfelter, O., Rouse, C. (2000). Schooling, Intelligence and Income in America . In: Arrow, K., Bowles, S., Durlauf, S.  (Eds.),  Meritocracy  and  Economic  Inequality. Princeton: Princeton Univ. Press.
BPS.  (2014a). Indeks  Pembangunan  Gender  2014 .  Jakarta: 2014.
BPS. (2014b). Penghitungan dan Analisis Kemiskinan Makro Indonesia Tahun 2014. Jakarta: BPS.
BPS. (2015). Indikator  Pasar  Tenaga  Kerja  Indonesia
Februari 2015 . Jakarta: BPS.
BPS.  (2016a). Indikator  Pasar  Tenaga  Kerja  Indonesia Februari 2016 . Jakarta: BPS.
BPS. (2016b). Keadaan Pekerja di Indonesia Februari 2016.
Jakarta: BPS.
Buchinsky,  M. (1998).  The  Dynamics  of  Changes  in  the Female  Wage  Distribution  in  the  USA:  A  Quantile Regression Approach. Journal of Applied
Econometrics, 13, 1-30.
Card, D. (1999). The Causal Effect of Education on Earnings. In: Ashenfelter, O., Card, D. (Eds.), Handbook of Labour Economics , 3, 1801 – 1863.
ILO. (2013). Trend Ketenagakerjaan dan Sosial di Indonesia 2013 . Jakarta: ILO.
ILO. (2015). Trend Ketenagakerjaan dan Sosial di Indonesia 2014-2015 . Jakarta: ILO.
Kemdikbud.  (2016).  Pemerintah  Komitmen  Tingkatkan Kesejahteraan  Buruh.  Diakses  pada  12  Juni  2016  di http://www.kemdikbud.go.id/main/blog/2016/05/pemer intah-komitmen-tingkatkan-kesejahteraan-buruh.
Koenker,  R.,  Bassett,  G. (1978).  Regression  Quantiles, Econometrica , 46 (1), 33-50.
Koenker, R., Hallock, K. F. (2001). Quantile Regression, The Journal of Economic Perspectives , 15 (4), 143-156.
Liu, X., Saat, M.R., Qin, X., Barkan, C. P. L. (2013). Analysis of U.S. Freight-Train Derailment Severity Using  Zero- Truncated  Negative  Binomial  Regression  and  Quantile Regression, Accident Analysis and Prevention , 59, 87-93.
Martins,  P.  S.,  Pereira, P.T. (2004).  Does  Education  Reduce Wage Inequality? Quantile Regression Evidence from 16 Countries. Labour Economics , 11, 355-371.
Miki,  M., Yuval,  F.  (2011).  Using  Education  to  Reduce  the Wage Gap Between Men and Women. The Journal of Socio-Economics , 40, 412-416.
Mincer, J. (1974). Schooling, Experience and the Distribution of  Earnings  and  Employment: An  Overview. National Bureau of Economic Research , 71-94.
Sullivan,  D.,  Smeeding,  T. (1997).  Educational  Attainment and Earnings Inequality in Eight Nations. International Journal of Educational Research , 27, 513 – 525.
Vibriyanti, D. (2013). Ketimpangan Jender dalam Partisipasi Ekonomi:  Analisis  Data  Sakernas  1980-2012. Jurnal Kependudukan Indonesia , 8, 1-16.