## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
http :// w w w. inf eb . o rg 2023 Vol. 5 N o.   4 Hal: 1328-1332 e-ISSN: 2714-8491

## Efektivitas Program Indonesia Pintar terhadap Partisipasi Sekolah di Kawasan Barat dan Timur Indonesia
Fitri Mulyani 1  , Endrizal Ridwan 2 , M.Nazer 3 1,2,3 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Andalas
fitri.mulyani10@gmail.com

## Abstract
Smart  Indonesia  Program  (PIP)  is  a  government  program  that  aims  to  make  the  12-year  compulsory  education  program  a success. The PIP program has been running since 2015. However, the  Badan Pusat Statistik (BPS) notes that there are still school-age  residents  who  are  not  attending  school,  even  though  the  percentage  of  children  not  attending  school  has decreased. This study aims to  measure the  implementation of PIP and  other factors on school participation in  two regions, namely  the  West  Indonesia  Region  (KBI)  and  the  East  Indonesia  Region  (KTI)  in  2021.  This  research  uses  data  from  the 2021 National Socio-Economic Survey (Susenas) in the Indonesian Region West (KBI) and Eastern Indonesia Region (KTI). Data analysis used logistic regression method. The results showed that all independent variables,  PIP, gender, marital status of  head  of  household,  classification  of  area  of  residence,  per  capita  expenditure,  other  social  assistance  had  a  significant effect on school enrollment in the Western Regions of Indonesia (KBI) and Eastern Indonesia (KTI). . The biggest tendency for children to participate in school is the PIP.
Keywords: Western  Indonesia  Region,  Eastern  Indonesia  Region,  School  Enrollment,  Logistic  Regression,  Per  Capita Expenditure.

## Abstrak
Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  merupakan  salah  satu  program  pemerintah  yang  bertujuan  untuk  menyukseskan  program wajib  belajar  12  tahun.  Program  PIP  ini  sudah  berjalan  sejak  tahun  2015.  Namun  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat bahwa  masih  terdapat  penduduk  usia  sekolah  yang  tidak  bersekolah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  untuk  mengukur implementasi  PIP  dan  faktor  lain  terhadap  partisipasi  sekolah  di  dua  kawasan  yakni  Kawasan  Indonesia  Barat  (KBI)  dan Kawasan  Indonesia  Timur (KTI) tahun 2021. Penelitian ini  menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) tahun  2021  di  Kawasan  Indonesia  Barat  (KBI)  dan  Kawasan  Indonesia    Timur  (KTI).  Analisis  data  menggunakan  metode regresi  logistik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  bahwa  seluruh  variabel  independen  yaitu  PIP,  jenis  kelamin,  status perkawinan    KRT,  klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal,  pengeluaran  perkapita,  bantuan  sosial  lain  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  partisipasi  sekolah  di  wilayah  Kawasan  Barat  Indonesia  (KBI)  dan  Kawasan  Timur  Indonesia  (KTI). Adapun kecenderungan terbesar anak berpartisipasi sekolah adalah variabel PIP.
Kata  kunci: Kawasan  Barat  Indonesia,  Kawasan  Indonesia  Timur,  Partisipasi  Sekolah,  Regresi  Logistik,  Pengeluaran Perkapita.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Pendidikan  adalah  salah  satu  faktor  yang  memainkan peran  penting  dalam  membawa  kohesi  sosial  dan kemakmuran  ekonomi  [ 1 ].  Semakin  tinggi  kualitas pendidikan  suatu  negara  maka  negara  tersebut  dapat digolongkan  ke  negara  berkembang  atau  sedang berkembang  [ 2 ].  Pada  tingkat  internasional,  isu pendidikan  merupakan  salah  satu  isu  terpenting  yang tertuang  didalam  program  Sustainable  Development Goals  (SDGs)  yang  merupakan  program  lanjutan  dari program  Education  for  All,  Millenium  Development Goals  (MDGs)  [ 3 ].  Tujuan  keempat  pada  SDGs berfokus  pada  bidang  pendidikan  yakni  menjamin kualitas  pendidikan  yang  inklusif  dan  merata  serta meningkatkan  kesempatan  belajar  sepanjang  hayat untuk  semua  [ 4 ].  Pada  tingkat  nasional,  salah  satu tujuan  nasional  Indonesia  adalah  mencerdaskan kehidupan  bangsa  [ 5 ].  Tujuan  tersebut  tertuang  dalam
Pembukaan  Undang–Undang  Dasar  Negara  Republik Indonesia Tahun 1945.
Selain  itu  berdasarkan  UUD  1945  pasal  31  negara menjamin  bahwa  setiap warga  negara wajib  mengikuti pendidikan  dasar  dan  pemerintah  wajib  membiayainya [ 6 ]. Negara juga memprioritaskan anggaran pendidikan sekurang-kurangnya  20%  dari  anggaran  pendapatan dan  belanja  negara serta dari anggaran  pendapatan dan belanja daerah untuk memenuhi kebutuhan penyelenggaraan  pendidikan  nasional  [ 7 ].  Namun kesenjangan  pendidikan  antar  kelompok  masyarakat masih  terjadi  saat  ini  [ 8 ].  Menurut  BPS  rumah  tangga yang  mampu  secara  ekonomi  memiliki  partisipasi sekolah  yang  lebih  baik  dibandingkan  rumah  tangga yang  kurang  mampu  secara  ekonomi  [ 9 ].  Hal  ini disebabkan  banyaknya  biaya  yang  dikeluarkan  oleh rumah  tangga  untuk  menunjang  kegiatan  pendidikan [ 10 ].
Program  Cash  Conditional  Transfer  (CCT)  dianggap sebagai solusi bagi anak miskin yang ingin melanjutkan sekolah  dan  kebijakan  tersebut  telah  diterapkan  oleh beberapa negara. program CCT yang dilakukan sebagai pilot  study  di  UK  yakni  Program Education Maintenance Allowance (EMA) merupakan program yg tepat  untuk  meningkatkan  partisipasi  sekolah  dan mengurangi  angka  putus  sekolah  [ 11 ].  Banyaknya evaluasi  yang  dilakukan  terhadap  program  CCT    yang diberikan  pada  rumah  tangga  miskin  di  Meksiko  [ 12 ]. Program  CCT  tersebut  dikenal  dengan  nama  Progresa dan  telah  berhasil  meningkatkan  tingkat  pendaftaran sekolah  bagi  anak-  anak  rumah  tangga  miskin, meskipun  peningkatan  hanya  di  tingkat  sekolah  dasar [ 13 ].  Program  CCT  di  Kolombia  juga  efektif meningkatkan  partisipasi  sekolah  pada  anak  rumah tangga miskin melalui program The Familias en Acción programme [ 14 ].
Negara  yang  memiliki  tingkat  kemiskinan  tinggi  tidak akan mengeluarkan biaya yang besar untuk pengeluaran  pendidikan.  Oleh  karena  itu  negara  yang miskin  akan  memiliki  capaian  pendidikan  yang  lebih rendah dibandingkan negara dengan tingkat kemiskinan yang lebih rendah [ 15 ]. Selanjutnya partisipasi sekolah sangat  dipengaruhi  oleh  kesejahteraan  keluarga  pada negara  berkembang  [ 16 ].  Kemiskinan  juga  memiliki hubungan  yang  erat  dengan  beberapa  karakteristik wilayah, individu dan rumah tangga seperti ketersediaan  infrastruktur  (jalan,  air,  listrik),  layanan (kesehatan  dan  pendidikan),  kedekatan  dengan  pasar, aspek  demografi,  aspek  ekonomi,  serta  aspek  sosial [ 17 ].  Berkaca  dari  negara  lain,  Indonesia  mencoba menerapkan  hal  yang  serupa    bantuan  masyarakat berupa barang seperti subdisi gas LPG maupun bantuan langsung  tunai  bersyarat  ( conditional  cash  transfer ) CCT  yang  dinamakan  dengan  Program    Keluarga Harapan  (PKH)  untuk  rumah  tangga  miskin  ataupun bantuan khusus untuk pendidikan  yaitu  Bantuan  Siswa Miskin (BSM) di tahun 2008.
BSM  merupakan  bantuan  khusus  untuk  siswa  miskin untuk  mendukung  program  wajib  belajar  yang  telah dicanangkan  oleh  pemerintah  [ 18 ].  Selanjutnya pemerintah  berusaha  memperbaiki  cakupan  dan memperluas manfaat BSM serta mengubah nama BSM menjadi Program Indonesia Pintar atau dikenal dengan nama  PIP  di  tahun  2015.  PIP  merupakan  bantuan berupa  uang  tunai,  perluasan  akses,  dan  kesempatan belajar  dari  pemerintah  yang  diberikan  kepada  peserta didik dan mahasiswa yang berasal dari keluarga miskin atau  rentan  miskin  untuk  membiayai  pendidikan.  PIP memberikan  bantuan  biaya  pendidikan  pada  jenjang pendidikan  dasar  dan  menengah  hingga  pendidikan tinggi [ 19 ].
Secara  rata-rata  total  penerima  PIP  dari  tahun  2015 hingga tahun 2021 sebesar 17,94 juta siswa. Jika dilihat menurut tingkat pendidikan, penerima manfaat terbanyak adalah siswa SD diikuti oleh siswa SMP dan SMA.  Setiap  tahun  rata-rata  yang  menerima  manfaat PIP ada 10,16  juta siswa SD/sederajat, 4,34  juta siswa SMP/sederajat  dan  3,18  juta  siswa  SMA/sederajat.
Selanjutnya Perkembangan Jumlah Siswa dan Anggaran    PIP  yang  disalurkan  Tahun  2015-2021 (Triliun Rupiah) ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Perkembangan Jumlah Siswa dan Anggaran  PIP yang disalurkan Tahun 2015-2021 (Triliun Rupiah )
Namun  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat  bahwa masih  terdapat  penduduk  usia  sekolah  yang  tidak bersekolah.  Pada  tahun  2015  terdapat  0,91  persen penduduk  usia  7-12  tahun,  5,28  persen  penduduk  usia 13-15  tahun,  dan  29,39  persen  penduduk  usia  16-18 tahun  yang  tidak  bersekolah.  Persentase  anak  tidak sekolah mengalami penurunan dari tahun ketahun. Pada tahun  2020  tercatat  0,74  persen  penduduk  usia  7-12 tahun,  4,26  persen  penduduk  usia  13-15  tahun,  dan 27,28  persen  penduduk  usai  16-18  tahun  yang  tidak bersekolah.  Walaupun  persentase  anak  tidak  sekolah mengalami  penurunan,  namun  kondisi  ini  masih dikatakan cukup mengkhawatirkan [ 20 ].
Partisipasi pendidikan di suatu daerah dapat mengalami perbedaan  diakibatkan  oleh  beberapa  faktor  yakni karakteristik  sosial  ekonomi  rumah  tangga,  demografi, pendidikan  dan  karakteristik  daerah.  Untuk  wilayah Indonesia    terdapat  beberapa  tantangan  yang  dihadapi dalam  meningkatkan  partisipasi  sekolah  baik  di kawasan  barat  Indonesia  maupun  timur  Indonesia. Pertama,  aksesibilitas  pendidikan  yang  terbatas  di daerah  terpencil  dan  terisolasi.  Jarak  yang  jauh  antara sekolah dengan tempat tinggal siswa seringkali menjadi hambatan  utama  dalam  partisipasi  sekolah.  Kedua, kondisi  ekonomi  yang  rendah  di  beberapa  daerah  juga menjadi  faktor  penghambat  partisipasi  sekolah.  Biaya pendidikan  yang  tinggi  dan  keterbatasan  sumber  daya dapat  membuat  orang  tua  enggan  mengirimkan  anak- anak mereka ke sekolah. Ketiga, perbedaan budaya dan tradisi di kawasan barat dan timur Indonesia juga dapat mempengaruhi  partisipasi  sekolah.  Beberapa  daerah mungkin  memiliki  kepercayaan  dan  nilai-nilai  yang berbeda  terkait  dengan  pendidikan.  Mengacu  pada permasalahan  tersebut,  maka  penelitian  ini  ingin mengetahui  implementasi  dan  penerapan  PIP  terhadap partisipasi  sekolah  dan  bagaimana  kondisi  PIP  di kawasan Indonesia Barat dan Indonesia Timur.

## 2. Metode Penelitian
Tujuan  penelitian ini  adalah  untuk  mengukur implementasi  PIP  terhadap  partisipasi  sekolah  di  dua kawasan  yakni  Kawasan  Indonesia  Barat  (KBI)  dan
Kawasan  Indonesia    Timur  (KTI).  Kawasan  Indonesia Barat (KBI) terdiri dari   Provinsi Aceh, Sumatra Utara, Sumatra  Barat,  Riau,  Jambi,  Sumatra  Selatan, Bengkulu,  Lampung,  Kepulauan  Bangka  Belitung  , Kepulauan  Riau,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa Tengah, Daerah Istimewa Yogyakarta, Jawa Timur, dan Banten.  Sedangkan  Kawasan  Indonesia  Timur  (KTI) terdiri  dari  Keseluruhan  provinsi  yang  ada  di  Pulau Bali,  Kalimantan,  Nusa  Tenggara  Barat  dan  Nusa Tenggara  Timur,  Sulawesi,  Maluku  dan  Papua. Partisipasi Sekolah yang dimaksud dalam peneletian ini adalah  partisipasi  anak  yang  bersekolah  pada  jenjang pendidikan tertentu. Partisipasi sekolah yang merupakan  variabel terikat dikategorikan  menjad  dua : “0”  untuk  anak  yang  tidak  bersekolah  sedangkan  “1” anak  yang  bersekolah.  Sementara  untuk  variabel  tidak terikat  terdiri  dari  PIP,  jenis  kelamin,    status  kawin kepala  rumah  tangga,  klasifikasi  wilayah  tempat tinggal,  pengeluaran  perkapita  rumah  tangga,  bantuan sosial lain selain PIP.
Penelitian  ini  menggunakan  desain  cross  sectional study.  Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  dari Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  yang dilaksanakan  pada  bulan  Maret  tahun  2021.  Populasi yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 451.393 sampel. Analisis data dilakukan secara deskriptif untuk menggambarkan  secara  umum  partisipasi  sekolah  dan variabel  bebas  lainnya    serta  analisis  inferensia menggunakan    pendekatan  ekonometrika  dengan metode  Binary  Regression,  yakni  model  regresi logistik. Regresi logistik digunakan untuk menggambarkan  Regresi  logistik  biner  digunakan untuk  menggambarkan  hubungan  antara  variabel dependen  yang  bersifat  dikotomik  dengan  variabel independen.  Berikut  langkah-langkah  regresi  logistik biner.  Melakukan pengujian parameter secara simultan dengan  menggunakan  uji  rasio  likelihood  untuk mengetahui  bagaimana  kontribusi  variabel  independen secara  bersama-sama dalam  model terhadap partisipasi sekolah  di  wilayah  Indonesia  Barat  dan  Timur  tahun 2021.  Jika  keputusan  yang    diperoleh  yaitu  tolak  H0 maka dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya.
Melakukan  pengujian  parameter  secara  parsial  dengan menggunakan  uji  Wald  untuk  mengetahui  bagaimana pengaruh  variabel  independen  terhadap  dalam  model secara parsial. Menentukan model regresi logistik biner .  Melakukan  uji  kesesuaian  model  ( goodness  of  fit ) dengan menggunakan uji Hosmer and Lemeshow untuk mengetahui  model  yang  dibangun  telah  sesuai  dan dimodelkan  dengan  benar.  Membuat  tabel  klasifikasi untuk melihat keefektifan  model  yang terbentuk dalam mengklasifikasikan  seluruh  observasi  secara  tepat. Melakukan  pengukuran  rasio  kecenderungan  (odds ratio)  untuk  melihat  ukuran  kecenderungan  pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Jumlah responden pada penelitian ini sebanyak 451.393 sampel.  Gambar  3  menyajikan  distribusi  persentase observasi berdasarkan wilayah. Sebanyak 46% observasi  berada  di  Kawasan  Timur  Indonesia  (KTI)
dan  sisanya  sebesar  54%  berada  di  Kawasan  Barat Indonesia  (KBI).  Selanjutnya  persentase  observasi berdasarkan  wilayah  di  Indonesia  ditampilkan  pada Gambar 2.
Gambar 2.  Persentase Observasi berdasarkan Wilayah di Indonesia
Distribusi  karakteristik  sampel  pada  penelitian  ini. Sebanyak  25,38%  observasi  pada  wilayah  KBI  yang berpartisipasi  sekolah  sedangkan  pada  wilayah  KTI sebesar  28,38  persen.  Rata-rata  observasi  yang mendapat  bantuan  program  PIP  dari  pemerintah  pada wilayah KBI sebesar 11,94% dan wilayah KTI sebesar 11,71%.  Pada  wilayah  KBI    sebanyak  49,95% observasi  berjenis  kelamin  laki-laki  dan  50,05% berjenis  kelamin  perempuan  sedangkan  wilayah  KTI sebesar  50,34%  berjenis  kelamin  laki-laki  dan  49,66% perempuan.  Dari  sampel  penelitian  juga  dapat  dilihat sebesar 48,96% sampel di wilayah KBI berstatus kawin dan pada wilayah KTI sebesar  45,40%. Jika dilihat dari wilayah  tempat  tinggal,    49,31%  sampel  tinggal  di wilayah perkotaan pada KBI sedangkan 50,69% tinggal di  wilayah  perdesaan.  Untuk  wilayah  KTI  sebesar 31,04%  tinggal  di  wilayah  perkotaan  dan  68,96% tinggal  di  wilayah  perdesaan.  Jika  dilihat  sebaran pengeluaran  perkapita  rumah  tangga  sebanyak  89,98% sampel dibawah Garis  Kemiskinan (GK) pada wilayah KBI  dan    90,94%  sampel  pada  wilayah  KTI. Berdasarkan  pemberian  bantuan  sosial  lain  selain  PIP oleh  pemerintah,  sebanyak  7,66%  mendapat  bantuan pada  wilayah  KBI  dan  7,94%  di  wilayah  KTI. Selanjutnya  karakteristik  variabel  penelitian  disajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Karakteristik Variabel Penelitian
Variabel Kategori KBI (%) KTI (%) Sekolah 1. Berpartisipasi 25,38 28,38 0. Tidak Berpartisipasi 74,62 71,62 PIP_ 1. Ya 11,94 11,71 0. Tidak 88,06 88,29 Jeniskelamin 1.Laki-laki 49,95 50,34 0. Perempuan 50,05 49,66 kawin 1.Kawin 48,96 45,40 0. Lainnya 51,04 54,60 kotadesa 1. Perkotaan 49,31 31,04 0. Perdesaan 50,69 68,96 pengeluaran 1. dibawah GK 89,98 90,94 0. diatas GK 10,02 9,06 bansos 1. Ya 7,66 7,94 0. Tidak 92,34 92,06 Total 100,00
Hasil  analisis  regresi  logistik  menunjukkan  bahwa seluruh  variabel  bebas  yakni PIP,  jenis kelamin,  status perkawinan,  klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal,  dan
pengeluaran  perkapita  rumah  tangga  berpengaruh signifikan terhadap partisipasi sekolah  baik di wilayah Kawasan  Barat  Indonesia  (KBI)  dan  Kawasan  Timur Indonesia (KTI). Selanjutnya  hasil uji  parsial dan odds ratio KBI disajikan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Uji Parsial dan Odds Ratio KBI
Variabel Kategori Partisipasi Sekolah Kawasan Barat Indonesia (KBI) Koef z P>| z | Odds Ratio Constanta 1,166 61,81 0,000 3,210 PIP Ya 2,734 81,00 0,000 15,389 Tidak (Reff) Jenis Kelamin Laki -Laki -0,283 -29,65 0,000 0,754 Perempuan (Reff) Status Perkawinan Kawin -3,164 #### 0,000 0,423 Lainnya (Reff) Kota Desa Kota 0,051 5,30 0,000 1,052 Desa (Reff) Pengeluaran dibawah Garis Kemiskinan -0,276 -15,93 0,000 0,759 diatas Garis Kemiskinan (Reff) Bantuan Sosial Lain Selain PIP Ya -0,215 -12,33 0,000 0,806 Tidak (Reff) Pseudo R2 0,137 Correctly Classified 73,25%
Selanjutnya  hasil  uji  parsial  dan  odds  ratio  KTI disajikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Uji Parsial dan Odds Ratio KTI
Variabel Kategori Partisipasi Sekolah Kawasan Timur Indonesia (KTI) Koefisien z P>| z | Odds Ratio Constanta 0,958 44,64 0,000 2,606 PIP Ya 2,461 73,58 0,000 11,715 Tidak (Reff) Jenis Kelamin Laki -Laki -0,301 -28,85 0,000 0,740 Perempuan (Reff) Status Perkawinan Kawin -2,950 -111,08 0,000 0,052 Lainnya (Reff) Kota Desa Kota 0,219 18,91 0,000 1,244 Desa (Reff) Pengeluaran dibawah Garis Kemiskinan -0,079 -3,87 0,000 0,924 diatas Garis Kemiskinan (Reff) Bantuan Sosial Lain Selain PIP Ya -0,132 -7,09 0,000 0,876 Tidak (Reff) Pseudo R2 0.1368 Correctly Classified 73,26%
Untuk  melihat  besar  kecendrungan  variabel    bebas terhadap    partisipasi    sekolah dapat dilihat dari nilai odds ratio (OR) atau rasio kecendrungan. Pada tabel  2 dan  tabel  3.  Nilai  odds  ratio  dari  variabel  PIP  di wilayah  KBI  sebesar  15,389,  artinya  anak  yang mendapatkan  program  PIP  memiliki  kecenderungan 15,389 kali  lebih  besar untuk bersekolah dibandingkan anak  yang  tidak  mendapat  program  PIP.  Sedangkan pada wilayah  KTI Nilai odds ratio dari  variabel PIP di wilayah sebesar 11,715 artinya anak yang mendapatkan program  PIP  wilayah  KTI  memiliki  kecenderungan 11,715 kali  lebih  besar untuk bersekolah dibandingkan anak  yang  tidak  mendapat  program  PIP.  PIP  memiliki dampak  yang  positif  terhadap  partisipasi  sekolah  yang
tergambar  dari  nilai  koefisien  yang  positif  dan signifikan  di  kedua  wilayah  baik  KBI  maupun  KTI. Hasil  ini  selaras  dengan  teori  dan  tujuan  pemerintah dimana anak memanfaatkan dan mendapatkan program PIP  memiliki  persentase  yang  lebih  tinggi  untuk berpartisipasi  sekolah  dibandingkan  anak  yang  tidak memanfaatkan  dan  mendapatkan  program  PIP.  Oleh karena  itu,  bantuan  dari  PIP  sangat  dibutuhkan  untuk meningkatkan partisipasi sekolah dan  mendukung agar program wajib belajar 12 tahun dapat tercapai. Program Indonesia Pintar memiliki tujuan untuk membantu anak usia sekolah agar mendapatkan pendidikan.
Kemudian  variabel  jenis  kelamin  dengan  nilai  odds ratio sebesar 0,753 diwilayah  KBI dan  nilai odds ratio sebesar  0,7403  wilayah  KTI  artinya  anak  dengan  jenis kelamin  laki-laki  memiliki  kecenderungan  0,753 diwilayah  KBI  dan    0,7403  wilayah  KTI  untuk berpartisipasi  sekolah  dibandingkan  anak  dengan  jenis kelamin perempuan. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  jenis kelamin  juga  berpengaruh  terhadap  partisipasi  untuk bersekolah. Selanjutnya pada variabel status perkawinan  KRT  kecendrungan  KRT  berstatus  kawin 0,42  kali  pada  wilayah  KBI  dan  0,05  kali  lebih  besar kecendrungannya untuk berpartisipasi sekolah.
Variabel  wilayah  atau  daerah  tempat  tinggal  juga memiliki arah yang positif dan signifikan memengaruhi partisipasi  sekolah  baik diwilayah  KBI dan KTI. Anak yang tinggal di  wilayah perkotaan 1,05 kali cenderung berpartisipasi  sekolah  pada  wilayah  KBI  dan  1,24  kali diwilayah  KTI  dibandingkan  yang  tinggal  di  daerah perdesaan. Hal ini menunjukkan bahwa wilayah tempat tinggal  juga  berpengaruh  terhadap  partisipasi  sekolah. Ketersediaan fasilitas pendidikan dan kemudahan akses pendidikan  seperti  keadaan  geografis  memungkinkan tingginya kecenderungan partisipasi sekolah.
Sementara  itu dari  sisi ekonomi,  variabel  pengeluaran perkapita  juga  secara  statistik  signifikan  memengaruhi partisipasi  sekolah.  Variabel  pengeluaran  perkapita dipakai  sebagai  proksi  dari  pendapatan.  yang  mana variabel  ini  sudah  mempertimbangkan  jumlah  anggota rumah  tangga  dalam  suatu  rumah  tangga.  Variabel pengeluaran  perkapita  menunjukkan  arah  negatif  dan dan  signifikan,  artinya  pengeluaran  perkapita  dibawah Garis  Kemiskinan  (GK)  cenderung  untuk  tidak bersekolah dibandingkan rumah tangga yang pengeluaran  perkapitanya  diatas  Garis  Kemiskinan. Selanjutnya  variabel  bantuan  sosial  lain  memiliki kecendrungan sebesar 0,806 kali pada wilayah KBI dan 0,876 pada wilayah KTI.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan,  dapat disimpulkan  bahwa  seluruh  variabel  independen  yaitu PIP, jenis kelamin, status perkawinan  KRT, klasifikasi wilayah tempat tinggal, pengeluaran perkapita, bantuan sosial  lain  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap partisipasi sekolah di wilayah Kawasan Barat Indonesia (KBI)  dan  Kawasan  Timur  Indonesia  (KTI).  Adapun kecenderungan  terbesar  anak  berpartisipasi  sekolah adalah  variabel  PIP.  Oleh  karena  itu,  bantuan  dari  PIP
sangat  dibutuhkan  untuk  meningkatkan  partisipasi sekolah dan mendukung agar program wajib belajar 12 tahun dapat tercapai.

## Daftar Rujukan
[1] Iqbal,  N.,  &  Nawaz,  S.  (2015). Population  &  Health  Working Paper  Series  Pakistan  Institute  of  Development  Economics Spatial  Differences  and  Socio-economic  Determinants  of  Health Poverty . DOI: https://doi.org/10.30541/v56i3pp.221-248 .
[2] Nawaz, S., & Iqbal, N. (2016). Education Poverty in Pakistan : A Spatial  Analysis  at  District  Level . 10 (2),  270–287.  DOI: https://doi.org/10.1177/0973703016674081 .
[3] Mankiw,  N.  G. ;,  Romer,  D.,  &  Weil,  D.  N.  (1992).  A Contribution  to  The  Empirics  of  Economic  Growth. The Quarterly  Journal  of  Economics,  107 (May),  407–437.  DOI: https://doi.org/https://doi.org/10.2307/2118477 .
[4] Dearden,  L.,  Emmerson,  C.,  Frayne,  C.,  &  Meghir,  C.  (2009). Conditional  Cash  Transfers  and  School  Dropout  Rates. Journal of Human Resources , 44 (4), 827–857. DOI: https://doi.org/10.1353/jhr.2009.0013 .
[5] Schultz, T. P. (2004). School Subsidies for The Poor: Evaluating The Mexican Progresa Poverty Program. Journal of Development
Economics , 74 (1), 199–250. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2003.12.009 .
[6] Dubois,  P.,  de  Janvry,  A.,  &  Sadoulet,  E.  (2012).  Effects  on school enrollment and performance of a conditional cash transfer program  in  Mexico. Journal  of  Labor  Economics , 30 (3),  555– 589. DOI : https://doi.org/10.1086/664928 .
[7] Attanasio,  O.,  Fitzsimons,  E.,  Gomez,  A.,  Meghir,  C.,  Mesnard, A., & GutiéRrez, M. I. (2010). Children’s Schooling and Work In The  Presence  of  A  Conditional  Cash  Transfer  Program  In  Rural Colombia. Economic  Development  and  Cultural  Change , 58 (2), 181–210. DOI: https://doi.org/10.1086/648188 .
[8] Alberto,  C.,  Bandala,  J.,  &  Andrade,  L.  A.  (2017).  Education, Poverty,  and  The  Trap  of  Poor  Countries  in  The  Face  of Development. Journal  on  Efficiency  and  Responsibility  in
Education and Science , 10 (4). DOI: https://doi.org/10.7160/eriesj.2017.100402 .
[9] Glewwe,  P.,  &  Kremer,  M.  (2006).  Schools,  Teachers,  and Education  Outcomes  in  Developing  Countries. Handbook  of  the Economics of Education , 2 (06), 945–1017. DOI: https://doi.org/10.1016/S1574-0692(06)02016-2 .
[10] Rasbin.  (2018).  Peran  Pemerintah  Daerah  dalam  Mengurangi Tingkat  Kemiskinan  dan  Pengangguran:  Studi  di  Kota Yogyakarta  dan  Malang. Journal  Kajian ,  129–142.  DOI: https://doi.org/10.22212/kajian.v23i2.1878 .
[11] Nazer,  M.,  Ekonomi,  F.,  &  Andalas,  U.  (2016).  Analisis Konsumsi  Energi  Rumah  Tangga  Perkotaan  di  Indonesia : Periode  Tahun  2008  dan  2011. Jurnal  Ekonomi  Dan Pembangunan Indonesia, 16 (2). DOI:
https://doi.org/10.21002/jepi.v16i2.04 .
[12] Ikhsanti,  Nurul ;  Ridwan,  Endrizal;  Prima  Putra,  F.  (2023). Dampak Program Keluarga Harapan terhadap Kesehatan Ibu dan
Anak. Edunomika , 07 (02), 1–10. DOI: https://doi.org/http://dx.doi.org/10.29040/jie.v7i2.8871 .
[13] Resina,  D.,  Kamarni,  N.,  &  Putra,  F.  P.  (2023).  Program Keluarga  Harapan: Can It Reduce Poverty and  Increase Welfare in Indonesia? Household Level Evidence from Districts/Cities in Indonesia  on  2019. Jurnal  Samudra  Ekonomi  dan  Bisnis , 14 (2) (225), 277–289. DOI: https://doi.org/10.33059/jseb.v14i2.6126 .
[14] Caniago,  P.,  &  Sari,  D.  T.  (2021).  Education  Cash  Transfer  and High  School  Enrollment  in  Indonesia. Economics  Development Analysis , 10 (25), 184–204. DOI:
https://doi.org/https://doi.org/10.15294/edaj.v10i2.43922
[15] Filmer, D., & Bank, T. W. (2007). The Journal of Development If you  build  it  ,  will  they  come ?  School  availability  and  school
enrolment  in  21  poor  countries . October  2014 ,  37–41.  DOI: https://doi.org/10.1080/00220380701384588 .
[16] Nicholas;Emily. (2013). Factors Influencing Household Decisions  on  Access  to  Primary  School  Education  in  Kenya : Case  Study  of  Uasin  Gishu  West  District . 3 (7),  163–173.  DOI: https://doi.org/10.6007/IJARBSS/v3-i7/18 .
[17] Perdana,  N.  S.  (2015).  Faktor-Faktor  yang  Berpengaruh Terhadap  Aksesibilitas  Memperoleh  Pendidikan  Untuk  Anak- Anak di Indonesia. Jurnal Pendidikan Dan Kebudayaan , Vol. 21 , N , 279–298. DOI: https://doi.org/10.24832/jpnk.v21i3.191 .
[18] Iskandar.  (2019). Islamic  Economics  as  A  New  Current  of Economic  Development  in  Indonesia . 9 (2),  150–158.  DOI: https://doi.org/http://dx.doi.org/10.18326/muqtasid.v9i2.150-158
[19] Rizal,  R.  N.  (2015).  Apakah  Jenjang  Pendidikan  Dasar  Tenaga Kerja  Berperan  dalam  Mengurangi  Kemiskinan  di  Indonesia? Jurnal  Ekonomi  dan  Pembangunan  Indonesia , 16 (1),  15–30. DOI: https://doi.org/10.21002/jepi.v16i1.596
[20] Hosmer,  Lemeshow,  D.  (2013).  Applied  Logistic  Regression. DOI: https://doi.org/10.1002/9781118548387 .