Jurnal Pendidikan Indonesia
p-ISSN : 2745-7141 e-ISSN : 2746-1920
Dampak  Kualitas  Pendidikan  dan  Kemiskinan  terhadap  Ketimpangan Pendapatan Ekonomi: Sebuah Analisis
Darmuji 1 , Tuti Alawiyah 2 , Khuswatun Hasanah 3
Politeknik Jambi, Indonesia 1,2 dan Universitas Terbuka, Indonesia 3
Email: darmuji@politeknikjambi.ac.id 1 , tuti.alawiyah@politeknikjambi.ac.id 2 , uswatunhasanah0216@gmail.com 3 INFO ARTIKEL ABSTRAK Kata Kunci : Kualitas Pendidikan,  Kemiskinan, Ketimpangan  Pendapatan Ekonomi Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  bagaimana pendidikan  dan  tingkat  kemiskinan  berkontribusi  terhadap ketimpangan  pendapatan  ekonomi,  baik  secara  individu maupun  dalam  kaitannya  secara  bersamaan.  Penelitian  ini menggunakan data sekunder dengan pendekatan kuantitatif dan menggunakan jenis penelitian asosiatif. Variabel yang diteliti mencakup pendidikan, kemiskinan, dan ketimpangan pendapatan,  dengan  sumber  data  berasal  dari  BPS  dan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. Metode analisis yang  diterapkan  adalah  regresi  data  panel  dengan  cross- section  34  dan  time  series.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa model efek acak memberikan hasil terbaik. Temuan utama  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  pendidikan  dan kemiskinan  secara  terpisah  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  ketimpangan  pendapatan  ekonomi.  Secara simultan,  faktor-faktor  seperti  pendidikan,  pengangguran, dan  kemiskinan  secara  bersama-sama  berperan  dalam menjelaskan  ketimpangan  pendapatan  ekonomi,  meskipun variabel  pendidikan  dan  kemiskinan  hanya  menjelaskan sekitar 23% dari dampak keseluruhan terhadap ketimpangan pendapatan  ekonomi,  sementara  faktor  lain  di  luar  model juga turut berperan signifikan.

## ABSTRACT
This study aims to examine how education and poverty levels contribute to economic income inequality, both individually and  in  relation  to  it  simultaneously.  This  study  uses secondary  data  with  a  quantitative  approach  and  uses  an associative type of research. The variables studied include education, poverty, and income inequality, with data sources coming  from  BPS  and  the  Ministry  of  Education  and Culture.  The  analysis  method  applied  is  panel  data regression with cross-section 34 and time series. The results of the analysis showed that the random effects model gave the  best  results.  The  main  finding  of  this  study  is  that education  and  poverty  separately  have  a  significant influence  on  economic  income  inequality.  Simultaneously, factors  such  as  education,  unemployment,  and  poverty together  play  a  role  in  explaining  economic  income Keywords: Quality of Education, Poverty, Economic Income Inequality
inequality, although the variables of education and poverty only  account  for  about  23%  of  the  overall  impact  on economic income inequality, while other factors outside the model also play a significant role.

## PENDAHULUAN
Indonesia, sebagai negara berkembang, masih menghadapi tantangan dalam mencapai stabilitas  ekonomi  yang  kokoh.  Salah  satu  tantangan  utamanya  adalah  ketidakmerataan distribusi pendapatan di antara masyarakatnya. Konsep ideal dari distribusi pendapatan adalah jika  setiap  orang  mendapatkan  bagian  yang  sama  dari  hasil  produksi  ekonomi,  yang menghasilkan  distribusi  pendapatan  yang  merata  (Rahardja  &  Manurung,  2008).  Distribusi pendapatan yang adil akan memungkinkan semua lapisan masyarakat menikmati hasil produksi nasional,  yang  pada  gilirannya  akan  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  secara keseluruhan.
Salah  satu  faktor  penting  yang  dapat  menentukan  kesejahteraan  masyarakat  adalah tingkat ketimpangan pendapatan yang rendah. Namun, sayangnya, faktor ini sering kali tidak diperhitungkan  dengan  baik  dalam  analisis  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  dan perubahannya dari waktu ke waktu.
Secara umum, pendapatan nasional dan pendapatan per kapita sering digunakan sebagai tolok  ukur  untuk  mengukur  kesejahteraan  masyarakat  (Arsyad,  2017).  Namun,  untuk memastikan  kesejahteraan  yang  lebih  merata  di  Indonesia,  penting  untuk  mengatasi ketimpangan  pendapatan  melalui  kebijakan  yang  memperbaiki  distribusi  pendapatan  secara lebih adil dan berkelanjutan.
Menurut  (Bandyopadhyay,  2018),  indeks  Gini  telah  menjadi  ukuran  yang  umum digunakan  untuk  mengukur  tingkat  ketimpangan,  khususnya  dalam  konteks  pendapatan. (Banerjee,  2010)  juga  mencatat  bahwa  indeks  Gini  sering  digunakan  untuk  mengevaluasi ketimpangan pendapatan, dan dapat diperluas untuk mengukur ketimpangan dalam dimensi- dimensi lain seperti pendidikan dan kesehatan dalam sebuah masyarakat.
Data  Gini  Ratio  di  Indonesia,  seperti  yang  digambarkan  dalam  Gambar  1,  menjadi indikator ketimpangan pendapatan yang menunjukkan bahwa tingkat kesejahteraan masyarakat masih belum merata. Perkembangan Gini Ratio dari tahun 2011 hingga 2014 menunjukkan fluktuasi, mencapai puncaknya pada tahun 2014 dengan nilai 0,414, yang menunjukkan tingkat ketimpangan  tertinggi  dalam  rentang  waktu  tersebut.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa ketimpangan pendapatan semakin meningkat.
Meskipun terjadi penurunan setelahnya yang sebagian disebabkan oleh upaya pemerintah dalam  pemerataan  pembangunan  di  seluruh  wilayah  Indonesia,  nilai  Gini  Ratio  pada  tahun 2018 masih berada di atas 0,35. Menurut Arsyad (2017), negara-negara dengan ketimpangan rendah memiliki indeks Gini antara 0,20 hingga 0,35. Semakin mendekati angka 1, distribusi pendapatan semakin timpang.
Dari penjelasan tersebut, dapat disimpulkan bahwa distribusi pendapatan di Indonesia masih  memiliki  tingkat  ketimpangan  yang  signifikan,  yang  menunjukkan  perlunya  upaya perbaikan lebih lanjut dalam mendukung kesejahteraan masyarakat secara merata.
Ketimpangan  pendapatan  dapat  berasal  dari  berbagai  faktor  yang  saling  berinteraksi.
Menurut  (Petcu,  2014),  beberapa  faktor  yang  dapat  menyumbang  terhadap  ketimpangan distribusi  pendapatan  meliputi  perbedaan  upah  yang  besar  serta  dampak  dari  globalisasi. Faktor-faktor  ini  dapat  mempengaruhi  bagaimana  distribusi  pendapatan  di  masyarakat terbentuk dan berkembang.
(Dartanto & Putra, 2019) menyoroti bahwa salah satu penyebab utama dari ketimpangan pendapatan  atau  pengeluaran  adalah  ketimpangan  kesempatan,  khususnya  dalam  konteks pendidikan.  Ketimpangan  akses  dan  kualitas  pendidikan  dapat  memiliki  dampak  yang signifikan  terhadap  distribusi  pendapatan  dalam  jangka  panjang.  Orang-orang  dengan pendidikan yang lebih baik cenderung memiliki lebih banyak kesempatan untuk memperoleh pekerjaan  yang  lebih  baik  dan  dengan  demikian,  pendapatan  yang  lebih  tinggi.  Sebaliknya, mereka  yang  kurang  beruntung  dalam  hal  pendidikan  mungkin  terjebak  dalam  pekerjaan dengan pembayaran rendah, menyebabkan ketimpangan pendapatan yang lebih besar antara kelompok-kelompok ini.
Secara  keseluruhan,  pemahaman  terhadap  faktor-faktor  seperti  disparitas  upah, globalisasi,  dan  ketimpangan  akses  terhadap  pendidikan  adalah  kunci  untuk  mengatasi ketimpangan pendapatan yang ada dan memastikan bahwa distribusi pendapatan menjadi lebih adil di masa depan.
Menurut (Yang & Qiu, 2016), faktor-faktor seperti kemampuan bawaan dan investasi keluarga dalam pendidikan awal memainkan peran krusial dalam menjelaskan ketimpangan pendapatan  serta  mobilitas  pendapatan  antar  generasi.  Pendidikan  yang  tinggi  sering  kali berkaitan  dengan  durasi  dan  tingkat  pendidikan  yang  ditempuh  seseorang,  sementara kurangnya  akses  pendidikan  dapat  menghambat  pengembangan  potensi  manusia  secara maksimal.
Mereka  yang  memperoleh  pendidikan  tinggi  cenderung  memiliki  lebih  banyak kesempatan untuk mendapatkan pekerjaan yang lebih baik dan dengan pendapatan yang lebih tinggi.  Hal  ini  berkontribusi  pada  pengurangan  ketimpangan  pendapatan  karena  mereka mampu meningkatkan kualitas hidup mereka secara signifikan.
Oleh  karena  itu,  meningkatkan  akses  dan  mutu  pendidikan  di  masyarakat  dapat membantu mengurangi ketimpangan pendapatan. Dengan pendidikan yang lebih baik, individu memiliki  kesempatan  yang  lebih  besar  untuk  mencapai  pendapatan  yang  lebih  tinggi,  yang pada gilirannya dapat menyebabkan penurunan ketimpangan pendapatan di dalam masyarakat.
Dengan  demikian,  pemahaman  dan  implementasi  strategi  untuk  meningkatkan pendidikan  menjadi  kunci  dalam  upaya  mengurangi  ketimpangan  pendapatan  serta meningkatkan kesejahteraan masyarakat secara keseluruhan.
Tingkat kelulusan pada tingkat pendidikan formal seperti SD, SMP, dan SMA. Di tingkat SD,  wilayah  Jawa  mencatat  angka  kelulusan  tertinggi  dengan  99,91%,  sementara  Papua memiliki angka kelulusan terendah sebesar 98,87%. Pada tingkat SMP, wilayah Kalimantan memiliki angka kelulusan tertinggi dengan 99,21%, sedangkan Papua tetap memiliki angka kelulusan terendah yaitu 97,38%. Di tingkat SMA, angka kelulusan tertinggi juga dicatat oleh Kalimantan  dengan  99,08%,  sedangkan  Papua  kembali  memiliki  angka  kelulusan  terendah sebesar 98,09%.
Data ini menunjukkan adanya variasi yang signifikan dalam tingkat kelulusan pendidikan antar  wilayah  di  Indonesia,  dengan  Papua  sering  kali  memiliki  angka  kelulusan  yang  lebih rendah  dibandingkan  dengan  wilayah  lainnya.  Peningkatan  akses  dan  mutu  pendidikan  di
Papua  mungkin  diperlukan  untuk  mengurangi  disparitas  ini  dan  meningkatkan  kesempatan pendidikan  yang  merata  di  seluruh  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji bagaimana pendidikan dan tingkat kemiskinan berkontribusi terhadap ketimpangan pendapatan ekonomi, baik secara individu maupun dalam kaitannya secara bersamaan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan jenis data sekunder, dimana jenis penelitian yang diterapkan adalah penelitian asosiatif. Data yang digunakan diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi (Kemendikbud).  Variabel-variabel  yang  diteliti  meliputi  pendidikan,  pengangguran, kemiskinan, dan ketimpangan pendapatan.
Pendidikan diukur menggunakan jumlah penduduk yang menamatkan pendidikan formal tingkat SMA dari tahun 2018 hingga 2024, data ini diperoleh dari Kemendikbud. Sementara itu, variabel  lainnya  diperoleh  dari  BPS:  pengangguran  diukur  dengan  jumlah  pengangguran terbuka  dalam  rentang  waktu  yang  sama  (2018-2024),  kemiskinan  diukur  dengan  jumlah penduduk  miskin  pada  periode  yang  sama,  dan  ketimpangan  pengeluaran  penduduk  diukur menggunakan indeks Gini dari tahun 2018 hingga 2024.
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan atau asosiasi antara variabel- variabel  tersebut,  dengan  harapan  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang dinamika sosial-ekonomi di Indonesia selama periode waktu yang diteliti.
Dalam konteks penelitian Anda, populasi terdiri dari data cross section yang mencakup 38 provinsi di Indonesia, serta data time series yang mencakup rentang waktu empat tahun, yaitu dari  tahun  2018  hingga  2024.  Pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan pendekatan menyeluruh atau sampel jenuh, di mana semua anggota populasi digunakan sebagai sampel.
Artinya, Anda akan menganalisis semua 38 provinsi sebagai unit cross section dan semua tahun  dari  2018  hingga  2024  sebagai  unit  time  series.  Pendekatan  ini  memungkinkan  Anda untuk  mengamati  dan  menganalisis  variabilitas  dan  hubungan  antara  variabel-variabel  yang dipilih di seluruh provinsi Indonesia dan selama periode waktu yang diteliti.
Dengan  menggunakan  seluruh  populasi  sebagai  sampel,  Anda  dapat  menghasilkan generalisasi  yang  lebih  kuat  tentang  dinamika  sosial-ekonomi,  pendidikan,  pengangguran, kemiskinan,  dan  ketimpangan  pendapatan  di  Indonesia  secara  keseluruhan  selama  periode waktu  yang  diteliti.  Metode  ini  juga  mengurangi  potensi  bias  sampel  dan  memungkinkan analisis yang lebih representatif terhadap kondisi sebenarnya di lapangan.
Penelitian ini menggunakan teknik analisis regresi data panel. Regresi data panel adalah suatu alat analisis data dengan menggabungkan dua jenis data, yaitu data time series dan data cross section. Menurut (Ghozali, 2016) menggunakan data panel dapat memberikan data yang lebih informatif, lebih bervariasi, rendah tingkat kolonieritas antar variabel, lebih besar degree of  freedom  dan  lebih  efisien.  Model  regresi  linier  memiliki  kelemahan  dalam  interpretasi koefisien yang akan menimbulkan kesalahan dalam analisis. Oleh sebab itu, model regresi linier dapat  ditutupi  dengan  mentransformasi  model  ke  dalam  model  log-log,  log-lin,  atau  lin-log. Model  persamaan  tersebut  diharapkan  mampu  menutupi  beberapa  kelemahan  regresi  linier
(Gregorio & Lee, 2002; Nachrowi & Usman, 2006). Dengan memasukkan variabel-variabel penelitian ini dan model lin-log ke dalam persamaan atau formula data panel, maka formula tersebut dapat ditulis sebagai berikut.
Gini = β0 + β1 Leduit + β2Lunempit + β3Lpovit + εit (1)
Dimana  Giniit  merupakan  ketimpangan  pendapatan  menurut  provinsi  i  pada  tahun  t (ketimpangan pendapatan), Leduit adalah logaritma pendidikan menurut provinsi i pada tahun t (pendidikan),  Lunempit  adalah  logaritma  pengangguran  menurut  provinsi  i  pada  tahun  t (pengangguran),  dan  Lpovit  adalah  logaritma  kemiskinan  menurut  provinsi  i  pada  tahun  t (kemiskinan).
Dalam analisis regresi data panel, terdapat tiga metode utama yang dapat digunakan untuk mengestimasi  model  regresi:  Pendekatan  Pooled  Least  Square  (PLS)  atau  Common  Effect, Pendekatan Fixed Effect (FE) atau Model Efek Tetap (MET), dan Pendekatan Random Effect (RE) atau Model Efek Acak (MER). Pemilihan metode yang tepat untuk mengestimasi model regresi panel dapat dilakukan melalui beberapa pengujian statistik yang umum digunakan.
Uji F statistik digunakan untuk menentukan model yang lebih sesuai antara model Pooled Least  Square  (PLS)  dan  Fixed  Effect  (FE).  Jika  nilai  probabilitas  F  lebih  kecil  dari  tingkat signifikansi α (0.05), maka model yang paling tepat adalah model FE. Sebaliknya, jika nilai probabilitas F lebih besar dari α, model yang lebih sesuai adalah model PLS.
Uji  Hausman  digunakan  untuk  memilih  antara  model  Fixed  Effect  (FE)  dan  Random Effect (RE). Jika hasil uji Hausman menunjukkan hasil yang signifikan (Prob. Chi-Square < α), maka model yang dipilih adalah FE karena ada korelasi antara variabel independen dengan efek tetap. Sebaliknya, jika hasil uji Hausman tidak signifikan (Prob. Chi-Square > α), model yang lebih tepat adalah RE.
Jika setelah uji Hausman dipilih model RE, langkah selanjutnya adalah melakukan uji Lagrange Multiplier (LM). Uji LM digunakan untuk memverifikasi keberadaan efek acak dalam model RE.
Jika model yang dipilih adalah model FE setelah uji Hausman, analisis dapat dilanjutkan dengan  melakukan  uji  hipotesis  terhadap  koefisien  regresi  dan  menghitung  koefisien determinasi untuk mengevaluasi seberapa baik model dapat menjelaskan variasi dalam variabel dependen.
Dengan  menggunakan  rangkaian  uji  ini,  penelitian  dapat  memilih  dan menginterpretasikan model regresi data panel yang paling sesuai untuk menganalisis hubungan antara variabel-variabel yang relevan dalam konteks data panel yang mencakup waktu (time series) dan cross section (unit provinsi).
Uji  Lagrange  Multiplier  digunakan  untuk  memilih  antara  model  Pooled  Least  Square (PLS) dan Random Effect (RE). Jika hasil uji menunjukkan hasil yang tidak signifikan (Prob. Chi-Square > α), maka metode estimasi yang lebih tepat adalah PLS. Sebaliknya, jika hasil uji menunjukkan  hasil  yang  signifikan  (Prob.  Chi-Square  <  α),  maka  metode  yang  lebih  sesuai adalah RE.
Setelah memilih model yang paling cocok, dilanjutkan dengan melakukan uji hipotesis. Uji hipotesis mencakup uji simultan (uji F) dan uji parsial (uji t). Jika signifikansi nilai t atau F kurang dari 0,05, maka variabel pendidikan, pengangguran, dan kemiskinan berpengaruh secara simultan atau parsial terhadap ketimpangan pendapatan.
Selain uji hipotesis, kualitas model regresi juga dapat dinilai dari koefisien determinasi
(R-squared).  Semakin  mendekati  nilai  1,  semakin  baik  model  regresi  tersebut,  karena menunjukkan  bahwa  model  dapat  menjelaskan  variasi  dari  variabel-variabel  independen terhadap variabel dependen dengan baik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil pengolahan data pada program Stata9, maka diperoleh hasil pemilihan teknik estimasi regresi data panel sebagai berikut:
Uji F/Common effect

## Tabel 1. Hasil Uji F Statistik
Dari hasil uji F statistik pada tabel 1. dapat dilihat nilai Prob > F adalah sebesar 0.0000. Hal ini menunjukkan bahwa Prob > F lebih kecil dari α, yaitu 0.0000 < 0.05. Oleh sebab itu, Ha diterima, yaitu model yang tepat digunakan adalah model fixed effect.
Uji Hausman
Tabel 2. Hasil Uji Hausman
Chi2 (3) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 2.41 Prob > chi2 = 0.4921
Dari hasil uji hausman pada tabel 2 dapat dilihat nilai Prob>Chi-Square adalah sebesar 0.4921. Hal ini menunjukkan bahwa Prob> Chi-Square lebih besar dari α, yaitu 0.4921 > 0.05. Oleh sebab itu, H0 diterima, yaitu model yang tepat digunakan adalah model random effect.

## Uji Lagrange Multiplier
Hasil  pengujian  uji  hausman  menghasilkan  model  random  effect  adalah  model  terbaik. Oleh karena itu, dilanjutkan pada uji pemilihan model yang ketiga, yaitu uji lagrange multiplier. Berikut hasil uji LM.
Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier Test: Chi2 (1)
= 144.49 Prob>chi2 = 0.0000
Berdasarkan  hasil  uji  Lagrange  Multiplier  menunjukkan  nilai  Prob>Chi-Square menggunakan  metode  Breusch-Pagan  adalah  0.0000.  Angka  ini  menunjukkan  bahwa  nilai Prob>Chi-Square lebih kecil dari tingkat signifikansi α, yaitu 0.0000 < 0.05. Dengan demikian, kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah  model  random  effect  adalah  yang  lebih  tepat  untuk digunakan dalam analisis ini.
Berikutnya,  setelah  memilih  model  random  effect  sebagai  model  terbaik,  dilanjutkan dengan hasil uji t untuk model tersebut. Uji t digunakan untuk menguji signifikansi masing- masing  variabel  independen  (seperti  pendidikan,  pengangguran,  dan  kemiskinan)  terhadap ketimpangan pendapatan.
Jika hasil uji t menunjukkan nilai signifikansi (Prob>t) kurang dari 0,05, maka variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap ketimpangan pendapatan, baik secara parsial maupun simultan. Hasil dari uji t akan memberikan gambaran tentang seberapa besar kontribusi masing-masing  variabel  dalam  menjelaskan  ketimpangan  pendapatan  dalam  konteks  model random effect yang dipilih.
Berdasarkan  hasil  analisis  data,  pendidikan  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap ketimpangan pendapatan. Koefisien regresi yang signifikan menunjukkan bahwa ada hubungan yang  kuat  antara  pendidikan  dengan  tingkat  ketimpangan  pendapatan.  Nilai  negatif  dari koefisien  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  tingkat  pendidikan  seseorang,  semakin rendah ketimpangan pendapatannya.
Pendidikan  memainkan  peran  kunci  dalam  mengurangi  ketimpangan  pendapatan  di Indonesia. Investasi dalam pendidikan berkualitas akan menghasilkan sumber daya manusia yang kompeten dalam jangka panjang. Namun, proses ini memerlukan pengorbanan dan biaya yang  tidak  sedikit.  Oleh  karena  itu,  penting  bagi  masyarakat  Indonesia  untuk  menyadari pentingnya pendidikan bagi kemajuan pribadi dan negara.
Dengan mengubah pola pikir masyarakat terhadap pendidikan, Indonesia dapat mencapai tujuan pembangunan nasional untuk mengurangi ketimpangan pendapatan. Pendidikan yang berkualitas  tinggi  akan  meningkatkan  pengetahuan  dan  keterampilan  individu,  yang  pada gilirannya dapat meningkatkan pendapatan melalui kesempatan kerja yang lebih baik. Dampak positif  ini  akan  berkontribusi  pada  penurunan  tingkat  ketimpangan  pendapatan  secara keseluruhan.
Hasil penelitian ini konsisten dengan beberapa penelitian sebelumnya, seperti (Gregorio & Lee, 2002), (Bakhtiari & Meisami, 2010), Shahpari & Davoudi (2013), dan (Wahyuni & Monika, 2017), yang menunjukkan bahwa tingkat pendidikan yang lebih tinggi berkontribusi pada  peningkatan  pemerataan  pendapatan.  Namun,  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  hasil penelitian (Fithrian et al., 2015), yang menemukan bahwa tingkat pendidikan di Aceh tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap pemerataan pendapatan.
Perbedaan  ini  dapat  dijelaskan  oleh  kualitas  pendidikan  yang  berbeda  di  Aceh dibandingkan dengan daerah lain yang diselidiki dalam penelitian lainnya. Meskipun anggaran untuk pendidikan di Aceh relatif besar, namun mutu pendidikan di sana masih rendah. Hal ini menunjukkan  bahwa  tidak  hanya  kuantitas  pendidikan  yang  penting,  tetapi  juga  kualitas pendidikan  yang  berperan  penting  dalam  mempengaruhi  dampaknya  terhadap  ketimpangan pendapatan.
Oleh karena itu, penelitian ini memberikan kontribusi dengan menekankan pentingnya meningkatkan  kualitas  pendidikan  sebagai  strategi  efektif  untuk  mengurangi  ketimpangan pendapatan, bukan hanya peningkatan alokasi anggaran belaka.
Pengaruh  pengangguran  terhadap  ketimpangan  pendapatan  di  Indonesia  nampaknya terbatas,  mungkin  disebabkan  oleh  efektivitas  kebijakan  pemerintah  dalam  memberikan bantuan sosial seperti Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT), Rastra, Dana Desa, Kartu Indonesia Sehat (KIS), dan Kartu Indonesia Pintar (KIP). Program-
program  ini  dirancang  untuk  meredakan  beban  finansial  bagi  keluarga  yang  tidak  memiliki penghasilan  tetap,  meskipun  distribusi  dan  cakupannya  belum  merata  di  seluruh  wilayah Indonesia. Selain itu, banyak dari mereka yang menganggur masih bergantung pada dukungan finansial  dari  keluarga  yang  bekerja  serta  menggunakan  tabungan  pribadi  untuk  memenuhi kebutuhan sehari-hari, sambil terus mencari peluang pekerjaan yang sesuai.
Penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  (Nielsen  &  Alderson,  1997)  yang  menyatakan bahwa  pada  tahun  1970  dan  1990,  pengangguran  tidak  mempunyai  pengaruh  terhadap ketimpangan  pendapatan.  Tetapi,  tidak  sesuai  dengan  beberapa  penelitian  terdahulu, diantaranya penelitian oleh (Cysne & Turchick, 2012), (Deyshappriya, 2017), (Pi & Zhang, 2018),  Syilviarani  (2017),  dan  (Ukpere  &  Slabbert,  2009)  yang  menemukan  bahwa pengangguran meningkatkan ketimpangan pendapatan.
Secara parsial, kemiskinan memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat ketimpangan pendapatan di Indonesia. Dalam konteks ini, hasil pengujian menunjukkan bahwa hubungan antara  tingkat  kemiskinan  dengan  tingkat  ketimpangan  pendapatan  bersifat  positif.  Artinya, semakin  tinggi  tingkat  kemiskinan,  maka  tingkat  ketimpangan  pendapatan  cenderung  juga semakin tinggi, dan sebaliknya. Kemiskinan di sini dipahami sebagai salah satu faktor utama yang mempengaruhi ketimpangan pendapatan, karena kemiskinan terjadi ketika individu atau kelompok tidak dapat memenuhi kebutuhan dasar mereka.
Peningkatan  kemiskinan  sering  kali  mencerminkan  kegagalan  dalam  memenuhi kebutuhan minimum, yang pada gilirannya mempengaruhi tingkat ketimpangan pendapatan di masyarakat. Namun, ketika upaya untuk mengurangi kemiskinan berhasil, ini menunjukkan bahwa  masyarakat  mampu  memenuhi  kebutuhan  dasar  mereka,  yang  pada  akhirnya  akan mengarah pada peningkatan pendapatan. Peningkatan pendapatan individu atau keluarga dapat mengurangi ketimpangan pendapatan dengan menyempitkan kesenjangan antara pendapatan yang rendah dan tinggi.
Pemerintah  memiliki  peran  penting  dalam  mengurangi  kemiskinan  melalui  berbagai kebijakan,  seperti  penyediaan  pelatihan  kerja  gratis  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan keterampilan  dan  kesempatan  berwirausaha  bagi  masyarakat  yang  kurang  mampu.  Dengan demikian,  diharapkan  bahwa  meningkatnya  pendapatan  masyarakat  akan  mengurangi ketimpangan pendapatan secara keseluruhan. Dengan implementasi kebijakan yang tepat dan efektif,  seperti  yang  disebutkan,  pemerintah  dapat  berperan  dalam  mereduksi  ketimpangan pendapatan di Indonesia.
Hasil penelitian ini konsisten dengan beberapa penelitian terdahulu yang telah dilakukan. (Apergis et al., 2011) menemukan bahwa kemiskinan memiliki dampak positif dan signifikan terhadap ketimpangan pendapatan baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Hal ini menunjukkan  bahwa  ketika  tingkat  kemiskinan  meningkat,  ketimpangan  pendapatan cenderung juga meningkat, dan sebaliknya.
Penelitian (Hassan et al., 2015) juga menegaskan adanya hubungan positif dan signifikan antara  tingkat  kemiskinan  dan  tingkat  ketimpangan  pendapatan.  Temuan  ini  menunjukkan bahwa keadaan di mana tingkat kemiskinan lebih tinggi, maka kemungkinan besar juga akan ada ketimpangan pendapatan yang lebih besar di masyarakat.
Namun,  hasil  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  temuan  dari  penelitian  (Andiny  &
Mandasari,  2017)  yang  menyatakan  bahwa  kemiskinan  tidak  berpengaruh  terhadap ketimpangan  pendapatan.  Perbedaan  ini  mungkin  disebabkan  oleh  perbedaan  dalam metodologi penelitian, variabel yang digunakan, atau karakteristik sampel yang diteliti.
Analisis  regresi  data  panel  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  variabel  pendidikan, pengangguran,  dan  kemiskinan  secara  bersama-sama  berpengaruh  terhadap  ketimpangan pendapatan  di  Indonesia.  Pendidikan  yang  berkualitas  memberikan  pengetahuan  dan keterampilan  yang  lebih  baik  kepada  individu,  yang  pada  akhirnya  dapat  mengurangi ketimpangan  pendapatan  dengan  membuka  lebih  banyak  peluang  kerja  yang  layak. Pengurangan tingkat pengangguran juga mengindikasikan bahwa lebih banyak individu yang memperoleh pendapatan untuk memenuhi kebutuhan mereka sendiri dan keluarga, yang dapat menyebabkan penurunan ketimpangan pendapatan secara keseluruhan.
Secara  keseluruhan,  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  seperti pendidikan yang berkualitas dan pengurangan tingkat kemiskinan serta pengangguran dapat memainkan peran penting dalam mengurangi ketimpangan pendapatan di Indonesia. Dengan demikian, kebijakan yang mendukung peningkatan pendidikan, penciptaan lapangan kerja, dan pengentasan kemiskinan akan berpotensi untuk mengurangi ketimpangan pendapatan secara efektif.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dari  tahun  2018  hingga  2024,  dapat disimpulkan bahwa pendidikan dan kemiskinan memainkan peran penting dalam menentukan tingkat  ketimpangan  pendapatan  di  Indonesia.  Pendidikan  yang  berkualitas  dan  upaya pengentasan kemiskinan secara signifikan berkontribusi terhadap pengurangan ketimpangan pendapatan di masyarakat. Pendidikan yang lebih tinggi memberikan individu keterampilan dan pengetahuan yang lebih baik untuk memperoleh pekerjaan dengan pendapatan yang lebih baik,  sementara  pengurangan  kemiskinan  mengurangi  kesenjangan  ekonomi  yang  dapat menyebabkan  ketimpangan  pendapatan.  Namun,  pengangguran,  meskipun  penting  dalam konteks  ekonomi,  tidak  terbukti  berpengaruh  secara  langsung  terhadap  ketimpangan pendapatan  dalam  studi  ini.  Secara  simultan,  pendidikan,  pengangguran,  dan  kemiskinan bersama-sama  memberikan  pengaruh  yang  kompleks  terhadap  ketimpangan  pendapatan  di Indonesia.  Untuk  penelitian  mendatang,  disarankan  untuk  mempertimbangkan  variabel tambahan seperti perpajakan, tingkat pendidikan yang lebih rinci, serta faktor-faktor sosial dan ekonomi lainnya untuk memperdalam pemahaman tentang dinamika ketimpangan pendapatan dan menyarankan kebijakan yang lebih tepat dalam mengurangi ketimpangan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Andiny, P., & Mandasari, P. (2017). Analisis pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan terhadap ketimpangan di Provinsi Aceh. Jurnal Penelitian Ekonomi Akuntansi (JENSI), 1(2), 196– 210.
Apergis,  N.,  Dincer,  O.,  &  Payne,  J.  E.  (2011).  On  the  dynamics  of  poverty  and  income inequality in US states. Journal of Economic Studies, 38(2), 132–143.
Bakhtiari, S., & Meisami, H. (2010). An empirical investigation of the effects of health and education on income distribution and poverty in Islamic countries. International Journal of Social Economics, 37(4), 293–301.
Bandyopadhyay, S. (2018). The absolute Gini is a more reliable measure of inequality for time dependent analyses (compared with the relative Gini). Economics Letters, 162, 135–139. Banerjee, A. K. (2010). A multidimensional Gini index. Mathematical Social Sciences, 60(2),
87–93.
Cysne,  R.  P.,  &  Turchick,  D.  (2012).  Equilibrium  unemployment-inequality  correlation. Journal of Macroeconomics, 34(2), 454–469.
Dartanto, T., & Putra, N. E. (2019). Ketimpangan Kesempatan Jadi Penyebab Ketimpangan Pendapatan.
Deyshappriya,  N.  P.  (2017).  Impact  of  macroeconomic  factors  on  income  inequality  and income distribution in Asian countries.
Fithrian, M., Syechalad, M. N., & Nasir, M. (2015). Analisis Pengaruh Aggregat Demand Dan Tingkat Pendidikan Terhadap Ketimpangan Pendapatan Di Aceh. Jurnal Ilmu Ekonomi: Program Pascasarjana Unsyiah, 3(3).
Ghozali, I. (2016). Aplikasi analisis multivariete dengan program IBM SPSS 23.
Gregorio, J. De, & Lee, J. (2002). Education and income inequality: new evidence from cross‐ country data. Review of Income and Wealth, 48(3), 395–416.
Hassan,  S.  A.,  Zaman,  K.,  &  Gul,  S.  (2015).  The  relationship  between  growth-inequality- poverty triangle and environmental degradation: unveiling the reality. Arab Economic and Business Journal, 10(1), 57–71.
Nachrowi, N. D., & Usman, H. (2006). Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan Pendekatan Populer dan Praktis. LPFE UI. Jakarta.
Nielsen,  F.,  &  Alderson,  A.  S.  (1997).  The  Kuznets  curve  and  the  great  U-turn:  income inequality in US counties, 1970 to 1990. American Sociological Review, 12–33.
Petcu, C. (2014). Does Educational Inequality Explain Income Inequality Across Countries?
Pi,  J.,  &  Zhang,  P.  (2018).  Structural  change  and  wage  inequality.  International  Review  of Economics & Finance, 58, 699–707.
Rahardja,  P.,  &  Manurung,  M.  (2008).  Pengantar  ilmu  ekonomi  (mikroekonomi  & makroekonomi). Language, 15(490p), 26cm.
Ukpere,  W.  I.,  &  Slabbert,  A.  D.  (2009).  A  relationship  between  current  globalisation, unemployment,  inequality  and  poverty.  International  Journal  of  Social  Economics, 36(1/2), 37–46.
Wahyuni,  R.  N.  T.,  &  Monika,  A.  K.  (2017).  Pengaruh  pendidikan  terhadap  ketimpangan pendapatan tenaga kerja di Indonesia. Jurnal Kependudukan Indonesia, 11(1), 15–28.
Yang,  J.,  &  Qiu,  M.  (2016).  The  impact  of  education  on  income  inequality  and intergenerational mobility. China Economic Review, 37, 110–125.
© 2023 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY  SA)  license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )