## SINKRONISASI PASAR TENAGA KERJA: ANALISIS PERAN SMK PADA PERKEMBANGAN PASAR TENAGA KERJA DI INDONESIA

## SYNCHRONIZING THE JOB MARKET: THE ANALYSIS OF VOCATIONAL SCHOOLS ROLE AMIDST DEVELOPING LABOR MARKET IN INDONESIA
Goldy Dharmawan ˡ dan Wisnu Harto Adi Wijoyo² SMERU ˡ World Bank²

## goldy.dharmawan@dikbud.belajar.id

## J U R N A L PENELITIAN KEBIJAK AN PENDIDIKAN
Naskah diterima: 1 Desember 2022 direvisi akhir:
17 Desember 2022 disetujui: 17 Desember 2022 Volume 15 Nomor 1/2022
DOI      : dx.doi.org/10.24832/jpkp.v15i2.644

## ABSTRACT
This  research  tries  to  evaluate  the  efficiency  of  the  vocational  school  distribution  by examining the supply-demand pattern of vocational school graduates at the national and regional levels in Indonesia using employment, underemployment, and wage level as the indicators. We use the recent data of the Indonesian National Labor Force Survey (Sakernas) and Core Educational Data (Dapodik) to conduct statistical analysis assessing the vocational school graduates. The result indicates that vocational school graduates’ odds to get a job is generally better than the high school graduates. However, the study finds that high school graduates get higher wage level compared to vocational school graduates. Moreover, there is a different pattern of enrolment of the vocational study program in different regions. The results also suggest that job training with a certificate has a better effect on higher earnings than graduating vocational schools. The result can be considered as a valuable input in the form of policy recommendation to recalculate which study program that is needed in which region and providing alternatives to take job-training as a strategy to boost workers wage level.
Key words : dapodik, vocational education, SMK, sakernas, labor market

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengukur  efisiensi  distribusi  sekolah  kejuruan  melalui  pola  permintaan- penawaran lulusan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) di tingkat nasional dan daerah di Indonesia  dengan  indikator  lapangan  kerja,  setengah  pengangguran,  dan  tingkat  upah. Penulis  menggunakan  Survei  Angkatan  Kerja  Nasional  Indonesia  (Sakernas)  dan  Data Pokok Pendidikan (Dapodik) untuk melakukan analisis statistik dalam menilai lulusan SMK. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peluang lulusan SMK untuk mendapatkan pekerjaan umumnya lebih baik dibandingkan lulusan Sekolah Menengah Atas (SMA). Namun, penulis menemukan bahwa lulusan SMA mendapatkan tingkat upah yang lebih tinggi dibandingkan dengan lulusan SMK. Selain itu, penulis juga menemukan adanya perbedaan pola pendaftaran program studi vokasi di berbagai daerah. Temuan lain juga menunjukkan bahwa pelatihan kerja  dengan  sertifikat  memiliki  efek  yang  lebih  baik  terhadap  penghasilan  dibanding menamatkan SMK. Dengan demikian, penelitian ini merekomendasikan pemerintah untuk mengkaji kembali program studi apa yang dibutuhkan di daerah tertentu serta memberikan alternatif untuk mengikuti pelatihan kerja sebagai strategi untuk mendongkrak tingkat upah pekerja.
Kata kunci : dapodik, pendidikan vokasi, SMK, sakernas, tenaga kerja
Goldy Dharmawan dan Wisnu Harto Adi Wijoyo, Sinkronisasi Pasar Tenaga Kerja: Analisis Peran SMK pada Perkembangan Pasar Tenaga Kerja di Indonesia
PENDAHULUAN P emerintah Indonesia terus mempromosikan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) dengan jargon  “SMK  Bisa!”,  meski  temuan  atas keberhasilannya  dalam  meningkatkan  pasar tenaga kerja masih terbatas. Melihat pengalaman negara lain, penulis menemukan dampak positif dari bersekolah di SMK di Thailand, Mesir, dan Israel.  Sebaliknya,  lulusan  Sekolah  Menengah Atas  (SMA)  mendapat  upah  lebih  tinggi  di Suriname  dan  Tanzania.  Berbeda  dengan  dua kelompok  sebelumnya,  Jerman  Timur,  Korea Selatan, dan Romania menunjukkan bahwa baik SMK  maupun  SMA  mendapat  upah  yang  sama (Newhouse dan Suryadarma, 2011).
Newhouse  dan  Suryadarma  (2011)  dan  Chen (2009) telah melakukan penelitian pada sistem pendidikan  vokasi  di  Indonesia.  Newhouse dan  Suryadarma  (2011)  dengan  menggunakan data Indonesian  Family  Life  Survey (IFLS), mengungkapkan bahwa upah untuk perempuan lulusan  SMA  lebih  tinggi  dibandingkan  laki- laki  lulusan  SMA.  Bahkan,  laki-laki  lulusan SMK  menderita  premium  negatif  upah  yang cukup  besar.  Chen  (2009)  menemukan  adanya kesesuaian  upah  dan  hasil  pekerjaan  pada tingkat upah yang serupa dengan data IFLS.
Penelitian  ini  mencoba  mengevaluasi  SMK  di Indonesia  dengan  melihat  apakah  lulusan  SMK menciptakan  tenaga  kerja  yang  lebih  baik. Penelitian  mengukur  capaian  lulusan  dengan mengamati  tingkat  pengangguran,  setengah pengangguran, dan upah riil menggunakan Survei Angkatan  Kerja  Nasional (Sakernas).  Selain  itu, penulis  juga  membandingkan  perbedaan  profil lulusan antara SMK dan SMA di tingkat nasional dan  daerah.  Selanjutnya,  penulis  mencoba menggambarkan dinamika keseimbangan penawaran  dan  permintaan  sekolah  kejuruan itu  sendiri  untuk  menjelaskan  program  studi apa yang peminatnya bertumbuh dan berkurang menggunakan Data Pokok Pendidikan (Dapodik). Sebagai  informasi  tambahan,  artikel  ini  juga ingin  membahas  beberapa  temuan  mengenai karakteristik  industri  yang  dimiliki  oleh  lulusan SMK dan SMA serta apa perbedaannya dengan lulusan pendidikan jenis lain.
Idealnya, analisis dilakukan dengan menggunakan data  dari  survei  penelusuran  yang  terdiri  dari indikator  pilihan  sekolah,  program  studi,  dan pekerjaan  individu  termasuk  pendapatan
mereka.  Namun,  penulis  memutuskan  untuk menggunakan dua kumpulan data yang terpisah karena data dari survei penelusuran saat ini tidak tersedia.  Sakernas  mencakup  informasi  pasar kerja  sedangkan  Dapodik  mencakup  informasi lembaga pendidikan. Penjelasan lebih lanjut dari masing-masing data akan diberikan kemudian.
Penelitian  ini  memberi  dua  kontribusi  pada diskusi  kebijakan. Pertama, membedakan pengaruh  bersekolah  di  SMK  dan  SMA terhadap peluang bekerja dan tingkat upahnya di  tingkat  nasional  dan  daerah. Kedua, menggunakan informasi pola pendaftaran SMK di  tingkat  nasional  dan  daerah.  Meskipun  saat ini  tidak  dapat  memberikan  analisis  yang  lebih menyeluruh  dengan  menggunakan  Dapodik, penulis  berharap  data  yang  lebih  rinci  akan tersedia untuk studi yang akan datang.
Ada  empat  temuan  utama  dari  penelitian  ini. Pertama, analisis  tingkat  nasional  mengungkap bahwa  lulusan  SMK  memiliki  peluang  yang lebih  tinggi  untuk  mendapatkan  pekerjaan dibandingkan dengan lulusan SMA. Penulis juga menemukan bahwa efeknya bervariasi di tingkat daerah.  Lulusan  SMK  mendapatkan  manfaat positif  hanya  di  Sumatra,  Jawa/Bali,  Sulawesi, dan Maluku. Kedua, lulusan  SMK  juga  punya probabilitas  yang  lebih  rendah  untuk  menjadi setengah  menganggur  ketika  mereka  sudah mendapatkan pekerjaan. Hasilnya menunjukkan efek  yang  berbeda  di  tingkat  daerah.  Penulis menemukan bahwa peluang lebih rendah bagi lulusan SMK untuk setengah menganggur hanya terdapat di Sumatra, Jawa/Bali, Nusa Tenggara, dan Papua. Ketiga, penulis menemukan bahwa lulusan  SMK  berpenghasilan  lebih  rendah daripada  lulusan  SMA  meskipun  kemungkinan mereka mendapatkan pekerjaan lebih tinggi. Di tingkat daerah, perhitungan penulis menemukan bahwa  lulusan  SMK  di  Sumatra,  Kalimantan, dan  Sulawesi  dibayar  lebih  rendah  daripada rekan lulusan SMA mereka. Keempat, meskipun sertifikat  pelatihan  tidak  selalu  meningkatkan peluang mendapatkan pekerjaan, namun dapat memberikan  efek  yang  lebih  baik  pada  tingkat upah daripada masuk SMK. Hasil tersebut juga konsisten  ketika  kita  menghitung  di  tingkat daerah.
Artikel  ini  terdiri  atas  empat  bagian. Pertama, penulis akan menjelaskan pendidikan menengah di  Indonesia  secara  singkat. Kedua, akan
dijelaskan  data  yang  penulis  gunakan  dan menjelaskan  relevansinya  dengan  pertanyaan penelitian. Bagian ketiga dan keempat masing- masing  akan  memaparkan  temuan-temuan  di tingkat nasional dan daerah.

## Pendidikan Menengah di Indonesia
Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan (Kemendikbud)  membagi  sistem  pendidikan Indonesia menjadi tiga bagian: pendidikan dasar, menengah,  dan  tinggi.  Pendidikan  menengah dibagi  menjadi  pendidikan  menengah  pertama dan  pendidikan  menengah  atas;  masing- masing  membutuhkan  waktu  tiga  tahun  untuk menyelesaikannya.  Pendidikan  menengah atas  dibedakan  dengan  kurikulum  inti  untuk sekolah menengah umum dan sekolah kejuruan. Sementara  SMA  umum  menyediakan  tiga jenis  jurusan  (yaitu  IPA,  IPS,  dan  Bahasa),  SMK memiliki berbagai jurusan yang terbagi menjadi 9  jenis  keahlian  (yaitu  agribisnis,  bisnis  dan manajemen, energi dan pertambangan, maritim, pekerja  kesehatan  dan  sosial,  pariwisata,  seni dan  industri  kreatif,  teknik,  dan  TIK).  Rata- rata, anak-anak berusia sekitar 15 tahun harus memilih jenis pendidikan menengah atas tempat mereka akan belajar. Pertama, mereka mungkin memutuskan  untuk  melanjutkan  SMA  umum yang  akan  dirujuk  ke  SMA. 1 Kedua, mereka mungkin  memutuskan  untuk  melanjutkan  ke sekolah  menengah  kejuruan yang akan dirujuk ke SMK. 2
Menurut  Kemendikbud  (2017),  setelah menyelesaikan  SMA  atau  SMK,  siswa  dapat memilih  untuk  melanjutkan  ke  pendidikan tinggi atau memutuskan untuk memasuki pasar kerja  sebagai  pencari  kerja.  Dalam  merancang SMK,  Kemendikbud  menggunakan  konsep Djojonegoro (1998) yang menggambarkan SMK sebagai  institusi  untuk  mempersiapkan  siswa memasuki  pasar  tenaga  kerja  sebagai  tenaga kerja yang lebih terampil dibandingkan dengan SMA.  Oleh  karena  itu,  Kemendikbud  secara umum  membedakan  lulusan  SMK  dari  lulusan SMA  berdasarkan  kompetensi  mereka  dalam keterampilan  khusus  yang  dibutuhkan  di  pasar tenaga  kerja  (Menteri  Pendidikan  Nasional, 2009).
1 Definisi penulis tentang SMA juga mencakup siswa atau lulusan dari sekolah agama dan sekolah luar biasa (misalnya SMA-LB, MA, dan MA-LB).
2   Definisi tentang SMK juga mencakup siswa atau lulusan sekolah agama (misalnya MAK).
Pada  tahun  2006,  Kemendikbud  mulai memperluas  sistem  sekolah  kejuruannya. Tujuan  utamanya  untuk  mengurangi  jumlah pengangguran kaum muda dengan menyiapkan sejumlah  besar  angkatan  kerja  yang  siap bekerja  di  sektor  industri.  Kemendikbud memperkenalkan paradigma “SMK Bisa!” untuk menegaskan  gagasan  bahwa  lulusan  SMK dapat  berprestasi  lebih  baik  daripada  lulusan SMA  ketika  memasuki  pasar  tenaga  kerja. Kemendikbud  juga  telah  meningkatkan  alokasi anggaran  untuk  SMK  dari  tahun  2006  hingga 2016 (Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan, 2017).

## METODE PENELITIAN
Penulis  kesulitan  mendapatkan  data  yang komprehensif  dan  terbaru  untuk  mengevaluasi output SMK.  Oleh  karena  itu,  makalah  ini menggunakan  dua  set  data  untuk  menangkap lulusan sekolah kejuruan di pasar tenaga kerja. Pertama, penulis menggunakan Survei Angkatan Kerja  Nasional (Sakernas)  Indonesia  yang dikumpulkan pada semester kedua tahun 2016. Kedua, menggunakan  Data  Pokok  Pendidikan (Dapodik)  dari  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan (Kemendikbud).
Survei  Angkatan  Kerja  Nasional  Indonesia, disingkat Sakernas, dirancang untuk mengumpulkan informasi umum angkatan kerja Indonesia  antarperiode  survei  (Subdirektorat Statistik  Mobilitas  Penduduk  &  Tenaga  Kerja, 2017).  Tujuan  utama  Sakernas  adalah  untuk mendapatkan  pemutakhiran  angkatan  kerja Indonesia  secara  berkala,  khususnya  untuk mengumpulkan  informasi  tentang  jumlah orang yang bekerja, menganggur, tidak bekerja lagi,  dan  berpindah  pekerjaan  di  tingkat kota,  provinsi,  dan  nasional.  Sakernas  (2016) mengumpulkan  informasi  dari  200.000  rumah tangga  sebagai  sampel  di  seluruh  Indonesia. Data  tersebut  memberikan  informasi  umum seperti jumlah pekerja, tingkat upah, jam kerja, dan karakteristik individu lainnya (misalnya usia, provinsi, pendidikan).
Data  Pokok  Pendidikan  yang  disingkat Dapodik  adalah  sistem  basis  data  berskala nasional  yang  menghimpun  dan  menyimpan informasi  yang  relevan  dengan  perencanaan pendidikan  nasional.  Izin  akses  Dapodik  diatur oleh  Kemendikbud  (Menteri  Pendidikan  dan
Goldy Dharmawan dan Wisnu Harto Adi Wijoyo, Sinkronisasi Pasar Tenaga Kerja: Analisis Peran SMK pada Perkembangan Pasar Tenaga Kerja di Indonesia
Kebudayaan Republik Indonesia, 2017). Dapodik terdiri  dari,  namun  tidak  terbatas  pada  data siswa,  fasilitas  sekolah,  data  kepala  sekolah, alokasi  anggaran,  profil  guru,  dan  deskripsi kurikulum. Meskipun Dapodik menggambarkan sistem  basis  data  berskala  besar,  penelitian ini  hanya  menggunakan  aspek  tertentu  dari Dapodik yang tersedia untuk umum. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari jumlah siswa  kelas  10  sampai  12  dari  setiap  program studi di semua SMK yang terdaftar di Indonesia. Tanggal  pengambilan  pastinya  tidak  tercatat, tetapi pada awal tahun 2018. Dengan demikian, pemutakhiran  terakhir  mencakup  data  yang diunggah  pada  Desember  2017.  Singkatnya, penulis  memiliki  data  populasi  siswa  SMK beserta program studi dan jenis keahliannya.
Data  tersebut  dianalisis  secara  deskriptif  dan inferensi  statistik.  Analisis  inferensi  statistik dilakukan menggunakan regresi OLS. Regresi OLS dipilih karena fiturnya untuk mengukur besaran dampak  ( size-effect )  dari  kriteria  pendidikan. Keterangan  model  OLS  akan  dijelaskan  lebih lanjut pada masing-masing bagian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Lulusan SMK pada Pasar Tenaga Kerja Nasional
Pada  bagian  ini,  penulis  akan  memulai pembahasan  dengan  menjelaskan  partisipasi SMK  sebagai  alat  ukur  keseimbangan  pasar pendidikan  di  tingkat  nasional.  Penjelasan penulis  menggambarkan  berapa  banyak  siswa yang  terdaftar  di  SMK  dan  bagaimana  ukuran tersebut  merepresentasikan  pola  penerimaan. Kemudian,  bagian  selanjutnya  mengkaji
pasar  tenaga  kerja  dengan  menggunakan tingkat  kesempatan  kerja,  tingkat  setengah pengangguran, dan tingkat upah sebagai ukuran keseimbangan pasar tenaga kerja. Pada bagian kedua, penulis juga akan memberikan hasil studi sesuai hasil analisis regresi.
Kemendikbud  berencana  meningkatkan  jumlah SMK  untuk  memenuhi  rasio  70:30  terhadap SMA. Oleh karena itu, anggaran besar-besaran dialokasikan  untuk  SMK  secara  bertahap  dari tahun 2006 hingga 2016 (Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan, 2017). Dalam jangka waktu 10 tahun, anggaran SMK dinaikkan enam kali lipat (Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan, 2017). Mengingat bahwa pengeluaran per siswa untuk SMK lebih tinggi daripada SMA (Newhouse &  Suryadarma,  2011),  penulis  memperkirakan bahwa  anggaran  tersebut  dapat  melampaui anggaran  SMA  saat  ini.  Peningkatan  alokasi anggaran  untuk  SMK  membuat  Kemendikbud harus mengurangi alokasi yang lain, mengingat anggaran  pendidikan  selalu  di  atas  20%  dari APBN. Pemerintah saat ini membutuhkan lebih banyak bukti untuk melihat jenis keahlian mana yang  harus  mereka  investasikan  lebih  banyak dan mana yang harus mereka hitung ulang.

## Pendaftaran  SMK  menjadi  pelopor  angkatan kerja masa depan
Gambar  1  menunjukkan,  pada  semua  jenis keahlian,  terdapat  kecenderungan  peningkatan jumlah  pendaftaran  siswa  di  tingkat  nasional. Untuk  jenis  keahlian  yang  sudah  memiliki peserta  didik  relatif  banyak,  peningkatan penerimaan  peserta  didik  relatif  lebih  rendah, seperti bisnis dan manajemen, teknik, dan TIK.
Gambar 1. Jumlah Siswa SMK di Indonesia Tahun 2017
Namun, meskipun memiliki jumlah siswa relatif rendah,  jurusan  agribisnis,  pekerja  kesehatan dan sosial, dan pariwisata memiliki peningkatan siswa  yang  diterima  relatif  rendah.  Temuan  ini mungkin menunjukkan bahwa keahlian dengan peningkatan rendah siswa yang diterima mungkin telah mencapai kematangannya. Untuk industri kemaritiman dan kreatif, tren pertumbuhannya relatif lebih tinggi dibandingkan bidang keahlian lainnya.  Ada  harapan  bahwa  jumlahnya  akan meningkat  di  tahun  berikutnya.  Secara  umum, dapat  disimpulkan  bahwa  beberapa  jenis keahlian  menjadi  matang  sementara  yang lainnya  masih  tumbuh.  Namun,  penulis  belum bisa mendapatkan bukti jumlah siswa yang ideal untuk setiap jenis keahlian.

## Peluang lulusan SMK dan SMA di pasar tenaga kerja
Dengan  mencermati  Gambar  2,  secara  visual dapat dilihat bahwa pola tingkat pengangguran antara  lulusan  SMK,  lulusan  SMA,  dan seluruh  angkatan  kerja  serupa.  Namun, untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih rinci  tentang  peran  lulusan  SMK  di  pasar tenaga  kerja,  artikel  ini  menyarankan  untuk membandingkannya secara head-to-head dengan lulusan SMA.
Gambar  3  menunjukkan  pola  yang  sama dari  tingkat  pengangguran  dan  setengah pengangguran  lulusan  SMK  dan  SMA.  Grafik
ini  dihasilkan  dari  Sakernas  2016.  Grafik pengangguran  dihasilkan  dengan  menghitung rasio  mereka  yang  berada  dalam  angkatan kerja,  tetapi  tidak  bekerja  terhadap  mereka yang menyatakan diri sudah memiliki pekerjaan atau sedang bekerja atau sedang membuka atau menjalankan  usaha  sendiri.  Grafik  setengah pengangguran menghitung jumlah lulusan SMA dan SMK yang menyatakan memiliki pekerjaan dan bekerja kurang dari 35 jam per minggu. Perlu diingat  bahwa  tingkat  setengah  pengangguran yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3  tergantung pada status pekerjaan.
Dari Gambar 3 dapat disimpulkan bahwa tingkat pengangguran mulai meningkat secara signifikan pada  kelompok  usia  20  hingga  24  tahun  dan secara bertahap menurun pada kelompok usia tertua.  Rendahnya  tingkat  pengangguran  pada kelompok usia pertama ini mungkin disebabkan oleh  usia  sekolah,  atau  sebagian  besar  siswa masih  terkait  seluruhnya  atau  sebagian  terkait dengan  program  SMK  dan  SMA  mereka,  yaitu melakukan magang atau on-the-job training .
Menurut  Gambar  3  juga,  dapat  dilihat  bahwa pola  setengah  pengangguran  dibentuk  serupa dengan pengangguran. Kelompok usia termuda memiliki  tingkat  setengah  pengangguran  yang rendah,  dan  angka  tersebut  melonjak  pada kelompok  usia  kedua  dan  secara  bertahap menurun pada kelompok usia berikutnya.
Gambar 2. Tingkat Pengangguran Indonesia Tahun 2016
Goldy Dharmawan dan Wisnu Harto Adi Wijoyo, Sinkronisasi Pasar Tenaga Kerja: Analisis Peran SMK pada Perkembangan Pasar Tenaga Kerja di Indonesia
Melihat  Gambar  3  secara  lebih  kasar,  dapat dilihat bahwa peluang lulusan SMK mendapatkan pekerjaan lebih tinggi dibandingkan lulusan SMA. Kesimpulan  kasar  serupa  juga  berlaku  untuk setengah  pengangguran  di  mana  lulusan  SMK cenderung memiliki peluang lebih rendah untuk menjadi  setengah  pengangguran  dibandingkan lulusan  SMA  karena  pola  serupa  yang  telah dijelaskan sebelumnya.
Setelah  memeriksa  kemungkinan  mereka tidak  hanya  untuk  mendapatkan  pekerjaan, tetapi  pekerjaan  penuh  waktu,  pembahasan berikut  akan  menunjukkan  berapa  banyak mereka dibayar. Gambar 4 menunjukkan upah bulanan  riil  yang  diterima  pekerja  menurut tingkat pendidikan tertinggi yang meliputi SMA, SMK,  D1,  D2,  D3,  dan  D4  atau  S1.  Bagan  ini juga  dihitung  dengan  menggunakan  Sakernas 2016  dan  disesuaikan  dengan  inflasi  untuk mendapatkan upah riil.
Gambar 3. Tingkat Pengangguran dan Setengah Pengangguran Lulusan Tahun 2016
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  tingkat  upah secara  visual  berhubungan  dengan  tingkat pendidikan pekerja. Pekerja dengan gelar sarjana memiliki  upah  tertinggi  dibandingkan  dengan mereka yang tidak memiliki gelar sarjana. Pola yang  juga  konsisten  dengan  D1,  D2,  dan  D3 dari  satu  tahun  studi  tambahan  umumnya memberikan tingkat upah yang lebih tinggi.
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  tingkat  upah lulusan SMA dan SMK secara visual serupa. Hal ini  menunjukkan  bahwa  SMK  dan  SMA  tidak memiliki  perbedaan  yang  signifikan  dalam hal  tingkat  upah.  Seperti  teori  umum  bahwa produktivitas tercermin pada tingkat upah, dapat diduga bahwa produktivitas SMA dan SMK tidak jauh  berbeda  dengan  mengasumsikan  bahwa semua aksioma diterapkan. Jika ini benar, maka misi  Kemendikbud  untuk  menyediakan  tenaga kerja  terampil  dengan  memperkenalkan  SMK dan berupaya meningkatkan rasio SMK terhadap SMA belum terlihat dampak signifikannya.
Gambar 4. Upah Riil Bulanan menurut Tingkat Pendidikan
Untuk memeriksa data lebih dalam, dibutuhkan analisis  statistik  untuk  memverifikasi  apakah interpretasi visual sudah tepat.
Analisis statistik Untuk
memverifikasi apakah tingkat pengangguran,  setengah  pengangguran,  dan tingkat  upah  berbeda  antara  lulusan  SMA  dan SMK,  penulis  melakukan  dua  analisis  regresi.
Pertama, penulis akan menguji apakah setengah pengangguran  dan  tingkat  pekerjaan  secara signifikan  dipengaruhi  oleh  jenis  sekolah menggunakan  analisis  regresi  logit. Kedua, penulis  akan  menguji  apakah  jenis  sekolah secara  signifikan  memengaruhi  tingkat  upah menggunakan Ordinary Least Square (OLS).
Untuk  pengaruh  SMA/SMK  terhadap  tingkat kesempatan kerja, penulis menggunakan Model 1:

## Model 1
Untuk  pengaruh  SMA/SMK  terhadap  tingkat setengah pengangguran, penulis menggunakan Model 2  dengan syarat sedang bekerja:
Model 2
Baik  pada  Model  1  maupun  Model  2,    adalah dummy untuk bekerja atau menganggur,  adalah dummy untuk mencapai SMK atau SMA,  adalah dummy untuk  melakukan on-the-job  training atau  pelatihan  apa  saja  yang  berhubungan dengan  pekerjaan  yang  disediakan  sertifikat setelah  selesai,    adalah  variabel  kategori untuk  wilayah  (misalnya  Jawa/Bali,  Sumatra, Kalimantan),    adalah  vektor  dari  variabel kontrol  yang  mencakup  karakter  individu,  dan merupakan eror perhitungan.
Tabel 1. Regresi Logit untuk Status Menganggur dan Setengah Menganggur LOGIT REGRESSION UNEMPLOYMENT UNDEREMPLOYMENT Urban (Dummy) 0.058*** -0.758*** -0.001 -0.001 Male (Dummy) 0.044*** -0.703*** -0.001 -0.001 ln(Age) -2.292*** 0.119*** -0.003 -0.002 Married (Dummy) -1.399*** -0.179*** -0.002 -0.001 Owning Certificate  (Dummy) -0.069*** -0.166*** -0.002 -0.001 General high school (Base) 0 0 (.) (.) Vocational high school (Dummy) -0.097*** -0.325*** -0.002 -0.001 Sumatra (Dummy) -0.200*** 0.447*** -0.002 -0.001 Java/Bali (Base) 0 0 (.) (.) Kalimantan (Dummy) -0.186*** 0.254*** -0.003 -0.002 Sulawesi (Dummy) -0.449*** 0.448*** -0.003 -0.002 Nusa Tenggara (Dummy) -0.626*** 0.641*** -0.005 -0.003 Maluku (Dummy) 0.076*** 0.483*** -0.006 -0.004 Papua (Dummy) -0.163*** 0.415*** -0.006 -0.004 Constant 5.948*** -0.987*** -0.009 -0.006 N 3.61E+07 3.26E+07 * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001
Hasil reduksi logit Model 1 dan Model 2 disajikan pada  Tabel  1.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa belajar  di  SMK  memberi  kemungkinan  lebih rendah  secara  statistik  untuk  menganggur  dan setengah  menganggur.  Hal  ini  menunjukkan bahwa menjadi lulusan SMK dapat memberikan hasil  yang  lebih  baik  dalam  bersaing  di  pasar kerja.  Selain  itu,  hasil  juga  menunjukkan bahwa memiliki sertifikat kursus pelatihan juga memberikan kesempatan yang lebih baik untuk mendapatkan pekerjaan baik untuk lulusan SMA maupun SMK.
Dari  analisis  regresi  yang  menunjukkan  bahwa lulusan  SMK  memiliki  kesempatan  yang  lebih baik untuk mendapatkan pekerjaan dan bekerja minimal  35  jam  seminggu,  penulis  juga  perlu memeriksa apakah lulusan SMK secara signifikan memengaruhi  tingkat  upah.  Oleh  karena  itu, penulis  menggunakan  Model  3  untuk  menguji pengaruh SMK terhadap tingkat upah.

## Model 3
Goldy Dharmawan dan Wisnu Harto Adi Wijoyo, Sinkronisasi Pasar Tenaga Kerja: Analisis Peran SMK pada Perkembangan Pasar Tenaga Kerja di Indonesia

## Tabel 2. Regresi OLS untuk Upah Riil Bulanan
OLS REGRESSION FOR LN(REALMWAGE) MODEL 3A MODEL 3B MODEL 3C Urban (Dummy) 0.201*** 0.198*** 0.199*** 0 0 0 Male (Dummy) 0.218*** 0.217*** 0.217*** 0 0 0
ln(Age) 0.343*** 0.338*** 0.333*** -0.001 -0.001 -0.001 Married (Dummy) 0.068*** 0.069*** 0.069*** 0 0 0 Owning Certificate  (Dummy) 0.182*** 0.183*** 0.183*** 0 0 0 Work at least one year (Dummy) 0.187*** 0.186*** 0.186*** 0 0 0 Status: Own account (Base)
0 0 0 (.) (.) (.) Status: Employee (Dummy) 0.176*** 0.178*** 0.178*** -0.001 -0.001 -0.001 Status: Casual worker in agricultural sector (Dummy) -0.216*** -0.211*** -0.211*** -0.001 -0.001 -0.001 Status: Casual worker in non-agricultural sector (Dummy) -0.204*** -0.204*** -0.204*** -0.001 -0.001 -0.001 Distance: < 10km (Base) 0 0 0 (.) (.) (.) Distance: 10 - 29 km (Dummy) 0.187*** 0.185*** 0.185*** 0 0 0 Distance: > 30 km (Dummy) 0.321*** 0.320*** 0.320*** -0.001 -0.001 -0.001 General high school (Base) 0 0 0 (.) (.) (.) Vocational high school (Dummy) 0 -0.049*** -0.087*** 0 -0.001 -0.004 Sumatra (Dummy) -0.109*** -0.118*** -0.119*** 0 0 0 Java/Bali (Base) 0 0 0 (.) (.) (.) Kalimantan  (Dummy) 0.016*** -0.011*** -0.012*** -0.001 -0.001 -0.001 Sulawesi (Dummy) -0.151*** -0.142*** -0.142*** -0.001 -0.001 -0.001 Nusa Tenggara (Dummy) -0.325*** -0.358*** -0.359*** -0.001 -0.001 -0.001 Maluku (Dummy) -0.090*** -0.106*** -0.106*** -0.001 -0.001 -0.001 Papua (Dummy) 0.219*** 0.191*** 0.191*** -0.001 -0.002 -0.002 Vocational high school # Sumatra 0.021*** 0.021*** -0.001 -0.001 Vocational high school # Java/Bali 0 0 (.) (.) Vocational high school # Kalimantan 0.083*** 0.083*** -0.001 -0.001 Vocational high school # Sulawesi -0.047*** -0.046*** -0.002 -0.002 Vocational high school # Nusa Tenggara 0.101*** 0.102*** -0.002 -0.002 Vocational high school # Maluku 0.056*** 0.056*** -0.003 -0.003 Vocational high school # Papua 0.079*** 0.080*** -0.003 -0.003 Vocational high school # ln_age 0.010*** -0.001 Constant 12.124*** 12.160*** 12.175*** -0.002 -0.002 -0.003 R-squared 0.285 0.29 0.29 N 2.07E+07 2.07E+07 2.07E+07 * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001
RMWage i merepresentasikan  upah  bulanan  riil (logaritmik)  yang  dilaporkan  oleh  responden, merepresentasikan dummy SMK terhadap SMA, merepresentasikan dummy sertifikat,  merupakan variabel  kategori  wilayah,    merepresentasikan dummy sudah  bekerja  selama  satu  tahun pada  pekerjaan  saat  ini,    merepresentasikan interaksi  antara  mencapai  SMK  dan  lokasi bekerja,  mencakup semua variabel kontrol, dan menempatkan istilah kesalahan dalam Model 3. Penulis juga memperluas Model 3 ke Model 3A,
Model 3B, dan Model 3C yang memiliki sedikit modifikasi untuk memeriksa ketahanannya.
Hasilnya menunjukkan lulusan SMK mendapatkan upah yang lebih rendah dibandingkan rekannya. Meskipun  besarnya  relatif  kecil,  secara statistik  signifikan.  Hasilnya  juga  cenderung menggembirakan,  bahwa  memiliki  sertifikat meningkatkan tingkat upah yang sama besarnya dengan  sudah  bekerja  di  pekerjaan  saat  ini setidaknya selama satu tahun.
Dengan memperhatikan
besarannya, mendapatkan  sertifikat  dapat  memberikan kenaikan  tingkat  upah  yang  lebih  signifikan dibandingkan dengan bersekolah di SMK.
Dari  analisis  data  di  atas,  terlihat  bahwa  misi SMK  untuk  meningkatkan  keterampilan  dan pendapatan  lulusannya  saat  bekerja  belum tercapai optimal. Namun, diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengkaji bukti atas premis ini.

## Lulusan SMK pada Pasar Tenaga Kerja Daerah
Bagian ini akan memberikan penjelasan singkat yang mirip dengan bagian sebelumnya. Namun, bagian ini akan berfokus pada bagaimana peran SMK di tingkat daerah.
Tabel  3  dan  Tabel  4  menunjukkan  pengaruh belajar di SMK terhadap SMA di tingkat daerah. Tabel  3  menunjukkan  peluang  lulusan  SMK mendapatkan  pekerjaan  lebih  baik  di  Sumatra, Jawa/Bali,  Sulawesi,  dan  Maluku  dan  Tabel 4  menunjukkan  peluang  lulusan  SMK  untuk menjadi pengangguran lebih rendah di Sumatra, Jawa/Bali,  Nusa  Tenggara,  Maluku,  dan  Papua. Menarik  untuk  mendapatkan  hasil  bahwa  SMK secara  statistik  tidak  menguntungkan  pekerja di  Kalimantan,  baik  dalam  pekerjaan  maupun setengah  pengangguran.  Hasil  ini  mungkin karena skala industri kecil di Kalimantan relatif kecil terhadap jumlah penduduknya.
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  menjadi  lulusan SMK  memiliki  hasil  yang  beragam  dalam meningkatkan  tingkat  upah  di  setiap  daerah. Penulis  juga  menemukan  bahwa  besarnya pengaruh  kepemilikan  sertifikat  terhadap tingkat upah lebih tinggi untuk lulusan SMA dan SMK di seluruh wilayah di Indonesia.

## Tabel 3. Regresi Logit untuk Status Menganggur Berdasarkan Wilayah
LOGIT REGRESSION FOR UNEMPLOYMENT (DUMMY) Sumatra Java/Bali Kalimantan Sulawesi Nusa Tenggara Maluku Papua Urban (Dummy) 0.160*** -0.062*** 0.051*** 0.310*** 0.141*** 0.828*** 0.767*** -0.003 -0.002 -0.005 -0.005 -0.008 -0.011 -0.01 Male (Dummy) -0.171*** 0.200*** -0.095*** -0.446*** -0.061*** -0.573*** -0.438*** -0.003 -0.002 -0.005 -0.005 -0.008 -0.011 -0.011 ln(Age) -2.225*** -2.321*** -1.839*** -2.320*** -3.578*** -2.892*** -1.639*** -0.006 -0.004 -0.012 -0.011 -0.021 -0.025 -0.022 Married  (Dummy) -1.606*** -1.385*** -1.553*** -1.129*** -0.402*** -0.967*** -1.893*** -0.004 -0.002 -0.007 -0.007 -0.011 -0.013 -0.014 Owning Certificate  (Dummy) 0.108*** -0.093*** -0.387*** 0.107*** -0.063*** -0.127*** -0.651*** -0.004 -0.002 -0.007 -0.008 -0.011 -0.019 -0.017 General high school (Base) 0 0 0 0 0 0 0 (.) (.) (.) (.) (.) (.) (.) Vocational high school (Dummy) -0.089*** -0.097*** 0.327*** -0.047*** 0.338*** -0.458*** 0.698*** -0.003 -0.002 -0.005 -0.006 -0.008 -0.017 -0.011 Constant 5.642*** 6.030*** 4.468*** 5.681*** 9.188*** 7.860*** 3.845*** -0.019 -0.011 -0.036 -0.035 -0.064 -0.078 -0.07 N 8352439 2.11E+07 2101222 2380978 1108433 447078 525602 * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001

## Tabel 4. Regresi Logit untuk Status Setengah Menganggur Berdasarkan Wilayah
LOGIT REGRESSION FOR UNDEREMPLOYMENT (DUMMY) Sumatra Java/Bali Kalimantan Sulawesi Nusa Tenggara Maluku Papua Urban (Dummy) -0.836*** -0.750*** -1.067*** -0.580*** -0.595*** -0.008 -0.696*** -0.002 -0.001 -0.004 -0.003 -0.005 -0.007 -0.007 Male (Dummy) -0.629*** -0.723*** -0.821*** -0.869*** -0.685*** -0.938*** -0.353*** -0.002 -0.001 -0.004 -0.003 -0.004 -0.008 -0.008 ln(Age) -0.093*** 0.318*** 0.087*** -0.007 0.013 -0.350*** -0.583*** -0.003 -0.002 -0.007 -0.005 -0.008 -0.013 -0.013 Married  (Dummy) -0.184*** -0.086*** -0.357*** -0.512*** -0.233*** -0.016 -0.031*** -0.002 -0.002 -0.005 -0.004 -0.006 -0.009 -0.009 Owning Certificate  (Dummy) -0.212*** -0.155*** 0.031*** -0.149*** -0.094*** -0.012 -0.289*** -0.003 -0.002 -0.005 -0.004 -0.006 -0.01 -0.011 General high school (Base) 0 0 0 0 0 0 0 (.) (.) (.) (.) (.) (.) (.) Vocational high school  (Dummy) -0.145*** -0.299*** 0.023*** 0.067*** -0.200*** -0.007 -0.262*** -0.002 -0.001 -0.004 -0.004 -0.005 -0.01 -0.009 Constant 0.190*** -1.751*** -0.327*** 0.139*** -0.029 0.858*** 1.494*** -0.011 -0.008 -0.023 -0.017 -0.027 -0.044 -0.044 N 7596027 1.90E+07 1906603 2215876 1026483 401935 475579 * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001
Goldy Dharmawan dan Wisnu Harto Adi Wijoyo, Sinkronisasi Pasar Tenaga Kerja: Analisis Peran SMK pada Perkembangan Pasar Tenaga Kerja di Indonesia

## SIMPULAN DAN USULAN KEBIJAKAN
Dari  hasil  analisis,  dapat  ditarik  4  poin simpulan. Pertama, penulis  menemukan  dari analisis  tingkat  nasional  bahwa  lulusan  SMK memiliki  probabilitas  yang  lebih  tinggi  untuk mendapatkan  pekerjaan  dibandingkan  dengan lulusan  SMA.  Penulis  juga  menemukan  bahwa efeknya  bervariasi  di  tingkat  regional. Kedua, lulusan  SMK  juga  memiliki  kemungkinan  lebih rendah  untuk  menjadi  pengangguran  ketika sudah  mendapatkan  pekerjaan.  Hasilnya  juga menunjukkan  efek  yang  berbeda  di  tingkat daerah. Ketiga, penulis  menemukan  bahwa lulusan  SMK  berpenghasilan  lebih  rendah daripada  lulusan  SMA  meskipun  kemungkinan mereka mendapatkan pekerjaan lebih tinggi. Di tingkat daerah, perhitungan penulis menemukan bahwa  lulusan  SMK  di  Sumatra,  Kalimantan, dan  Sulawesi  dibayar  lebih  rendah  daripada rekan lulusan SMA mereka. Keempat, meskipun sertifikat  pelatihan  tidak  selalu  meningkatkan peluang  mendapatkan  pekerjaan,  namun

## Tabel 5. Regresi OLS untuk Upah Riil Bulanan menurut Wilayah
OLS REGRESSION FOR LN(REALMWAGE) Sumatra Java/Bali Kalimantan Sulawesi Nusa Tenggara Maluku Papua Urban (Dummy) 0.121*** 0.284*** 0.207*** 0.048*** 0.091*** 0.085*** 0.128*** -0.001 0 -0.001 -0.002 -0.002 -0.003 -0.003 Male (Dummy) 0.355*** 0.171*** 0.227*** 0.273*** 0.143*** 0.295*** 0.376*** -0.001 0 -0.001 -0.002 -0.002 -0.003 -0.003 Distance: < 10km (Base) 0 0 0 0 0 0 0 (.) (.) (.) (.) (.) (.) (.) Distance: 10 - 29 km (Dummy) 0.131*** 0.207*** 0.104*** 0.147*** -0.004 0.210*** 0.008* -0.001 0 -0.001 -0.002 -0.003 -0.004 -0.004 Distance: > 30 km (Dummy) 0.173*** 0.401*** 0.146*** 0.161*** 0.358*** 0.482*** 0.179*** -0.001 -0.001 -0.002 -0.003 -0.008 -0.016 -0.005 ln(Age) 0.451*** 0.240*** 0.367*** 0.516*** 0.619*** 0.409*** 0.440*** -0.001 -0.001 -0.003 -0.003 -0.005 -0.005 -0.005 Married (Dummy) 0.083*** 0.050*** 0.146*** 0.165*** 0.070*** -0.001 0.054*** -0.001 0 -0.001 -0.002 -0.003 -0.003 -0.003 Owning Certificate (Dummy) 0.318*** 0.120*** 0.191*** 0.267*** 0.205*** 0.262*** 0.083*** -0.001 0 -0.001 -0.002 -0.002 -0.004 -0.004 Work at least one year (Dummy) 0.204*** 0.174*** 0.276*** 0.156*** -0.003 0.368*** 0.350*** -0.001 0 -0.002 -0.002 -0.002 -0.004 -0.005 Status: Own account (Base) 0 0 0 0 0 0 0 (.) (.) (.) (.) (.) (.) (.) Status: Employee (Dummy) 0.213*** 0.127*** 0.184*** 0.331*** 0.146*** 0.137*** 0.145*** -0.001 -0.001 -0.002 -0.002 -0.004 -0.004 -0.004 Status: Casual worker in agricultural sector (Dummy) -0.235*** -0.245*** 0.047*** 0.101*** -0.185*** 0.875*** -0.002 -0.003 -0.005 -0.005 -0.007 -0.009 Status: Casual worker in non-agricultural sector (Dummy) -0.196*** -0.222*** -0.192*** -0.052*** -0.145*** 0.032*** 0.140*** -0.002 -0.001 -0.004 -0.003 -0.006 -0.007 -0.007 General high school (Base) 0 0 0 0 0 0 0 (.) (.) (.) (.) (.) (.) (.) Vocational high school (Dummy) -0.158*** 0.023*** -0.141*** -0.153*** 0.130*** 0.032*** 0.072*** -0.002 -0.001 -0.003 -0.004 -0.004 -0.005 -0.004 Constant 11.451*** 12.662*** 11.899*** 10.977*** 11.118*** 11.647*** 11.854*** -0.005 -0.003 -0.009 -0.01 -0.017 -0.019 -0.018 R-squared 0.292 0.288 0.39 0.238 0.312 0.301 0.308 N 4357924 1.30E+07 1191693 1165685 507098 247407 264937
* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001
dapat  memberikan  pengaruh  yang  lebih  tinggi terhadap  tingkat  upah  dibandingkan  memilih sekolah kejuruan. Hasil ini juga konsisten ketika kita menghitung di tingkat daerah.
Kendala  utama  dalam  memperluas  penelitian ini  adalah  ketersediaan  data.  Jika  kita  dapat memperoleh  data  Gambar  1  dengan  rentang tahun yang lebih panjang, kita dapat mengamati bagaimana pola penerimaan berubah dari waktu  ke  waktu.  Selain  itu,  jika  kita  dapat menghubungkannya dengan data pasar tenaga kerja pada Sakernas atau data yang lebih rinci, kita  dapat  menemukan  bagaimana  pendidikan dan  pasar  kerja  berinteraksi  dan  seberapa banyak jeda waktu antara kedua pasar tersebut.
Rekomendasi  kebijakan  yang  bisa  diturunkan dari hasil penelitian ini, yakni:
1. mendorong  program  sertifikasi  untuk memberikan  sinyal  lebih  baik  kepada para pemberi kerja; dan
2. meningkatkan  kapasitas  dan  kualitas pendidikan  formal  yang  memastikan lulusannya  memiliki  kemampuan  dasar literasi dan numerasi yang baik terlepas dari  kemampuan  vokasional  yang nantinya  bisa  bermanfaat  langsung  di dunia kerja.

## PUSTAKA ACUAN
Chen,  D.  (2009).  Vocational  Schooling,  Labor Market  Outcomes,  and  College  Entry. World  Bank  Policy  Research  Working Paper , (4814). https://doi.org/http://dx.doi. org/10.1596/1813-9450-4814
Djojonegoro, W. (1998). Pengembangan Sumber Daya Manusia melalui Sekolah Menengah Kejuruan  (SMK). Jakarta:  Jayakarta  Agung Offset.  Retrieved  from  https://books. google.co.id/books?id=dp-1AAAACAAJ
Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan. (2017). Jendela Pendidikan dan Kebudayaan
(Vol. IX). Jakarta.
Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik Indonesia.  (2017).  Peraturan  Menteri Pendidikan  Dan  Kebudayaan  Republik Indonesia  Nomor  16  Tahun  2017,  Pub.  L. No. 16. Indonesia: Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan.
Menteri  Pendidikan  Nasional.  (2009).  Standar
Kompetensi  Kejuruan  Sekolah  Menengah Kejuruan  (SMK)/  Madrasah  Aliyah Kejuruan (MAK), Pub. L. No. 28. Indonesia: Kementerian Pendidikan Nasional.
Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan. (1997).  Indonesia  education  statistics  in brief 1995/1996.
Newhouse,  D.,  &  Suryadarma,  D.  (2011).  The Value of Vocational Education: High School Type  and  Labor  Market  Outcomes  in Indonesia. World  Bank  Economic  Review ,
25 (2),  296–322.  https://doi.org/10.1093/ wber/lhr010
Subdirektorat  Statistik  Mobilitas  Penduduk  & Tenaga  Kerja.  (2017). Analisis  Mobilitas Tenaga  Kerja  2016 .  Jakarta,  Indonesia:
Badan Pusat Statistik.
Goldy Dharmawan dan Wisnu Harto Adi Wijoyo, Sinkronisasi Pasar Tenaga Kerja: Analisis Peran SMK pada Perkembangan Pasar Tenaga Kerja di Indonesia