## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI SISWA PUTUS SEKOLAH DI PROVINSI SUMATERA BARAT

## FACTORS AFFECTING STUDENTS TO DROP OUT OF SCHOOL IN WEST SUMATRA PROVINCE

## Rita Diana
Statistisi Madya, BPS Provinsi Sumatera Barat
rita.diana@bps.go.id

## J U R N A L PENELITIAN KEBIJAK AN PENDIDIKAN
Naskah diterima:
26 Juli 2021
direvisi akhir: 7 September 2021 disetujui: 7 September 2021 Volume 14 Nomor 2/2021
DOI      : 10.24832/jpkp.v14i2.497

## ABSTRACT
One of the targets aimed by the Smart Indonesia Program through the implementation of the 12-year Compulsory Education in the National Mid-Term Development Plan (RPJMN) 2015-2019 is to increase the education continuation rate which is marked by an increase in the average years of schooling and a decrease in the dropout rate. The dropout rate reflects school-age children who are no longer in school or who have not completed a certain level of education. The purpose of this study is to identify the factors that influence students dropping out of school. The data used is from the 2019 national socio-economic survey of West Sumatra Province, and the analysis method uses survival analysis with the Cox regression approach. The results show that the factors of residence, working/not working, receiving Rastra social assistance, taking care of the household, ever/never been married, status in the household, and the head of the household’s job affect the failure of a student to stay in school in West Sumatra Province in 2019. In addition, residents aged 15 years and above who live in rural areas, work, do not receive Rastra social assistance, take care of the household, have been married, are not in the nuclear family, having a household head who works in the agricultural sector have a significant decrease in the education survival rate at high school level.
Key words : Survival analysis, hazard ratio, school dropout, average school years, Cox regression

## ABSTRAK
Sasaran  yang  ingin  dicapai  dalam  Program  Indonesia  Pintar  melalui  pelaksanaan  Wajib Belajar  12  tahun  pada  RPJMN  2015-2019  adalah  meningkatnya  angka  keberlanjutan pendidikan yang ditandai dengan meningkatnya rata-rata lama sekolah dan menurunnya angka  putus  sekolah.  Angka  putus  sekolah  mencerminkan  anak-anak  usia  sekolah  yang sudah tidak bersekolah lagi atau yang tidak menamatkan suatu jenjang pendidikan tertentu. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi siswa putus sekolah. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil survei sosial ekonomi nasional Provinsi Sumatera Barat tahun 2019 dan metode analisisnya menggunakan analisis survival dengan pendekatan regresi Cox. Hasil penelitian menunjukan bahwa faktor daerah tempat tinggal, bekerja/tidak bekerja, menerima bansos rastra, mengurus rumah tangga, pernah/tidak pernah kawin, status dalam rumah tangga, dan lapangan usaha kepala rumah tangga mempengaruhi gagalnya seorang siswa bertahan pada bangku sekolah di Provinsi Sumatera Barat tahun 2019. Selain itu, penduduk usia SLTA 15 tahun ke atas yang tinggal di  daerah  pedesaan,  bekerja,  tidak  menerima  bansos  rastra,  mengurus  rumah  tangga, pernah kawin, bukan dalam keluarga inti, dan memiliki kepala rumah tangga yang bekerja di  lapangan  usaha  pertanian  ternyata  mengalami  penurunan  tingkat  bertahan  secara signifikan.
Kata kunci :  Analisis survival , hazard ratio , putus sekolah, rata-rata lama sekolah, regresi Cox

## PENDAHULUAN
S asaran pembangunan pendidikan diarahkan  untuk  meningkatkan  kualitas manusia,  seperti  yang  tertera  pada
Nawacita  ke  lima.  Adapun  beberapa  sasaran pembangunan  pendidikan  yang  ingin  dicapai pada Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah  (RPJMD)  Sumatera  Barat  tahun 2016-2021  adalah:  1.  Meningkatnya  tingkat pendidikan  masyarakat  dengan  meningkatnya rata-rata lama sekolah dan angka melek huruf; 2.  Meningkatnya  pemerataan  dan  kualitas pendidikan  yang  ditandai  dengan  menurunnya angka  putus  sekolah  dan  meningkatnya  angka melanjutkan; 3. Meningkat-nya daya saing lulusan pendidikan  menengah  untuk  masuk  perguruan tinggi  atau  pasar  kerja.  Untuk  mewujudkan sasaran  tersebut,  pemerintah  melalui  Rencana Strategis (Renstra) Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan  (Kemdikbud)  menetapkan  target yang harus dicapai setiap tahunnya selama 2016- 2021, sehingga tujuan pembangunan pendidikan dalam  meningkatkan  sumber  daya  manusia yang  cerdas,  sehat,  beriman,  berkarakter,  dan berkualitas tinggi untuk semua dapat tercapai.
Sasaran  yang  ingin  dicapai  dalam  Program Indonesia  Pintar  melalui  pelaksanaan  Wajib Belajar  12  tahun  pada  Rencana  Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2015-2019 adalah  meningkatnya  angka  keberlanjutan pendidikan yang ditandai dengan meningkatnya rata-rata  lama  sekolah  dan  menurunnya angka  putus  sekolah.  Rata-rata  lama  sekolah ( average years of schooling )  menunjukkan jenjang  pendidikan  yang  pernah/sedang diduduki  oleh  seseorang.  Semakin  tinggi angka  rata-rata  lama  sekolah,  semakin  lama/ tinggi  jenjang  pendidikan  yang  ditamatkan. Rata-rata  lama  sekolah  penduduk  15  tahun  ke atas  merupakan  cerminan  tingkat  pendidikan penduduk  secara  keseluruhan.  Rata-rata  lama sekolah  juga  merupakan  indikator  pendidikan yang  diformulasikan  oleh Unites Nations Development Programs (UNDP)  pada  tahun 1990  untuk  penyusunan  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM) , karena  rata-rata  lama  sekolah dapat  menunjukkan  kualitas  sumber  daya manusia.  Melalui  indikator  ini,  dapat  terlihat sampai  sejauh  mana  kemampuan  penduduk usia 15 tahun ke atas mengenyam pendidikan di bangku sekolah.
Rata-rata lama sekolah penduduk usia 15 tahun ke atas pada tahun 2019 mencapai 9,22 tahun (setara  dengan  kelas  3  SMP/sederajat).  BPS mencatat  rata-rata  lama  sekolah  yang  dicapai antara  penduduk  laki-laki  dengan  penduduk perempuan menunjukkan tidak ada perbedaan yang  berarti  (relatif  sama  yaitu  lebih  dari  9 tahun).  Kondisi  ini  menunjukkan  secara  umum isu  gender  bukanlah  menjadi  isu  kesenjangan. Rata-rata  lama  sekolah  penduduk  laki-laki  di perkotaan sebesar 10,42 tahun dan perempuan sebesar  10,46  tahun.  Sedangkan  di  perdesaan, rata-rata  lama  sekolah  penduduk  laki-laki  dan perempuan  berturut-turut  sebesar  8,03  tahun dan 8,17 tahun. Hal ini berarti secara rata-rata penduduk berumur 15 tahun ke atas di daerah perkotaan  telah  menuntaskan  program  wajib belajar 9 tahun atau tamat SMP (kelas IX) bahkan lebih, sedangkan di perdesaan secara rata-rata baru menamatkan pendidikan dasar (kelas 6 SD).
Angka putus sekolah mencerminkan anak-anak usia  sekolah  yang  sudah  tidak  bersekolah  lagi atau yang tidak menamatkan jenjang pendidikan tertentu. Hal ini dapat disebabkan oleh banyak faktor.  Menurut  Cahyani,  dkk  (2019)  faktor- faktor yang mempengaruhi anak putus sekolah di tingkat SLTP adalah kurangnya perhatian orang tua, sedangkan untuk tingkat SLTA adalah anak kurang berminat dan tidak ada kemauan untuk sekolah.  Berbagai  penelitian  seperti  Bray,  dkk (2000), Goldschmidt dan Wang (1999), McNeal (1997),  Laird  (2007)  menyatakan  beberapa faktor yang mempengaruhi anak putus sekolah, yaitu:  status  ekonomi,  jenis  pendidikan  siswa (umum  atau  kejuruan),  kehamilan,  kemiskinan, ketidaknyamanan,  kenakalan  siswa,  penyakit, minat,  tradisi/adat  istiadat,  pendidikan orangtua,  pekerjaan  orangtua,  usia  orangtua, jumlah  tanggungan  keluarga,  kondisi  tempat tinggal serta perhatian orang tua.
Menurut  Subanti,  dkk  (2019)  anak-anak  yang tinggal  di  daerah  perdesaan  rawan  mengalami putus  sekolah , bahkan  tidak  mampu  sekolah karena  status  ekonomi  yang  tergolong  miskin. Beberapa  penelitian  yang  dilakukan  di  daerah perdesaan  menunjukkan  bahwa  salah  satu penyebab  anak  putus  sekolah  adalah  tingkat pendapatan  orang  tua  yang  rendah,  tingkat pendidikan formal orang tua yang rendah, dan sulitnya  akses  menuju  sekolah  (Lestari,  dkk., 2020; Rahmawati, dkk., 2020; Putri, dkk., 2018; Shufiah, 2018; Larasati, 2019; Kamsihyati, dkk., 2016;  Muttaqin,  2017).  Pendidikan  orang  tua
memberikan  pengaruh  yang  kuat  terhadap wawasan  tentang  arti  penting  pendidikan bagi  anak.  Orangtua  yang  berpendidikan cenderung  melakukan  investasi  pendidikan bagi  anak  mereka.  Hal  ini  karena  orang  tua yang  berpendidikan  mempunyai  peluang penghasilan  yang  lebih  besar,  sehingga  dapat menginvestasikan  sebagian  penghasilannya bagi pendidikan anak mereka. Sebaliknya, orang tua  yang  berpendidikan  rendah  cenderung berpenghasilan rendah pula, sehingga penghasilannya tidak mencukupi untuk investasi pendidikan  bagi  anak  mereka,  mengingat masih  banyak  kebutuhan  lainnya  yang  harus dipenuhi.  Bahkan  pada  beberapa  kasus,  anak justru  dijadikan  aset  ekonomi  oleh  orang  tua mereka. Anak terpaksa bekerja atau membantu bekerja  orangtua  untuk  meringankan  beban ekonomi  keluarga.  Hasil  studi  Snilstveit,  dkk (2016)  mengungkapkan  bahwa  pemberian bantuan sosial pendidikan cukup berhasil dalam meningkatkan  partisipasi  sekolah,  menurunkan angka putus sekolah, dan meningkatkan tingkat penyelesaian studi.
Hasil penelitian Hakim (2020) yang menggunakan analisis regresi logistik menunjukan bahwa faktor pendidikan  kepala  rumah  tangga,  kepemilikan Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP),  jumlah  anggota rumah  tangga,  anak  yang  bekerja,  kemiskinan, dan  daerah  tempat  tinggal  berpengaruh nyata  terhadap  anak  putus  sekolah  di  Provinsi Aceh.  Variabel  yang  paling  dominan  adalah kepemilikan  Kartu/Program  Indonesia  Pintar (KIP/PIP),  di  mana  anak  yang  tidak  mendapat KIP/PIP  mempunyai  kecenderungan  putus sekolah sebesar 4,838 kali dibandingkan dengan anak yang mendapat KIP/PIP. Selanjutnya, hasil penelitian Male dan Wodon (2018) menunjukan bahwa  penghapusan  perkawinan  pada  anak dapat  meningkatkan  partisipasi  sekolah  pada anak perempuan.
Berdasarkan  teori  di  atas,  dapat  disimpulkan bahwa  kelangsungan  pendidikan  seorang  anak dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  yang  meliputi faktor sosial ekonomi keluarga. Faktor ini diwakili oleh variabel pendidikan kepala rumah tangga, pekerjaan  kepala  rumah  tangga,  status  dalam rumah  tangga,  penerimaan  bantuan  sosial. Faktor berikutnya adalah daerah tempat tinggal (desa/kota),  dan  yang  terakhir,  faktor  sosial budaya  yang  diwakili  oleh  status  bekerja,  dan status mengurus rumah tangga dan perkawinan.
Angka putus sekolah di Provinsi Sumatera Barat semakin  meningkat  dengan  bertambahnya jenjang pendidikan. Angka putus sekolah jenjang pendidikan  SD  di  Provinsi  Sumatera  Barat mencapai 0,45 persen, sementara angka putus sekolah  SMP/sederajat  maupun  SMA/sederajat masing-masing  sebesar  1,46  persen  dan  1,58 persen. Lama sekolah merupakan data survival karena  dapat  diketahui  catatan  waktu  sampai individu  (objek)  tidak  bersekolah  lagi  ( failure event ),  sehingga  waktu  individu  sampai  pada kelulusannya dapat dikategorikan sebagai waktu survival .
Berdasarkan  uraian  di  atas,  pada  penelitian  ini akan dibahas mengenai bagaimana mendapatkan model regresi Cox dari waktu survival pada lama sekolah  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi siswa putus sekolah di Provinsi Sumatera Barat. Manfaat yang ingin dicapai dari hasil penelitian ini  adalah  dapat  memberikan  informasi  yang lebih  rinci  mengenai  fenomena  siswa  putus sekolah  di  Provinsi  Sumatera  Barat  sehingga dapat membantu pemerintah dalam menangani dan  mengontrol  hal-hal  yang  membuat  siswa putus sekolah.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data  sekunder  dari  hasil  survei  sosial  ekonomi nasional  (susenas)  yang  dilaksanakan  tahun 2019. Data tersebut salah satunya memberikan gambaran  capaian  indikator  pendidikan tingkat  nasional  dan  provinsi.  Susenas  2019 dilaksanakan di seluruh provinsi di Indonesia (34 provinsi) dengan ukuran sampel 320.000 rumah tangga yang tersebar di 511 kabupaten/kota di Indonesia. Sampel tidak termasuk rumah tangga yang  tinggal  dalam  blok  sensus  khusus  dan rumah  tangga  khusus  seperti  asrama,  penjara, dan sejenisnya tetapi rumah tangga yang berada di  blok  sensus  biasa.  Jumlah  sampel  Susenas di  Provinsi  Sumatera  Barat  sebanyak  10.900 rumah tangga. Dari target 10.900 rumah tangga sampel,  hanya  10.767  rumah  tangga  sampel yang  dinyatakan  bersih  dan  dapat  diolah  (BPS, 2019).
Unit  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah penduduk usia 15 tahun ke atas yang berstatus  pernah  sekolah  (masih  sekolah  dan tidak  bersekolah  lagi)  di  jenjang  pendidikan formal SD/sederajat sampai jenjang pendidikan
SMA/sederajat  yang  termasuk  dalam  sampel Susenas  tahun  2019.  Jumlah  sampel  Susenas yang digunakan untuk analisis dalam penelitian ini  adalah  sebanyak  29.817  penduduk  usia  15 tahun keatas di Provinsi Sumatera Barat.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah analisis deskriptif dan analisis inferensia. Analisis  deskriptif  menggunakan  tabel, sedangkan  analisis  inferensia  yang  digunakan adalah metode analisis survival . Analisis survival adalah  analisis  mengenai  data  yang  diperoleh dari  catatan  waktu  yang  dicapai  suatu  obyek sampai  terjadinya  peristiwa  tertentu  yang disebut  sebagai failure event. Cox  dan  Oakes (1984) menyatakan variabel respon yang diamati selalu  menggunakan  satuan  waktu  dengan memperhatikan  waktu  awal  ( time origin ), definisi failure time keseluruhan harus jelas, dan skala  waktu  sebagai  satuan  pengukuran  harus jelas. Perbedaan analisis survival dengan analisis statistik  lainnya  adalah  adanya  data  tersensor. Menurut Miiler (1998) data dikatakan tersensor jika pengamatan waktu survival hanya sebagian, tidak sampai failure event. Penyebab terjadinya data tersensor antara lain:
1. Loss to follow up terjadi  bila  obyek  pindah, meninggal atau menolak untuk berpartisipasi.
2. Drop Out terjadi  bila  perlakuan  dihentikan karena alasan tertentu.
3. Termination of study terjadi  bila  masa penelitian  berakhir  sementara  obyek  yang diobservasi belum mencapai failure event.
Dalam analisis survival , ada dua ukuran karakteristik yang  selalu  digunakan  yaitu  fungsi survival dan fungsi hazard . Fungsi survival didefinisikan sebagai probabilitas suatu obyek bertahan setelah waktu ke- t dan  fungsi hazard merupakan  laju failure atau kegagalan sesaat dengan asumsi obyek telah bertahan sampai waktu ke- t . Jika T melambangkan waktu survival dan mempunyai distribusi peluang f(t) dan  fungsi survival , S ( t ),  hubungan  antara fungsi survival dan fungsi hazard sebagai berikut:
Jika risiko failure pada waktu tertentu bergantung pada nilai x 1 , x 2 , ..., x p dari p variabel penjelas, X 1 , X 2 , ..., X p , nilai variabel tersebut diasumsikan telah tercatat sebagai time origin . Misalkan h 0 ( t ) sebagai fungsi hazard untuk setiap objek dengan nilai dari semua variabel penjelas penyusun vektor x adalah nol,  maka  fungsi h 0 ( t )  dikatakan  sebagai fungsi baseline hazard (Collet,  1994).  Model  umum hazard proporsional atau  lebih  dikenal  dengan regresi Cox adalah sebagai berikut:
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis survival model Proportional Hazard (PH)  dengan survival time (T)  adalah  lama  bersekolah  (tahun) penduduk  usia  15  tahun  keatas  dan censorship status  (δ): Event (putus  sekolah),  sensor  (tidak putus  sekolah/masih  bersekolah).  Variabel prediktor  yang  digunakan  dalam  analisis survival dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Variabel –Variabel yang Digunakan No. Nama Variabel Kategori 1 X 1 = Daerah Tempat Tinggal 1. Perkotaan, 2. Perdesaan 2 X 2 = Bekerja/tidak bekerja 1. Bekerja, 2. Tidak bekerja 3 X 3 = Menerima Bantuan Sosial Beras Sejahtera 1. Ya,   2. Tidak 4 X 4 = Mengurus Rumah Tangga 1. Iya,   2. Tidak 5 X 5 = Pernah/Tidak Pernah Kawin 1. Pernah,  2. Tidak Pernah 6 X 6 = Memiliki Kartu Indonesia Pintar (KIP) 1. Iya,   2. Tidak 7 X 7 = Status Dalam Rumah Tangga 1. Keluarga inti,   2. Lainnya 8 X 8 = Lapangan usaha Kepala Rumah Tangga 1. Pertanian,   2. Non pertanian 9 X 9 = Pendidikan Kepala Rumah Tangga (KRT) 1. dibawah SLTA,  2. SLTA ke atas
Metode dan tahapan penelitian yang digunakan untuk mencapai tujuan penelitian adalah sebagai berikut:
1.  Mengumpulkan data
2.  Menggabungkan variabel-variabel penelitian yang bersesuaian ke dalam satu set data.
3.  Mengidentifikasi  data  tersensor  atau  data tidak tersensor.
4.  Mengestimasi Fungsi Hazard Proportional
5.  Melakukan  uji  hipotesis  terhadap  estimator parameter yang diperoleh dari langkah (4).
6.  Menginterpretasi  model  untuk  mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi anak putus sekolah di Provinsi Sumatera Barat.

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  Susenas Provinsi  Sumatera  Barat  tahun  2019,  total penduduk  usia  15  tahun  keatas  yang  tercakup
Tabel 2. Karakteristik penduduk putus sekolah di Provinsi Sumatera Barat, 2019
Variabel Kategori Status Tidak Tersen- sor (putus sekolah) Tersensor (ma- sih sekolah) Jumlah (1) (2) (3) (4) (5) X 1 = Daerah Tempat Tinggal 1. Perkotaan 23 12,853 12,876 2. Perdesaan 56 16,885 16,941 X 2 = Bekerja/tidak bekerja 1. Bekerja 12 18,907 18,919 2. Tidak bekerja 67 10,831 10,898 X 3 = Menerima Bansos Rastra 1. Ya 28 4,960 4,988 2. Tidak 51 24,778 24,829 X 4 = Mengurus Rumah Tangga 1. Iya 60 18,962 19,022 2. Tidak 19 10,776 10,795 X 5 = Pernah/Tidak Pernah Kawin 1. Pernah 1 22,423 22,424 2. Tidak Pernah 78 7,315 7,393 X 6 = Memiliki Kartu Indonesia Pintar (KIP) 1. Iya 18 683 701 2. Tidak 61 5,613 5,674 X 7 = Status Dalam Rumah Tangga 1. Keluarga inti 76 26,527 26,603 2. Lainnya 3 3,211 3,214 X 8 = Lapangan usaha Kepala Ru- mah Tangga (KRT) 1. Pertanian 53 15,304 15,357 2. Non pertanian 26 14,434 14,460 X 9 = Pendidikan Kepala Rumah Tangga (KRT) 1. dibawah SLTA 58 18,907 18,965 2. SLTA ke atas 20 10,420 10,440 Sumber : Diolah dari Data Susenas 2019
dalam  penelitian  ini  adalah  sebanyak  29.817 penduduk. Dengan sebaran berdasarkan status sensor yaitu event (putus sekolah) sebanyak 79 (0,26%) dan tersensor (masih sekolah) sebanyak 29.738  (99,74%).  Sebaran  data  berdasarkan variabel-variabel  bebas  yang  bersifat  kategorik dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Berdasarkan  Tabel 2, terlihat bahwa persentase penduduk usia 15 tahun  ke  atas  yang  mengalami  putus  sekolah lebih  banyak  tinggal  di  daerah  perdesaan, tidak  bekerja,  tidak  menerima  Bansos  Rastra, mengurus  rumah  tangga,  tidak  memiliki  KIP, Kepala  Rumah  Tangga  (KRT)  yang  bekerja  di sektor  pertanian  dengan  pendidikan  di  bawah SLTA.  Hal  ini  sejalan  dengan  temuan  Jordan, dkk  (2012),  Sudarwati  (2009)  dan  Kementerian Pemberdayaan  Perempuan  dan  Perlindungan Anak  (2020)  bahwa  putus  sekolah  cenderung terjadi  di  daerah  perdesaan  pada  penduduk dengan  KRT  yang  bekerja  di  bidang  pertanian dengan  tingkat  pendidikan  rendah  (di  bawah SLTA).
Tabel 3. Hasil estimasi parameter regresi cox proportional hazard Variabel Kategorik B SE Wald df Sig. Exp(B) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) X 1 = Daerah Tempat Tinggal 1. Perkotaan ( Ref ) 2. Perdesaan 0,665 0,272 5,994 1 0,014* 1,945 X 2 = Bekerja/ tidak bekerja 1. Bekerja -0,640 0,317 4,059 1 0,044* 0,527 2. Tidak bekerja ( Ref ) X 3 = Menerima Bansos
Rastra 1. Ya ( Ref ) 2. Tidak -0,615 0,265 5,372 1 0,020* 0,541 X 4 = Mengurus Rumah Tangga 1. Iya 1,121 0,266 17,810 1 0,000* 3,067 2. Tidak ( Ref ) X 5 = Pernah/Tidak Per- nah Kawin 1. Pernah ( Ref ) 2. Tidak Pernah -2,437 1,011 5,806 1 0,016* 0,087 X 6 = Memiliki Kartu Indonesia Pintar (KIP) 1. Iya ( Ref ) 2. Tidak -0,361 0,288 1,571 1 0,210 0,697 X 7 = Status Dalam Ru- mah Tangga 1. Keluarga inti 1,254 0,592 4,482 1 0,034* 3,503 2. Lainnya ( Ref ) X 8 = Lapangan usaha KRT 1. Pertanian ( Ref ) 2. Non pertanian -0,512 0,252 4,121 1 0,042* 0,600 X 9 = Pendidikan KRT 1. di bawah SLTA 0,245 0,278 0,776 1 0,378 1,278 2. SLTA ke atas ( Ref )
Sumber : Diolah dari Data Susenas 2019
Keterangan: * = Siginfikan pada 𝛼 5 persen. Ref = referensi
Asumsi  yang  harus  dipenuhi  dalam  regresi cox proportional hazard yaitu  asumsi proportional hazard .  Asumsi proportional hazard berarti bahwa  rasio  fungsi hazard dari  dua  individu konstan dari waktu ke waktu atau sama dengan pernyataan bahwa fungsi hazard suatu individu terhadap individu yang lain adalah proporsional. Pengujian  asumsi proportional hazard dalam penelitian  ini  menggunakan  dua  cara,  yaitu pendekatan plot log minus log survival dan pengujian goodness of fit menggunakan  nilai residual Schoenfeld .  Pendekatan plot log minus log survival dilakukan  terhadap  variabel independen  yang  bersifat  kategorik  sebelum analisis regresi cox proprotional hazard dilakukan. Pengujian goodness of fit menggunakan  nilai residual Schoenfeld dilakukan  pada  variabel independen yang berpengaruh secara signifikan terhadap  model  akhir  regresi cox proportional hazard yang terbentuk. Menurut Kleinbaum dan Klein  (2005),  apabila plot antar  kategori  dalam satu  variabel  independen  terlihat  sejajar  atau tidak  bersilangan,  berarti  asumsi proportional hazard terpenuhi dan variabel independen yang bersifat  kategorik  dapat  dimasukkan  ke  dalam model.
Berdasarkan hasil uji asumsi proportional hazard untuk masing-masing variabel independen yang bersifat kategorik dalam penelitian ini diperoleh bahwa plot log minus log survival untuk variabel independen  X 1 (Daerah  Tempat  Tinggal),  X 2 (Bekerja/tidak  bekerja),  X 3 (Menerima  Bantuan Sosial  Beras  Sejahtera  atau  Bansos  Rastra),  X 4 (Mengurus  Rumah  Tangga),  X 5 (Pernah/Tidak Pernah  Kawin),  X 6 (Memiliki  Kartu  Indonesia Pintar),  X 7 (Status  Dalam  Rumah  Tangga),  X 8 (Lapangan usaha Kepala Rumah Tangga) dan X 9 (Pendidikan Kepala Rumah Tangga) membentuk garis  sejajar  pada  setiap  kategorinya  dan  tidak ada yang saling berpotongan atau bersilangan. Karena itu, asumsi proportional hazard terpenuhi sehingga asumsi proportional hazard terpenuhi dan semua variabel independen tersebut dapat dimasukkan ke dalam analisis selanjutnya yaitu regresi cox proportional hazard .
Setelah  mengetahui  variabel-variabel  yang telah  memenuhi  asumsi proportional hazard , selanjutnya  dilakukan  estimasi  parameter dengan metode regresi cox proportional hazard . Hasil estimasi parameter regresi cox proportional hazard dapat dilihat pada Tabel 3.
Berdasarkan Tabel 3, dapat dilihat hasil pemodelan model  terbaik  regresi cox proportional hazard . Dalam pemodelan ini, uji secara simultan yang digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas  secara  bersama-sama  terhadap  angka putus sekolah di Provinsi Sumatera Barat adalah likelihood ratio test dengan  tingkat  signifikansi 5  persen.  Hasil  uji  simultan  terhadap  model diperoleh  nilai likelihood ratio sebesar  76,051 dan p-value sebesar  0,000,  di  mana p-value kurang dari 0,05, maka tolak hipotesis awal (H 0 ). Dapat disimpulkan bahwa minimal terdapat satu variabel bebas yang mempengaruhi angka putus sekolah di Provinsi Sumatera Barat.
Selanjutnya,  dilakukan  uji  parsial  ( Wald test ) untuk  mengetahui  pengaruh  masing-masing variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  pada masing-masing  model.  Pengujian  parsial  pada penelitian  ini  menggunakan  tingkat  singifikasi 5  persen.  Hasil  pengujian  parsial  dapat  dilihat pada Tabel 3. Terdapat tujuh variabel bebas yang signifikan, yaitu daerah tempat tinggal, bekerja/ tidak  bekerja,  menerima  bantuan  sosial  beras sejahtera,  mengurus  rumah  tangga,  pernah/ tidak pernah kawin, status dalam rumah tangga, lapangan  usaha  KRT.  Hal  ini  berarti  dengan tingkat signifikansi lima persen, variabel-variabel bebas  tersebut  masing-masing  mempengaruhi angka putus sekolah di Provinsi Sumatera Barat.
Sebelum  dilakukan  interpretasi  terhadap model  regresi cox proportional hazard yang telah  terbentuk,  dilakukan  pengecekan  asumsi proportional hazard pada  variabel-variabel independen  yang  ada  dalam  model  tersebut terlebih  dahulu.  Pengujian  asumsi proportional hazard juga  dapat  dilakukan  dengan menggunakan metode goodness of fit . Metode ini  lebih  objektif  dalam  memeriksa  variabel independen  mengandung proportional hazard atau  tidak.  Selain  itu,  metode  ini  juga  dapat digunakan untuk menguji variabel yang bersifat non-kategorik tanpa harus mengkategorikannya terlebih  dahulu.  Salah  satu  statistik  uji  yang digunakan  dalam  metode  ini  adalah  nilai residual Schoenfeld .  Hasil  uji  yang  diperoleh untuk masing-masing variabel independen yang berpengaruh  signifikan  terhadap  model  dapat dilihat pada Tabel 4.
Berdasarkan  Tabel  4,  dapat  dilihat  bahwa seluruh  variabel  independen  yang  signifikan terhadap model memiliki nilai p-value yang lebih dari tingkat signifikansi ( 𝛼 = 0,05) sehingga dapat
disimpulkan bahwa asumsi proportional hazard untuk masing-masing variabel independen yang signifikan dalam model terpenuhi.
Tabel 4. Hasil Uji Asumsi Proportional Hazard
Variabel Chisq df Sig. (1) (2) (3) (4) X 1 = Daerah Tempat Tinggal 3,957 1 0,06 X 2 = Bekerja/Tidak bekerja 1,001 1 0,32 X 3 = Menerima Ban- sos Rastra 2,298 1 0,13 X 4 = Mengurus Ru- mah Tangga 0,190 1 0,66 X 5 = Pernah/Tidak Pernah Kawin 0,514 1 0,47 X 7 = Status Dalam Rumah Tangga 0,198 1 0,66 X 8 = Lapangan usa- ha KRT 2,961 1 0,09 Sumber : Diolah dari Data Susenas 2019
Berdasarkan  Tabel  3,  dari  serangkaian  uji  yang yang  telah  dilakukan,  terbentuklah  persamaan model  regresi cox proportional hazard terbaik yang  dapat  menggambarkan  faktor  putus sekolah  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  di Provinsi  Sumatera  Barat  Tahun  2019  sebagai berikut:
Pada  persamaan  (3)  terdapat  nilai 𝑒 ( 𝛽 𝑗 )  yang menunjukkan  nilai  risiko  kegagalan  ( hazard ratio ) dari masing-masing variabel independen. Hazard ratio dari  masing-masing  variabel independen  tersebut  dapat  diinterpretasikan dengan merujuk pada nilai B dan exp (B) Tabel 3. Penjelasan  lebih  lanjut  masing-masing  variabel tersebut adalah sebagai berikut.
a. Daerah Tempat Tinggal
Kategori referensi pada variabel ini adalah daerah  tempat  tinggal  di  perkotaan, dengan nilai B=0,665 dan nilai hazard ratio exp(B)=1,945.  Ini  berarti  bahwa  penduduk usia 15 tahun ke atas yang tinggal di daerah
perdesaan  berisiko  putus  sekolah  1,945 kali  dibandingkan  dengan  penduduk  usia 15  tahun  ke  atas  yang  tinggal  di  daerah perkotaan. Hasil ini sejalan dengan temuan- temuan  Jordan,  dkk  (2012)  dan  Sudarwati (2009),  bahwa  putus  sekolah  cenderung terjadi  di  daerah  perdesaan.  Di  daerah pedesaan  maupun  perkotaan  terdapat penurunan  tingkat survival sekolah  yang signifikan  pada  lama  sekolah  10  tahun. Hal ini karena konsep lama sekolah adalah tingkat tertinggi kelas yang pernah diduduki dikurangi  1  jika  tidak  tamat,  sehingga pada kelas-kelas terakhir di suatu  jenjang pendidikan akan terlihat penurunan tingkat survival siswa. Fenomena tidak lulus Ujian Nasional  juga  terjelaskan  pada  fungsi survival Gambar 1.
Gambar 1. Fungsi Survival Lama Sekolah Provinsi Sumatera Barat Tahun 2019 Menurut Daerah Tempat Tinggal

## b. Status Bekerja
Kategori  referensi  pada  variabel  ini  adalah tidak  bekerja,  diperoleh  nilai  B=-0,640 dan  nilai hazard ratio untuk  variabel  ini exp(B)=0,527.  Ini  berarti  bahwa  penduduk usia  15  tahun  ke  atas  yang  tidak  bekerja memiliki  risiko drop out 1,898  kali  lipat (1/0,527) lebih tinggi dibandingkan penduduk usia usia 15 tahun ke atas yang bekerja. Hasil ini  tidak  sejalan  dengan  temuan-temuan Sudarwati  (2009),  Vanesa  dan  Eriyanti (2021)  bahwa  ketika  keluarga  mengalami keterbatasan  dalam  investasi  pendidikan anak,  maka  berdampak  pada  pilihan  anak untuk  bersekolah  atau  tidak  bersekolah.
Anak-anak  yang  masih  bersekolah  sambil bekerja cenderung memilih berhenti sekolah dan  memilih  bekerja  membantu  orang tuanya untuk mencari nafkah.
Pada Gambar 2 terlihat penduduk 15 tahun yang  bekerja  dengan  tidak  bekerja  (dalam hal  ini  bisa  saja  pekerja  keluarga  atau pekerja tidak dibayar) ternyata tidak terlalu jauh berbeda, sama-sama cenderung gagal pada  lama  sekolah  10  tahun  atau  tingkat SLTA.  Fenomena  bisa  dikaitkan  dengan masih banyak anak yang bersekolah sambil bekerja,  hal  ini  berdasarkan  publikasi BPS  dalam  profil  anak  Indonesia,  yang menunjukkan  lebih  dari  separuh  anak usia  10-17  tahun  yang  bekerja  berstatus masih bersekolah (60,16%). Komposisi anak bekerja  yang  sebagian  besar  berstatus masih  bersekolah,  menunjukkan  masih banyaknya anak-anak yang harus membagi perhatian dan waktunya untuk bekerja dan belajar  maupun  kegiatan  lainnya,  padahal seharusnya anak-anak tersebut hanya fokus pada pelajaran.
Gambar 2. Fungsi Survival dan Fungsi Hazard Lama Sekolah Provinsi Sumatera Barat Tahun 2019 Menurut Status Bekerja

## c. Menerima Bansos Rastra
Kategori  referensi  pada  variabel  ini adalah  menerima  Bansos  Rastra, diperoleh nilai B=-0,615 dan nilai hazard ratio untuk variabel ini exp(B)=0,541. Ini berarti  bahwa  penduduk  usia  usia  15 tahun  ke  atas  yang  menerima  Bansos
Rastra  memiliki  risiko drop out lebih tinggi  dibanding  menerima  Bansos Rastra  yaitu  1,848  kali  lipat  (1/0,541). Terlihat pada Gambar 3 bahwa penduduk 15 tahun ke atas yang menerima Bansos Rastra  maupun  yang  tidak  menerima Bansos Rastra cenderung drop out pada tingkat SLTA yaitu pada lama sekolah 10 tahun. Hasil ini sejalan dengan temuan Widyantari  (2011)  dan  Sudarwati (2009)  yang  menyatakan  anak  yang berasal  dari  keluarga  kurang  mampu atau  miskin  cenderung  putus  sekolah. Hal  ini  dikarenakan  keadaan  ekonomi keluarga  yang  kurang  mendukung, tidak  memiliki  pekerjaan  yang  layak dan  lebih  mengutamakan  untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari daripada  pendidikan,  sehingga  banyak anak  usia  sekolah  yang  terhambat untuk  melanjutkan  pendidikan,  bahkan kehilangan  kesempatan  mengikuti proses pendidikan.
Gambar 3. Fungsi Survival dan Fungsi Hazard Lama Sekolah Provinsi Sumatera Barat Tahun 2019 Menurut Menerima Bansos Rastra

## d. Mengurus Rumah Tangga
Kategori  referensi  pada  variabel  ini adalah  tidak  terlibat  mengurus  rumah tangga,  diperoleh  nilai  B=1,121  dan nilai hazard ratio untuk  variabel ini  exp(B)=3,067.  Ini  berarti  bahwa penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  yang terlibat  mengurus  rumah  tangga
berisiko  putus  sekolah  3,067  kali  lipat dibandingkan  dengan  penduduk  usia usia 15 tahun ke atas yang tidak terlibat mengurus  rumah  tangga.  Penduduk usia  usia  15  tahun  ke  atas  baik  yang terlibat maupun tidak terlibat mengurus rumah  tangga  cenderung  gagal  pada lama sekolah 10 tahun atau tingkat SLTA (Gambar 4).
Gambar 4. Fungsi Survival dan Fungsi Hazard
Lama Sekolah Provinsi Sumatera Barat Tahun 2019 Menurut Mengurus Rumah Tangga e. Pernah/Tidak Pernah Kawin
Kategori referensi pada variabel ini adalah pernah  kawin,  diperoleh  nilai  B=-2,437 atau  nilai hazard ratio untuk  variabel  ini exp(B)=0,087.  Ini  berarti  bahwa  penduduk usia  15  tahun  ke  atas  yang  pernah  kawin memiliki  risiko drop out lebih  tinggi dibandingkan penduduk usia usia 15 tahun ke  atas  yang  tidak  pernah  kawin  yaitu 11,494  kali  lipat  (1/0,087).  Hal  ini  sejalan dengan  hasil  penelitian  Male  dan  Wodon (2018)  bahwa  perkawinan  anak  dapat menurunkan  angka  partisipasi  sekolah. Dari  Gambar  5  terlihat  bahwa  risikonya memang  berbeda  tetapi  sepola  antara penduduk yang pernah kawin dengan yang belum pernah kawin. Bisa saja hal ini terjadi karena status pernah/belum pernah kawin adalah  akibat  dari  putus  sekolah,  bukan sebaliknya. Namun hal ini perlu penelitian lebih lanjut.
Gambar 5. Fungsi Survival dan Fungsi Hazard Lama Sekolah Provinsi Sumatera Barat Tahun 2019 Menurut Pernah/tidak pernah kawin
f. Status Dalam Rumah Tangga
Kategori  referensi  pada  variabel  ini  adalah status dalam rumah tangga berupa keluarga lainnya  (menantu,  cucu,  orangtua/mertua, famili  lain  dan  orang  lain  yang  tidak  ada hubungan keluarga seperti pembantu, sopir, atau lainnya), diperoleh nilai B=1,254 dan nilai hazard ratio untuk variabel ini exp(B)=3,503.
Ini  berarti  bahwa  penduduk  usia  15  tahun ke  atas  yang  berada  dalam  rumah  tangga dengan  status  keluarga  inti  memiliki  risiko putus sekolah 3,503 kali dibandingkan dengan penduduk  usia  usia  15  tahun  ke  atas  yang berada  dalam  status  keluarga  lainnya.  Hasil ini tidak sejalan dengan temuan Rumberger (2001), Pong dan Ju (2000), dan Rumberger dan  Lim  (2008)  yang  menyatakan  bahwa anak yang memiliki status bukan keluarga inti memiliki  kemungkinan  putus  sekolah  lebih besar dibandingkan dengan keluarga inti.
Dalam  satu  rumah  tangga  masih  banyak yang terdiri dari keluarga besar tidak hanya keluarga  inti  (bapak,  ibu,  dan  anak),  ada keluarga  lain  (menantu,  cucu,  orangtua/ mertua, dan famili lain), atau bahkan orang lain  yang  tidak  ada  hubungan  keluarga seperti  pembantu,  sopir,  atau  lainnya). Penduduk usia 15 tahun ke atas yang berada dalam  rumah  tangga  dengan  status  orang lain ternyata sangat signifikan turun tingkat
survival -nya  pada  tingkat  SLTA.  Lebih  jelas tergambar pada Gambar 6.
Gambar 6. Fungsi Survival dan Fungsi Hazard Lama Sekolah Provinsi Sumatera Barat Tahun 2019 Menurut Status Dalam Rumah Tangga

## g. Lapangan Usaha Kepala Rumah Tangga
Kategori referensi pada variabel ini adalah kepala  rumah  tangga  yang  memiliki lapangan  usaha  pertanian,  diperoleh  nilai B=-0,512  dan  nilai hazard ratio untuk variabel ini exp(B)=0,600. Ini berarti bahwa penduduk usia 15 tahun ke atas dengan KRT yang  bekerja  di  lapangan  usaha  pertanian memiliki  risiko  putus  sekolah  1,667 (1/0,600)  kali  lebih  tinggi  dibandingkan penduduk  usia  usia  15  tahun  ke  atas dengan KRT yang bekerja di lapangan usaha non-pertanian.  Hasil  ini  sejalan  dengan temuan Bentri (2007) dan Purnama (2014) yang  mengungkapkan  bahwa  anak  yang oang  tuanya  bekerja  di  sektor  pertanian cenderung  untuk  putus  sekolah.  Hal  ini dikarenakan  umumnya  orang  tua  yang bekerja  di  sektor  pertanian  tergolong  ke dalam  keluarga  kurang  mampu  sehingga risiko putus sekolahnya juga semakin besar. Penduduk usia 15 tahun ke atas yang kepala rumah  tangga  memiliki  lapangan  usaha pertanian  ternyata  juga  sangat  signifikan turun  tingkat survival -nya  pada  tingkat SLTA. Lebih jelas tergambar pada Gambar 7.
Gambar 7. Fungsi Survival dan Fungsi Hazard Lama Sekolah Provinsi Sumatera Barat Tahun 2019 Menurut Lapangan Usaha KRT

## SIMPULAN DAN SARAN
Persentase  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas yang  mengalami  putus  sekolah  lebih  banyak tinggal di daerah perdesaan, tidak bekerja, tidak menerima  Bansos  Rastra,  mengurus  rumah tangga, tidak memiliki KIP, Kepala Rumah Tangga (KRT) yang bekerja di sektor pertanian dengan pendidikannya  di  bawah  SLTA.  Dari  analisis survival dengan cox regression di atas, terdapat beberapa  variabel-variabel  yang  berpengaruh secara signifikan terhadap angka putus sekolah pada penduduk usia 15 tahun ke atas di Provinsi Sumatera Barat tahun 2019 yakni daerah tempat tinggal (X 1 ), bekerja/tidak bekerja (X 2 ), menerima bansos rastra (X 3 ), mengurus rumah tangga (X 4 ), pernah/tidak  pernah  kawin  (X 5 ),  status  dalam rumah tangga (X 7 ), lapangan usaha KRT (X 8 ).
Variabel-variabel tersebut mampu memberikan gambaran faktor apa saja yang mempengaruhi gagalnya seorang siswa bertahan pada bangku sekolah di Provinsi Sumatera Barat tahun 2019. Berdasarkan  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas yang tinggal di daerah pedesaan, bekerja, tidak menerima  bansos  rastra,  mengurus  rumah tangga, pernah kawin, bukan dalam keluarga inti, KRT  yang  bekerja  di  lapangan  usaha  pertanian ternyata sangat signifikan turun tingkat survival - nya  pada  tingkat  SLTA.  Hal  ini  dapat  menjadi dasar  bahan  pertimbangan  bagi  pemerintah untuk menangani dan mengontrol hal-hal yang membuat  penduduk  putus  sekolah  sehingga target mengenai pembangunan manusia dalam hal pendidikan dapat tercapai.
Analisis survival dengan cox regression di  atas hanya menangkap hubungan linier dan terbatas pada faktor individu dan keluarga, belum pada hubungan  yang  lebih  kompleks  seperti  non linier  atau  interaksi  antar  variabel  independen serta  faktor-faktor  lain  seperti  lingkungan  dan infrastruktur. Diharapkan penelitian selanjutnya lebih  banyak  melihat  faktor-faktor  tersebut sehingga  lebih  dapat  menggambarkan  kondisi pendidikan di Provinsi Sumatera Barat.

## PUSTAKA ACUAN
Badan Pusat Statistik (BPS). (2019). Survei Sosial Ekonomi  Nasional  2019  Maret  (KOR). Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Bentri,  A.  2007.  “Pendidikan  Multikultural: Dalam  Perspektif  Inovasi  Kurikulum  di Indonesia”.  Jurnal  Universitas  Negeri Padang.
Bray,  J.W.,  Zarkin,  G.A.,  Ringwalt,  C.,  &  Qi,  J.F.
(2000).  “The  relationship  between marijuana initiation and dropping out of high school”. Health Economics, 9, 9-18.
Cahyani,  N.  K.  A.  S.,  Suciptawati,  N.  L.  P., &Sukarsa,  K.  G.  (2019).  Identifikasi faktor  yang  memengaruhi  anak  putus sekolah  di  Kabupaten  Badung.  E-Jurnal Matematika,  Vol.  8(4),  289.  https://doi. org/10.24843/ mtk.2019.v08.i04.p267.
Collet,  D.  (1994), Modelling Survival Data in Medical Research ,  Chapman  and  Hall, London.
Cox,  D.  R.  and  Oakes,  D.  (1984), Analysis of Survival Data ,  Chapman  and  Hall, London.
Goldschmidt,  P.  &  Wang,  J.  (1999).  “When can  schools  affect  dropout  behavior? A  longitudinal  multilevel  analysis”. American Educational Research Journal, 36, 715-738.
Hakim, A. (2020). “Faktor Penyebab Anak Putus Sekolah”. Jurnal Pendidikan, Volume 21, Nomor 2: 122-132.
Jordan,  J.  L.,  Kostandini,  G.,  &  Mykerezi,  E. (2012).  “Rural  and  urban  high  school dropout  rates:  Are  they  different?”, Journal of Research in Rural Education,
27(12), 1-21. Retrieved from http://jrre. psu.edu/articles/27-12.pdf.
Kamsihyati, T., Sutomo, Sakinah. (2017). “Kajian Faktor-Faktor  Penyebab  Anak  Putus Sekolah  di  Desa  Jangrana  Kecamatan Kesugihan Kabupaten Cilacap (Study on Factors of School Drop-out in Jangrana Village  Kesugihan  Sub-district,  Cilacap
District)”. Geo Edukasi, Vol 5, No. 1: 16
– 21.
Kementerian  Pemberdayaan  Perempuan  dan Perlindungan  Anak  (KPPPA).  (2020). Profil  Anak  Indonesia  tahun  2020. Jakarta:  Kementerian  Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak.
Kleinbaum,  D.G.  dan  Klein,  M.  (2005), Survival Analysis: A Self Learning, 2 nd Edition, Springer, New York.
Larasati  AW.  (2019).  “Penanggulangan  putus sekolah  dengan  pelibatan  orang  tua”. Jurnal  Pendidikan  Luar  Sekolah.  13(2): 68-78.
Laird,  J.,  Kienzi,  G.,  DeBell,  M.,  &  Chapman,  C. (2007).  “Dropout  rates  in  the  United States:  2005”.  Washington,  D.C.:  U.S. Department  of  Education,  National Center for Education Statistics. Retrieved October 7, 2008.
Lestari  AYB,  Kurniawan  F,  Ardi  RB.  (2020). “Penyebab  tingginya  angka  anak  putus sekolah  jenjang  Sekolah  Dasar  (SD)”. Jurnal  Ilmiah  Sekolah  Dasar.  4(2):  299- 308
Male, C and Wodon, Q. (2018). “Girls’ education and child marriage in west and Central Africa:  tends,  impacts,  costs,  and solution”.  Forum  for  Social  Economics. 47(2): 262-274.
McNeal,  R.B.  (1997).  “Are  students  being pulled out of high school? The effect of adolescent  employment  on  dropping out”.  Sociology  of  Education,  70,  206- 220.
Miller, R. (1998). Survival Analysis . John Wiley and Sons. Inc, New York.
Muttaqin, T. (2017). “Why Do Children Stay Out of School in Indonesia?”. The Indonesian Journal of Dev. Planning Vol. 1 No. 2.
Purnama,  D.T.  (2014).  “Fenomena  Anak  Putus Sekolah  Dan  Faktor  penyebabnya  di Kota Pontianak”. Jurnal Sosiologi, 1-17.
Putri  AE,  Trianingsih  T,  Nugraheni  IL.  (2018). “Faktor-faktor  penyebab  anak  putus sekolah  jenjang  pendidikan  dasar”. Jurnal Penelitian Geografis. 6(5): 1-10
Pong, S.L. & Ju, D.B. (2000). The effects of change in  family  structure  and  income  on dropping out of middle and high school. Journal of Family Issues, 21, 147-169.
Rahmawati, DF., Idris, Sukamto. (2020). “Peranan Orang  Tua  Terhadap  Anak  Dropout (Studi  Kasus  Pada  Jenjang  SMP  di Tulungagung)”.  Jurnal  Sandhyakala, Volume 1, No. 2.
Rumberger,  R.W.  (2001),  “Why  Students  Drop Out of School and What Can be done”. Paper  prepared  for  the  Conference. University of California, Santa Barbara.
Rumberger,  R.W.,  dan  Lim,  S.A  (2008).  “Why Student  Dropout  of  School:  A  review of  25  years  of  Research”.  California Dropout Research Project Report #15.
Snilveit  B,  Stevenson  J,  Menon  R,  Philips D,  Gallagher  E,  Geleen  M,  Jobse H,  Schmidt  T,  Jimenez.  (2016).  The Impact  of  Education  Programmes  on Learning  and  School  Participation  in Low-  and  Middle-Income  Countries [Internet].  Diakses  pada:  2020  Juli  21. Tersedia  pada:  https://www.3ieimpact. org /evidence-hub/publications/ s y s te ma ti c - r e v i ew - su m mar i e s/ imp a c te du c ati o n - p r o gr amm es - learning-school-participation-low-and- middleincome-countries.
Subanti  S,  Hakim  AR,  Pratiwi  H,  Irawan  BRMB, Hakim  IM.  (2019).  “The  determinants of  youth  participation  for  school, work,  or  other  activities  based  on social  demographic  characteristics in  Indonesia”.  Journal  of  Physics: Conference  Series.  1321(2019):  1-6. doi:10.1088/1742-6596/1321/2/022064
Sudarwati.  (2009).  “Perbedaan  Resiko  Putus Sekolah  Anak  Usia  7-15  Tahun  pada Tahun  1998  dan  2006  di  Indonesia”. [Tesis]. Depok: Universitas Indonesia.
Shufiah,  S.  (2018).  Faktor  anak  putus  sekolah di Desa Batujai Kecamatan Praya Barat Kabupaten  Lombok  Tengah  tahun 2017/2018 [tesis]. Mataram (ID): Fakultas Tarbiyah  dan  Keguruan,  Universitas Islam Negeri Mataram.
Vanesa  dan  Eriyanti,  F.  (2021).  “Faktor-Faktor Penyebab  Anak  Nelayan  Putus  Sekolah di Kelurahan Pasia Nan Tigo Kecamatan Koto  Tangah  Kota  Padang”.  Jurnal Manajemen  dan  Ilmu  Administrasi Publik. Volume 3, No. 2, Hal. 100-108.
Widyantari,  L.E.  (2011).  “Kecenderungan  Anak Putus  Sekolah  Ditinjau  dari  Faktor Ekonomi  dan  Faktor  Non  Ekonomi”. Tesis. Jakarta: Universitas Indonesia.