Pemodelan Angka Partisipasi Sekolah Usia 16-18 Tahun di Indonesia dengan Geographically Weighted Panel Regression

Abstract

Salah satu indikator utama untuk menilai akses terhadap pendidikan adalah Angka Partisipasi Sekolah (APS), yang mencerminkan persentase penduduk dalam kelompok usia tertentu yang sedang menempuh pendidikan formal. Indonesia masih mengalami tantangan dalam pemerataan akses pendidikan, terutama pada kelompok usia 16-18 tahun yang hanya memiliki nilai APS 73,42% pada tahun 2023. Rendahnya partisipasi di tingkat SMA akan berkontribusi terhadap ketimpangan sosial dan rendahnya daya saing tenaga kerja di berbagai daerah. Faktor-faktor yang memengaruhi APS di Indonesia dapat menjadi fokus pemerintah dalam mengatasi tingkat partisipasi pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) terbaik. Model tersebut kemudian digunakan untuk mengidentifikasi peubah yang memengaruhi angka partisipasi sekolah usia 16-18 tahun pada tiap provinsi di Indonesia dari tahun 2019 hingga 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GWPR dengan kernel eksponensial adaptif merupakan model terbaik dengan nilai R-Squared sebesar 67,52%, AIC sebesar 59,702, dan SSR sebesar 10,539. Pendekatan GWPR mampu membentuk persamaan regresi dan nilai R-Squared berbeda untuk tiap provinsi, berkisar antara 44% hingga 96%. Peubah angka melek aksara dan PDRB per kapita merupakan faktor yang paling dominan memengaruhi APS usia 16–18 tahun di Indonesia pada periode 2019 hingga 2023. Peubah lainnya juga menunjukkan pengaruh signifikan di beberapa provinsi.

One of the main indicators to assess access to education is the School Enrollment Rate (APS), which reflects the percentage of the population in a certain age group that is currently pursuing formal education. However, Indonesia still faces challenges in equalizing access to education, especially in the 16-18 age group, which only has an APS value of 73.42% in 2023. Low participation at the senior high school level will contribute to social inequality and low labor competitiveness in various regions. Factors that influence APS in Indonesia can be a focus for the government in addressing education participation rates. This study aims to determine the best Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) model and identify variables that affect the 16-18 years old school enrollment rate in each province in Indonesia from 2019 to 2023. The results showed that the GWPR model with an adaptive exponential kernel was the best model with an R-Squared value of 67.52%, AIC of 59.702, and SSR of 10.539. The GWPR approach was able to form a regression model and the R-Squared value was different for each province, ranging from 44% to 96%. The literacy rate and GRDP per capita variables are the most dominant factors influencing the APS aged 16-18 years in Indonesia in the period 2019 to 2023. Other variables also show significant influence in some provinces.