Pemetaan Biplot untuk Masalah Putus Sekolah Pendidikan Dasar pada Masyarakat Miskin antar Kecamatan di Kabupaten Ogan Ilir

dokumen-dokumen yang mirip
PEMETAAN MASALAH PUTUS SEKOLAH PENDIDIKAN DASAR MASYARAKAT MISKIN ANTAR KECAMATAN SEBAGAI UPAYA PEMERATAAN AKSES PENDIDIKAN DI KABUPATEN OGAN ILIR

Didin Astriani P, Oki Dwipurwani, Dian Cahyawati (Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sriwijaya)

Oleh: Dian Cahyawati S. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya ABSTRAK

Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Mahasiswa terhadap Pelayanan Laboratorium Komputer Jurusan Matematika Fakultas MIPA

Sri Indra Maiyanti, Endro Setyo Cahyono, Weni Winata. Universitas Sriwijaya

HASIL DAN PEMBAHASAN. dengan hipotesis nolnya adalah antar peubah saling bebas. Statistik ujinya dihitung dengan persamaan berikut:

Analisis Biplot untuk Pemetaan Posisi dan Karakteristik Usaha Pariwisata di Provinsi Bali

PROSIDING ISBN :

APLIKASI ANALISIS DISKRIMINAN UNTUK MENENTUKAN FUNGSI PENGELOMPOKAN PADA PROGRAM PEMBAGIAN KARTU KELUARGA SEJAHTERA (KKS)

Mengeluarkan uang dalam rangka membiayai proses pendidikan adalah investasi yang sangat menguntungkan dan dapat dinikmati selama-lamanya.

PELATIHAN MEMBUAT STATISTIK DESKRIPSI NILAI HASIL BELAJAR SISWA KEPADA GURU-GURU SDN DI WILAYAH TANJUNG GELAM INDERALAYA OGAN ILIR

KARAKTERISTIK DAN INTERAKSI TRANPORTASI OGAN ILIR - PALEMBANG

Analisis Dan Pembahasan

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Aplikasi Multidimensional Scaling Untuk Peningkatan Pelayanan Proses Belajar Mengajar (PBM).

Jumlah rumah tangga usaha pertanian di Ogan Ilir Tahun 2013 sebanyak rumah tangga

BUPATI OGAN ILIR. KEPUTUSAN BUPATI OGAN ILiR NOMOR: k7tf'b IKEP/BAPPEDAl2007

Analisis Biplot pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Variabel-variabel Komponen Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

PROSIDING ISSN: M-22 ANALISIS PERUBAHAN KELOMPOK BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN RAKYAT TAHUN DI PROVINSI JAWA TENGAH

AL-ADZKA, Jurnal Ilmiah Pendidikan Guru Madrasah Ibtidaiyah, Volume II, Nomor 02 Juli 2012

CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai

Analisis Diskriminan untuk Mengetahui Faktor yang Mempengaruhi Pilihan Program Studi Matematika di FMIPA dan FKIP Universitas Sriwijaya

PEMODELAN DISPARITAS GENDER DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI PROBIT ORDINAL

SIKAP PETANI TERHADAP KONVERSI LAHAN PERTANIAN

ANALISIS REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE MULTIVARIAT UNTUK PEMODELAN INDIKATOR KEMISKINAN DI INDONESIA

Analisis Korespondensi untuk Mengetahui Hubungan Lama Studi dengan IPK dan Lama Skripsi Alumni Matematika FMIPA UNSRI Angkatan

JURNAL MATEMATIKA DAN PEMBELAJARANNYA 2016 VOLUME 2, NO. 1. ISSN

PROYEKSI TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA DAN TINGKAT PENGANGGURAN DI PROVINSI SUMATERA SELATAN DENGAN METODE EKSTRAPOLASI DAN PERTUMBUHAN GEOMETRI

Oleh : Muhammad Amin Paris, S.Pd., M.Si (Dosen Fak. Tarbiyah IAIN Antasari Banjarmasin) Abstrak

METODE PENELITIAN Disain, Tempat, dan Waktu Penelitian Populasi dan Teknik Penarikan Contoh

PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PERSENTASE RUMAH TANGGA MENURUT KUALITAS FISIK AIR MINUM DENGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTER

III. METODE PENELITIAN. menyebar kuisioner terhadap RTS-PM. Jenis data yang diperlukan dari. a. Data tentang ketepatan sasaran penerima beras RASKIN.

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

Analisis Faktor Komponen Bahan Non Makanan pada Klaster Ketiga

(Sakernas), Proyeksi Penduduk Indonesia, hasil Sensus Penduduk (SP), Pendataan Potensi Desa/Kelurahan, Survei Industri Mikro dan Kecil serta sumber

Dalam acara MUSI RAWAS, 24 MEI 2017

KEADAAN KETENAGAKERJAAN NTT FEBRUARI 2014

DISUSUN OLEH : BIDANG STATISTIK DAN PENGENDALIAN PEMBANGUNAN BAPPEDA PROVINSI SUMATERA BARAT Edisi 07 Agustus 2015

BAB IV ANALISA DATA SEKUNDER DAN KARAKTERISTIK RUMAH TANGGA PROPINSI SUMATERA BARAT

Jurnal Penelitian Sains Volume 12 Nomer 3(A) 12303

BAB III PEMBAHASAN. survei yang dilakukan BPS pada 31 Oktober Langkah selanjutnya yang

KEADAAN KETENAGAKERJAAN PROVINSI GORONTALO FEBRUARI 2017

MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) UNTUK KLASIFIKASI STATUS KERJA DI KABUPATEN DEMAK Kishartini 1, Diah Safitri 2, Dwi Ispriyanti 3

ANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI MAHASISWA

PENDIDIKAN PROVINSI JAMBI :

KONTRIBUSI PENDAPATAN USAHA PERIKANAN TERHADAP PENDAPATAN RUMAH TANGGA PETANI PADI SAWAH DI DESA KALIBENING KECAMATAN TUGUMULYO KABUPATEN MUSI RAWAS

ANALISA PENGARUH FAKTOR SOSIO EKONOMI TERHADAP OPPORTUNITY ENTREPRENEURSHIP (STUDI PADA INDUSTRI MAKANAN DAN MINUMAN DI PULAU JAWA DAN NUSA TENGGARA)

Analisis Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kualitas Pelayanan Akademik Menggunakan Analisis Faktor

BAB IV PROGRAM PENGEMBANGAN SANITASI SAAT INI DAN YANG DIRENCANAKAN Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) dan Promosi Higiene

V. SIMPULAN DAN SARAN. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan pada bab sebelumnya, maka

KOMPARASI ANALISIS GEROMBOL (CLUSTER) DAN BIPLOT DALAM PENGELOMPOKAN

Model Regresi Multivariat untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur

Irlandia Ginanjar Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA, Unpad Bandung. ABSTRAK

KEADAAN KETENAGAKERJAAN NTT FEBRUARI 2016

TUJUAN 3. Mendorong Kesetaraan Gender dan Pemberdayaan Perempuan

PROSIDING ISSN : Seminar Nasional Statistika 12 November 2011 Vol 2, November 2011

Kesejahteraan Masyarakat dan Kemiskinan

Luas Sawah pada Fase Pertanaman Padi (Ha) Max. Vegetatif (41-54 HST) Vegetatif 1 (16-30 HST) Vegetatif 2 (31-40 HST)

Luas Sawah pada Fase Pertanaman Padi (Ha) Max. Vegetatif (41-54 HST) Vegetatif 1 (16-30 HST) Vegetatif 2 (31-40 HST)

Luas Sawah pada Fase Pertanaman Padi (Ha) Max. Vegetatif (41-54 HST) Vegetatif 1 (16-30 HST) Vegetatif 2 (31-40 HST)

Luas Sawah pada Fase Pertanaman Padi (Ha) Max. Vegetatif (41-54 HST) Vegetatif 1 (16-30 HST) Vegetatif 2 (31-40 HST)

BAB I PENDAHULUAN. strategi pembangunan daerah mulai dari RPJPD , RPJMD ,

DAFTAR PUSTAKA. Bollen, K.A Structural Equation With Latent Variables. New York : John Wiley & Sons.

2.4 Kerangka Teori dan Pertanyaan Penelitian... 47

BAB V PROFIL RUMAHTANGGA MISKIN DI DESA BANJARWARU

BAB III GAMBARAN LOKASI PENELITIAN

Doni Setiawan, Arum Setiawan, Mustafa Kamal, Erwin Nofyan, Nita Aminasih Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sriwijaya ABSTRAK

Keadaan Ketenagakerjaan Agustus 2017 Provinsi Sumatera Selatan

BUPATI OGAN ILIR PROVTNSI SUMATERA SELATAN PERATURAN BUPATI OGAN ILIR NOMOR ^3 TAHUN 2016 TENTANG

Sumatera Selatan. Jembatan Ampera

No No Peserta Nama Peserta Jenjang Mata Pelajaran Instansi Lokasi Kelas

DAFTAR PESERTA UJIAN ULANG 1 (PLPG TAHAP 5-6) TANGGAL 6 DESEMBER 2015

LATAR BELAKANG DAN KONDISI UMUM

PENDEKATAN REGRESI TOBIT PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK PENDIDIKAN DI JAWA TIMUR

TUJUAN 2. Mencapai Pendidikan Dasar untuk Semua

Oleh : Arief Yudissanta ( ) Pembimbing : Prof. Susanti Linuwih Mstat.PHD

DATA AGREGAT KEPENDUDUKAN PER KECAMATAN (DAK2)

Karakteristik Keluarga : Besar Keluarga Pendidikan Suami Pekerjaan Suami Pendapatan Keluarga Pengeluaran Keluarga. Persepsi Contoh terhadap LPG

FAKTOR FAKTOR YANG MEMENGARUHI MINAT MAHASISWA ASAL LUAR BALI KULIAH DI FMIPA UNIVERSITAS UDAYANA BALI

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

BAB II DESKRIPSI WILAYAH KELURAHAN PAYARAMAN BARAT. Kecamatan Payaraman Kabupaten Ogan Ilir Kota Palembang.

BAB 1 : PENDAHULUAN. negara-negara di dunia sebagai pengganti pembangunan global Millenium

Semakin besar persentase CCR yang dihasilkan, maka tingkat akurasi yang dihasilkan semakin tinggi (Hair et. al., 1995).

Lampiran I.16 PENETAPAN DAERAH PEMILIHAN DAN JUMLAH KURSI ANGGOTA DEWAN PERWAKILAN RAKYAT DAERAH PROVINSI DALAM PEMILIHAN UMUM TAHUN 2014

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang. 1 Universitas Indonesia. Analisis pelaksanaan..., Rama Chandra, FE UI, 2010.

1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB II DESKRIPSI WILAYAH KOTA BATURAJA. Lokasi penelitian dalam penulisan ini adalah Kota Baturaja Kabupaten

DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,

MEWASPADAI DATA STATISTIK PADA PENCAPAIAN SASARAN MDGS. Fatia Fatimah Tati Rajati Andriyansah. UPBJJ-UT Padang

Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier. The Use of Gaussian PCA Kernel in Solving Non Linier Multivariate Plot

DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,

PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN INDIKATOR DALAM PEMERATAAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE MINIMAX LINKAGE

I. PENDAHULUAN. yakni berbeda-beda tetapi tetap satu. Maknanya meskipun berbeda-beda namun

BAB II. GAMBARAN UMUM WILAYAH DAN PEMBANGUNAN PENDIDIKAN DI KABUPATEN SUMBA BARAT

POLA PEMBIAYAAN PROGRAM PEMBERANTASAN PENYAKIT MENULAR DI DINAS KESEHATAN KAB/KOTA PROPINSI SUMATERA SELATAN

BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI KEPRI

BAB 4 Hasil Penelitian dan Interpretasi

INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TAHUN 2015

INDEKS KEBAHAGIAAN DKI JAKARTA TAHUN 2014

RGS Mitra 1 of 16 DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,

Transkripsi:

Jurnal Penelitian Sains Volume 14 Nomer 2(A) 14203 Pemetaan Biplot untuk Masalah Putus Sekolah Pendidikan Dasar pada Masyarakat Miskin antar Kecamatan di Kabupaten Ogan Ilir Dian Cahyawati S. dan Oki Dwipurwani Jurusan Matematika, Universitas Sriwijaya, Sumatera Selatan, Indonesia Intisari: Masalah pencapaian tuntas pendidikan dasar terutama pada kelompok masyarakat miskin pada setiap wilayah masih perlu menjadi perhatian dan penyelesaian. Demikian juga di Kabupaten Ogan Ilir (OI) yang masih memiliki proporsi kemiskinan cukup tinggi. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan pemetaan masalah pendidikan dasar antar kecamatan di Kabupaten OI, menggunakan teknik Analisis Biplot. Hasil analisis deskripsi menunjukkan bahwa angka putus sekolah pendidikan dasar kelompok masyarakat miskin di Kabupaten OI sebesar 14,2%, Rata-rata angka partisipasi murni (APM) SD baru mencapai 83,33% dan rata-rata APM SMP hanya mencapai 67,73%. Hasil pemetaan biplot menunjukkan bahwa kelompok Kecamatan Pemulutan Selatan, Rambang Kuang, Lubuk Keliat, dan Pemulutan Barat, memerlukan perhatian lebih, karena angka putus sekolah SMP dan persentase penduduk miskin yang masih relatif lebih banyak dibandingkan dengan kecamatan lainnya. Demikian juga Kecamatan Inderalaya dan Payaraman, masih memiliki angka putus sekolah SD yang masih tinggi, yang dipengaruhi oleh kemiskinan pada kelompok kecamatan tersebut. Kata kunci: putus sekolah pendidikan dasar, angka putus sekolah, angka partisipasi murni, analisis biplot E-mail: dian cahyawati@yahoo.com April 2011 1 PENDAHULUAN S alah satu masalah dalam pembangunan pendidikan adalah masalah putus sekolah. Berbagai telaah yang mengamati masalah pendidikan mengungkapkan bahwa penyebab utama masalah putus sekolah adalah kemiskinan (Supriadi, 1994) [1]. Demikian juga menurut data Survei Ekonomi Nasional (Susenas) Tahun 2003, tingginya angka putus sekolah lebih banyak bersumber pada persoalan ekonomi yang berasal dari keluarga miskin. Ketidakmampuan finansial orang tua untuk memenuhi kebutuhan biaya sekolah anak, mengakibatkan anak menjadi putus sekolah. Dalam hal ini, tidak saja mereka miskin dalam kondisi ekonomi, tetapi menjadi miskin juga dalam pendidikan. Hasil penelitian Cahyawati [2], juga menunjukkan bahwa keluarga dengan proporsi pengeluaran makanan yang relatif tinggi, sebagai indikasi untuk kemiskinan, menjadi faktor yang signifikan mempengaruhi putus sekolah. Hal ini menjadikan keluarga miskin sulit untuk memperbaiki kualitas hidup dan keluar dari kemiskinan untuk menjadi keluarga yang sejahtera. Sehingga, untuk menangani masalah putus sekolah ini, yang sangat perlu menjadi perhatian penting adalah masalah putus sekolah pada kelompok keluarga miskin. Demikian juga masalah putus sekolah pendidikan dasar di Kabupaten Ogan Ilir (OI), karena kabupaten ini selain masih memiliki proporsi populasi miskin yang relatif tinggi juga memiliki angka partisipasi sekolah tingkat pendidikan dasar yang masih dibawah capaian Nasional dan target capaian pembangunan milenium (Millenium Development Goals - MDGs). Data Bappenas [3] menunjukkan bahwa proporsi populasi dibawah garis kemiskinan Kabupaten OI sebesar 19,45% masih di atas Provinsi (16,8%) dan Nasional (16,66%) serta sangat jauh dengan target MDGs yaitu 7,5%. Untuk capaian pendidikan dasar bagi semua, angka partisipasi sekolah dasar sebesar 90,44% meskipun sudah di atas Provinsi (83,31%) tetapi masih di bawah Nasional (98%) dan di bawah target MDGs (100%). Demikian juga untuk partisipasi sekolah tingkat SMP, baru mencapai 71,2% masih dibawah Provinsi (83,58%) dan Nasional (71,81%) serta jauh dibawah MDGs (100%). Berdasarkan uraian di atas, untuk menangani masalah putus sekolah dan peningkatan partisipasi sekolah pendidikan dasar di Kabupaten OI, diperlukan suatu analisis yang mengamati masalah putus sekolah pendidikan dasar, khususnya pada kelompok masyarakat miskin di setiap kecamatan. Salah satunya adalah pemetaan dengan analisis biplot terhadap masalah putus sekolah pendidikan dasar antar kecamatan. c 2011 FMIPA Universitas Sriwijaya 14203-12

Diharapkan, hasil pemetaan ini dapat digunakan oleh instansi terkait untuk membuat rencana perbaikan untuk menangani masalah putus sekolah pendidikan dasar, sesuai dengan karakteristik masingmasing kecamatan. Dengan demikian, angka putus sekolah pada kelompok masyarakat miskin di Kabupaten OI dapat menurun dan angka partisipasi sekolah khususnya tingkat pendidikan dasar dapat meningkat dan mencapai target MDGs. Lebih jauh, melalui perbaikan pendidikan, secara tidak langsung diharapkan dapat meningkatkan kualitas hidup keluarga miskin untuk keluar dari kemiskinan dan mencapai masyarakat yang sejahtera. 2 METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Metode, Populasi dan Sampel, Teknik Penarikan Sampel, Variabel Penelitian Metode yang digunakan adalah survei di wilayah Kabupaten OI. Populasi penelitian adalah seluruh rumah tangga yang termasuk katagori miskin, yang berada di 16 kecamatan di Kabupaten OI. Setiap kecamatan diambil dua desa sebagai sampel, yang ditentukan secara simple random sampling dan setiap desa diambil 10-15 rumah tangga miskin, yang diambil secara purposive sampling-terseleksi, untuk mendapatkan unit penelitian yaitu anak usia sekolah pendidikan dasar (usia 7-15 tahun). Variabel-variabel yang diamati dalam kaitannya dengan pemetaan Analisis Biplot adalah Status Sekolah Anak (Putus Sekolah atau Tidak Putus), Tingkat Sekolah Anak (kelas 1 sampai 9), dan Tingkat Pendidikan Ayah. Variabel lainnya yang dideskripsikan digunakan untuk mendapatkan karakteristik anak usia sekolah pendidikan dasar dari kelompok masyarakat miskin di Kabupaten OI. 2.2 Analisis Data Data primer hasil survei, dianalisis secara deskripsi dan dilanjutkan dengan membuat pemetaan Biplot. Berikut langkah analisis data yang dilakukan. 1. Analisis deskripsi sampel anak usia sekolah pendidikan dasar. 2. Analisis Biplot (teknik dapat dilihat pada Sharma dan Hair et al. [4,5] ), Analisis ini dilakukan dengan membuat matriks data untuk beberapa variabel yang diamati, dijelaskan seperti pada Tabel 1. 3 HASIL 3.1 Deskripsi Data Anak Usia Sekolah Pendidikan Dasar Data sampel anak usia sekolah pendidikan dasar yang diperoleh sebanyak 592 sampel. Sampel ini berasal dari 345 rumah tangga yang terindikasi sebagai kelompok masyarakat miskin. Untuk setiap sampel diamati status sekolah SD dan SMP (Putus atau Tidak Putus Sekolah) dan beberapa karakteristik lainnya. Deskripsi karakteristik dari 592 sampel anak usia sekolah pendidikan dasar ditampilkan pada Tabel 2. Tabel 2 menunjukkan bahwa angka putus sekolah pendidikan dasar pada kelompok masyarakat miskin di Kabupaten OI sebesar 14,2 persen. Berdasarkan variabel yang diamati, kejadian putus sekolah lebih banyak terjadi pada anak laki-laki, dengan tingkat pendidikan ayah dan ibu yang tidak tamat SD, dan status pekerjaan ayahnya tidak bekerja, serta dari keluarga yang memiliki banyak anak. 3.2 Pemetaan Biplot pada Masalah Putus Sekolah Pendidikan Dasar antar Kecamatan di Kabupaten Ogan Ilir Variabel-variabel yang dianalisis menggunakan Analisis Biplot adalah variabel APM SD, APM SMP, Putus SD, Putus SMP sebagai variabel-variabel yang menunjukkan angka partisipasi sekolah pendidikan dasar. Variabel Pendidikan KK maksimum Tamat SD digunakan sebagai indikator kemiskinan pada masingmasing kecamatan. Hasil pemetaan dengan Analisis Biplot untuk masalah putus sekolah pendidikan dasar antar kecamatan di Kabupaten OI digambarkan pada Gambar 1. Berdasarkan kedekatan jarak antara letak/posisi dari setiap kecamatan (ada 16) terhadap variabel APM SD, APM SMP, Putus SD, Putus SMP, dan KK maks SD, diperoleh lima kelompok kecamatan yang mirip dalam hal variabel yang diamati. Kelompok-kelompok kecamatan itu ditunjukkan dengan lingkaran pada Gambar 1. Hasil pemetaan biplot untuk masalah ini memberikan keragaman sebesar 67,39% dari seluruh informasi yang ada pada data. 4 PEMBAHASAN 4.1 Angka Putus Sekolah, Angka Partisipasi Sekolah SD dan SMP Hasil analisis deskripsi pada Tabel 2, menunjukkan bahwa angka putus sekolah pendidikan dasar pada masyarakat miskin di Kabupaten OI sebesar 14,2 persen. Persentase sebesar 14,2 persen ini, berasal dari 10,47% anak dari keluarga miskin mengalami putus sekolah pada tingkat SD dan 3,71% putus sekolah 14203-13

Tabel 1: Variabel amatan pada masalah putus sekolah pendidikan dasar antar wilayah kecamatan di Kab. OI No Variabel yang Keterangan/Penjelasan Diamati 1 Angka Partisipasi dihitung dengan AP Mh t = Et h,a 100 P h,a t Murni (APM) SD E = jumlah siswa kelompok usia; 2 Angka Partisipasi a = 7-12 yg sekolah di tk ; Murni SMP h = SD tahun; t = 2010; dan P = jumlah penduduk usia a 3 Persentase Persentase jumlah anak usia 7-12 tahun yang putus sekolah SD Anak Putus SD 4 Persentase Persentase jumlah anak usia 12-15 tahun yang putus sekolah SMP Anak Putus SMP 5 Persentase Persentase jumlah KK dengan tingkat pendidikannya paling tinggi hanya Tamat SD Kepala Keluarga (KK) Maks Tamat SD pada tingkat SMP. Hasil perhitungan rata-rata angka partisipasi murni tingkat SD (APM SD) dari kelompok masyarakat miskin sebesar 83,33%. Angka ini masih relatif jauh dari capaian APM SD Kabupaten OI yaitu 90,44% dan Nasional 98% [3]. APM SMP kelompok masyarakat miskin sebesar 67,33%. Angka capaian ini masih dibawah Kabupaten (71,2%), Provinsi (83,58%), dan Nasional (71,81%). Baik APM SD maupun APM SMP, keduanya, masih relatif jauh dari target capaian MDGs (100%) yang harus dicapai pada Tahun 2015. Berdasarkan angka-angka ini, masalah putus sekolah pendidikan dasar merupakan masalah yang masih perlu diperhatikan dan diselesaikan, karena angka ini masih relatif tinggi jika dibandingkan dengan target capaian MDGs untuk Tahun 2015 yaitu tuntas pendidikan dasar bagi semua. Variabel persentase kepala keluarga (KK) dengan tingkat pendidikan maksimum hanya sampai Tamat SD, merupakan salah satu variabel yang menunjukkan indikator kemiskinan yang dipakai. Sebesar 69,96% dari sampel KK yang diamati merupakan KK yang tingkat pendidikannya hanya sampai Tamat SD. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat pendidikan KK di Kabupaten OI, masih banyak yang rendah, atau proporsi kemiskinannya masih tinggi. Berdasarkan angka putus sekolah dan partisipasi sekolah pendidikan dasar yang dimiliki Kabupaten OI, maka upaya pemecahan masalah putus sekolah perlu menjadi agenda dalam perencanaan pembangunan pendidikan di Kabupaten OI, terutama pada kelompok masyarakat miskin. 4.2 Pemetaan Biplot untuk Masalah Putus Sekolah Pendidikan Dasar antar Kecamatan di Kabupaten Ogan Ilir Hasil pemetaan Analisis Biplot digambarkan pada Gambar 1, menunjukkan kemiripan antar kecamatan terhadap variabel yang diamati, keragaman variabel, dan korelasi antar variabel yang diamati berkaitan dengan masalah putus sekolah pendidikan dasar pada masyarakat miskin. Berdasarkan posisi dari 16 kecamatan yang ada di Kabupaten OI, terbentuk lima kelompok kecamatan yang memiliki ciri khas atau kemiripan antar kecamatan berdasarkan variabel yang diamati. Kelima kelompok kecamatan itu adalah: 1. Kelompok pertama, yaitu Kecamatan Pemulutan Selatan, Rambang Kuang, Lubuk Keliat, dan Pemulutan Barat. Angka Putus SMP dan persentase kepala keluarga yang maksimum berpendidikan SD, dari keempat kecamatan ini lebih banyak dibanding dengan kelompok kecamatan lain. 2. Kelompok kedua, yaitu Kecamatan Tanjung Batu dan Pemulutan. Kedua kecamatan itu memiliki APM SD yang cenderung lebih tinggi dibandingkan kecamatan lainnya 3. Kelompok ketiga, yaitu Kecamatan Muara Kuang, Kandis, dan Rantau Panjang. Ketiga kecamatan itu memiliki kemiripan dalam hal rendahnya APM SMP. 4. Kelompok keempat, yaitu Kecamatan Payaraman dan Inderalaya. Kedua kecamatan itu memiliki kemiripan dalam hal rendahnya APM SD. 5. Kelompok kelima, yaitu Kecamatan Rantau Alai, Sungai Pinang, Tanjung Raja, Indralaya Selatan, dan Pemulutan. Kelompok kecamatan itu memiliki kemiripan dalam hal APM SMP yang tinggi dibandingkan dengan kecamatan lainnya. Keragaman variabel masalah putus sekolah pendidikan dasar antar kecamatan, ditunjukkan oleh panjang pendeknya vektor untuk masing-masing variabel pada 14203-14

Gambar 1: Pemetaan biplot untuk masalah putus sekolah pendidikan dasar antar wilayah kecamatan di Kab. OI Gambar 1. Berdasarkan keragaman variabel diperoleh hasil sebagai berikut. 1. Angka putus sekolah SMP dan APM SMP antar kecamatan di Kabupaten OI, relatif lebih heterogen. 2. Tetapi, APM SD antar kecamatan di Kabupaten OI lebih homogen atau relatif lebih sama untuk setiap kecamatannya. Hubungan atau korelasi antar variabel pada Gambar 1 diperlihatkan dengan besarnya sudut yang dibentuk antar dua vektor variabel yang diamati. Gambar 1 menujukkan bahwa 1. Variabel putus SD dan APM SD membentuk sudut hampir 180, berarti kedua variabel itu memiliki korelasi negatif yang cukup besar. Maknanya, jika angka putus sekolah SD meningkat maka nilai APM SD akan turun, demikian sebaliknya. 2. Lain halnya dengan variabel Putus SD dan Putus SMP, kedua variabel ini berkorelasi lemah, karena terlihat dalam Gambar 1 sudut yang dibentuk kedua variabel itu lebih mendekati 90. Hal ini mengindikasikan bahwa naik turunnya nilai salah satu variabel tidak berhubungan dengan naik turunnya nilai variabel lainnya. 5 KESIMPULAN Berdasarkan hasil dan pembahasan yang diuraikan, secara garis besar dapat dibuat beberapa kesimpulan, sebagai berikut. 1. Kecamatan Pemulutan Selatan, Rambang Kuang, Lubuk Keliat, dan Pemulutan Barat, memiliki angka putus sekolah tingkat SMP yang lebih tinggi dibandingkan dengan kecamatan lainnya di Kabupaten Ogan Ilir. Selain itu, pendidikan kepala keluarga pada kelompok kecamatan ini masih banyak yang hanya mencapai Tamat SD, hal ini merupakan indikator bahwa kemiskinan pada kelompok kecamatan ini masih relatif lebih tinggi dibandingkan kelompok kecamatan lainnya. 2. Kecamatan Inderalaya dan Payaraman memiliki angka putus sekolah tingkat SD yang relatif lebih tinggi dibandingkan dengan kelompok kecamatan lainnya. Hal ini dipengaruhi oleh masih tingginya kemiskinan di kecamatan-kecamatan tersebut. 6 SARAN Masalah putus sekolah pendidikan dasar di Kabupaten Ogan Ilir relatif berbeda untuk masing-masing kecamatan, dengan demikian diperlukan perhatian dan 14203-15

penanganan yang juga berbeda. Perhatian khusus terhadap beberapa kecamatan berdasarkan posisi relatif dan kondisi yang sesuai dengan masing-masing kecamatan, dalam menangani masalah putus sekolah dapat meningkatkan hasil yang lebih baik. Beberapa hal yang dapat disarankan adalah sebagai berikut. 1. Memperhatikan kelompok kecamatan yang harus mendapatkan perhatian lebih (prioritas) dalam menangani masalah putus sekolah tingkat pendidikan dasar. 2. Perlu diteliti lebih lanjut mengenai berbagai faktor yang berhubungan dan berpengaruh terhadap risiko putus sekolah pendidikan dasar pada masyarakat miskin di Kabupaten Ogan Ilir. DAFTAR PUSTAKA [1] Cahyawati, D., 2007, Pemodelan Masalah Risiko Putus Sekolah Pendidikan Dasar (Kasus: Analisis Data Susenas Tahun 2000 Provinsi Sumatera Selatan), Jurnal Ilmiah MIPA, Fakultas MIPA Universitas Lampung, Lampung [2] Cahyawati, D., 2007, Karakteristik Anak Putus Sekolah Pendidikan Dasar (Kasus: Analisis Data Susenas Tahun 2000 Provinsi Sumatera Selatan), Jurnal Penelitian Sains, Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya, Palembang [3] Bappenas, 2007, Menjawab Tantangan Tujuan Pembangunan Milenium (MDGs) Pemerintah Daerah Kabupaten Ogan Ilir http//p3b.bappenas.go.id/ loknas wonosobo/ content/docs/materi/ 18-bappeda ogan ilir.pdf, diakses 4 Februari 2010 [4] Sharma, S., 1996, Applied Multivariate Technique, Jhon Wiley & Sons, New York [5] Hair, F.J., W.C. Black, B.J. Babin, R.E. Anderson, dan R.L. Tatham, 2006, Mulltivariate Data Analysis, 6 th ed., Pearson Prentice Hall, New Jersey 14203-16

Tabel 2: Karakteristik anak usia sekolah pendidikan dasar No Variabel Katagori Status Sekolah Jml Persentase Tidak Putus Putus(%) Jumlah Sampel 508 84 592 14,2 1 Jenis Kelamin Perempuan (0) 266 25 291 8,6 Anak Laki-Laki (1) 242 59 301 19,6 2 Asal Daerah Ayah Pribumi (0) 399 65 464 14,0 Pendatang (1) 109 19 128 14,8 3 Tingkat Tidak Tamat SD (0) 75 26 101 25,7 Pendidikan Ayah Tamat SD (1) 286 45 331 13,6 SMP (2) 97 11 108 10,2 SMA (3) 49 2 51 3,9 PT (4) 1 0 1 0,0 4 Tingkat Tidak Tamat SD (0) 74 21 95 22,1 Pendidikan Ibu Tamat SD (1) 314 50 364 13,7 SMP (2) 88 11 99 11,1 SMA (3) 30 2 32 6,2 PT (4) 2 0 2 0,0 5 Jenis Pekerjaan Tidak Bekerja (0) 21 6 27 22,2 Ayah Berdagang (1) 15 1 16 6,2 Bertani (2) 309 54 363 14,9 Swasta (3) 6 2 8 25,0 PNS (4) 4 0 4 0,0 Lainnya (5) 77 4 81 4,9 6 Jenis Pekerjaan Tidak Bekerja (0) 126 11 137 8,0 Ibu Berdagang (1) 25 2 27 7,4 Bertani (2) 270 65 335 19,4 Swasta (3) 6 2 8 25,0 PNS (4) 4 0 4 0,0 Lainnya (5) 77 4 81 4,9 7 Tingkat < 600 (1) 329 55 384 14,3 Pendapatan Rumah 600-1200 (2) 147 25 172 14,5 Tangga 1201-1800 (3) 16 0 16 0,0 >1800 (4) 16 4 20 16,7 >2400 (5) 1 1 2 50,0 8 Jumlah Anak dalam Kurang dari 3 (1) 127 12 139 8,6 Keluarga 3-5 (2) 3 16 50 366 13,7 6-8 (3) 55 19 74 25,7 9-10 (4) 9 3 12 25,0 Lebih dari 10 (5) 1 0 1 0,0 9 Tingkat Motivasi Rendah (1) 20 31 51 60,8 Anak Sedang (2) 198 32 230 13,9 Tinggi (3) 290 21 311 6,8 10 Tingkat Motivasi Rendah (1) 11 4 15 26,7 Orang Tua Sedang (2) 171 40 211 19,0 Tinggi (3) 326 40 366 10,9 11 Status Menerima Pernah (0) 142 5 147 3,4 Bantuan Tidak Pernah (1) 366 79 445 17,8 14203-17