Peramalan Angka Partisipasi Sekolah di Provinsi Bali Menggunakan Pendekatan Hierarchical Time Series

Authors

  • Palguna Reganata Universitas Bali Internasional
  • Ni Kadek Rini Purwati Universitas PGRI Mahadewa Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.59672/emasains.v15i2.6106

Keywords:

Angka Partisipasi Sekolah, ARIMAX, data panel, peramalan pendidikan, Provinsi Bali

Abstract

Angka Partisipasi Sekolah (APS) merupakan indikator penting dalam menilai keberhasilan pembangunan pendidikan, khususnya pada jenjang menengah atas yang masih menunjukkan kesenjangan antarwilayah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi APS Sekolah Menengah Atas (SMA) di Provinsi Bali serta menyusun peramalan APS hingga tahun 2030 sebagai dasar perumusan kebijakan pendidikan berbasis data. Data yang digunakan berupa data panel kabupaten/kota di Provinsi Bali periode 2010–2023 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik. Metode analisis meliputi estimasi model panel data dengan pendekatan Fixed Effects untuk mengidentifikasi faktor determinan APS, serta peramalan menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (ARIMAX). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita berpengaruh positif dan signifikan terhadap APS SMA, sementara jumlah sekolah dan tingkat kemiskinan tidak signifikan secara statistik. Hasil peramalan menunjukkan bahwa APS SMA di Provinsi Bali diproyeksikan meningkat secara bertahap dari 85,7 persen pada tahun 2024 menjadi 87,3 persen pada tahun 2030, meskipun disparitas antar kabupaten/kota masih terlihat. Evaluasi akurasi model menunjukkan bahwa ARIMAX memiliki kinerja baik di sebagian besar wilayah dengan nilai MAPE di bawah 5 persen, namun akurasinya relatif rendah di wilayah dengan dinamika sosial-ekonomi tinggi. Temuan ini menegaskan pentingnya penguatan ekonomi daerah sebagai strategi utama dalam meningkatkan partisipasi pendidikan menengah atas di Bali.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Badan Pusat Statistik. (2023). Indeks pembangunan manusia Indonesia. https://www.bps.go.id

Badan Pusat Statistik. (2023). Indikator pendidikan Indonesia. https://www.bps.go.id

Badan Pusat Statistik. (2023). Provinsi Bali dalam angka 2023. BPS RI. https://bali.bps.go.id

Bappenas. (2020). Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2020–2024. Kementerian PPN/Bappenas. https://www.bappenas.go.id

Filmer, D., & Fox, L. (2014). Youth employment in Sub-Saharan Africa. World Bank. https://www.worldbank.org

Hidayati, R., & Sari, P. (2021). Determinants of school participation in Indonesia. Journal of Education and Learning (EduLearn), 15(2), 155–167. https://doi.org/10.11591/edulearn.v15i2.18592

Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. (2016). Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Nomor 19 Tahun 2016 tentang Program Indonesia Pintar. https://peraturan.bpk.go.id

Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi. (2022). Indikator pendidikan nasional. https://apkapm.data.kemdikbud.go.id

Ningsih, E. Y., & Desmintari, D. (2024). Analysis of factors affecting school participation rate (APS) in Jawa, Bali, and Nusa Tenggara. Proceeding of Jakarta Economic Sustainability International Conference Agenda. http://conference.upnvj.ac.id/index.php/jesica/article/view/2295/0

OECD. (2020). Education at a glance 2020: OECD indicators. OECD Publishing. https://www.oecd.org/education

Republik Indonesia. (2003). Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional. https://peraturan.bpk.go.id

Suryadarma, D., Suryahadi, A., Sumarto, S., & Rogers, F. H. (2018). Improving education quality through conditional cash transfers: Evidence from Indonesia. World Development, 102, 1–15. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2017.09.020

Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2020). Economic development (13th ed.). Pearson Education.

UNDP. (2022). Human development report 2022. United Nations Development Programme. https://hdr.undp.org

UNESCO. (2015). Education 2030: Incheon declaration and framework for action. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org

UNESCO. (2019). Global education monitoring report 2019: Migration, displacement and education – Building bridges, not walls. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000366946

UNESCO. (2021). Global education monitoring report 2021/2: Non-state actors in education. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org

United Nations. (2015). Transforming our world: The 2030 agenda for sustainable development. https://sdgs.un.org

Wickramasuriya, S. L., Athanasopoulos, G., & Hyndman, R. J. (2019). Optimal forecast reconciliation for hierarchical and grouped time series through trace minimization. Journal of the American Statistical Association, 114(526), 804–819. https://doi.org/10.1080/01621459.2018.1448825

World Bank. (2018). World development report 2018: Learning to realize education’s promise. World Bank. https://www.worldbank.org

World Bank. (2019). Indonesia economic quarterly: Investing in people. World Bank. https://www.worldbank.org

World Bank. (2020). Indonesia education sector assessment: Achievements and challenges. World Bank Group. https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/203851586376151868/indonesia-education-sector-assessment-achievements-and-challenges

World Bank. (2020). The COVID-19 pandemic: Shocks to education and policy responses. World Bank. https://www.worldbank.org

Downloads

Published

2026-05-26