Skip to main content
Resep data ini memaparkan pemanfaatan data terbuka rata lama sekolah di Badan Pusat Statistik untuk dianalisa dengan menggunakan pengandaian atau rumus IF.

Menggunakan Google Spreadsheet untuk Membandingkan Capaian Rata-rata Lama Sekolah Kabupaten/Kota di Kepulauan Riau

Penulis: Hening Sekar Utami

Jurnalisme Data---Pendidikan merupakan salah satu faktor terpenting dalam peningkatan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang menjadi indikator untuk mengukur capaian pembangunan Sumber Daya Manusia (SDM). Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional Republik Indonesia/Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas) mengungkapkan bahwa Rata-rata Lama Sekolah merupakan salah satu indikator dalam menentukan capaian IPM di suatu wilayah provinsi atau pun kabupaten/kota.

Rata-rata Lama Sekolah (RLS) atau Mean Years School (MYS) adalah jumlah tahun yang digunakan oleh penduduk dalam menjalani pendidikan formal. Adapun penduduk yang tamat Sekolah Dasar (SD) diperhitungkan menyelesaikan sekolah selama 6 tahun, tamat Sekolah Menengah Pertama (SMP) diperhitungkan menyelesaikan sekolah selama 9 tahun, dan tamat Sekolah Menengah Atas (SMA) diperhitungkan menyelesaikan sekolah selama 12 tahun.

Namun di beberapa wilayah kabupaten/kota, capaian RLS masih lebih rendah dibandingkan dengan RLS di tingkat provinsi. Hal serupa juga dapat ditemui di Provinsi Kepulauan Riau (Kepri), dari tujuh kabupaten/kota di provinsi tersebut hanya ada dua wilayah yang RLS-nya melebihi capaian provinsi, yaitu Batam dan Tanjungpinang. Temuan ini dapat dilihat dari data RLS pada rentang tahun 2010-2020 yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) Kepri.

Sebagai contoh, pada tahun 2020, capaian RLS di tingkat Provinsi Kepri mencapai angka 10,12, berarti, rata-rata penduduk di Kepri mampu menyelesaikan studi formal selama 10,12 tahun lamanya. Tetapi, dari data di tingkat kabupaten/kota, hanya ada dua wilayah yang memiliki capaian RLS di atas 10,12, yaitu Kota Batam dengan 11,14 tahun dan Kota Tanjungpinang dengan 10,25 tahun. Temuan serupa juga bisa dilihat pada tahun-tahun ke belakang hingga 2011, bahkan pada tahun 2010, hanya Kota Batam yang memiliki capaian RLS di atas rata-rata provinsi.

Tabel Dinamis BPS

Temuan ini dapat diperoleh dari pengolahan data RLS dengan menggunakan Google Spreadsheet. Aplikasi Google Spreadsheet dapat dibuka melalui tautan https://kepri.bps.go.id/indicator/26/181/1/-metode-baru-rata-rata-lama-sekolah.html. Pada laman tersebut, hanya ditampilkan data RLS Kepri pada rentang tahun 2018-2020 saja. Fitur tabel dinamis dapat dipakai untuk dapat melihat data RLS rentang tahun 2010-2020.

Gambar 1. Laman Badan Pusat Statistik (BPS) Kepulauan Riau yang menampilkan data Rata-rata Lama Sekolah (RLS)

Caranya, klik tulisan “Fitur Tabel Dinamis” di laman yang sudah ditampilkan, kemudian akan muncul fitur berupa tabel data yang dapat diatur rentang waktu, kategori, hingga jenisnya. Pada Tabel Dinamis ini, untuk melihat data rentang tahun 2010-2020, maka seluruh kotak pada kolom yang memuat waktu harus dicentang. Tidak lupa, di kolom indikator, pilih data “Rata-rata Lama Sekolah (Tahun)”. Setelah itu, klik tombol “tambah” dan “submit”. Hasil yang keluar akan berbentuk seperti tabel dengan data lengkap seperti tampak di bawah ini:

Gambar 2: Fitur Tabel Dinamis Subjek Indeks Pembangunan Manusia dalam situs BPS Kepri
​​​​
Gambar 3: Tabel Dinamis RLS Kepri dengan filter yang telah diatur dapat diunduh dalam bentuk file Excel

Membersihkan Data

Data tersebut kemudian diunduh dengan meng-klik menu “Unduh Data” kemudian pilih format Excel agar memudahkan penampilan data berbentuk tabel. Data RLS yang ditampilkan melalui file Excel itu lalu disalin dan ditempelkan ke dalam lembar kerja Google Spreadsheet yang baru. Di lembar kerja ini, data tersebut kemudian diduplikasi dan dibersihkan agar menjadi suatu dataset yang mudah dianalisis. Dalam hal ini, pembersihan data dilakukan berupa:

  • Menurunkan baris data wilayah “Kepulauan Riau” (A2-W2) ke baris paling bawah, untuk memudahkan pemberian indikator.

  • Mengubah format angka ke dalam teks biasa, kemudian mengganti tanda titik (.) pada angka desimal menjadi koma (,). Caranya adalah dengan mengeklik menu Edit -> Cari dan ganti -> masukkan tanda titik (.) ke dalam kolom “Cari” dan masukkan tanda koma (,) ke dalam kolom “Ganti dengan”. Dengan demikian, angka pada dataset dapat memiliki nilai yang bisa diolah menggunakan rumus.

  • Menambahkan angka nol di depan bilangan desimal yang hanya memiliki satu angka di depan tanda koma. Jika langkah ini tidak dilakukan, maka hasil pengolahan menggunakan rumus IF tidak akan menghasilkan hasil yang sesuai.

Gambar 4. Data RLS mentah yang telah disalin ke dalam Google Spreadsheet
Gambar 5. Data RLS Kepri setelah dilakukan pembersihan data

Membuat Indikator 

Hasil perbandingan antara RLS kabupaten/kota dengan RLS provinsi di Kepri akan diberi keterangan indikator “Mencapai” dan “Tidak mencapai”. Apabila angka RLS kabupaten/kota kurang dari angka RLS provinsi, maka indikator yang akan dipakai adalah “Tidak mencapai”, dan sebaliknya, jika angka RLS kabupaten/kota sama dengan atau lebih dari RLS provinsi, maka indikator yang dipakai adalah “Mencapai. Langkah ini dilakukan untuk melihat kabupaten/kota mana saja yang angka RLS-nya mencapai atau tidak mencapai angka RLS provinsi.

Untuk memperoleh hasil indikator seperti di atas, maka rumus yang sesuai adalah rumus IF, yang berbentuk sebagai berikut:

=IF(sel>= "angka RLS provinsi" ; "Mencapai" ; "Tidak mencapai") 

Kolom baru untuk memasukkan hasil indikator pun diperlukan, yang mana dapat ditambahkan di sisi kanan masing-masing data RLS per tahun. Pada kolom baru tersebut, rumus IF dapat langsung dimasukkan sesuai format di atas. Variabel “sel” dapat dimasukkan nama sel yang memuat angka RLS di kabupaten/kota di tahun tertentu (misalnya sel B2), sedangkan variabel “angka RLS provinsi” dapat diisi dengan bilangan angka RLS Kepri yang berbeda-beda tiap tahunnya, sebagai contoh angka “10,12” untuk capaian RLS Kepri tahun 2020.

Gambar 6. Data dengan indikator hasil memasukkan rumus IF

Setelah semua rumus dimasukkan dalam masing-masing kolom indikator, maka akan diperoleh hasil otomatis yang menampilkan indikator “Mencapai” atau “Tidak mencapai” dari angka RLS kabupaten/kota dibandingkan dengan capaian RLS provinsi. Untuk memudahkan analisis, indikator “Tidak mencapai” diberi warna merah. Tahapan pengerjaan tabel itu bisa diakses di sini