Portal Berita Ekonomi Kamis, 21 Maret 2019

Perspektif Baru Bisnis & Ekonomi

  • icon facebook kecil
  • icon twitter kecil
  • icon feed kecil
  • icon youtube kecil
  • icon email kecil
Executive Brief
  • 06:21 WIB. Go-Jek - Go-Jek bikin tombol darurat dan fitur share trip untuk tingkatkan keamanan pengguna dan mitranya.
  • 06:12 WIB. Huawei - Huawei dominasi pendaftaran paten global.
  • 06:07 WIB. Nvidia - Nvidia rilis komputer mini seharga Rp1 jutaan.
  • 06:04 WIB. Go-Jek - Rudiantara terus lobi Filipina untuk bantu Go-Jek lebarkan sayap bisnisnya.
  • 22:40 WIB. BUMN - BUMN membuka kesempatan bagi 9.000 mahasiswa untuk mengikuti program magang bersertifikat.
  • 22:40 WIB. Dahana - Dahana menggelar acara pengiriman pertama ekspor Cartridge Emulsion ke Australia.
  • 22:39 WIB. Pelindo IV - Pelindo IV diminta terus tingkatkan pelayanannya di Indonesia Timur.
  • 22:33 WIB. PLN - PLN Disjaya siap sediakan 52 juta VA untuk pengembangan kawasan Astra Modern Land.
  • 22:33 WIB. BTN - BTN menginisiasi sekolah properti bagi pengembang perumahan.
  • 22:33 WIB. MTF - MTF menargetkan dapat menyalurkan pembiayaan Rp15 miliar dari ajang MTF Autofiesta 2019.
  • 22:32 WIB. Pelindo I - Pelindo I merencanakan belanja modal Rp8 triliun tahun ini.
  • 22:31 WIB. Pelindo I - Pelindo I tengah mencari mitra strategis untuk mengelola kawasan industri Kuala Tanjung.
  • 22:29 WIB. KAI - KAI masih memiliki tujuh lahan potensial untuk dibangun TOD.
  • 21:45 WIB. KA - Progres pengerjaan rel KA Trans Sulawesi Tahap I sudah dalam masa perampungan.
  • 21:44 WIB. Pelindo II - DPR memparpanjang kerja Pansus Pelindo II.

CIPS: Redistribusi Guru Lebih Efektif Ketimbang Sistem Zonasi

CIPS: Redistribusi Guru Lebih Efektif Ketimbang Sistem Zonasi - Warta Ekonomi
WE Online, Jakarta -

Peneliti Center for Indonesian Policy Studies (CIPS) Pandu Baghaskoro menyatakan, penerapan sistem redistribusi untuk guru lebih efektif daripada sistem zonasi. Hal ini dikarenakan guru-guru yang mengajar di wilayah padat dapat ditugaskan untuk mengajar ke wilayah-wilayah yang kekurangan guru.

Pandu menjelaskan, pemindahan dapat dilakukan berdasarkan kriteria dan kompetensi guru yang bersangkutan. Misalnya, guru dapat diklasifikasikan ke dalam tiga kriteria, yaitu guru baru (pengalaman mengajar kurang dari lima tahun), guru berpengalaman (pengalaman mengajar antara 5-10 tahun), dan guru senior (pengalaman mengajar lebih dari 10 tahun). 

"Melalui pembagian ini, pemerintah dapat melihat proporsi penyebarannya dan meratakan penyebaran guru-guru tersebut," kata dia dalam keterangannya kepada redaksi Warta Ekonomi.

Hal ini, lanjut Pandu, penting untuk mewujudkan keseimbangan antara guru junior dan senior di setiap wilayah. Di samping itu, pemerintah bisa menggunakan indikator lain, seperti prestasi atau pun latar belakang pendidikan guru. 

"Jika sistem yang diterapkan tidak membatasi zona di mana guru tersebut dapat dialokasikan, maka tujuan pemerataan sekolah negeri dalam PPDB kali ini dapat terwujud. Sehingga guru tidak bisa pilih-pilih sekolah karena tugas dan wilayah kerjanya ditentukan oleh negara. Dengan konsep penugasan seperti ini, barulah terwujud pemerataan alokasi guru di seluruh Indonesia," jelasnya.

Walaupun begitu, redistribusi guru tidak akan mudah dilakukan. Misal di daerah, tidak akan semudah di wilayah-wilayah yang memiliki jumlah guru yang memadai. Sama halnya dengan sistem zonasi dalam PPDB,  jumlah murid yang banyak tidak diikuti dengan jumlah sekolah yang memadai. Hal ini menimbulkan disparitas yang menyulitkan penerapan sistem ini.

"Bagaimana kalau jumlah sekolah yang kekurangan guru lebih banyak daripada jumlah gurunya, baik guru di wilayah zona tersebut atau pun guru dari zona sekitarnya. Siapa yang akan ditempatkan di sekolah-sekolah yang membutuhkan tersebut?" cetusnya.

Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) harus memiliki perencanaan yang matang sebelum memberlakukan zonasi dalam pendistribusian guru. Jadi, Kemendikbud atau pun kementerian yang akan melaksanakan redistribusi alokasi guru ini harus memiliki informasi guru secara lengkap. 

Kemudian data ini harus diklasifikasikan menurut kriteria yang dipilih (misalnya pengalaman guru). Setelah diklasifikasikan, barulah pemerintah bisa mengalokasikan guru dari suatu daerah ke daerah lain. Kematangan perencanaan ini akan sangat berpengaruh dalam keberhasilan pemerataan sekolah negeri. Data dan informasi guru, baik PNS maupun non-PNS harus lengkap dan rinci, sehingga pendistribusian dapat dilakukan dengan tepat dan jitu.

Tag: Center for Indonesian Policy Studies (CIPS), Guru

Penulis/Editor: Rosmayanti

Foto: Istimewa

Kurs Rupiah

Mata Uang Simbol Nilai Jual Beli
Arab Saudi Riyal SAR 1.00 3,813.97 3,775.19
British Pound GBP 1.00 18,965.88 18,770.50
China Yuan CNY 1.00 2,131.41 2,110.25
Dolar Amerika Serikat USD 1.00 14,302.00 14,160.00
Dolar Australia AUD 1.00 10,112.94 10,011.12
Dolar Hong Kong HKD 1.00 1,821.93 1,803.82
Dolar Singapura SGD 1.00 10,577.62 10,471.82
EURO Spot Rate EUR 1.00 16,228.48 16,065.94
Ringgit Malaysia MYR 1.00 3,511.42 3,473.14
Yen Jepang JPY 100.00 12,814.26 12,685.90

Ringkasan BEI

No Name Today Change Stock
1 Composite Index 6482.710 2.434 629
2 Agriculture 1498.343 -4.886 21
3 Mining 1882.238 9.191 47
4 Basic Industry and Chemicals 893.733 0.232 71
5 Miscellanous Industry 1285.573 -3.740 46
6 Consumer Goods 2667.555 5.523 52
7 Cons., Property & Real Estate 460.673 -0.670 74
8 Infrastruc., Utility & Trans. 1164.648 -9.651 72
9 Finance 1248.066 3.719 91
10 Trade & Service 828.180 -0.981 155
No Code Prev Close Change %
1 COCO 198 336 138 69.70
2 CAKK 160 216 56 35.00
3 JSKY 1,245 1,460 215 17.27
4 TFCO 580 680 100 17.24
5 INCI 560 640 80 14.29
6 URBN 1,795 2,030 235 13.09
7 TALF 308 340 32 10.39
8 MDIA 136 150 14 10.29
9 VIVA 153 168 15 9.80
10 DART 280 300 20 7.14
No Code Prev Close Change %
1 SIMA 396 298 -98 -24.75
2 JAYA 202 165 -37 -18.32
3 TRIS 236 206 -30 -12.71
4 KPAL 312 274 -38 -12.18
5 LPLI 146 130 -16 -10.96
6 AKPI 675 605 -70 -10.37
7 HERO 990 900 -90 -9.09
8 FREN 348 324 -24 -6.90
9 ABMM 2,200 2,050 -150 -6.82
10 TCPI 4,880 4,550 -330 -6.76
No Code Prev Close Change %
1 NUSA 100 101 1 1.00
2 VIVA 153 168 15 9.80
3 SIMA 396 298 -98 -24.75
4 JAYA 202 165 -37 -18.32
5 MYRX 103 104 1 0.97
6 TLKM 3,780 3,780 0 0.00
7 FREN 348 324 -24 -6.90
8 STAR 84 88 4 4.76
9 UNTR 27,500 27,825 325 1.18
10 LPPF 4,010 4,140 130 3.24