Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265

## ANALISIS SPASIAL PEKERJA LANJUT USIA DI INDONESIA

## Abstract
The increasing number of elderly people in a country  can  be  an  indicator  of  the  success  of development  carried  out  by  the  government because  of  the  higher  life  expectancy  in  that country.  However,  the  high  percentage  of  the elderly  population  who  are  still  working  in Indonesia  is  interesting  to  discuss  because  more than  10  percent  of  elderly  workers  are  unpaid workers.  This  study  wants  to  see the  mapping  of the  distribution  of  the  elderly  population  as unpaid  workers  by  province  in  Indonesia  using spatial analysis and to see the variables that can affect the chances of an elderly person becoming unpaid workers using logistic regression analysis. The  results  of  the  study  show  that  several provinces  in  Indonesia  have  a  percentage  of  the elderly  as  unpaid  workers  above  15  percent.  Of the 8 variables that were considered to affect the chances of the elderly to become unpaid workers, only 5 variables showed a statistically significant effect  on  the  opportunities  for  the  elderly  to become unpaid workers. Elderly residents in blue- collar  types  of  work  have  a  9.32  times  higher chance of becoming unpaid workers than elderly people  in  white-collar  types  of  work.  The government  needs  to  formulate  appropriate policies  in  order  to  create  conditions  for  the elderly population who continue to work but can receive wages and create a work environment that is  friendly  to  the  elderly  who  must  continue  to work.

## Gedung EKP, Prodi Ekonomi Pembangunan
FEB Unsyiah Kopelma Darussalam, Banda Aceh, Indonesia - 23111 Telp/Fax: (0651) 7551265 Email: ekapi.ekp@feb.unsyiah.ac.id
©2020 FEB Unsyiah. All rights reserved.

## Putricia Synthesa 1 1
Jurusan Ekonomi Kependudukan dan Ketenagakerjaan , Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia E-mail: putricia.synthesa91@ui.ac.id
Keywords: Lansia, Pekerja Tidak Dibayar, Analisis Spasial, Regresi Logistik

## INFORMASI ARTIKEL
Dikirim: November 2020 Diterima setelah revisi:November 2020 Diterima: November 2020 Dipublikasi: November 2020
1 Putricia Synthesa adalah corresponding author

## 1. Pendahuluan
Dunia tengah menghadapi ageing population yaitu jumlah penduduk berusia 60 tahun ke atas melebihi  7  persen,  di  Indonesia  penduduk  lanjut  usia  (lansia)  telah  meningkat  dari  8,97  persen pada  tahun  2017  menjadi  9,27  persen  pada  tahun  2018  (Badan  Pusat  Statistik,  2018).  Jumlah penduduk  lansia  diproyeksikan  akan  semakin  meningkat  sampai  tahun  2050  sementara  jumlah penduduk  usia  5  tahun  kebawah  menunjukkan  kencederungan  terus  menurun  (WHO,  2011). Peningkatan  jumlah  penduduk  lansia  sebenarnya  dapat  dipandang  dalam  dua  sisi yaitu,  dengan meningkatnya jumlah lansia maka dapat dikatakan program-program terkait kebijakan mengenai kesehatan yang di terapkan pemerintah telah berhasil namun disatu sisi bila penduduk lansia yang jumlahnya  besar  ini  tidak  produktif  maka  akan  menimbulkan  dampak  pada  berbagai  bidang kehidupan  (Badan  Pusat  Statistik,  2018).  Peningkatan  penduduk  lanjut  usia  saat  ini  merupakan dampak  dari  baby  boom  pada  beberapa  dekade  yang  lalu  dan  hal  ini  erat  kaitannya  dengan peningkatan angka harapan hidup (Knapp & Muller, 2000).
Gambar 1. Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Penduduk Lansia dan Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia, 2011-2018
Sumber: Badan Pusat Statistik, 2018
Gambar 1 menunjukkan bahwa indeks pembangunan manusia di Indonesia selama 8 tahun terakhir (2011-2018) terus mengalami peningkatan seiring dengan kecenderungan meningkat dari angka partisipasi angkatan kerja penduduk lansia. Fenomena global ageing population yang terjadi saat ini telah menyebabkan penduduk lanjut usia menjadi pekerja dalam waktu yang lebih lama (Martin, 2018). Menurut data Sakernas dalam periode 4 tahun terakhir telah terjadi peningkatan persentase jumlah penduduk lansia yang bekerja yaitu dari 46,53 persen pada tahun 2015 menjadi
64 65 66 67 68 69 70 71 72 44 45 46 47 48 49 50 51 2011 2012 2013 2014
2015 2016 2017 2018
TPAK IPM
49.79  persen  pada  tahun  2018  dengan  persentase  penduduk  lansia  yang  tetap  bekerja  sebagai pekerja  tidak  dibayar  12,93%  atau  4.857  penduduk  lansia  dimana  65,19%  adalah  laki-laki  dan 35,80% adalah perempuan. Menurut (Carr et al., 2018) terdapat kecenderungan perempuan lebih cepat meninggalkan pasar kerja dikarenakan kewajiban untuk mengurus kegiatan rumah tangga dibandingkan laki-laki. Khususnya bagi laki-laki menjadi pekerja dibayar dapat menggambarkan identitas  dan  hubungan  sosial  dimasyarakat  karena  mereka  sudah  lama  memasuki  pasar  kerja (Moen  &  Fields,  2002).  Gambar  2  dapat  menjelaskan  bahwa  Indonesia  berada  di  posisi  5 berdasarkan persentase pekerja keluarga/tidak dibayar dibanding negara-negara ASEAN lainnya pada tahun 2018. Perbedaannya pun cukup jauh dengan 5 negara lainnya yang memiliki jumlah persentase jauh lebih kecil daripada Indonesia yaitu Philipina, Kamboja, Malaysia, Singapura dan Brunei Darussalam.
Gambar 2. Persentase Pekerja Keluarga/Tidak Dibayar di 10 Negara ASEAN Tahun 2018 Sumber: (International Labor Organization (ILO)), 2018
(Knapp & Muller, 2000) menulis mengenai kegiatan produktif yang dilakukan oleh penduduk lanjut usia di Amerika Serikat baik sebagai pekerja dibayar maupun pekerja tidak dibayar dengan sudut  pandang  sisi  ekonomi,  sosiologi  dan  psikologi.  Masih  di  penelitian  yang  sama mengemukakan  kegiatan  produktif  di  masa  tua  sendiri  memiliki  arti  menghasilkan  barang  atau jasa  sehingga  dapat  mengisi  waktunya  di  usia  lanjut.  Berdasarkan  sudut  pandang  dari  pemilik usaha,  pekerja  pada  kategori  ini  sangat  menunjang  peningkatan  pendapatannya  seperti  hasil penelitian sebelumnya dari (Ramona K, Z Heck, 1993), dimana asumsinya pekerja keluarga/tidak dibayar dapat meningkatkan output usaha pemilik usaha, hasil yang didapat 46 persen dari pemilik usaha  perseorangan  cenderung  menggunakan  pekerja  keluarga/tidak  dibayar  sehingga  dapat meningkatkan output usahanya.
0 5 10 15 20 25 30
Beberapa penelitian sebelumnya telah ada beberapa yang membahas mengenai pekerja lansia tetapi masih sedikit yang meneliti mengenai karakteristik dan faktor yang dapat mempengaruhi penduduk  lansia  sehingga  cenderung  memilih  tetap  bekerja  walaupun  menjadi  pekerja  tidak dibayar.  Berdasarkan  latar  belakang  masalah tersebut  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  (i) mengetahui pemetaan distribusi pekerja lansia menurut provinsi di Indonesia dan (ii) menganalisis pengaruh pendidikan, usia, tempat tinggal, jumlah anggota rumah tangga, kepemilikan sertifikat pelatihan, migrasi dan jenis pekerjaan terhadap peluang seorang lansia dalam memilih untuk tetap bekerja sebagai pekerja tidak dibayar.

## 2. Tinjauan Teoritis
Terdapat  dua  motivasi  yang  melatar  belakangi  penduduk  lanjut  usia  untuk  bekerja  yaitu kebutuhan ekonomi atau keinginan untuk tetap aktif di masa tua  (Badan Pusat Statistik, 2018b). Penelitian (Micheel, 2019) ingin mengetahui faktor-faktor penentu yang mempengaruhi keinginan penduduk lansia untuk tetap bekerja agar dapat masih aktif dalam kondisi sebagai pekerja di bayar atau tidak dibayar di Jerman, dimana hasilnya Lansia dengan pendidikan tinggi cenderung lebih ingin untuk tetap aktif bekerja di masa pensiunnya baik sebagai pekerja di bayar maupun tidak dibayar  dibandingkan  lansia  dengan  latar  belakang  pendidikan  yang  rendah.  Menurut  (Borjas, 2013) terdapat dua hal yang diputuskan individu untuk bergabung di pasar kerja, yaitu keputusan untuk  berpartisipasi  bekerja  atau  tidak  dan  keputusan  untuk  menentukan  berapa  banyak  waktu yang disediakan untuk bekerja.
Di  United  Kingdom  (Carr  et  al.,  2018)  dengan  menggunakan  data  longitudinal  terlihat bagaimana caregiving terhadap pekerja lansia yang dapat mempengaruhi keinginannya untuk tetap bekerja atau  berhenti  bekerja,  selain  itu juga  diteliti  berdasarkan  jenis  kelamin  dan  jumlah jam kerja. Penelitian (Carrion & Nedjat-Haiem, 2013) melihat bahwa pekerja lansia yang tetap bekerja menjadi volunteer sebagai pekerja tidak dibayar untuk menjaga status sosial di masyarakat karena dengan  tetap  bekerja  walaupun  paruh  waktu  mereka  tetap  bisa  memperluas  jaringan pertemanannya sehingga dapat menjadi masa transisi menuju pekerjaan yang  full time. Terjadinya transisi pekerjaan bagi penduduk lanjut usia yang berasal dari pekerja profesional dari pekerjaan yang  dibayar  menjadi  pekerjaan  yang  tidak  dibayar  seperti  menjadi  sukarelawan  di  Amerika Serikat,  ini menandakan  telah  terjadinya dinamika  perubahan  lingkungan  sosial  bagi  penduduk lanjut usia (Schlosser & Zinni, 2011).
Penelitian lainnya di lakukan pada 11 negara di Eropa dimana ingin mengetahui dampak dari buruknya kesehatan terhadap keinginan untuk keluar dari pasar kerja bagi penduduk lanjut usia
dengan status pekerja dibayar, hasil dari penelitian ini menujukkan  bahwa kesehatan yang buruk beserta dengan pendidikan yang rendah menjadi faktor yang mempengaruhi mereka untuk segera keluar  dari  pasar  kerja  baik  untuk  mengambil  pensiun  dini,  kemungkinan  disabilitas  maupun menjadi pengangguran (Reeuwijk, van Klaveren, van Rijn, Burdorf, & Robroek, 2017). (Henretta & O’Rand, 1983) meneliti mengenai pola dari keluarga yang masih tetap bekerja di usia lanjut dengan membaginya menjadi 3 pola yaitu suami istri sama-sama tetap bekerja pada masa pensiun di usia lanjut, istri yang masih bekerja saat suaminya sudah pensiun atau suami yang lebih lama tetap  bekerja  daripada  istrinya.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  faktor  yang  paling  kuat  dalam mendorong istri tetap bekerja sebagai pekerja tidak dibayar di usia lanjut adalah demi kepentingan keluarga sementara hanya sedikit suami yang menjadi pekeja tidak dibayar di usia lanjut untuk kepentingan keluarga.
Negara Selandia baru pun tak luput dari masalah peningkatan jumlah penduduk lanjut usia. Sebuah  penelitian  oleh  (Alpass,  Keeling,  Allen,  Stevenson,  &  Stephens,  2017)  menjelaskan terjadinya  fenomena terbaru  di  sana  dimana  karena  meningkatnya  jumlah  penduduk  lanjut  usia (diatas  55  tahun)  sehingga  meningkatnya  permintaan  terhadap  perawat  kesehatan  informal (merawat orang sakit dan cacat), karakteristik dari mereka kebanyakan berusia lanjut dengan tetap sebagai  pekerja  dibayar  tetapi  juga  menjadi  perawat  informal,  konsekuensinya  dari  pekerjaan sebagai  perawat  informal  akan  berdampak  pada  kesejahteraannya,  kesehatan  ,mengurangi  jam kerja,  bahkan  dapat  membuatnya  kehilangan  pekerjaan  tetapnya.  Kebijakan  yang  tepat  dari pemerintah juga dibutuhkan dalam membuat regulasi mengenai management pasar kerja antara pekerja muda dan pekerja lansia (Brooke & Taylor, 2005).

## 3. Metodologi Penelitian
Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data shapefile peta Indonesia menurut provinsi dan raw data Sakernas Agustus tahun 2018. Unit analisis dalam penelitian ini adalah penduduk lanjut usia (penduduk diatas usia 60 tahun) yang bekerja menurut konsep definisi Badan  Pusat  Statistik  dengan  jumlah  sampel  35.474  orang.  Variabel  dependen  yang  digunakan terbagi menjadi 2 kategori yaitu 0 untuk pekerja lansia yang dibayar dan kategori 1 untuk pekerja lansia yang tidak dibayar. Termasuk dalam kategori pekerja lansia tidak dibayar adalah lansia yang memiliki status/kedudukan pada pekerjaan utama pekerja keluarga/tidak dibayar, selain itu akan dimasukkan ke kategori pekerja lansia di bayar. Sedangkan variabel independen yang digunakan terdiri  dari  usia,  jenis  kelamin,  pendidikan,  jumlah  anggota  rumah  tangga,  klasifikasi  tempat tinggal,  kepemilikan  sertifikat  pelatihan,  jenis  pekerjaan  dan  migrasi.  Jenis  pekerjaan  dibagi
menjadi  3  kategori  beradasarkan  Sakernas  Agustus  2018  atas  dasar  Klasifikasi  Baku  Jenis Pekerjaan Indonesia (KBJI) 2002 yaitu kerah putih untuk pekerja dengan jenis pekerjaan kode 0- 3  (Tenaga  professional,  teknisi  dan  tenaga  lain  yang  sejenis,  tenaga  kepemimpinan  dan ketatalaksanaan,  pejabat  pelaksana,  tenaga  tata  usaha  dan  tenaga  yang  sejenis),  kerah  abu-abu untuk pekerja dengan jenis pekerjaan kode 4 dan 5 (tenaga usaha penjualan dan tenaga usaha jasa) selanjutnya kerah biru untuk pekerja dengan jenis pekerjaan kode 6-9 (tenaga usaha tani, kebun, ternak-ternak,  ikan  hutan  dan  perburuan;  tenaga  produksi  operator  alat  angkutan  dan  pekerja kasar).
Metode analisis yang digunakan dalam  penelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis inferensia. Selanjutnya analisis deskriptif akan disajikan dengan menggunakan tabulasi silang dan analisis spasial (yang dihasilkan software ARC GIS 10.6.1) berdasarkan variabel yang dimasukkan dalam  penelitian  .  Analisis  deskriptif  adalah  analisis  yang  menyajikan  ringkasan  gugusan  data sehingga dapat mudah dipahami dimana ringkasan yang dimaksud adalah ringkasan mengenai pola pemusatan  data  atau  variasi  yang  terkandung  dalam  data  (Riyanto  dan  Uka  Wikarya,  2018). Analisis  spasial  dapat  menggambarkan  hubungan  secara  geografis  (ruang)  sehingga  dapat menerangkan suatu tujuan dari sebuah analisis (Nanping & Xianjue, 1997).
Sedangkan  analisis  inferensia  menggunakan  analisis  regresi  logistik  biner  yang  mencari model  terbaik  sehingga  dapat  menggambarkan  hubungan  antara  variabel  dependen  (Y)  dan beberapa  variabel  independen  (Xi)  dimana  variabel  dependen  maupun  independen  merupakan variabel  kategorik  (David  W  Hosmer,  2011).  Pengolahan  data  analisis  regresi  logistik  biner menggunakan  software  STATA  15  dimana  peluang  kejadian  dapat  dinotasikan  dengan p i , sehingga  model  regresi  logistik  secara  umum  yang  terbentuk  untuk  n  variabel  bebas  dituliskan sebagai berikut:
logit (p i ) = ln ( p i 1−p i ) = β 0 + β 1 X 1 + ⋯ + β n X n (1)
Analisis spasial akan digunakan untuk melihat persentase penduduk lanjut usia yang bekerja dan  menjadi  pekerja  tidak  dibayar  berdasarkan  34  provinsi  di  Indonesia.  Sedangkan  hasil  dari analisis  regresi  logistik  akan  diinterpretasikan  menurut  adjusted  odds  ratio  yang  dihasilkan. Sehingga terlihat variabel yang dapat menujukkan signifikan secara statistik dapat memengaruhi keputusan seseorang untuk tetap bekerja meski tidak dibayar pada usia lanjut.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  tabel  4.1  sebagian  besar  (85,13  persen)  dari  pekerja  lansia  tidak  di  bayar memiliki  jenjang  pendidikan  rendah.  Fakta  ini  dapat  menjadi  gambaran  dari  karakteristik penduduk lansia yang masih bekerja tanpa dibayar merupakan mereka yang memiliki pendidikan yang rendah dan tidak mempunyai sertifikat pelatihan sebanyak 97,38%. Berdasarkan kelompok umur hanya 136 penduduk lansia berusia 80 tahun ke atas yang masih bekerja tanpa dibayar.

## Tabel 4.1 Distribusi Sampel Penelitian Berdasarkan Data Sakernas Agustus 2018
Karakteristik Variabel Pekerja Dibayar Pekerja Tidak Dibayar N % N % Pendidikan Tinggi (Ref) 1061 3,44 100 2,18 Menengah 5553 17,98 582 12,69 Rendah 24273 78,59 3905 85,13 Umur 60-69 (Ref) 23996 77,69 3596 78,40 70-79 5979 19,36 855 18,64 80+ 912 2,95 136 2,96 Klasifikasi Tempat Tinggal Perkotaan (Ref) 12395 40,13 1387 30,24 Pedesaan 18492 59,87 3200 69,76 Jenis Kelamin Laki-Laki (Ref) 20,985 67,94 963 20,99 Perempuan 9902 32,06 3624 79,01 Sertifikat Pelatihan Iya (Ref) 1357 4,39 120 2,62 Tidak 29530 95,61 4467 97,38 Jenis Pekerjaan Kerah Putih (Ref) 1243 4,02 23 0,50 Kerah Abu-Abu 6510 21,08 1243 4,02 Kerah Biru 23134 74,90 3612 78,74 Migrasi Seumur Hidup Tidak 24239 78,48 3807 83,00 Iya 6648 21,52 780 17,00
Sumber: Sakernas Agustus 2018
Menurut klasifikasi tempat tinggal sebagian besar dari mereka yang menjadi pekerja lansia di usia  lanjut  berada  di  pedesaan  sebanyak  69,76%.  sebagian  besar  merupakan  perempuan  yaitu 79,01%.  Selanjutnya  bila  berdasarkan  jenis  pekerjaan  yang  mereka  tekuni,  sebagian  besar
penduduk lansia yang menjadi pekerja tidak dibayar merupakan pekerja kerah biru yaitu sebanyak 78,74%. Selanjutnya 83 persen dari pekerja tidak dibayar tidak melakukan migrasi.
Analisis spasial memiliki banyak aspek, sedikitnya ada 6 aspek tujuan dari analisis spasial menurut (Nanping & Xianjue, 1997). Salah satu diantaranya adalah analisis formasi geografis yang dimaksud  disini adalah  analisis  spasial  dapat  menggambarkan  heterogenitas  dari  suatu  variabel pada ruang geografis yang ingin di jadikan objek penelitian. Secara nasional terdapat 49,79 persen penduduk  lansia  yang  masih  bekerja  pada  tahun  2018.  Pembagian  kategori  didasarkan  pada rentang  distribusi  nilai.  Analisis  spasial  pada  gambar  3  menunjukkan  heterogenitas  persentase jumlah penduduk lansia yang masih bekerja menurut provinsi di Indonesia. Warna ungu tua pada peta menunjukkan terdapat 12 provinsi dengan persentase penduduk lansia yang bekerja di atas 52 persen diantaranya Bengkulu, Lampung, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Jawa Timur, Bali, NTT, Kalimantan  Selatan,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Tenggara,  Sulawesi  Barat  dan  Papua  Barat. Analisis  spasial  pada  gambar  4  menunjukkan  heterogenitas  persentase  jumlah  penduduk  lansia yang menjadi pekerja tidak tetap menurut provinsi di Indonesia. Masih terdapat 6 provinsi dengan warna biru tua pada gambar diantaranya Bengkulu, DI Yogyakarta, Bali, Nusa Tenggara Timur, Sulawesi Barat dan Maluku yang artinya memiliki persentase diatas 15 persen untuk penduduk lansia yang bekerja sebagai pekerja tidak dibayar.
Gambar 3. Peta Persentase Jumlah Penduduk Lansia yang Bekerja Menurut Provinsi, 2018 Sumber: Sakernas Agustus 2018
Gambar 4. Peta Persentase Jumlah Penduduk Lansia yang Menjadi Pekerja Tidak Dibayar Menurut Provinsi, 2018
Sumber: Sakernas Agustus 2018
Bila analisis deskriptif telah menggambarkan karakteristik dari penduduk lansia yang menjadi pekerja  tidak  dibayar  dan  persebarannya  menurut  provinsi  di  Indonesia.  Selanjutnya  analisis regresi logistik dapat melihat sifnifikansi pengaruh variabel bebas yang digunakan secara statistik terhadap variabel tidak bebas. Dari 8 variabel bebas yang digunakan hanya 3 variabel yang tidak menujukkan pengaruhnya secara signfikan secara statistik terhadap peluang menjadi pekerja lansia tidak dibayar yaitu variabel umur dan kepemilikian sertifikat pelatihan sementara variabel lainnya menujukkan pengaruh yang signifikan secara statistik terhadap peluang seseorang untuk menjadi pekerja lansia tidak dibayar. Persamaa regresi logistik yang terbentuk sebagai berikut:
ln ( p 1 p 0 ) = −8.469 − 0.533educ1 − 0.715educ2 + 0.443res + 0.165jart +
1.805jp1 + 2.232jp2 − 0.044mig (2)
Setelah  dikontrol  dengan  pengaruh  dari  variabel-variabel  lain,  di  Indonesia  lansia  dengan pendidikan rendah memiliki peluang 0,49 kali lebih rendah untuk menjadi pekerja tidak dibayar dibandingkan  lansia  yang  memiliki  pendidikan  tinggi,  Hasil  ini  diperkuat  dengan  penelitian terdahulu  dari  (Sumarsono,  2015)  bahwa  adanya  hubungan  negatif  antara  pendidikan  dan partisipasi  kerja  lansia,  dimana  lansia  dengan  pendidikan  tinggi  cenderung  sudah  mempunyai kesejahteraan yang baik dari hasil pendapatannya bekerja sebelum memasuki usia lanjut sehingga memiliki kecenderungan untuk tidak bekerja, Dalam hal ini ada kemungkinan kalaupun mereka harus bekerja maka mereka akan bekerja hanya untuk keluarganya sehingga masuk ke kategori
pekerja  keluarga/tidak  dibayar  karena  mereka  sudah  tidak  membutuhkan  pendapatan  untuk memenuhi kebutuhan rumah tangganya. Sejalan dengan  (Carrion & Nedjat-Haiem, 2013) lansia dengan  pendidikan  yang  lebih  baik  cenderung  tetap  bekerja  sebagai  volunteer  setelah  masa pensiun.
Di Indonesia, lansia yang berada di pedesaan memiliki peluang 1.56 kali lebih tinggi untuk menjadi pekerja tidak dibayar dibandingkan lansia yang tinggal di perkotaan. Jenis pekerjaan yang dijalani oleh penduduk lansia memiliki pengaruh terhadap peluang lansia untuk memilih menjadi pekerja tidak dibayar, penduduk lansia dengan jenis pekerjaan kerah biru memiliki peluang 9.32 kali lebih tinggi untuk menjadi pekerja lansia tidak dibayar dibandingkan penduduk lansia dengan jenis pekerjaan kerah putih.
Jumlah  anggota  rumah  tangga  yang  tinggal  dalam  satu  rumah  pun  dapat  berdampak  pada keputusan lansia untuk tetap bekerja walau tidak dibayar, setiap penambahan satu orang anggota rumah  tangga  akan  meningkatkan  peluang  1.18  kali  bagi  lansia  untuk  menjadi  pekerja  tidak dibayar. (Arendell & Estes, 1991) salah satu hal yang menyebabkan perempuan menjadi pekerja rentan  di  usia  lanjut  adalah  tanggung  jawab  mereka  sebagai  perempuan  di  keluarga  untuk menyediakan jasa perawatan bagi anggota keluarganya baik yang masih muda ataupun yang sudah usia tua tetapi mereka tidak mendapatkan bayaran untuk kegiatan ini.
Menurut jenis kelamin di Indonesia penduduk lansia perempuan memiliki peluang 9.58 kali lebih tinggi untuk menjadi pekerja lansia tidak dibayar dibandingkan penduduk lansia laki-laki. Sejalan dengan penelitian sebelumnya (Hamdan, 2019) perempuan memiliki kecenderungan 11.4 kali  lebih  tinggi  untuk  menjadi  pekerja  tidak  dibayar  dibanding  laki-laki.  (Carrion  &  Nedjat- Haiem, 2013) menunjukkan bahwa perempuan lansia cenderung masih bekerja paruh waktu tanpa dibayar.
Tabel 4.2. Hasil Regresi Logistik Biner Karakteristik Variabel Coef (B) OR Sig. Konstanta -8,469 0,000* Pendidikan Tinggi (Ref) Menengah -0,533 0,59 0,000* Rendah -0,715 0,49 0,000* Umur 60-69 (Ref) 70-79 -0,019 0,98 0,664
80+ 0,031 1,03 0,756 Klasifikasi Tempat Tinggal Perkotaan (Ref) Pedesaan 0,443 1,56 0,000* Jumlah Anggota Rumah Tangga 0,165 1,18 0,000* Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan 2,260 9,58 0,000* Sertifikat Pelatihan Iya (Ref) Tidak 0,141 1,15 0,211 Jenis Pekerjaan Kerah Putih (Ref) Kerah Abu-Abu 1,805 6,07 0,000* Kerah Biru 2,232 9,32 0,000* Migrasi Seumur Hidup Tidak (Ref) Iya -0,044 0,96 0,331 ∗ : ρ < 0.05
Sumber: Sakernas Agustus 2018

## 5. Kesimpulan dan Implikasi Kebijakan

## Kesimpulan
Dari 34  provinsi terdapat 6 provinsi yang memiliki persentase penduduk lanjut usia pekerja tidak dibayar diatas 15 persen. Pendidikan, tempat tinggal, jumlah anggota rumah tangga, jenis kelamin  dan  jenis  pekerjaan  terbukti  secara  statistik  signifikan  mempengaruhi  peluang  lansia menjadi pekerja tidak dibayar. Walaupun menurut pendidikan, lansia yang memiliki pendidikan tinggi cenderung akan menjadi pekerja tidak dibayar tetapi menurut jenis pekerjaan lansia yang bekerja  pada  jenis  pekerjaan  kerah  biru  mempunyai  peluang  yang  lebih  tinggi  untuk  menjadi pekerja  tidak  dibayar.  Perempuan  lebih  cenderung  menjadi  pekerja  lansia  tidak  dibayar dibandingkan laki-laki. Batasan pada penelitian ini hanya melihat karakteristik dan variabel sosial demografi yang dapat memengaruhi lansia yang memiliki kecenderungan untuk menjadi pekerja tidak dibayar di usia lanjut tanpa mendalami alasan lain baik secara ekonomi atau psikis sehingga tetap  memilih  melanjutkan  bekerja.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  melihat  dari  sudut pandang motivasi secara ekonomi dan psikis dengan analisis kualitatif sehingga diketahui alasan
utama  penduduk  lansia  tetap  ingin  bekerja  walau  tanpa  di  bayar  apakah  kewajiban  atau  hanya keinginan untuk tetap produktif dan memperluas jaringan.

## Implikasi Kebijakan
Penelitian selanjutnya diharapkan dapat melihat dari sudut pandang motivasi secara ekonomi dan psikis dengan analisis kualitatif sehingga diketahui alasan utama penduduk lansia tetap ingin bekerja walau tanpa di bayar apakah kewajiban atau hanya keinginan untuk tetap produktif dan memperluas jaringan. Bila penduduk lansia harus tetap bekerja walau tanpa dibayar diharapkan pemerintah dapat lebih memperhatikan keadaan yang memicu penduduk lansia tetap bekerja di usia  senja.  Kebijakan  yang tepat  perlu  dirumuskan  pemerintah agar  dapat  menciptakan  kondisi penduduk lansia yang tetap bekerja tetapi dapat menerima upah dan menciptakan lingkungan kerja yang ramah terhadap lansia yang harus tetap bekerja.

## Daftar Pustaka
Alpass, F., Keeling, S., Allen, J., Stevenson, B., & Stephens, C. (2017).  Reconciling Work and Caregiving Responsibilities among Older Workers in New Zealand. https://doi.org/10.1007/s10823-017-9327-3
Arendell, T., & Estes, C. L. (1991). Older women in the post-Reagan era. International Journal of Health Services, 21(1), 59–73. https://doi.org/10.2190/RJ5L-6BVQ-8VCQ-8DXU
Badan Pusat Statistik. (2018a). Proyeksi Penduduk Indonesia 2015-2045 Hasil SUPAS 2015. Badan Pusat Statistik. (2018b). Statistik Penduduk Lanjut Usia 2018. Badan Pusat Statistik.
Borjas,  G.  J.  (2013).  Labor  Economics.  In  The  Heart  of  Teaching  Economics. https://doi.org/10.4337/9781849808057.00022
Brooke, L., & Taylor, P. (2005). Older workers and employment: Managing age relations. Ageing and Society, 25(3), 415–429. https://doi.org/10.1017/S0144686X05003466
Carr, E., Murray, E. T., Zaninotto, P., Cadar, D., Head, J., Stansfeld, S., & Stafford, M. (2018).
The  association  between  informal  caregiving  and  exit  from  employment  among  older workers:  Prospective  findings  from  the  UK  household  longitudinal  study.  Journals  of Gerontology  -  Series  B  Psychological  Sciences  and  Social  Sciences,  73(7),  1253–1262. https://doi.org/10.1093/geronb/gbw156
Carrion,  I.  V.,  &  Nedjat-Haiem,  F.  R.  (2013).  Caregiving  for  Older  Latinos  at  End  of  Life: Perspectives From Paid and Family (Unpaid) Caregivers. American Journal of Hospice and Palliative Medicine, 30(2), 183–191. https://doi.org/10.1177/1049909112448227
David  W  Hosmer,  S.  lemeshow.  (2011).  Applied  Logistic  Regression  (second).  A  willey interscience publication.
Hamdan,  O.  F.  (2019).  PEKERJA  PEREMPUAN  INDONESIA,  POTRET  PEKERJA  TIDAK
DIBAYAR(ANALISIS DATA SAKERNAS 2018). 6(2), 138–154.
Henretta,  J.  C.,  &  O’Rand,  A.  M.  (1983).  Joint  Retirement  in  the  Dual  Worker  Family.  Social Forces, 62(2), 504. https://doi.org/10.2307/2578319
International Labor Organization (ILO). (2020). Labor Force Participation Rate by Sex and Age.
Retrieved from https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer34/?lang=en&segment=indicator&id=EAP_2W AP_SEX_AGE_RT_A
Knapp,  K.,  &  Muller,  C.  (2000).  Productive  Lives :  Paid  and  Unpaid  Activities  of  Older Americans. 1009(212).
Martin, J. P. (2018). DISCUSSION PAPER SERIES Live Longer , Work Longer : The Changing Nature  of  the  Labour  Market  for  Older Workers  in  OECD  Countries  Live  Longer  ,  Work Longer : The Changing Nature of the Labour Market for Older Workers in OECD Countries. (11510).
Micheel, F. (2019). The Intention to Paid and/or Unpaid Activities in Retirement. A Study of Older Workers  in  Germany.  Journal  of  Aging  and  Social  Policy,  00(00),  1–19. https://doi.org/10.1080/08959420.2019.1685354
Moen,  P.,  &  Fields,  V.  (2002).  Midcourse  in  the  United  States:  Does  unpaid  community participation replace paid work? Ageing International, 27(3), 21–48.
https://doi.org/10.1007/s12126-003-1001-0
Nanping, X., & Xianjue, H. (1997). Definition and contents of spatial analysis. Journal of Central South University of
Technology (English Edition), 4(1), 30–31.
https://doi.org/10.1007/s11771-997-0025-0
Ramona K, Z Heck, R. W. (1993). Family-Owned Home Business: Their Employess and unpaid helpers. Family Bussiness Review, 6 (4), 397–415.
Reeuwijk, K. G., van Klaveren, D., van Rijn, R. M., Burdorf, A., & Robroek, S. J. W. (2017). The influence  of  poor  health  on  competing  exit  routes  from  paid  employment  among  older workers in 11 european countries. Scandinavian Journal of Work, Environment and Health, 43(1), 24–33. https://doi.org/10.5271/sjweh.3601
Riyanto dan Uka Wikarya. (2018). Statistika Ekonomi dan Bisnis. Mitra Wacana Media.
Schlosser, F. K., & Zinni, D. M. (2011). Transitioning ageing workers from paid to unpaid work in non-profits. Human Resource Management Journal, 21(2), 156–170. https://doi.org/10.1111/j.1748-8583.2010.00131.x
Sumarsono, F. S. (2015). ANALISIS PARTISIPASI KERJA PENDUDUK LANJUT USIA.
WHO. (n.d.). Global Health and Aging.