aq

## INDICATORS Vol. 3(1)(2021)

## INDICATORS
Journal of Economics and Business
http://indicators.iseisemarang.or.id/index.php/jebis

## DAMPAK  COVID  19  PADA  TENAGA  KERJA  LOKAL  PROPINSI  JAWA TENGAH
Caroline 1 , FX Sugiyanto 2 , Akhmad Syakir Kurnia 3 , Etty Puji Lestari 4 
1 Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial, Universitas Sultan Fatah
2,3 Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Diponegoro
4 Fakultas Ekonomi, Universitas Terbuka

## Info Artikel
________________
Sejarah Artikel:
Diterima Februari 2021 Disetujui April 2021 Dipublikasikan Mei 2021 ________________
Keywords:
Tenaga Kerja Lokal, Global Moran I, Pertumbuhan Ekonomi __________________

## Abstrak
___________________________________________________________________ Penelitian ini bertujuan menganalisis pola interaksi spasial tenaga kerja lokal Propinsi Jawa Tengah secara global. Penelitian ini mengambil sampel 29 kabupaten dan 6 kota dari tahun 2011 sampai dengan  2020.  Metode  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  Global  Moran’  I  dengan  matriks bobot  spasial  Euclidean  Distance.    Simpulan  Hasil  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut  :  hasil penelitian  empiris  nilai  koefisien  Global  Moran’s  I  negatif  pada  tenaga  kerja  dari  2011  sampai dengan 2020  mengidentifikasikan bahwa pola interaksi spasial tenaga kerja Propinsi Jawa Tengah yang  divergen  atau  menyebar  dari  kabupaten/  kota  ke  kabupaten/kota.  Hal  ini  diduga  karena adanya  jarak  antar  wilayahnya  dekat  dan  waktu  jarak  tempuhnya  yang  singkat.  Hal  ini  diduga karena  adanya  pemberlakuan  kebijakan  pchysical  distancing  dan  social  distancing  disertai  dengan kebijakan work from home pada tahun 2020,. Hal ini membawa konsekuensi 2,5 persen tenaga kerja mengalami  pemutusan  hubungan  kerja,  ada  14,9  persen  tenaga  kerja  bekerja  sementara  atau dirumahkan, ada 55, 4 persen tenaga kerja yang masih bekerja, tenaga kerja terpaksa tidak bekerja 27,1  persen.  tenaga  kerja  Propinsi  Jawa  Tengah  yang  melakukan  work  from  home    berdasarkan pendidikan  kebanyakan  tenaga  kerja  dengan  pendidikan  sarjana  ada  46,9  persen,  diikuti  dengan tenaga kerja dengan tingkat pendidikan diploma 37,60  persen, dan tenaga kerja dengan pendidikan SMA atau SMK ada 27,10 persen. Tenaga kerja Propinsi Jawa Tengah yang terdampak covid 19 tahun  2020  adalah  sektor  penyediaan  akomodasi  dan  trasnportasi  ada  82,6  persen,  sektor perdagangan besar, perdagangan eceran, reparasi mobil, reparasi sepeda motor 69,2 persen, sektor transportasi dan pergudangan 66,7 persen.
 Alamat korespondensi:
Jl. Saribowo No.19, Katonsari, Kec. Demak, Kabupaten Demak, Jawa Tengah 59516 Email: carolinehamboro@yahoo.com

## PENDAHULUAN
Tenaga  kerja  Propinsi  Jawa  Tengah mempengaruhi
Pertumbuhan ekonomi Propinsi  Jawa  Tengah  melalui  peningkatan produktivitas  tenaga  kerja.  Tenaga  kerja  yang produktivitasnya  tinggi  akan  meningkatkan pendapatan secara personal dan meningkatkan pendapatan secara kumulatif sehingga
memberikan  kontribusi  bagi  pendapatan propinsi  Jawa  Tengah  dalam  bentuk pertumbuhan ekonomi. Pendemi covid 19 yang terjadi  awal  maret  2020  hingga  sekarang membawa dampak pada tenaga kerja Propinsi Jawa  Tengah.  Kasus  terinfeksi  covid  19 Propinsi Jawa Tengah tinggi nomor tiga setelah DKI  Jakarta,  dan  Propinsi  Jawa  Timur.
Jumlah total pasien infeksi positif Covid-19 di DKI  Jakarta  berjumlah  151.201  atau  24,7 persen  kasus  tingkat  nasional.  Total  pasien positif  Covid-19  di  Jawa  Timur   69.130  kasus atau 11,3 persen kasus timgkat nasional. Data dari Kompas 20 Desember 2020 Propinsi Jawa Tengah  kasus  infeksi  Covid-19  ada 70.193 kasus  atau  10,7  persen  dari  kasus  nasional, yaitu  pasien  yang  meninggal  4.344  orang, jumlah  pasien  sembuh  55.480  orang,  dan pasien yang masih dirawat 10.369 orang. Kasus terinfeksi  covid  19  Propinsi  Jawa  Tengah mempengaruhi
pertumbuhan
ekonomi Propinsi  Jawa  Tengah  melalui  menurunnya tingkat produktivitas tenaga kerja.
Gambar  1  menampakkan  adanya pertumbuhan  ekonomi  Propinsi  Jawa  Tengah tahun 2011 sampai tahun 2019 diatas 5 persen antara  5,1  persen  sampai  5,4  persen.  Namun sejak  adanya  pandemi  covid  19  pertumbuhan ekonomi  Propinsi  Jawa  Tengah  tahun  2020 menurun drastis menjadi  negatif 2,65 persen.
Gambar 2 menampakkan jumlah tenaga kerja Propinsi Jawa Tengah tahun 2011 sampai dengan  2020.  Persentase  jumlah  tenaga  kerja Propinsi  Jawa  Tengah  sejak  adanya  pandemi Covid 19  terjadi pada awal bulan Maret 2020.
Awalnya  bulan  Februari  2020  persentase jumlah tenaga kerja Propinsi Jawa Tengah ada 18,94  persen  kemudian  pada  bulan  Agustsu 2020 turun menjadi 18,75 persen dari 17. 536. 935  jumlah  total  tenaga  kerja  Propinsi  Jawa Tengah  Tahun  2020.  Seiring  dengan pertumbuhan  ekonomi  Propinsi  Jawa  Tengah yang menurun tahun 2020, jumlah pengangguran  di  Propinsi  Jawa  Tengah meningkat  dari  semula  bulan  Februari  tahun 2020  ada  4,25  persen  menjadi  4,48  persen  di bulan Agustus 2020.
Pertumbuhan ekonomi Propinsi Jawa Tengah tahun 2020 yang negatif 2,65 persen membawa konsekuensi  pada  bertambahnya  jumlah pengangguran,  dan  bertambahnya  jumlah penduduk miskin Propinsi Jawa Tengah Tahun 2020.  Gambar  3  menampakkan  adanya pertambahan jumlah penduduk miskin, semula tahun  2019  ada  10,8  persen  menjadi  11,41 persen di tahun 2020.
Penelitian  ini  sangat  penting  untuk dilakukan  karena  belum  ada  yang  melakukan penelitian  ini.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  menganalisis  pola  interaksi  spasial tenaga kerja di Propinsi Jawa Tengah.
Gambar 1. Pertumbuhan Ekonomi Jawa Tengah (%)
Sumber : Indikator Makro Jawa Tengah 2016, Juli 2021, diolah (2021)
5,3 5,34 5,11 5,37 5,47 5,25 5,26 5,3 5,4 -2,65 -0,87 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Maret 2021
Gambar 2. Jumlah Tenaga Kerja dan Jumlah Pengangguran Terbuka Tahun 2011 sampai dengan Tahun 2020 (%)
Sumber : Indikator Makro Jawa Tengah 2016, Juli 2021, diolah (2021)
Gambar 3. Jumlah Penduduk Miskin (%)
Sumber : Indikator Makro Jawa Tengah 2016, Juli 2021, diolah (2021)

## TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian  tentang  damapk covid 19 terhadap tenaga kerja telah dilakukan antara  lain  adalah  Bandyopadhayay  (2020), Palat  (2020)  ,  Priyadarshini  dan  Chaudhury (2020), dan  Marques, Gois, et al., (2021). Hasil penelitian dari Bandyopadhayay (2020) adalah dampak pandemi covid 19 tahun 2020 di India terasa  pada  pekerja  migran  dan  pekerja informal.  Hal  ini  diperkuat  dengan  hasil penelitian dari Palat (2020) yaitu kasus corona 19  yang  terjadi  sekarang  akan  membawa kondisi  disrupsi  teknologi  dimana  pengunaan tenaga  kerja  manusia  karena  terpapar  covid akan digantikan dengan penggunaan teknologi
robotik. Penelitian lain tentang dampak covid terhadap tenaga kerja migran telah diteliti oleh Priyadarshini  dan  Chaudhury  (2020).  Hasil penelitian  dari  Priyadarshini  dan  Chaudhury (2020)  diperoleh  bahwa  dengan  adanya pembatasan  kegiatan  masyarakat  atau  lock down  di  India,  tenaga  kerja  migran  banyak yang  diberhentikan  bekerja,  sehingga  tenaga kerja tidak dapat melakukan sesuatu pekerjaan di rumah sehingga pengunaan alat kontrasepsi di  India  sangat  diperlukan  untuk  menekan angka kelahiran. Penelitian Marques, Gois, et al.,  (2021)  berbeda,  Marques,  Gois,  et  al., (2021)  menggunakan  model  regresi  linier
17,34 17,03 10,19
17,51 17,4 17,5 17,72 17,55 18,29 17,31
17,91
17,31 18,21 18,01 18,41 18,23 18,75 18,42 18,94 18,75 6,18 7,07 5,9 5,01 5,53 6,01 5,45 5,68
5,31
4,99 4,21
4,63
4,51 4,57 4,23 4,47 4,22
4,44 4,25 4,48
Tenaga Kerja Jawa Tengah (%)
Pengangguran Terbuka Jawa Tengah (%) 15,72 15,34 14,56 14,46 13,58 13,27 13,01 11,32 10,8 11,41
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
berganda  untuk  memperdiksi  terjadinya pandemi virus corona yang kan datang.
Kebaharuan dari penelitian ini adalah penelitian ini mengadopsi model pertumbuhan ekonomi dari Mankiw et al., (1992), Knowles dan  Owen  (1995)    yang  mengembangkan model  pertumbuhan  ekonomi  dari  Solow (1956).  Model  pertumbuhan  ekonomi  dari Mankiw  et  al.,  (1992)  mempertimbangkan peranan  pendidikan  sebagai  modal  manusia (human  capital)  dalam  pertumbuhan  ekonomi. Model  pertumbuhan  ekonomi  dari  Knowles dan Owen (1995) mempertimbangkan peranan kesehatan  sebagai  modal  manusia  (human capital) dalam pertumbuhan ekonomi. Variabel kesehatan  diproksi  dengan  angka  harapan hidup.  Penelitian  ini  mengadopsi  metode penelitian  Global  Moran  I  dari  Anselin  (1995) dengan  menggunakan  matriks  bobot  spasial Euclidean Distance dari Dattaro (2010).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan rentang waktu 2011- sampai dengan 2020 atau 10  tahun.  Sampel  penelitian  ini  meliputi meliputi  29  kabupaten  (Kabupaten  Cilacap,
Kabupaten Banyumas, Kabupaten Purbalingga, Kabupaten Banjarnegara,
Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten  Purworejo,
Kabupaten  Wonosobo, Kabupaten  Magelang, Kabupaten  Boyolali,  Kabupaten  Klaten,
Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten  Wonogiri, Kabupaten  Karanganyar,  Kabupaten  Sragen,
Kabupaten  Grobogan,  Kabupaten  Blora, Kabupaten Rembang, Kabupaten Pati, Kabupaten Kudus, Kabupaten Jepara,
Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Semarang, Kabupaten  Temanggung,  Kabupaten  Kendal, Kabupaten  Batang,  Kabupaten  Pekalongan, Kabupaten  Pemalang,  Kabupaten  Tegal, Kabupaten  Brebes),  dan  6  kota  (Kota Magelang, Kota Surakarta, Kota Salatiga, Kota Semarang, Kota Pekalongan, dan Kota Tegal) di  Propinsi  Jawa  Tengah.  Variabel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dijelaskan dalam Tabel 1.
Penelitian  ini  menggunakan  ukuran Moran’s I statistic untuk mendeteksi autokorelasi spasial  dalam  data.  Moran’s  I  statistic  adalah ukuran  yang  paling  banyak  digunakan  untuk mendeteksi dan menjelaskan pengelompokkan spasial  tidak  hanya  karena  kesederhanaan interpretatif,  tetapi  juga  karena  dapat didekomposisikan  menjadi  bentuk  statistik lokal  dengan  memberikan  bukti  grafis  adanya pengelompokan  spasial.  Autokorelasi  spasial spasial  secara  global  juga  digunakan  untuk mengukur  kovarian  atau  korelasi  antara ketetanggaan  dari  variabel  yang  diobservasi sehingga akan diperoleh informasi tentang nilai kesamaan  dari  observasi  (similirity  of observation)  dan  kesamaan  antar  lokasi (Griffith dan Chun, 2014).
Tabel 1. Deskripsi Variabel
No. Variabel Indikator Satuan Sumber 1. Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten/Kota PDRB Jutaan rupiah BPS Jawa Tengah 2. Stok Modal Pembentukan Modal Tetap Domestik Jutaan Rupiah  BPS Jawa Tengah 3. Modal Manusia  (Human capital spillover) BPS Jawa Tengah a. Rata-rata lama sekolah (RLS) Rata-rata lama sekolah Tahun BPS Jawa Tengah b. Tenaga kerja Penduduk  berusia  15 tahun    ke  atas  yang bekerja  selama  seminggu yang lalu menurut pendidikan tertinggi yang ditamatkan  (tidak/belum sekolah  universitas)  di Propinsi Jawa Tengah Orang BPS Jawa Tengah
Autokorelasi spasial bernilai positif/negatif terjadi ketika geografis cenderung  dikelilingi  oleh  tetangga  dengan sama atau beda nilai dari variabel yang diteliti. Penelitian  ini  mengadopsi  Global  Moran  I stastistic dari Dube dan Legros (2014), Anselin (1995).
Persamaan Global  Moran’s Index ditulis :
𝐼 = 𝑁 𝑆0 𝑤(𝑖,𝑗)(𝑥𝑖−𝑥̅)(𝑥𝑗−𝑥̅)
∑ (𝑥𝑖−𝑥̅)2 𝑁 𝑖=1 (1)
Keterangan :
𝑁 adalah  jumlah  waktu  yang  diobservasi  (10 tahun)
𝑆 0 = standarisasi data 𝑥 = variabel yang diobservasi
𝑖 = wilayah yang diobservasi
𝑗 = wilayah tetangga 𝑥̅ = rata-rata dari 𝑥 𝑖 𝑥̅ = ∑ 𝑥𝑖 𝑁 𝑁 𝑖=1 𝑆 0 = ∑ ∑ 𝑤(𝑖, 𝑗) 𝑁 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 𝑤(𝑖, 𝑗) = konektivitas bobot spasial i dan j
𝑤(𝑖, 𝑗) = nilai matriks N x N 𝑤(𝑖, 𝑗) = 𝐴 𝑑(𝑖, 𝑗) 𝑚 ⁄ dimana d(i,j) adalah jarak dari poin i ke poin j; m adalah 2 (titik korrdinat x dan titik kordinat y); A adalah  1. Expected Value (I) = - 1 (𝑁 − 1) ⁄
Nilai  Global  Moran’s  Index  positif menunjukkan bahwa wilayah yang diobservasi memiliki kesamaan dengan wilayah tetangganya,  sebaliknya  nilai  Global  Moran’s
Index  negatif  menunjukkan  bahwa  wilayah yang  diobservasi  tidak  memiliki  kesamaan dengan  wilayah  tetangganya.  Indeks  Moran nilainya  antara  -1 ≤ |𝐼| ≤ 1.  Pengambilan keputusan signifikan bila 𝐻 0 ditolak artinya ada autokorelasi antar 29 kabupaten dan 6 kota di Propinsi Jawa Tengah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  matrisk bobot spasial Euclidean Distance. Dengan tujuan untuk  mempermudah  perhitungan  matriks bobot.  Nilai  Euclidean  Distance  diperoleh  dari PETA Propinsi Jawa Tengah yang telah diolah memalui  GeoDa,  kemudian  dari  PETA Propinsi  Jawa  Tengah  akan  diperoleh  titik koordinat  x  dan  titik  koordinat  y.  Euclidean Distance satuannya dalam  mills. Satu Euclidean Distance = 15,91 km. Perhitungan matriks bobot spasial  dengan  pendekatan  Euclidean  Distance menggunakan bantuan GeoDa versi subversion 1.14.0.  Tabel  2  mengidentifikasikan  titik koordinat  x  dan  titik  koordinat  y  dari  29 kabupaten,  dan  6  kota  di  Propinsi  Jawa Tengah.  Kabupaten  Rembang  memiliki  titik koordinat x  111,46 dan titik koordinat y   -6,77. Kabupaten  Cilacap  memiliki  titik  koordinat  x 108,88  dan  titik  koordinat  y    :  -7,48. Penggunaan  titik  koordinat  x  dan  titik koordinat  y  pada  matriks  bobot  Euclidean Distance adalah untuk menyelesaikan permasalahan  terkait  dengan  jarak  tempu, waktu  tempuh,  mobilitas  tenaga  kerja,
mobilitas informasi, dan mobilitas teknologi.

## Tabel 2. Matriks Bobot Spasial dengan Pendekatan
Euclidean Distance No Negara Titik Koordinat x Titik Koordinat y 1. Kabupaten Cilacap 108,88 -7,48 2. Kabupaten Demak 110,63 -6,91 3. Kabupaten Grobogan 110,92 -7,11 4. Kabupaten Banjarnegara 109,65 -7,35 5. Kabupaten Banyumas 109,17 -7,45 6. Kabupaten Batang 109,86 -7,02 7. Kabupaten Blora 111,38 -7,02 8. Kabupaten Boyolali 110,65 -7,07 9. Kabupaten Brebes 108,92 -7,41 10. Kota Magelang 110,22 -7,06 11. Kabupaten Jepara 110,76 -7,47 12. Kabupaten Karanganyar 111,01 -6,55 13. Kabupaten Kebumen 109,61 -7,61
14. Kabupaten Kendal 110,15 -7,65 15. Kabupaten Klaten 110,62 -7,03 16. Kabupaten Magelang 110,24 -7,68 17. Kabupaten Pati 111,04 -7,50 18. Kota Salatiga 110,49 -6,74 19. Kota Pekalongan 109,67 -7,33 20. Kota Semarang 110,38 -6,89 21. Kota Surakarta 110,82 -7,02 22. Kota Tegal 109,11 -7,55 23. Kabupaten Kudus 110,86 -6,86 24. Kabupaten Pekalongan 109,62 -7,05 25. Kabupaten Pemalang 109,39 -7,03 26. Kabupaten Tegal 109,15 -7,02 27. Kabupaten Temanggung 110,13 -7,25 28. Kabupaten Wonogiri 110,99 -7,91 29. Kabupaten Wonosobo 109,90 -7,41 30. Kabupaten Purbalingga 109,40 -7,32 31. Kabupaten Purworejo 109,96 -7,70 32. Kabupaten Rembang 111,46 -6,77 33. Kabupaten Semarang 110,47 -7,27 34. Kabupaten Sragen 110,97 -7,38 35. Kabupaten Sukoharjo 110,83 -7,68
Sumber : data diolah dengan GeoDa versi subversion 1.14.0
Indeks  Moran  Global  (Global  Moran’s Index)  atau  Global  Moran’s  I    yaitu  untuk membuktikan  bahwa  adanya  atau  tidaknya autokorelasi  spasial  dalam  data  secara keseluruhan. Global Moran’s I  digunakan untuk mengidentifikasikan  adanya  interaksi  spasial untuk keseluruhan observasi. Rentang nilai dari indeks  Moran  global  dengan  matriks  bobot spasial terstandarisasi adalah -1 ≤ I ≤ 1 . Nilai - 1 ≤ I ≤ 0 menunjukkan  adanya  autokorelasi spasial negatif, sedangkan 0 ≤ I ≤ 1 menunjukkan  adanya  autokorelasi  spasial positif.  Indeks  Moran  global  bernilai  nol mengindikasikan tidak berkelompok.
Bentuk  spatial  autocorellation  dengan menggunakan  metode  Global  Moran’s  I  hanya dibaca  tanda  nilai  koefisien  positif  atau  tanda nilai koefisien negatifnya. Nilai tanda koefisien positif  mengimplikasikan  bahwa  ada  nilai serupa  yang  mengkluster  (spatial  clustering  of similar value), sementara nilai koefisien negatif mengidentifikasikan adanya nilai dengan pola
kotak-kotak (checkerboard pattern of values). Nilai global  Moran’s  I  signifikan  tergantung  pada distribusi  tes  statistiknya.  Ada  2  pendekatan untuk mengetahui nilai tes observasi dari global Moran’s  I    yaitu  dengan  pendekatan  tes permutasi random (random permutation test)¸dan pendekatan distribusi dari global Moran’s I. Nilai koefisien  global  Moran’s  I  yang  lebih  dari ekspektasi dari -1/(n-1) adalah mengidikasikan adanya  autokorelasi  spasial  yang  positif,  dan nilai koefisien global Moran’s I yang kurang dari ekspektasi mengidikasikan adanya autokorelasi spasial yang negatif (Fischer dan Wang, 2011; Bailey dan Gatrell, 1995). Pendekatan dengan distribusi
wilayah
yang diobservasi 𝑥 𝑖 mengasumsikan  nilai  data  yang  diobservasi adalah normal (Fortin dan Dale, 2009, Bailey dan Gatrell, 1995). Penelitian
ini mengidentifikasikan  indeks  Moran  global dengan  cara  membaca  “tanda”  positif  atau negatif  dari  Global  Moran’s  I  melalui pendekatan distribusi dari global Moran’s I.
Tabel 3. Pola Feature yang Terbentuk dari Global Moran’s I Indeks Moran Global Keterangan I > 0 Pola interaksi spasial mengkluster karena terdapat banyak kemiripan diantara 29 kabupaten dan 6 kota di Propinsi Jawa Tengah
I < 0 Pola  interaksi  spasial  acak  karena  tidak  terdapat  pola  feature  yang tidak jelas I = 0 Pola interaksi spasial menyebar karena nilai feature yang tinggi dan nilai feature yang rendah menyebar dalam data set. I positif Pola interaksi spasial mengkluster atau konvergen I negatif Pola interaksi spasial menyebar atau divergen
Sumber : beberapa artikel, dan literatur (Caroline, 2019)
Tabel 4. Global Moran’s Thn PDRB Kapital RLS AHH Tenaga Kerja 2011 -0,030 -0,029 -0,030 -0,033 **) -0,029 2012 -0,029 -0,029 -0,030 -0,033 **) -0,027 2013 -0,029 -0,029 -0,031 -0,033 **) -0,029 2014 -0,030 -0,030 -0,031 -0,030 -0,029 2015 -0,030 -0,030 -0,031 -0,030 -0,029 2016 -0,030 -0,030 -0,031 -0,030 -0,029 2017 -0,031 -0,030 -0,031 -0,031 -0,029 2018 -0,031 -0,030 -0,031 -0,031 -0,029 2019 -0,031 -0,030 -0,030 -0,031 -0,029 2020 -0,030 -0,030 -0,030 -0,030 -0,028
Sumber : data Jawa Tengah dalam Angka 2012  s.d. 2020, diolah.
Keterangan :
(a). Penelitian  ini  menggunakan  level  of confidence  dengan  Tingkat  signifikansi 𝛼 = 5% , **) (b). Nilai  Global  Moran’s  Index  signifikan mengidentifikasikan adanya pola interaksi spasial (within  in group) baik yang mirip maupun yang tidak mirip ; (c). Pola + menunjukkan adanya konvergen  atau  cluster,  Pola − menunjukkan  adanya  sebaran  atau divergen ;
(d). Nilai  Global  Moran’s  Index  tidak signifikan  mengidentifikasikan  tidak adanya pola interaksi spasial (within  in group)  baik  yang  mirip  maupun  yang tidak mirip ;
(b), (c), dan (d) mengadopsi Anselin (1995) Tabel 4 menampakkan bahwa koefisien  Global  Moran  Indeks  pertumbuhan ekonomi,  kapital,  pendidikan  Propinsi  Jawa Tengah  tahun  2011  sampai  dengan  2020 bernilai  negatif    maknanya  adalah  pola interaksi  spasial  pertumbuhan  ekonomi, kapital,  pendidikan  divergen  (menyebar). Koefisien  Global  Moran  Indeks  pertumbuhan ekonomi,  kapital,  pendidikan  Propinsi  Jawa Tengah  tahun  2011  sampai  dengan  2020 bernilai  kurang  dari  1  artinya  pola  interaksi spasial  pertumbuhan ekonomi,  kapital, pendidikan  secara  acak  karena  tidak  terdapat
pola  feature  yang  tidak  jelas.  Hal  ini  diduga karena pertumbuhan ekonomi kapital,
pendidikan Propinsi Jawa Tengah secara global dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  ekonomi  dari 29 kabupaten (Kabupaten Cilacap, Kabupaten Banyumas, Kabupaten Purbalingga, Kabupaten Banjarnegara, Kabupaten Kebumen,  Kabupaten  Purworejo,  Kabupaten Wonosobo, Kabupaten  Magelang, Kabupaten
Boyolali,  Kabupaten  Klaten,  Kabupaten Sukoharjo,  Kabupaten  Wonogiri,  Kabupaten Karanganyar,  Kabupaten  Sragen,  Kabupaten Grobogan,  Kabupaten  Blora,  Kabupaten Rembang, Kabupaten Pati, Kabupaten Kudus,
Kabupaten  Jepara,  Kabupaten  Demak, Kabupaten Semarang, Kabupaten
Temanggung,  Kabupaten  Kendal,  Kabupaten
Batang,  Kabupaten  Pekalongan,  Kabupaten
Pemalang,  Kabupaten  Tegal,  Kabupaten Brebes),  dan  6  kota  (Kota  Magelang,  Kota Surakarta, Kota Salatiga, Kota Semarang, Kota Pekalongan, dan Kota Tegal) yang tersentralisasi dari Pusat. Penelitian ini  difokuskan  pada penelitian  tenaga  kerja  Propinsi  Jawa  Tengah dan  Propinsi  Jawa  Tengah.  Tabel  4 menampakkan  bahwa  hasil  penelitian  empiris nilai  koefisien  Global  Moran’s  I  negatif  pada tenaga  kerja  dari  2011  sampai  dengan  2020 mengidentifikasikan  bahwa  pola  interaksi spasial tenaga kerja Propinsi Jawa Tengah yang
divergen atau menyebar dari kabupaten/ kota ke  kabupaten/kota.  Hal  ini  diduga  karena adanya  jarak  antar  wilayahnya  dekat  dan waktu jarak tempuhnya yang singkat. Selain itu karena  adanya  permintaan  akan  tenaga  kerja dan penawaran tenaga  sesuai dengan kriteria tenaga kerja yang dibutuhkan di Propinsi Jawa Tengah maupun diluar Propinsi Jawa Tengah. Tahun  2020  tenaga  kerja  terdampak  covid cukup  banyak  sehingga  mempengaruhi pertumbuhan ekonomi Propinsi Jawa Tengah.
Tenaga  kerja  propinsi  tenaga  kerja termasuk  dalam  kriteria  penduduk  usia produktif  yaitu  antara  usia  15  tahun  sampai dengan  64  tahun.  Tahun  2020  penduduk  usia produktif  Jawa Tengah ada 67,67 persen dari total  penduduk  Jawa  Tengah  dengan  angka beban  ketergantungan  (depedency  ratio)  sebesar 46,74 persen. Artinya adalah rata-rata 1 orang penduduk usia produktif menanggung setidaknya  4  orang  lebih  penduduk  usia  anak dan penduduk usia tua. Banyaknya
ketersediaan  tenaga  kerja  Propinsi  Jawa Tengah yang tidak diimbangi oleh ketersediaan lapangan kerja yang memadai dapat menimbulkan  permasalahan  sosial,  ekonomi bagi Propinsi Jawa Tengah.
Kesehatan tenaga kerja menjadi sangat penting  saat    pandemi  covid-19  terjadi  di Propinsi  Jawa  Tengah.  Tenaga  kerja membutuhkan ketahanan kesehatan, ketahanan  ekonomi,  ketahanan  sosial  ketika menghadapi
permasalahan
kesehatan, permasalahan  sosial,  permasalahan  ekonomi. Tenaga kerja harus menghadapi dua tantangan sekaligus,  yaitu  pertama,  tenaga  kerja  harus sehat ketika dalam bekerja, tenaga kerja harus mematuhi  protokol  kesehatan  5  M  yaitu mencuci tangan atau membawa hand sanitizer, memakai  masker,  mejaga  jarak,  menjauhi kerumunan,  dan  mengurangi  mobilitas. Tantangan  kedua,  mereka  harus  memberikan nafkah  kepada  keluarganya.  Tenaga  kerja harus  mengeluarkan  pendapatan  ekstra  nya untuk menjaga kesehatan keluarganya dengan memakan  makanan  bergizi,  membeli  alat kesehatan  seperti  masker,  vitamin,  obat- obatan, makanan bergizi, obat anti septik.
Propinsi  Jawa  Tengah  menerapan kebijakan  pchysical  distancing  sesuai  dengan arahan kebijakan
Instruksi Kebijakan
Gubernur  Jawa  Tengah  nomor  1  tahun  2020 yang berlaku sejak  22  April 2020. Berlakunya penerapan  kebijakan  pchysical  distancing  dan social  distancing    di  Propinsi  Jawa  Tengah berdampak  kepada  pola  hidup  tenaga  kerja. Gambar  4  menampakkan  hasil  survey  yang dilakukan  BPS  tahun  2020  terhadap  10.570 responden  di  Jawa  Tengah  menunjukkan  ada 2,5 persen tenaga kerja mengalami pemutusan hubungan kerja tahun 2020 akibat perusahaan atau  tempat  bekerja  ditutup  sementara  atau permanen, ada 14,9 persen tenaga kerja bekerja sementara  atau  dirumahkan,  dan  ada  55,  4 persen  tenaga  kerja  yang  masih  bekerja, terpaksa  tidak  bekerja  27,1  persen.  Tenaga kerja yang terkena pemutusan hubungan kerja kebanyakan berjenis kelamin laki-laki. Artinya laki-laki  yang  awalnya  bekerja  untuk  mencari nafkah keluarganya, harus menanggung beban kebutuhan  ekonomi,  dan  sosial  yang  sangat besar  ketika  mereka  terkena  pemutusan hubungan  kerja.  Mereka  harus  memenuhi kebutuhan  hidup  sehari-hari  dengan  kondisi penghasilan yang tidak tetap.
Gambar 4. Tenaga Kerja  Propinsi Jawa Tengah yang terdampak Covid 19 Tahun 2020
Sumber : Survey Sosial Demografi dampak Covid 19 Jawa Tengah tahun 2020, diolah
Kebijakan  pemberlakuan  pchysical distancing dan social distancing  di Propinsi Jawa
Tengah diikuti
dengan kebijakan pemberlakuan  bekerja  di  rumah  (work  from home).  Gambar  menampakkan  tenaga  kerja yang terkena dampak pemberlakuan bekerja di rumah antara lain : ada 40 persen tenaga kerja
64,90% 15,90% 2,90% 16,40% 47,10% 14,10% 2,10%
36,70%
Laki-laki Perempuan
masih bekerja, ada 21 persen pekerja yang tidak memungkinkan  work  from  home,  ada  9  persen masuk bekerja seperti biasa, dan ada 30 persen pekerja work from home sejak awal pemberlakuan kebijakan work from home.

## Gambar 5. Jumlah Tenaga Kerja WFH Propinsi Jawa Tengah Tahun 2020
Gambar 6 menampakkan tenaga kerja Propinsi  Jawa  Tengah  yang  melakukan  work from home  berdasarkan pendidikan kebanyakan tenaga  kerja  dengan  pendidikan  sarjana  ada 46,9 persen, diikuti dengan tenaga kerja dengan tingkat pendidikan diploma 37,60  persen, dan
tenaga  kerja  dengan  pendidikan  SMA  atau SMK ada 27,10 persen. Tenaga kerja yang tetap masuk bekerja kebanyakan tenaga kerja dengan pendidikan SD smpai SMA ada 49,60 persen, tenaga  kerja  dengan  pendidikan  SMA/SMK 30,50  persen  dan  tenaga  kerja  dengan pendidikan  diploma  ada  23,30  persen.  Hasil survey  1.842    tenaga  kerja    Propinsi  Jawa Tengah tahun 2020 yang melakukan work from home  di sektor jasa  antara lain : ada 24,8 persen di bidang administrasi pemerintahan,
pertahanan,  jaminan  sosial  wajib  disusul  oleh bidang  jasa  lainnya  24,3  persen,  jasa pendidikan 21,9 persen, dan jasa kesehatan ada 5,6 persen.
Gambar 7 menampakkan hasil survey 7.438  tenaga  kerja  yang  terdampak  covid-  19 ada  1,2  persen  bekerja  di  sektor  transportasi dan  perdagangan  kebanyakan  bekerja  normal dan  tidak memungkinkan work from home ada 47  persen,  dan  tenaga  kerja  yang  terdampak covid-  19  ada  1,2  persen  bekerja  di  sektor transportasi  dan  perdagangan  berkerja  di rumah  namun  tetap  ada  jadual  kerja  ada  25 persen.  Tenaga  kerja  Propinsi  Jawa  Tengah yang  terdampak  covid  19  tahun  2020  adalah sektor penyediaan akomodasi dan trasnportasi ada  82,6  persen,  sektor  perdagangan  besar, perdagangan  eceran,  reparasi  mobil,  reparasi sepeda  motor  69,2  persen,  sektor  transportasi dan pergudangan 66,7 persen.
Gambar 6. Tenaga Kerja WFH Propinsi Jawa Tengah berdasarkan Pendidikan Tahun 2020
Sumber : Survey Sosial Demografi dampak Covid 19 Jawa Tengah tahun 2020, diolah
30% 40%
9%
21%
WFH sejak awal
Masih ada jadual masuk kantor
Masuk seperti jam biasa

## Pekerjaan tidak memungkinkan WFH
49,60% 30,50% 23,30% 16,60% 18,40% 15,30% 7,50% 6% 4,80% 27,10% 37,60% 46,9 27,20% 27,10% 31,60% 30,5 0% 20% 40% 60% 80% 100% SD-SMP SMA/SMK Diploma
S1 Tidak mungkin WFH Masuk seperti biasa Masuk kerja terjadual WFH sejak awal
Gambar 7. Tenaga Kerja WFH Jateng Sektor Transportasi dan Pergudangan Tahun 2020
Sumber : Survey Sosial Demografi dampak Covid 19 Jawa Tengah tahun 2020, diolah

## SIMPULAN
Hasil penelitian empiris nilai koefisien Global Moran’s I negatif pada tenaga kerja dari 2011 sampai dengan 2020 mengidentifikasikan bahwa  pola  interaksi  spasial  tenaga  kerja Propinsi  Jawa  Tengah  yang  divergen  atau menyebar dari kabupaten/ kota ke kabupaten/kota. Hal ini diduga karena adanya jarak antar wilayahnya dekat dan waktu jarak tempuhnya yang singkat. Hal ini diduga karena adanya  pemberlakuan  kebijakan  pchysical distancing  dan  social  distancing  disertai  dengan kebijakan work from home pada tahun 2020,. Hal  ini  membawa  konsekuensi  2,5  persen tenaga kerja mengalami pemutusan hubungan kerja,  ada  14,9  persen  tenaga  kerja  bekerja sementara atau dirumahkan, ada 55, 4 persen tenaga  kerja  yang  masih  bekerja,  tenaga  kerja terpaksa tidak bekerja 27,1 persen. tenaga kerja Propinsi  Jawa  Tengah  yang  melakukan  work from home  berdasarkan pendidikan kebanyakan tenaga  kerja  dengan  pendidikan  sarjana  ada 46,9 persen, diikuti dengan tenaga kerja dengan tingkat pendidikan diploma 37,60  persen, dan tenaga  kerja  dengan  pendidikan  SMA  atau SMK ada 27,10 persen. Tenaga kerja Propinsi Jawa Tengah yang terdampak covid 19 tahun 2020 adalah sektor penyediaan akomodasi dan trasnportasi ada 82,6 persen, sektor perdagangan  besar,  perdagangan  eceran, reparasi  mobil,  reparasi  sepeda  motor  69,2 persen,  sektor  transportasi  dan  pergudangan 66,7 persen.

## DAFTAR PUSTAKA
Anselin,  L.  (1995).  Local  indicators  of  spatial association—LISA.
Geographical
analysis, 27(2), 93-115.
BPS  2020.  Statistik  Sosial  dan  kependudukan Propinsi  Jawa  Tengah  :  Hasil  Susenas 2020
BPS,  Survey  Sosial  Demografi  dampak  Covid 19 Jawa Tengah tahun 2020
BPS, Jawa Tengah dalam Angka 2012 sampai dengan Jawa Tengah dalam Angka 2021.
Caroline,  C.,  Lestari,  E.  P.,  Srimindarti,  C., Kusumawati,  D.,  & Safriandono, A.  N.
(2019).  Kebijakan  Spasial  Spillover Tenaga  Kerja  Propinsi  Jawa  Tengah. Prosiding  Seminar  Bisnis  Magister Manajemen (SAMBIS) 2019.
Caroline.  (2020). Aplikasi  Data  Spasial  Spillover
Tenaga Kerja Provinsi Jawa Tengah Dengan Software  Geoda  1.14.    Scopindo  Media Pustaka.
Caroline. (2020). Aplikasi Ekonometrika Spasial  Dengan  Software  Stata  “Kajian Spillover  Tenaga  Kerja  Propinsi  Jawa Tengah”.  Scopindo Media Pustaka.
Cliff, A. D., & Ord, J. K. (1981). Spatial processes: models & applications. Taylor & Francis.
Dattorro,  J.  (2010).  Convex  optimization  & Euclidean distance geometry. Lulu. com.
12% 25% 16% 47% WFH sejak ditetapkan
WFH tapi masih ada jadual kerja
Masuk seperti biasa
Tidak memungkinkan WFH
Haining, R. P. (2003). Spatial data analysis: theory and practice. Cambridge University Press
Knowles,  S.,  &  Owen,  P.  D.  (1995).  Health capital  and  cross-country  variation  in income per capita in the Mankiw-Romer- Weil model . Economic Letter(48),  99-106.
Lucas,  R.  E.  (1988).  On  the  mechanics  of economic  development.  Journal  of monetary economics, 22(1), 3-42.
Marques, J. A. L., Gois, F. N. B., Xavier-Neto, J., & Fong, S. J. (2021). Predictive Models for Decision Support in the COVID-19 Crisis.
Springer International Publishing.
Mankiw,  N.  G.,  Romer,  D.,  &  Weil,  D.  N. (1992). A Contribution to The Empirics of  Economic  Growth.  The  Quarterly
Journal of Economi.
Solow,  R.  M.  (1956).  A  Contribution  to  the Theory  of  Economic  Growth.  The
Quarterly  Journal  of  Economics,  70(1),  pp. 65-94.