## FAKTOR SOSIAL DEMOGRAFI YANG MEMPENGARUHI PERUBAHAN PENDAPATAN (LABOR INCOME CHANGES) SAAT PANDEMI COVID-19 DI PROVINSI ACEH

## Abstract
Large-Scale  Social  Restrictions  (PSBB)  to minimize the spread of Covid-19 have a negative impact  on  labor  conditions,  one  of  which  is  in terms of labor income. Aceh is the province with the highest poverty rate on the Sumatra Island and is  higher  than  the  national  poverty  rate,  so attention needs to be paid to the impact of COVID- 19 on income, one of which is income from work (labor income). This study aims to analyze how the conditions of labor income change for workers in Aceh Province during the Covid-19 pandemic and find out how socio-demographic factors affect it. This study uses the National Labor Force Survey (Sakernas) August 2021 raw data. To achieve the research objectives, this research uses descriptive and inferential analysis. Descriptive analysis was carried out using tables and figures. Meanwhile, inferential analysis uses binary logistic regression analysis.  The  results  of  the  study  show  that workers  with  low-income  classes  have  the  most potential to experience a decrease in labor income during  the  Covid-19  pandemic.  In  addition, workers who have the characteristics of not using the  internet  for  work,  reduced  working  hours, informal  workers,  working  in  the  industrial  or service  sector,  low  education,  and  male  worker tend  to  have  a  higher  tendency  to  experience  a decrease in income during Covid-19.

## Gedung EKP, Prodi Ekonomi Pembangunan
FEB USK Kopelma Darussalam, Banda Aceh, Indonesia - 23111 Telp/Fax: (0651) 7551265 Email: ekapi.ekp@feb.unsyiah.ac.id
©2022 FEB USK. All rights reserved.
Hafizh Meyzar Aqil 1 1
Badan Pusat Statistik Kabupaten Aceh Besar E-mail: hafizh.aqil@bps.go.id

## Dwi Wahyuniati 2
Badan Pusat Statistik Kabupaten Aceh Besar

## Keywords:
Covid-19, Income, Socio-demographics,
Internet

## INFORMASI ARTIKEL
Dikirim: November 2022 Diterima setelah revisi: November 2022 Diterima: November 2022 Dipublikasi: November 2022

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265

## 1. Pendahuluan
Sebagai  upaya  pemutusan  rantai  penyebaran Corona  Virus  Disease  2019 (Covid-19)  yang sudah  ditetapkan  sebagai  pandemi  tidak  hanya  di  Indonesia  tetapi  juga  dunia,  pemerintah Indonesia  mengeluarkan  Peraturan  Pemerintah  No.  21  Tahun  2020  tentang  Pembatasan  Sosial Berskala  Besar  (PSBB).  Sektor  ketenagakerjaan  merupakan  salah  satu  sektor  yang  terdampak parah  terhadap  pembatasan  tersebut.  Ketika  diberlakukan  PSBB,  konsumsi  rumah  tangga  akan semakin  berkurang  akibat  keterbatasan  mobilitas  dan  berimbas  pada  menurunnya  produksi perusahaan, sehingga menurunkan permintaan tenaga kerja dan penurunan jam kerja (ILO, 2020; Herispon,  2020).  BPS  (2020)  menyebutkan  terdapat  2,56  juta  orang  yang  terkena  PHK (Pemutusan Hubungan  Kerja) dan terdapat  24,03 juta orang yang mengalami  pengurangan jam kerja akibat pandemi Covid-19. Menurut teori penawaran tenaga kerja, hubungan jam kerja dan upah/pendapatan  ( labor  income )  adalah  berbanding  lurus  (Ehrenberg  &  Smith,  2012;  Borjas, 2013). Berdasarkan hal tersebut dapat dikatakan selain peningkatan angka PHK, pandemi Covid- 19 berdampak pada berkurangnya pendapatan dari para pekerja yang masih bertahan pada suatu pekerjaan tertentu.
Dapat dilihat pada Gambar 1, Aceh merupakan provinsi dengan persentase penduduk miskin ke-6 terbesar di Indonesia dan paling besar di Pulau Sumatera tahun 2021. Angka kemiskinan di Aceh mengalami kenaikan di  masa pandemi Covid-19 yaitu sebesar 14,99 % pada Maret  2020 menjadi  15,53  %  pada  Maret  2021.  Kondisi  serupa  terjadi  pada  laju  pertumbuhan  ekonomi  di Aceh.  Walaupun  sudah  menunjukkan  pertumbuhan  yang  positif,  namun  pertumbuhan  ekonomi aceh  merupakan  yang  terendah  ke-2  di  Pulau  Sumatera,  yaitu  2,79  %.  Selain  itu,  ketimpangan pendapatan  (rasio  gini)  Aceh di  tahun 2020 mengalami  kenaikan, yaitu 0,319 pada tahun 2019 menjadi  0,323  pada  tahun  2020  (BPS,  2021).  Salah  satu  penyebab  kemiskinan  adalah berkurang/rendahnya  pendapatan  seseorang  terutama  pendapatan  dari  bekerja  ( labor  income ) yang  menyebabkan  rendahnya  daya  beli/konsumsi.  Beberapa  ekonom  mengemukakan  bahwa salah  satu  dimensi  kemiskinan  adalah  kondisi  di  mana  pendapatan  tidak  mampu  mencukupi kebutuhan pokok (Sharp, dkk., 2003; Chambers, 2006). Oleh karena itu, untuk menekan dampak pandemi Covid-19 terhadap angka kemiskinan salah satunya adalah dengan menjaga/meminimalisir  penurunan  pendapatan/upah  terutama  pada  daerah  dengan  angka kemiskinan yang cukup tinggi seperti Aceh. Untuk itu diperlukan upaya khusus untuk menangani hal tersebut.
Beberapa penelitian mengenai pendapatan ( labor income ) pada saat pandemi Covid-19 sudah dilakukan, baik di Indonesia maupun di luar indonesia. Ngadi, dkk (2020) melakukan penelitian
mengenai  dampak  pandemi  Covid-19  terhadap  PHK  dan  perubahan  pendapatan  menggunakan data primer dengan hanya menggunakan analisis deskriptif. Mustofa (2022) melakukan penelitian mengenai faktor yang memengaruhi pendapatan selama pandemi Covid-19, tetapi tidak membahas mengenai  kondisi  perubahan  pendapatan  sebelum  dan  sesudah  pandemi  Covid-19.  Beberapa penelitian  juga  berfokus  pada  isu  gender  yang  melihat  perbedaan  tingkat  keparahan  perubahan pendapatan  saat  pandemi  Covid-19  lebih  tinggi  pada  perempuan  hanya  secara  deskriptif  (Alon dkk., 2020; Cajner dkk.,2020) dan dengan regresi linear sederhana (Dang & Nguyen, 2021).
Bali 4.53 Maluku Utara 16.4 DKI Jakarta 4.72 Papua 15.11 Kalimantan Selatan 4.83 Sulawesi Tengah 11.7 Kep. Bangka Belitung 4.9 DI Yogyakarta 5.53 Kalimantan Tengah 5.16 Kep. Bangka Belitung 5.05 Kep. Riau 6.12 Kalimantan Barat 4.78 Kalimantan Timur 6.54 Sulawesi Selatan 4.65 Sumatera Barat 6.63 Banten 4.44 Banten 6.66 Sulawesi Utara 4.16 Maluku Utara 6.89 Sulawesi Tenggara 4.1 Riau 7.12 Kalimantan Utara 3.98 Kalimantan Barat 7.15 Jawa Barat 3.74 Kalimantan Utara 7.36 Indonesia 3.69 Sulawesi Utara 7.77 Jambi 3.66 Jambi 8.09 Sumatera Selatan 3.58 Jawa Barat 8.4 Jawa Timur 3.57 Sulawesi Selatan 8.78 DKI Jakarta 3.56 Sumatera Utara 9.01 Kalimantan Selatan 3.48 Indonesia 10.14 Kep. Riau 3.43 Sulawesi Barat 11.29 Kalimantan Tengah 3.4 Jawa Timur 11.4 Riau 3.36 Sulawesi Tenggara 11.66 Jawa Tengah 3.32 Jawa Tengah 11.79 Sumatera Barat 3.29 Lampung 12.62 Bengkulu 3.24 DI Yogyakarta 12.8 Maluku 3.04 Sumatera Selatan 12.84 Lampung 2.79 Sulawesi Tengah 13 Aceh 2.79 Nusa Tenggara Barat 14.14 Sumatera Utara 2.61 Bengkulu 15.22 Sulawesi Barat 2.56 Aceh 15.33 Nusa Tenggara Timur 2.51 Gorontalo 15.61 Kalimantan Timur 2.48 Maluku 17.87 Gorontalo 2.41 Nusa Tenggara Timur 20.99 Nusa Tenggara Barat 2.3 Papua Barat 21.84 Papua - B 0 a .5 ra 1 t Papua 26.86 -2.47 Bali
Gambar 1. Persentase Penduduk Miskin (Kiri) dan Laju pertumbuhan PDRB (Kanan) Provinsi di Indonesia, 2021 (%)
Sumber: Badan Pusat Statistik (2021)
Studi mengenai  perubahan pendapatan di  masa pandemi Covid-19 masih jarang dilakukan. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, penelitian ini menggunakan microdata pada cakupan yang luas (Provinsi Aceh), dengan melihat perubahan pendapatan menurut pengakuan responden. Selain itu, penelitian ini menggunakan analisis deskriptif dan analisis regresi logistik biner. Dari kriteria
penelitian  tersebut,  maka  keunggulan  penelitian  ini  adalah  dapat  menggambarkan  secara  mikro (dengan melihat kondisi per responden) kondisi perubahan pendapatan di pekerja di Aceh sebelum dan  saat  pandemi  Covid-19  dan  faktor  sosial  demografi  yang  memengaruhinya.  Selain  itu, penelitian ini juga belum pernah dilakukan baik di Aceh, Indonesia maupun di luar Indonesia.
Field dkk. (2017) menyebutkan bahwa aspek sosial demografi merupakan aspek yang sangat penting dan krusial ketika mengkaji mengenai ketenagakerjaan. Determinan sosial demografi akan memberikan  gambaran  bagaimana  karakteristik  pekerja  di  Aceh,  termasuk  dari  sisi  pendapatan yang  didapatkan  dari  bekerja,  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  untuk  kebijakan ketenagakerjaan  yang  lebih  tepat  di  masa  mendatang.  Dari  uraian  yang  telah  disebutkan sebelumnya,  maka  tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh karakteristik  sosial  demografi  terhadap  perubahan  pendapatan  ( labor  income )  di  Provinsi  Aceh saat pandemi Covid-19 tahun 2021.

## 2. Tinjauan Teoritis
Yuswohadi, dkk. (2021) mengemukakan bahwa pandemi Covid-19 berdampak sangat buruk pada sendi-sendi perekonomian dan memaksa adanya pergeseran pada kegiatan ekonomi digital. Selama  pandemi  Covid-19,  pemanfaatan  internet  secara  lebih  maksimal  terjadi  pada  berbagai aspek,  tidak  terkecuali  aspek  ketenagakerjaan.  Penggunaan  teknologi  terutama  internet  dalam ketenagakerjaan  dapat  menurunkan  biaya  operasional,  meningkatkan  keuntungan  bagi  usaha, meningkatkan  pendapatan  bagi  para  pekerja,  dan  beban  pekerjaan  akan  semakin  berkurang (Pirosca dkk, 2021; Khan dkk., 2022). Namun tidak cukup dengan keberadaan internet, dari sisi sumber  daya  manusia  juga  harus  beradaptasi  secepat  mungkin  untuk  merespon  hal  tersebut, dengan  penguasaan  keterampilan  digital  yang  diperlukan.  Sehingga  pekerja/usaha  yang  dapat memanfaatkan internet secara efektif dan efisien pada pekerjaannya akan berpeluang untuk lebih maju  atau  setidaknya  bertahan  di  masa  pandemi  Covid-19.  Pekerja  yang  tidak  dapat  mengikuti arus kemajuan teknologi secara cepat, bekerja secara konvensional (masih terikat jarak) terutama yang berpendidikan formal rendah, dan tidak memiliki akses internet dapat dikategorikan sebagai pekerja rentan (Mongey & Weinberg, 2020).
Selain itu, penyediaan akses internet yang berkualitas dan peningkatan keterampilan digital pada  sumber  daya  manusianya  harus  dilakukan  secara  merata  karena  akan  berpotensi memperparah ketimpangan pendapatan. Contoh penerapannya adalah pekerja dengan kemampuan digital marketing yang baik dapat memanfaatkan media sosial dan platform-platform e-commerce untuk menghilangkan hambatan waktu dan jarak  dalam bertransaksi dengan konsumen. Contoh
lainya dalam hal metode perekrutan atau seleksi pekerja dengan pemanfaatan fitur internet akan mengurangi biaya yang dikeluarkan baik oleh perusahaan maupun pelamar kerja (Manyika dkk, 2021).
Selanjutnya,  hubungan  antara  jam  kerja  dan  pendapatan  ( labor  income )  yang  biasanya dikaitkan dengan teori penawaran tenaga kerja dikemukakan oleh beberapa ahli. Hubungan yang positif  antara  jam  kerja  dan  pendapatan  dari  bekerja  digambarkan  dengan  kurva  utilitas  yang dikemukakan oleh Ehrenberg dan Smith (2012) serta Borjas (2013). Ketika pendapatan seseorang mengalami  kenaikan,  maka  waktu  luang  yang  dimiliki  oleh  orang  tersebut  semakin  berkurang karena  digunakan  untuk  bekerja.  Begitu  juga  ketika  terjadi  pengurangan  jam  kerja  maka pendapatan juga akan semakin berkurang di masa Covid-19.
pendapatan/upah
U2 U1 waktu luang

## Gambar 2. Kurva Utilitas
Sumber: Ehrenberg dan Smith (2012) serta Borjas (2013)
Berapa  peneliti  menyebutkan  bahwa  pendidikan  seseorang  memberikan sheepskin  effect . Sheepskin  effect merupakan  kondisi  pendidikan  yang  ditamatkan  (bukan  lama  menjalani pendidikan)  akan  memengaruhi  nilai  jual  seseorang  di  pasar  kerja  secara  positif  yang  berujung pada  peningkatan  status  pekerjaan  dan  pendapatan  (Borjas,  2013).  Terkait  pandemi  Covid-19, Galasso  (2020)  dan  Arndt  dkk.  (2020)  menemukan  bahwa  pekerja  berpendidikan  lebih  tinggi mengalami  pengurangan  pendapatan  yang  jauh  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  pekerja berpendidikan rendah, sehingga pekerja dengan pendidikan rendah digolongkan menjadi pekerja rentan saat terjadi pandemi Covid-19.
Pekerja  di  sektor  informal  menjadi  salah  satu  kelompok  yang  rentan  terhadap  dampak pandemi Covid-19 baik dari kondisi jam kerja maupun dari sisi pengurangan pendapatan (TNP2K (2020); ILO &  OECD, 2020). Kerentanan ini diakibatkan para pekerja informal  tidak memiliki akses terhadap jaminan sosial, cuti/izin yang tidak memotong gaji/upah, akses yang terbatas pada fasilitas perbankan, dan pilihan-pilihan yang sangat terbatas, sehingga mereka terpaksa harus terus bekerja  dengan  kondisi  yang  semakin  buruk  di  masa  Covid-19  selain  mengandalkan  aset  dan hutang (Alfers dkk., 2021)
Tidak  dapat  dipungkiri,  isu  gender  menjadi  isu  yang  penting  pada  saat  pandemi  Covid-19. Walaupun biasanya kondisi ketenagakerjaan perempuan lebih buruk dibandingkan laki-laki, tetapi pekerja laki-laki dinilai lebih rentan untuk mengalami PHK dan mengalami penurunan pendapatan dibandingkan  perempuan  di  masa  pandemi  Covid-19  (Kementrian  Koordinator  Bidang Perekonomian,  2021).  Perempuan  cenderung  lebih  berpotensi  untuk  berkontribusi  pada perdagangan  elektronik  ( e-commmerce )  baik  sebagai  penjual  maupun  pembeli  (International Finance  Corporation,  2021).  Peran e-commerce dalam  menyokong  perekonomian  terutama  di masa pandemi Covid-19 sangat penting. E-commerce dapat meminimalisir bahkan menghilangkan hambatan waktu dan jarak dalam proses transaksi jual beli, di mana waktu dan jarak merupakan masalah utama dalam penanganan covid-19 terutama pada perempuan yang identik memiliki peran domestik dengan segala keterbatasannya.
Ngadi dkk. (2020) dengan menggunakan data hasil survei LIPI dan Lembaga Demografi UI menemukan bahwa sektor industri  dan jasa merupakan sektor yang paling terdampak Covid-19 dalam  hal  penurunan  pendapatan  dibandingkan  sektor  pertanian.  Yuswohadi  dkk.  (2021)  juga mengemukakan terdapat perubahan proses bisnis yang sangat besar ( Mega Change ) akibat dampak negatif  pandemi  Covid-19  dari  sisi  permintaan  tenaga  kerja,  pengurangan  pendapatan  dan penutupan usaha pada Usaha Kecil Menengah di sektor industri dan jasa. Regulasi pembatasan- pembatasan  sosial  yang  dilakukan  pemerintah  menimbulkan  keterbatasan  dalam  hal  interaksi langsung, kehadiran fisik, dan mobilisasi para pekerja. Sementara itu, pada sektor industri dan jasa menuntut  interaksi,  kehadiran  fisik,  dan  mobilisasi  yang  lebih  banyak  dibandingkan  dengan pertanian dalam proses bisnisnya. Sementara itu, pandemi Covid-19 berdampak buruk bagi sektor pertanian walaupun dianggap lebih stabil dibandingkan sektor lainnya (Maskur, 2020; dan Arifin, 2021).  Kondisi  ini  dikarenakan  sektor  pertanian  merupakan  sektor  yang  memenuhi  kebutuhan primer, bagaimanapun kondisi perekonomian suatu negara kebutuhan akan pangan pasti akan tetap ada  (Maskur,  2020)  Walaupun  dari  sisi  produksi  pertanian  cukup  stabil  namun  distribusi  yang terhambat  akibat  berbagai  pembatasan  sosial  yang  diterapkan  pemerintah  menjadikan  kualitas produk pertanian menurun dan menyebabkan nilai jual yang rendah (Watrianthos dkk., 2020)

## 3. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  menggunakan raw  data Survei Angkatan  Kerja  Nasional  (Sakernas)  Agustus  tahun  2021  dengan  mengacu  pada  kuesioner SAK21.AK. Raw  data tersebut  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Unit  analisis  pada penelitian  ini  adalah  penduduk  bekerja  yang  masih  bekerja  pada  pekerjaan  yang  sama  sejak
Februari  2020  hingga  Agustus  2021  di  Provinsi  Aceh.  Sampel eligible yang  digunakan  pada penelitian ini adalah 14.342 individu.
Untuk  menjawab  tujuan  penelitian  digunakan  analisis  deskriptif  dan  analisis  inferensia. Analisis  deskriptif  dilakukan  dengan  menggunakan  grafik  dan  tabel  frekuensi  untuk menggambarkan  kondisi  variabel  terikat  dan  variabel  bebas  saat  pandemi  Covid-19.  Sementara itu,  untuk  analisis  inferensia  digunakan  analisis  regresi  logistik  biner.  Hal  ini  dilakukan  karena variabel terikat penelitian ini berskala nominal dengan 2 kategori. Selain itu, penggunaan regresi logistik  biner  bertujuan  untuk  menentukan  variabel-variabel  bebas  yang  signifikan  dan pengaruhnya terhadap variabel terikat.
Sebelum  melakukan  uji  simultan  dan  uji  kesesuaian  model  pada  regresi  logistik,  uji multikolinieritas dilakukan terlebih dahulu pada variabel bebas penelitian untuk memastikan tidak adanya linearitas antar variabel bebas. Penelitian ini menggunakan matriks korelasi pearson untuk melakukan  uji  multikolinieritas.  Variabel  terikat  pada  penelitian  ini  adalah  perubahan  rata-rata pendapatan dibandingkan Februari 2020 (kondisi sebelum pandemi Covid-19). Pendapatan pada penelitian  ini  mengacu  pada  pendapatan  yang  diperoleh  dari  hasil  bekerja/berusaha  ( labor income). Karena keterbatasan data, variabel terikat penelitian ini diperoleh berdasarkan pertanyaan langsung kepada responden bukan berdasarkan penghitungan melalui selisih rata-rata pendapatan pada  Februari  2020  dengan  Agustus  2021.  Kondisi  serupa  juga  dilakukan  pada  variabel  bebas perubahan  rata-rata jam  kerja. Variabel  bebas pada penelitian ini meliputi,  penggunaan internet untuk  pekerjaan,  perubahan  jam  kerja  dibandingkan  Februari  2020,  status  pekerjaan,  lapangan usaha,  tingkat  pendidikan,  jenis  kelamin,  dan  variabel  interaksi  pekerja  perempuan  dengan pemanfaatan  internet  untuk  pekerjaan.  Seluruh  variabel  bebas  dalam  penelitian  ini  berskala nominal.
Model regresi logistik biner yang terbentuk pada penelitian ini sebagai berikut:
p 𝑔 ( 𝑥 ) = 𝑙𝑛 ( 1 − p ) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑖𝑛𝑒𝑡 + 𝛽 2 𝑗𝑎𝑚 _ 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 + 𝛽 3 𝑖𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙
+ 𝛽 4 𝑙𝑎𝑝𝑢𝑠 _ 𝑖𝑛𝑑 + 𝛽 5 𝑙𝑎𝑝𝑢𝑠 _ 𝑗𝑎𝑠𝑎 + 𝛽 6 𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘 _ 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ + 𝛽 7 𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘 _ 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 + 𝛽 8 𝑗𝑘 + 𝛽 9 𝑗𝑘 ∗ 𝑖𝑛𝑒𝑡 (1)
Tabel 1. Variabel penelitian No. Variabel Notasi Kategori Sumber data 1 Perubahan rata-rata pendapatan dibandingkan  Februari  2020 (sebelum pandemi Covid-19) Lab_ income 0. Tetap/bertambah * 1. Berkurang SAK21.AK  rincian 14.b. 2 Penggunaan internet untuk pekerjaan inet 0. Tidak menggunakan * 1. Menggunakan SAK21.AK  rincian 17.b. 3 Perubahan jam kerja dibandingkan  Februari  2020 (sebelum pandemi Covid-19) jam_ kerja 0. Tidak pernah* 1. Pernah SAK21.AK  rincian 16.b.1; 16.c; dan 16.d. 4 Status pekerjaan informal  0. Formal 1. Informal SAK21.AK  rincian 12.a. 5 Lapangan usaha lapus 0. Pertanian* 1. Industri 2. Jasa
SAK21.AK  rincian 13.a. 6 Tingkat pendidikan didik 0. Dasar (≤ SD sederajat) * 1. Menengah (SMP/SMA sederajat) 2. Tinggi (DI/DII/DIII/S1/S2/S3 sederajat) SAK21.AK  rincian 6.a. 7 Jenis kelamin jk 0. Laki-laki* 1. Perempuan SAK21.AK halaman 2 kolom (4) 8 Pekerja  perempuan  dengan memanfaatkan  internet  untuk pekerjaan Jk*inet 0. Tidak* 1. Iya SAK21.AK  halaman 2  kolom  (4)  dan rincian 14.b.
*Kategori referensi

## 4. Hasil dan Pembahasan
Gambar  3  menunjukkan  semakin  besar  pendapatan  seseorang,  maka  semakin  rendah persentase  untuk  mengalami  pengurangan  pendapatan  di  masa  pandemi  Covid-19.  Sebaliknya, pekerja/pengusaha dengan pendapatan yang rendah cenderung semakin beresiko untuk mengalami pengurangan pendapatan di masa pandemi Covid-19. Di tahun 2021, sebanyak 19,33 % pekerja dengan  pendapatan  di  atas  Rp3.000.000  mengaku  mengalami  pengurangan  pendapatan  di bandingkan  sebelum  pandemi  Covid-19.  Sementara  itu,  terdapat  41,41  %  pekerja  dengan pendapatan  di  bawah  Rp750.000  mengaku  mengalami  penurunan  pendapatan  di  bandingkan sebelum  pandemi  Covid-19  dan  persentase  ini  menurun  seiring  meningkatnya  kategori pendapatan. Kondisi ini berpotensi untuk memperdalam kesenjangan pendapatan antara penduduk kaya dan penduduk miskin di Provinsi Aceh. Temuan ini selaras dengan temuan ILO (2020) di beberapa  negara  G20  dan  Kementrian  Koordinator  Bidang  Perekonomian  (2020)  yang menemukan  bahwa  pekerja  “kelas  bawah”  baik  dalam  hal  jabatan  maupun  tingkat  pendapatan cenderung  terpengaruh  lebih  parah  dalam  hal  pengurangan  pendapatan  dibandingkan  pekerja dengan pendapatan lebih baik akibat pandemi Covid-19. Kondisi pekerja berpendapatan rendah
≥3.000.000 19.33 80.67 2.250.000 - 2.999.999 28.57 71.43 1.500.000 - 2.249.999 35.51 64.49 750.000 - 1.499.999 41.31 58.69 <750.000 41.41 58.59 0.00 20.00 Berkurang 40.00 60.00 80.00 100.00
Tetap/bertambah
yang rentan dan minim akan perlindungan ketenagakerjaan membuat kelompok pekerja tersebut menjadi sangat rentan ketika terjadi krisis.
Gambar 3. Persentase perubahan rata-rata pendapatan dibandingkan

## Februari 2020 berdasarkan kelompok pendapatan
Sumber: Sakernas Agustus 2021, diolah
Tabel 2 menunjukkan bahwa secara deskriptif, terdapat 34,06 % pekerja yang merasakan rata- rata pendapatannya berkurang dibandingkan sebelum pandemi Covid-19. Pekerja dengan kriteria menggunakan  internet  untuk  pekerjaan,  jam  kerja  tetap/bertambah,  bekerja  di  sektor  formal, bekerja  di  sektor  jasa,  perempuan,  berpendidikan  tinggi,  dan  perempuan  yang  menggunakan internet untuk bekerja memiliki persentase yang lebih tinggi untuk mengalami bertambah/tetapnya rata-rata  pendapatan  daripada  berkurangnya  rata-rata  pendapatan.  Sementara  itu,  kondisi sebaliknya terjadi pada karakteristik lainnya.
Tabel 2. Perubahan rata-rata pendapatan pekerja di Aceh Agustus 2021 dibandingkan dengan

## Februari 2020 menurut variabel bebas penelitian
Variabel Bebas Perubahan rata-rata pendapatan dibandingkan sebelum pandemi Covid-19 (%) Tetap/bertambah Berkurang Total Total 65,94 34,06 100 Penggunaan internet untuk pekerjaan Tidak menggunakan 64,28 79,63 69,51 Menggunakan 35,72 20,37 30,49 Perubahan jam kerja Berkurang 11,29 31,85 18,30 Tetap/bertambah 88,71 68,15 81,70 Status pekerjaan Formal 51,21 27,23 43,04 Informal 48,79 72,77 56,96 Lapangan usaha Pertanian 33,93 39,61 35,87 Industri 13,13 17,22 14,52
Jasa 52,93 43,17 49,61 Jenis kelamin Laki-laki 64,58 70,54 66,61 Perempuan 35,42 29,46 33,39 Tingkat pendidikan Dasar 27,57 34,29 29,86 Menengah 47,55 55,41 50,23 Tinggi 24,88 10,30 19,91 Pekerja perempuan menggunakan internet untuk pekerjaan Tidak 84,71 93,61 87,74 Ya 15,29 6,39 12,26
Sumber: Sakernas Agustus 2021, diolah
Untuk  deskripsi  masing-masing  variabel  bebas  diperoleh  hasil  sebagai  berikut:  (1)  Pekerja yang menggunakan internet masih tergolong sedikit yaitu hanya 30,49 %. (2) Terdapat 18, 30 % pekerja yang merasa jam kerjanya berkurang di masa pandemi Covid-19. (3) Lebih dari setengah (56,96  %)  pekerja  merupakan  pekerja  informal,  di  mana  72,77  %  pekerja  yang  merasakan pendapatannya berkurang merupakan pekerja informal. (4) Pekerja yang merasakan berkurangnya pendapatan di sektor jasa (43,17 %) lebih kecil dibandingkan dengan yang tetap/bertambah (52,93 %), hal sebaliknya terjadi pada sektor pertanian dan Industri. (5)  Persentase pekerja laki-laki lebih tinggi  dibandingkan  dengan  perempuan  (66,61  %),  tetapi  persentase  yang  merasakan berkurangnya  rata-rata  pendapatan  (70,54  %)  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  yang tetap/bertambah (64,58 %). (6) pekerja dengan pendidikan tinggi tergolong paling rendah, yaitu hanya 19,91 %, tetapi yang merasakan pengurangan rata-rata pendapatan jauh lebih kecil (10,30 %)  dibandingkan  dengan  yang  merasakan  tetap/bertambah  (24,88  %).  (7)  Dari  seluruh  sampel, hanya 12,26 % yang merupakan perempuan yang memanfaatkan internet dalam pekerjaannya dan persentase  yang  merasakan  pendapatan  berkurang  (6,39  %)  jauh  lebih  kecil  dengan  yang merasakan rata-rata pendapatan bertambah (15,29 %).
Berdasarkan uji nonmultikolinearitas, tidak satu pun nilai korelasi antar variabel bebas yang bernilai di atas 0,80 merujuk pada Gujarati dan Porter (2009) (Tabel 3). Oleh karena itu, variabel- variabel bebas pada penelitian ini terbukti tidak memiliki masalah multikolinieritas yang serius, sehingga dapat dilanjutkan pada tahap selanjutnya. Untuk uji kesesuaian model ( goodness of fit ) terbukti model yang terbentuk sudah fit/cukup untuk menjelaskan data empiris, terlihat dari nilai p-value >0,05 atau terima H 0 pada uji Hosmer-Lemeshow (Tabel 4). Selanjutnya untuk pengujian secara  keseluruhan  ( overall  test )  terbukti  minimal  terdapat  satu  variabel  bebas  yang  signifikan berpengaruh  terhadap  perubahan  rata-rata  pendapatan  saat  pandemi  Covid-19.  Kondisi  tersebut dijelaskan dengan nilai p-value <0,05 atau keputusan untuk tolak H 0 pada uji Wald (Tabel 4).
Tabel 3. Hasil uji nonmultikolinearitas
inet jam_ kerja informal lapus_ ind lapus_ jasa didik_ tengah didik_ tinggi jk jk*inet Inet 1,000 jam_kerja 0,014 1,000 informal -0,486 0,039 1,000 lapus_ind -0,085 0,019 0,009 1,000 lapus_jasa 0,455 0,002 -0,391 -0,409 1,000 didik_ tengah -0,068 -0,011 0,063 0,103 -0,027 1,000 didik_tinggi 0,516 0,017 -0,444 -0,125 0,397 -0,501 1,000 jk 0,096 0,016 -0,064 -0,054 0,238 -0,192 0,250 1,000 jk*inet 0,564 0,037 -0,323 -0,101 0,334 -0,193 0,502 0,528 1,000

## Sumber: Sakernas Agustus 2021, diolah
Melalui  uji  parsial  dengan  uji  Wald,  dapat  diketahui  bahwa  variabel  penggunaan  internet untuk pekerjaan, perubahan jam kerja, status pekerjaan, lapangan usaha,  pendidikan tinggi, dan jenis kelamin terbukti signifikan mempengaruhi perubahan rata-rata pendapatan di masa pandemi Covid-19  dengan  α  =0,05.  Sementara  itu,  variabel  pendidikan  menengah  dan  variabel  interaksi jenis kelamin dan penggunaan internet untuk pekerjaan berpengaruh signifikan dengan α =0,10. Hasil pengujian parsial secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil analisis regresi logistik biner
Variabel Bebas Robust 𝖰 ̂ Odds Ratio S. E P>|z| inet -0,268 0,765 0,047 0,000* jam_kerja 1,383 3,986 0,188 0,000* informal 0,858 2,358 0,115 0,000* lapus_ind 0,368 1,445 0,086 0,000* lapus_jasa 0,283 1,327 0,066 0,000* didik_tengah 0,081 1,084 0,048 0,071 didik_tinggi -0,483 0,617 0,048 0,000* jk -0,158 0,854 0,042 0,001* Jk*inet -0,175 0,840 0,080 0,067 Constanta -1,476 0,229 0,014 0,000* Jumlah observasi 14.342 Wald chi2 1.554,150 Prob > chi2 0,000 Pseudo R 2 0.102 Goodness of fit test Hosmer-Lemeshow chi2 7,770 Prob > chi2 0,101
Ket.: *) signifikan pada α =5% Sumber: Sakernas Agustus 2021, diolah
Berdasarkan output Stata pada tabel 4, persamaan regresi logistik biner yang terbentuk sebagai berikut:
p 𝑙𝑛 ( 1 − p ) = − 1,476 − 0,268 𝑖𝑛𝑒𝑡 + 1,383 𝑗𝑎𝑚 _ 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 + 0,858 𝑖𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙
+ 0,368 𝑙𝑎𝑝𝑢𝑠 _ 𝑖𝑛𝑑 + 0,283 𝑙𝑎𝑝𝑢𝑠 _ 𝑗𝑎𝑠𝑎 + 0,081 𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘 _ 𝑡𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ − 0,483 𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘 _ 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 − 0,158 𝑗𝑘 − 0,175 𝑗𝑘 ∗ 𝑖𝑛𝑒𝑡 (2)
Pekerja  yang  tidak  menggunakan  internet  untuk  melakukan  pekerjaannya  memiliki kecenderungan  untuk  mengalami  penurunan  rata-rata  pendapatan  di  masa  pandemi  Covid-19 (1/0,765)  atau  1,307  kali  lebih  besar  dibandingkan  dengan  pekerja  yang  menggunakan  internet untuk membantu pekerjaannya. Temuan ini sesuai dengan temuan Kimuli dkk. (2021) dan Mustofa (2022)  yang  menemukan  bahwa  salah  satu  solusi  untuk  menghadapi  pengurangan  pendapatan akibat pandemi Covid-19 terutama pada usaha mikro kecil adalah dengan digitalisasi salah satunya pemanfaatan  internet,  bahkan  hal  tersebut  dapat  memunculkan  berbagai  kesempatan  dalam memajukan  usaha/pekerjaan  yang  selama  ini  tidak  ada.  Dengan  penggunaan  internet  beberapa batasan  dan  kesulitan  dalam  suatu  pekerjaan  dapat  diatasi.  Seperti  batasan  jarak,  transportasi, waktu,  dan  sebagainya,  misalnya  fasilitas e-commerce dalam  sektor  perdagangan  (International Finance Corporation, 2021).
Pekerja  yang  merasakan  jam  kerjanya  berkurang  di  masa  pandemi  Covid-19  memiliki kecenderungan  untuk  mengalami  penurunan  rata-rata  pendapatan  di  masa  pandemi  Covid-19 3,986 kali lebih besar dibandingkan dengan pekerja yang merasa jam kerjanya tetap/bertambah. Berdasarkan  teori  penawaran  tenaga  kerja,  jam  kerja  berbanding  lurus  dengan  mengorbankan waktu luang yang dimiliki untuk bekerja (Ehrenberg & Smith, 2012; Borjas, 2013). Temuan ini selaras dengan temuan Mustofa (2022). Namun, temuan ini bertolak belakang dengan temuan Del Rey, dkk. (2022) yang menemukan tidak ada hubungan signifikan antara jam kerja dan pendapatan pekerja.
Pekerja informal memiliki kecenderungan untuk mengalami penurunan rata-rata pendapatan di masa pandemi Covid-19 2,358 kali lebih besar dibandingkan pekerja formal. Pekerja informal merupakan  salah  satu  kelompok  yang  dianggap  rentan  terhadap  pandemi  Covid-19  (TNP2K, 2020). Tidak adanya perlindungan sosial, fasilitas cuit/izin tidak memotong gaji, dan pendapatan tidak  stabil  yang  cenderung  rendah  membuat  pekerja  informal  memiliki  kecenderungan  untuk berkurangnya pendapatan bahkan lebih dari 2 kali. Selain itu, pada raw data Sakernas Agustus 2021, jika dilihat berdasarkan jenis pekerjaan sebagian besar pekerja informal merupakan pekerja terampil (42,99 %), tenaga usaha jasa dan tenaga penjualan (21,93 %), dan pekerja kasar (17,60
%). Kondisi ini menyiratkan sebagian besar pekerja informal bekerja pada pekerjaan yang tidak membutuhkan tingkat keahlian yang tinggi, hanya sebatas kemampuan setara lulusan SMP atau SMA, bahkan untuk pekerja kasar tidak terdapat  persyaratan keahlian (BPS, 2014) yang sangat berpotensi  untuk  menempatkan  para  pekerja  informal  pada  hirarki  paling  bawah  pada  struktur jabatan menurut KBJI 2014.
Pekerja pada sektor industri memiliki kecenderungan untuk mengalami penurunan rata-rata pendapatan  di  masa  pandemi  Covid-19  1,445  kali  lebih  besar  dibandingkan  pekerja  sektor pertanian.  Sementara  itu,  Pekerja  pada  sektor  jasa  memiliki  kecenderungan  untuk  mengalami penurunan rata-rata pendapatan di masa pandemi Covid-19 1,327 kali lebih besar dibandingkan pekerja sektor pertanian. Temuan ini selaras dengan temuan Ngadi dkk. (2020) dan Kementrian Koordinator Bidang Perekonomian (2020). Secara makro Badan Pusat Statistik menunjukkan upah buruh pada beberapa kategori yang termasuk sektor industri dan jasa mengalami penurunan yang sangat  signifikan.  Penurunan  upah  buruh  tertinggi  secara  berturut-turut  adalah  penyediaan akomodasi  dan  makan  minum  (-17,28  %),  real  estate  (-15,70  %),  serta  transportasi  dan pergudangan (-12,13 %) yang merupakan sektor jasa, selanjutnya industri pengolahan (-7,13%) (BPS, 2020).
Pekerja dengan pendidikan menengah memiliki kecenderungan untuk mengalami penurunan rata-rata  pendapatan  di  masa  pandemi  Covid-19  1,084  kali  lebih  besar  dibandingkan  pekerja dengan  pendidikan  rendah.  Namun,  temuan  ini  tidak  berpengaruh  signifikan  ( p-value >0,05). Selanjutnya,  Pekerja  dengan  pendidikan  rendah  memiliki  kecenderungan  untuk  mengalami penurunan rata-rata pendapatan di masa pandemi Covid-19 (1/0,617) atau 1,621 kali lebih besar dibandingkan pekerja dengan pendidikan tinggi. Kondisi ini sejalan dengan temuan Singh (2020) yang  menunjukkan  semakin  tinggi  pendidikan  seseorang  maka  pengurangan  pendapatan  saat lockdown semakin  rendah.  Dengan  pendidikan  yang  semakin  baik,  seseorang  akan  memiliki pilihan yang lebih luas untuk mendapatkan pekerjaan yang stabil dengan pendapatan yang lebih tinggi.  Hubungan  antara  tingkat  pendidikan  dan  pendapatan  seseorang  tersebut  dijelaskan  oleh teori  modal  manusia  yang  dikemukakan  Schultz  (1961),  Becker  (1964),  Borjas  (2013),  dan beberapa ahli lainnya.
Pekerja laki-laki memiliki kecenderungan untuk mengalami penurunan rata-rata pendapatan di  masa  pandemi  Covid-19  (1/0,854)  atau  1,171  lebih  besar  dibandingkan  pekerja  perempuan. Temuan ini selaras dengan hasil temuan Ngadi dkk. (2020). Sementara itu hasil temuan Alon dkk. (2020) serta Dang &  Nguyen, (2021) menunjukkan hasil yang bertolak belakang, yaitu pekerja perempuan memiliki peluang yang lebih besar dibandingkan laki-laki untuk mengalami penurunan
pendapatan  di  masa  pandemi  Covid-19.  Berbeda  lagi  dengan  temuan  Zhou,  dkk.  (2020)  yang menyatakan baik pekerja perempuan dan laki-laki mengalami penurunan tingkat pendapatan yang sama di Amerika Serikat.
Salah satu cara menghadapi dampak pandemi Covid-19 adalah dengan memanfaatkan akses teknologi  terutama e-commerce untuk  menghasilkan  keuntungan.  Cara  tersebut  tentunya  akan menghilangkan  hambatan  akan  jarak,  lebih  efektif  dan  efisien.  Temuan International  Finance Corporation (2021)  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  pedagang  di platform-platform  e- commerce didominasi  oleh  perempuan,  sehingga  ketika  terjadi  pandemi  Covid-19  perempuan lebih  bisa  bertahan  dalam  hal  penurunan  pendapatan.  Selain  itu,  selain  sektor  pertanian,  sektor perdagangan  di  Aceh  merupakan  sektor  dengan share PDRB  tertinggi,  yaitu  14,83  %  di  tahun 2021 (BPS Provinsi Aceh, 2022).
Pada  variabel  interaksi  jenis  kelamin  dan  penggunaan  internet  untuk  pekerjaan,  pekerja perempuan  yang  menggunakan  internet  untuk  pekerjaannya  memiliki  kecenderungan  untuk mengalami penurunan rata-rata pendapatan di masa pandemi Covid-19 (1/0,840) atau 1,190 kali lebih kecil dibandingkan kelompok lainnya. Namun, temuan ini terbukti tidak signifikan karena p- value > 0,05 yaitu 0,067.

## 5. Kesimpulan dan Implikasi Kebijakan

## Kesimpulan
Secara deskriptif, kelas pendapatan seseorang berbanding terbalik dengan persentase pekerja yang  mengalami  penurunan  pendapatan  saat  pandemi  Covid-19.  Kondisi  ini  berpotensi  untuk memperburuk  ketimpangan  pendapatan  di  Aceh  selama  Pandemi  Covid-19.  Pekerja  dengan kriteria  mengalami  jam  kerja  berkurang,  bekerja  di  sektor  informal,  bekerja  di  sektor  jasa,  dan bekerja di sektor industri secara signifikan memperbesar peluang untuk mengalami pengurangan pendapatan di masa pandemi Covid-19. Selanjutnya pekerja dengan kriteria menggunakan internet untuk  usaha/pekerjaan,  berpendidikan  tinggi,  dan  perempuan  secara  signifikan  memperkecil peluang  untuk  mengalami  penurunan  pendapatan  di  Aceh  pada  masa  pandemi  Covid-19. Sementara itu pendidikan menengah serta variabel interaksi antara jenis kelamin dan penggunaan internet untuk pekerjaan terbukti tidak signifikan memengaruhi perubahan pendapatan pekerja di masa  pandemi  Covid-19.  Hasil  penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  variabel-variabel  yang paling berpengaruh dalam pengurangan pendapatan di Aceh pada masa pandemi Covid-19 adalah variabel jam kerja, status pekerjaan (formal/informal), dan pemanfaatan internet untuk pekerjaan yang ditunjukkan dengan nilai Odds ratio paling tinggi.

## Implikasi Kebijakan
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat  diajukan  beberapa  implikasi  kebijakan.  Bagi  tempat kerja/perusahaan diharapkan membuat skema untuk memantau jam kerja para pekerjanya terutama secara daring demi menjaga produktivitas perusahaan yang berefek pada pendapatan para pekerja. Untuk  pemerintah  daerah  Aceh  diharapkan  dapat  mendukung  para  pekerja  informal  dalam bertahan menghadapi dampak pandemi Covid-19 dengan mengadakan program-program pelatihan untuk  pekerja  dan  usaha  informal  yang  relevan  dengan  kebutuhan  dunia  kerja  saat  ini,  seperti kemampuan  digital  marketing,  pengolahan  data,  dan  lain  sebagainya.  Selanjutnya,  penggunaan internet  dalam  usaha/pekerjaan  terbukti  dapat  mencegah  penurunan  pendapatan  saat  pandemi Covid-19, sehingga Dinas Komunikasi dan Informasi Aceh diharapkan memfasilitasi pengadaan internet  berkualitas yang merata di  seluruh wilayah Aceh, karena hal  ini  merupakan kebutuhan mendesak  untuk  meningkatkan  daya  saing  baik  dengan  provinsi  lain  maupun  lingkup  global. Penelitian  ini  memiliki  batasan  pada  pengukuran  variabel  perubahan  pendapatan  yang  hanya didapatkan  dengan  pilihan  jawaban  secara  langsung  yaitu  bertambah,  tetap,  atau  berkurang, sehingga pada penelitian berikutnya diharapkan  dapat  mengukur perubahan pendapatan dengan melihat  pendapatan  pekerja  pada  2  titik  waktu  (sebelum  dan  saat  pandemi  Covid-19)  untuk memperoleh hasil yang lebih terukur.

## Daftar Pustaka
Alfers, L., Galvani, F., Grapsa, E., Juergens, F., dan Sevilla, A. (2021). Older Informal Workers in  the  COVID-19  Crisis.  Women  in  Informal  Employment  Globalizing  and  Organizing (WIEGO). https://www.wiego.org/sites/default/files/resources/file/PolicyInsights5.pdf.
Alon, T. M., Doepke, M., Olmstead-Rumsey, J., dan Tertilt, M. (2020). The impact of COVID-19 on  gender  equality.  National  Bureau  of  Economic  Research  Working  Paper  No.,  26947. https://doi.org/10.3386/w26947.
Arifin, B.  (2021). Pertanian  Bantalan  Resesi:  Resiliensi  Sektor  selama  Pandemi  Covid-19 . Jakarta: Pustaka INDEF.
Arndt, C., Davies, R., Gabriel, S., Harris, L., Makrelov, K., Robinson, S., Levy, S., Simbanegavi W., Van Seventer, D., dan Anderson, L. (2020). Covid-19 lockdowns, income distribution, and  food  security:  An  analysis  for  South  Africa.  Global  Food  Security,  26,  100410. https://doi.org/10.1016/j.gfs.2020.100410
Badan Pusat Statistik. (2014). Klasifikasi Baku Jabatan Indonesia KBJI 2014. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2020). Keadaan Ketenagakerjaan Indonesia Agustus 2020. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2022). Statistik Indonesia 2022. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Aceh.  (2022). Produk  Domestik  Regional  Bruto  Provinsi  Aceh Menurut Lapangan Usaha 2017-2021 . Banda Aceh: Badan Pusat Statistik Provinsi Aceh Borjas. (2013). Labor Economics (6th ed.). New York: Mc-Graw-Hill/Irwin.
Cajner, T., Crane, L. D., Decker, R. A., Grigsby, J., Hamins-Puertolas, A., Hurst, E., Kurz, C., dan Yildirmaz, A. (2020). The US labor market during the beginning of the pandemic recession. National  Bureau  of  Economic  Research  Working  Paper ,  No.  27159.  https://doi.org /10.3386/w27159.
Chambers, R. (2006). What is Poverty? Concepts and Measures. Brasilia: UNDP.
Dang, H. H., Nguyen, C. V. (2021). Gender inequality during the COVID-19 pandemic: Income, expenditure, savings, and job loss. World Development , 140, 105296. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2020.105296.
Del Rey, E., Naval, J.,  & Silva, J. I. (2022). Hours and Wages: A Bargaining Approach. SSRN Electronic Journal , 1– 62. https://doi.org/10.2139/ssrn.4062718.
Ehrenberg,  R.  G.,  dan  Smith,  R  S.  (2012). Modern  Labor  Economics:  Theory  and  Public Policy (11 th ed.). Boston: Pearson.
Field, A., Uppal, S., & LaRochelle-Cote, S. (2017). The Impact of Aging on Labour Market
Participation Rates. Statistics Canada , 1-10.
https://www150.statcan.gc.ca/n1/en/pub/75 006-x/2017001/article/14826- eng.pdf?st=bhjcJ-e0.
Galasso, V. (2020). COVID: Not a great equalizer. CESifo Economic Studies, 66 (4), 376–393. https://doi.org/10.1093/cesifo/ifaa019.
Gujarati, D. N., dan Porter, D. C. (2009). Basic Econometrics (5 th ed.). New York: Mc-Graw- Hill/Irwin.
Herispon. (2020). Dampak Ekonomi Pembatasan Sosial Berskala Besar Terhadap Masyarakat Kota  Pekanbaru  di  Provinsi  Riau. Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis  Riau, 11  (2),  164-173. https://ekobis.stieriau-akbar.ac.id/index.php/Ekobis/article/view/262/271 .
ILO. (2020). COVID-19 dan world of work: Impact and policy responses. Geneva: International Labour Organization.
ILO.  (2020).  ILO  monitor:  Covid-19  and  the  world  of  work  (3  nd  ed.).  Geneva:  International Labour Organization.
ILO  &  OECD.  (2020). The  impact  of  the  COVID-19  pandemic  on  jobs  and  incomes  in  G20 economies . Saudi Arabia’s G20 Presidency 2020 .
International  Finance  Corporation.  (2021). Women  and  E-commerce  in  Southeast  Asia. Washington D. C: International Finance Corporation.
Khan, N., Ray, R. L., Zhang, S., Osabuohien, E., dan Ihtisham, M. (2022). Influence of Mobile Phone  and  Internet  Technology  on  Income  of  Rural  Farmers:  Evidence  from  Khyber Pakhtunkhwa Province, Pakistan. Technology in Society, 68, 101866.
https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.101866.
Kementrian Koordinator Bidang Perekonomian. (2021). Laporan Kajian Dampak Pandemi Covid-
19  terhadap  Ketenagakerjaan  di  Indonesia.  Jakarta:  Kementrian  Koordinator  Bidang Perekonomian.
Kimuli, S.N.L., Sendawula, K. dan Nagujja, S. (2021), Digital technologies in micro and small enterprise: evidence from Uganda's informal sector during the COVID-19 pandemic. World Journal  of  Science,  Technology and Sustainable Development ,  18 (2), 93-108.
https://doi.org/10.1108/WJSTSD-02-2021-0017
Manyika, J., Ramaswamy, S., Khanna, S., Pinkus, H. S. G., Sethupathy, G., dan Yaffe, A. (2015).
Digital  America:  A  Tale  of  the  Haves  and  Have-Mores.  Diakses  melalui https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our- insights/digital-america-a-tale-of-the-haves-and-have-mores  (pada  tanggal  8  November 2022).
Maskur,  C.  A.  (2020).  Analisis  Dampak  Covid-19  terhadap  Pendapatan  Peternak  Unggas  di
Kabupaten Probolinggo. Agriovet, 3(1). 63-73.
https://www.ejournal.kahuripan.ac.id/index.php/agriovet/issue/view/40.
Mongey, S., dan Weinberg, A. (2020). Characteristics of Workers in Low Work-From-Home and High  Personal-Proximity  Occupations.  Diakses  melalui  https://bfi.uchicago.edu/working- paper/characteristics-of-workers-in-low-workfrom-home-and-high-personal-proximity- occupations/ (pada tanggal 8 November 2022).
Mustofa. (2022). Labor Income in Diy During the Covid-19 Pandemic . International Journal of Social Service and Research , 2(7). 611-619. https://doi.org/10.46799/ijssr.v2i7.134.
Ngadi,  Meilianna, R., dan Purba, Y. A.  (2020).  Dampak Pandemi Covid-19 terhadap PHK dan Pendapatan Pekerja di Indonesia. Jurnal Kependudukan Indonesia. Edisi Spesial: Demografi dan Covid-19 di Indonesia, 43-48. https://doi.org/10.14203/jki.v0i0.576.
Peraturan  Pemerintah  No.  21  Tahun  2020.  Tentang  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  Dalam Rangka  Percepatan  Penanganan  Corona  Virus  Disease  2019  (Covid-19).  Jakarta: Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia.
Pirosca,  G.  I.,  Serban-Oprescu,  G.  L.,  Badea,  L.,  Stanef-Puica,  M.  R.,  dan  Valdebenito,  C.  R.
(2021). Digitalization and Labor Market-A Perspective within the Framework of Pandemic Crisis.  Journal  of  Theoretical  Applied  Electronic  Commerce  Research,  16,  2843–2857. https://doi.org/10.3390/jtaer16070156
Schultz, T. W. (1961). Investment in human capital. New York:  The Free Press.
Sharp, A. M., Register, C. A., dan Grimes, P. W. (2003). Economic of Social Issues. New York:
McGraw Hill.
Singh, I., Singh, J., dan Baruah, A. (2020). Income and Employment Changes Under COVID-19 Lockdown:  A  Study of Urban Punjab. Millennial Asia , 11(3),  391–412. https://doi.org/10.1177/0976399620957630Becker (1964),
TNP2K.  (2020).  Vulnerable  Groups  in  the  Covid-19  Outbreak.  Diakses  melalui http://tnp2k.go.id/articles/vulnerable-groups-in-the-covid-19-outbreak  (pada  tanggal  8 November 2022).
Watrianthos, R., Siregar, M. N. H., Ardiana D. P. Y., Gandasari, D., Purba, R. A, Fadhillah, Y., Affandy N. A., Simarmata, J., Tjiptadi, D. D., Giap, Y. C., Sulaiman, O. K., Vinolina, N. S., Purba,  D.  W.,  Sagala,  D.,  Inayah,  A.  N.,  dan  Koryati,  T.  (2020). Belajar  dari  Covid-19: Perspektif Teknologi dan Pertanian . Medan: Yayasan Kita Menulis.
Yuswohady, Rachmaniar, A., Fatahillah, F., Brillian, G., dan Hanifah, I. (2021). UKM Industry
Outlook 2021. Diakses melalui https://inventureknowledge.id/wp-
content/uploads/2021/01/UKM-INDUSTRY-OUTLOOK-2021.pdf (pada tanggal 2 Desember 2022).
Zhou, M., Hertog, E., Kolpashnikova, K., dan Kan, M. (2020). Gender inequalities: Changes in income,  time  use  and  well-being  before  and  during  the  UK  COVID-19  lockdown. https://doi.org/10.31235/osf.io/u8ytc