## KESENJANGAN PENGHASILAN ANTAR GENDER DI INDONESIA TAHUN 2013 DENGAN METODE DEKOMPOSISI BLINDER-OAXACA

## Mardiana
Staf Badan Pusat Statistik

## Abstract
This  research  aims  to  find  out  the  gender  earnings  gap  using  Blinder-Oaxaca decomposition  method.  This  method  divides    the  causes  of  the  gender  earnings  gap  into endowment factor which is explained by age, education, residence, working hours, activity status,  occupation  and  industry,  as  well  as  discrimination  factor.  Probit  work participation  did  before  estimate  earnings  by  gender  to  eliminate  bias  in  the  sample selection. Using Sakernas August 2013, it is found that the gender earnings gap  is 47,29 persentage  point.  Discrimination  factor  contribution  is  bigger  than  endowment  factor  in explaining  the  gender  earnings  gap  in  Indonesia.    The  contribution  of  discrimination factor is  41,40  percentage  point  (87,53 percent), while  endowment factor contribution is 5,9 percentage point (12,47 percent).
Keywords : Earnings  gap,  gender,    Blinder-Oaxaca  decomposition,  endowment, discrimination

## I. PENDAHULUAN
Kesenjangan  penghasilan  antar  gender  merupakan  salah  satu  topik  penting  dalam masalah  ketenagakerjaan.  Anker  (1998)  menjelaskan  bahwa  kesenjangan  penghasilan antar  gender  terjadi  di  seluruh  negara,  tidak  terkecuali  Indonesia.  Tijdens  dan  Klaveren (2012)  menemukan  bahwa  kesenjangan  penghasilan  antar  gender  di  Indonesia  sebesar 13,7 persen di mana penghasilan laki-laki lebih tinggi dibandingkan perempuan.
Rendahnya  penghasilan  perempuan  daripada  laki-laki  di  Indonesia  tidak  terlepas dari budaya patriarki  yang sering kali tidak menguntungkan bagi  perempuan. Peran laki- laki sebagai pencari nafkah dan perempuan sebagai ibu rumah tangga membuat partisipasi
perempuan  di  pasar  kerja  tidaklah  sebesar  partisipasi  laki-laki  dan  kalaupun  bekerja perempuan  sering  dibayar  lebih  murah  dibandingkan  laki-laki,  meskipun  memiliki karakteristik sosial-ekonomi ( endowment ) yang sama (Anker, 1998).
Ada  berbagai  macam  penyebab  terjadinya  kesenjangan  penghasilan  antar  gender, salah  satunya  adalah stereotipe atau  anggapan  oleh  majikan( employer )  bahwa produktivitas  perempuan  di  pasar  kerja  rendah.  S tereotipe ini  menunjukkan  adanya diskriminasi  terhadap  perempuan  di  pasar  kerja,  sehingga  penghasilan  perempuan  lebih rendah daripada laki-laki. Menurut Jacobsen (1994), diskriminasi terjadi ketika dua orang yang memiliki produktivitas dan tastes yang sama tetapi diperlakukan berbeda baik dalam penghasilan ataupun akses ke pekerjaan.
Untuk mengukur seberapa besar kesenjangan penghasilan antar gender dan seberapa besar  pengaruh  diskriminasi,  Oaxaca  (1973)  dan  Blinder  (1973)  mendekomposisi penyebab  perbedaan  penghasilan  menjadi  dua  bagian.  Bagian  pertama  adalah  perbedaan dalam karakteristik yang diobservasi ( explained variable ) atau biasa yang disebut sebagai perbedaan dalam endowment seperti umur, pendidikan, pengalaman, dan jenis pekerjaan.
Bagian  kedua  adalah  perlakuan  dan  penilaian  yang  berbeda  terhadap  dua  kelompok  di pasar  kerja  atau  perbedaan  dalam  karakteristik  yang  tidak  diobservasi  ( unexplained variable ) atau biasanya disebut sebagai perbedaan karena diskriminasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  seberapa  besar  kesenjangan  penghasilan antar  gender  di  Indonesia  dengan  menggunakan  dekomposisi  Binder-Oaxaca.  Penelitian ini juga bertujuan untuk
mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  partisipasi  bekerja  dari  angkatan kerja,  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  besarnya  penghasilan  laki-laki  dan perempuan,  dan  seberapa  besar  kontribusi  faktor endowment dan  faktor  diskriminasi terhadap kesenjangan penghasilan antar gender di Indonesia.

## II. METODOLOGI

## Tinjauan Referensi
Dalam  penelitian  ini  digunakan  teori  partisipasi  bekerja  dan  teori  determinan kesenjangan  penghasilan  antar  gender.  Teori  partisipasi  bekerja  menjelaskan  bahwa individu yang berpartisipasi dalam pasar kerja dihadapkan pada pilihan untuk bekerja atau tidak  bekerja  (Becker,  1976).  Oleh  karena  itu,  sebelum  dilakukan  estimasi  fungsi penghasilan  perlu  dicari  probabilitas  bekerja  dari  angkatan  kerja  untuk  menghilangkan bias dalam pemilihan sampel.
Teori  determinan  kesenjangan  penghasilan  antar  gender  menjelaskan  penyebab terjadinya  perbedaan  penghasilan  antara  laki-laki  dan  perempuan.  Ada  beberapa  teori mengenai  determinan kesenjangan  penghasilan antar  gender. Pertama adalah teori  modal manusia,  teori  ini  menjelaskan  bahwa  investasi  perempuan  pada  modal  manusia  seperti pendidikan,  lebih  sedikit  daripada  laki-laki  (Jacobsen,  1994).  Kedua  adalah  teori perbedaan  kompensasi,  teori  ini  menjelaskan  ada  dua  tipe  pekerjaan  dalam  pasar  kerja, yaitu good jobs dan bad jobs (Jacobsen, 1994).
Ketiga  adalah  adalah  teori Feminist (Gender),  teori  ini  membagi stereotipe atau karakteristik  yang  umumnya  diatributkan  pada  perempuan  menjadi  tiga,  yaitu stereotipe positif, stereotip  e negatif,  dan stereotype lainnya  (Anker,  1998).  Keempat  adalah  adalah teori  diskriminasi,  Becker  dalam  Jacobsen  (1994)  mengajukan  tiga  model  diskriminasi yang  dikenal  dengan  “ taste  for  discrimination  theory” ,  yaitu  diskriminasi  majikan, konsumen, dan pekerja.
Studi empiris yang berkaitan dengan partisipasi bekerja diantaranya dilakukan oleh Rangkuti  (2009)  yang  menemukan  bahwa  umur  berpengaruh  kuadratik  terhadap probabilitas  bekerja.  Probabilitas  bekerja  akan  semakin  besar  jika  berjenis  kelamin  laki- laki,  berbadan  sehat,  tidak  kawin,  tinggal  di  perkotaan,  jumlah  anggota  rumah  tangga semakin banyak, dan memiliki anak yang masih sekolah. Studi lain yang berkaitan dengan kesenjangan  penghasilan  antar  gender  dilakukan  oleh  Ana  Fa’atin  (2010),  yang menemukan  besarnya  kesenjangan  penghasilan  antar  gender  di  Indonesia  tahun  2008 sebesar  41,49  persen.  Dari  41,49  persen  tersebut,  19,17  persen  disebabkan  oleh  faktor
endowmen t  (tingkat  pendidikan,  pengalaman,  lapangan  usaha  dan  lokasi  tempat  tinggal), sisanya 22,32 persen disebabkan oleh faktor diskriminasi .
Dari  uraian  mengenai  teori  dan  studi  empiris  mengenai  partisipasi  bekerja  dan kesenjangan  penghasilan  antar  gender,  maka  diperoleh  kerangka  pikir  mengenai determinan  yang  mempengaruhi  kesenjangan  penghasilan  antar  gender.  Sebelum dilakukan  penghitungan  besarnya  kesenjangan  penghasilan  antar  gender,  terlebih  dahulu dibentuk  fungsi  partisipasi  bekerja  untuk  menghilangkan  bias  dalam  pemilihan  sampel. Selanjutnya,  dibentuklah  fungsi  penghasilan  laki-laki  dan  perempuan  yang  digunakan untuk  menghitung  besarnya  kesenjangan  penghasilan  antar  gender,  serta  seberapa  besar kontribusi  faktor endowment dan  faktor  diskriminasi  yang  mempengaruhinya  dengan menggunakan metode Dekomposisi Blinder-Oaxaca.

## Metode Analisis
Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data  yang  berasal  dari  Survei  Angkatan  Kerja Nasional  (Sakernas)  bulan  Agustus  2013  dan  unit  analisis  dalam  penelitian  ini  adalah anggota  rumah  tangga  yang  berumur  15-64  tahun  yang  termasuk  dalam  kelompok angkatan  kerja,  baik  laki-laki  maupun  perempuan.  Dari  sampel  Sakernas  Agustus  2013 didapatkan 318.546 angkatan kerja umur 15-64 tahun, yang  terdiri dari 194.946 laki-laki dan  123.600  perempuan.  Dari  angkatan  kerja  umur  15-64  tahun,  diperoleh  individu bekerja  sebanyak  301.895  yang  terdiri  dari  185.163  laki-laki  dan  116.732  perempuan. Tabel  1  menjelaskan  definisi  operasional  variabel  tidak  bebas  dan  variabel  bebas  yang digunakan dalam penelitian ini.

## Tabel 1. Definisi Operasional Variabel
Nama Variabel Definisi Operasional Variabel Tidak Bebas Partisipasi Bekerja dengan penghasilan Bekerja dengan penghasilan ≥1 jam berturut-turut selama seminggu yang lalu. Dummy 1=bekerja dengan penghasilan, 0=tidak bekerja atau bekerja tetapi tidak punya penghasilan ln Penghasilan Penghasilan selama sebulan yang besumber dari upah/ gaji, bunga modal, dan laba/profit hasil usaha Kesenjangan Penghasilan  Perbedaan ln penghasilan laki-laki dan perempuan Variabel Bebas Jenis Kelamin Perbedaan jenis kelamin secara biologis. Dummy 1=perempuan,  0=laki-laki Umur Umur yang dihitung berdasarkan ulang tahun terakhir Status Kawin Dibedakan berdasarkan status perkawinan. Dummy 1=kawin, 0=tidak/pernah kawin Balita Dilihat dari keberadaan anggota rumah tangga yang berumur 5 tahun kebawah. Dummy 1=ada, 0=tidak ada Tempat Tinggal Perbedaan menurut lokasi tempat  tinggal. Dummy 1=perkotaan, 0=perdesaan. Pendidikan Jenjang pendidikan tertinggi yang ditamatkan. Dummy 1=SLTP/SMU/diploma/ universitas, 0=SD ke bawah Jam Kerja Jumlah jam kerja dari pekerjaan utama selama sebulan Jenis Pekerjaan Jenis pekerjaan di tempat bekerja. Dummy 1=kerah putih/kerah abu-abu, 0=kerah biru Lapangan Usaha Lapangan usaha tempat bekerja. Dummy 1=manufaktur/jasa, 0=pertanian Status Kegiatan Status kegiatan tempat bekerja. Dummy 1=formal, 0=informal
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  deskriptif  dan analisis inferensial. Analisis deskriptif digunakan untuk memberikan penjelasan variabel- variabel yang memberikan pengaruh terhadap kesenjangan penghasilan antar di Indonesia. Analisis  inferensial  digunakan  untuk  mendapatkan  fungsi  partisipasi  bekerja  dan  fungsi penghasilan  laki-laki  dan  perempuan,  sehingga  dapat  dicari  perbedaannya  untuk mengetahui  besarnya  kesenjangan  penghasilan  antar  gender.  Untuk  mencapai  tujuan tersebut digunakan metode probit dan metode dekomposisi Blinder-Oaxaca.
Model  probit  mengasumsikan  bahwa  terdapat  variabel  laten  yang  ditentukan  oleh variabel independen X . Bentuk umum persamaan variabel laten tersebut sebagai berikut: P i * = 𝛽 p X pi + ε pi (1)
P i * merupakan  variabel  laten  yang  menjelaskan  keputusan  partisipasi  bekerja, 𝛽 p merupakan koefisien determinan partisipasi  bekerja, ε pi merupakan error  term. P i *adalah variabel  yang  tidak  teramati  karena  data  yang  tersedia  bersifat  kategorik,  sedangkan variabel yang teramati adalah P i sehingga jika:
1 jika P i * > 0, individu memilih bekerja
0 jika P i * ≤ 0, individu memilih tidak bekerja
P i
Dari  model  partisipasi  bekerja  dengan  menggunakan  model  probit,  diperoleh variabel  hazard  pi atau invers  mills  ratio yang  merupakan  variabel  koreksi  untuk menghilangkan selectivity  bias . Selectivity  bias muncul  jika  dalam  mengestimasi  fungsi penghasilan hanya dilakukan pada mereka yang statusnya bekerja dan memiliki informasi upah,  sedangkan  bagi  mereka  yang  belum  bekerja  karena reservation  wage nya  tidak sesuai  dan  orang  yang  bekerja  tetapi  tidak  dibayar,  informasi  penghasilannya  tidak  ada. Hal  ini  mengakibatkan  sampel  yang  digunakan  terpotong,  sehingga  estimasi  parameter yang dihasilkan akan bias (Heckman, 1979). Oleh karena itu digunakan  pi , nilai  pi adalah sebagai berikut:
 pi (P i *>0) =  (−𝛽 𝑝 𝑋 𝑝𝑖 ) 1−  (−𝛽 𝑝 𝑋 𝑝𝑖 ) (2)
 dan  adalah  fungsi  probabilitas  densitas  dan  fungsi  kumulatif  berdistribusi  normal standar.
Selanjutnya  metode  yang  digunakan  untuk  mengestimasi  penghasilan  berdasarkan gender,  mengacu  pada  model  fungsi  penghasilan  Mincer  (1974).  Berikut  adalah  bentuk fungsi penghasilan Mincer:
ln Y i = β 0 + β 1 X + ε i (3)
dimana lnY i merupakan natural logaritma dari besarnya penghasilan. Dalam penelitian ini fungsi penghasilan yang diperoleh juga sudah melakukan estimasi terhadap individu yang tidak memiliki informasi penghasilan, sehingga semua individu sudah memiliki informasi penghasilan.
Langkah berikutnya adalah mengukur kesenjangan penghasilan antar gender dengan menggunakan  metode  dekomposisi  Blinder-Oaxaca,  yaitu  suatu  metode  yang  digunakan untuk  mengukur  perbedaan  laki-laki  dan  perempuan  berdasarkan  perbedaan endowment dan  diskriminasi  (Oaxaca,  1973  dan  Blinder,  1973).  Untuk  mendapatkan  fungsi penghasilan  berdasarkan  gender  maka  dibentuklah  fungsi  penghasilan  laki-laki  dan perempuan dari persamaan (3), sehingga terbentuk persamaan berikut:
lnY im = 𝛽 0m + 𝛽 m X im +ε i (4)
lnY if = 𝛽 0f + 𝛽 f X if + ε i (5)
Dengan menggunakan Ordinary Least Squares ( OLS) persamaan (4) dan (5) menghasilkan estimasi sebagai berikut:
ln 𝑌̅ im = 𝛽̂ m 𝑋̅ im (6)
ln 𝑌̅ if = 𝛽̂ f 𝑋̅ if (7)
Persamaan (6) dikurangi persamaan (7) akan menghasilkan persamaan (8) sebagai berikut :
 𝑌̅ wi = ln 𝑌̅ im -ln 𝑌̅ if = 𝛽̂ m 𝑋̅ im - 𝛽̂ f 𝑋̅ if (8)
Dengan menambahkan ( 𝛽̂ m 𝑋̅ if - 𝛽̂ m 𝑋̅ if ) ke dalam persamaan (8) maka:
 𝑌̅ wi = 𝛽̂ m 𝑋̅ im - 𝛽̂ f 𝑋̅ if + 𝛽̂ m 𝑋̅ if - 𝛽̂ m 𝑋̅ if = 𝛽̂ m ( 𝑋̅ im - 𝑋̅ if ) + 𝑋̅ if ( 𝛽̂ m - 𝛽̂ f ) (9)
 𝑌̅ wi = E + D
di  mana  𝑌̅ wi adalah besarnya kesenjangan penghasilan antar  gender. E = 𝛽̂ m ( 𝑋̅ im - 𝑋̅ if ), adalah kesenjangan penghasilan karena perbedaan endowment . D = 𝑋̅ if ( 𝛽̂ m - 𝛽̂ f ), adalah kesenjangan penghasilan karena diskriminasi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Angkatan Kerja Umur 15-64 Tahun
Tabel  2  memberikan informasi mengenai  gambaran umum angkatan kerja menurut jenis  kelamin  dan  karakteristik  sosial  demografi.  Dari  data  Sakernas  2013  didapatkan 318.546 individu umur 15-64 tahun yang termasuk kelompok angkatan kerja, yang terdiri dari 61,2 persen laki-laki dan 38,8 persen perempuan. Kelompok angkatan kerja ini rata- rata  berumur  38  tahun,  baik  laki-laki  maupun  perempuan.  Berdasarkan  pendidikannya, sebagian  besar  angkatan  kerja  baik  laki-laki  maupun  perempuan  berpendidikan  rendah, yang  ditunjukkan  oleh  besarnya  persentase  angkatan  kerja  yang  berpendidikan  SD  ke bawah. Secara umum dapat dikatakan, sebagian besar individu kelompok angkatan kerja, baik  laki-laki  maupun  perempuan  berstatus  kawin,  tidak  mempunyai  balita  di  dalam rumah tangganya, dan tinggal di perdesaan.

## Tabel 2 Deskripsi Angkatan Kerja Umur 15-64 Tahun Menurut Jenis Kelamin dan Karakteristik Sosial Demografi Tahun 2013
Karakteristik L P Total (1) (2) (3) (4) Umur (rata-rata dalam tahun) 38,36 38,26 38,32 (12,40) (12,08) (12,28) Pendidikan Terakhir yang Ditamatkan (%) ≤SD 44,25 49,66 46,35 SLTP 19,27 15,99 17,99 SMU 18,95 15,13 17,47 SMK 9,03 6,58 8,08 Diploma 2,07 4,06 2,84 Universitas 6,43 8,58 7,27 Total 100,00 100,00 100,00 Status Kawin (%) Kawin 74,59 72,37 73,73 Tidak/pernah kawin 25,41 27,63 26,27 Total 100,00 100,00 100,00 Balita (%) Ada 26,32 23,56 25,25 Tidak Ada 73,68 76,44 74,75 Total 100,00 100,00 100,00 Tempat Tinggal (%) Perkotaan 44,53 43,53 44,14 Perdesaan 55,47 56,47 55,86 Total 100,00 100,00 100,00 Observasi (N) 194.946 123.600 318.546
Sumber: Hasil olah Sakernas Agustus 2013
Gambaran Umum Individu Bekerja Umur 15-64 Tahun
Tabel 3 Deskripsi Individu Bekerja Umur 15-64 Tahun Menurut Jenis Kelamin dan Karakteristik Sosial Demografi Tahun 2013
Karakteristik L P Total (1) (2) (3) (4) Umur (rata-rata dalam tahun) 38,99 38,96 38,98 (12,17) (11,82) (12,03) Pendidikan Terakhir yang Ditamatkan (%) ≤SD 45,19 51,25 47,53 SLTP 19,19 15,82 17,89 SMU 18,46 14,14 16,79 SMK 8,63 6,18 7,68 Diploma 2,07 4,02 2,82 Universitas 6,47 8,59 7,29 Total 100,00 100,00 100,00 Status Kawin (%) Kawin 77,31 74,83 76,35 Tidak/pernah kawin 22,69 25,17 23,65 Total 100,00 100,00 100,00 Balita (%) Ada 27,38 24,40 26,23 Tidak Ada 72,62 75,60 73,77 Total 100,00 100,00 100,00 Tempat Tinggal (%) Perkotaan 43,89 42,85 43,49 Perdesaan 56,11 57,15 56,51 Total 100,00 100,00 100,00 Jam Kerja (rata-rata jam kerja sebulan) 159,23 140,34 151,92 (79,70) (82,01) (81,13) Jenis Pekerjaan (%) Kerah putih 11,88 16,72 13,75 Kerah abu-abu 15,96 29,24 21,10 Kerah biru 72,16 54,04 65,15 Total 100,00 100,00 100,00 Lapangan Usaha (%) Pertanian 41,78 39,40 40,86 Manufaktur 20,15 10,99 16,60 Jasa 38,07 49,61 42,54 Total 100,00 100,00 100,00 Status Kegiatan (%) Formal 40,97 32,25 37,60 Informal 59,03 67,75 62,40 Total 100,00 100,00 100,00 Observasi (N) 185.163 116.732 301.895
Sumber: Hasil olah Sakernas Agustus 2013
Gambaran umum individu bekerja dapat dilihat pada Tabel 3. Dari tabel  diperoleh informasi  bahwa  pada  tahun  2013  terdapat  301.895  individu  bekerja  atau  sebesar  94,77 persen  dari  seluruh  angkatan  kerja.  Kelompok  individu  bekerja  ini  terdiri  dari  61,33
persen laki-laki dan 38,67 persen perempuan. Jumlah laki-laki yang bekerja lebih banyak daripada  perempuan,  kondisi  ini  seperti  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya  bahwa perbedaan peran gender telah berdampak pada pembagian kerja dalam rumah tangga.
Rata-rata  umur  individu  bekerja,  baik  laki-laki  maupun  perempuan  39  tahun  dan sebagian  besar  berpendidikan  rendah  atau  SD  ke  bawah.  Sama  seperti  angkatan  kerja keseluruhan,  sebagian  besar  individu  bekerja  baik  laki-laki  maupun  perempuan  berstatus kawin,  tidak  mempunyai  balita  di  dalam  rumah  tangganya,  dan  tinggal  di  perdesaan. Dilihat dari karakteristik pekerjaannya, rata-rata jam kerja individu bekerja sebulan adalah 152 jam, jam kerja laki-laki lebih panjang daripada jam kerja perempuan. Ini dikarenakan, perempuan membagi waktunya untuk bekerja di rumah, bekerja di pasar kerja, dan leisure . Sebaliknya,  laki-laki  hanya  membagi  waktunya  untuk  bekerja  di  pasar  kerja  dan leisure (Gronau, 1977).
Berdasarkan status kegiatan dan jenis pekerjaannya, sebagian besar individu bekerja baik laki-laki maupun perempuan bekerja di sektor informal dan jenis pekerjaannya kerah biru, yaitu tenaga usaha pertanian, tenaga produksi operator alat angkutan, pekerja kasar, dan  lainnya.  Sebagian  besar  individu  bekerja,  banyak  bekerja  di  lapangan  usaha  jasa, tetapi  jika  dilihat  menurut  jenis  kelaminnya  sebagian  besar  laki-laki  bekerja  di  lapangan usaha pertanian, sedangkan perempuan di lapangan usaha jasa.

## Model Partisipasi Bekerja dengan Penghasilan Angkatan Kerja
Dari  hasil  pengujian  signifikansi  model  probit  partisipasi  bekerja  dengan penghasilan  dari  angkatan  kerja  diperoleh  nilai -2  log  likelihood dari  uji  G  sebesar 44346,22  dan prob>chi 2 sebesar  0,000.  Ini  artinya,  model  ini  signifikan  pada  tingkat kepercayaan  95  persen.  Secara  terpisah  setiap  variabel  bebas  dan  variabel  interaksi  yang digunakan  dalam  model  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  terikat  pada  tingkat kepercayaan 95 persen yang ditunjukkan oleh nilai p>|z| yang bernilai 0,000. Model probit partisipasi bekerja dengan penghasilan dapat ditulis dalam persamaan berikut:
P i *  =  -1,6336  +  0,0835 umur -  0,0011 umur 2 +  0,1026 sltp +  0,2194 smu +  0,377 smk + 0,9015 dip +  0,9193 univ -  0,0316 perempu an  +  0,0382 kawin +  0,5275 kota + 0,081 balita - 0,1165 perbal - 0,4049 perkwn
(10)
Untuk melihat pengaruh perubahan dari satu variabel bebas terhadap variabel terikat maka  diperlukan  estimasi  efek  marjinal.  Efek  marjinal  dari  tiap  variabel  bebas  dalam model  partisipasi  bekerja  dengan  penghasilan  disajikan  pada  Tabel  4.  Dari  Tabel  4 diketahui  bahwa  umur  berhubungan  kuadratik  terhadap  probabilitas  bekerja  dengan penghasilan dengan puncaknya pada umur 39 tahun, setelah umur 39 tahun penambahan umur justru akan memperkecil probabilitas seseorang untuk  bekerja dengan penghasilan. Hal ini ditunjukkan oleh variabel umur 2 yang bernilai negatif.
Tabel 4 Efek Marjinal Setiap Variabel Pada Fungsi Probabilitas Bekerja dengan
Penghasilan Tahun 2013 Variabel dy/dx Std. Error z P > |z| (1) (2) (3) (4) (5) Umur 0,0328 0,0005 61,88 0,000 Umur 2 -0,0004 0,0000 -63,50 0,001 Tingkat Pendidikan SD ke bawah (acuan) SLTP 0,0400 0,0025 15,63 0,000 SMU 0,0846 0,0026 32,11 0,000 SMK 0,1413 0,0033 40,24 0,000 Diploma 0,2931 0,0038 55,29 0,000 Universitas 0,3040 0,0027 82,91 0,000 Jenis Kelamin Laki-laki (acuan) Perempuan -0,0124 0,0037 -3,37 0,000 Status Kawin Tidak/pernah kawin (acuan) Kawin 0,0150 0,0034 4,49 0,000 Tempat Tinggal Perdesaan (acuan) Perkotaan 0,2035 0,0019 106,27 0,000 Balita 0,0317 0,0029 11,06 0,000 Perempuan*Balita -0,0461 0,0046 -9,99 0,000 Perempuan*Kawin -0,1598 0,0045 -35,29 0,000
Sumber: Hasil olah Sakernas Agustus 2013
Pendidikan  berpengaruh  positif  terhadap  probabilitas  bekerja  dengan  penghasilan. Hasil  ini  sesuai  dengan  temuan  Setiawan  (2010)  bahwa  lamanya  pendidikan  akan meningkatkan  probabilitas  bekerja.  Gender  juga  mempengaruhi  probabilitas  seseorang untuk  bekerja  dengan  penghasilan,  probabilitas  perempuan  untuk  bekerja  dengan penghasilan  lebih  rendah  1,24  persen  daripada  laki-laki.  Probabilitas  bekerja  dengan penghasilan perempuan akan semakin kecil lagi jika berstatus kawin dan memiliki balita.
Probabilitas bekerja dengan penghasilan bagi perempuan yang berstatus kawin lebih kecil 15,98  persen  dibandingkan  dengan  laki-laki  tidak/pernah  kawin.  Probabilitas  perempuan yang  memiliki  balita  untuk  bekerja  dengan  penghasilan  lebih  kecil  4,61  persen dibandingkan dengan laki-laki tidak memliki balita. Hal ini dikarenakan budaya patriarki yang  berkembang  di  dalam  masyarakat,  di  mana  laki-laki  sebagai  pencari  nafkah  dan perempuan mengurus rumah tangga dan anak (Anker, 1998).
Probabilitas bekerja dengan penghasilan individu yang kawin lebih besar 1,5 persen daripada  individu  yang  tidak/pernah  kawin.  Individu  yang  berstatus  kawin  memiliki tanggung jawab yang besar untuk mencukupi kebutuhan ekonomi keluarga, sehingga akan meningkatkan  probabilitas  bekerja  dengan  penghasilan  (Co  dkk.,  2002).  Lain  halnya dengan  perempuan,  status  kawin  justru  akan  menurunkan  probabilitas  bekerja  dengan penghasilan  karena  tanggung  jawabnya  mengurus  rumah  tangga.  Pada  saat  variabel  lain bernilai konstan, probabilitas bekerja dengan penghasilan bagi perempuan yang berstatus kawin  lebih  kecil  15,98  persen  dibandingkan  dengan  kategori  acuannya  laki-laki tidak/pernah  kawin.  Gambar  1  menunjukkan  probabilitas  bekerja  menurut  jenis  kelamin dan status kawin.

## Sumber: Hasil olah Sakernas Agustus 2013

## Gambar 1 Pola Probabilitas Partisipasi Bekerja dari Angkatan Kerja Umur 15-64 Tahun Menurut Jenis Kelamin dan Status Kawin Tahun 2013
Sama  seperti  status  kawin,  keberadaan  balita  dalam  rumah  tangga  juga meningkatkan  probabilitas  bekerja  dengan  penghasilan  lebih  besar  3,17  persen  daripada individu  yang  tidak  memiliki  balita  dalam  rumah  tangga.  Probabilitas  perempuan  yang memiliki  balita  untuk  bekerja  dengan  penghasilan  lebih  kecil  4,61  persen  dibandingkan
dengan  kelompok  laki-laki  tidak  memliki  balita. Dilihat  dari  tempat  tinggalnya,  individu yang tinggal di perkotaan memiliki probabilitas bekerja dengan penghasilan 20,35 persen lebih  besar  daripada  individu  yang  tinggal  di  perdesaan.  Hal  ini  dikarenakan,  perkotaan merupakan pusat kegiatan perekonomian, sehingga kemungkinan mendapatkan pekerjaan dan penghasilan lebih besar.

## Model Penghasilan Berdasarkan Gender
Dari  model  penghasilan  laki-laki  dan  perempuan  yang  terbentuk,  semua  variabel bebas  secara  bersama-sama  signifikan  mempengaruhi  variabel  terikat  pada  tingkat kepercayaan  95  persen  dengan  nilai F masing-masing  sebesar  6956,27  dan  5699,63. Secara  terpisah  setiap  variabel  bebas  di  dalam  model  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  variabel  terikat  pada  tingkat  kepercayaan  95  persen.  Koefisien  determinasi R 2 pada  model  penghasilan  laki-laki  dan  perempuan  adalah  sebesar  36,04  persen  dan  42,28 persen.  Berikut  adalah  model  penghasilan  laki-laki  dan  perempuan  yang  terbentuk  dari Tabel 5.
Model penghasilan laki-laki:
Ln(hasil m )  =  12,2457  +  0,0497 umur m -  0,0005 umur2 m +  0,1880 sltp m +  0,3715 smu m + 0,3875 smk m +  0,6529 dip m +  0,8543 univ m +  0,0688 kota m +  0,1521 formal m + 0,1115 Kputih m +
0,0615 Kabu m +0,1893 Smanuf m +0,0479 Sjasa m +0,0016 jamker m - 0,0728 lambda1 m (11)
Model penghasilan perempuan:
Ln(hasil f )  =  11,5306+  0,0493 umur f -  0,0005 umur2 f +  0,2629 sltp f +  0,4729 smu f + 0,5757 smk f +  0,9117 dip f +  1,1232 univ f +  0,1998 kota f +  0,1258 formal f + 0,1841 Kputih f +  0,0975 Kabu f +    0,0831 Smanuf f -  0,0469 Sjasa f + 0,0019 jamker f +0,1144 lambda1 f (12)

## Tabel 5 Model Penghasilan Berdasarkan Gender Tahun 2013
Variabel Laki-laki Perempuan Koefisien P>| t | Koefisien P>| t | Umur 0,0497 0,000 0,0493 0,000 Umur 2 -0,0005 0,000 -0,0005 0,000 Tingkat Pendidikan SD ke bawah (acuan) SLTP 0,1880 0,000 0,2629 0,000 SMU 0,3715 0,000 0,4729 0,000 SMK 0,3875 0,000 0,5757 0,000 Diploma 0,6529 0,000 0,9117 0,000 Universitas 0,8543 0,000 1,1232 0,000 Tempat Tinggal Perdesaan (acuan) Perkotaan 0,0688 0,000 0,1998 0,000 Status Kegiatan Informal (acuan) Formal 0,1521 0,000 0,1258 0,000 Jenis Pekerjaan Kerah biru (acuan) Kerah putih 0,1115 0,000 0,1841 0,000 Kerah abu-abu 0,0615 0,000 0,0975 0,000 Lapangan Usaha Pertanian (acuan) Manufaktur 0,1893 0,000 0,0831 0,000 Jasa 0,0479 0,000 -0,0469 0,000 Jam kerja 0,0016 0,000 0,0019 0,000 Lambda1 -0,0728 0,066 0,1144 0,000 Konstanta 12,2457 0,000 11,5306 0,000
Sumber: Hasil olah Sakernas Agustus 2013
Model  penghasilan  berdasarkan  gender  menunjukkan  umur  berpengaruh  kuadratik terhadap penghasilan laki-laki dan perempuan dengan puncaknya pada umur 48 tahun dan 49  tahun.  Pendidikan  berpengaruh  positif  terhadap  penghasilan  laki-laki  maupun perempuan. Hal ini dikarenakan, semakin tinggi tingkat pendidikan, maka semakin tinggi produktivitasnya,  sehingga  penghasilan  yang  bisa  diperoleh  akan  semakin  tinggi (Jacobsen,  1994).  Pengaruh  pendidikan  terhadap  penghasilan  laki-laki  dan  perempuan dapat dilihat pada Gambar 2.
Sumber: Hasil olah Sakernas Agustus 2013

## Gambar 2 Pola Estimasi Penghasilan Umur 15-64 Tahun Menurut Jenis Kelamin dan Pendidikan Tahun 2013
Penghasilan laki-laki dan perempuanyang tinggal di perkotaan akan lebih besar 6,88 persen  dan  19,98  persen  dibandingkan  tinggal  di  perdesaan.  Berdasarkan  karakteristik pekerjaannya, jam kerja perempuan di pasar kerja lebih rendah daripada laki-laki, karena itu  penghasilan  perempuan  lebih  rendah  daripada  laki-laki  (Hundley,  2001).  Setiap kenaikan  satu  jam  kerja  laki-laki  dan  perempuan  akan  meningkatkan  penghasilannya sebesar 0,16 persen dan 0,19 persen. Penghasilan laki-laki dan perempuan yang bekerja di sektor formal lebih besar daripada bekerja di sektor informal, yaitu 15,21 persen dan 12,58 persen.  Pengaruh  status  kegiatan  terhadap  penghasilan  laki-laki  dan  perempuan  dapat dilihat pada Gambar 3.
Penghasilan laki-laki dan perempuan yang jenis pekerjaannya kerah putih dan kerah abu-abu lebih besar daripada  yang jenis pekerjaannya kerah biru,  yaitu 11,15 persen dan 6,15  persen  untuk  laki-laki  dan  18,41  persen,  dan  9,75  persen  untuk  perempuan. Penghasilan  laki-laki  yang  bekerja  di  lapangan  usaha  manufaktur  dan  jasa  lebih  besar
0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 3000000 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 P eng ha sila n Umur Laki-laki Universitas Diploma SMK SMU SLTP SD Kebawah 0 500000 1000000 1500000 2000000 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 P eng ha sila n Umur Perempuan Universitas Diploma SMK SMU SLTP SD Kebawah
daripada  yang  bekerja  di  lapangan  usaha  pertanian,  yaitu  18,93  persen  dan  4,8  persen. Penghasilan  perempuan  yang  bekerja  di  lapangan  usaha  manufaktur  lebih  besar  8,31 persen  daripada  yang  bekerja  di  lapangan  usaha  pertanian,  sedangkan  penghasilan perempuan  yang  bekerja  di  lapangan  usaha  jasa  lebih  kecil  4,69  persen  daripada  yang bekerja di lapangan usaha pertanian.

## Sumber: Hasil olah Sakernas Agustus 2013

## Gambar 3 Pola Estimasi Penghasilan Umur 15-64 Tahun Menurut Jenis Kelamin
dan Status Kegiatan Tahun 2013

## Kesenjangan Penghasilan Antar Gender
Besarnya  kesenjangan  penghasilan  antar  gender  dapat  diukur  dengan menggunakan  metode  Dekomposisi  Blinder-Oaxaca.  Metode  ini  tidak  hanya  dapat mengukur  besarnya  kesenjangan  penghasilan  antar  gender,  tetapi  juga  dapat mendekomposisi  penyebab  kesenjangan  penghasilan  antar  gender  menjadi  dua  bagian, yaitu  karena  karakteristik  yang  diobservasi  (faktor endowment )  dan  karena  karakteristik yang  tidak  diobservasi  (faktor  diskriminasi).  Penghitungan  dengan  metode  Dekomposisi Blinder-Oaxaca  seperti  yang  disajikan  pada  Tabel  6,  menghasilkan  kesenjangan
0 500000 1000000 1500000 2000000 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 P eng ha sila n Umur Laki-laki Formal Informal 0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 800000 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 Peng h a sil a n Umur Perempuan Formal Informal
penghasilan  antar  gender  sebesar  0,4729.  Nilai  ini  mengindikasikan  ada  perbedaan penghasilan  yang  diperoleh  laki-laki  dan  perempuan,  di  mana  rata-rata  penghasilan  laki- laki lebih besar 47,29 persentase poin daripada rata-rata penghasilan perempuan.
Dari 47,29 persentase poin kesenjangan penghasilan tersebut, hanya 5,9 persentase poin  (12,47  persen)  yang  dapat  dijelaskan  oleh  perbedaan  karakteristik  laki-laki  dan perempuan  (faktor endowment ). Nilai ini jauh lebih  kecil daripada  yang  dapat  dijelaskan oleh  karakteristik  yang  tidak  di  observasi  (faktor  diskriminasi ) yaitu  sebesar  41,40 persentase poin (87,53 persen). Dengan demikian besarnya kesenjangan penghasilan antar gender  di  Indonesia  dikarenakan  adanya  diskriminasi  di  dalam    pasar  kerja.  Menurut Ozcan  dkk  (2003),  diskriminasi  di  dalam  pasar  kerja  bisa  terjadi  karena  dua  hal,  yaitu diskriminasi  karena  budaya  patriarki,  seperti  orang  tua  yang  lebih  mementingkan pendidikan  anak  laki-laki  daripada  anak  perempuan,  karena  perempuan  dianggap  lebih bertanggung  jawab  untuk  mengurus  rumah  tangga,  sedangkan  laki-laki  mencari  nafkah ( Pro  discrimination )  dan  diskriminasi  karena  adanya stereotipe (anggapan)  negatif  dari majikan  terhadap  produktivitas  perempuan  ( Post  discrimination ).  Kedua  diskriminasi  ini menyebabkan penghasilan perempuan di pasar kerja lebih rendah daripada laki-laki.

## Tabel 6 Dekomposisi Kesenjangan Penghasilan Antar Gender Tahun 2013
Variabel Total Kesenjangan Penghasilan (  𝒀 ̅ si ) Faktor Endowment (E s ) Faktor Diskriminasi (D s ) Umur -0,0036 Pendidikan 0,0010 Tempat tinggal 0,0010 Jam kerja 0,0359 Status kegiatan 0,0125 Jenis Pekerjaan -0,0155 Lapangan usaha 0,0119 Lambda1 0,0158 Total 0,4729 0,0590 0,4140 Total (%) 100,00 12,47 87,53
Sumber: Hasil Olah Sakernas Agustus 2013
Dilihat tanda dari masing-masing koefisien faktor endowment pada Tabel 6. Nilai variabel  yang  positif  mencerminkan  perbedaan  variabel endowment tersebut  akan meningkatkan  kesenjangan  penghasilan  antar  gender,  sedangkan  nilai  variabel  yang negatif  akan  mengurangi  kesenjangan  penghasilan  antar  gender  (Kapsos,  2008).  Nilai
variabel yang positif diperoleh untuk variabel pendidikan, tempat tinggal, jam kerja, status kegiatan,  dan  lapangan  usaha.  Sedangkan  nilai  variabel  yang  negatif  diperoleh  untuk variabel  jenis  pekerjaan.  Variabel  yang  berkontribusi  paling  besar  dalam  meningkatkan kesenjangan  penghasilan  antar  gender  adalah    jam  kerja,  yaitu  sebesar    3,59  persentase poin. Ini mencerminkan semakin banyak jam kerja laki-laki, maka semakin meningkatkan kesenjangan  penghasilan  antar  gender  .  Sebaliknya,  variabel  yang  berkontribusi  paling rendah  bahkan  dapat  mengurangi  kesenjangan  penghasilan  antar  gender  adalah  jenis pekerjaan, yaitu sebesar 1,55 persentase poin. Ini artinya, distribusi perempuan di seluruh jenis pekerjaan, berperan untuk mengurangi kesenjangan antar gender.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  partisipasi  bekerja  dengan  penghasilan  dari  angkatan  kerja ditemukan  bahwa  pengaruh  umur  adalah  kuadratik.  Probabilitas  bekerja  dengan penghasilan  akan  semakin  besar  jika  semakin  tinggi  pendidikan,  berstatus  kawin,  ada balita,  dan  tinggal  di  perkotaan.  Perempuan  memiliki  probabilitas  bekerja  dengan penghasilan  lebih  rendah  daripada  laki-laki  dan  akan  semakin  kecil  jika  berstatus  kawin dan ada balita.
Hasil  analisis  determinan  penghasilan  antar  gender  menemukan  bahwa  umur berhubungan  kuadratik  dengan  besarnya  penghasilan.  Penghasilan  laki-laki  maupun perempuan  akan  semakin  besar  jika  semakin  tinggi  pendidikan,    tinggal  di  perkotaan, bekerja di sektor formal, jenis pekerjaan kerah putih, jam kerja lebih panjang, dan bekerja di lapangan usaha manufaktur.
Selanjutnya  dari  hasil  analisis  dekomposisi  Blinder-Oaxaca  ditemukan  bahwa kesenjangan  penghasilan  antar  gender  di  Indonesia  sebesar  47,29  persentase  poin. Kontribusi  faktor endowment dan  faktor  diskriminasi  terhadap  kesenjangan  penghasilan antar  gender  sebesar  87,53  persen  dan  12,47  persen.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kontribusi faktor diskriminasi terhadap kesenjangan penghasilan antar  gender lebih besar daripada kontribusi faktor endowment .
Untuk  menghilangkan  kesenjangan  penghasilan  antar  gender  adalah  dengan memperbesar faktor endowment perempuan melalui: peningkatan pendidikan perempuan, mendorong  perempuan  untuk  lebih  banyak  bekerja  di  sektor  formal,  di  lapangan  usaha manufaktur,  dan  masuk  dalam  jenis  pekerjaan  kerah  putih.  Untuk  menghilangkan diskriminasi  terhadap  perempuan  dapat  dilakukan  dengan  mengkampanyekan  anti diskriminasi  terhadap  perempuan  atau  menegakkan  peraturan  tentang  anti  diskriminasi terhadap perempuan.

## Saran
Idealnya  masih  banyak  variabel  lain  yang  dapat  menjelaskan  kesenjangan penghasilan  antar  gender,  seperti,  skala  perusahaan,  jeda  kerja,  bakat  alami  yang diwariskan  orangtua,  dan  lingkungan.  Variabel-variabel  ini  dapat  dimasukkan  dalam penelitian berikutnya, agar kontribusi faktor endowment dapat lebih besar.
Penelitian  ini  juga  belum  menjelaskan  trend  kesenjangan  penghasilan  antar  gender di  Indonesia,  sehingga  diharapkan  penelitian  berikutnya  dapat  menjelaskan  trend kesenjangan  penghasilan  antar  gender  untuk  melihat  apakah  kesenjangan  penghasilan antar gender di Indonesia semakin membesar atau semakin mengecil.

## DAFTAR PUSTAKA
Anker,  Richard.  1998. Gender  and  Jobs:  Sex  Segregation  of  Occupations  In  The  World .
Geneva: International Labour Office.
Ana  Fa’atin.  2010.  “Analisis  Pengangguran  Perempuan:  Apakah  Menjadi  Pengangguran merupakan  Pilihan  Sukarela?”.  Tesis.  Depok:  Program  Studi  Pasca  Sarjana  Kajian Kependudukan dan Ketenagakerjaan Program Pascasarjana Universitas Indonesia.
Badan Pusat Statistik. 2013. Keadaan Pekerja di Indonesia Agustus 2013 . Jakarta.
Becker, Gary S. 1976. The Economic Approach to Human Behaviour . The University of Chicago Press.
Blinder, A. 1973. Wage Discrimination: Reduced Form and Structural Estimates. Journal of Human Resources , Vol. 8 (4), pp. 43
Co,  Catherine  Y.,  Ira  N.Gang,  dan  Myeong-Su  Yun.  2002.  Self-Employment  and  Wage Earning: Hungary During Transition . IZA Discussion Paper No. 572 .
Gronau,  Reuben.  1977.  “Leisure,  Home  Production,  and  Work  -  the  Theory  of  the Allocation  of  Time  Revisited”. The  Journal  of  Political  Economy ,  Vol.  85,  No.6, pp.1099-1123 . The University of Chicago Press.
Heckmann,  J.  (1979).  “Sample  Selection  Bias  As  a  Specification  Error”. Econometrica , Vol. 47, pp.153-161.
Hundley, Greg. (2001). Why Women Earn Less Than Men In Self-Employment . Journal of Labor Research 22, pp.817-829.
Jacobsen, P Joyce. (1994). The Economic of Gender . Massachusets: Blackwell.
Kapsos,  Steven.  (2008).  “The  Gender  Wage  Gap  in  Bangladesh ” .  ILO  Asia-Pacific Working Paper Series.
Mincer, J. 1974. Schooling, Experience and Earnings . New York: Columbia University Press.
Oaxaca,  R.  (1973).  Male-Female  Wage  Differential  in  Urban  Labor  Markets. International Economic Review 14 (4), pp. 693-709.
Ozcan,  Yusuf  Ziya.,  Senay  Ucdogruk,  dan  Kivilcim  Metin  Ozcan.  (2003).  Wage Differences  by  Gender,  Wage  and  Self  Employment  in  Urban  Turkey. Journal  of Economic Cooperation 24, pp.1-24.
Rangkuti,  Hasnani.  (2009).  “Pengaruh  Kesenjangan  Penghasilan  Dalam  Keputusan Bermigrasi  Tenaga  Kerja  di  Indonesia:  Analisis  Data  IFLS  1993  dan  2000”.  Tesis. Depok:  Program  Studi  Pasca  Sarjana  Kajian  Kependudukan  dan  Ketenagakerjaan Program Pascasarjana Universitas Indonesia.
Setiawan, Budi. (2010). “Efek Diploma dan Pengalaman Kerja Pada Upah dan Jam Kerja di  Indonesia”.  Tesis.  Depok:  Program  Studi  Pasca  Sarjana  Kajian  Kependudukan dan Ketenagakerjaan Program Pascasarjana Universitas Indonesia.
Tijdens,  K.G.  dan  M.Van  Klaveren.  2012.  Frozen  in  Time:  Gender  Pay  Gap  Unchanged for 10 years. Brussels, ITUC report.