## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI EKSPLOITASI PEKERJA ANAK DI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER *
Lissa Octavia Wardana 1 and Liza Kurnia Sari 2‡
1 Politeknik Statistika STIS, Indonesia, lissaoctavia05@gmail.com
2 Politeknik Statistika STIS, Indonesia, lizakurnia@stis.ac.id
‡ corresponding author
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802) Vol 4 No 3 (2020), 432 - 447
Copyright  ©  2020  Lissa  Octavia  Wardana  and  Liza  Kurnia  Sari.    This  is  an  open-access  article distributed  under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Every child has human rights to grow and develop as a whole, both physically and mentally.  The  government  prohibits  employers  from  employing  children  to  protect children's rights. In reality, children begin to participate in economic activities as workers. The issue of child labor is very close to exploitation. This research aims to find general facts  about  exploitation  on  child  laborers  and  to  identify  variables  that  influence exploitation on child laborers in Indonesia in 2018. Data of National Social and Economic Survey (Susenas) in 2018 were analyed through binary logistic regression. The result shows  that  most  of  child  laborers  in  2018  are  exploited.  Provinces  with  the  highest percentage  of  child  laborers  exploitation  are  DKI  Jakarta,  Banten,  and  Central  Java. Area of residence, child labor sector, gender of child, and education of household head in  the  category  of  junior high  school,  elementary  school, or  not  graduate  from  school significantly  influence  the  exploitation  of  child  labor.  Child  laborers  who  live  in  urban areas, male, work in the formal sector, and has a household head who graduate from junior  high  school  or  elementary  school  or  doesn’t  graduate  at  all  are  more  likely experience exploitation.
Keywords : binary logistic regression, child, child labor, exploitation.
* Received Jan 2020; Accepted Oct 2020; Published online on Nov 2020

## 1.  Pendahuluan
Anak sebagai makhluk Tuhan Yang Maha Esa memiliki hak asasi atau hak dasar sejak dilahirkan, yakni jaminan untuk tumbuh dan berkembang secara utuh baik secara fisik maupun  mental.  Negara  wajib  untuk  mengakui,  menghormati,  dan  menghargai  hak setiap  warga  negara  sesuai  dengan  ketentuan  Undang-Undang  Dasar  tahun  1945 pasal  28I  yang  menyatakan  bahwa  pelindungan,  pemajuan,  penegakan,  dan pemenuhan hak asasi manusia adalah tanggung jawab negara, terutama pemerintah. Upaya perlindungan terhadap hak asasi manusia terutama bagi anak-anak dilakukan agar  tidak  terjadi  perampasan  hak-hak  anak  oleh  pihak  lain.  Berdasarkan  Undang- Undang  nomor  23  tahun  2002  pasal  1  ayat  2,  perlindungan  anak  adalah  segala kegiatan  untuk  menjamin  dan  melindungi  anak  dan  hak-haknya  agar  dapat  hidup, tumbuh,  berkembang  dan  berpartisipasi  secara  optimal  sesuai  dengan  harkat  dan martabat kemanusiaan, serta mendapat perlindungan dari kekerasan dan diskriminasi.
Dalam Undang-Undang nomor 23 tahun 2002 pasal 11 disebutkan seorang anak berhak untuk beristirahat dan memanfaatkan waktu luang, bergaul dengan anak yang sebaya,  bermain,  dan  berkreasi,  sehingga  seharusnya  tidak  boleh  bekerja  karena waktu yang mereka miliki selayaknya dimanfaatkan untuk menikmati masa-masa kecil yang  tidak  akan  terulang  kembali.  Undang-Undang  nomor  13  tahun  2003  pasal  68 dengan tegas menyebutkan bahwa pengusaha dilarang untuk mempekerjakan anak. Larangan tersebut dikeluarkan untuk melindungi hak-hak seorang anak agar ia tidak mengalami  gangguan  perkembangan  kesehatan  fisik,  mental,  dan  sosial.  Namun, anak-anak  mulai  ikut  serta  terlibat  secara  aktif  dalam  kegiatan  ekonomi  sebagai seorang pekerja karena tekanan kemiskinan yang dialami oleh rumah tangga (Akarro & Mtweve, 2011). Oleh karena itu, keberadaan pekerja anak di Indonesia perlu diawasi agar hak-hak anak tetap terlindungi.
Pemerintah Republik Indonesia melalui Kementerian Ketenagakerjaan menyusun Peta Jalan ( Roadmap ) Menuju Indonesia Bebas Pekerja Anak tahun 2022. Peta jalan tersebut  disusun  untuk  melakukan  percepatan  dalam  penghapusan  pekerja  anak secara  efektif  dan  efisien  sampai  tahun  2022  (KEMNAKER,  2014).  Pada  Survei Pekerja Anak (SPA) tahun 2009 tercatat bahwa di Indonesia terdapat 2,89 persen atau sekitar 1,7 juta jiwa anak yang menjadi pekerja anak dalam rentang usia 5 sampai 17 tahun (BPS, 2010). Selain itu, berdasarkan olahan data Susenas tahun 2015 sampai 2018 dapat diketahui bahwa jumlah pekerja anak di Indonesia mengalami penurunan dari  tahun  2015  hingga  tahun  2018.  Pada  tahun  2015,  jumlah  pekerja  anak  di Indonesia diperkirakan jumlahnya sebanyak 1,068 juta orang. Jumlah pekerja anak di Indonesia  kembali  mengalami  penurunan  di  tahun-tahun  berikutnya,  hingga  pada tahun  2018  mencapai  853  ribu  orang.  Masih  banyaknya  pekerja  anak  di  Indonesia menunjukkan  bahwa  tujuan  dari  Peta  Jalan  (Roadmap)  Menuju  Indonesia  Bebas Pekerja Anak tahun 2022 belum sepenuhnya dapat tercapai.
Pada  kenyataannya,  isu  pekerja  anak  bukan  hanya  sekedar  anak-anak  yang melakukan  pekerjaan dalam kurun  waktu tertentu untuk memperoleh upah. Namun, pekerja  anak  sangat  lekat  dengan  eksploitasi,  pekerjaan  berbahaya,  terhambatnya akses pendidikan serta menghambat perkembangan fisik, psikis, dan sosial anak (Joni &  Tanamas,  1999).  Tuntutan  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup  dijadikan  sebuah alasan untuk mempekerjakan anak-anak, bahkan dengan pekerjaan yang eksploitatif, upah  murah,  dan  pekerjaan  yang  berbahaya  (Iryani  &  Priyarsono,  2013).  Adanya
dorongan  dari  masyarakat  yang  beranggapan  bahwa  anak-anak  merupakan  pribadi yang lemah membuat anak-anak semakin rawan untuk dijadikan objek eksploitasi.
Eksploitasi  pekerja  anak  merujuk  pada  perlakuan  sewenang-wenang  terhadap anak. Anak dipaksa untuk melakukan sesuatu demi memenuhi kepentingan ekonomi, sosial,  maupun  politik  tanpa  memperhatikan  hak-hak  anak  untuk  mendapatkan perlindungan  (Suharto,  2005  dalam  (Iryani  &  Priyarsono,  2013)).  Secara  tidak langsung,  eksploitasi  pekerja  anak  akan  memengaruhi  kualitas  hidup  anak  di  masa depannya.  Hal  ini  disebabkan  karena  seorang  pekerja  anak  yang  menjadi  korban eksploitasi  cenderung  memiliki  keterbatasan  dari  segi  waktu  maupun  kesempatan untuk mengembangkan potensi yang dimilikinya.
Dampak  yang  ditimbulkan  dari  eksploitasi  pekerja  anak  dapat  berupa  gangguan pada  anak,  baik  secara  fisik  maupun  mental,  seperti  rentan  mengalami  kecelakaan kerja dan merasa rendah diri dalam pergaulan sehingga tidak mampu bersaing dengan pihak lain dalam era globalisasi (Sulastri, 2016). Sebagai upaya untuk menekan kasus eksploitasi  pekerja  anak,  pemerintah  mengeluarkan  peraturan  tentang  perlindungan khusus  kepada  anak  yang  dieksploitasi  secara  ekonomi  dan/atau  seksual  dalam Undang-Undang nomor 35 tahun 2014 pasal 59 ayat 2. Namun, pada kenyataannya kasus ekploitasi pekerja anak di Indonesia masih saja terjadi.
Berdasarkan data Komisi Perlindungan Anak Indonesia (KPAI), dari keseluruhan kasus perlindungan anak di Indonesia tahun 2015, sebesar 29,1 persen di antaranya merupakan kasus eksploitasi pekerja anak (KPAI, 2016). Selain itu, hasil olahan data Susenas tahun 2015 sampai 2018 menunjukkan bahwa besarnya persentase pekerja anak  sebagai  korban  eksploitasi  setiap  tahunnya  mengalami  fluktuasi.  Pada  tahun 2015,  sebesar  82,11  persen  dari  pekerja  anak  mengalami  eksploitasi.  Pada  tahun 2016,  persentase  pekerja  anak  yang  tereksploitasi  turun  menjadi  75,89  persen. Namun,  penurunan  persentase  pekerja  anak  yang  tereksploitasi  tersebut  tidak berlanjut  pada  tahun-tahun  setelahnya  bahkan  justru  mengalami  kenaikan.  Pada tahun  2017  tercatat  bahwa  86  persen  dari  pekerja  anak  mengalami  eksploitasi. Kemudian, persentase eksploitasi pekerja anak kembali mengalami kenaikan menjadi 87 persen pada tahun 2018.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa  persentase  pekerja  anak  di Indonesia  dari  tahun  ke  tahun  sudah  mengalami  penurunan.  Namun,  penurunan jumlah pekerja anak tidak diikuti oleh penurunan besarnya persentase pekerja anak yang  mengalami  eksploitasi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  ingin  mendapatkan gambaran  umum  dan  mengidentifikasi  variabel-variabel  yang  memengaruhi eksploitasi  pekerja  anak  di  Indonesia  tahun  2018  dalam  upaya  menemukan  solusi terbaik untuk mengatasi masalah eksploitasi pekerja anak.
Silitonga (2009) melakukan sebuah penelitian untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi terjadinya eksploitasi pekerja anak di Indonesia. Jenis kelamin Kepala Rumah Tangga (KRT), pendidikan KRT, tempat tinggal KRT, status aktivitas kegiatan ekonomi KRT, status pekerjaan KRT, kemiskinan, jenis kelamin anak, dan jumlah anak dalam  rumah  tangga  diprediksi  sebagai  variabel-variabel  yang  memengaruhi terjadinya  eksploitasi  pekerja  anak  di  Indonesia.  Kriteria  terjadinya  eksploitasi  yang digunakan dalam penelitian ini adalah apabila seorang anak memiliki jam kerja lebih dari sama dengan 20 jam per minggu, mengalami putus sekolah, dan mendapatkan upah  di  bawah  upah  minimum  regional/upah  minimum  provinsi.  Hasil  penelitian
dengan  menggunakan regresi logistik biner menunjukkan bahwa kemiskinan kepala rumah tangga  mempengaruhi risiko  terjadi eksploitasi pekerja anak, semakin miskin kepala  rumah  tangga  maka  akan  semakin  tinggi  risiko  pekerja  anak  tereksploitasi. Selain  itu,  pekerja  anak  laki-laki  lebih  berisiko  untuk  tereksploitasi  dibandingkan dengan  pekerja  anak  perempuan.  Variabel  lain  yang  terbukti  berpengaruh  pada eksploitasi pekerja anak yakni sektor lapangan pekerjaan anak, tempat tinggal KRT, pendidikan  KRT,  sektor  pekerjaan  KRT,  kegiatan  ekonomi  KRT,  dan  jumlah  anak dalam keluarga (Silitonga, 2009).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Iryani  &  Priyarsono  (2013)  bertujuan  untuk mengetahui  tingkat  keparahan  eksploitasi  terhadap  anak  yang  bekerja  dan  faktor- faktor  yang  memengaruhi  terjadinya  eksploitasi.  Tingkat  keparahan  eksploitasi diperoleh  dari  penyusunan  sebuah  indeks  yang  digunakan  untuk  melihat  peringkat keparahan  eksploitasi  setiap  provinsi  di  Indonesia.  Sumber  data  pada  penelitian  ini adalah  Sakernas  tahun  2011  yang  kemudian  dianalisis  menggunakan  Regresi Logistik.  Variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  antara  lain  daerah tempat tinggal anak, jenis kelamin anak, lapangan usaha anak, pendidikan KRT, status kedudukan anak dalam pekerjaan, dan jam kerja anak. Berdasarkan tingkat keparahan eksploitasi,  terdapat  tiga  provinsi  yang  selalu  tinggi  nilai  keparahan  eksploitasinya, yaitu DKI Jakarta, Banten, dan Jawa Tengah. Pendidikan KRT merupakan salah satu faktor  yang  berpengaruh  terhadap  eksploitasi  dari  segi  jam  kerja  dan  akses pendidikan.  Semakin  rendah  pendidikan  KRT,  semakin  besar  peluang  anak  untuk tereksploitasi. Sedangkan untuk eksploitasi dari segi upah, anak perempuan memiliki peluang  2,36  kali  untuk  tereksploitasi  dari  segi  upah  dibandingkan  anak  laki-laki. (Iryani & Priyarsono, 2013)
Pada  tahun  2016,  Dewi  Sulastri  melakukan  penelitian  mengenai  faktor-faktor penyebab  eksploitasi  pekerja  anak  pada  tambang  emas  tradisional  di  Desa  Kelian Dalam,  Kecamatan  Tering,  Kabupaten  Kutai  Barat.  Metode  analisis  data  kualitatif model  analisis  interaktif  dipilih  untuk  meneliti  faktor-faktor  yang  menyebabkan eksploitasi  pekerja  anak  pada  tambang  emas  tradisional  di  Desa  Kelian  Dalam, Kecamatan  Tering,  Kabupaten  Kutai  Barat.  Beberapa  faktor  yang  melatarbelakangi eksploitasi pekerja anak yaitu ekonomi keluarga yang rendah, pengaruh lingkungan, fasilitas  pendidikan  yang  belum  memadai  serta  adanya  motivasi  dan  budaya masyarakat  setempat.  Selain  itu,  peran  keluarga  dan  kepala  desa  yang  secara fungsional  belum  maksimal  dalam  menjalankan  tugasnya  sebagai  pemimpin  juga menjadi  salah  satu  faktor  yang  mengakibatkan  terjadinya  eksploitasi  pekerja  anak (Sulastri, 2016).

## 2.  Metodologi

## 2.1 Bahan dan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  berupa  data mentah  ( raw  data )  dari  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (Susenas)  Kor  Maret  tahun 2018. Unit analisis yang diteliti adalah pekerja anak di Indonesia. Pekerja anak yang memiliki status sebagai kepala rumah tangga tidak tercakup dalam penelitian ini untuk mencegah  terjadinya  tumpang  tindih  dengan  karakteristik  kepala  rumah  tangga. Berdasarkan  data  Susenas  Maret  2018,  terdapat  4.733  orang  pekerja  anak  dan
sebanyak  3.758  orang  di  antaranya  merupakan  pekerja  anak  yang  mengalami eksploitasi.  Kriteria  pekerja  anak  dalam  penelitian  ini  menggunakan  konsep  BPS dengan batasan umur disesuaikan dengan ketersediaan informasi yang dicakup dalam Susenas Kor Maret 2018. Pekerja anak adalah (1) anak berumur 10  12 tahun yang bekerja tanpa minimal jam kerja, (2) anak berumur 13  14 tahun yang bekerja lebih dari 15 jam per minggu, dan (3) anak berumur 15  17 tahun yang bekerja lebih dari 40 jam per minggu. Sementara itu, status eksploitasi pekerja anak ditinjau dari dua sisi, yaitu pendidikan dan jumlah jam kerja. Seorang pekerja anak mengalami eksploitasi dari sisi pendidikan  apabila  terhambat  kesempatannya  untuk  memperoleh  pendidikan  yang dapat ditinjau dari status partisipasi sekolahnya, yaitu tidak/belum sekolah atau tidak bersekolah  lagi.  Seorang  pekerja  anak  mengalami  eksploitasi  dari  sisi  jam  kerja apabila  selama  seminggu  bekerja  lebih  dari  20  jam.  Apabila  seorang  pekerja  anak sudah  memenuhi  salah  satu  kriteria  eksploitasi,  baik  dari  sisi  pendidikan  maupun jumlah  jam  kerja  maka  sudah  dapat  dikategorikan  sebagai  pekerja  anak  yang tereksploitasi.
Variabel  dalam  penelitian  ini  terbagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  variabel  respon (dependen)  dan  variabel  penjelas  (independen).  Variabel  respon  yang  digunakan adalah  status  ekploitasi  pekerja  anak  yang  dibagi  menjadi  2  kategori,  yaitu  pekerja anak  yang  tereksploitasi  dan  pekerja  anak  yang  tidak  tereksploitasi.  Terdapat  6 variabel  penjelas  yang  digunakan  yakni  klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal,  status kemiskinan,  jenis  kelamin  anak,  sektor  pekerjaan  anak,  status  pekerjaan  KRT,  dan pendidikan KRT.

## 2.2 Metode Penelitian
Metode  analisis  yang  digunakan  untuk  menjawab  tujuan  penelitian  adalah  analisis deskriptif  dan  analisis  inferensia.  Analisis  deskriptif  memberikan  gambaran  umum eksploitasi  pekerja  anak  di  Indonesia  pada  tahun  2018  yang  disajikan  melalui  tabel dan  diagram.  Selain  itu,  dilakukan  analisis  inferensia  dengan  regresi  logistik  biner untuk mengidentifikasi variabel-variabel yang memengaruhi eksploitasi pekerja anak dan besarnya rasio kecenderungan dari setiap variabel yang memengaruhi eksploitasi pekerja  anak.  Dalam  penelitian  ini,  analisis  deskriptif  digunakan  untuk  menyajikan gambaran umum eksploitasi pekerja  anak di Indonesia pada tahun 2018. Selain itu, dilakukan  analisis  inferensia  dengan  regresi  logistik  biner  untuk  mengidentifikasi variabel-variabel yang memengaruhi eksploitasi pekerja anak di Indonesia tahun 2018 dan besarnya rasio kecenderungan dari setiap variabel yang memengaruhi eksploitasi pekerja anak di Indonesia tahun 2018.
Analisis  regresi  digunakan  untuk  melihat  hubungan  antara  variabel  respon  dan variabel penjelas. Pada analisis regresi logistik, variabel respon yang dianalisis berupa data  kualitatif  dengan  skala  pengukuran  nominal  atau  ordinal,  sementara  variabel penjelas dapat berupa data kualitatif yang berskala pengukuran nominal atau ordinal maupun data kuantitatif yang berskala pengukuran interval atau rasio. Apabila variabel respon penelitian berupa data kategorik berskala nominal yang terdiri dari 2 kategori (data  dikotomik  atau  biner),  maka  untuk  melakukan  pendugaan  parameter  dapat menggunakan analisis regresi logistik biner (Agresti, 2007).
Kategori dalam variabel dikotomik adalah yaitu kategori yang menyatakan kejadian gagal ( 0  Y ) dan kejadian sukses ( 1  Y ) dengan asumsi variabel respon berdistribusi
Bernoulli.  Dugaan  dari  hubungan  variabel  respon  ( 𝑌 )  dan  variabel  penjelas  ( 𝑋 ) dinyatakan  dengan   x Y E | yang  memiliki  peluang  antara  0  sampai  1.  Nilai   x Y E | dapat ditulis sebagai   x  yang menyatakan peluang terjadinya kejadian sukses, yaitu pada  saat 1  Y .  Nilai   x  harus  lebih  besar  atau  sama  dengan  0  dan  kurang  dari atau  sama  dengan  1,   1 0   x  .  Bentuk  umum  model  regresi  logistik  biner  yang dipengaruhi p variabel penjelas diformulasikan sebagai berikut.
      p p p p x x x x x               
  1 1 0 1 1 0 exp 1 exp (1)
Keterangan:   x  = peluang kejadian sukses
j  = nilai parameter ke- j dengan j = 1, 2,…, p
j x = variabel penjelas ke- j dengan j = 1, 2,…, p
p = banyaknya parameter
Fungsi   x  merupakan fungsi non linier sehingga perlu dilakukan transformasi ke dalam bentuk logit untuk memperoleh fungsi yang linier. Persamaan yang didapatkan setelah melakukan transformasi logit   x  sebagai berikut.
      p p x x x x x g           
 1 1 0 1 ln (2)
Keterangan: fungsi   x g adalah fungsi yang linier dalam parameter.
Variabel penjelas yang berskala nominal dengan k kategori memerlukan sebanyak k –1 variabel boneka. Sebagai contoh, variabel penjelas ke- j memiliki k j kategori, maka variabel  boneka  k j –1  dinotasikan D j 1 dengan  koefisien β j 1 ,  untuk j =  1,  2, …, k –1. Dengan demikian, model logit dengan p variabel penjelas dan variabel penjelas ke- j yang mempunyai k j kategori diformulasikan sebagai berikut.
           1 1 1 1 1 1 0 k j p p j j x D x x g       (3)
Dalam regresi logistik, variabel respon diformulasikan sebagai berikut.       x y (4)
Nilai error (  ) memiliki dua kemungkinan nilai yaitu: jika y=1, maka   x     1 dengan peluang sebesar   x  dan jika y=0, maka
  x     dengan peluang sebesar   x   1
. Oleh  karena  itu,  error  (ε)  berdistribusi  binomial  dengan  rata-rata   x  dan  varians
        x x    1 (Hosmer et al ., 2013).
Metode  yang  digunakan  untuk  menduga  parameter  adalah maximum  likelihood estimation (MLE). Metode ini  menghasilkan nilai parameter dengan memaksimalkan peluang  dari  data  yang  diamati  dengan  menggunakan  fungsi likelihood .  Fungsi  ini menyatakan peluang dari data yang diamati sebagai fungsi dari parameter yang tidak diketahui.
               n i y i y i i i x x l 1
1 1   β (5)
Nilai estimasi  β  didapatkan  dengan  memaksimumkan  fungsi  likelihood  dari persamaan  (5).  Secara  matematis,  akan  lebih  mudah  jika  menggunakan  logaritma
natural dari persamaan (5) sehingga diperoleh
                         n i i i i i x y x y l L 1 1 ln 1 ln ln   β β                        n i pn j ij j p j j n i ij i x x y 1 0 0 1 exp 1 ln   (6)
Tahapan analisis dalam regresi logistik biner sebagai berikut:
1.  Melakukan  estimasi  parameter  dalam  model.  Estimasi  parameter  diperoleh dengan  memaksimumkan  persamaan  (6)  yaitu  mendiferensialkan   β L terhadap β j dan membuat hasil dari persamaan tersebut sama dengan nol.
2.  Menguji  signifikansi  parameter  secara  simultan  menggunakan  uji  Likelihood
Ratio dengan statistik uji   p l l G 2 1 0 ~ ln 2    .
3.  Menguji  signifikansi  parameter  secara  parsial  menggunakan  uji Wald  dengan
statistik uji     1 , 0 ~ ˆ ˆ N se W j j j    .
4.  Menguji  ketepatan  atau  kesesuaian  model    menggunakan  uji  Hosmer
Lemeshow  dengan  statistik  uji
   
  2 2 1 2 ~ 1 ' ' ˆ               g g k k k k k k k n n o C 
   .  Hipotesis  nol
tidak ditolak menunjukkan model fit atau tidak terdapat perbedaan antara hasil observasi dan hasil prediksi dari model.
5.  Melakukan  penghitungan  dan  interpretasi  rasio  kecenderungan  ( odds  ratio ). Interpretasi  rasio  kecenderungan  dilakukan  dengan  memperbandingkan kecenderungan terjadinya setiap kategori yang digunakan terhadap reference category .

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisis Deskriptif
Berdasarkan hasil pengolahan data Susenas Kor Maret 2018 ditemukan sebesar 4,4 persen dari anak-anak berumur 10 sampai 17 tahun merupakan anak yang bekerja. Keterlibatan anak pada rentang umur tersebut untuk bekerja menyalahi hasil ratifikasi Konvensi ILO nomor 138. Pada hasil ratifikasi tersebut dijelaskan bahwa pemerintah menetapkan  batas  minimum  usia  seorang  anak  untuk  pekerjaan-pekerjaan  yang membahayakan  kesehatan,  keselamatan,  atau  moral  anak  harus  diupayakan  tidak boleh kurang dari 18 tahun, kecuali untuk pekerjaan ringan tidak boleh kurang dari 16 tahun. Di sisi lain, terdapat anggapan bekerjanya seorang anak semata-mata hanya dianggap sebagai latihan. Anak yang ikut serta bekerja dalam sebuah rumah tangga akan mendapatkan wadah untuk berlatih mengembangkan keahlian dan keterampilan yang ia miliki sesuai dengan minatnya. Hal tersebut dapat dicapai selama anak bekerja dengan  jam  kerja  sangat  pendek,  aktivitas  pekerjaan  tidak  membahayakan  bagi
kesehatan, mendapatkan pengawasan dari orang yang lebih dewasa atau ahlinya, dan tidak  dilakukan  setiap  hari  sehingga  anak  masih  dapat  melakukan  aktivitas  rutinnya seperti sekolah, bermain, dan beristirahat (ILO, 2004).
Di  antara  anak  yang  bekerja  di  Indonesia,  sebesar  51  persen  di  antaranya termasuk sebagai pekerja anak. Pekerja anak melakukan pekerjaan tertentu sebagai aktivitas rutin harian dengan jam kerja yang relatif panjang. Hal tersebut menyebabkan pekerja  anak  tidak  dapat  bersekolah  serta  tidak  memiliki  waktu  yang  cukup  untuk bermain dan beristirahat seperti anak pada umumnya. Secara tidak langsung aktivitas yang dimiliki pekerja anak tersebut dapat berdampak buruk bagi kesehatan anak. Oleh karena itu, keadaan pekerja anak ini menjadi dilematis. Pada satu sisi, mereka dapat memberikan konstribusi pada pendapatan keluarga namun di sisi lain mereka rentan menjadi pekerja anak yang mengalami eksploitasi dan perlakuan salah (ILO, 2004).
Mayoritas  dari  pekerja  anak  di  Indonesia  tereksploitasi  yaitu  sebesar  81  persen. Hal tersebut menunjukkan bahwa dalam praktiknya pekerja anak cukup berisiko untuk menjadi  korban  eksploitasi.  Rata-rata  jumlah  jam  kerja  seorang  pekerja  anak  di Indonesia  selama  40  jam  per  minggu  yang  menunjukkan  bahwa  rata-rata  seorang pekerja anak di Indonesia memiliki jumlah jam kerja seperti jumlah jam kerja normal bagi seorang pekerja dewasa.
Persentase  eksploitasi  pekerja  anak  di  setiap  provinsi  di  Indonesia  tahun  2018 ditampilkan  pada  Gambar  1.  Pada  tahun  2018,  provinsi  dengan  persentase  pekerja anak  yang  mengalami  eksploitasi  tertinggi  terdapat  di  Pulau  Jawa,  yaitu  di  Provinsi DKI  Jakarta,  Banten,  dan  Jawa  Tengah.  Hasil  tersebut  tidak  jauh  berbeda  dengan pernyataan  Iryani  &  Priyarsono  (2013)  yang  menyatakan  bahwa  apabila  dilihat  dari tingkat  keparahan  eksploitasi  dari  sisi  jam  kerja,  Provinsi  DKI  Jakarta,  Banten,  dan Jawa  Tengah  selalu  menempati  peringkat  teratas.  Salah  satu  penyebab  tingkat keparahan  eksploitasi  tertinggi  terjadi  di  DKI  Jakarta  adalah  seluruh  wilayah  DKI Jakarta  merupakan  daerah  perkotaan  yang  sangat  kompleks  akibat  dari  perannya sebagai  pusat  perekonomian  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  di  DKI  Jakarta  tersedia banyak  lapangan  pekerjaan  sehingga  menyebabkan  potensi  eksploitasi  yang  besar bagi pekerja anak (Iryani & Priyarsono, 2013).
Hasil  eksplorasi  data  menunjukkan  bahwa  pekerja  anak  di  Provinsi  DKI  Jakarta memiliki  rata-rata  jumlah  jam  kerja  tertinggi  di  Indonesia,  yaitu  selama  55  jam  per minggu.  Jumlah  jam  kerja  selama  seminggu  tersebut  sudah  melebihi  batas  minimal seorang pekerja anak untuk dikategorikan tereksploitasi. Selain itu, sebesar 64 persen di antara pekerja anak yang tinggal di DKI Jakarta  berstatus tidak/belum bersekolah atau  putus  sekolah  (tidak  bersekolah  lagi).  Oleh  karena  itu,  tidak  mengherankan bahwa  persentase  eksploitasi  pekerja  anak  di  provinsi  DKI  Jakarta  menempati peringkat pertama dibandingkan provinsi-provinsi lain di Indonesia.
Sumber: Susenas 2018, diolah.
Gambar 1: Persentase eksploitasi pekerja anak di setiap provinsi tahun 2018.
Tabel  1  menunjukkan  proporsi  persentase  eksploitasi  pekerja  anak  di  Indonesia tahun  2018  berdasarkan  kategori  pada  variabel  penjelas.  Berdasarkan  Tabel  1, sebesar 91 persen dari pekerja anak yang tinggal di perkotaan mengalami eksploitasi dan  sebesar  84  persen  dari  pekerja  anak  yang  ada  di  pedesaan  mengalami eksploitasi. Oleh karena proporsi pekerja anak yang tereksploitasi di perkotaan lebih besar  dibandingkan  di  pedesaan,  hal  ini  menandakan  bahwa  pekerja  anak  yang tinggal di perkotaan lebih beresiko untuk mengalami eksploitasi.
Apabila  ditinjau  dari  variabel  status  kemiskinan,  sebesar  86  persen  dari  pekerja anak  yang  berasal  dari  rumah  tangga  miskin  mengalami  eksploitasi.  Hal  tersebut sejalan dengan pernyataan Fithriani (2011) bahwa anak yang hidup dalam kemiskinan pada umumnya menanggung kewajiban untuk mencari nafkah atau membantu orang tua  mereka  dalam  mencari  nafkah  sehingga  memilih  untuk  menjadi  pekerja  anak.
Dorongan  yang  kuat  untuk  memenuhi  tuntutan  kebutuhan  hidup  membuat  pekerja anak  rentan  mengalami  eksploitasi  dan  dipekerjakan  di  lingkungan-lingkungan berbahaya (Iryani & Priyarsono, 2013). Di sisi lain, sebesar 87  persen pekerja anak yang berasal dari rumah tangga tidak miskin juga mengalami eksploitasi. Hal tersebut menunjukkan  bahwa  seorang  anak  yang  menjadi  pekerja  anak  hingga  mengalami eksploitasi  tidak  hanya  didorong  semata-mata  karena  faktor  ekonomi  dari  rumah tangga  saja,  melainkan  adanya  motivasi  untuk  memperoleh  pengalaman  dan keterampilan  tambahan  dari  pekerjaannya  serta  meningkatkan  kemandirian  dari dalam diri anak tersebut (Usman & Nachrowi, 2004).
Tabel 1: Proporsi Eksploitasi Pekerja Anak di Indonesia Tahun 2018
Nama Variabel Kategori Tereksploitasi (%) Tidak Tereksploitasi (%) Klasifikasi Wilayah Tempat Tinggal Perkotaan 91 9 Pedesaan 84 16 Status Kemiskinan Tidak miskin 87 13 Miskin 86 14 Jenis Kelamin Anak Perempuan 83 17 Laki-laki 89 11 Sektor Pekerjaan Anak Sektor informal 77 23 Sektor formal 98 2 Status Pekerjaan KRT Bekerja di sektor golongan nonpertanian 88 12 Bekerja di sektor golongan pertanian 84 16 Tidak bekerja 97 3 Status Pendidikan KRT Perguruan tinggi 79 21 SMA sederajat 73 27 SMP sederajat 86 14 SD sederajat 90 10 Tidak tamat sekolah 89 11

## Sumber: Susenas tahun 2018, diolah
Pekerja anak laki-laki yang mengalami eksploitasi lebih besar proporsinya apabila dibandingkan dengan pekerja anak perempuan yang mengalami eksploitasi. Tercatat bahwa  89  persen  di  antara  pekerja  anak  berjenis  kelamin  laki-laki  mengalami eksploitasi  sedangkan  sebesar  83  persen  dari  pekerja  anak  dengan  jenis  kelamin perempuan  diketahui  mengalami  eksploitasi.  Lebih  besarnya  proporsi  pekerja  anak laki-laki  yang  mengalami  eksploitasi  dapat  terjadi  karena  beban  ekonomi  yang ditanggung  oleh  anak  laki-laki  lebih  tinggi  daripada  anak  perempuan.  Selain  itu,
terdapat tuntutan yang lebih besar bagi anak laki-laki untuk membantu keluarga dalam menopang perekonomian keluarga (Fithriani, 2011).
Kehadiran  pekerja  anak,  baik  di  sektor  formal  maupun  informal  dapat  dikatakan sebagai  awal  timbulnya  permasalahan.  Proporsi  pekerja  anak  di  sektor  formal  yang tereksploitasi lebih besar apabila dibandingkan dengan proporsi pekerja anak di sektor informal  yang  mengalami  eksploitasi.  Sebesar  98  persen  pekerja  anak  pada  sektor formal mengalami eksploitasi dan sebesar 77 persen pekerja anak di sektor informal juga  mengalami  eksploitasi.  Lebih  besarnya  proporsi  pekerja  anak  di  sektor  formal yang  tereksploitasi  dapat  menandakan  bahwa  pekerja  anak  yang  bekerja  di  sektor formal  lebih  berisiko  untuk  tereksploitasi.  Seorang  anak  yang  memiliki  pekerjaan  di sektor  formal  mempunyai  jam  kerja  yang  relatif  lebih  panjang  dan  memperoleh  gaji yang relatif lebih rendah dari pekerja dewasa (Mulandar, 1996).
Sebesar  84  persen  pekerja  anak  dengan  KRT  yang  bekerja  di  sektor  golongan pertanian  mengalami  eksploitasi.  Sementara  88  persen  dari  pekerja  anak  yang memiliki  KRT  bekerja  pada  sektor  golongan  nonpertanian  mengalami  eksploitasi. Selain  itu,  sebesar  97  persen  pekerja  anak  yang  memiliki  KRT  tidak  bekerja mengalami  eksploitasi.  Proporsi  tertinggi  dari  pekerja  anak  yang  mengalami eksploitasi  dimiliki  oleh  pekerja  anak  dengan  KRT  tidak  bekerja,  hal  tersebut menandakan bahwa pekerja anak dengan KRT yang tidak bekerja lebih berisiko untuk mengalami eksploitasi.
Persentase eksploitasi pekerja anak secara umum mengalami penurunan seiring dengan  kenaikan  tingkat  pendidikan  dari  kepala  rumah  tangganya.  Pekerja  anak dengan KRT yang memiliki pendidikan tamat Perguruan Tinggi, sebesar 79 persen di antaranya termasuk pekerja anak yang tereksploitasi. Pekerja anak dengan KRT yang memiliki pendidikan tamat SMA/sederajat, sebesar 73 persen di antaranya termasuk pekerja anak yang tereksploitasi. Pekerja anak dengan KRT yang memiliki pendidikan tamat  SMP/sederajat,  sebesar  86  persen  di  antaranya  termasuk  pekerja  anak  yang tereksploitasi.  Pekerja  anak  dengan  KRT  yang  memiliki  pendidikan  tamat SD/sederajat,  sebesar  90  persen  di  antaranya  termasuk  pekerja  anak  yang tereksploitasi. Pekerja anak dengan KRT yang tidak tamat SD/sederajat, sebesar 89 persen  di  antaranya  termasuk  pekerja  anak  yang  tereksploitasi.  Apabila  dilihat  dari besarnya  nilai  proporsi  pada  masing-masing  kategori  pendidikan  KRT,  dapat disimpulkan  bahwa  pekerja  anak  yang  memiliki  KRT  tamat  SD/sederajat  akan  lebih berisiko untuk mengalami eksploitasi.

## 3.2 Analisis Inferensia
Uji signifikansi parameter dilakukan secara simultan dan parsial. Uji simultan dilakukan untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  penjelas  terhadap  variabel  respon  secara bersama-sama (simultan) di dalam model regresi logistik biner yang dilakukan dengan menggunakan uji Likelihood Ratio.
Tabel 2: Hasil Uji Likelihood Ratio.
Statistik G Derajat Bebas P-value 930,41 10 0,00*
*: signifikan pada α = 0,05
Tabel  2  menunjukkan  hasil  uji Likelihood  Ratio ,  yaitu  diperoleh  nilai  G  sebesar 930,41 dengan p-value sebesar 0,00 yang menunjukkan bahwa nilai G > 10 2  = 18,31 atau p-value < 0,05 sehingga menghasilkan keputusan tolak H 0 . Hal ini menunjukkan bahwa  berdasarkan  sampel  yang  ada  dan  dengan  tingkat  signifikansi  5  persen, minimal terdapat satu variabel penjelas yang berpengaruh secara signifikan terhadap eksploitasi pekerja anak di Indonesia tahun 2018.
Karena  keputusan  pada  uji  simultan  menunjukkan  tolak  H 0 ,  maka  dilanjutkan dengan uji parsial. Uji parsial bertujuan untuk mengetahui variabel penjelas mana yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel respon. Pengujian variabel penjelas secara satu per satu dilakukan melalui uji Wald dan hasilnya ditampilkan pada Tabel 3.  Berdasarkan  tabel  tersebut,  dengan  sampel  yang  ada  pada  tingkat  signifikansi  5 persen  disimpulkan  bahwa  variabel  klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal,  jenis  kelamin anak,  sektor  pekerjaan  anak,  dan  pendidikan  KRT  pada  tingkat  SMP  atau  SD  atau tidak  tamat  sekolah  signifikan  berpengaruh  terhadap  eksploitasi  pekerja  anak  di Indonesia tahun 2018.
Tabel 3: Hasil Uji Wald
Nama Variabel Kategori Simbol 𝛃 ̂ S.E. P- value Exp( 𝛃 ̂ ) Klasifikasi Wilayah Tempat Tinggal 0 = Perkotaan *) - - - - - 1 = Pedesaan 𝓍 11  0,35 0,12 0,00* 0,70 Status Kemiskinan 0 = Tidak miskin *) - - - - - 1 = Miskin 𝓍 21  0,03 0,10 0,80 0,97 Jenis Kelamin Anak 0 = Perempuan *) - - - - - 1 = Laki-laki 𝓍 31 0,81 0,08 0,00* 2,25 Sektor Pekerjaan Anak 0 = Sektor informal *) - - - - - 1 =  Sektor formal 𝓍 41 3,13 0,20 0,00* 22,92 Status Pekerjaan KRT 0 = Bekerja di sektor golongan nonpertanian *) - - - - - 1 = Bekerja di sektor golongan pertanian 𝓍 51 0,06 0,10 0,54 1,06 2 = Tidak bekerja 𝓍 52 0,31 0,23 0,18 1,36 Pendidikan KRT 0 = Perguruan Tinggi *) - - - - - 1 = SMA sederajat 𝓍 61 0,07 0,25 0,79 1,07 2 = SMP sederajat 𝓍 62 0,79 0,25 0,00* 2,21 3 = SD sederajat 𝓍 63 1,21 0,24 0,00* 3,37 4 = Tidak tamat sekolah 𝓍 64 1,59 0,25 0,00* 4,91 Konstanta - -  0,50 0,24 0,04* 0,61
*) : reference category
* : signifikan pada alfa 0,05
Variabel status kemiskinan dan status pekerjaan KRT memiliki nilai p-value > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa berdasarkan sampel yang ada dan dengan taraf
signifikansi  5  persen,  variabel  status  kemiskinan  dan  status  pekerjaan  KRT  tidak secara signifikan berpengaruh terhadap eksploitasi pekerja anak di Indonesia tahun 2018. Hal tersebut tidak sejalan dengan hasil penelitian Akarro & Mtweve (2011 dan Iryani & Priyarsono (2013) yang menyatakan bahwa faktor ekonomi dari setiap individu merupakan  salah  satu  faktor  pendorong  terjadinya  eksploitasi  pada  pekerja  anak. Namun, hasil dari penelitian ini didukung oleh penelitian (Webbink et al ., 2013) yang menunjukkan bahwa eksploitasi pekerja anak tidak semata-mata terjadi karena faktor ekonomi  yang  dimiliki  setiap  individu.  Terdapat  pengaruh  dari  ketersediaan kesempatan  kerja  bagi  pekerja  anak  di  pasar  tenaga  kerja  lokal  dan  karakteristik ketersediaan fasilitas pendidikan dari wilayah tempat tinggal dalam terjadinya kejadian eksploitasi pekerja anak (Webbink et al ., 2013).
Berdasarkan  hasil  taksiran  parameter  pada  Tabel  3,  persamaan  regresi  logistik biner yang terbentuk yaitu:
 
* 64 * 63 * 62 61 52 51 * 41 * 31 21 * 11 * 59 , 1 21 , 1 79 , 0 07 , 0 31 , 0 06 , 0 13 , 3 81 , 0 03 , 0 35 , 0 45 , 0 ˆ x x x x x x x x x x x g             (7)
Keterangan: * : signifikan pada α = 0,05

## Tabel 4: Uji Hosmer-Lemeshow
Chi-square Derajat Bebas P-value 14,07 8 0,08
Pengujian  ketepatan  atau  kesesuaian  model  dilakukan  dengan  uji  Hosmer- Lemeshow  yang  hasilnya  ditampilkan  pada  Tabel  4.  Nilai p-value yang  dihasilkan sebesar  0,08  sehingga  keputusan  yang  dihasilkan  adalah  gagal  tolak  H 0 yang menunjukkan  bahwa  berdasarkan  sampel  yang  ada  dengan  tingkat  signifikansi  5 persen, model yang terbentuk sudah memiliki hasil yang sesuai dengan data observasi (model fit ).
Selanjutnya dilakukan interpretasi nilai rasio kecenderungan yang diperoleh pada Tabel  3.  Klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan terhadap  eksploitasi  pekerja  anak.  Nilai  rasio  kecenderungan  sebesar  0,70 menunjukkan  bahwa  seorang  pekerja  anak  yang  bertempat  tinggal  di  daerah pedesaan memiliki kecenderungan yang lebih kecil untuk tereksploitasi dibandingkan pekerja anak yang tinggal didaerah perkotaan.  Pekerja anak yang bertempat tinggal di  perkotaan  memiliki  kecenderungan  1/70  atau  1,43  kali  untuk  tereksploitasi dibandingkan  pekerja  anak  yang  bertempat  tinggal  di  pedesaan.  Salah  satu penyebabnya adalah rata-rata pendapatan atau penghasilan dari pekerja anak yang bekerja di sektor informal lebih baik dibandingkan dengan pekerja anak yang bekerja di sektor formal dan pekerjaan pada sektor formal lebih mudah dijumpai di perkotaan (Usman & Nachrowi, 2004).
Jenis  kelamin  anak  signifikan  berpengaruh  terhadap  eksploitasi  pekerja  anak. Pekerja anak yang berjenis kelamin laki-laki cenderung untuk mengalami eksploitasi dibandingkan  dengan  pekerja  anak  yang  berjenis  kelamin  perempuan.  Nilai  rasio kecenderungan sebesar 2,25 menunjukkan bahwa pekerja anak yang berjenis kelamin laki-laki memiliki kecenderungan 2,25 kali untuk mengalami eksploitasi dibandingkan pekerja anak yang berjenis kelamin perempuan dengan asumsi variabel lain bernilai
konstan. Hal tersebut sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan Fithriani (2011) dan  Iryani  &  Priyarsono  (2013)  yang  menyatakan  bahwa  beban  ekonomi  yang ditanggung  anak  laki-laki  lebih  besar  daripada  anak  perempuan  sehingga menimbulkan tuntutan yang besar bagi anak laki-laki untuk menopang perekonomian keluarga. Kondisi tersebut membuat pekerja anak laki-laki semakin rentan mengalami eksploitasi dan dipekerjakan di lingkungan berbahaya.
Sektor pekerjaan anak berpengaruh secara signifikan terhadap eksploitasi pekerja anak.  Pekerja  anak  yang  bekerja  pada  sektor  formal  cenderung  untuk  lebih tereksploitasi dibandingkan pekerja anak yang bekerja pada sektor informal. Nilai rasio kecenderungan  sebesar  22,92  menunjukkan  bahwa  pekerja  anak  yang  bekerja  di sektor  formal  memiliki  kecenderungan  22,92  kali  untuk  mengalami  eksploitasi dibandingkan  pekerja  anak  yang  bekerja  di  sektor  informal  dengan  asumsi  variabel lain  bernilai  konstan.  Berdasarkan  hasil  analisis  deskriptif,  diketahui  bahwa  sebesar 53 persen dari pekerja anak yang tereksploitasi merupakan pekerja anak yang bekerja di  sektor  formal.  Salah  satu  kriteria  pekerja  anak  yang  tercakup  kedalam  kategori bekerja  di  sektor  formal  adalah  pekerja  anak  yang  memiliki  status  sebagai  buruh, karyawan,  atau  pegawai,  dan  sebesar  20,59  persen  dari  pekerja  anak  ini tereksploitasi.  Seorang  buruh,  karyawan,  atau  pegawai  memiliki  ikatan  jam  kerja dalam pekerjaannya yang lamanya sesuai dengan aturan yang ditetapkan oleh orang atau  badan  yang  mempekerjakannya.  Fakta  tersebut  didukung  oleh  hasil  penelitian yang menyatakan bahwa anak yang bekerja di sektor formal akan bekerja dengan jam kerja relatif panjang dan memperoleh gaji yang relatif lebih rendah dari pekerja dewasa sehingga rawan mengalami eksploitasi dan gangguan penyakit (Mulandar, 1996).
Pada  variabel  pendidikan  KRT,  hasil  uji  parsial  menunjukkan  bahwa  pendidikan KRT  berpengaruh  signifikan  terhadap  status  eksploitasi  pekerja  anak.  Namun, seorang pekerja anak yang memiliki KRT berpendidikan SMA sederajat tidak secara signifikan memengaruhi status eksploitasi pekerja anak. Seorang pekerja anak yang memiliki KRT berpendidikan SMP sederajat  memiliki kecenderungan 2,21  kali untuk tereksploitasi dibandingkan pekerja anak yang memiliki KRT berpendidikan Perguruan Tinggi  dengan  asumsi  variabel  lain  konstan.  Pekerja  anak  yang  memiliki  KRT berpendidikan  SD  sederajat  memiliki  kecenderungan  3,37  kali  untuk  mengalami eksploitasi  dibandingkan  pekerja  anak  yang  mempunyai  KRT  berpendidikan Perguruan Tinggi dengan asumsi variabel  lain konstan. Seorang  pekerja  anak yang mempunyai  KRT  tidak  tamat  sekolah  memiliki  kecenderungan  4,91  kali  untuk mengalami  eksploitasi  dibandingkan  pekerja  anak  yang  mempunyai  KRT  tamat Perguruan Tinggi dengan asumsi variabel lain konstan. Oleh karena itu, dapat ditarik sebuah kesimpulan bahwa besarnya nilai kecenderungan seorang pekerja anak untuk tereksploitasi akan semakin meningkat seiring dengan semakin rendahnya pendidikan yang dimiliki KRT.

## 4.  Simpulan
Sebagian besar pekerja anak di Indonesia tahun 2018 mengalami eksploitasi. Provinsi dengan persentase eksploitasi pekerja anak tertinggi adalah DKI Jakarta, Banten, dan Jawa Tengah. Klasifikasi wilayah tempat tinggal, jenis kelamin anak, sektor pekerjaan anak, dan pendidikan KRT signifikan berpengaruh terhadap eksploitasi pekerja anak. Pekerja anak yang bertempat tinggal di perkotaan, berjenis kelamin laki-laki, bekerja di sektor formal, dan memiliki KRT dengan tingkat pendidikan SMP sederajat atau SD sederajat  atau  tidak  tamat  sekolah  memiliki  kecenderungan  lebih  besar  untuk mengalami eksploitasi.

## Daftar Pustaka
Agresti,  A.  (2007). Introduction  to  Categorical  Data  Analysis (2nd  ed.).  New  Jersey (US): John Wiley & Sons, Inc.
Akarro, R. R. J., & Mtweve, N. A. (2011). Poverty and Its Association with Child Labor in Njombe District in Tanzania: The Case of Igima Ward . 3 (3): 199 –206.
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2010). Pekerja Anak di Indonesia 2009. Retrieved June 18, 2020, from https://www.bps.go.id/publication/2010/01/26/
16e071626b6d67e4fd413019/pekerja-anak-di-indonesia-2009.html
Fithriani, R. (2011). Pekerja Anak, Kemiskinan, dan Nilai Ekonomi Anak, Studi Kasus Provinsi Lampung Tahun 2011 .
Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (Third). Hoboken (NJ): Wiley.
[ILO] International Labour Office. (2004). Indonesia, Working Out of Poverty . Jakarta (ID): International Labour Organization.
Iryani, B. S., & Priyarsono, D. S. (2013). Eksploitasi terhadap Anak yang  Bekerja di Indonesia. Jurnal  Ekonomi  dan  Pembangunan  Indonesia , 13 (2):  177 –195. https://doi.org/10.21002/jepi.v13i2.226
Joni, M., & Tanamas, Z. Z. (1999). Aspek hukum perlindungan anak dalam perspektif Konvensi Hak Anak (Cet. 1). Bandung (ID): Citra Aditya Bakti.
[KEMNAKER]  Kementerian  Ketenagakerjaan  Republik  Indonesia.  (2014).  Peta  jalan menuju  Indonesia  bebas  pekerja  anak  2022.  Retrieved  June  18,  2020,  from http://www.ilo.org/jakarta/whatwedo/publications/WCMS_377169/lang-- en/index.htm
[KPAI] Komisi Perlindungan Anak Indonesia. (2016). Rincian Data Kasus Trafficking dan Eksploitasi – 2015 | Bank Data Perlindungan Anak. Retrieved June 18, 2020, from  https://bankdata.kpai.go.id/tabulasi-data/data-kasus-per-bulan/rincian-data- kasus-trafficking-dan-eksploitasi-2015
Mulandar,  S.  (1996). Dehumanisasi  anak  marjinal:  berbagai  pengalaman pemberdayaan . Retrieved from http://catalog.hathitrust.org/api/volumes/
oclc/35808827.html
Silitonga, M. (2009). Faktor-faktor yang mempengaruhi terjadinya eksploitasi pekerja anak  di  Indonesia:  (analisis  data  susenas  tahun  2006) .  Jakarta  (ID):  Universitas Indonesia.
Sulastri, D. (2016). Faktor-Faktor Yang Menyebabkan Eksploitasi Pekerja Anak Pada Tambang Emas Tradisional Desa Kelian Dalam Di Kecamatan Tering . 4 (2): 252 – 265.
Usman, H., & Nachrowi, N. D. (2004). Pekerja anak di Indonesia: kondisi, determinan, dan eksploitasi: kajian kuantitatif . Jakarta (ID): Gramedia Widiasara Indonesia.
Webbink, E., Smits, J., & de Jong, E. (2013). Household and Context Determinants of Child Labor in 221 Districts of 18 Developing Countries. Social Indicators Research , 110 (2): 819 –836. https://doi.org/10.1007/s11205-011-9960-0