## COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting
Volume 6 Nomor 2, Januari-Juni 2023 e-ISSN : 2597-523

## ANALYSIS OF FACTORS INFLUENCING THE INCOME OF WOMEN INFORMAL SECTOR WORKERS IN INDONESIA (IFLS DATA ANALYSIS 5)
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENDAPATAN PEKERJA WANITA SEKTOR INFORMAL DI INDONESIA (ANALISIS DATA IFLS 5
Suripto 1* , Anandito Wicaksono 2
Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta 1,2 suripto@ep.uad.ac.id 1

## ABSTRACT
This  research  was  conducted  with  the  aim  of  being  able  to  find  out  the  factors  that influence the income of women informal sector workers in Indonesia in 2014 based on data from the 2014 batch 5 Indonesian family life survey (IFLS-5). IFLS 5 data is the latest data conducted by several institutions. such as rand meters, survey meters and the demographic institute of the Faculty of Economics and Business, University of Indonesia (LD FEB UI). Based on the existing problems, namely female workers contribute 38% of the total national workforce and the informal sector absorbs the highest workforce in Indonesia, which is equal to 69%, but it is ironic because the informal sector has the lowest  income  level  compared  to  other  sectors.  This  study  took  a  sample  of  2,294 respondents taken from 13 provinces in Indonesia. Respondents were filtered based on age with a range of 15-65 years. With the dependent variable income of women workers and the independent variables education level, age, marital status, working hours, work experience and job training. From the results of statistical tests conducted, it shows that 31% of the independent variables partially affect the dependent variable, and the rest are influenced by independent variables outside the research model. The results of multiple linear tests show that the independent variables of education level, age, working hours, work experience and job training are significantly independent variables that can explain the effect on the variable income of women informal sector workers in Indonesia.
Keywords : IFLS-5, Female Workforce, Income of Informal Sector Female Workers.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  dapat  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi  pendapatan  pekerja  wanita  sektor  informal  di  Indonesia  tahun  2014 berdasarkan data dari indonesian family life survey gelombang 5 (IFLS-5) tahun 2014. Data  IFLS  5  adalah  data  terbaru  yang  dilakukan  oleh beberapa  lembaga  seperti  rand meter,  survey  meter  dan  lembaga  demografi  Fakultas  ekonomi  dan  bisnis  Universitas Indonesia (LD  FEB  UI).  Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  yaitu  pekerja  wanita menyumbang angkatan kerja sebesar 38 % dari total angkatan kerja nasional dan sektor informal menyerap tenaga kerja tertinggi di indonesia yaitu sebesar 69%, akan tetapi ironi karena sektor informal memiliki tingkat pendapatan yang terendah dibandingkan dengan sektor yang lainnya. Penelitian ini mengambil sampel sebanyak 2.294 responden yang diambil  dari  13  provinsi  yang  ada  di  Indonesia.  Responden  disaring  berdasarkan  usia dengan rentang 15-65 tahun. Dengan variabel dependen pendapatan pekerja wanita dan variabel independen Tingkat pendidikan, usia, status pernikahan, jam kerja, pengalaman kerja dan pelatihan kerja. Dari hasil uji statistik yang dilakukan menunjukkan bahwa 31%
variabel-variabel  independen  secara  parsial  mempengaruhi  variabel  dependen,  dan sisanya dipengaruhi oleh variabel-variabel bebas diluar model penelitian. Dari hasil uji linier  berganda  menunjukkan  bahwa  secara  signifikan  variabel  independen  tingkat pendidikan,  usia,  jam  kerja,  pengalaman  kerja,  dan  pelatihan  kerja  dapat  menjelaskan pengaruhnya terhadap variabel pendapatan pekerja wanita sektor informal di Indonesia.
Kata kunci : IFLS-5, Tenaga Kerja Wanita, Pendapatan Pekerja Wanita Sektor Informal.

## PENDAHULUAN
Aspek  gender  adalah  masalah yang  penting  selain  asapek  ekonomi  di Indonesia,  di  mana  perempuan  adalah penggerak  utama  perekonomian.  Peran perempuan dalam perekonomian adalah partisipasi yang utama di sektor informal di  perkotaan  dan  pedesaan.  Indonesia sebagai negara yang masih berkembang, memiliki masalah ketenaga kerjaan yang sangat  penting,  dibutuhkan  sebuah  cara pandang baru terhadap situasi ketenagakerjaan saat ini,
Sumber : BPS 2015 Gambar 1. Presentase Jumlah Tenaga Kerja Berdasarkan Jenis

## Kelamin Tahun 2015
Berdasarkan  gambar  1  yang diperoleh  dari  data  BPS  diatas, menunjukkan partisipasi wanita sebagai salah  satu  penyumbang  tenaga  kerja tergolong  tinggi  dan  mencapai  hampir
38%. Sektor informal merupakan alternatif kesempatan kerja yang mampu menampung tenaga kerja tanpa dibutuhkan kualifikasi persyaratan tertentu  bagi  masyarakat  kecil  yang
pendidikannya  relatif  rendah.  Sektor informal  merupakan  unit-unit  usaha kecil  yang  memiliki  status  tidak  resmi, dan tidak memiliki izin lokasi, izin usaha berdasarkan ketentuan perundang- undangan yang berlaku untuk menghasilkan  dan  mendistribusikan barang.  Sektor  informal  merupakan suatu  usaha-usaha  yang  memiliki  skala yang  kecil  yang  dikelola  oleh  individu dengan  tingkat  kebebasan  yang  tingi untuk  menjalankan  usahanya.  Definisi sektor informal lainnya juga yaitu sektor yang  belum  menggunakan  bantuan ekonomi dari pemerintah meski bantuan itu  telah  tersedia    (Pratiwi,  2012).  BPS mencatat  79  juta  lebih  yang  mampu terserap pada sektor ini.
Tabel 2. Penduduk 15 Tahun Ke Atas yang Bekerja Menurut Lapangan Pekerjaan Utama 2014
Sumber : BPS 2014 Berdasarkan  Tabel  2  Tentang Penduduk  15  Tahun  Ke  Atas  yang Bekerja  Menurut  Lapangan  Pekerjaan Utama  disimpulkan  bahwa  sektor informal  (Pertanian,  Industri  dan Perdagangan)  memiliki  jumlah  total pekerja  82.082.509  orang  perkerja  di tahun  2014  dan  dengan  kata  lain merupakan penyumbang terbesar lapangan  kerja  mencapai  69%  sebagai
37,78% 44,89% 30,00% 35,00% 40,00% 45,00% 50,00% Perempuan Laki-laki Jumlah Tenaga Kerja Tahun 2015 Jumlah Tenaga Kerja Tahun 2015
penyerap tenaga kerja sehingga diperkirakan mempengaruhi kesejahteraan  tenaga  kerja,  khususnya wanita. Usia memiliki peran yang penting untuk  proses  pengambilan  keputusan individu, semakin dewasa usia seseorang maka akan berpengaruh kepada perilaku dalam tata cara pemengambilan keputusan yang cenderung akan semakin bijak,  karena  semakin  dewasa  individu tersebut,  maka  akan  cenderung  lebih berhati-hati  dan  tidak  menginginkan untuk pengeluaran berlebih karena akan menjadikan beban bagi mereka. (Amron, 2009).  Secara  fisik  pekerja  muda memiliki kecenderungan fisik yang lebih kuat  dibandingkan  dengan  pekerja  tua yang  memiliki  batasan  tertentu  yang lebih lemah dibandingkan pekerja muda. Potensi  penduduk  yang  memiliki kontribusi sebagai modal pembangunan yaitu  penduduk  usia  produktif  yang berusia 15-65 tahun (BPS).
Pendapatan  juga  dipengaruhi oleh  lamanya  menekuni  pekerjaannya, dimana  semakin  lama  tenaga  yang bersangkutan menjalani pekerjaan tersebut  maka  semakin  meningkat pengalaman  kerjanya  (Kadek,  2013). (Cremin & Nakabugo, 2012) menekankan adanya konsep pengembangan  sumber  daya  manusia umumnya  ditutup  dengan  modal manusia.  Human  capital  didefinisikan sebagai  agregasi  dari  investasi  di berbagai  bidang  seperti  pendidikan, kesehatan,  pelatihan,  dan  migrasi  yang meningkatkan  produktivitas  individu dalam pasar tenaga kerja, dan juga dalam kegiatan  non-pasar.  Dikatakan  bahwa karena  jumlah  keterampilan  individu memperoleh  melalui  hidup  mereka tergantung  sebagian  pada  kemampuan awal  mereka,  potensi  ini  merupakan aspek  penting  dari  konsep  modal manusia. Modal manusia adalah keterampilan  dan  kemampuan  orang,
serta  kemampuan  untuk  mengakses sumber  daya  di  luar  dan  tubuh pengetahuan untuk meningkatkan pemahaman dan mengidentifikasi praktek-praktek yang menjanjikan. Modal manusia juga membahas kemampuan kepemimpinan untuk "memimpin di perbedaan," untuk fokus pada  aset,  inklusif  dan  partisipatif,  dan proaktif  dalam  membentuk  masa  depan masyarakat atau kelompok Berdasarkan alasan tersebut, penelitian ini berfokus untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan  pekerja  wanita  sektor informal  dengan  melibatkan  variabel pendidikan, usia, status pernikahan, jam kerja,  pengalaman  kerja  dan  pelatihan kerja

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah metode pendekatan statistik  inferensial    kuantitatif  yang merupakan pengujian teori berdasar teori ketenagakerjaan  dan  ekonomi  makro. Estimasi  ditujukan  untuk  memperoleh besaran  parameter  yang  diestimasi dengan sampel, selain besaran parameter juga mengestimasi teoritis yang ditunjukan oleh tanda koefisien variabel terkait  (Baltagi,  2001;  Davidson  & Flachaire,  2007;  Durlauf  et  al.,  2005; Gujarat  &  Porter,  2009).  Data  yang diestimasi bertujuan untuk membuktikan hipotesis yang diajukan dan menerangkan  model  pendapatan  wanita informal  selanjutnya  dapat  digunakan untuk menarik kebijakan untuk menentukan  tindak  lanjut  penanganan masalah pekerja wanita informal. Studi literatur dengan menggunakan  jurnal-jurnal  yang  diacu serta buku buku ekonometrika digunakan  untuk  menurunkan  model ekonometrika.  Pendekatan  kuantitatif dipilih  karena  data  yang  terbentuk berwujud  dalam  bentuk  angka  yang
kemudian  diolah  dengan  menggunakan analisis  statistik  untuk  menganalisis faktor-faktor yang
mempengaruhi pendapatan  pekerja  wanita  sektor informal  di  Indonesia  tahun  2014. Berdasarkan  data  penelitian  tersebut, penelitian  ini  termasuk  penelitian kuantitatif.  Data  bersifat  data cross section,  s umber  data  yang  digunakan merupakan  data  sekunder  Indonesia Family Live Survey (IFLS) Tahun 2014. Data  ini  dibuat  tidak  secara  teratur, dimulai  pada  tahun  1993,  tahun  1997, tahun  2000,  tahun  2007  dan  terakhir tahun 2014.
Estimasi  model  menggunakan aplikasi  statistik  STATA  versi  14, dengan  total  keseluruhan  observasi individu pekerja wanita sektor informal sejumlah 5.258 yang tersebar di berbagai wilayah  Indonesia.  Sampel  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah 2.294  merupakan  responden  pada  data IFLS 5 yang memiliki usia produktif 15- 65  tahun.  Data  yang  difokuskan  dalam penelitian ini  adalah data cross section IFLS-5 dari buku 3A. Variabel dependen dalam  penelitian  ini  adalah  pendapatan pekerja  wanita  sektor  informal  di Indonesia  tahun  2014  (Y).  Sedangkan variabel independen dalam penelitian ini adalah  meliputi  pendidikan:  SD  (X1), SMP  (X2),  SMA  (X3),  Diploma  (X4), S1  (X5),  S2  (X6),  usia  (X7),  status pernikahan  (X8),  jam  kerja  (X9), pengalaman  kerja  (X10),  dan  pelatihan kerja (X11).
Penelitian  ini  mengadopsi  model persamaan  pendapatan  Mincer  yang dimodifikasi.  Model  dasar  persamaan pendapatan  (BELZIL,  2008;  Breton  & Breton,  2021;  Güris  &  Aydın,  2022) yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah:
Wi = β 0 + β1Edui + β3Expi 2 + εi Keterangan: Wi = Pendapatan individu i Edui = Tahun Sekolah Individu i
Expi = Pengalaman kerja individu i Expi 2 =  Pengalaman  kerja  individu  I kuadrat Εi = Error Term Model Mince dimodifikasi dengan  mengabungkan  variabel  waktu dan dummy pendidikan untuk menerangkan pendapatan pekerja wanita informal. Model Penelitian adalah:
Y = β 0 + β 1 X 1i + β 2 X 2i + β 3 X 3i + β 4 X 4i + β 5 X 5i + β 6 X 6i + β 7 X 7i + β 8 X 8i + β 8 X 8i + β 9 X 9i + β 10 X 10i + β 11 X 11i + εi
Keterangan: Y = Log Pendapatan Pekerja Wanita Sektor Informal X 1 = Tingkat Pendidikan SD (SD = 1, lain = 0) X 2 = Tingkat Pendidikan SMP (SMP = 1, lain = 0)
X 3 = Tingkat Pendidikan SMA (SMA
= 1, lain = 0)
X 4 =  Tingkat  Pendidikan  Diploma
(Diploma = 1, lain = 0)
X 5 = Tingkat Pendidikan S1 (S1 = 1, lain = 0) X 6 = Tingkat Pendidikan S2 (S2 = 1, lain = 0)
X 7 = Usia dalam satuan tahun X 8 =  Status  pernikahan  (Sudah
Menikah = 1, Belum menikah = 0)
X 9 = Jam kerja dalam satuan jam
X 10 = Pengalaman kerja dalam satuan tahun X 11 =  Status  pekerja  (Karyawan  =  0, Bekerja Sendiri = 1) Εi   = Error term
Β = Koefisien regresi
Eatimasi menggunakan regresi majemuk OLS, kemudian hasil estimasi dilakukan  Uji  Statistik  dan  Uji  Asumsi Klasik. Uji statistik meliputi uji t, Uji F dan  uji  kesesuaian  model.  Uji  Asumsi Klasik  meliputi  Uji  Multikoleniaritas, Uji Heterokedastisitas

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sektor informal merupakan sektor yang  memiliki  daya  serap  paling  besar
jika  dibandingkan  dengan  sektor  yang lain,  hal  inilah  yang  mengakibatkan ketertarikan  peneliti  untuk  melihat realita  yang  lebih  dalam.  Namun besarnya  alokasi  tenaga  kerja  pekerja wanita  yang  bekerja  di  sektor  informal berbanding  terbalik  dengan  kategorial pendapatannya  (Floro  &  Bali  Swain, 2013;  Tsiboe  et  al.,  2016).  Berikut merupakan  data  pendapatan  pekerja wanita sektor informal di Indonesia pada tahun 2014 berdasarkan hasil pengolahan survey data IFLS-5.

## Uji Regressi Berganda
Uji  model  regresi  dilakukan dengan  regresi  majemuk  OLS  sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Uji Regresi Linier Berganda
Sumber: Data IFLS 5 Diolah
Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Hasil koefisien determinasi menunjukan  seberapa  besar  variabel independen    dapat  menjelaskan  variari variabel  dependen.  Hasil  estimasi dirangkumk pada Tabel 2 berikut:
Tabel  4. Hasil Koefisien Determinasi
Sumber: Data IFLS 5 Diolah Dari hasil uji R-Square menunjukkan  bahwa  variabel-variabel independen  dalam  penelitian  ini  dapar mempengaruhi variabel dependen sebesar  31,77%  yang  dapat  diartikan variabel  dependen  dipengaruhi  oleh
variabel independen lain diluar penelitian ini sebesar 68,33%. Rendahnya nilai dari hasil uji R-Square dalam  penelitian  ini  disebabkan  karena jenis data yang digunakan memiliki jenis data crossection . Namun hasil penelitian ini  dapat  memenuhi  persyaratan  untuk penelitian.

## Uji Multikoleniaritas
Uji  multikolinearitas  dilakukan dengan  nilai  toleransi  (1/VIF)  dan  nilai variance  inflation  factor  (VIF)  dengan hasil di tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Uji Multikolinearitas
Sumber: Data IFLS 5 Diolah Dari Tabel 5 hasil uji multikoleniaritas  didapati  bahwa  nilai VIF<10  atau  nilai  1/VIF  >  0.1  yang berarti  bahwa  masing-masing  variabel independen seperti usia, status pernikahan, jam kerja, pengalaman kerja dan  pelatihan  kerja  tidak  memiliki keterkaitan. Sehingga disimpukan
bahwa variabel idependen berdiri sendiri dan tidak mengandung multikoleniaritas.

## Uji Heterokedastisitas
Uji Heterokedastisitas dilakukan dengan  uji  LM,  hasil  uji  LM  disajikan pada tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Hasil Uji Heterokedastisitas
Sumber: Data IFLS 5 Diolah Dari hasil uji tersebut menunjukkan  bahwa  nilai Prob  chi square 0,0805  >  α  (5%)  yang mengartikan  bahwa  model  memenuhi asumsi homokedastisitas.
Bangsa tidak dapat dikembangkan tanpa  pendidikan.  (Chowdhury  et  al., 2014)  pendidikan  adalah  langkah pertama dalam jalur proses
pembangunan. Negara-negara berkembang, memiliki kekurangan modal  fisik  dan  modal  manusia. Pendidikan  memiliki  peran  penting dalam ketidaksetaraan pendapatan mengurangi  ketimpangan.  Pendidikan pada  penelitian  ini  menggunakan variabel dummy dengan  cara  membuat enam  kategori  tingkat  pendidikan;
Variabel  Tidak  Tamat  Sekolah  Dasar (tidak  tamat  SD),  Variabel  Pendidikan Sekolah Dasar (SD), Variabel Pendidikan Sekolah Menengan Pertama (SMP),  Variabel  Pendidikan  Sekolah Menengan  Atas  (SMA),  Variabel Pendidikan Diploma, Variabel Pendidikan  Strata  1  (S1)  dan  Variabel Pendidikan  strata  2  (S2).  Variable tingkat  pendidikan  tidaktamat  SD menjadi basis interpretasi.
Berdasarkan  pengujian  hipotesis Variabel  Tingkat  Pendidikan  SD  pada tabel 3 didapatkan nilai t-hitung 0,58 dan nilai  t  tabel  1,96,  sehingga  variabel  SD tidak  berpengaruh  positif  dan  tidak signifikan  terhadap  Pendapatan  Pekerja Wanita  Sektor  Informal  di  Indonesia tahun 2014. Hal ini dikarenakan bahwa pendidikan  dasar  kurang  menambah ketrampilan  pekerja  wanita,  Pendidikan SD  yang  dipelajari  di  pendidikan  dasar utamanya  cenderung  difokuskan  agar peserta  didik  memiliki  kemampuan dasar  baca  tulis  saja.  Koefisien  regresi yang  positif  dan  semakin  meningkat  di tingkat pendidikan akan  semakin besar juga penghasilan yang akan didapat oleh Pekerja  Wanita  Sektor  Informal  di Indonesia  tahun  2014.  Hasil  ini  sesuai dengan  penelitian  yang  sebelumnya pernah dilakukan oleh Riska Ardi (2017) dan  Pitma  Pertiwi  (2015)  bahwasannya pendidikan  yang  makin  tinggi  akan menjadikan pekerja lebih berpengatahuan  luas,  lebih  produktif, dan  inovatif  sehingga  pendapatannya akan meningkat. (DiBartolo, 1999)
Berdasarkan  pengujian  hipotesis Variabel Tingkat Pendidikan SMP pada Tabel 3 didapatkan nilai t-hitung sebesar 2,31  dan  nilai  t  tabel  1,96  sehingga menunjukkan  bahwa  nilai  t-hitung variabel  SMP  lebih  besar  dari  t-tabel. Variabel  Pendidikan  SMP  berpengaruh positif    dan  signifikan  terhadap Pendapatan  Pekerja  Wanita  Sektor Informal  di  Indonesia  tahun  2014. Koefisien  regresi  variabel  ini    positif dengan  nilai  612  397,60  yang  berarti pendapatan  perbulan  pekerja  wanita sektor  informal  yang  lulus  SMP  adalah lebih  banyak  Rp  612.397  dibandingkan dengan  pekerja  wanita  sektor  informal yang tidak lulus pendidikan SMP.
Berdasarkan  hasil  estimasi  di Tabel  3  Variabel  Tingkat  Pendidikan SMA  didapatkan  nilai  t-hitung  sebesar 4,12 dan nilai t tabel 1,96, menunjukkan bahwa nilai t-hitung variabel SMA lebih besar dari t-tabel, maka Variabel Tingkat Pendidikan  SMA  berpengaruh  positif dan  signifikan  terhadap  Pendapatan Pekerja  Wanita  Sektor  Informal  di Indonesia tahun 2014. Koefisien regresi memiliki tanda positif dengan nilai 1.074 477  yang  berarti  Pendapatan  Perbulan Pekerja  Wanita  Sektor  Informal  yang lulus pendidikan SMA lebih banyak Rp 1.074.477 dibandingkan dengan pekerja wanita sektor informal yang tidak lulus SMA.
Berdasarkan  estimasi  di  |Tabel  3 Variabel  Tingkat  Pendidikan  Diploma didapatkan  nilai  t-hitung  sebesar  5,93 dan  nilai  t  tabel  1,96  sehingga menunjukkan  bahwa  nilai  t-hitung Variabel  Tingkat  Pendidikan  Diploma lebih  besar  dari  t-tabel.  Sehingga variabel Pendidikan Diploma berpengaruh  positif    dan  signifikan terhadap  pendapatan  pekerja  wanita sektor informal di Indonesia tahun 2014. Hasil  pengujian  koefisien  regresi  yang positif pada variabel tingkat pendidikan Diploma  dengan  nilai  1  618  060,  ini
memiliki arti bahwa pendapatan perbulan pekerja wanita sektor informal yang  lulus  Pendidikan  Diploma  lebih banyak  Rp  1.618.060  dibandingkan dengan  pekerja  wanita  sektor  informal yang tidak lulus Pendidikan Diploma.
Berdasarkan  estimasi  di  |Tabel  3 Variabel Tingkat Pendidikan S1 didapatkan nilai t-hitung 6,53 dan nilai t tabel  1,96,  menunjukan  nilai  t-hitung lebih besar dari t-tabel, ini berarti bahwa Pendidikan S1 berpengaruh positif  dan signifikan  terhadap  pendapatan  pekerja wanita  sektor  informal  di  Indonesia tahun  2014.  Hasil  pengujian  koefisien regresi  yang  positif  pada  variabel Tingkat  Pendidikan  S1  dengan  nilai 1.722  700  berarti  pendapatan  perbulan Pekerja  Wanita  Sektor  Informal  yang lulus  Pendidikan  S1  lebih  banyak  Rp 1.722.700,- dibandingkan dengan pekerja  wanita  sektor  informal  yang tidak lulus Pendidikan S1. Berdasarkan  estimasi  di  |Tabel  3 Variabel Tingkat Pendidikan S2 didapatkan  nilai  t-hitung  berjumlah 10,62  dan  nilai  t  tabel  berjumlah  1,96 sehingga  menunjukkan  bahwa  nilai  t- hitung Variabel Pendidikan S2 berpengaruh  positif    dan  signifikan terhadap  pendapatan  pekerja  wanita sektor informal di Indonesia tahun 2014. Hasil  pengujian  koefisien  regresi  yang positif pada Variabel Tingkat Pendidikan  S2  dengan  nilai  3  364  807 berarti  pendapatan  perbulan  Pekerja Wanita  Sektor  Informal  yang  lulus  S2 lebih besar Rp 3.364.807,-
dibandingkan  dengan  Pekerja  Wanita Sektor Informal yang tidak lulus S2.
Variabel  Usia  pada  tabel  3 memiliki  nilai  t-hitung  sebesar  4,48 dengan  nilai  t-tabel  1,96  menunjukkan bahwa nilai t-hitung Variabel Usia lebih besar  dari  pada  t-tabel,  maka  Variabel Usia berpengaruh positif dan signifikan terhadap  Pendapatan  Pekerja  Wanita Sektor Informal di Indonesia tahun 2014.
Usia  menjadi  faktor  penting  untuk menentukan  pengambilan  keputusan yang  selanjutnya  akan  berpengaruh terhadap  banyaknya  pendapatan  yang diperoleh.  Kematangan  usia  juga  akan menentukan seberapa banyak pengalaman  yang  diperoleh  seorang pekerja, sehingga semakin dewasa maka pekerja  akan  semakin  terasah  dan memiliki  kemampuan  lebih,  yang selanjutnya  akan  berdampak  kepada pendapatan.  Hasil  estimasi  model memiliki  koefisien  regresi  yang  positif dengan  nilai  16  036,30  yang  berarti bahwa  setiap  kenaikan  satu  tahun  usia pekerja  wanita  dapat  mempengaruhi kenaikan  Pendapatan  Pekerja  Wanita Sektor Informal di Indonesia tahun 2014 sebesar Rp. 16.036.
Variabel  Usia  pada  Tabel  3 didapatkan nilai t-hitung 0,71 dan nilai t tabel berjumlah 1,96 sehingga menunjukkan  bahwa  nilai  t-hitung variabel  status  pernikahan  lebih  kecil dari  t-tabel,  maka  variabel  status pernikahan  tidak  berpengaruh  negatif dan tidak signifikan terhadap Pendapatan  Pekerja  Wanita  Sektor Informal  di  Indonesia  tahun  2014. Pernikahan berdampak pada meningkatnya  kebutuhan  hidup,  akan tetapi  seseorang  yang  belum  menikah pula  telah  memiliki  kebutuhan  juga, sehingga  status  pernikahan  tidak berpengaruh terhadap pendapatan seseorang.  Aatau  dengan  kata  lain, menikah dan tidaknya seseorang, kedua- duanya  akan  tetap  membutuhkan pendapatan untuk memenuhi kebutuhannya.  Status  keluarga  dengan kepala  keluarga  perempuan  memiliki kecenderungan  berpenghasilan  rendah dan mengarah pada kemiskinan (Development, 2010).
Berdasarkan  pengujian  hipotesis Variabel  Jam  Kerja  pada  tabel  3 didapatkan nilai t-hitung berjumlah 6,54 dan nilai t tabel berjumlah 1,96 sehingga
menunjukkan  bahwa  nilai  t-hitung Variabel  Jam  Kerja  lebih  besar  dari  t- tabel.  Sehingga  variabel  jam  kerja berpengaruh  positif    dan  signifikan terhadap  Pendapatan  Pekerja  Wanita Sektor Informal di Indonesia tahun 2014. Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  ((Lien  &  Wang,  2016) meyimpulkan  jam  kerja  berdampak positif  dengan  pendapatan  pekerja dengan  dikombinasikan  ketrampilan yang sejalan dengan sifat output pekerja. Koefisien  regresi  adalah  positif  pada Variabel  Jam  Kerja  dengan  nilai 11936,26 berarti bahwa setiap kenaikan satu  jam  kerja  perminggu  pekerja wanita,  dapat  mempengaruhi  kenaikan Pendapatan  Pekerja  Wanita  Sektor Informal  di  Indonesia  tahun  2014 sebesar Rp. 11.936.
Berdasarkan  pengujian  hipotesis Variabel Pengalaman Kerja pada tabel 3 didapatkan  nilai  t-hitung  berjumlah 10,86  dan  nilai  t  tabel  berjumlah  1,96 sehingga  menunjukkan  bahwa  nilai  t- hitung Variabel Pengalaman Kerja lebih besar  dari  t-tabel,  maka  disimpulkan bahwa  Variabel  Pengalaman  Kerja berpengaruh  positif    dan  signifikan terhadap  Pendapatan  Pekerja  Wanita Sektor Informal di Indonesia tahun 2014. Hal  ini  sejalan  dengan  apa  yang dilakukan  oleh  (Chang  &  Shi,  2016)
yang menyimpulkan bahwasanya pengalaman  kerja  akan  memiliki pengaruh yang positif untuk pendapatan pekerja melalui pelajaran dari kesalahan yang  dilakukan  selama  bekerja.  Hasil pengujian koefisien regresi yang positif pada variabel pengalaman kerja dengan nilai 47678.16 yang berarti bahwa setiap kenaikan  satu  tahun  pengalaman  kerja pekerja  wanita,  dapat  mempengaruhi kenaikan  pendapatan  pekerja  wanita sektor informal di Indonesia tahun 2014 sebesar Rp.47.678.
Variabel  Pelatihan  Kerja  pada tabel 3 memiliki nilai t-hitung berjumlah
5,65  dan  nilai  t  tabel  1,96  sehingga menunjukkan  bahwa  nilai  t-Hitung Variabel  Jam  Kerja  Lebih  besar  dari  t- tabel,  maka  variabel  jam  kerja berpengaruh  positif    dan  signifikan terhadap  Pendapatan  Pekerja  Wanita Sektor Informal di Indonesia tahun 2014.
Koefisien hasil regressi sebesar 370659.7  menunjukkan  bahwa  pekerja wanita  yang  pernah  mendapatkan pelatihan kerja akan memiliki pendapatan  lebih  besar  sebanyak Rp.370.659 dibandingkan dengan pekerja  wanita  yang  tidak  pernah mendapatkan  pelatihan  kerja  dalam hidupnya.

## PENUTUP Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  ini  dapat diketahui  bahwasannya  pendapatan pekerja  wanita  sektor  informal  masih rendah.  Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat disimbulkan bahwa:
1. Tingkat Pendidikan signifikan mempengaruhi  pendapatan  pekerja wanita,  yang  berarti  semakin  tinggi pendidikan  akan  berimplikasi  pada semakin  baiknya  pengetahuan,  pola fikir, dan skill yang dimiliki sehingga selanjutnya akan meningkatkan pendapatan.  Akan  tetapi  hasil estimasi  pada tingkat pendidikan SD tidak  cukup  signifikan,  hal  ini diakibatkan karena bahwa pendidikan dasar kurang menambah ketrampilan pekerja wanita, apa yang dipelajari di pendidikan dasar utamanya cenderung  difokuskan  agar  peserta didik  memiliki  kemampuan  dasar baca tulis saja. 2. Usia signifikan mempengaruhi pendapatan pekerja wanita, usia yang semakin  matang  akan  memberikan pengaruh  yang  positif  dikarenakan semakin bertambahnya usia individu, maka  akan  mengakibatkan  semakin bertambahnya  kematangan  individu
tersebut dalam mengambil keputusan yang  tepat.  Kematangan  usia  juga akan  menentukan  seberapa  banyak pengalaman  yang  diperoleh  seorang pekerja,  sehingga  semakin  dewasa maka  pekerja  akan  semakin  terasah dan memiliki kemampuan lebih, yang selanjutnya  akan  berdampak  kepada pendapatan yang lebih baik.
3. Status  pernikahan  tidak  signifikan mempengaruhi  pendapatan  pekerja wanita,  perubahan  dari  status  lajang ke  status  menikah  memang  akan meningkatkan  kebutuhan  pasangan dalam  rumah  tangga,  namun  tidak selalu  demikin  dengan  pendapatan yang  diperoleh,  oleh  karena  itulah status  pernikahan  tidak  berimplikasi terhadap naiknya pendapatan.
4. Jam  kerja  berpengaruh  signifikan terhadap  pendapatan  pekerja  wanita, sejalan  dengan  bertambahnya  jam kerja  akan  berpengaruh  positif terhadap pendapatan, hal ini dikarenakan  dengan  bertambahnya jam  kerja,  maka  output  yang dihasilkan juga akan semakin banyak, waktu-waktu  luang  yang  dirubah menjadi waktu yang produktif untuk bekerja  juga  akan  meingkatkan  skill dan  akhirnya  berimplikasi  kepada pendapatan yang semakin membaik.
5. Pengalaman kerja berpengaruh signifikan terhadap pendapatan pekerja  wanita,  seiring  dengan bertambahnya  pengalaman  kerja seseorang, maka akan mengakibatkan bertambahnya pula skill dan pengalaman kerja yang di dapat, yang pada  akhirnya  akan  mempengaruhi produktifitas seseorang dalam bekerja. 6. Pelatihan kerja berpengaruh signifikan terhadap pendapatan pekerja  wanita,  pelatihan  kerja  yang didapatkan  oleh  seseorang  sebelum memasuki  bidang  kerjanya  akan mendorong seseorang tenaga kerja itu
untuk  lebih  memahami  alur  dari pekerjaannya, sehingga dengan pemahaman  yang  baik  dari  pekerja tersebut  maka  kepiawaiannya  dalam bidang  tersebut  juga  akan  semakin bertambah,  sehingga  pendapatannya pun juga akan semakin baik.

## Saran
Berdasarkan  penelitian  yang telah  dilakukan  maka  ada  beberapa  hal yang  sebaiknya  diperhatikan  sebagai acuan  akademisi  ataupun  pemerintah yang dapat digunakan sebelum mengambil kebijakan, beberapa diantaranya adalah: 1. Mengadakan  pelatihan  kerja  yang semakin  masif  dan  berfariasi, sehingga skill ataupun  kinerja  yang dihasilkan  oleh  pekerja  sektor informal ini kian membaik.
2. Selalu berupaya mempermudah akses Pendidikan  yang  baik  dan  murah sebagai  sarana  masyarakat  yang kurang  mampu,  yang  harapannya dengan seiring bertambahnya Pendidikan  maka  kualitas  individu tersebut akan semakin baik

## DAFTAR PUSTAKA
Amron,  I.  T.  dan.  (2009).  Analisis
Faktor-Faktor  yang  Berpengaruhi Terhadap  Produktivitas  Tenaga kerja Outlet Telekomunikasi Seluler  Kota  Makassar. Jurnal Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi Nobel Indonesia.
Baltagi,  B.  H.  (Badi  H.  (2001). A companion to theoretical econometrics . 709. https://books.google.com/books?h l=en&lr=&id=xs55E7FsMHMC& oi=fnd&pg=PA310&dq=spatial+l ag+model&ots=gnhmU1_AEq&si g=DL37Kg8kJvTOdfUCxK3eeR Gqm8c#v=onepage&q=spatial lag model&f=false BELZIL. (2008). Testing the
Specification of the Mincer Wage
Equation. Annales  d’Économie  et de Statistique , 91/92 , 427. https://doi.org/10.2307/27917254
Breton,  T.  R.,  &  Breton,  A.  S.  (2021).
Growth in a macro-Mincer model: Good  results  with  schooling  and experience interactions. Review of
Development  Economics , 25 (2), 563–581. https://doi.org/10.1111/rode.1275 3 Chang,  X.,  &  Shi,  Y.  (2016).  The Econometric  Study  on  Effects  of Chinese  Economic  Growth  of Human Capital. Procedia Computer Science , 91 (Itqm), 1096–1105. https://doi.org/10.1016/j.procs.20 16.07.160
Chowdhury, S., Schulz, E., Milner, M., & Van De Voort, D. (2014). Core employee based human capital and revenue  productivity  in  small firms: An empirical investigation.
Journal  of  Business  Research , 67 (11), 2473–2479. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2 014.03.007 Cremin, P., & Nakabugo, M. G. (2012). Education, development and poverty  reduction:  A  literature critique. International  Journal  of
Educational  Development , 32 (4), 499–506.
https://doi.org/10.1016/j.ijedudev.
2012.02.015 Davidson,  R.,  &  Flachaire,  E.  (2007). Asymptotic and bootstrap inference  for  inequality  and poverty  measures. Journal  of Econometrics , 141 (1),  141–166. https://doi.org/10.1016/j.jeconom. 2007.01.009 Development, O. for E. C. and. (2010). Atlas of Gender and Development:
How  Social  Norms  Affect  Gender
Equality in Non-OECD Countries .
https://doi.org/10.1787/97892640 77478-en DiBartolo,  A.  (1999).  Modern  Human Capital  Analysis:  Estimation  of US,  Canada  and  Italy  Earning Functions. Maxwell  School  of Citizenship  and  Public  Affairs Syracuse  University  Syracuse, Working Paper No.212 , 212 . Durlauf,  S.  N.,  Johnson,  P.  A.,  & Temple, J. R. W. (2005). Chapter 8 Growth Econometrics. Handbook  of  Economic  Growth , 1 (SUPPL.  PART  A),  555–677. https://doi.org/10.1016/S1574-
0684(05)01008-7 Floro,  M.  S.,  &  Bali  Swain,  R.  (2013). Food  Security,  Gender,  and Occupational Choice among Urban  Low-Income  Households. World Development , 42 (1), 89–99. https://doi.org/10.1016/j.worlddev .2012.08.005 Gujarat, D. N., & Porter, D. C. (2009).
Basic  Econometrics  Fifth  Edition
Damodar (F. Edition & Damodar (eds.);  Fifth  Edit).  The  McGraw- Hill Series Economics ESSENTIALS. Güris, S., & Aydın, G. K. (2022). Spatial Pseudo Panel Data Models with an Application  to  Mincer  Wage
Equations. Central  European
Journal  of  Economic  Modelling and  Econometrics , 2022 (1),  37–
56.
https://doi.org/10.24425/cejeme.2 022.140511 H.M. Antho, M. (2001). Wanita Dalam Masyarakat  Indonesia .  Sunan Kalijaga Press.
Kadek,  A.  N.  (2013).  Faktor-Faktor Yang  Mempengaruhi  Penduduk Lanjut  Usia  Masih  Bekerja.
Fakultas  Ekonomi  Dan  Bisnis Universitas Udayana.
Lien,  H.  M.,  &  Wang,  P.  (2016).  The timing of childbearing: The role of
human  capital  and  personal preferences. Journal of Macroeconomics , 49 ,  247–264. https://doi.org/10.1016/j.jmacro.2 016.07.004 Pratiwi,  R.  (2012). TANTANGAN  DAN PELUANG SEKTOR INFORMAL .
2 , 598–606. Priyono,  E.  (2002). Mengapa  Angka Pengangguran  Rendah  di  Masa Krisis?: Menguak Peranan Sektor Informal Sebagai Buffer Perekonomian . 1 No.2 Jul .
Tsiboe, F., Zereyesus, Y. A., & Osei, E. (2016).  Non-farm  work,  food poverty,  and  nutrient  availability in  northern  Ghana. Journal  of Rural  Studies , 47 ,  97–107. https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2 016.07.027