## DETERMINAN KELUARNYA PEREMPUAN DARI PASAR TENAGA KERJA PADA MASA PANDEMI COVID-19
Tasmilah Tasmilah 1
1 Badan Pusat Statistik Kota Malang e-mail: 1 tasmilah@bps.go.id

## Abstrak
Pandemi Covid-19 mengakibatkan peningkatan jumlah perempuan yang keluar dari pasar tenaga kerja. Dengan  menggunakan  data  sakernas  panel  tahun  2019-2020,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengestimasi faktor penentu  perempuan keluar dari pasar tenaga kerja dengan menggunakan regresi logistik.  Hasil  yang  diperoleh  bahwa  keberadaan  balita,  status  pekerjaan  sebagai self  employed , penggunaan internet, dan tempat bekerja di rumah akan meningkatkan peluang perempuan keluar dari pasar tenaga kerja pada masa pandemi Covid-19. Sedangkan status perempuan sebagai kepala rumah tangga, status pekerjaan sebagai buruh/karyawan, pendidikan tinggi, dan penggunaan teknologi digital akan manurunkan peluang perempuan keluar dari pasar tenaga kerja pada masa pandemi Covid-19.
Kata kunci: Pandemi Covid-19, angkatan kerja perempuan, pengangguran

## Abstract
The Covid-19 pandemic has resulted in an increasing number of women leaving the labor market. Using Sakernas  data  2019-2020,  this  study  estimates  the  determinants  of  women  leaving  the  labor  market using logistic regression. The results obtained are that the presence of children under the age of five, employment  status  as  self  employed,  use  of  the  internet,  and  a  place  to  work  at  home  will  increase women's chances of leaving the labor market during the Covid-19 pandemic. Meanwhile, the status of women as heads of households, employment status as workers/employees, higher education, and the use of  digital  technology  will  reduce  women's  chances  of  leaving  the  labor  market  during  the  Covid-19 pandemic.
Keywords: Covid-19 pandemi, female labor participant, Unemployment

## PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  yang  terjadi sejak 2 Maret 2020 mengakibatkan 743.198 orang terinfeksi Covid-19 pada tahun 2020
(Satgas Covid-19, 2021). Untuk mengendalikan penyebaran Covid-19
pemerintah  menerapkan  pembatasan  sosial berskala  besar  (PSBB)  berdasarkan  PP No.21 Tahun 2020. Hal tersebut berdampak pada  perekonomian  nasional  sehingga mengakibatkan  kontraksi  sebesar  2,19 persen  pada  tahun  2020  (BPS,  2021a). Selain itu, pandemi Covid-19 juga berdampak  pada  peningkatan  jumlah pengangguran sebanyak 2,56 juta orang dan peningkatan Bukan Angkatan Kerja (BAK) sebanyak  0,76  juta  orang  selama  periode Februari-Agustus  2020  (BPS,  2020a). Jumlah  pekerja  yang  keluar  dari  pasar tenaga  kerja  karena  pandemi  Covid-19 paling banyak berjenis kelamin perempuan dengan  jumlah  mencapai  0,52  juta  orang. Pandemi  Covid-19  ini  terjadi  sejak  awal Maret  2020  ini  mengakibatkan  penurunan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) perempuan  dari  54,48  pada  Februari  2020 menjadi  54,03  pada  Februari  2021  (BPS, 2021b).  Penurunan  TPAK  perempuan  ini mendorong  penulis  untuk  meneliti  faktor- faktor yang menentukan keluarnya perempuan  dari  pasar  tenaga  kerja. Menggunakan data ketenagakerjaan sebelum pandemi (2019) dan data ketenagakerjaan pada saat pandemi Covid- 19 (2020) akan memotret perubahan status ketenagakerjaan pada perempuan sekaligus mengestimasi  karakteristik  tenaga  kerja yang mempengaruhi perubahan tersebut.
Keluarnya  perempuan  dari  pasar tenaga kerja ini menarik untuk dikaji karena apabila  di  suatu  negara  banyak  penduduk yang  masuk  kategori  pengangguran  atau bukan  angkatan  kerja  maupun  keduanya, menunjukkan adanya masalah tenaga kerja yang  kurang  termanfaatkan  ( underutilized ) demikian  juga  dengan  potensi  ekonomi suatu  negara.  Identifikasi underutilization tenaga  kerja  merupakan  langkah  pertama dalam merancang kebijakan ketenagakerjaan yang bertujuan meningkatkan kesejahteraan penduduk
bekerja, sekaligus mendorong pertumbuhan ekonomi.
Bukan  angkatan  kerja  merupakan salah  satu Key  Indicator  Labor  Market (KILM)  untuk  mengukur  ketidaktifan secara  ekonomi.  Salah  satu  peran  KILM dalam analisis tenaga kerja antara lain untuk mempromosikan  pekerjaan  yang  layak ( decent work ) dengan memberikan kesempatan  yang  sama  bagi  laki-laki  dan perempuan  untuk  memperoleh  pekerjaan produktif dalam kondisi kebebasan, kesetaraan, dan keamanan (ILO, 2016).
Keluarnya  perempuan  dari  pasar tenaga  kerja  akan  semakin  meningkatkan ketimpangan gender dalam pekerjaan. Dari perspektif ekonomi,
mengurangi kesenjangan  gender  dalam  partisipasi angkatan  kerja  dapat  secara  substansial meningkatkan  Produk  Domestik  Bruto (PDB) global dan meningkatkan kesejahteraan  individu  (ILO,  2017).  Hasil penelitian  Albanesi  (2019)  menunjukkan bahwa  pertumbuhan  berkelanjutan  dalam pekerjaan  perempuan  sejak  awal  1990-an berdampak signifikan dalam meningkatkan kinerja ekonomi di Amerika Serikat.
Di  era  teknologi  informasi  seperti saat  ini  pilihan  untuk  bekerja  dari  rumah maupun pekerja paruh waktu semakin besar bagi perempuan untuk tetap mengaktualisasikan potensinya dengan bekerja. Aditina & Sugiharti (2019) dengan menggunakan data Sakernas 2018 menemukan  bahwa  pendidikan  tinggi  dan pelatihan  kerja  memberikan  peluang  yang lebih  besar  bagi  perempuan  untuk  masuk dalam pasar tenaga kerja. Bahkan, penggunaan teknologi internet memberikan peluang lebih besar bagi perempuan untuk bekerja  di  rumah.  Pada  kenyataannya jumlah  pekerja  paruh  waktu  perempuan lebih tinggi (36,02 persen) jika dibandingkan  dengan  pekerja  paruh  waktu laki-laki  (19,39  persen)  (BPS,  2020b) . Pekerja paruh waktu perempuan mengalami peningkatan  dalam  tiga  tahun  terakhir, artinya bahwa menjadi pekerja paruh waktu semakin  menjadi  pilihan  bagi  perempuan. Pekerjaan  paruh  waktu  apalagi  yang dilakukan  di  rumah  memungkinkan  bagi perempuan  untuk  menyeimbangkan  antara
pekerjaan  dan  urusan  rumah  tangga. Bahkan  bagi  perempuan  yang  memiliki balita  cenderung  akan  memasuki  pasar tenaga  kerja  setelah  anaknya  cukup  aman untuk ditinggal atau dibawa ke tempat kerja (Maryati et al., 2018).
Penelitian terkait kehilangan pekerjaan  dan  keluarnya  perempuan  dari pasar  tenaga  kerja  pada  masa  pandemi Covid-19  telah  dilakukan  di  beberapa negara  lain  oleh  Dang  &  Nguyen  (2021), Alon  et  al.  (2020),  Adams-prassl  et  al. (2020), Kristal & Yaish (2020), dan Hupkau &  Petrongolo  (2020).  Hasil  penelitian tersebut  mengungkapkan  bahwa  pandemi Covid-19  memberikan  dampak  yang  besar terhadap kehilangan pekerjaan pada perempuan.  Keberadaan  balita,  status perkawinan,  status  pekerjaan  perempuan, tingkat  pendidikan,  dan  tempat  bekerja terbukti  berpengaruh  terhadap  kehilangan pekerjaan  pada  perempuan  pada  masa pandemi  Covid-19.  Adapun  penelitian terkait keluarnya tenaga kerja perempuan di Indonesia  pada  masa  pandemi  Covid-19 belum  ada  yang  melakukan.  Penelitian terhadap determinan keluarnya tenaga kerja perempuan dari pasar tenaga kerja menjadi penting  mengingat  tingkat  partisipasi angkatan  kerja  perempuan  di  Indonesia masih  rendah.  Dengan  adanya  pandemi Covid-19 ini mengakibatkan TPAK perempuan menjadi semakin rendah sehingga memperlebar ketimpangan gender dalam  pekerjaan.  Selain  itu,  menurunnya TPAK  perempuan  ini  harus  diantisipasi untuk  mencegah penurunan potensi tenaga kerja  perempuan  terhadap  nilai  tambah perekonomian.
Berdasarkan diskusi di atas, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji determinan keluarnya perempuan dari pasar tenaga kerja pada masa pandemi Covid-19. Dengan  menggunakan  data  panel  Sakenas tahun  2019-2020,  keluarnya  perempuan dari  pasar  tenaga  kerja  diamati  dari perubahan  status  bekerja  pada  tahun  2019 menjadi  bukan  angkatan  kerja  pada  tahun 2020. Mengetahui variabel yang berpengaruh terhadap keluarnya perempuan dari  pasar  tenaga  kerja  diperlukan  untuk mencegah  kehilangan  pekerjaan  pada
perempuan  yang  lebih  besar.  Terlebih ketika pandemi Covid-19 belum sepenuhnya  berakhir,  maka  pencegahan terhadap  kehilangan  pekerjaan  ataupun keluarnya  perempuan  dari  pasar  tenaga kerja  bermanfaat  untuk  meminimalisir penurunan  kesejahteraan  tenaga  kerja perempuan. Mengetahui determinan keluarnya  tenaga  kerja  perempuan  pada masa  pandemi  Covid-19  bisa  menjadi masukan  bagi  pengambil  kebijakan  agar lebih  memperhatikan  kondisi  tenaga  kerja perempuan.  Dalam  penelitian  ini  akan dikaji  apakah  keberadaan  balita  dan  status pekerjaan  sebagai self  employed akan meningkatkan  peluang  perempuan  untuk keluar  dari  pasar  tenaga  kerja  di  tengah pandemi? Demikian juga apakah bekerja di rumah  dan  penggunaan  teknologi  digital serta  internet  akan  memperkecil  peluang perempuan keluar dari pasar tenaga kerja?
METODOLOGI
1. Tinjauan Referensi
Tenaga kerja merupakan salah satu komponen  dari  fungsi  produksi  (selain modal)  yang  telah  dikembangkan  oleh Charles Cobb dan Paul Douglas (Nicholson, 2010).  Permintaan  tenaga  kerja  ini  akan sangat  bergantung  pada  permintaan  output produksi, sehingga ketika terjadi penurunan aktivitas  perekonomian  akan  direspon dengan  pengurangan  tenaga  kerja  tidak terkecuali  pada  tenaga  kerja  perempuan. Keputusan  perempuan  untuk  berpartisipasi dalam  pasar  tenaga  kerja  dipengaruhi  oleh berbagai faktor. Pendidikan yang
meningkat pada perempuan turut meningkatkan partisipasi perempuan dalam pasar  tenaga  kerja  (Borjas,  2012).  Selain itu,  keterlibatan  perempuan  dalam  pasar tenaga  kerja  juga  didorong  oleh  motif ekonomi yaitu untuk menambah pendapatan (Dewi, 2012).
Pada masa pandemi Covid-19 meski hampir  semua  lapangan  pekerjaan  terkena imbas, namun ada beberapa pekerjaan yang masih  bisa  dilakukan  dari  rumah  dengan memanfaatkan teknologi informasi. Bahkan selama pembatasan sosial selama pandemi, kegiatan  ekonomi  maupun  pekerjaan lainnya  diatur  untuk  dilakukan  di  rumah ( work from home ). Dang & Nguyen (2021)
dalam penelitiaannya pada masa pandemi di enam negara (China, Jepang, Kores Selatan, Italia,  Inggris,  dan  AS)  mengungkapkan bahwa  pekerja  wanita  24  persen  lebih mungkin  kehilangan  pekerjaan  secara permanen daripada pekerja laki-laki. Semakin  tua  usia  perempuan,  peluangnya makin kecil mengalami kehilangan pekerjaan. Demikian juga perempuan yang tinggal di perkotaan berpeluang kehilangan pekerjaan dibandingkan di perdesaan. Alon et al. (2020) mengemukakan bahwa pandemi Covid-19
meningkatkan pengasuhan anak bagi ibu karena penutupan sekolah. Penelitian di negara-negara bagian di  Amerika  Serikat,  dimana  pekerja perempuan mengalami lebih banyak kehilangan  pekerjaan  formal  daripada pekerja  laki-laki,  dan  kesenjangan  gender dalam  pekerjaan  semakin  melebar  dari waktu ke waktu (Alon et al., 2020). Adams- prassl  et  al.  (2020)  di  AS  dan  Inggris, perempuan dan pekerja tanpa gelar sarjana secara signifikan lebih mungkin kehilangan pekerjaan mereka. Pekerja yang melakukan pekerjaan dari rumah memiliki kemungkinan yang lebih rendah mengalami kehilangan pekerjaan. Pekerja yang berstatus karyawan/buruh yang memperoleh  gaji  di  Inggris  cenderung mengalami kehilangan pekerjaan
dibandingkan pekerja yang tidak memperoleh  gaji.  Namun,  karyawan  yang memperoleh  gaji  di  AS  dan  Jerman  lebih kecil  kemungkinannya  untuk  kehilangan pekerjaan. Self employed di AS dan Inggris cenderung  tidak  mengalami  kehilangan pekerjaan,  sedangkan  di  Jerman  diperoleh hasil sebaliknya.
Hasil  penelitian  dari  ILO  (2017) perempuan  dengan  anak-anak  di  negara berkembang memiliki kecenderungan yang lebih besar untuk  aktif dalam pasar tenaga kerja.  Perempuan  dengan  pendidikan menengah di negara berkembang kecenderungannya lebih kecil untuk menjadi  angkatan  kerja,  berbeda  dengan perempuan  yang  berpendidikan  tinggi. Sedangkan  perempuan  yang  berstatus kawin  kecenderungan  untuk  menjadi angkatan  kerja  lebih  besar  di  negara
berkembang,  berbeda  dengan  negara  maju dimana kecenderungannya lebih kecil.
Untuk Inggris, Andrew et al. (2020) menemukan  bahwa  dalam  rumah  tangga dengan anak-anak yang
menjadi tanggungan, ibu lebih mungkin untuk tidak bekerja  atau  cuti  selama  krisis  daripada ayah.  Sevilla  &  Smith  (2020)  mendeteksi peningkatan yang lebih besar dalam beban pengasuhan  anak  secara  keseluruhan  oleh ibu. Untuk Negara-negara lainnya,  Farré et al.  (2020)  dan  Boca  et  al.  (2020)    melihat efeknya  pada  pekerjaan  yang  dibayar  dan pekerjaan  rumah  tangga  di  Spanyol  dan Italia. Di kedua negara tersebut, perempuan mengambil  alih  sebagian  besar  beban pengasuhan  anak  yang  meningkat,  akan tetapi pengaruh terhadap pasar tenaga kerja kurang  jelas. Penelitian Hupkau  & Petrongolo  (2020)  di  Inggris  menyatakan bahwa  wanita  dengan  anak  usia  0-4  tahun berpeluang lebih besar kehilangan pekerjaan.  Demikian  juga Work  From Home (WFH)  akan  mencegah  seorang perempuan kehilangan pekerjaan.
Kikuchi  et  al.  (2021)  meneliti  dampak Covid-19  terhadap  pasar  tenaga  kerja  di Jepang,  hasilnya  ditemukan  bahwa  efek negatif dari guncangan COVID-19 di pasar tenaga  kerja  sangat  bervariasi  di  antara pekerja. Pekerja yang lebih muda mengalami  dampak  lebih  buruk  daripada pekerja yang lebih tua, perempuan terdampak  lebih  buruk  daripada  laki-laki. Kristal & Yaish (2020) melaporkan bahwa pekerja  wanita  telah  terkena  dampak  lebih parah daripada pria oleh pandemi Covid-19 di Israel.
Dampak  pandemi  yang  besar  pada pekerja  perempuan  mengakibatkan  sangat sedikit  perempuan  berstatus  kawin  yang mampu  meningkatkan  pekerjaan  untuk membantu  pendapatan  dari  pasangan  yang kehilangan pekerjaan. Dalam jangka pendek  dan  menengah,  resesi  akibat pandemi  mengikis  posisi  perempuan  di pasar tenaga kerja yaitu melalui kehilangan pekerjaan langsung dan kehilangan pengalaman kerja yang disebabkan rendahnya  lapangan  pekerjaan  selama resesi (Alon et al., 2020).
2. Metode Analisis
Penelitian ini menggunakan analisis regresi logistik multinomial untuk mengestimasi determinan keluarnya perempuan dari pasar tenaga kerja di tengah pandemi.  Regresi  logistik  digunakan  jika variabel respon bersifat kategorik (nominal atau  ordinal)  dengan  variabel  prediktor bersifat kontinyu maupun kategorik. Analisis regresi logistik multinomial merupakan regresi logistik yang dugunakan saat variabel terikat mempunyai skala yang bersifat polichotomus atau  multinomial yaitu  berskala  nominal  dengan  lebih  dari dua kategori (Hosmer & Lemeshow, 1991). Variabel terikat dalam penelitian ini terdiri atas 3 kategori yaitu tetap bekerja, berubah menjadi bukan angkatan kerja, dan berubah menjadi  pengangguran.  Bentuk  persamaan fungsi  logit  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
𝑍 𝑗 = 𝐿𝑛 ( 𝑃(𝑌=𝑗|𝑥 𝑃(𝑌=0|𝑥) )= 𝛽 𝑗0 +   𝛽 𝑗1 𝑏𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎  + 𝛽 𝑗2 𝑘𝑟𝑡 + 𝛽 𝑗3 𝑠𝑒𝑙𝑓 𝑒𝑚𝑝𝑙𝑜𝑦𝑒𝑑 + 𝛽 𝑗4 𝑘𝑎𝑟𝑦𝑎𝑤𝑎𝑛 + 𝛽 𝑗5 𝑑𝑖𝑟𝑢𝑚𝑎ℎ + 𝛽 𝑗6 𝑒𝑑_𝑚𝑒𝑛𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ + 𝛽 𝑗7 𝑒𝑑_𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 + 𝛽 𝑗8 𝑑𝑖𝑔𝑖𝑡𝑎𝑙 + 𝛽 𝑗9 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑒𝑡 + 𝜀
Z j = peluang seorang menjadi j dibandingkan dengan tetap bekerja. Dalam penelitian  ini  j  terdiri  dari  menjadi pengangguran dan bukan angkatan kerja.
Dalam  penelitian  ini  digunakan analisis  efek  marginal  untuk  menyajikan informasi pengaruh atau efek pada masing- masing  variabel  bebas  pada  saat  variabel lain konstan terhadap peluang tiap kategori pada  model  logit.  Variabel  terikat  dalam penelitian  ini  berdasarkan  perubahan ketenagakerjaan pada tahun 2019 dan 2020. Perempuan  yang  tetap  bekerja  pada  tahun 2020  dikategorikan  1  (kategori  acuan) sedangkan  perempuan  yang  keluar  dari pasar  tenaga  kerja  (menjadi  Bukan Angkatan  Kerja/BAK)  sebagai  kategori utama  atau  kategori  2.  Untuk  perempuan yang  berubah  menjadi  pengangguran dikategorikan 3.
Variabel bebas dalam penelitian ini adalah keberadaan balita, hubungan dengan kepala rumah tangga (KRT), status bekerja, tempat  bekerja,  pendidikan,  penggunaan teknologi digital, dan penggunaan internet. Definisi  operasional  dari  semua  variabel penelitian ini mengikuti konsep dan definisi yang  digunakan  oleh  BPS  dalam  Survei Angkatan  Kerja  Nasional  (Sakernas)(BPS, 2019).
Penduduk  bekerja  adalah  angkatan kerja  yang  melakukan  pekerjaan  dengan maksud memperoleh keuntungan/membantu memeproleh
keuntungan  selama  minimal  1  jam  selama seminggu  yang  lalu  secara  berturut-turut. Pengangguran  adalah  angkatan  kerja  yang tdiak bekerja dan sedang mencari pekerjaan atau  mempersiapkan  usaha  atau  merasa putus asa memperoleh pekerjaan atau sudah diterima  bekerja  namun  belum  memulai. Bukan  Angkatan  Kerja  (BAK)  adalah penduduk yang tidak aktif secara ekonomi (tidak  bekerja/sementara  tidak  bekerja  dan bukan merupakan pengangguran). Variabel bebas  untuk  keberadaan  balita  apabila perempuan  berstatus  kawin/cerai  dan terdapat  balita  dalam  rumah  tangga  dan tidak  terdapat  balita  dalam  rumah  tangga (kategori acuan). Hubungan dengan kepala rumah  tangga  menjadi  perempuan  bekerja dengan status sebagai kepala rumah tangga dan  bukan  sebagai  kepala  rumah  tangga (kategori  acuan).  Variabel  status  bekerja dibedakan  menjadi  berusaha  sendiri  ( self employed ),  karyawan/pegawai/buruh,  dan status  lainnya  (kategori  acuan).  Untuk tempat  bekerja  dibedakan  menjadi  bekerja di  rumah  dan  bekerja  di  luar  rumah (kategori acuan). Tingkat pendidikan dalam penelitian  ini  didasarkan  pada  jenjang pendidikan  teakhir  yang  ditamatkan  dan memperoleh  ijazah/tanda  kelulusan  yang dibagi  menjadi  pendidikan  rendah  (tamat SMP  ke  bawah)  sebagai  kategori  acuan,
pendidikan menengah (tamat
SMA/sederajat),  dan  pendidikan  tinggi. Pada  era  industri  4.0  maka  penggunaan teknologi digital dan internet menjadi suatu kebutuhan  sehingga  dimasukkan  sebagai salah satu  variabel  utama dalam penelitian ini. Penggunaan teknologi digital
dikategorikan menjadi dua yaitu menggunakan  teknologi  digital  dalam bekerja  dan  tidak  menggunakan  teknologi digital  dalam  bekerja  (kategori  acuan). Demikian juga dengan penggunaan internet dikategorikan
menjadi dua yaitu menggunakan internet dalam pekerjaan dan tidak menggunakan internet dalam pekerjaan (kategori acuan).
Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder yang berasal dari Survei Angkatan Kerja  Nasional  (Sakernas)  Agustus  2019 dan  Agustus  2020  yang  diselenggarakan oleh  BPS.  Sampel  penelitian  ini  sebanyak 106.542  perempuan  pekerja.  Perubahan ketenagakerjaan perempuan pada penelitian ini  dengan  membandingkan  status  bekerja pada  individu  yang  sama  tahun  2019  dan tahun 2020. Variabel bebas yang digunakan merupakan  karakteristik  tenaga  kerja  pada tahun 2019, kecuali keikutsertaan program kartu  pra  kerja  berdasarkan  kondisi  tahun 2020.
Hipotesis  dalam  penelitian  ini adalah  keberadaan  balita,  status  sebagai kepala  rumah  tangga,  status  pekerjaan, tempat  bekerja,  tingkat  pendidikan,  dan penggunaan  teknologi  digital  dan  internet berpengaruh  signifikan  terhadap  keluarnya perempuan  dari  pasar  tenaga  kerja  pada masa  pandemi  Covid-19.  Perempuan dengan  balita,  berstatus  bukan  sebagai kepala rumah tangga, berwirausaha , bekerja di  rumah, berpendidikan rendah, dan tidak menggunakan  teknologi  digital/internet akan  berpeluang  lebih  besar  keluar  dari pasar  tenaga  kerja  pada  masa  pandemi Covid-19.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Status pekerjaan utama pada perempuan  tahun  2019  disajikan  pada gambar  1.  Sebagian  besar  perempuan  di Indonesia bekerja sebagai karyawan/buruh/pegawai dengan
persentase  sebesar  29,73  persen,  sebagai pekerja  keluarga  sebanyak  27,07  persen, dan  berstatus  sebagai  wirausaha  mandiri ( self employed ) sebesar 21,88 persen.
Sumber: BPS, 2019 Gambar 1. Persentase Perempuan Bekerja Menurut Status Pekerjaan Utama, Tahun 2019
Pandemi  Covid-19  tahun  2020
mengakibatkan resesi ekonomi yang berdampak pada perubahan status ketenagakerjaan pada perempuan sebagaimana  ditunjukkan  pada  gambar2.
Perempuan  yang  tetap  bekerja  selama pandemi  Covid-19  tahun  2020  sebanyak 79,79  persen,  yang  berubah  menjadi pengangguran  sebanyak  1,9  persen,  dan keluar  dari  pasar  tenaga  kerja/menjadi bukan  angkatan  kerja  sebanyak  18,29 persen.
Sumber: BPS (Data diolah) Gambar 2. Persentase Tenaga Kerja Perempuan Berdasarkan Status Ketenagakerjaan Tahun 2020
Karakteristik tenaga kerja perempuan  pada  masa  sebelum  pandemi
21,89 14,33 1,86 29,73 3,38 1,74 27,07 Berusaha sendiri Berusaha dibantu buruh tidak tetap Berusaha dibantu buruh tetap Karyawan/pegawai
Pekerja bebas pertanian
Pekerja bebas non pertanian
Tetap Bekerja 79,79% Menjadi Penganggura n Menjadi BAK 18,29%
(tahun 2019) dan pada masa pandemi 2020 disajikan  pada  tabel  1.  Pekerja  perempuan di Indonesia sebagian besar tidak memiliki balita  di  rumah.  Menurut  lokasi  kerjanya, hanya  29,64  persen  perempuan  yang bekerja di rumah dan sisanya 70,36 persen perempuna  bekerja  di  luar  rumah.  Dalam hal penggunaan teknologi digital, sebagian besar pekerja perempuan tidak menggunakan teknologi digital dan internet.  hanya  ada  30,35  persen  pekerja perempuan  yang  menggunakan  teknologi digital dan 20,04 persen yang menggunakan teknologi  internet  dalam  bekerja.  Hal  ini bisa jadi karena sebagian besar perempuan di Indonesia berpendidikan rendah, bekerja pada  sektor  pertanian,  dan  bertempat tinggal  di  daerah  perdesaan.  Pekerja perempuan yang berpendidikan SMP/sederajat  ke  bawah  mencapai  62,85 persen,  yang  berpendidikan  menengah sebanyak  22,40  persen,  dan  berpendidikan tinggi hanya 14,75 persen. Adapun menurut lapangan  usahanya,  pekerja  perempuan lebih banyak bekerja pada sektor pertanian
(47,78  persen).  Pekerja  perempuan  yang bekerja  di  sektor  manufaktur  sebanyak 30,89  persen  dan  di  sektor  jasa  sebanyak 21,33 persen.
Pada masa pandemi Covid-19 tahun 2020,  tenaga  kerja  perempuan  yang memiliki  balita  lebih  banyak  yang  keluar dari  pasar  tenaga  kerja  (menjadi  bukan angkatan  kerja)  dibandingkan  dengan menjadi pengangguran.
Sedangkan perempuan yang berubah menjadi pengangguran di  tengah  pandemi sebagian besar  berstatus  sebagai  karyawan.  Hal  ini berkebalikan dengan pilihan menjadi bukan angkatan  kerja,  dimana  perempuan  yang berstatus  sebagai  karyawan  persentasenya paling sedikit yang keluar dari pasar tenaga kerja.
Perempuan  yang  berubah  menjadi bukan  angkatan  kerja  pada  masa  pandemi sebagian  besar  berstatus  sebagai  pekerja lainnya  yaitu  dengan  rincian  pekerja keluarga  (31,18  persen),  pekerja  bebas (6,43 persen), dan wirausaha mandiri (15,69 persen).
Tabel 1: Karakteristik Tenaga Kerja Perempuan Pada Masa Pandemi Covid-19 Karakteristik Tenaga Kerja Tahun 2019 Tahun 2020 Tetap Bekerja Menjadi BAK Menjadi Pengangguran Keberadaan balita Ya 21,56 23,44 15,4 23,44 Tidak* 78,44 76,56 84,6 76,56 Hub dengan KRT KRT 14,56 12,69 10,53 12,69 Bukan KRT* 85,44 87,31 89,47 87,31 Status bekerja Wirausaha mandiri 21,89 25,36 18,03 25,36 Karyawan/pegawai  29,73 19,36 51,71 19,36 Lainnya* 48,38 55,28 30,26 55,28 Tempat kerja Di luar rumah* 70,36 66,06 76,27 66,06 Di rumah 29,64 33,94 23,73 33,94 Pendidikan Rendah* 62,85 71,60 43,86 71,60 Menengah 22,40 22,48 41,62 22,48 Tinggi 14,75 5,91 14,52 5,91 Teknologi Digital Ya 30,35 20,36 41,72 20,36 Tidak* 69,65 79,64 58,28 79,64 Penggunaan Internet Ya 20,04 12,65 29,48 12,65 Tidak* 79,96 87,35 70,52 87,35
Sumber: Sakernas 2019-2020, BPS (diolah) Keterangan: *) kategori acuan
Dalam  hal  penggunaan  internet, perempuan  yang  berubah  menjadi  bukan angkatan  kerja  persentase  penggunaan teknologi  digital  dan  internetnya  paling kecil dibandingkan dengan perempuan yang tetap  bekerja  maupun  berubah  menjadi pengangguran.
Sumber: Sakernas 2019-2020, BPS (diolah) Gambar 3. Perubahan Ketenagakerjaan Perempuan Menurut Status Pekerjaan
Utama Tahun 2020 Perubahan ketenagakerjaan perempuan menurut status pekerjaan utama disajikan pada gambar 3. Pekerja perempuan  yang  tetap  bekerja  di  tengah pandemi  pada  tahun  2020  sebagian  besar berstatus  sebagai  karyawan/pegawai  atau buruh.  Untuk  perempuan  yang  berubah menjadi  pengangguran  pada  tahun  2020 didominasi  oleh  perempuan  dengan  status sebagai  karyawan/pegawai/buruh.  Adapun perempuan  yang  keluar  dari  pasar  tenaga
kerja  (bukan  angkatan  kerja)  sebelumnya bekerja  sebagai  pekerja  keluarga/buruh tidak  dibayar  dan  sebagai  wirausaha mandiri ( self employed ).
Tabel 2. Hasil Regresi Logistik Multinomial Terhadap Keluarnya Perempuan dari Pasar Tenaga Kerja
Variabel Menjadi Bukan Angkatan Kerja Menjadi Pengangguran coeff P-value coeff P-value Keberadaan balita 0,1411668 0,000 *** -0,4099525 0,000 *** Status KRT -0,2996071 0,000 *** -0,3478532 0,000 *** Status Bekerja Wirausaha mandiri 0,0842182 0,000 *** 0,2760308 0,000*** Karyawan/pegawai -0,2427391  0,000*** 0,9897877 0,000*** Bekerja di rumah 0,0643249 0,001*** 0,0747909 0,230 Pendidikan Menengah -0,0098492 0,642 0,6620844 0,000*** Tinggi -0,8520604  0,000***  -0,4426838 0,000 *** Teknologi Digital -0,3702741 0,000 *** -0,0437406 0,554 Penggunaan Internet 0,1153525 0,002 ** 0,0851328 0,279 Pseudo R 2 : 0,02761 LR Chi 2 (18) : 3333,48 Prob Chi 2 : 0,0000 Jumlah Observasi
: 106.542
Sumber: hasil olah Stata Keterangan: *** signifikan pada taraf alpha 1 persen ** signifikan pada taraf alpha 5 persen
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Pekerja keluarga Pekerja bebas non pertanian Pekerja bebas pertanian
Karyawan/pegawai
Berdasarkan analisis regresi logistik multinomial yang disajikan pada tabel 2, uji serentak  dengan  statistik  uji  G  dari  hasil olah  menggunakan  STATA  14,  diperoleh Likelihood Ratio Chi 2 (18) sebesar 3333,48 dan  nilai p-value =0,000.  Karena  nilai Pearson yang  diperoleh  lebih  besar  dari nilai 𝜒 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 = 28.86930 dan p-value lebih kecil  dari alpha 0,05  maka  dengan demikian  keputusannya  adalah  tolak  H 0 . Hal  ini  berarti  bahwa  dengan  tingkat kepercayaan  95  persen  terdapat  pengaruh variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat, yaitu  minimal  satu  variabel  bebas  yang berpengaruh  terhadap  keluarnya  tenaga kerja  perempuan  pada  masa  pandemi Covid-19.  Berdasarkan  uji  parsial  dengan tingkat  kepercayaan  95  persen,  variabel yang  berpengaruh  signifikan  terhadap keluarnya  perempuan  dari  pasar  tenaga kerja  (menjadi  bukan  angkatan  kerja) adalah  keberadaan  balita,  status  sebagai kepala  rumah  tangga,  status  pekerjaan, tempat  bekerja,  pendidikan  tinggi,  dan penggunaan teknologi digital dan internet Berdasarkan  analisis  efek  marginal pada  tabel  3,  variabel  yang  berpengaruh paling besar terhadap keluarnya perempuan
dari  pasar  tenaga  kerja  adalah  keberadaan balita  dalam  rumah  tangga.  Sedangkan variabel  yang  berpengaruh  paling  besar dalam  menurunkan  peluang  tenaga  kerja perempuan  menjadi  bukan  angkatan  kerja adalah  pendidikan  tinggi.  Artinya  bahwa tenaga  kerja  perempuan  yang  memiliki balita  di  rumah  akan  berpeluang  paling besar  menjadi  bukan  angkatan  kerja. Sedangkan  tenaga  kerja  perempuan  yang berpendidikan  tinggi  memiliki  peluang paling  kecil  keluar  dari  pasar  tenaga  kerja pada masa pandemi Covid-19.
Adapun  variabel  yang  berpengaruh signifikan  terhadap  peluang  tenaga  kerja perempuan  menjadi  pengangguran  adalah keberadaan  balita,  status  sebagai  kepala rumah tangga, jenis pekerjaan, dan tingkat pendidikan.  Keberadaan  balita  dalam rumah tangga berpengaruh positif terhadap keluarnya  tenaga  kerja  perempuan  dari pasar tenaga kerja pada masa pandemi dan berpengaruh  negatif  terhadap  peluang menjadi  pengangguran.  keberadaan  balita akan  meningkatkan  peluang  perempuan menjadi bukan angkatan kerja sebesar 2,22 persen  dan  menurunkan  peluang  tenaga kerja  menjadi  pengangguran  sebesar  0,81 persen. Tabel 3. Hasil Estimasi Efek Marjinal Karakteristik Tenaga Kerja Tetap Bekerja Menjadi Bukan Angkatan Kerja Menjadi Pengangguran Keberadaan balita  Ya -0,0138 0,0222*** -0,0081*** Hub KRT KRT 0,0482 -0,0427*** -0,0055*** Status bekerja Wirausaha mandiri -0,0158 0,0122*** 0,0035*** Karyawan/pegawai 0,0161 -0,0373*** 0,0212*** Tempat bekerja Di rumah -0,0103 0,0092*** 0,0012 Pendidikan Menengah -0,0107 -0,0043 0,0150*** Tinggi 0,1052 -0,1006*** -0,0046*** Teknologi Digital  Ya 0,0536 -0,0540*** -0,0004 Penggunaan Internet Ya -0,0178 0,0166** 0,0012 Pseudo R 2 : 0,02761 Prob Chi 2 : 0,0000 Jumlah Observasi  : 106.542
Sumber: hasil olah Stata

## Keterangan: *** signifikan pada taraf alpha 1 persen
** signifikan pada taraf alpha 5 persen
Berbeda  dengan  perempuan  yang tidak  memiliki  balita,  mereka  akan  aktif mencari  pekerjaan  lagi  atau  menyiapkan usaha ketika kehilangan pekerjaan. Pekerja yang  memiliki  balita  di  rumah  sebagian besar bekerja
sebagai
karyawan/pegawai/buruh  (30,20  persen) dan  bekerja sebagai pekerja keluarga/tidak dibayar (28,04 persen). Hasil penelitian ini sama  dengan  Andrew  et  al.  (2020)  di Inggris  bahwa  perempuan  yang  memiliki anak  akan  berpeluang  lebih  besar  untuk tidak  bekerja  atau  mengambil  cuti  selama pandemi.  Demikian  juga  menurut  Hupkau & Petrongolo (2020), perempuan di Inggris yang  memiliki  anak  umur  0-4  tahun  lebih berpeluang  kehilangan  pekerjaan  selama pandemi Covid-19. Perempuan yang berstatus sebagai kepala rumah tangga akan menurunkan peluang perempuan keluar dari pasar  tenaga  kerja  ataupun  menjadi pengangguran.  Perempuan  yang  berstatus sebagai kepala  rumah  tangga  lebih berpeluang untuk tetap
bekerja dibandingkan  dengan  perempuan  yang bukan  sebagai  kepala  rumah  tangga. Tanggung  jawab  nafkah  oleh  perempuan sebagai  kepala  rumah  tangga  lebih  besar sehingga lebih memilih untuk tetap bekerja meski  harus  mengalami  transisi  dari karyawan/berusaha  dibantu  buruh  menjadi wirausaha sendiri.
Status  sebagai  wirausaha  mandiri berpengaruh  positif  terhadap  keluarnya perempuan dari pasar tenaga kerja (menjadi bukan  angkatan  kerja)  dan  menjadi pengangguran.  Perempuan  yang  berstatus sebagai  wirausaha mandiri  ( self employed ) terdampak  paling  besar  selama  pandemi dan  berpeluang  lebih  besar  mengalami kehilangan pekerjaan dibandingkan dengan status lainnya. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian  Adams-prassl  et  al.  (2020)  di Jerman,  namun  berbeda  dengan  hasil penelitian  di  Inggris  dan  Amerika  Serikat. Wirausaha  perempuan  lebih  berpeluang menjadi  pengangguran  atau  keluar  dari pasar  tenaga  kerja.  Peluang  wirausaha
mandiri menjadi bukan angkatan kerja lebih besar  dibanding  menjadi  pengangguran.
Perempuan yang berstatus sebagai wirausaha  mandiri  akan  meningkatkan peluang  menjadi  bukan  angkatan  kerja sebesar  1,22  persen  dan  meningkatkan peluang  menjadi  pengangguran  sebesar 0,35  persen.  Berbeda  dengan  perempuan yang  berstatus  karyawan/buruh/pegawai, ketika kehilangan pekerjaan perempuan ini lebih  berpeluang  menjadi  pengangguran daripada  keluar  dari  pasar  tenaga  kerja. Perempuan  yang  berstatus  wirausaha mandiri  sebagian  besar  berpendidikan rendah  (73,21  persen)  dan  paling  banyak berusaha  di  sektor  manufaktur  (54,26 persen).  Sedangkan perempuan  yang berstatus  karyawan/buruh  sebagian  besar berpendidikan  tinggi  dan  bekerja  pada sektor jasa (61,63 persen).
Menurut tempat kerjanya,
perempuan yang bekerja di rumah berpeluang  lebih  besar  untuk  keluar  dari pasar tenaga kerja (menjadi bukan angkatan kerja) selama pandemi Covid-19. Perempuan ini tidak mencari pekerjaan dan tidak  menyiapkan  usaha  baru  selama pandemi. Perempuan yang bekerja di rumah lebih berpeluang untuk kehilangan pekerjaan dibandingkan dengan perempuan yang  bekerja  di  luar  rumah.  Pada kenyatannya  perempuan  yang  bekerja  di rumah sebagian besar berpendidikan rendah (68,59  persen),  bekerja  sebagai  wirausaha mandiri (41,08 persen) dan pekerja keluarga
(26,36 persen). Menurut lapangan usahanya,  perempuan  yang  bekerja  di rumah  sebagian  besar  bekerja  pada  sektor manufaktur (54,72 persen). Dalam bekerja,
perempuan  yang  bekerja  di  rumah  ini sebagian besar tidak menggunakan teknologi  digital  (71,70  persen)  dan  tidak menggunakan internet (85,59 persen). Menurut tingkat
pendidikan, perempuan  yang  berpendidikan  tinggi memiliki peluang yang lebih kecil menjadi bukan  angkatan  kerja  maupun  menjadi pengangguran.  Pendidikan  tinggi  yang dimiliki oleh perempuan akan menurunkan peluang  keluar  dari  pasar  tenaga  kerja
sebesar  10,06  persen  dan  menurunkan peluang  menjadi  pengangguran  sebesar 0,46  persen.    Hasil  temuan  ini  sejalan dengan Adams-prassl et al. (2020). Adapun perempuan  dengan  pendidikan  menengah berpeluang  lebih  besar  untuk  menjadi pengangguran. Perempuan yang berpendidikan tinggi sebagian besar bekerja sebagai  karyawan/pegawai  (84,34  persen), sedangkan  perempuan  yang  berpendidikan rendah  sebagain  besar  bekerja  sebagai pekerja  keluarga/tidak  dibayar  (34,58 persen).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa diperlukan  pendidikan  yang  tinggi  pada perempuan agar mampu bertahan di tengah guncangan  ekonomi  pada  masa  pandemi. Semakin tinggi pendidikan, maka peluangnya  untuk  tetap  bekerha  semakin besar.
Menilik  rata-rata  lama  sekolah perempuan  di  Indonesia  pada  tahun  2020 sebesar  8,07  tahun.  Artinya  bahwa perempuan  berusia  25  tahun  ke  atas  di Indonesia  rata-rata  menempuh  pendidikan hingga kelas tiga SMP/sederajat atau masih berpendidikan rendah. Oleh karena itu perlu mendorong  partisipasi  perempuan  untuk melanjutkan  sekolah  hingga  perguruan tinggi. Untuk jenjang pendidikan menengah (SMA/sederajat)  angka  pertisipasi  sekolah perempuan sebesar 84,92 persen, sedangkan  untuk  jenjang  perguruan  tinggi angka  partisipasi  kasarnya  hanya  sebesar 32,21 persen pada tahun 2020.
Penggunaan  teknologi  digital  akan menurunkan tenaga kerja perempuan keluar dari  pasar  tenaga  kerja  (menjadi  bukan angkatan kerja) sebesar 5,40 persen. Hal ini berarti bahwa penggunaan teknologi digital akan  menjadikan  perempuan  lebih  tahan untuk  tetap  bekerja  pada  masa  pandemi dibandingkan  dengan  perempuan  yang tidak menggunakan teknologi digital dalam bekerja.  Adapun  penggunaan  internet dalam bekerja berpengaruh positif terhadap keluarnya  perempuan  dari  pasar  tenaga kerja  dibandingkan  dengan  perempuan yang tidak menggunakan internet.
Penggunaan  internet  akan  meningkatkan peluang perempuan keluar dari pasar tenaga kerja sebesar 1,66 persen. Pada kenyataannya,  perempuan  yang  bekerja
menggunakan  internet  ini  sebagian  besar berpendidikan  tinggi  dan  bekerja  sebagai karyawan di sektor jasa.

## KESIMPULAN
Pandemi Covid-19 yang terjadi pada tahun  2020  mengakibatkan  penurunan perekonomian  hingga  2,79  persen  dan membuat banyak pekerja kehilangan pekerjaan tidak terkecuali pekerja perempuan.  Ada  sebanyak  1,93  persen pekerja perempuan yang statusnya berubah menjadi  pengangguran  dan  18,29  persen pekerja  perempuan  yang  keluar  dari  pasar tenaga  kerja  (bukan  Angkatan  kerja).  Dari hasil  analisis  regresi  logistik  multinomial, dapat disimpulkan bahwa keberadaan balita dalam  rumah  tangga  berpengaruh  paling besar  terhadap  keluarnya  perempuan  dari pasar  tenaga  kerja  di  tengah  pandemi. Perempuan dengan status wirausaha mandiri berpeluang lebih besar mengalami kehilangan  pekerjaan  pada  masa  pandemi dan menjadi bukan angkatan kerja. Adapun perempuan yang berstatus karyawan/pegawai/buruh  lebih  berpeluang untuk  mencari  pekerjaan  yang  baru (menjadi  pengangguran)  ketika  kehilangan pekerjaan  dibandingkan  menjadi  bukan angkatan kerja. Menurut tempat bekerjanya, perempuan  yang  bekerja  di  rumah  lebih berpeluang  untuk  menjadi  bukan  angkatan kerja,  hal  ini  karena  sebagian  besar perempuan yang bekerja di rumah berstatus sebagai  wirausaha  mandiri,  berpendidikan rendah,  dan  bekerja  pada  sektor  pertanian. Menurut tingkat pendidikan, semakin tinggi pendidikan maka semakin kecil peluangnya mengalami  kehilangan  pekerjaan  selama pandemi.  Demikian  juga,  semakin  tinggi pendidikan  semakin  kecil  peluang  untuk keluar  dari  pasar  tenaga  kerja  (menjadi bukan angkatan kerja).
Meningkatkan pendidikan bagi perempuan  perlu  dilakukan  agar  mampu bertahan  dalam  pekerjaan  di  tengah guncangan ekonomi akibat pandemi. Selain itu,  penggunaan  teknologi  digital  akan menurunkan peluang tenaga kerja perempuan  keluar  dari  pasar  tenaga  kerja. Memberikan  pelatihan  digital  pada  tenaga kerja  perempuan  terutama  pada  wirausaha mandiri  akan  meningkatkan  peluang  bagi
perempuan  untuk  tetap  bekerja  di  tengah pandemi.  Penggunaan  teknologi  digital  ini memungkinkan  perempuan  untuk  tetap bekerja  meskipun  memiliki  balita  dengan tempat bekerja di rumah. Mengingat dalam penelitian ini variabel penggunaan internet dalam  bekerja  ditemukan  meningkatkan peluang seorang pekerja perempuan keluar dari  pasar  tenaga  kerja  di  tengah  pandemi Covid-19, maka untuk penelitian selanjutnya perlu dibedakan tujuan penggunaan internet apakah untuk komunikasi, pemasaran, atau untuk penjualan.  Hal  ini  penting  agar  nantinya diperoleh kesimpulan yang lebih tepat  dan akurat terkait pengaruh penggunaan internet dalam bekerja selama pandemi Covid-19.

## REFERENSI
Adams-prassl, A., Boneva, T., Golin, M., & Rauh,  C.  (2020).  Inequality  in  the Impact  of  the  Coronavirus  Shock : Evidence  from  Real  Time  Surveys. IZA  –  Institute  of  Labor  Economics , 13183 , 51.
Aditina,  N.,  &  Sugiharti,  L.  (2019).
Pengaruh Teknologi Internet Terhadap Keputusan  Perempuan  untuk  Bekerja di  Rumah. Jurnal  Economia , 15 (2),
209–220.
Albanesi,  S.  (2019). Changing  Business Cycles:  The  Role  Of  Women’s Employment (25655, Vol. 52, Issue 1).
Alon,  T.,  Doepke,  M.,  Olmstead-Rumsey,
J., & Michèle, T. (2020). This Time It ’ s Different : The Role of Women ’ s Employment in a Pandemic Recession
(Vol. 92093, Issue 13562).
Alon,  T.,  Doepke,  M.,  Olmstead-Rumsey, J., & Tertilt, M. (2020). The Impact of
Covid-19  on  Gender  Equality.  In NBER  Working  Paper  Series (No. 26947; Vol. 53, Issue 9).
Andrew,  A.,  Cattan,  S.,  Costa  Dias,  M.,
Farquharson, C., Kraftman, L., Krutikova, S., Phimister, A., & Sevilla, A.  (2020).  The  Gendered  Division  of
Paid  and  Domestic  Work  under
Lockdown. IZA  Discussion  Paper ,
13500 .
Boca,  D.  Del,  Oggero,  N.,  Profeta,  P.,  & Rossi, M. C. (2020). Women ’ s Work ,
Housework and Childcare , before and during  COVID-19  Women  ’  s  Work  , Housework and Childcare , before and during COVID-19 . 13409 . Borjas,  G.  J.  (2012). Labor  Economics (Sixth Edition) . BPS.  (2019). Pedoman  Pencacah  Survei Angkatan  Kerja  Nasional  2019 .  BPS RI.
BPS.  (2020a). Berita  Resmi  Statistik: Keadaan  Ketenagakerjaan  Indonesia Agustus 2020 (Issue 86). BPS.  (2020b). Indikator  Pasar  Tenaga Kerja Indonesia Agustus 2020 . BPS.
BPS.  (2021a).  Berita  Resmi  Statistik: Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Triwulan IV-2020. In Www.Bps.Go.Id (Issue 13). https://www.bps.go.id/pressrelease/20 21/02/05/1811/ekonomi-indonesia- 2020-turun-sebesar-2-07-persen--c-to-
c-.html BPS.  (2021b). Indikator  Pasar  Tenaga Kerja Indonesia Februari 2021 . Dang,  H.  A.  H.,  &  Nguyen,  C.  V.  (2021).
Gender inequality during the COVID-
19  pandemic:  Income,  expenditure, savings, and job loss. World Development , 140 , 105296. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.20 20.105296 Dewi,  P.  M.  (2012).  Partisipasi  Tenaga Kerja Perempuan dalam Meningkatkan  Pendapatan  Keluarga. Jurnal  Ekonomi  Kuantitatif  Terapan ,
5 (2), 119–124.
Farré,  L.,  Fawaz,  Y.,  Gonzalez,  L.,  & Graves, J. (2020). How the COVID-19
Lockdown Affected Gender Inequality in  Paid  and  Unpaid  Work  in  Spain . 13434 .
Hosmer,  D.  W.,  &  Lemeshow,  S.  (1991).
Applied  Logistic  Regression.  In
Biometrics (Vol. 47, Issue  4). https://doi.org/10.2307/2532419
Hupkau,  C.,  &  Petrongolo,  B.  (2020). Work,  Care  and  Gender  during  the COVID-19  Crisis*. Fiscal  Studies ,
41 (3),
623–651. https://doi.org/10.1111/1475- 5890.12245 ILO. (2016). Key Indicators Of The Labour
Market (Ninth Edit). ILO. ILO.  (2017). World  Employment  Social
Outlook .
Kikuchi,  S.,  Kitao,  S.,  &  Mikoshiba,  M. (2021). Who suffers from the COVID-
19 shocks? Labor market heterogeneity and welfare consequences in Japan. Journal of the Japanese and International Economies , 59 (August 2020), 101117. https://doi.org/10.1016/j.jjie.2020.101 117
Kristal,  T.,  &  Yaish,  M.  (2020).  Does  the coronavirus pandemic level the gender inequality curve? (It doesn’t).
Research  in  Social  Stratification  and
Mobility , 68 (May), 100520.
https://doi.org/10.1016/j.rssm.2020.10 0520 Maryati,  S.,  Bachtiar,  N.,  Ekonomi,  F., Andalas, U., Ekonomi, F., Andalas, U., Ekonomi,  F.,  &  Andalas,  U.  (2018). Analisis  penawaran  tenaga  kerja wanita  memiliki  balita  di  perdesaan sumatera  barat. Jurnal  Ekonomi  Dan Pembangunan , 26 (1), 77–88.
Nicholson, S. (2010). Intemediate Microeconomics  and  Its  Aplication
(eleventh e).
Satgas  Covid-19.  (2021). Analisa  data COVID-19 Indonesia . https://covid19.go.id/p/berita/analisis- data-covid-19-indonesia-update-10- januari-2021 Sevilla, A., & Smith, S. (2020). Baby steps: The  gender  division  of  childcare during  the  COVID-19  pandemic. Oxford  Review  of  Economic  Policy ,
36 (13302), S169–S186.
https://doi.org/10.1093/oxrep/graa027