## Pandemi COVID-19 dan Pengangguran di Kabupaten Tangerang
The COVID-19 Pandemic and Unemployment in Tangerang Regency
Arini Hardjanto *
Departemen Ekonomi dan Sumberdaya Lingkungan, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University E-mail: arini.hardjanto@apps.ipb.ac.id
Tanti Novianti
Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University
E-mail: tantinovianti@apps.ipb.ac.id Dian Verawati Panjaitan Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University E-mail: dianverawati@apps.ipb.ac.id Sri Retno Wahyu Nugraheni Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University E-mail: sriretno@apps.ipb.ac.id Sri Mulatsih
Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University E-mail: mulatsupardi@gmail.com

## ABSTRACT
The economic performance of a country or region can be shown through various macro variables, including unemployment. The labor market is one part of the economic sector affected by the COVID-19 pandemic in addition to the health sector. Tangerang Regency is one of the region in Banten Province which is known as an industrial area and has a relatively large workforce. The purpose of this study is to analyze the effect of the COVID-19 pendemic on the  open  unemployment  rate  in  Tangerang  regency.  This  research  method  used  are  correlation  analysis,  Granger Causality and binary logistic regression model. Based on the results of the correlation analysis, it can be concluded that  the  district  minimum  wage  (UMK)  and  the  labor  force  have  a  significant  and  positive  relationship  with  the unemployment rate and has moderate level of correlation, while based on the results of granger causality, it can be conclude that unemployment rate variable has a one way relationship with PDRB, UMK and the labor force. Variables that have a significant effect on reducing working hours during the pandemic are labor experience, experience squared, workings who work as argriculral, forestry, fisheries, operators and machine assembling workers, while the factors tha significantly affect the reduction in wages are labor status (married), age, age squared, profession (as manager, professional  technician  &  assistant,  service  and  sales  personal,  agricultural  worker,  forestry,  fishery,  processing worker, craft, machine operator and assembling, roug worker), essential sector and usage internet for work.
Keywords : COVID-19, correlation, granger causality, logit, unemployment.

## ABSTRAK
Kinerja  perekonomian  suatu  negara  atau  wilayah  dapat  ditunjukkan  melalui  berbagai  variabel  makro diantaranya  adalah  pengangguran.  Pasar  tenaga  kerja  adalah  salah  satu  bagian  dari  sektor  ekonomi  yang  terkena dampak  dari  adanya  pandemi  COVID-19  selain  sektor  kesehatan.  Kabupaten  Tangerang  merupakan  salah  satu kabupaten di Provinsi Banten yang dikenal sebagai daerah industri dan memiliki jumlah angkatan kerja relatif besar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pandemi COVID-19 terhadap tingkat pengangguran terbuka di Kabupaten  Tangerang.  Penelitian  ini  menggunakan  analisis  korelasi,  kausalitas  granger,  dan  model  regresi  logistik biner untuk menjawab tujuan. Berdasarkan hasil analisis korelasi, upah minimum kabupaten (UMK) dan angkatan kerja memiliki  hubungan  signifikan  dan  positif  dengan  tingkat  pengangguran  dan  memiliki  tingkat  korelasi  sedang, sedangkan  berdasarkan  hasil granger  causality dapat disimpulkan  bahwa  tingkat  pengangguran  memiliki  hubungan satu arah dengan PDRB, UMK dan angkatan kerja. Variabel yang berpengaruh signifikan terhadap pengurangan jam kerja  selama  masa  pandemi  adalah  pengalaman  tenaga  kerja,  pengalaman,  pekerja  yang  berprofesi  sebagai  pekerja pertanian,  kehutanan,  perikanan,  operator  dan  perakit  mesin,  sementara  faktor  yang  signifikan  mempengaruhi pengurangan upah adalah status tenaga kerja (sudah menikah), umur, umur kuadrat (umur 2 ), profesi (sebagai manajer, teknisi  &  asisten  profesional,  tenaga  usaha  jasa  dan  penjualan,  pekerja  pertanian,  kehutanan,  perikanan,  pekerja pengolahan,  kerajinan,  operator  dan  perakit  mesin,  pekerja  kasar),  sektor  esensial,  dan  penggunaan  internet  untuk bekerja.
Kata Kunci : COVID-19, korelasi, kausalitas granger, logit, pengangguran.
*Corresponding author
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022,
313-323

## PENDAHULUAN
Pengangguran  merupakan  permasalahan  ekonomi  yang  dihadapi  oleh  setiap  wilayah ataupun negara. BPS (2021) menyebutkan bahwa pengangguran terdiri dari empat kriteria yaitu tidak mempunyai pekerjaan dan sedang mencari pekerjaan; tidak memiliki pekerjaan dan sedang menyiapkan usaha; tidak mempunyai pekerjaan dan merasa tidak akan memperoleh pekerjaan; serta sudah punya pekerjaan namun belum mulai bekerja. Gross Domestic Product (GDP), inflasi, angkatan kerja, trade openess , dan hambatan pergerakan tenaga kerja, merupakan faktor-faktor yang menentukan pengangguran (Gaber, 2018). Demikian halnya dengan remitansi, nilai tukar, pengeluaran untuk pendidikan, utang luar negeri merupakan determinan pengangguran (Siddiqa, 2021). Sementara Handayani (2019) menyebutkan bahwa jumlah penduduk, tingkat pendidikan, produk domestik bruto (PDB) atau produk domestik regional bruto (PDRB), dan upah minimum, adalah faktor-faktor penyebab pengangguran.
Pandemi  COVID-19  yang  melanda  dunia  tahun  2019-2021  turut  berkontribusi  dalam permasalahan  pasar  tenaga  kerja,  yang  berimplikasi  terhadap  masalah  sosial  seperti pengangguran,  kesulitan  keuangan,  peningkatan  kemiskinan,  kesehatan,  pendidikan,  hutang (Akwara et  al .,  2013;  Schmitz,  2011).  Pandemi  COVID-19  memperlambat  aktivitas  ekonomi karena  adanya  pembatasan  mobilitas  bahkan  lockdown  sehingga  individu  bereaksi  dengan mengurangi  mobilitas  dan  aktivitas  ekonomi,  proses  produksi  terganggu  sehingga  perusahaan mengurangi permintaan tenaga kerja yang pada akhirnya banyak para pekerja yang mengalami pengurangan  jam  kerja,  dirumahkan  sementara  bahkan  kehilangan  pekerjaan,  sehingga menimbulkan banyak pengangguran.
Dalam skala yang lebih luas peningkatan pengangguran akan meningkatkan derajat konflik sosial  dan  dan  ketidakstabilan  politik  (Malik et  al .,  2021).  Menurut  laporan  BPS  pada  Bulan Agustus 2020, jumlah mengangguran mencapai 2,56 juta orang. Angka tersebut terus menurun menjadi 1,62 juta pada Februari 2021, terus menurun menjadi 960 ribu orang pada Februari tahun 2022. Berdasarkan kelompok usianya, mayoritas (90 persen) berasal dari kelompok usia 15-44 tahun, dimana 46,7 persen merupakan pekerja dengan usiaa 25-44, disusul kemudian oleh pekerja usia 15-24 tahun dan 13,3 persen merupakan pekerja dengan usia 25-44 tahun (BPS, 2022).
Provinsi  Banten  merupakan  salah  satu  provinsi  di  Jawa  Barat  yang  memiliki  delapan kabupaten atau kota, salah satunya ialah Kabupaten Tangerang. Kabupaten Tangerang merupakan salah satu daerah di Provinsi Banten yang memiliki kepadatan penduduk ketiga tertinggi setelah Kota  Tangerang  dan  Kota  Tangerang  Selatan.  Kepadatan  penduduk  Kabupaten  Tangerang mengalami peningkatan dari tahun 2018 sebesar 3.649 jiwa per km 2 menjadi 3.756 jiwa per km 2 pada  tahun  2019.  Sementara  itu  laju  pertumbuhan  penduduk  pada  tahun  2019  di  Kabupaten Tangerang sebesar 2,93 persen menempati urutan kedua tertinggi setelah Kota Tangerang Selatan. Tingginya laju pertumbuhan penduduk disebabkan oleh jumlah penduduk yang selalu meningkat setiap tahunnya hingga tahun 2019.
Berbagai  penelitian  telah  banyak  dilakukan  terkait  dampak  pandemi  global  COVID-19 yang  dirasakan  pengaruhnya  di  semua  negara  dan  wilayah,  tidak  hanya  berdampak  terhadap kesehatan  tetapi  juga  terhadap  perekonomian  secara  keseluruhan,  salah  satunya  pasar  tenaga kerja. Hal ini senada dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh ILO (2020) bahwa sekitar 25 juta pekerjaan di dunia dapat hilang dikarenakan adanya pandemi COVID-19. Dang, Huynh dan Nguyen (2020) melakukan penelitian dampak COVID-19 berdasarkan tingkat pendapatan dengan menggunakan  survey  di  Cina,  Italia,  Jepang,  Korea  dan  Inggris  Raya.  Hasilnya  menunjukkan bahwa  masyarakat cenderung  mengurangi  tabungan  dan  mengubah  perilaku.  Sementara  Abay, Tafere dan Woldemichael (2020) yang melakukan penelitian di 182 negara menemukan bahwa terjadi kontraksi yang subtansial dalam permintaan dari sektor perdagangan eceran, restoran dan hotel. Demikian halnya dengan Sampi dan Jooste (2020) menemukan bahwa aktivitas ekonomi di  Kawasan  Amerika  Latin  dan  Karibia  mengalami  kontraksi,  produksi  industri  mengalami penurunan yang besar.
Berbagai  upaya  dilakukan  oleh  pemerintah  untuk  mengurangi  penyebaran  COVID-19 salah satunya adalah Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Akan tetapi kebijakan tersebut
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 313-323
memberikan  dampak  berupa  perlambatan  pertumbuhan  ekonomi  karena  adanya  penurunan permintaan  berupa  konsumsi  dan  investasi,  ketidakstabilan  pasokan  barang,  jasa  serta  pasar tenaga kerja sehingga berimplikasi pada terhentinya perusahaan, bisnis, pasar keuangan, wisata dan lainnya. Efek yang ditimbulkan karena pandemi COVID-19 adalah banyaknya perusahaan serta  sektor  industri  perjalanan,  perhotelan,  olahraga,  hiburan;  sektor  perdagangan;  sektor finansial;    sektor  kesehatan;  bahkan  sektor  pendidikan  mengalami  kerugian  hingga  menutup usahanya.  Kondisi  tersebut  pada  akhirnya  berimplikasi  pada  pengurangan  tenaga  kerja  dan pendapatan pekerja bahkan pemutusan hubungan kerja (PHK) sehingga pengangguran meningkat dan terjadi perlambatan pertumbuhan ekonomi (Dewi et al ., 2020; Malik et al ., 2021). Demikian halnya yang terjadi di Kabupaten Tangerang, berdasarkan BPS Provinsi Banten (2021), tingkat pengangguran terbuka mencapai 13,06 persen pada tahun 2020, tertinggi dalam tiga  tahun  terakhir.  Selain  adanya  pandemi  COVID-19,  faktor  lain  yang  menyebabkan pengangguran  adalah  peningkatan jumlah  penduduk,  namun  ketersediaan  lapangan  kerja  tidak mencukupi.  Dengan  kata  lain,  pertumbuhan  lapangan  kerja  jauh  lebih  lambat  bahkan  stagnan dibandingkan  pertumbuhan  tenaga  kerja,  PDB/PDRB,  upah  minimum.  Variabel  PDB/PDRB yang  menurun  sejak  adanya  pandemi  COVID-19,  menjadi  sebuah  sinyal  bahwa  tingkat pengangguran  akan  meningkat  karena  penurunan  PDB/PDRB  akan  menurunkan  kapasitas produksi  sehingga  angkatan  kerja  yang  terserap  menjadi  semakin  rendah,  banyak  tenaga  kerja yang dirumahkan, sementara tenaga kerja yang menganggur meningkat.
Pandemi COVID-19 juga menciptakan dampak lain terhadap pekerja selain pengangguran, seperti  pengurangan jam  kerja  dan  tidak  bekerja  untuk  sementara. Jumlah  pekerja  yang  masih mengalami  dampak  pengurangan  jam  kerja  hingga  Februari  2022  mencapai 9,44  juta  orang. Jumlah ini terus mengalami penurunan dibandingkan tahun lalu (2021) yang mencapai 6,28 juta orang.
Kekakuan upah seperti tingkat upah minimum di suatu daerah, merupakan faktor lain yang memengaruhi  pengangguran.  Perkembangan  Upah  Minimum  Kabupaten  (UMK)  Kabupaten Tangerang  selama  tiga  tahun  (2018-2020)  menunjukkan  peningkatan.  Besaran  UMK  yang berlaku tahun 2020 adalah Rp 4.168.268 meningkat Rp 326.900 dibandingkan tahun 2019 (BPS Kabupaten Tangerang, 2021). Berdasarkan uraian di atas, terutama terkait kejadian akhir-akhir ini yaitu adanya COVID-19, maka penelitian mengenai pengaruh pandemi COVID-19 terhadap jam kerja dan pendapatan beserta variabel makro lainnya yakni terhadap tingkat pengangguran di Kabupaten Tangerang perlu dilakukan.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat  Statistik,  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Banten  dan  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Tangerang. Penelitian menggunakan analisis deskriptif, analisis korelasi, kausalitas granger dan regresi logistik biner. Data yang digunakan untuk analisis korelasi dan kausalitas granger ialah data time series tahun 2005-2020, sedangkan data sakernas 2020 digunakan untuk menganalisis model regresi logistik biner, pengaruh COVID-19 terhadap jam kerja dan pendapatan pekerja.
1. Analisis Korelasi
Keeratan hubungan antara variabel makroekonomi dan tingkat pengangguran di Kabupaten Tangerang dianalisis menggunakan analisis korelasi. Variabel makroekonomi yang dipakai pada analisis korelasi yaitu PDRB, Jumlah Angkatan Kerja, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan Upah  Minimum  Kabupaten  (UMK).  Metode  korelasi  yang  digunakan  adalah  korelasi pearson yang dirumuskan sebagai berikut:
𝑟 𝑥𝑦= 𝑛  ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 −(∑ 𝑥 𝑖 ) (∑ 𝑦 𝑖 ) √{𝑛  ∑ 𝑥 𝑖 2 − (∑ 𝑥 𝑖 )2}− {𝑛  ∑ 𝑦 𝑖 2 − (∑ 𝑦 𝑖 )2}
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 313-323
Keterangan: r = koefisien korelasi pearson x = variabel independen y = variabel dependen n = banyak sampel
Berdasarkan  hasil  analisis  korelasi  dapat  diketahui  tingkat  hubungan  antar  variabel. Tingkat hubungan antar variabel baik sangat rendah maupun sangat kuat dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pedoman menginterprestasikan koefisien korelasi
Interval Korelasi Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,000 Sangat Kuat Sumber: Sugiyono (2014)
2. Kausalitas Granger ( Granger Causality ) Analisis granger causality dilakukan untuk melihat apakah variabel penjelas yang berupa variable  makroekonomi  yaitu  PDRB,  IPM,  UMK  dan  angkatan  kerja  memiliki  hubungan  dua arah,  satu  arah,  atau  tidak  memiliki  hubungan  dengan  tingkat  pengangguran.  Antar  variabel dikatakan  memiliki  hubungan  apabila  nilai  probabilitas  lebih  kecil  dari alfa  5 persen.  Analisis granger causality dilakukan menggunakan software Eviews 10.
3. Regresi Logistik
Pengaruh pandemi COVID-19 terhadap tenaga kerja adalah berkaitan dengan perubahan jam  kerja,  pendapatan  maupun  pengangguran.  Model  yang  digunakan  dalam  menganalisis  hal tersebut adalah analisis regresi logistik biner yang bertujuan untuk mengetahui dua hal yaitu jam kerja  yang  bertambah/tetap  atau  jam  kerja  berkurang  pada  bulan  Agustus  2020  (pertengahan COVID-19 di  Indonesia) dibandingkan Februari 2020 (awal COVID-19). Sementara berkaitan dengan  pendapatan  adalah  untuk  mengetahui  pendapatan/upah  bertambah/tetap  atau pendapatan/upah berkurang. Analisis regresi logistik dilakukan melalui tahapan reduksi peubah untuk  masing-masing  model  mengacu  pada  yang  dikemukan  Hosmer  dan  Lemeshow  (1989)
𝑌𝑖 = 𝑙𝑛 [ 𝑃𝑖 1−𝑃𝑖 ] = 𝛼 0 + 𝛼 1 𝐴 + 𝛼 2 𝐵 + 𝛼 3 𝐶 + 𝛼 4 𝐷 + 𝛼 5 𝐸 + 𝛼 6 𝐹 + 𝛼 7 𝐺 + 𝛼 8 𝐻 … … … … … . (1) dimana:
Yi
Pi(kk) : probabilitas responden (jam kerja, pendapatan bertambah atau berkurang)
𝛼 0 : konstanta 𝛼 1 − 𝛼 8 : koefisien regresi logistik Model perubahan jam kerja dan perubahan pendapatan dapat dimodelkan sebagai berikut: Model Perubahan Jam Kerja
𝐿𝑜𝑔 𝑃(𝑌 𝑖 ) 1−𝑃(𝑌 𝑖 ) =  𝑔(𝑌 𝑖 )   = 𝛼 0 +  𝛼 1 ℎ𝑜𝑢𝑟 𝑖 +  𝛼 2 𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 𝑖 +   𝛼 3 𝑎𝑔𝑒 𝑖 +   𝛼 4 𝑚𝑎𝑟𝑟𝑖𝑒𝑑 𝑖 + 𝛼 5 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙_𝑖𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 𝑖 + 𝛼 6 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑒𝑡 𝑖 + 𝛼 7 𝑔𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟 𝑖 + 𝛼 8 𝑒𝑑𝑢𝑐 𝑖 …..….. (2)
Model Perubahan Pendapatan
𝐿𝑜𝑔 𝑃(𝑍 𝑖 ) 1−𝑃(𝑍) =  𝑔(𝑍 𝑖 )   = 𝛼 0 +  𝛼 1 ℎ𝑜𝑢𝑟 𝑖 +  𝛼 2 𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 𝑖 +   𝛼 3 𝑎𝑔𝑒 𝑖 +   𝛼 4 𝑚𝑎𝑟𝑟𝑖𝑒𝑑 𝑖 + 𝛼 5 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙_𝑖𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 𝑖 + 𝛼 6 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑒𝑡 𝑖 + 𝛼 7 𝑔𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟 𝑖 + 𝛼 8 𝑒𝑑𝑢𝑐 𝑖 ........... (3)
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 313-323
dimana: Yi = 1: Jam kerja bertambah 0: Jam kerja berkurang Zi = 1: Pendapatan bertambah 0: Pendapatan berkurang hour = Jam kerja/minggu income = Pendapatan (Rp/bulan) age = Umur (tahun) married = 1: menikah 0: single formal_informal  = 1: formal 0: informal internet = 1: menggunakan internet pada pekerjaan 0: tidak menggunakan internet pada pekerjaan gender = 1: Laki-laki 0: Perempuan educ = 1: Tidak sekolah-SD-SMP 2: SMA-SMK 3: Diploma 4: Perguruan Tinggi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Korelasi Variabel Makroekonomi dengan Tingkat Pengangguran Kabupaten Tangerang Analisis  korelasi Pearson dilakukan  untuk  mengidentifikasi  hubungan  antara  variabel makroekonomi dengan tingkat pengangguran di Kabupaten Tangerang. Variabel makroekonomi yang dimaksud ialah PDRB, jumlah angkatan kerja, indeks pembangunan manusia (IPM), upah minimum kabupaten (UMK), dan inflasi. Hasil analisis hubungan antara variabel makroekonomi dengan tingkat pengangguran dirangkum dalam Tabel 2.
Berdasarkan  hasil  uji  korelasi Pearson terdapat  dua  variabel  yang  memiliki  hubungan signifikan dengan tingkat pengangguran di Kabupaten Tangerang yaitu UMK dan angkatan kerja, sedangkan tiga variabel lainnya yaitu PDRB, IPM dan inflasi tidak berpengaruh signifikan. Upah Minimum  Kabupaten  (UMK)  memiliki  hubungan  yang  signifikan  dan  bertanda positif  dengan tingkat pengangguran di Kabupaten Tangerang. Koefisien korelasi yang diperoleh sebesar 0,537 dan  nilai  signifikansi  sebesar  0,048.  Koefisien  korelasi  yang  bernilai  0,537  termasuk  kategori korelasi  yang  sedang,  artinya  semakin  tinggi  nilai  UMK  maka  tingkat  pengangguran  semakin tinggi begitupun sebaliknya. Adanya hubungan positif antara UMK dengan tingkat pengangguran didukung dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Sa’adah dan Ardyan (2016); Pamungkas dan Suman (2016); dan Panjawa dan Soebagiyo (2014). Adanya kenaikan upah minimum akan meningkatkan  pengangguran  yang  disebabkan  kekakuan  upah.  Kekakuan  upah  menunjukkan ketidakmampuan  upah  untuk  menyesuaikan  sampai  titik  keseimbangan  yaitu  saat  jumlah penawaran  tenaga  kerja  sama  dengan  besarnya  jumlah  permintaan  tenaga  kerja.  Saat  upah minimum  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  sebelumnya  menyebabkan  jumlah penawaran tenga kerja meningkat sedangkan permintaan akan tenaga kerja cenderung menurun. Hal  inilah  yang  menyebabkan  terjadinya  pengangguran  sebab  terjadi  surplus  tenaga  kerja (penawaran  tenaga  kerja  naik).  Kekakuan  upah  disebabkan  oleh  berbagai  faktor  diantaranya adalah peraturan upah minimum, serikat pekerja, dan efisiensi upah (Mankiw, 2012).
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 313-323
Tabel 2. Korelasi  Pearson  antara  variabel  makroekonomi  dengan  tingkat  pengangguran  di  Kabupaten Tangerang Variabel Koefisien Korelasi Sig Keterangan PDRB 0,463 0,095 Tidak Signifikan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) 0,471 0,089 Tidak Signifikan Upah Minimum Kabupaten (UMK) 0,537 0,048 Signifikan Angkatan Kerja (ANK) 0,597 0,024 Signifikan Inflasi (INF) -0,340 0,235 Tidak Signifikan
Keterangan: *berkorelasi secara signifikan pada taraf nyata 5 persen
Kebijakan  upah  minimum  bertujuan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  pekerja,  namun kebijakan  ini  juga  dapat  meningkatkan  pengangguran.  Berdasarkan  penelitian  Pamungkas  dan Suman (2016) kebijakan upah minimum memengaruhi rata-rata upah pekerja karena saat upah minimum  ditetapkan  membuat  perusahaan  meningkatkan  gaji  pegawai,  biaya  produksi perusahaan meningkat, sehingga perusahaan mengurangi rekrutmen tenaga kerja dan melakukan pemutusan  hubungan  kerja  yang  menyebabkan  pengangguran.  Tahun  2021  Provinsi  Banten mengeluarkan  kebijakan  berupa  keputusan  Gubernur  Banten  Nomor  561/Kep.272-Huk/2020 tentang  Penetapan  Upah  Minimum  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Banten  Tahun  2021.  Adanya peningkatan  upah  di  Kabupaten  Tangerang  pada  tahun  2021  berpotensi  untuk  meningkatkan jumlah pengangguran sesuai dengan hasil penelitian ini.
Berdasarkan  hasil  uji  korelasi Pearson menunjukkan  bahwa  angkatan  kerja  merupakan salah  satu  variabel  makroekonomi  yang  berhubungan  signifikan  dan  bertanda  positif  dengan tingkat  pengangguran  di  Kabupaten  Tangerang.  Nilai  koefisien  korelasi  yang  didapat  sebesar 0,597 dengan nilai signifikansi sebesar 0,024. Nilai koefisien 0,597 termasuk kedalam kategori korelasi yang sedang (0,41-0,60). Hal tersebut menunjukkan semakin tinggi angkatan kerja maka tingkat pengangguran semakin tinggi atau sebaliknya.
Angkatan kerja adalah penduduk yang telah memasuki usia kerja yaitu 15 tahun ke atas yang  telah  bekerja,  atau  memiliki  pekerjaan  akan  tetapi  sementara  tidak  bekerja  dan pengangguran.  Kabupaten  Tangerang  memiliki  angkatan  kerja  yang  besar  setiap  tahunnya. Besarnya angkatan kerja dapat menjadi keuntungan ataupun kerugian bagi pemerintah Kabupaten Tangerang.  Hal  positif  yang  diperoleh  apabila  angkatan  kerja  besar  yaitu  dapat  mendorong pertumbuhan  ekonomi  melalui  penciptaan  barang  dan  jasa  (Adriyanto et  al. ,  2020).  Hal sebaliknya  tingginya  angkatan  kerja  dapat  berpengaruh  negatif  apabila jumlah  penduduk  yang sudah  masuk  usia  kerja  lebih  banyak  yang  menganggur.  Banyaknya  pengangguran,  salah  satu faktornya  adalah  rendahnya  kualitas  pendidikan  sehingga  banyak  angkatan  kerja  yang  tidak terdidik. Apabila angkatan kerja tidak terdidik berjumlah cukup banyak, maka sedikit yang dapat terserap oleh pasar tenaga kerja karena perusahaan lebih memilih tenaga kerja yang terdidik atau memiliki keahlian (Adriyanto et al. , 2020). Secara umum tenaga kerja di Kabupaten Tangerang memiliki tingkat keterampilan yang belum sesuai dengan kebutuhan perusahaan sehingga jumlah tenaga kerja yang menganggur semakin banyak. Oleh karena itu dengan adanya balai latihan kerja diharapkan  dapat  memberikan  pelatihan  kepada  tenaga  kerja  sesuai  dengan  permintaan  dari perusahaan.
Hubungan  Kausalitas  Variabel  Makroekonomi  dengan  Tingkat  Pengangguran  di Kabupaten Tangerang
Analisis granger causality dilakukan untuk mengetahui apakah variabel bebas yaitu UMK, PDRB,  IPM,  angkatan  kerja,  dan  inflasi  memiliki  hubungan  satu  arah,  dua  arah  atau  tidak memiliki hubungan sama sekali dengan tingkat pengangguran di Kabupaten Tangerang dengan lag  =  1.  Berdasarkan  hasil granger  causality dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  tingkat pengangguran memiliki hubungan satu arah dengan PDRB, UMK dan angkatan kerja. Artinya, adanya  perubahan  tingkat  upah  minimum  kabupaten,  PDRB  dan  jumlah  angkatan  kerja  tahun sebelumnya dapat memengaruhi tingkat pengangguran.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 313-323
Upah minimum kabupaten memengaruhi tingkat pengangguran pada taraf nyata 5 persen. Upah  minimum  kabupaten  yang  semakin  tinggi  dari  tahun  ke  tahun  dapat  memengaruhi penetapan  tingkat  pengangguran  di  tingkat  Kabupaten  atau  Kota.  Upah  minimum  kabupatenl ditentukan  oleh  keputusan  dari  pemimpin  daerah.  Semakin  tinggi  tingkat  upah  minimum kabupaten akan mendorong peningkatan pengangguran karena adanya kekakuan upah (Sidania et al. , 2017).
Tabel 3. Hasil analisis granger causality antara karakteristik makroekonomi dengan tingkat pengangguran di Kabupaten Tangerang Variabel Bebas Variabel Tak Bebas Probabilitas UMK UNEM UNEM UMK 0,0410* 0,2531 PDRB UNEM UNEM PDRB 0,0466* 0,8296 IPM UNEM UNEM IPM 0,1379 0,9748 ANK UNEM UNEM ANK 0,0504* 0,3449 INF UNEM UNEM INF 0,5389 0,3241
Variabel  yang  berpengaruh  satu  arah  lainnya  ialah  PDRB.  Variabel  ini  memengaruhi tingkat pengangguran pada taraf nyata 5 persen. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Firdhania dan Muslihatinningsih (2017) dimana pertumbuhan ekonomi memiliki pengaruh positif  dengan  tingkat  pengangguran.  Pertumbuhan  ekonomi  yang  tidak  diikuti  dengan peningkatakan kapasitas produksi akan menyebabkan jumlah pengangguran semakin tinggi.
Variabel yang memiliki hubungan satu arah lainnya adalah angkatan kerja pada taraf nyata 10 persen. Pengertian angkatan kerja ialah penduduk yang telah memiliki pekerjaan dan belum memiliki pekerjaan, apabila tingkat pendidikan angkatan kerja yang dimiliki oleh suatu daerah rendah,  maka  dapat  mengakibatkan  jumlah  pengangguran  semakin  tinggi.  Hal  ini  disebabkan dunia  usaha lebih  memilih  untuk  mempekerjakan  tenaga  kerja  yang  memiliki  pendidikan  atau keterampilan dibandingkan yang tidak terdidik (Salsabella et al. , 2020).

## Pengaruh Pandemi COVID-19 Terhadap Jam Kerja
Kebijakan  pembatasan  sosial  sebagai  salah  satu  upaya  mengatasi  dampak  pandemi COVID-19,  yang  mengakibatkan  pengurangan  jam  kerja.  Kebijakan  tersebut  juga  berlaku  di Kabupaten Tangerang sebagai kota industri yang tetap harus memberlakukan bekerja dari rumah dan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB).  Data  yang  digunakan  berupa  data binary dari sakernas (1= pengurangan jam kerja, 0= tidak berubah/bertambah). Hasil estimasi dengan model Logit ditunjukkan pada Tabel 4.
Berdasarkan Tabel 4, variabel penjelas yang signifikan dalam mempengaruhi pengurangan jam kerja selama masa pandemi yaitu pengalaman tenaga kerja, pengalaman tenaga kerja kuadrat (pengalaman 2 ), pekerja yang berprofesi sebagai pekerja pertanian, kehutanan, perikanan, operator dan perakit mesin. Selain itu, untuk sektor yang esensial dan jumlah jam kerja juga signifikan mempengaruhi pengurangan jam kerja di Kabupaten Tangerang selama pandemi.
Berdasarkan hasil estimasi tersebut, koefisien lama pengalaman kerja berhubungan negatif dan pengalaman kerja kuadrat berhubungan negatif. Artinya, hubungan antara penambahan jam kerja  dan  lama  pengalaman  kerja  membentuk  grafik Inverted U-Shape .  Semakin  bertambah pengalaman pekerja maka jam kerja semakin bertambah, namun pada level tertentu, penambahan pengalaman akan mengurangi jam kerja. Hal ini terjadi ketika tenaga kerja sudah mendekati usia pensiun.  Hasil  lainnya  menunjukkan  pekerja  yang  berprofesi  sebagai  pekerja  pertanian, kehutanan,  perikanan  status  berpeluang  lebih  tinggi  untuk  menambah  jam  kerja  dibandingkan profesi lainnya. Begitu pula dengan pekerja yang berprofesi sebagai operator dan perakit mesin juga memiliki peluang lebih tinggi untuk menambah jam kerja. Hanya untuk sektor esensial saja yang diizinkan untuk bekerja di kantor, diantaranya yaitu sektor kesehatan,  sektor pangan dan
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 313-323
energi, sektor telekomunikasi, keuangan, logistik. Dengan kata lain sektor-sektor strategis terkait pelayanan dasar, utilitas publik, dan industri yang ditetapkan sebagai obyek  vital nasional dan obyek tertentu yang dapat memenuhi kebutuhan sehari-hari tetap berjalan. Hal ini sejalan dengan hasil estimasi logit, dimana untuk sektor non esensial berpeluang lebih tinggi sebanyak 0,0840 kali mengalami pengurangan jam kerja dibandingkan sektor esensial.
Tabel 4.  Hasil pemodelan regresi logistik faktor penentu pengurangan jam kerja selama pandemi COVID- 19
Independent Variable Coef. Odds Ratio p-value Pendidikan Terakhir SMA 0,8220 2,2740 0,2910 SMK -0,0550 0,9460 0,9510 Diploma (D1/D2/D3/D4) -0,8800 0,4150 0,5260 Sarjana (S1/S2/S3) -1,4690 0,2300 0,2620 Jenis Kelamin Laki-laki 0,2170 1,2430 0,7000 Status Menikah -0,3430 0,7100 0,6700 Umur -0,1060 0,8990 0,5680 Umur 2 0,0010 1,0010 0,5730 Pengalaman 0,1750 1,1910 0,0830** Pengalaman 2 -0,0050 0,9950 0,0800** Memiliki Pengalaman Ya -0,4060 0,6670 0,4840 Profesi Manajer 1,1270 3,0860 0,4940 Teknisi & Asisten Profesional Tenaga Tata Usaha 0,8590 2,3610 0,5300 Tenaga Usaha Jasa dan Penjualan -0,0500 0,9510 0,9470 Pekerja Pertanian, Kehutanan, Perikanan -3,7680 0,0230 0,0020**** Pekerja Pengolahan, Kerajinan, YBDI 0,3720 1,4500 0,6800 Operator dan Perakit Mesin 1,2730 3,5720 0,1300* Sektor Esensial Ya -2,4780 0,0840 0,0070**** Logincome 0,2570 1,2930 0,5450 Internet Untuk Kerja Ya -0,5370 0,5850 0,4480 WFH Ya -0,0130 0,9870 0,9880 Constant 2,7110 15,0410 0,6850 Keterangan: signifikan **** p<.01, ***p<.05, ** p<.1, * p<.2 Sumber: Sakernas, 2020 (data diolah)
Pengaruh Pandemi Covid-19 Terhadap Pendapatan Pandemi Covid-19 selain memengaruhi jam kerja, juga memengaruhi pendapatan pekerja. Seperti  halnya  pengurangan  jam  kerja,  variabel  penurunan  upah  ini  juga  dalam  bentuk binary (mengalami penurunan upah = 1, tetap/naik upah = 0). Hasil estimasi determinan penentu peluang seorang pekerja di Indonesia untuk mengalami penurunan upah selama pandemi dapat dijelaskan pada  Tabel  5.  Faktor-faktor  yang  signifikan  mempengaruhi  pengurangan  upah  selama  masa pandemik  adalah  status  tenaga  kerja  (sudah  menikah),  umur,  umur  kuadrat  (umur 2 ),  profesi (sebagai  manajer,  teknisi  dan  asisten  profesional,  tenaga  usaha  jasa  dan  penjualan,  pekerja pertanian, kehutanan, perikanan, pekerja pengolahan, kerajinan, Yang Berhubungan Dengan Itu (YBDI),  operator  dan  perakit  mesin,  pekerja  kasar),  sektor  esensial,  dan  penggunaan  internet untuk bekerja.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 313-323
Faktor umur dan umur 2 pekerja merupakah hal sangat menarik dikaji karena membentuk grafik inverted  U-Shape terhadap  peluang  pekerja  untuk  mengalami  penurunan  upah.  Hal  ini terlihat dari koefisien umur yang positif disertai dengan koefisien  umur 2 yang bernilai negatif. Jika  dilihat  dari  jenis  pekerjaan  (profesi),  maka  jenis  pekerjaan  yang  memiliki  peluang  relatif tinggi mengalami penuruan upah adalah operator dan perakit mesin dengan odd-rasio 22,3100, pekerja kasar dengan odd-rasio 19,5390, pekerja pertanian, kehutanan, perikanan  dengan odd- rasio 18,6570, tenaga usaha jasa dan penjualan dengan odd-rasio 15,6520, manajer dengan odd- rasio 14,7470, teknisi & asisten profesional dengan odd-rasio 9,6580 dan pekerja pengolahan, kerajinan,  YBDI  dengan odd-rasio 8,7190.  Hasil  tersebut  menunjukkan  banyak  profesi  dari pekerja  yang  mengalami  pengurangan  upah  sehingga  pendapatannya  menurun  walaupun  tidak mengalami pengurangan jam kerja. Hal ini tentunya rasional mengingat pada kondisi pandemi, produksi  dari  perusahaan  menurun  karena  permintaan  masyarakat  menurun  terutama  saat diberlakukan  PSBB,  ada  upaya  kompromi  antara  perusahaan  dan  pekerja  untuk  tetap mendapatkan solusi terbaik. Bagi pekerja daripada harus dirumahkan atau di PHK yang berakibat pada  hilangnya  pekerjaan  dan  pendapatan,  akan  lebih  baik  tetap  bekerja  walaupun  dengan pendapatan yang menurun. Turunnya pendapatan masyarakat telah diantisipasi oleh pemerintah dengan  menyediakan  strategi  jaring  pengaman  sosial  untuk  membantu  masyarakat  di  tengah pandemi (Wahidah et al. , 2020).
Tabel 5. Hasil pemodelan regresi logistik faktor penentu pengurangan upah selama pandemi COVID-19
Independent Variable Coef. Odds Ratio p-value Pendidikan Terakhir SMA -0,0780 0,9250 0,9060 SMK -0,1700 0,8430 0,8270 Diploma (D1/D2/D3/D4) -0,8430 0,4310 0,4940 Sarjana (S1/S2/S3) -1,3560 0,2580 0,2010 Jenis Kelamin Laki-laki 0,4970 1,6440 0,3230 Status Menikah -1,2660 0,2820 0,0700** Umur 0,3450 1,4120 0,0040*** Umur 2 -0,0040 0,9960 0,0050** Pengalaman 0,0500 1,0510 0,5320 Pengalaman 2 -0,0020 0,9980 0,2390 Memiliki Pengalaman Ya -0,3260 0,7210 0,4830 Profesi Manajer 2,6910 14,7470 0,0700** Teknisi & Asisten Profesional 2,2680 9,6580 0,1680* Tenaga Tata Usaha 2,0630 7,8660 0,2020 Tenaga Usaha Jasa dan Penjualan 2,7510 15,6520 0,0340*** Pekerja Pertanian, Kehutanan, Perikanan 2,9260 18,6570 0,0870** Pekerja Pengolahan, Kerajinan, YBDI 2,1650 8,7190 0,1230* Operator dan Perakit Mesin 3,1050 22,3100 0,0330*** Pekerja Kasar 2,9720 19,5390 0,0330*** Sektor Esensial Ya 1,3510 3,8620 0,0180*** Logincome -0,0970 0,9080 0,7770 Internet Untuk Kerja Ya 1,4490 4,2590 0,0430*** Constant -5,3030 0,0050 0,3220 **** p<.01, ***p<.05, ** p<.1, * p<.2 Sumber: Sakernas, 2020 (data diolah)
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 313-323
Pekerja  yang  bekerja  di  sektor  esensial  berpeluang  lebih  tinggi  untuk  mengalami penurunan  upah  dengan odd-rasio 3,8620,  dengan  kata  lain  pekerja  yang  bekerja  di  sektor esensial berpeluang mengalami penurunan upah sebesar 3,8620 lebih tinggi dibandingkan dengan pekerja  yang  bekerja  di  sektor  non  esensial.  Sektor  pekerjaan  dengan  tenaga  kerja  yang menggunakan  internet  lebih  banyak  untuk  bekerja  memiliki  peluang  yang  lebih  tinggi  secara relatif terhadap pembandingnya untuk mengalami pengurangan upah.
Sektor formal adalah salah satu sektor yang terkena dampak pandemi cukup besar sehingga banyak pengangguran yang berasal dari sektor tersebut. Berbeda halnya dengan sektor formal, sektor informal  terutama  UMKM  telah  menjadi jaring  pengaman,  akan  tetapi  sektor  ini  masih banyak mengalami kendala, diantaranya permodalan, pemasaran dan teknologi. Oleh karena itu dukungan terhadap sektor informal terutama UMKM di berbagai bidang sangatlah diperlukan. Terlebih lagi menurut penelitian Ahmad et al. (2021) pengangguran ini akan terus berlanjut pada tahun-tahun yang akan datang dan diperlukan waktu minimal 5 tahun untuk mengatasi dampak COVID-19 di negara-negara Eropa.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  korelasi,  upah  minimum  kabupaten  (UMK)  dan  angkatan  kerja berpengaruh  positif  terhadap  tingkat  pengangguran.  Pengangguran  dapat  diatasi  dengan meningkatkan  kualitas  SDM  melalui  sektor  pendidikan  formal  maupun  informal  dengan rancangan program pendidikan yang menerapkan kurikulum sesuai dengan dunia usaha dan dunia industri (DUDI). Pada sektor informal, adanya program pelatihan perlu dilakukan secara kontinu dan  berkelanjutan  khususnya  bagi  tenaga  kerja  yang  memiliki  keterampilan  rendah  agar dapat bersaing  di  pasar  tenaga  kerja  yang  semakin  kompetitif.  Balai  Latihan  Kerja  (BLK)  sebagai lembaga  yang  bergerak  dalam  pelatihan  tenaga  kerja  agar  dapat  memberikan  materi  pelatihan sesuai dengan perkembangan zaman saat ini yang banyak bergerak pada sektor teknologi digital sehingga  tenaga  kerja  di Kabupaten Tangerang  memiliki softskill yang  dapat terserap  di  pasar tenaga kerja.
Hasil  analisis  model  logit  menunjukkan  bahwa  pandemi  COVID-19  lebih  besar pengaruhnya pada pengurangan upah dibandingkan pengurangan jam kerja.  Berdasarkan profesi, peluang terjadinya penurunan upah, relatif tinggi pada tenaga kerja dari profesi manajer, teknisi, pertanian,  pengolahan,  operator,  dan  tenaga  kerja  kasar.    Berdasarkan  sektor,  tenaga  kerja  di sektor  pertanian,  kehutanan,  dan  operator  dan  perakit  mesin  merupakan  tenaga  kerja  yang berpeluang tinggi mengalami pengurangan jam kerja dan upah. Dengan banyaknya sektor formal yang  terdampak  pandemi,  sektor  informal  seperti  UMKM  menjadi  sangat  penting.  Dukungan berupa  edukasi dan pendampingan  teknis  serta penguatan  kelembagaan  untuk  sektor informal, khususnya usaha mikro kecil (UMK) serta koperasi sangat diperlukan. Hal ini diperlukan agar produktivitas dan daya saing pelaku UMK dan koperasi dapat meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
Abay,  K.  A.,  Kibrom,  T.,  &  Woldemichael,  A.  (2020).  Winners  and  Losers from  COVID-19: Global Evidence from Google Search. World Bank Policy Research Working Paper 9268 . Adriyanto, Prasetyo, D., & Khodijah, R. (2020). Angkatan Kerja dan Faktor yang Mempengaruhi Pengangguran. Jurnal Ilmu Ekonomi & Sosial , 11(2), 66-82.
Ahmad, M., Khan, Y.A., Jiang, C., Kazmi, S. J. H., & Abbas, S. Z. (2021). The Impact of COVID- 19  on  Unemployment  Rate:  An  Intelligent  Based  Unemployment  Rate  Prediction  in Selected  Countries  of  Europe. International  Journal  of  Finance  &  Economic, 1-16 . doi: 10.1002/ijfe.2434.
Akwara, A. F., Akwara, N. F., Enwuchola, J., Adekunle, U., & Joseph E. (2013). Unemployment and  Poverty:  Implications  for  National  Security  and  Good  Governance  in  Nigeria. International Journal of Public Administration and Management Research, 2(1), 1-11.
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2021). Statistik Indonesia 2021 . Jakarta: BPS
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No. 4, Desember 2022, 313-323
[BPS Provinsi Banten] Badan Pusat Statistik Provinsi Banten. (2021). Keadaan Angkatan Kerja Provinsi Banten 2020 . Banten: BPS Provinsi Banten.
[BPS  Kabupaten  Tangerang]  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Tangerang.  (2021). Kabupaten Tangerang dalam Angka 2021 . Kabupaten Tangerang: BPS Kabupaten Tangerang. Dang, H. A. H., Toan, L. D., Huynh, & Nguyen, M. H. (2020). Does the COVID-19 Pandemic Disproportionately Affect the Poor? Evidence from a Six- Country Survey. IZA Discussion Paper 13352.
Dewi, M. M., Magdalena, F., Pipit, N., Setiyawati, N., & Rumboirusi, W. C. B. (2020). Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Tenaga Kerja Formal di Indonesia. Populasi , 28(2),32-53. Firdhania,  R.,  &  Muslihatinningsih,  F.  (2017).  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengangguran di Kabupaten Jember. E-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 4(1),117- 121.
Gaber, A. (2018). Determinants of Unemployment: Empirical Evidence from Palestine. Munich Personal RePEc Archive (MPRA) No. 89424.
Handayani, H. R. (2019). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Pendidikan, Upah Minimum, dan PDRB  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Diponegoro Journal of Economics , 1(1),159-169.
[ILO]  International  Labour  Organization.  (2020). ILO  Monitor:  COVID-19  and  the  World  of Work. Sixth Edition. Updated Estimates and Analysis . https:
//www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/documents/ briefingnote/wcms_755910.pdf Malik,  N.,  Suliswanto,  M.  S.  W.,  &  Rofik,  M.  (2021).  The  Unemployment  Rate  Amid  the COVID-19  Pandemic:  Propose  the  Best  Practices  Policy  to  Maintain  Labor  Market Stability. Jurnal Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, 25(1), 48-61. Mankiw, N. G. (2012). Makroekonomi . Jakarta: Erlangga.
Pamungkas, P. A., & Suman, A. (2016). Pengaruh Upah Minimum Terhadap Pengangguran dan Kemiskinan  di  Indonesia  Tahun  2011-2016. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  FEB  Universitas Brawijaya , 5(2), 1-20.
Panjawa, J.  L.,  &  Soebagiyo,  D.  (2014).  Efek  Peningkatan  Upah  Minimum  Terhadap  Tingkat Pengangguran. Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan , 15(1),48-54. Sa’adah, N. W., & Ardyan, P. S. (2016). Analisis Pengaruh Upah Minimum Pekerjaan dan Jumlah Penduduk  Miskin  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  di  Surabaya. Jurnal  Ekonomi  dan Bisnis , 1(2), 129-146.
Salsabella, A. D., Hidayat, W., & Kusuma, H. (2020). Pengangguran Terbuka dan Determinannya di Indonesia Tahun 2013-2017. Jurnal Ilmu Ekonomi , 4(2), 2018-221. Sampi,  J.,  &  Jooste,  C.  (2020).  Nowcasting  Economic  Activity  in  Times  of  COVID19:  An Approximation  from  the  Google  Community  Mobility  Report. World  Bank  Policy Research Working Paper 9247.
Schmitz, H. (2011). Why are the unemployed in worse health? The causal effect of unemployment on health. Labour Economics , 18(1), 71-78. doi.org/10.1016/j. labeco.2010.08.005. Sidania, J., Wibisono, S., & Purtomo, R. (2017). Determinan Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Banten Tahun 2008-2013. E-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi , 4(2), 169- 172.
Siddiqa, A. (2021). Determinants of Unemployment in Selected Developing Countries: A Panel Data Analysis. Journal of Economic Impact, 3 (1), 19-26. Sugiyono. (2014). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta.
Wahidah,  I.,  Septiadi,  M.  A.,  Rafqie,  M.  C.  A.,  Hartono,  N.  F.  S.,  &  Athallah,  R.  (2020). Pandemik  Covid-19:  Analisis  Perencanaan  Pemerintah  dan  Masyarakat  dalam  Berbagai Upaya Pencegahan. Jurnal Manajemen dan Organisasi , 11(3), 179-188.