## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.1, Juli-Desember 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 370
Dampak Ketersediaan Jaminan Pensiun Terhadap Pendapatan Pekerja di Indonesia: Regression Discontinuity Design
Mega Amelia Putri 1 , Endrizal Ridwan 2 1 Payakumbuh State Agricultural Polytechnic 2 Andalas University
Email : lia.politani@gmail.com
Article History: Received: 22 November 2023 Revised: 29 November 2023
Accepted: 02 Desember 2023
Abstract: Ketersediaan jaminan pensiun bagi pekerja di Indonesia merupakan hal penting yang perlu diperhatikan guna menjaga kestabilan hidup mereka di masa pensiun. Namun, saat ini hanya sedikit perusahaan yang memberikan jaminan pensiun bagi pekerjanya. Memanfaatkan Regression Discontinuity Design yang dimungkinkan melalui kebijakan untuk memberikan program pensiun kepada pekerja berusia kurang dari 58 tahun, makalah ini mengevaluasi dampak ketersediaan jaminan pensiun terhadap pendapatan pekerja di Indonesia. Menggunakan data Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas) Tahun 2021, studi ini menemukan bahwa ketersediaan jaminan pensiun memberikan dampak positif signifikan pada taraf nyata 1% terhadap pendapatan pekerja di Indonesia dimana efeknya diperkirakan sebesar 1,269 yang dianalisis dengan TSLS pada model fuzzy regression discontinuty design. Kami menemukan ketersediaan jaminan pensiun sebagian besar disediakan oleh pemerintah, walaupun ada beberapa perusahaan swasta yang juga memberikan jaminan pensiun sebagai bentuk apresiasi kepada para pekerjanya. Hasil menunjukkan bahwa mengadopsi program asuransi pensiun untuk pekerja usia kurang dari 58 tahun dapat menjadi sarana penting untuk meningkatkan pendapatan pekerja di Indonesia. Tantangan yang dihadapi dalam pemberian perlindungan yaitu batasan usia pensiun dan tingkat premi/biaya dalam pelaksanaan program jaminan pensiun. Oleh karenanya, penting untuk menyusun skema pensiun yang diatur dalam Undang-Undang guna menjamin ksejahteraan pekerja di masa tuanya.
Keywords: fuzzy regression design, produktivitas bekerja, usia pensiun
PENDAHULUAN Negara-negara di berbagai tahap pembangunan telah mengakui pentingnya skema pensiun bagi stabilitas dan kemakmuran nasional serta kesejahteraan penduduk lanjut usia mereka.
Namun, keuntungan dana pensiun bagi UKM dan karyawannya terbatas dibandingkan dengan nilai bawaannya. Manfaat program ini dapat menjadi daya tarik utama bagi pekerja (Hennigusnia et al., 2017). Menurut Iskandarsyah & Setyowibowo (2020) penting bagi pekerja untuk melakukan perencanaan pensiun. Hal ini dikarenakan perencanaan pensiun merupakan prediktor dari kualitas hidup karyawan yang sedang dalam masa persiapan pensiun sehingga mereka bisa menyesuaikan diri dengan masa pensiun secara lebih baik dan memiliki kualitas hidup yang baik. Namun, dalam implementasinya banyak permasalahan yang dihadapi antara lain beban jangka panjang program pensiun jenis manfaat pasti bergantung pada penetapan usia pensiun yang wajar dan tingkat premi yang harus dibayarkan baik oleh pemerintah maupun perusahaan kepada pekerjanya. Saat ini, pembayaran premi jaminan pensiun masih menjadi polemik yang belum terselesaikan dengan baik. Besaran premi yang dibayarkan umumnya diperhitungkan melalui tingkat pendapatan pekerja. Oleh karenanya, tingkat pendapatan menjadi faktor penentu utama dalam mendukung keberlangsungan program jaminan pensiun.
Hasil Survey Angkatan Kerja Nasional (Sakernas) Agustus 2021, karyawan di Indonesia terbanyak dengan status pekerja/pegawai/karyawan (37,5 persen), di ikuti oleh karyawan berusaha sendiri capai 20,8 %, lalu karyawan berusaha sendiri ditolong pekerja tak tetap/pekerja tidak dibayarkan sejumlah 14,7 % dan karyawan tidak dibayarkan sejumlah 13,7 %, sedangkan karyawan bebas capai 10,3 %. Dan karyawan yang dengan status berusaha ditolong pekerja masih tetap/pekerja dibayarkan cuma 2,1 % (Badan Pusat Statistik, 2021). Dominasi pekerja berstatus buruh/karyawan/pegawai memiliki relevansi yang tinggi terhadap penyediaan jaminan pensiun. Sesuai amanat Undang-Undang (UU) No 40 tahun 2004 Pasal 41 dan Pasal 42 mengenai Sistem Jaminan Sosial Nasional. Hal ini merupakan hak pekerja yang selanjutnya dibebankan kepada pemerintah maupun perusahaan swasta yang mewadahi pekerja, dan hal ini juga berlaku dinegara lainnya seperti Vietnam, Hongaria, Canada, United States, Nigeria dan lainnya (Hadi et al., 2023; Lee & Nicolini, 2022; Turner & Andrews, 2023; Wahab, 2013).
Disisi lain, kesiapan generasi muda dalam menghadapi usia pensiun sangat penting untuk diperhatikan. Menurut Badan Kepegawaian Negara (2023), umumnya batasan usia pensiun bagi Pegawai Negeri Sipil, BUMN, ataupun swasta berkisar pada usia 58 tahun bagi Pejabat Administrasi dan 60 tahun bagi Pejabat Pimpinan Tinggi. Artinya, pada usia dibawah 58 tahun pekerja akan berupaya mencari pekerjaan dengan tingkat upah yang layak dan bekerja di lembaga atau perusahaan yang mampu memberikan kepastian atas jaminan pensiun. Oleh karena itu, penting untuk dikaji pengaruh antara ketersediaan jaminan pensiun bagi pekerja dibawah usia 58 tahun terhadap tingkat pendapatan yang diperoleh.
Penelitian terkait aktivitas pensiun telah banyak dikaji sebelumnya. Sudut pandang peneliti didominasi dengan melihat keterlibatan pekerja usia lansia terhadap program jaminan pensiun (Christian & Moningka, 2012; Humaira & Rachmatan, 2017; Kartikasari, 2020; Prasetyo et al., 2021; Putri, 2021). Umumnya, semua hasil riset menunjukkan kesimpulan yang sama yaitu pentingnya pesiapan pensiun dan kepastian pendapatan pekerja usia lansia dimasa pensiunnya. Oleh karenanya, para pegawai akan mempersiapkan masa pensiun dengan sebaik-baiknya dan penuh optimis bahwasanya pensiun bukanlah suatu yang menakutkan bila dipersiapkan dengan baik. Oleh karenanya, riset ini mencoba melihat dari sudut pandang yang berbeda. Pekerja yang belum masuk usia pensiun diberikan treatment / perlakuan dengan diberlakukannya jaminan pensiun. Hal ini akan berdampak terhadap tingkat pendapatan yang diperoleh. Sejauh ini, belum ada riset yang memkaji dampak penerapan program pensiun terhadap pendapatan pekerja dengan pendekatan regression discontuniuty desaign (RDD).
Fakta bahwa beberapa negara seperti Indonesia, Vietnam maupun Hongaria juga

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.1, Juli-Desember 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 372
menjadikan program jaminan pensiun sebagai suatu hal penting yang harus diperhatikan. Hasil riset Hadi et al. (2023) menyarankan pemerintah Hongaria, Indonesia, dan Vietnam harus mewajibkan partisipasi bagi orang yang bekerja di UKM, secara aktif mempublikasikan pentingnya skema pensiun kepada karyawan UKM, menyederhanakan pendaftaran dan pembayaran iuran pensiun melalui saluran digital, memberi insentif kepada UKM untuk berpartisipasi dalam sistem pensiun, dan memberlakukan undang-undang yang melarang UKM dan karyawannya untuk mendorong partisipasi. Program Jaminan Pensiun adalah implikasi program Jaminan Sosial. Seperti yang tercantum pada UU No. 40 tahun 2004 Pasal 39 ayat (2) yang mengatakan jika Jaminan Pensiun diadakan untuk menjaga derajat kehidupan yang pantas di saat peserta kehilangan atau menyusut pendapatannya karena masuk umur pensiun atau alami cacat keseluruhan masih tetap. Legitimasi PP Jaminan Pensiun itu mengakibatkan proses publikasi pada ketentuan penerapan program Jaminan Pensiun jadi benar-benar singkat bahkan juga tidak ada, hingga keadaan ini bisa memunculkan masalah dalam penerapan program Jaminan Pensiun (Hennigusnia et al., 2017).
Berdasarkan temuan Prayitno & Iskandar (2022) terdapat perbedaan dan dampak dari pengaturan dan pelaksanaan usia pensiun pekerja di salah satu perusahaan swasta di Indonesia yang dihubungkan dengan Peraturan Pemerintah Nomor 45 Tahun 2015 Tentang Penyelenggaraan Program Jaminan Pensiun. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terpenuhinya beberapa kaidah hukum tentang logika ilmu hukum, yaitu: kaidah nonkontradiksi (principle of integrity), kaidah derivatif (derivative principle), kaidah sistem (systemic principle), kaidah reduksi (principle of reductionism), selain itu ada “masa tunggu” bagi pekerja yang telah pensiun, karena tertundanya pembayaran manfaat jaminan pensiun sebagai peserta program jaminan pensiun Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Ketenagakerjaan akibat dari pengaturan usia pensiun dalam Peraturan Pemerintah Nomor 45 Tahun 2015 yang berjenjang, sehingga tidak dapat langsung memperoleh manfaat jaminan pensiun, yang seharusnya dalam konsep jaminan pensiun idealnya adalah bahwa peserta akan mendapatkan hak atas manfaat jaminan pensiun setelah habis masa aktif bekerjanya.
Menurut Battistin & Rettore (2003) desain ini menampilkan kelebihan dan kekurangan relatif terhadap para pesaingnya. Di satu sisi, di lingkungan ambang seleksi, RDD menampilkan beberapa fitur eksperimen murni. Dalam pengertian ini, tentu lebih menarik daripada desain non- eksperimental. Karena subjek dalam kelompok perlakuan dan kontrol semata-mata berbeda sehubungan dengan variabel di mana penugasan untuk intervensi ditetapkan (dan sehubungan dengan variabel lain yang berkorelasi dengannya), seseorang dapat mengontrol faktor perancu yang membedakan peserta marjinal dengan perserta non marjinal. Dalam konteks ini, istilah marjinal mengacu pada unit-unit yang tidak terlalu jauh dari ambang seleksi ( cut-off ). Perbandingan hasil rata-rata untuk unit yang diperlakukan secara marjinal dan unit kontrol marginal mengidentifikasi dampak rata-rata dari intervensi secara lokal sehubungan dengan ambang seleksi. Model RDD juga telah diterapkan pada riset terkait kesehatan dan ketagakerjaan (Lemieux & Milligan, 2008; Ozdamar et al., 2021; Palmer et al., 2015; Seog-min & Huck-ju, 2016). Dalam makalah ini, masalah praktis yang akan dianalisis yaitu dampak ketersediaan jaminan pensiun terhadap pendapatan pekerja di Indonesia dengan penerapan metode Regression Discontinuity Design (RDD).

## METODE PENELITIAN
Regression Discontinuity Designs (RDD) merupakan alat yang digunakan ketika ada kriteria cut-off untuk mengidentifikasi target atau penerima manfaat yang memenuhi syarat dari suatu
intervensi. Menurut Imbens & Lemieux (2008) desain regression discontinuity (RD) digunakan untuk mengevaluasi efek kausal dari intervensi, penetapan suatu treatment ditentukan setidaknya sebagian oleh nilai kovariat yang diamati yang terletak di kedua sisi cut-off . Desain ini pertama kali diperkenalkan dalam literatur evaluasi oleh Thistlewaite dan Campbell (1960). Analisis Regression-discontinuity : sebuah alternatif untuk eksperimen ex-post Facto . Namun, metode ini tidak menarik banyak perhatian dalam literatur ekonomi sampai saat ini. Dimulai pada akhir 1990an, ada sejumlah besar studi di bidang ekonomi yang menerapkan dan memperluas metode RD.
2.1 Model Estimasi dan Inferensia Kehadiran non-compliance mempersulit studi tentang efek treatment RD. Seperti yang terjadi dalam percobaan acak, komplikasi muncul karena beberapa unit mungkin secara strategis memutuskan untuk mengambil atau menolak treatment berdasarkan keuntungan yang diharapkan dari menerima treatment Hal ini menimbulkan kebingungan antara hasil potensial dan keputusan non-compliance. Jika tidak ada asumsi tambahan, menghalangi kita untuk mempelajari efek perlakuan kausal untuk semua unit. Dengan demikian, dalam pengaturan dengan non-compliance , adalah umum untuk mengalihkan fokus ke parameter yang berbeda yang masih dapat dipulihkan dengan asumsi yang masuk akal dan, meskipun kurang umum daripada efek perlakuan rata-rata. Berdasarkan parameter tersebut, kita mulai dengan menerapkan strategi estimasi Sharp RD ke hasil yang diamati dalam desain Fuzzy RD , dan mempertimbangkan jenis efek apa yang dipulihkan dalam kasus ini. Seperti yang telah kita bahas analisis berbasis kontinuitas dari Sharp RD berlangsung secara terpisah (dan secara lokal) memperkirakan hasil rata-rata yang diamati berdasarkan outcome of interest , � � � |� � = � , untuk pengamatan di atas dan di bawah cut-off , dan kemudian mengambil batas rata-rata tersebut sebagai � mendekati cut-off � . Ketika diterapkan ke strategi yang sama dalam konteks Fuzzy RD , maka kita dapat memperkirakan parameter berikut,
� � ≡ lim �↓� � � � |� � = � − lim �↑� � � � |� � = � (1) = lim �↓� � � � 1, � � 1 � |� � = � − lim �↑� � � � 0, � � 0 � |� � = � di mana kesetaraan mengikuti dari definisi yang lebih umum dari hasil yang diamati yang diberikan di atas dan dengan demikian tidak memerlukan asumsi khusus. Secara analogi, menerapkan strategi estimasi Sharp RD dalam pengacakan lokal hasil persamaan :
� � ≡ 1 � � �:� � �� � � � � � � ℙ � � � =1 − 1 � � �:� � �� � � 1−� � � � 1−ℙ � � � =1 (2) = 1 � � �:� � �� � � � � � � (1, � � 1 ) ℙ � � � = 1 − 1 � � �:� � �� � � 1 − � � � � 0, � � 0 1 − ℙ � � � = 1
Dimana, � � dan � � adalah parameter yang diestimasi dalam desain Fuzzy RD ketika kita membandingkan hasil rata-rata pengamatan tepat di bawah titik potong dengan hasil rata-rata pengamatan tepat di atas titik potong menggunakan, masing-masing pendekatan berbasis kontinuitas yang mengambil batas titik potong atau pendekatan pengacakan lokal yang membandingkan pengamatan di jendela kecil � .

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.1, Juli-Desember 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 374
Pendekatan alami untuk analisis desain Fuzzy RD adalah menyelidiki asumsi yang berbeda di mana besaran ini menghasilkan parameter yang menarik bagi peneliti. Ada dua strategi utama. Salah satunya adalah fokus pada asumsi yang memungkinkan kita untuk menafsirkan � � dan � � sebagai efek dari “menugaskan” treatment terhadap hasil. Yang lainnya adalah fokus pada asumsi yang memungkinkan kita belajar tentang efek dari “menerima” treatment pada hasil, setidaknya untuk beberapa subpopulasi unit. Apakah satu atau strategi lain lebih disukai tergantung pada aplikasi spesifik dan tujuan peneliti.
2.2 Efek Intention-To-Treat (ITT) Kita mulai dengan mempertimbangkan strategi pertama, di mana fokusnya adalah mempelajari efek dari treatment assignment , bukan treatment received . Mengikuti literatur eksperimental, kami menyebut efek pemberian treatment pada setiap outcome of interest adalah efek intention-to-treat (ITT). Untuk mendapatkan parameter ITT dalam kerangka kerja berbasis kontinuitas, kita perlu menggeneralisasikan kondisi yang dibahas sebelumnya, dan diasumsikan bahwa fungsi regres � � � 1, � � 1 � |� � = � dan � � � 0, � � 0 � |� � = � halus di dekat cut-off � . Dengan kata lain, melihat � � sebagai intervensi yang menarik, kami meminta agar fungsi regresi untuk kedua nilai variabel ini kontinu dalam skor pada titik potong. Asumsi ini secara implisit membatasi bagaimana keputusan kepatuhan berubah pada pisah batas: misalnya, jika � � (1) , dilihat sebagai fungsi dari skor � , berubah secara terputus-putus pada � = � untuk beberapa unit dan yang mengarah ke diskontinuitas � � � 1, � � 1 � |� � = � pada � , asumsi tidak akan berlaku.
2.3 Pemilihan Bandwidth dan Window
Dalam kerangka kerja berbasis kontinuitas, pemilihan bandwidth untuk estimasi parameter ITT berjalan. Bandwidth untuk � ��� , bagaimanapun, membutuhkan pertimbangan lebih lanjut. Karena parameter ini adalah rasio, timbul pertanyaan apakah peneliti harus menggunakan bandwidth yang berbeda untuk penyebut dan pembilang, atau bandwidth yang sama untuk keduanya. Jika fokusnya adalah pada efek ITT, parameter pembilang dan penyebut akan menjadi kepentingan independen; dalam hal ini, peneliti harus mengestimasi parameter ini secara terpisah, memilih bandwidth optimal yang terpisah untuk masing-masing parameter.
2.4 Penugasan Lemah
Parameter Fuzzy RD adalah rasio dari dua parameter, maka tidak akan terdefinisi jika penyebutnya nol. Dengan demikian, studi parameter ini memerlukan asumsi tambahan bahwa penyebutnya bukan nol. Asumsi ini setara dengan pengertian “instrumen yang relevan” dalam literatur IV, dan dapat dipelajari secara empiris dengan uji hipotesis nol yang � � atau � � adalah nol, yang harus menjadi langkah pertama dalam analisis parameter Fuzzy RD � ��� atau � ��� . Jika nilai p yang terkait dengan hipotesis ini lebih kurang dari ambang konvensional, bukti memungkinkan kita untuk menyimpulkan bahwa efeknya tidak nol. Namun, asumsi efek tahap pertama bukan nol tidaklah cukup. Ketika aturan RD memiliki efek yang tidak nol tetapi sangat kecil pada kemungkinan menerima treatment , pendekatan Gaussian standar untuk distribusi statistik uji RD (yaitu, yang didasarkan pada perbedaan rata-rata dalam � atau batas estimator polinomial lokal pada cu-toff tidak dapat diandalkan, dan kesimpulan statistik berdasarkan perkiraan tersebut akan menjadi tidak valid.
2.5 Validasi dan Pemalsuan Seperti yang ditekankan sebelumnya, metode analisis untuk desain Fuzzy RD sebagian besar mirip dengan desain Sharp RD , baik secara tepat (dalam kasus parameter ITT) atau secara konseptual (dalam kasus parameter Fuzzy ). Meskipun demikian, adanya non-compliance mengarah pada beberapa masalah spesifik yang mungkin penting untuk implementasi. Strategi untuk validasi dan pemalsuan dalam desain Fuzzy RD sebagian besar sama dengan yang dibahas dalam desain Sharp RD : uji densitas (uji kepadatan), efek treatment pada hasil kovariat dan plasebo, cut-off buatan, dan sensitivitas terhadap lingkungan sekitar. Untuk menghindari pengulangan, kita fokus pada modifikasi yang diperlukan untuk mengakomodasi kepatuhan yang tidak sempurna Untuk implementasi uji kepadatan dan estimasi efek pada kovariat yang telah ditentukan dan hasil plasebo, peneliti harus fokus pada efek niat-untuk-mengobati. Karena tujuan dari analisis pemalsuan ini adalah untuk menilai apakah pengamatan tepat di atas titik potong sama dengan pengamatan tepat di bawah titik potong, efek yang menarik adalah efek dari � � ( assignment treatment ) pada kovariat dan hasil plasebo. Demikian pula, karena tujuan uji kerapatan adalah untuk menilai apakah jumlah pengamatan di atas titik potong sama dengan jumlah pengamatan di bawah titik batas, uji kerapatan yang relevan adalah yang membandingkan jumlah pengamatan dengan � � = 1 dan � � = 0 dekat cutoff , bukan yang dengan � � = 1 dan � � = 0 . Akhirnya, ketika minat pada efek perlakuan untuk subpopulasi unit, adalah wajar untuk menyelidiki penyimpangan dari dua asumsi pengidentifikasian yang mendasari: pembatasan eksklusi dan relevansi instrumen. Asumsi ini dapat dinilai secara empiris melalui metode pengacakan berbasis kontinuitas dan lokal.

## Deskripsi Data dan Strategi Estimasi
Data untuk penelitian ini diambil dari hasil Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS) Tahun 2021. SAKERNAS merupakan survei pendekatan rumah tangga yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dan secara khusus digunakan untuk mengumpulkan data ketenagakerjaan secara periodik. Kami membatasi sampel pada individu yang memiliki status pekerjaan utama asebagai buruh/karyawan/pegawai. Sehingga, menghasilkan ukuran sampel 162,766 pekerja di Indonesia. Survei berisi komponen pertanyaan yang disusun dalam bentuk kuesioner, baik berupa pertanyaan tertutup dan terbuka. Tabel 1 menunjukkan deskripsi data yang digunakan.
Tabel 1. Deskripsi Variabel Penelitian Variabel 15-58 tahun 59 - 98 tahun Difference Mean (S.E) Mean (S.E) Mean (S.E) Jaminan Pensiun 0.154 (0.005) 0.226 ( 0.001) -0.072*** (0.005) Pendapatan Total 14.463 (0.002) 14.157 (0.015) -0.306**** (0.012) Umur Pekerja 36.698 (0.027) 63.412 ( 0.057) 26.714 *** (0.136) Lama Pendidikan 11.545 (0.010) 7.568 (0.072) -3.977*** (0.053 ) Lama Waktu Kerja 38.395 (0.424) 33.393 (0.239) -5.001*** ( 0.215) Jumlah Sampel 156,380 6,386 Total = 162,766 Sumber: Data diolah berdasarkan data SAKERNAS 2021; ***p<0.01, **p<0.05, p<0.1
Informasi utama yang digunakan dalam riset ini adalah total jumlah pendapatan pekerja baik berupa uang dan barang selama satu bulan. Pendapatan perupakan variabel penting yang menjadi

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.1, Juli-Desember 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 376
salah satau pertimbangan perusahaan/pemerintah untuk memberikan program jaminan pensiun. Sebagai contoh, bagi Pegawai Negeri Sipil (PNS) program pensiun merupakan jaminan hari tua berupa pemberian uang pensiun setiap bulan kepada yang telah mencapai usia pensiun atau meninggal pada masa aktif, yang diberikan kepada ahli waris janda/duda dengan premi yang dibayarkan sebesar 2% dari total gaji. Selain pendapatan, faktor umur pekerja, lama pendidikan, lama waktu kerja dan keterlibatan pekerja dalam progran jaminan pensiun menjadi variabel penting dalam menggambarkan dampak jaminan pensiun terhadap tingkat pendapatan pekerja di Indonesia.
Berdasarkan Tabel 1 terlihat bahwa dua kelompok umur, yaitu usia pekerja pada rentang 15 sampai 58 tahun (sebelum pensiun) dan usia 59 sampai 98 tahun (masa pensiun). Data menunjukkan bahwa sekitar 15,4% pekerja usia kurang dari 58 tahun yang memiliki jaminan pensiun, dan sekitar 22.6% pekerja yang lebih tua juga telah memiliki jaminan pensiun. Hal ini menunjukkan bahwa masih banyak pekerja kurang dari 58 tahun (84.6%) yang belum memiliki jaminan pensiun. Apabila kita perhatikan bahwa sebagian besar pekerja usia kurang dari 58 tahun rata-rata lama pendidikannya yaitu 12 tahun (tamat jenjang pendidikan sekolah menengah atas), sedangkan usia non kurang dari 58 tahun selama 8 tahun. Selama bekerja, usia kurang dari 58 tahun mampu bekerja lebih lama (38 jam) dibandingkan pekerja usia non kurang dari 58 tahun (33 jam). Hasil uji beda (ttest) menunjukkan bahwa secara rata-rata terdapat perbedaan antara pekerja usia kurang dari 58 tahun dan non kurang dari 58 tahun pada semua variabel yang diamati dengan tingkat signifikansi 1%.
3.1 Strategi Estimasi Penelitian ini menerapkan pendekatan analisis Regression Discontinuity Design (RDD). Dimana RDD mengeksploitasi fakta bahwa penerima yang memenuhi syarat tepat di atas cut-off sangat mirip dengan mereka yang tidak memenuhi syarat tepat di bawah cut-off . Tingkat ketidaksamaan antara kedua kelompok ini akan meningkat saat kita menjauh dari cut-off . Namun, kelompok yang tepat di atas dan di bawah cut-off yang diputuskan "secara administratif" ini akan sangat mirip, dan " selection bia s" mungkin minimal. Pembaur dapat diharapkan seimbang antara orang atau kelompok tepat di atas dan di bawah kriteria kelayakan tersebut. Oleh karena itu, mereka yang tepat di bawah cut-off (dan tidak menerima treatment ) adalah kontrafaktual yang baik dari mereka yang mendapat nilai tepat di atas cut-off (dan diberi treatment ). Karena desain ini mengeksploitasi perubahan discontinuous dalam treatment asignment variable (juga dikenal sebagai variabel "memaksa/ forcing " atau "berjalan/ running "), kami menyebutnya desain diskontinuitas regresi/ Regression Discontinuity Designs (RDD). Ini dianggap sebagai salah satu desain evaluasi non-eksperimental yang paling kuat ketika layak untuk diterapkan. Adapun konsep Fuzzy RD Design diadopsi dari (Cattaneo et al., 2023).
Dalam menjawab permasalahan riset, kami menggunakan pendekatan desain Fuzzy Regression Design (FRD) yang diuraikan oleh (Imbens & Lemieux, 2008). Adapun langkah-langkah analisis dalam desain FRD yaitu :
1. Buat grafik hasil rata-rata pada satu set bins seperti dalam kasus SRD, tetapi juga buat grafik probabilitas treatment .
2. Perkirakan efek perlakuan menggunakan TSLS, yang setara secara numerik dengan menghitung rasio dalam perkiraan lompatan (pada titik batas) pada variabel hasil terhadap lompatan pada variabel perlakuan. Kesalahan standar dapat dihitung menggunakan kesalahan standar TSLS biasa (kuat), meskipun pendekatan plug-in juga dapat digunakan sebagai gantinya. Bandwidth optimal dapat kembali dipilih menggunakan prosedur validasi silang yang dimodifikasi.
3. Kekokohan hasil dapat dinilai dengan menggunakan berbagai uji spesifikasi yang disebutkan dalam kasus desain SRD. Selain itu, perkiraan FRD dari efek pengobatan dapat dibandingkan dengan perkiraan standar berdasarkan unconfoundedness Kovariat dimasukkan dalam model untuk mengurangi variabilitas pengambilan sampel dan meningkatkan ketepatan perkiraan efek perlakuan, serta untuk mengatasi bias yang terkait dengan pengamatan yang tidak mendekati batas (Imbens dan Lemieux, 2008. Berdsaarkan riset sebelumnya, kami memasukkan kumpulan variabel umur individu, lama pendidikan, dan lama waktu bekerja yang diduga bersama berkorelasi dengan permintaan asuransi dan pendapatan pekerja (lihat Tabel 1). Kesalahan standar diperkirakan sebagai kesalahan standar 2SLS yang kuat, seperti yang disarankan oleh Imbens dan Lemieux (2008), dan semua perhitungan dilakukan menggunakan Stata (Versi 15).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kami menjalankan sejumlah tahapan dalam analisis RDD. Tahap pertama membuat grafik hasil rata-rata pada satu set seperti dalam kasus SRD, tetapi juga buat grafik probabilitas treatment. Kedua, Perkirakan efek perlakuan menggunakan TSLS, yang setara secara numerik dengan menghitung rasio dalam perkiraan lompatan (pada titik batas) pada variabel hasil terhadap lompatan pada variabel perlakuan. Kesalahan standar dapat dihitung menggunakan kesalahan standar TSLS biasa (kuat), meskipun pendekatan plug-in juga dapat digunakan sebagai gantinya. Bandwidth optimal dapat kembali dipilih menggunakan prosedur validasi silang yang dimodifikasi. Ketiga, pengecekan kekokohan hasil yang dapat dinilai dengan menggunakan berbagai uji spesifikasi yang disebutkan dalam kasus desain SRD. Selain itu, perkiraan FRD dari efek pengobatan dapat dibandingkan dengan perkiraan standar berdasarkan unconfoundedness .
4.1 Pemenuhan Kondisi
Kondisi awal data terlihat pada gambar 1. Penyebaran individu pada usia kurang dari 58 tahun tahun lebih banyak dibandingkan usia pensiun (> 58 tahun). Plot data menunjukkan penyebaran data disekitar garis cut-off sangat banyak. Hal ini meenjadi salah satu alasan bahwa implementasi model Regression Discontinuty Design dapat dilakukan. Semua hasil dari pengujian sensitivitas tersedia berdasarkan permintaan. Seperti yang digambarkan pada gambar 1, 2 dan 3, model memprediksi tingkat pemanfaatan yang diamati untuk pekerja usia dibawah 58 tahun yang diberikan program jaminan pensiun. Pada dasarnya estimasi efek causal treatment merupakan rata-rata tertimbang dari pengamatan yang mendekati kelayakan ambang batas. Ada kemungkinan bahwa pengamatan yang jauh dari ambang batas mempengaruhi hasil. Dalam rangkaian tahapan analisis, pada tahap akhir awal kita akan menguji sensitivitas bentuk fungsional dengan memangkas pengamatan jauh dari ambang batas. Pada gilirannya, kami mengecualikan dari sampel pekerja usia diatas 58 tahun yang menerima program pensiun. Artinya bahwa, dalam gambar 1 pada sisi kanan (usia > 58 tahun) adalah pekerja yang tidak memperoleh program jaminan pensiun.

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.1, Juli-Desember 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
378
Gambar 1. Scatter Plot outcome of interest (incometot) dengan forcing variable (age)

## Gambar 2. Output cmogram graph of the outcome variable with forcing variable
Selanjutnya, kita memperkirakan efek perlakuan menggunakan TSLS, yang setara secara numerik dengan menghitung rasio dalam perkiraan lompatan (pada titik batas) pada variabel hasil terhadap lompatan pada variabel perlakuan. Kesalahan standar dapat dihitung menggunakan kesalahan standar TSLS biasa (kuat), meskipun pendekatan plug-in juga dapat digunakan sebagai gantinya. Bandwidth optimal dapat dipilih menggunakan prosedur validasi silang yang dimodifikasi.
4.2 Perkiraan Efek Perlakuan menggunakan TSLS
Konsisten dengan analisis berbasis kontinuitas, tahap kedua ini diawali dengan penentuan bins dengan menggunakan analisis “rdplot”. Gambar 3 dibangun menggunakan opsi default di perintah rdplot,yang mana menghasilkan plot RD yang memiliki bins dengan jarak yang sama yang meniru variabilitas data yang mendasarinya dan diimplementasikan menggunakan estimator spasi. Menggunakan IMSE-optimal bins kita melihat bahwa jumlah bin yang optimal untuk unit kontrol dan perawatan adalah 44 dan 15, masing-masing, menyiratkan panjang bin 0.018 dan 0.519 per poin persentase. Polinomial global dibangun menggunakan derajat ke-4 polinomial.
Tabel 2. Output Estimasi IMSE-optimal Bins Left of c Right of c
Bins selected 1719 60 Average bin length 0.025 0.667 Median bin length 0.025 0.667 IMSE-optimal bins 40 13 Mimicking Var. bins 1719 60 Rel. to IMSE-optimal: Implied scale 42.975 4.615 WIMSE var. weight 0 0.01 WIMSE bias weight 1 0.99 Sumber: Data diolah (2023)
Selanjutnya, kami membuat plot RD alternatif menggunakan bins dengan jarak yang sama yang dipilih untuk dilacak keluar fungsi regresi yang mendasarinya (yaitu, penyeleksi optimal IMSE) dan diimplementasikan menggunakan estimator spasi. Plot yang dihasilkan diberikan pada Gambar 3, yang menunjukkan bagaimana sampel binned (lokal) berarti memang tampaknya mendekati regresi yang mendasarinya berfungsi dengan baik (mengambil kecocokan polinomial global sebagai tolok ukur). Ini tidak menyediakan bukti potensi diskontinuitas jauh dari batas dalam regresi yang mendasari fungsi.

## Gambar 3. Output rdplot
Tahap selanjutnya, estimasi inferen dengan penerapan left window (lw) dan right window (rw). Berdasarkan pertimbangan peneliti lw bernilai 16 dan rw sebesar 98. Hal ini berdasarkan pertimbangan nilai minimum dan maksimum dari variabel usia individu sampel. Output pada Gambar 4 menunjukkan tahap pertama yang sangat kuat: di dalam jendela, -1.4% pekerja di bawah batas tersebut menerima program pensiun, dan tidak ada siswa di atas batas yang menerimanya (dari Rata-rata hasil baris). Hal ini menyebabkan perbedaan rata-rata sebesar -1.4%, seperti yang ditunjukkan pada baris output utama, efek yang berbeda secara statistik dari nol menurut uji Fisherian dan uji sampel besar. Singkatnya, dengan menggunakan metode pengacakan berbasis kontinuitas atau lokal, buktinya jelas bahwa kelayakan program jaminan pensiun menyebabkan suatu pengambilan besar program didekat batas waktu.

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.1, Juli-Desember 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 380
Diff. in means      -0.014       0.006          0.003                  1.000 Statistic       T           P>|T|         P>|T|   Power vs d =     0.21 Finite sample             Large sample Outcome: pension. Running variable: age.
Window      16.000      98.000        Randomization =  fixed margins S.D. of outcome       0.417       0.407        H0:       tau =          0.000
Mean of outcome       0.224       0.210        Window        =    set by user Eff. Number of obs      154544        8031        Reps          =           1000
Number of obs      154735        8031        Kernel type   =        uniform Order of poly =              0 Cutoff c = 58.00     Left of c  Right of c        Number of obs =         162766

## Inference for sharp design
Gambar 4. Hasil inference antara variabel pension dengan running variable (age) Selanjutnya dilakukan estimasi titik dan prosedur inferesia dengan menggunakan perintah “rdrobust”. Tabel 3 juga menunjukkan hasil estimasi poin tahap pertama pengacakan lokal. Hasil menunjukkan bahwa diperoleh nilai 1.224 yang kami perkirakan di atas menggunakan metode berbasis kontinuitas. Hasil ini menunjukkan bahwa efek tahap pertama dalam aplikasi ini sangat kuat, karena kesimpulan dari analisis empiris serupa apakah kita menggunakan metode berbasis kontinuitas dengan data sekitar 154,544 pengamatan dalam bandwidth sebesar ± 11.7 atau metode pengacakan lokal dengan hanya 8,031 pengamatan di ± 4.4. Tabel 3 menunjukkan hasil estimasi titik dan inferensia.
Tabel 3. Estimasi titik dan inferensia dampak program pensiun terhadap outcome (incometot) Method Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval] Conventional 1.224 0.102 12.026 0.000 1.025 1.423 Bias-corrected 1.203 0.102 11.818 0.000 1.003 1.402 Robust 1.203 0.108 11.089 0.000 0.990 1.415
Estimasi ini setara secara numerik dengan menghitung rasio dalam perkiraan lompatan (pada titik batas) pada variabel hasil yaitu total pendapatan pekerja terhadap lompatan pada variabel treatment (program jaminan pensiun). Kesalahan standar dapat dihitung menggunakan kesalahan standar TSLS biasa (kuat), meskipun pendekatan plug-in juga dapat digunakan sebagai gantinya. Bandwidth optimal dapat kembali dipilih menggunakan prosedur validasi silang yang dimodifikasi. Kami melanjutkan dengan mempertimbangkan efek ITT yang memenuhi syarat untuk menerima program jaminan pensiun � � tentang hasil riset ini, usia kurang dari 58 tahun. Kami memperkirakannya di dalam jendela yang dipilih menggunakan rdrandinf, kali ini menggunakan � sebagai outcome of interest .
Diff. in means      -0.193       0.000          0.000                  1.000 Statistic       T           P>|T|         P>|T|   Power vs d =     0.46 Finite sample             Large sample Outcome: incometot. Running variable: age.
Window      16.000      98.000        Randomization =  fixed margins
S.D. of outcome       0.911       1.163        H0:       tau =          0.000
Mean of outcome      14.462      14.268        Window        =    set by user Eff. Number of obs      154544        8031        Reps          =           1000 Number of obs      154735        8031        Kernel type   =        uniform Order of poly =              0 Cutoff c = 58.00     Left of c  Right of c        Number of obs =         162766
Gambar 5. Hasil output antara outcome (incometot) dengan running variable ( age ) Hasil estimasi pada gambar 5 memperkirakan bahwa pengaruhnya memenuhi syarat untuk menerima program jaminan pensiun pada usia kurang dari 58 tahun terhadap total pendapatan pekerja pada batas jendela [16,98], parameter ITT yaitu � �� . Seperti yang ditunjukkan pada output, efek ini diperkirakan -0.193, dengan nilai p Fisherian 0.000 dan nilai p sampel besar 0.000. Perkiraan efek ini lebih tinggi dari -0.014 efek diperkirakan dengan metode berbasis kontinuitas, dan nilai-p lebih kecil. Dengan demikian, kesimpulan keseluruhannya sama yaitu memenuhi syarat untuk penerima program jaminan pensiun usia kurang dari 58 tahun akan meningkatkan total pendapatan pekerja di Indonesia.
Menurut Cattaneo et al. (2023) ntuk mempelajari parameter rasio � ��� , Kami memanggil rdrandinf menggunakan opsi ����� = �(�������, "����") , di mana argumen pertama (�) adalah indikator untuk treatment yang diterima dan argumen kedua meminta statistik kuadrat-terkecil dua tahap (TSLS)—perkiraan rasio � � � � .
TSLS       1.269           .          0.000                  1.000 Statistic       T           P>|T|         P>|T|   Power vs d =     0.46 Finite sample             Large sample
Outcome: incometot. Running variable: age. Window      16.000      98.000        Randomization = S.D. of outcome       0.911       1.163        H0:       tau =          0.000 Mean of outcome      14.462      14.268        Window        =    set by user Eff. Number of obs      154544        8031        Reps          =           1000
Number of obs      154735        8031        Kernel type   =        uniform Order of poly =              0 Cutoff c = 58.00     Left of c  Right of c        Number of obs =         162766

## Inference for fuzzy design
Gambar 6. Hasil output antara outcome (incometot) dengan running variable (age) Gambar 6 menunjukkan bahwa ketika opsi TSLS dipilih, hasil inferensi yang tersedia hanya berdasarkan perkiraan sampel besar, dan nilai-p sampel terbatas tidak dikeluarkan. Kolom berlabel � melaporkan statistik uji, yaitu 1.269. Angka ini adalah rasio antara dua efek ITT yang

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.1, Juli-Desember 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
382
dilaporkan di atas: efek kelayakan program jaminan pensiun terhadap total pendapatan pekerja (λY), 0.193, tentang pengaruh kelayakan program jaminan pensiun terhadap usia kurang dari 58 tahun pekerja (λD), 0.014. Efeknya diperkirakan sebesar 1,269 dengan nilai-p 0.000. Estimasi titik ini lebih kurang dari estimasi berbasis kontinuitas sebesar 1,224, perbedaan sebagian besar disebabkan oleh lebih besarnya λY perkiraan (0.193 berbanding 0.014).
4.3 Pengecekan kekokohan hasil Startegi ini dapat dapat dinilai dengan menggunakan berbagai uji spesifikasi yang disebutkan dalam kasus desain SRD. Selain itu, perkiraan FRD dari efek pengobatan dapat dibandingkan dengan perkiraan standar berdasarkan unconfoundedness Kami sekarang mengilustrasikan secara singkat pemalsuan dalam pengacakan lokal dan kerangka kontinuitas. Seperti dibahas di atas, dalam desain Fuzzy RD, analisis pemalsuan utama harus diterapkan berdasarkan penugasan perawatan dan bukan pada perawatan yang diterima; dengan kata lain, pemalsuan harus mengikuti prosedur yang sama seperti pada desain Sharp RD. Untuk uji kepadatan ( density test ), kami menggunakan perintah rddensity, yang menguji hipotesis (berbasis kontinuitas) bahwa kepadatan assigned-to-treatment � = 1 dan assigned-to-control � = 0 pengamatan sama pada cutoff . Perintah ini sekarang juga melaporkan hasil dari uji binomial di beberapa jendela di sekitar cutoff , yang memungkinkan penelitian dengan mudah mengimplementasikan uji kepadatan dalam kerangka pengacakan lokal. Kami menerapkan uji kepadatan pengacakan berbasis kontinuitas dan lokal dengan perintah tunggal.
Robust    -14.6523      0.0000 Method        T          P>|T| Running variable: age.
BW est. (h)      23.000      23.000
Order bias (q)           3           3 Order est. (p)           2           2          VCE method    =    jackknife Eff. Number of obs       85466        8014          Kernel        =   triangular Number of obs      154735        8031          BW method     =         comb Model         = unrestricted c =    58.000   Left of c  Right of c          Number of obs =       162766 RD Manipulation test using local polynomial density estimation.
Gambar 7. Uji Manipulasi RD menggunakan estimasi densitas polynomial Hasil estimasi pada Gambar 7 menunjukkan bahwa, dalam kedua kerangka, hipotesis nol ditolak (dengan nilai-p 0,000 dan 0,000). Oleh karena itu terbukti bahwa terdapat 'penyortiran' di sekitar batas cutoff berdasarkan ukuran ini. Berdsarkan tahapan analisis pendekatan FRD dipeoleh bahwa program jaminan pensiun memberikan dampak signifikan terhadap pendapatan pekerja di Indonesia dimana efeknya diperkirakan sebesar 1,269 dengan nilai-p 0.000 berdasarkan analisis TSLS pada model regression discontinuty design . Hal ini sejalan dengan hasil penelitian yang menunjukkan bahwa premi pensiun telah disesuaikan dengan tingkat pendapatan yang diperoleh pekerja (Hennigusnia & Agency, 2022; Manan, 2020; Prabowo & Widarni, 2021). Namun, disisi lain penerimaan pensiun hari tua menimbulkan pengurangan pasokan tenaga kerja senilai 8.4% buat pria serta 12.6% buat wanita. Interaksi yang negatif di antara dana pensiun serta keikutsertaan kerja lansia ada kemungkinan disebabkan oleh produktifitas serta kesehatan lansia mulai jadi menurun maka lansia bakal terasa hidupnya teruji
383
kalau sudah punya jaminan penerimaan seperti pensiun. Perihal itu menimbulkan lansia tak butuh bekerja serta bisa nikmati periode tuanya (Kartikasari, 2020).

## KESIMPULAN
Studi ini mengevaluasi dampak penyertaan jaminan pensitun pada usia di bawah 58 tahun terhadap tingkat pendapatan pekerja di Indonesia. Tinjauan literatur kami sebelumnya menunjukkan bahwa ada ruang untuk perbaikan kebijakan dalam pemberian jaminan pensiun untuk para pekerja. Memanfaatkan diskontinuitas, kami menyelidiki apakah jaminan pensiun mungkin berperan dalam meningkatkan pendapatan pekerja dibawah usia 58 tahun. Hasil keseluruhan menunjukkan bahwa kebijakan tersebut telah berhasil meningkatkan pendapatan pekerja. Namun, kami tidak mengkaji lebih lanjut bagaimana dengan variabel lainnya berdampak terhadap penerapan jaminan pensiun bagi pekerja. Namun, hal yang penting digarisbawahi adalah reformasi kebijkan bagi pekerja usia muda untuk mendapatkan kepastian jaminan pensiun yang berdampak signifikan terhadap pendapatan pekerja. Hasil mendukung upaya Pemerintah untuk mendukung pemberian jaminan pensiun bagi pekerja di Indonesia. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengidentifikasi apakah reformasi menghasilkan peningkatan produktivitas pekerja. Meskipun penelitian lebih lanjut lebih diprioritaskan pada pekerja produktif, secara umum, hasil studi menunjukkan bahwa penyediaan jaminan pensiun untuk usia dibawah 58 tahun dapat menjadi cara yang efektif untuk meningkatkan pendapatan pekerja di Indonesia.

## DAFTAR REFERENSI
Badan Pusat Statistik. (2021). Statistik Pendapatan (pp. 1–178). Badan Pusat Statistik. Battistin, E., & Rettore, E. (2003). Another look at the regression discontinuity design. Working Papers , 18. http://www.cemmap.ac.uk/publications.php?publication_id=2646 Cattaneo, M. D., Idrobo, N., & Titiunik, R. (2023). A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs : Extentions. In A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs . https://doi.org/10.1017/9781108684606 Christian, C., & Moningka, C. (2012). Self Efficacy Dan Kecemasan Pegawai Negeri Sipil
Menghadapi Pensiun. Jurnal Psikologi Ulayat , 1 (1), 45–56. https://doi.org/10.24854/jpu12012-9
Hadi, A., Ngo, D. M., Bruder, E., & Badriah. (2023). Pension System Future Direction on Employees Of Small and Medium-Sized Enterprises In Indonesia, Vietnam, and Hungary. Acta Carolus Robertus , 13 (1), 90–103. https://doi.org/10.33032/acr.4347 Hennigusnia, H., & Agency, I. (2022). Hennigusnia Malla Dewi Agisty Implementasi PP 45 Tahun 2015 Tentang Penyelenggaraan Program Jaminan Pensiun (Issue April).
Hennigusnia, Suryono, I. L., & Agisty, M. D. (2017). Implementasi PP 45 Tahun 2015 Tentang Penyelenggaraan Program Jaminan Pensiun (Issue April). PT. Sulaksana Watinsa Indonesia.
Humaira, & Rachmatan, R. (2017). Perbedaan Penyesuaian Diri Pensiunan Yang Mendapatkan Training Pra Pensiun Dengan Yang Tidak Mendapatkan Training Pra-Pensiun. Jurnal Ecopsy , 4 (1), 1. https://doi.org/10.20527/ecopsy.v4i1.3409 Imbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression discontinuity designs: A guide to practice. Journal of Econometrics , 142 (2), 615–635. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2007.05.001

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.1, Juli-Desember 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 384
Iskandarsyah, A., & Setyowibowo, H. (2020). Sikap terhadap Pensiun, Perencanaan Pensiun, dan Kualitas Hidup pada Karyawan dalam Masa Persiapan Pensiun. Journal of Psychological Science and Profession , 4 (1), 23. https://doi.org/10.24198/jpsp.v4i1.25106 Kartikasari, D. (2020). Pengaruh Dana Pensiun Terhadap Partisipasi Kerja Lanjut Usia. Ekonomi Bisnis , 25 (2), 86. https://doi.org/10.17977/um042v25i2p86-94 Lee, H., & Nicolini, G. (2022). International Comparison of Pension Systems: An Investigation from Consumers’ Viewpoint. In Contributions to Management Science (Issue May 2023). https://doi.org/10.1007/978-981-19-6446-6
Lemieux, T., & Milligan, K. (2008). Incentive effects of social assistance: A regression discontinuity approach.
Journal of Econometrics , 142 (2), 807–828. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2007.05.014
Manan, Y. M. (2020). Upaya Pengembangan Produk Pensiun Nasional. Dialektika Jurnal Ekonomi Dan Ilmu Sosial , 5 (1), 77–86. Ozdamar, O., Giovanis, E., Dağlıoğlu, C., & Gerede, C. (2021). The effect of the 2008 employment support programme on young men’s labour market outcomes in Turkey: Evidence from a regression discontinuity design. Manchester School , 89 (3), 276–296. https://doi.org/10.1111/manc.12362
Palmer, M., Mitra, S., Mont, D., & Groce, N. (2015). The impact of health insurance for children under age 6 in Vietnam: A regression discontinuity approach. Social Science and Medicine , 145 , 217–226. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2014.08.012 Prabowo, B. H., & Widarni, E. L. (2021). Investasi Modal Manusia Dan Investasi Masa Pensiun Di Indonesia.
Jurnal MEBIS (Manajemen Dan Bisnis) , 5 (2), 175–178. https://doi.org/10.33005/mebis.v5i2.147
Prasetyo, D. C., Kusumadewi, S., & Miladiyah, I. (2021). Model Sistem Berbasis Pengetahuan untuk Rekomendasi Aktivitas Pensiun. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 8 (5), 939. https://doi.org/10.25126/jtiik.2021854482 Prayitno, S., & Iskandar, I. (2022). Pengaturan Usia Pensiun Pekerja Di PT Surya Toto Indonesia,Tbk dihubungkan Dengan Peraturan Pemerintah Penyelenggaraan Program Jaminan Pensiun. Jurnal Pilar Pendidikan , 2 (September), 1–18.
Putri, R. O. (2021). Kecerdasan Emosional dan Dukungan Sosial Terhadap Kesiapan Menghadapi
Pensiun. Psikoborneo: Jurnal Ilmiah Psikologi , 9 (2), 229. https://doi.org/10.30872/psikoborneo.v9i2.5958
Seog-min, L., & Huck-ju, K. (2016). Applying Regression Discontinuity Design to Social Policy: An Evaluation of the Welfare-to-Work Program in South Korea. The Korean Journal of Policy Studies , 31 (1), 1–29. https://doi.org/10.52372/kjps31101 Turner, J. A., & Andrews, E. (2023). The Economics of Low Pension Fees Netherlands , Canada , Poland , and the United States . July . Wahab, E. O. (2013). Pension Challenges Facing the Older Persons in Nigeria. European Scientific Journal, ESJ , 9 (8), 1857–7881. https://eujournal.org/index.php/esj/article/view/891