Volume 26 No 1, Januari 2024
Jurnal Ekonomi dan Bisnis Dharma Andalas

## Analisis Stres Kerja Dan Produktivitas Tenaga Kerja di Daerah Rawan Bencana
Fiko Farlis 1 , Tri Rachmat Riski 2
Fakultas Ekonomi Dan Bisnis, Universitas Dharma Andalas 1,2
Email: fikofarlis@unidha.ac.id trirachmatriski@gmail.com

## Abstract
The  research  was  conducted  in  Padang,  an  earthquake-  and  tsunami-prone  city  in  Indonesia. Researchers  hypothesize  that  threats  and  potential  catastrophes  have  altered  the  workforce's behavior. This study examines the condition of the workforce in terms of work stress and labor productivity. In addition, it is hypothesized that the intensity of earthquakes and disaster-prone conditions  can  impact  labor  productivity,  particularly  among  coastal  employees.  This  study includes the variables of age, wages, and geographic location of the workplace (location altitude and distance from the coast) to deepen the analysis. The research analysis unit is  the Padang labor  force,  and  the  sample  size  is  determined  by  the  Krejcie  and  Morgan  tables.  The  BPS classification  contains  384  individuals  from  diverse  employment  categories.  Probability Sampling with a proportionate stratified random sampling strategy and Area Sampling based on the BNPB evacuation map are the sampling methods used. Using STATA in conjunction with the three stage lease square (3SLS) derived from the reduced form equation. Based on the results of the reduced form equation, geographic location and age were found to have a significant negative effect on work stress. Location and wages have a positive impact on productivity, whereas age has a significant negative impact.
Keyword: occupational stress, productivity, labor force, disaster prone area

## Abstrak
Penelitian ini dilakukan di Padang, Indonesia, kota yang rawan gempa dan tsunami . Para peneliti berasumsi bahwa ancaman dan potensi bencana telah mengubah perilaku tenaga kerja, penelitian ini melihat kondisi tenaga kerja melalui Stres kerja dan tingkat produktivitas tenaga kerja. Selain itu,  dihipotesiskan  bahwa  intensitas  gempa  dan  kondisi  rawan  bencana  dapat  mempengaruhi tingkat  produktivitas  tenaga,  terutama  bagi  tenaga  kerja  di  lokasi  pesisir  pantai.  Sehingga perubahan  tingkat  produktivitas  juga  berpengaruh  terhadap  tingkat  stres  kerja.  Untuk memperdalam  analisis,  penelitian  ini  menambahkan  variabel  usia,  upah  dan  letak  geografis tempat  kerja  (ketinggian  lokasi  dan  jarak  lokasi  dengan  garis  pantai).  Unit  analisis  penelitian adalah  tenaga  kerja  di  kota  Padang,  ukuran  sampel  mengacu  pada  tabel  Krejcie  dan  Morgan. Kategorisasi  BPS  mencakup  384  orang  dari  berbagai  kategori  pekerjaan.  Metode  penarikan sampel  merupakan Probability  Sampling dengan  pendekatan proportionate  stratified  random sampling dan Area  Sampling berdasarkan  peta  evakuasi  BNPB.  Pendekatan  analisis  yang digunakan adalah analisis kuantitatif melalui sistem persamaan simultan. Menggunakan STATA dengan metode estimasi three stage lease square (3SLS) dari persamaan bentuk reduksi.  Hasil
penelitian  dari  persaman reduce  form menemukan  bahwa  letak  geografis  dan  usia  secara signifikan  berpengaruh  negatif  terhadap  stres  kerja.  Berikutnya  letak  geografis  dan  upah signifikan  berpengaruh  positif  terhadap  produktivitas,  sementara  usia  signifikan  berpengaruh negatif terhadap produktivitas.
Kata kunci: stres kerja, produktivitas, tenaga kerja, rawan bencana

## PENDAHULUAN
Indonesia  berada  di  tengah- tengah  tiga  lempeng  utama  penyusun lapisan tektonik bumi (Bock et al. 2003). Noy  dan  Vu  (2010)  mengatakan  bahwa bencana  tidak  hanya  menghilangkan nyawa  manusia  tetapi  juga  berdampak pada kondisi sosial dan ekonomi. Hal ini dapat  memperlambat  proses  produksi, terutama  di  negara  berkembang.  Daerah yang terkena bencana dan rawan bencana terbukti  berdampak  pada  tenaga  kerja. Gignoux dan Menéndez (2016) mengatakan mungkin sulit untuk bangkit kembali setelah bencana karena kerusakannya  bisa  berlangsung  lama. Untuk itu, penting untuk memiliki sistem ekonomi yang tangguh, sehingga di masa depan dapat mengurangi dampak bencana yang sama atau potensi yang lebih besar. Dalam  hal  ini,  tenaga  kerja  di  daerah tersebut memainkan peran penting dalam memperkuat perekonomian.
Seismolog  menyebut  gempa  30 September  2009  7,6  Mw  sebagai  gempa
Padang, menurut Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) sekitar 1100 orang dinyatakan meninggal dunia  (2009).  Kota  Padang,  kota Pariaman, dan kabupaten Padang Pariaman merupakan daerah yang paling terkena  dampak  guncangan  gempa. Diperkirakan kerusakannya mencapai Rp 21,6 triliun dan menghancurkan infrastruktur  yang  ada  di  kota  tersebut. BNPB et  al .(2009)  memperkirakan sebanyak  41.000  orang  telah  kehilangan pekerjaan.  Selain  cedera  fisik,  bencana juga  menimbulkan  trauma  psikologis, stres,  bahkan  depresi  pada  korbannya (Aslam  &  Tariq,  2010;  Metin  Basoglu, Livanou,  &  Salcioglu,  2003).  Untuk mencegah kondisi psikologis yang
semakin  memburuk,  disarankan  agar mereka  yang  selamat  dari  gempa  di
Padang segera mulai melakukan pemulihan (Sudaryo et al. 2012). Peneliti mengamati bahwa lingkungan kerja yang rawan  bencana  telah  mempengaruhi perubahan  pola  sosial  dan  norma keselamatan  tempat  kerja.  Pentingnya kenyamanan  dalam  bekerja  bertujuan mengurangi  dampak  yang  muncul  dari stres kerja terhadap produktivitas (Matin, Razavi,  &  Campus, 2014).  Disampaikan oleh Qin dan Jiang (2011) bahwa bencana telah  menyebabkan  penurunan  tingkat kehadiran  pada  tenaga  kerja  yang  masih bertahan  pada  daerah  yang  terdampak bencana.
Padang  merupakan  lokasi  padat penduduk di pantai Sumatera Barat. Kota Padang  merupakan  kelompok  kelas resiko tinggi untuk bencana gempa bumi dengan  indeks  22  poin,  dan  untuk bencana Tsunami dengan indeks 24 poin (BNPB,  2014).  Bahkan  menurut  Badan Penanggulangan Bencana Daerah (2016) dalam  rencana  kontijensi  menghadapi bencana Tsunami provinsi  Sumatera Barat menyebutkan kota Padang memiliki  potensi  resiko Tsunami paling tinggi  di  dunia,  jika  dilihat  dari banyaknya jumlah penduduk yang kemungkinan akan terkena resiko.
Keterangan dan penjelasan diatas merupakan dasar bagi peneliti pentingnya kota  Padang  diangkat  sebagai  objek penelitian. Berdasarkan fenomena- fenomena tersebut peneliti ingin menjelaskan  bagaimana  kondisi  tenaga kerja di kota Padang dengan menganalisis stres kerja dan produktivitas tenaga kerja pada  daerah  yang  rawan  gempa  dan tsunami . Penduduk  kota  Padang  semakin
mempedulikan  pentingnya  lokasi  yang aman dari gempa dan tsunami . Pemukiman  dan  area  bisnis  mulai bergeser  dan  berpindah  ke  lokasi  lebih aman yang jauh dari garis pantai. Hal ini menunjukkan  bahwa  penduduk  kota Padang mulai mempertimbangkan lokasi geografis  dalam  melakukan  aktivitas mereka. Sehubungan dengan kejadian di atas,  peneliti  menyelidiki  bagaimana lokasi geografis tempat kerja yang aman telah mempengaruhi produktivitas pekerja  dan  tingkat  stres  kerja  mereka. Hingga  saat  ini  intensitas  gempa  masih dirasakan  di  kota  Padang,  hal  tersebut dapat diketahui dari informasi yang dirilis Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan Geofisika  (BMKG)  setiap  bulan  terkait aktivitas gempa bumi Sumatera Barat dan sekitarnya.  Kejadian  ini  diduga  ikut mempengaruhi  aktivitas  tenaga  kerja  di kota  Padang  yang  banyak  bekerja  di sektor informal, sehingga dapat merugikan  pekerja  khususnya  mereka penerima  upah  harian.  Berdasarkan permasalahan  yang  dikemukakan  untuk memperdalam  analisis,  penelitian  ini menambahkan  variabel  usia,  upah  dan letak geografis tempat kerja.
Dalam  tahap  rehabilitasi  dan pembangunan kembali, keadaan ekonomi menjadi elemen penentu yang mempengaruhi  seberapa  cepat  proses pemulihan daerah yang terkena bencana. Fase  ini  mungkin  memakan  waktu  yang bervariasi.  Ketimpangan  sosial  dan ekonomi dapat membatasi upaya
pencegahan bencana (Chantry dan Norton,  2018).  Menurut  temuan  studi Marchezini  (2018),  untuk  mempercepat proses  pemulihan  pascabencana  perlu ditingkatkan  potensi  masyarakat  dalam jangka  panjang.  Sebagai  negara  yang sering  dilanda  bencana  alam,  Indonesia memiliki banyak manfaat dari pengalaman  Jepang  dalam  pengelolaan risiko  bencana  dari  berbagai  aspek. Coutaz  (2018)  menyebutkan  Jepang
dianggap  sebagai  salah  satu  negara  di dunia  yang  paling  siap  menghadapi dampak bencana alam, hal ini dikarenakan  masyarakat  Jepang  telah memiliki sejarah panjang dalam menghadapi  dampak  bencana  alam. Sejalan dengan itu Gignoux & Menéndez (2016) memperkirakan recovery membutuhkan  waktu  6-12  tahun  untuk kembali mencapai
kesejahteraan.
Basoglu et al.,(2003) melihat perlu untuk memperhatikan  kesehatan  mental  agar tidak  menimbulkan  stres.  Tenaga  kerja akan  menghadapi  dampak  psikologis terhadap  perubahan  lingkungan  dan keselamatan kerja.
Stres  kerja  dapat  terjadi  ketika pekerja  tidak  mampu  untuk  mengatasi tekanan  pekerjaan  (Hart  dan  Cooper, 2001).  Stres  kerja  berdampak  terhadap beban  psikologis  tenaga  kerja  (Ganster dan  Rosen,  2013).  Pengaruh  stres pekerjaan menjadi perhatian khusus bagi organisasi  dan  individu  agar  tidak memberikan  efek  negatif  bagi  tenaga kerja  yang  bisa  menurunkan  tingkat produktivitas.  Terdapat  beberapa  teori psikologi yang dapat menjelaskan terjadinya  stres  kerja,  seperti person- environtment fit model yang
dikemukakan Davis (1984) menyebutkan bahwa lingkungan kerja berperan penting dalam  mempengaruhi  kesehatan  mental dan  fisik  dari  individu  pekerja.  Tidak sesuainya  antara  lingkungan  kerja  yang dibutuhkan oleh pekerja dapat
mempengaruhi produktivitas kerja mereka. Daerah  yang  terkena  bencana akan mengalami penurunan produktivitas, seperti penelitian Kilimani et  al. (2018)  ,  begitu  juga  dengan kerusakan gempa bumi yang menimbukan  kerugian  secara  ekonomi (Martinez dan Arroo, 2004) dan menyebabkan terganggunya pasar tenaga kerja.  Secara  jelas  diartikan  bencana dapat mempengaruhi produktivitas
tenaga  kerja.  Salah  satu  cara  dalam mengukur  produktivitas  tenaga  kerja dapat  melalui  pendekatan  jam  kerja (Golden, 2012). Jam kerja yang fleksibel dapat  mengurangi  pengaruh  terhadap gangguan  produktivitas  (Bond  dan Galinsky,
2006). Penelitian ini menggunakan  metode  jam  kerja  dalam mengukur  tingkat  produktivitas  tenaga kerja,  merujuk  metode Full  Time Eqivalent  Employee (FTEE).  Sampel penelitan  merupakan  tenaga  kerja  yang bekerja  di  Kota  Padang  sebagai  daerah yang  dikategorikan  rawan  terhadap bencana,  meliputi  lima  bidang  kerja utama  menurut  BPS.  Rasio  jumlah  jam kerja  dalam  sebulan  dengan  jumlah  jam kerja  per  hari  dikalikan  dengan  jumlah hari  kerja  dalam  sebulan,  adalah  cara FTEE  menghitung  produktivitas  tenaga kerja.  Tiga  kelompok  skor  FTEE tertinggi,  sedang,  dan  rendah.  Teori lokasi yang diperluas dan dikembangkan melalui berbagai pendekatan ilmu regional,  geografi  dan  ekonomi.  Seperti yang  dikemukakan  oleh  Storper  dan Walker  (1982)  dalam  penelitiannya mengenai the theory of labour and theory of location , menyatakan bahwa permintaan  dan  penawaran  tenaga  kerja akan  berbeda  antara  jenis  industri  dan tempat industri.
Menurut  Schulte  et  al.,  (  2018) usia pekerja dapat mempengaruhi keselamatan  kerja  dan  kesehatan  dalam menyelesaikan  tugas  yang  diberikan.
Dalam  hal  ini  kesehatan  mental  secara psikologis ikut dipengaruhi oleh peningkatan  usia  pekerja.  Perbedaaan usia  dari  pekerja  akan  menentukan bagaimana  mereka  merespon  terhadap tingkat  stres  kerja  yang  dialami,  dan durasi  jam  kerja  akan  menentukan masing-masing usia yang berbeda dalam menghadapi  stres  kerja  yang  dialami (Scott,  Sliwinski,  &  Blanchard-Fields, 2013).  Pada  kenyataannya  kondisi  kerja sangat  beragam,  begitu  juga  terdapat
upah  yang  beragam  pada  pasar  tenaga kerja. Hal tersebut disebabkan karena ada pekerjaan yang sulit untuk dilakukan dan hanya  sedikit  penawaran  tenaga  kerja yang  tersedia.  Dan  sebaliknya  untuk pekerjaan  yang  tingkat  kesulitan  lebih rendah  maka  terdapat  kelebihan  tenaga kerja  yang  ditawarkan.  Menurut  Cahuc, Carcillo,  dan  Zylberberg  (2014:170) konsep  ini  merupakan  dasar  dari  teori upah Hedonic. Selain  itu  menurut Kellenberg dan Mobarak (2011) bencana alam  mempengaruhi  kondisi  sosial ekonomi, dan pasar tenaga kerja  (Pecha, 2017).  Kecemasan  terhadap  ancaman bencana  akan  mempengaruhi  tingkat produktivitas  tenaga  kerja  yang  dapat mendorong terjadinya perpindahan penduduk ke daerah yang dianggap lebih aman,  sehingga  aktivitas  perekonomian menjadi terganggu. Bencana mempengaruhi  individu  secara  fisik maupun  psikologis  dan  mempengaruhi emocional  manusia  (Datar et  al. 2013, Kousky, 2016).

## METODE PENELITIAN
Rancangan penelitian menggunakan  analisis  kuantitatif  dalam menjawab permasalahan penelitian melalui  pengujian  hipotesis  dengan pendekatan positivism ,  untuk  melihat adanya sebab akibat dari fenomena pada objek yang diteliti (Sekaran dan Bougie, 2016:97). Penelitian ini menguji variabel usia, lokasi geografis , upah terhadap stres kerja dan produktivitas. Informasi dikumpulkan  melalui  metode one-time survey dengan  memberikan  kuesioner secara  langsung  kepada  responden. Menurut Wooldridge (2016:765) populasi merupakan keseluruhan kelompok  yang  terdefinisikan  dengan baik (orang, perusahaan,kota dan sebagainya) yang menjadi  fokus analisis statistik  atau  ekonometrik.  Sedangkan kerangka sampel representasi dari elemen dalam populasi yang digambarkan
(Sekaran & Bougie, 2016:240).
Penelitian  ini  perlu  menentukan  jumlah sampel  dan  teknik  dalam  pengambilan sampel  yang  akan  digunakan  sebagai objek  penelitian.  Populasi  penelitian  ini adalah tenaga kerja yang saat ini bekerja di  kota  Padang,  dari  data  BPS  keadaan angkatan  kerja  per  2018  berjumlah 395.981 orang. Bidang pekerjaan
mengacu  kepada  lima  kriteria  lapangan pekerjaan utama menurut BPS.
Jika  populasi  penelitian  telah diketahui  maka  menentukan  jumlah sampling  unit dapat  berpedoman  pada tabel  Krejcie  dan  morgan  (Sekaran  & Bougie, 2016:263). Jadi besarnya
sampling  unit yang  digunakan  dalam penelitian  ini  sebanyak  384  responden tenaga  kerja  di  Kota  Padang.  Desain pengambilan Sampel
penelitian merupakan Probability  Sampling yang dibatasi  (restricted)  yang  mana  pada penelitian  ini  mengunakan  pendekatan proportionate stratified random sampling dan Area  Sampling (Sekaran  &  Bougie, 2016:251).  Peneliti  memetakan  kembali masing-  masing  sektor  zona  rawan  dan
zona  aman Tsunami dengan  memberi angka  pada  semua  zona  dan  melakukan pengundian melalui website randomizer.org.  Pengundian  dilakukan untuk  menentukan  titik  yang  akan dikunjungi  dalam  mencari  sampel  unit atau responden.
Tabel 1 kriteria lapangan kerja utama
No Kriteria Lapangan Kerja Utama
1. A. pertanian, kehutahaan dan perikanan
2. C. industri pengolahan
3. G.  perdagangan  besar  dan  eceran,  I.  penyedia akomodasi dan makan minum
4. O.  administrasi  pemerintah  dan  jaminan  sosial wajib, P. jasa pendidikan, Q. jasa kesehatan dan kegiatan sosial, R,S,T,U jasa lainnya
5 B.  pertambangan  dan  penggalian,  D.  pengadaan listrik, E. pengadaan air, pengolahan sampah dan limbah,  F.  konstruksi,  H.  transportasi  dan pergudangan,  J.  informasi  dan  komunikasi,  K. jasa keuangan dan asuransi, L. real estate, M,N jasa perusahaan

## Sumber: BPS 2019
Dari  desain  pengambilan  sampel  yang sudah  ditetapkan  proporsional  dengan luas  wilayah  pada  zona  merah  dan  zona aman,  maka  rincian  sampel  yang  akan diambil sebagai berikut: Tabel 2 Sampling Unit No Lapangan pekerjaan utama Sampling unit Tenaga kerja % % (384) Zona merah Zona Aman I II III IV V VI 1 A 27.579 7.0 27 5 3 4 3 3 3 6 2 C 41.670 10.5 40 7 5 6 5 5 4 8 3 G,I 135.495 34.2 132 22  17  19  18  16  16  24 4 O,P,Q,R,S,T,U 90.172 22.8 87 14  11  13  12  11  11  15 5 B,D,E,F,H,J,K,L,M,N 101.065 25.5 98 15  13  14  14  13  13  16 Jumlah 395.981 100 384 63  49  56  52  48  47  69

## Sumber : diolah dari data BPS 2019
Kuesioner yang digunakan sebagai instrumen penelitian mengadaptasi  beberapa  butir  pertanyaan dari penelitian terdahulu dan
dikembangkan  sesuai  dengan  variabel yang  digunakan.  Variabel occupational stres dari  penelitian  (Jamal  &  Baba,
1992),  untuk  variabel  usia  dan  upah merupakan  pertanyaan  terbuka  yang dijawab responden. Variabel
produktivitas  dihitung  berdasarkan  jam kerja    responden.  Untuk  variabel  letak geografis  dengan  indikator  jarak  lokasi responden dari garis pantai sebagai zona
aman  dari  tsunami.  Penentuan  jarak  dan lokasi  mengunakan  bantuan  alat global positioning system (GPS). Setelah data dikumpulkan dianalisis mengunakan model ekonometrika  dengan  model  persamaan simultan.  Menurut  Gujarati  (2003:715) simultaneous-equation
models merupakan  model  dimana  terdapat  lebih dari  satu  persamaan  regresi  dan  setiap variabel  saling  bergantungan.  Dalam persamaan  simultan  variabel  dependen disebut sebagai variabel endogenous dan variabel nonstochastic atau variabel yang sudah ditentukan disebut variabel eksogen (Gujarati, 2003:717). Dijelaskan bahwa  variabel  endogen  setara  dengan variabel  dependen  dan  variabel  eksogen setara dengan variabel  independen  (Hair et al., 2014:543). Pada penelitian ini stres kerja  dan  produktivitas  merupakan variabel endogen. Artinya pada persamaan  simultan  terdapat  variabel yang saling mempegaruhi satu sama lain (Hill et al., 2011:446). Dengan demikian masing-masing
variabel dalam persamaan  simultan  dari  fenomena terlihat  memiliki  hubungan  yang  akan dibuktikan secara matematis. Berdasarkan teori dan Penelitian terdahulu tentang Stres kerja maka diperoleh fungsi berikut:
OS = f (P, GL, A, ε) model  matematika  Stres  kerja  yang digunakan dalam penelitian ini dimana:
OS= α 10 + β 11 P + γ 11 GL + γ 12 A + ε 1 (1)
OS = Stres Kerja P = Produktivitas GL = Letak geografis A = Usia
α 20 ,γ 11 – γ 12 = koefisien estimasi ε 1 = variabel penganggu, Error of term Penelitian terdahulu terkait Produktivitas maka diperoleh fungsi berikut:
P = f (OS,GL,W,ε) model  matematika  Produktivitas  yang digunakan dalam penelitian ini dimana:
P = α 20 + β 21 OS + γ 21 GL + γ 22 W + ε 2 (2)
P = Produktivitas OS = Stres Kerja W = Upah α 20 ,γ 21 – γ 22 = koefisien estimasi ε 2 = variabel penganggu, Error of term Model simultan terdiri dari persamaan  yang  dapat  berubah-ubah, banyak  terdapat  variabel  dengan  efek umpan  balik  dan  kausalitas  ganda sehingga membutuhkan persamaan simultan (Studenmund, 2014:445). Penelitian  ini  terdapat  variabel  dalam persamaan  yang  saling  berhubungan, penggunaan persamaan simultan dianggap tepat. Menurut Greene (2012:365)  model  simultan  beberapa persamaan  dapat  terindentifikasi  dan sebagiannya  tidak  dapat  teridentifikasi dengan baik. Untuk mengatasi permasalahan  dalam  mengidentifikasi model  dilakukan reduce  form pada persamaan yang ada. Reduce form adalah persamaan yang mengekspresikan variabel  endogen  hanya  dari  variabel yang  ditentukan  bebas  dari  gangguan stokastik  (Gujarati,  2003:737).  Untuk menemukan  persamaan reduce  form
maka ketiga persamaan harus diselesaikan secara simultan. Dalam  mengestimasi  persamaan simultan  dapat  digunakan  beberapa metode estimasi. Tiga persamaan regresi dalam penelitian ini dianalisis menggunakan  metode three  stages  least square (3SLS). Metode 3SLS pada tahap pertama  menggunakan  2SLS  dan  tahap selanjutnya  merupakan  metode General
Least Square (GLS) (Greene, 2012:333).
Metode  3SLS  pada  persamaan  regresi dapat mempertimbangkan masalah estimasi  koefisien  regresi  secara  efisien (Zellner, 1962). Metode 3SLS menggunakan perkiraan gangguan kovarian diturunkan dari residual persamaan  kuadrat  terkecil  yang  dapat diterapkan  secara  umum,  sehingga  lebih efisien  dari  OLS  karena  standar  error
lebih  rendah.  Variabel  penelitian  terdiri dari Endogenous dan variabel Exogenous , menurut Gujarati (2003:701) variabel Endogenous sama  dengan
variabel dependent dalam single equation zegression .  Variabel Exogenous dengan variabel X atau variabel independent .
Tabel 3 item pertanyaan kuesioner Variabel Penelitian item kuesioner /pengukuran Skala Ukur Variabel Endogenous Stres kerja (OS) Mengadaptasi pertanyaan kuesioner penelitian:
a. (Jamal dan Baba, 1992)
b. Dikembangkan peneliti topik penelitian • Tekanan pekerjaan a • Gugup saat bekerja a
• Tenggang waktu kerja a
• Beban kerja a
• Libur bekerja saat stres b
• Gempa saat jam kerja menimbulkan stres b
• Tetap  bekerja  setelah  terjadi  gempa
menyebabkan stres b • Kecemasan terhadap bencana mempengaruhi produktivitas b • Stres merugikan finansial b
Likert ordinal
Produktivitas (P) Mengadaptasi formula metode
Full Time Eqivalent Employee (FTEE) penelitian (Ball et al. 1986) Rasio berdasarkan jam kerja (FTEE) Interval Variables Exogenous Lokasi geografis (GL) Dikembang oleh peneliti berdasarkan peta evakuasi
Tsunami kota Padang oleh BPBD
• ketinggian lokasi kerja
• jarak lokasi kerja dengan garis pantai • zona evakuasi BPBD interval Upah (W) Penghasilan  dalam  satu  bulan  dalam  satuan rupiah rasio Usia (A) • Menanyakan  Tingkat  pendidikan  dari responder nominal Sumber : Dari beberapa penelitian terdahulu Dua  persamaan  regresi  dalam penelitian  ini  dianalisis  menggunakan metode three stages least square (3SLS). Metode  3SLS  pada  tahap  pertama menggunakan 2SLS dan tahap selanjutnya  merupakan  metode General Least Square (GLS) (Greene, 2012:333). Dijelaskan Gujarati dan Porter (2008:371) persamaan yang menggunakan GLS mampu menghasilkan  estimator  yang  sudah
BLUE,  artinya  persamaan  ini  sudah memenuhi asumsi klasik. Angka
Koefisien  determinasi  ( R 2 )  mempunyai arti  besar  dari  proporsi  dan  kontribusi variabel  independen  terhadap  variabel dependen  penelitian.  Uji  Koefisien Determinasi ( R 2 ) digunakan untuk mengetahui  seberapa  besar  variabel- variabel  independen  secara  bersama mampu memberikan penjelasan
mengenai variabel dependen dimana nilai R 2 berkisar antara 0 sampai 1.
Tujuan  dilakukan  uji  Simultan dan  parsial  adalah  menguji  apakah koefisien regresi yang didapat signifikan atau  tidak.  Pengaruh  variabel  bebas secara  simultan , untuk  mengetahui seberapa besar pengaruh koefisien regresi secara  bersama-sama  terhadap  variabel dependen. Pada metode 3SLS dilihat dari nilai  P-value,  jika  nilainya  <  0,05  maka secara  simultan  variabel  independen signifikan mempengaruhi variabel dependen  (Wasserstein,  Schirm,  dan Lazar,  2019).  Hipotesis  null  dinyatakan dengan  H 0, pengujian  hipotesis  null menyebutkan  tidak  terdapat  pengaruh antar  variabel  bebas  dengan  variabel dependen.  H 0 akan  dianggap  benar, hingga  data  menyarankan  sebaliknya (Wooldridge, 2016:694). Hipotesis alternatif  dinyatakan  dengan  H 1 ,  yang menyebutkan  terdapat  pengaruh  antar variabel bebas dengan variabel dependen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  fungsi  Stres  kerja  (OS) pada persamaan reduce form ini merupakan  persepsi  responden  terhadap tingkat  stres  ditempat  kerja,  dan  sebagai variabel bebas terdiri dari lokasi geografis  (GL),  usia  (A)  dan  upah  (W). Dengan nilai koefisien sebagai berikut: OS =μ 10 +μ 11 GL+μ 12 A+μ 13 W+ ε os
Tabel 4 Persamaan reduce form Stres kerja dengan metode 3 SLS Variabel koefisien Std. error P > [z] konstan 4.395 0.118 0.000 Lokasi geografis -0.464* 0.254 0.068 Usia -0.0101*** 0.00234 0.000 Upah -0.00953 0.0201 0.635 R-sq 0.054 N 384 P 0.0000
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Processed with STATA 2022
OS=  4.395  -  0.464  GL  –  0.0101  A  – 0.00953 W Keluaran hasil pengolahan persamaan reduce  form dengan  metode 3SLS pada model stres kerja (OS) terlihat dua  variabel  memiliki  pengaruh  negatif dan  signifikan  terhadap  variabel  stres kerja yaitu variabel lokasi geografis (GL) dan variabel usia (A). Variabel upah (W) tidak  signifikan  mempengaruhi  stres kerja.  Variabel  lokasi  geografis  (GL) berpengaruh  negatif  sebesar  46,4  persen dengan  nilai  signifikansi  0,068  (lebih kecil  pada  tingkat  keselahan  0,1). Variabel  usia  (A)  berpengaruh  negatif sebesar  1,01  persen  dengan  nilai signifikansi  0,000  (lebih  kecil  pada tingkat keselahan 0,01).
Variabel  lokasi  geografis  (GL) berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  stres  kerja.  Sebelumnya  perlu dipahami  pengukuran  nilai  dari  variabel lokasi  geografis  memiiki  arti  semakin tinggi  angka  lokasi  geografis  semakin rendah  resiko  tenaga  kerja  terhadap ancaman  bencana  berdasarkan  lokasi tempat  kerja  mereka.  Nilai  lokasi geografis  yang  tinggi  mencerminkan lokasi yang jauh dari garis pantai, berada di  ketinggian  dan  dekat  dengan  tempat yang  dianggap  aman  dari Tsunami . Semakin  tinggi  nilai  lokasi  geografis maka  semakin  berkurang  stres  kerja, artinya  tenaga  kerja  yang  bekerja  di daerah  yang  lebih  aman  dengan  resiko rendah  cenderung  memilki  rasa  aman dalam  bekerja.  Rasa  aman  bekerja merupakan  kebutuhan  dasar  ditempat kerja, terpenuhinya kebutuhan rasa aman ketika  bekerja  mengurangi  tingkat  stres kerja mereka.
Variabel  usia  (A)  berpengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap  stres kerja, dapat diartikan semakin bertambah usia maka stres kerja semakin berkurang. Usia  pekerja  mempengaruhi  dalam menangani  stres  yang  ditemui  di  tempat kerja. Hamarat et al., (2001) menemukan
bahwa  stres  yang  dirasakan  menurun seiring  bertambahnya  usia.  Dengan demikian  semain  bertambah  usia  maka tingkat  stres  tenaga  kerja  semakin berkurang.
Koefisien determinasi untuk mengetahui  seberapa  besar  variabel- variabel  independen  secara  bersama mampu memberikan
penjelasan mengenai  variabel  dependen.  Hasil menunjukan  nilai  R-sq  sebesar  0,054, dengan  demikian  variabel  independen mampu  menjelaskan  variabel  dependen sebesar  5,4  persen.  Selebihnya  94,6 persen dijelaskan oleh variabel lain diluar model penelitian. Dalam pendekatan 3SLS,
menurut Wasserstein et al., ( 2019),  jika p-value < 0,05 maka variabel independen mempengaruhi variabel  dependen secara bersamaan.  Nilai  probabilitas  tes  0,0000 mengartikan  bahwa  lokasi  geografis (GL),  usia  (A),  dan  gaji  (W)  secara simultan  signifikan  mempengaruhi  stres kerja.
Pengaruh  variabel  independen secara  parsial , merupakan  pengujian untuk  melihat  apakah  masing-masing koefisien  regresi  signifikan  atau  tidak terhadap variabel dependen. Jika variabel independen  lain  konstan,  hasil  uji dinyatakan  signifikan  jika  nilai  p>  [z] kecil  dari  0,05.    Dari  pengolahan menggunakan STATA diperoleh nilai p > [z] variabel lokasi geografis (GL) sebesar 0,068  lebih  kecil  dari  0,1  artinya  secara parsial  berpengaruh  signifikan  terhadap stres  kerja.  Variabel  usia  (A)  sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,01 artinya secara parsial  berpengaruh  signifikan  terhadap stres kerja.
Persamaan reduce
form produktivitas  metode  3SLS.  Dengan variabel  bebas  yang  terdiri  dari  lokasi geografis  (GL),  usia  (A)  dan  upah  (W). Dengan nilai koefisien sebagai berikut : P =μ 20 +μ 21 GL+μ 22 A+μ 23 W+ ε p

## Tabel 5 Persamaan reduce form produktivitas
dengan metode 3 SLS Variabel koefisien Std. error P > [z] konstan 0.846 0.00945 0.000 Lokasi geografis 0.0572*** 0.0204 0.005 Usia -0.000317* 0.000187 0.091 Upah 0.0130*** 0.00161 0.000
R-sq 0.156
N 384 P 0.0000 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Processed with STATA 2022 P=  0.846  +  0.0572  GL  –  0.000317  A  + 0.0130 W
Dari  pengolahan  dengan  metode 3SLS  persamaan reduce  form untuk model  produktivitas  (P)  terlihat  dua variabel  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap variabel produktivitas yaitu  lokasi  geografis  (GL)  dan  variabel upah  (W).  Kemudian  ditemukan  satu variabel berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap  produktivitas  yaitu variabel  usia  (A).  Variabel  lokasi geografis  (GL)  berpengaruh  positif sebesar  5,72  persen  dengan  nilai signifikansi  0,005  (lebih  kecil  pada tingkat  keselahan  0,01).  Variabel  upah (W)  berpengaruh  positif  sebesar  1,30 persen  dengan  nilai  signifikansi  0,000 (lebih kecil pada tingkat keselahan 0,01). Variabel  usia  (A)  berpengaruh  negatif sebesar  0,03  persen  dengan  nilai signifikansi  0,091  (lebih  kecil  pada tingkat keselahan 0,1).
Variabel  lokasi  geografis  (GL) berpengaruh positif dan signifikan terhadap  produktivitas  (P).  Semakin tinggi  nilai  lokasi  geografis  maka semakin  tinggi  tingkat  produktivitas tenaga kerja. Nilai lokasi geografis yang tinggi  mencerminkan  lokasi  yang  jauh dari garis pantai, berada di ketinggian dan dekat  dari  tempat  yang  dianggap  zona aman Tsunami . Sehingga dapat diartikan berdasarkan lokasi tempat, semakin dekat menuju  daerah  yang  aman  maka
produktivitas  tenaga  kerja  semakin tinggi.
Variabel  upah  (W)  berpengaruh  positif dan signifikan terhadap produktivitas (P). Semakin  tinggi  upah  yang  diterima pekerja  maka  semakin  tinggi  tingkat produktivitas  mereka.  karena  pekerja mendapatkan upah yang berbeda sehingga memberikan perbedaan perilaku dan  motivasi  dalam  bekerja.  Dapat disimpulkan bahwa upah dan produktivitas  memiliki  keterkaitan  dan saling mempengaruhi. Variabel  usia  (OS)  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap produktivitas  (P),  maknanya  seiring bertambahnya  usia  maka  produktivitas tenaga kerja akan menurun. Bartambahnya usia cenderung menurunkan kondisi fisik dan kesehatan.
Sehingga  usia  yang  meningkat  akan mengurangi produktivitas tenaga kerja.
Nilai R 2 digunakan untuk melihat berapa  besar  variabel  independen  secara keseluruhan mampu memberikan penjelasan  terhadap  variabel  dependen.
Hasil  menunjukan  nilai  R-sq  sebesar 0.156, dengan demikian variabel independen mampu menjelaskan variabel dependen sebesar 15,6 persen. Selebihnya sejumlah 84,4 persen
dijelaskan oleh variabel lain diluar model penelitian.
Metode  3SLS  melihat  pengaruh variabel  independen  secara  simultan berdasarkan nilai p-value, jika nilainya < 0,05  maka  secara  simultan  variabel independen  signifikan  mempengaruhi variabel  produktivitas.  Berdasarkan  dari nilai probabilita sebesar 0,0000 diartikan bahwa  variabel  lokasi  geografis  (GL), variabel  usia  (A)  dan  variabel  upah  (W) secara  simultan  signifikan  berpengaruh terhadap variabel produktivitas.
Implikasi Penelitian Temuan penelitian
memperlihatkan pentingnya lokasi
geografis  dari  tempat  kerja  yang  diukur
berdasarkan jarak dengan garis pantai dan ketinggian  lokasi  terhadap  permukaan laut.  Kemudian  lokasi  geografis  terbukti dapat  mempengaruhi  stres  kerja  dan produktivitas  dari  tenaga  kerja.  Kota Padang  sebagai  daerah  yang  rawan gempa  dan Tsunami ,  telah  dipetakan menjadi  daerah  beresiko  tinggi  (zona rawan) dan daerah beresiko rendah. Dari hasil  penelitian  diketahui  bahwa  tenaga kerja  yang  bekerja  pada  zona  rawan memiliki  stres  kerja  tinggi,  dan  pada daerah  tersebut  tingkat  produktivitas tenaga  kerja  juga  lebih  rendah.  Kondisi sebaliknya  terjadi  pada  daerah  yang beresiko  rendah,  dimana  mereka  yang bekerja  pada  lokasi  tersebut  memiliki stres kerja yang rendah dan produktivitas yang lebih baik.

## SIMPULAN
Dari  analisis  yang  dilakukan terhadap  stres  kerja  dan  produktivitas tenaga kerja maka penelitian ini membuktikan stres kerja tenaga di daerah rawan  gempa  dan Tsunami dipengaruhi oleh  lokasi  geografis  dan  usia  pekerja. Produktivitas  tenaga  kerja  dipengaruhi oleh lokasi geografis, usia dan upah yang diterima.  Hasil  penelitian  menunjukkan lokasi geografis tempat kerja berpengaruh  terhadap  kebutuhan  rasa aman  yang  dapat  mempengaruhi  stres kerja. Tenaga kerja lebih menyukai lokasi kerja yang jauh dari garis pantai, berada pada ketinggian dan dekat dengan shelter atau  zona  aman  dari tsunami .  Kondisi tersebut  lebih  memberikan  ketenangan bagi  tenaga  kerja  terhadap  kecemasan akan terjadinya bencana secara tiba-tiba. Selain  itu  bekerja  di  daerah  yang  lebih aman memperlihatkan tingkat
produktivitas yang lebih baik.
Berdasarkan  hasil  analisis  data dan temuan langsung dengan responden, penelitian  ini  memberikan  saran  sebagai berikut: Stres kerja yang dipengaruhi oleh kecemasan  terhadap  potensi  bencana
dirasakan  oleh  tenaga  kerja  yang  berada di  daerah  pesisir  pantai  dan  zona  rawan tsunami .  Selain  itu  produktivitas  tenaga kerja lebih tinggi pada lokasi kerja yang berada  pada  zona  lebih  aman.  Dengan demikian, disarankan kepada pemerintah dan  organisasi bisnis harus  terus memberikan  pemahaman  kepada  tenaga kerja tentang mitigasi bencana.
Sementara itu, secara berkala melakukan simulasi  evakuasi  dalam  menghadapi potensi  bencana.  Dengan  meningkatkan kesiapsiagaan menghadapi bencana, diyakini  dapat  mengurangi  stres  dan kecemasan tenaga kerja.

## DAFTAR PUSTAKA
Aslam, N., & Tariq, N. (2010). Trauma, Depression,  Anxiety,  And  Stress
Among Individuals Living In Earthquake Affected And Unaffected Areas. Pakistan Journal of  Psychological  Research , vol
25 (no 2).
Badan Penanggulangan Bencana Daerah.
(2016). Rencana Kontinjensi
Menghadapi Bencana Tsunami Provinsi Sumatera Barat . Padang.
Ball,  S.  D.,  Johnsont,  K.,  &  Slattery,  P.
(1986).  Labour  productivity  in hotels : an empirical analysis. Int. J.
Hospitality Management , 5 (3), 141– 147.
Basoglu,  M,  Livanou,  M.,  Salcioglu,  E., &  Kalender,  D.  (2003).  A  brief behavioural  treatment  of  chronic post-traumatic  stress  disorder  in earthquake  survivors :  results  from an open clinical trial. Psychological Medicine , 33 , 647–654.
Basoglu,  Metin,  Livanou,  M.,  & Salcioglu,  E.  (2003).  A  Single Session With an Earthquake Simulator  for  Traumatic  Stress  in Earthquake Survivors. The American  Journal  of  Psychiatry ,
160 (April), 788–790.
BNPB.  (2014). Indeks  Risiko  Bencana
tahun 2013 . BNPB . jakarta. Retrieved from http://inarisk.bnpb.go.id/irbi BNPB,  Bappenas,  governments  of  West Sumatra,  &  governments  of  jambi.
(2009). West  Sumatra  and  Jambi Natural  Disasters :  Damage  ,  Loss and Preliminary Needs Assessment . jakarta.
Bock,  Y.,  Prawirodirdjo,  L.,  Genrich,  J. F.,  Stevens,  C.  W.,  Mccaffrey,  R.,
Subarya,  C.,  …  Calais,  E.  (2003). Crustal  motion  in  Indonesia  from Global Positioning System measurements. Journal Of Geophysical Research , 108 . https://doi.org/10.1029/2001JB0003 24 Bond, J. T., & Galinsky, E. (2006). How Can Employers Increase The Productivity  And  Retention  Of Entry-Level,  Hourly  Employees?
(Research  Brief  No.  No.  2).  New York.
Cahuc, P., Carcillo, S., & Zylberberg, A. (2014). Labor  economics (second edi).  Massachusetts,  USA:  the Massachusetts Institute of Technology Press. Chantry, G., & Norton, J. (2018). Social and  economic  inequality  limits disaster  prevention  amongst  the most vulnerable in Vietnam. Disaster Prevention and Management: An International Journal . https://doi.org/10.1108/DPM-07-
2018-0213
Coutaz, G. (2018). Coping with Disaster Risk  Management  in  Northeast Asia :  Economic  and  Financial Preparedness  in  China  ,  Taiwan  , Japan  and  South  Korea  Article information :  In  G.  Coutaz  (Ed.),
Coping with Disaster Risk Management  in  Northeast  Asia: Economic and Financial
Preparedness  in  China,  Taiwan,
Japan  and  South  Korea (pp.  85– 110). western sdney university. Datar,  A.,  Liu,  J.,  Linnemayr,  S.,  &
Stecher,  C.  (2013).  The  impact  of natural disasters on child health and investments  in  rural  India. Social Science and Medicine , 76 (1), 83–91.
https://doi.org/10.1016/j.socscimed.
2012.10.008
Davis,  tim R. . (1984). The Influence of in the Physical Offices Environment. The  Influence  of  the
Physical  Environment  in  Offices , 9 (2), 271–283.
Ganster,  D.  C.,  &  Rosen,  C.  C.  (2013).
Work  Stress  and  Employee  Health:
A Multidisciplinary
Review.
Journal  of  Management , 39 (5), 1085–1122.
https://doi.org/10.1177/0149206313
475815 Gignoux,  J.,  &  Menéndez,  M.  (2016). Benefit  in  the  wake  of  disaster: Long-run  effects  of  earthquakes  on welfare  in  rural  Indonesia. Journal of  Development  Economics , 118 , 26–44.
https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.20 15.08.004 Golden, L. (2012). The effects of working time  on  productivity  and  firm performance :  a  research  synthesis paper (Conditions  of  Work  and Employment  Series  No.  No.  33). geneva. Greene,  william H. (2012). Econometric Analysis (seventh ed). Essex,England:  Pearson  Education Limited.
Gujarati, D. N. (2003). basic
econometrics (fourth  ed).  New York: McGraw-Hill book
company,INC.
Gujarati,  D.  N.,  &  Porter,    dawn  C.
(2008). Basic  Econometrics (5th editio).  New  York:  McGraw-Hill book company,INC.
Hair,  joseph F., Black,  willian C., Babin,
barry  J.,  &  Anderson,    rolph  E. (2014). Multivariate  Data  Analysis (seventh ed). Harlow Essex: Pearson Education Limited.
Hamarat,  E.,  Thompson,  D.,  Zabrucky,
K. M., Steele, D., Matheny, K. B., & Aysan,  F.  (2001).  Perceived  stress and  coping  resource  availability  as predictors  of  life  satisfaction  in young,  middle-aged,  and  older adults. Experimental Aging Research , 27 (2), 181–196. https://doi.org/10.1080/0361073017 50074051 Hart,  P.  .,  &  Cooper,  C.  .  (2001). Occupational Stress: Toward a More Integrated Framework. In N. Anderson, D.S. Ones, H.K. Sinangil, & C. Viswesvaran (Eds), Handbook of Industrial, Work and Organizational  Psychology , 2 ,  93–
114.
Hill,  R.  C.  (2010). Principles  of Econometrics . Wiley (fourth  edi). Hoboken,  NJ:  John  Wiley  &  Sons
Inc. https://doi.org/10.2307/2230222
Jamal,  M.,  &  Baba,  V.  V.  (1992).
Shiftwork and department-type related to job stress , work attitudes and  behavioral  intentions :  A  study of nurses. Journal of Organizational Behavior , 13 (December 1990).
Kellenberg,  D.,  &  Mobarak,  A.  M. (2011).  The  Economics  of  Natural
Disasters. Annual Review of
Resource  Economics , 3 ,  297–312. https://doi.org/10.1146/annurev- resource-073009-104211 Kilimani, N., Heerden, J. Van,
Bohlmann,  H.,  Roos,  L.,  Kilimani, N.,  &  Roos,  L.  (2018).  Economy- wide  impact  of  drought  induced productivity losses. Disaster Prevention  and  Management:  An International Journal , 27 (5). https://doi.org/10.1108/DPM-05- 2018-0155
Kousky,  C.  (2016).  Impacts  of  natural
disasters  on  children. Future  of Children , 26 (1), 73–92. https://doi.org/10.1353/foc.2016.00 04 Marchezini,  V.  (2018).  The  power  of localism  during  the  long-term disaster  recovery  process. Disaster
Prevention  and  Management:  An International Journal , 27 (5). https://doi.org/10.1108/DPM-05-
2018-0150
Martinez,  J.  M.,  &  Arroo,  A.  lopez. (2004).  The  great  historical  1755 earthquake  .  Effects  and  damage  in Spain. Journal  OfSeismology , 8 ,
275–294.
Matin, H. Z., Razavi, H. R., & Campus, F.  (2014).  Is  stress  management related  to  workforce  productivity ? Iranian  Journal  of  Management Studies , 7 (1), 1–19.
Noy,  I.,  &  Vu,  T.  B.  (2010).  The economics  of  natural  disasters  in  a developing  country:  The  case  of Vietnam. Journal of Asian Economics , 21 (4), 345–354. https://doi.org/10.1016/j.asieco.201
0.03.002
Pecha, C. (2017). The Effects of Natural Disasters on the Labour Market:Do Hurricanes  Increase  Informality? (IDB  Working  Paper  No.  854). Retrieved from http://www.iadb.org Qin, X., & Jiang, Y. (2011). The Impact of Natural Disaster on Absenteeism
,  Job  Satisfaction  ,  and  Job Performance of Survival Employees : An Empirical Study of the Survivors in Wenchuan Earthquake, 5 (2), 219–242. https://doi.org/10.1007/s11782-010-
0129-0
Schulte, P. A., Grosch, J., Scholl, J. C., & Tamers,  S.  L.  (2018).  Framework for  Considering  Productive  Aging and Work. Journal of Occupational and Environmental Medicine , 60 (5),
440–448.
https://doi.org/10.1097/JOM.00000 00000001295
Scott,  S.  B.,  Sliwinski,  M.  J.,  & Blanchard-Fields,  F.  (2013).  Age differences  in  emotional  responses to  daily  stress:  the  role  of  timing, severity, and global perceived stress. Psychology and Aging , 28 (4), 1076– 1087. https://doi.org/10.1037/a0034000
Sekaran,  U.,  &  Bougie,  R.  (2016).
Research  Methods  for  Business (Seventh  Ed).  Chichester:  John Wiley & Sons Ltd.
Storper,  M.,  &  Walker,  R.  (1982).  The theory  of  labour  and  the  theory  of location. International  Journal  of Urban and Regional Research , 7 (1),
1–43.
Studenmund, A. . (2014). Using Econometrics  A  Practical  Guide .
Securing  Web  Services (sixth  edit). Edinburgh  Gate  Harlow  Essex: Pearson Education Limited. https://doi.org/10.4018/978-1- 59904-639-6.ch005
Sudaryo,  M.  K.,  Endarti,  A.  T.,  Rivany, R., Phalkey, R., Marx, M., & Guha- sapir,  D.  (2012).  Injury,  disability and  quality  of  life  after  the  2009 earthquake  in  Padang,  Indonesia:  a prospective  cohort  study  of  adult survivors. Global  Health  Action , 1 , 1–12.
Wasserstein,  R.  L.,  Schirm,  A.  L.,  & Lazar,  N.  A.  (2019).  Moving  to  a World  Beyond  “  p  <  0  .  05  .” The American  Statistician , 1305 ,  0–19.
https://doi.org/10.1080/00031305.2 019.1583913 Wooldridge,  J.  M.  (2016). Introductory Econometrics;  a  modern  approach . Cengage Learning (6e ed.). Boston: cengage learning. https://doi.org/10.1016/j.jconhyd.20 10.08.009
Zellner, A. (1962). An Efficient Method
of  Estimating  Seemingly  Unrelated Regressions and Tests for Aggregation  Bias. Journal  of  the
American  Statistical  Association , 57 (298),
348–368. https://doi.org/10.1080/01621459.1 962.10480664