Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 9 No. 1 Januari 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN : 2654-5837, Hal  212–218

## IDENTIFIKASI TENAGA KERJA YANG KEHILANGAN UPAH/PENDAPATAN SELAMA
PANDEMI COVID-19
Oleh:
Riyadi Solih Badan Pusat Statistik Email : riyadis@bps.go.id Article Info Abstract Article History : Received  03 Januari - 2022 Accepted  29 January - 2022 Available Online 31 Januari - 2022 The COVID-19 pandemic that has hit Indonesia since March 2020 until  now  has  had  an  impact  on  various  fields  of  life,  including employment. Many studies have examined the impact of COVID 19  on  employment,  but  large-scale  studies  using  probability sampling techniques are still rare. This study examines the impact of  COVID-19  on  fluctuations  in  wages/income  for  Indonesian workers.  The  information  used  comes  from  the  August  2021 National  Labor  Force  Survey  (Sakernas)  conducted  by  BPS- Statistics  Indonesia  (BPS)  in  34  provinces  in  Indonesia.  The results confirm that around 29 percent of workers earn less than before the COVID-19 pandemic. The results of  logistic regression show that low education, employment in the manufacture sector, housing in urban areas, and the status of casual workers during the COVID-19 pandemic all tend to reduce wages/income.
Keyword : COVID-19, income, employee, Indonesia

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa  aspek  kehidupan  masyarakat berubah  akibat  pandemi  COVID-19.  Selain berdampak langsung pada kesehatan penduduk, dampak  sosial  ekonomi  dari  guncangan  ini mulai muncul. China sebagai tempat asal wabah COVID-19 berasal, melaporkan adanya penyusutan  6,8  persen  Produk  Domestik  Bruto (PDB)  pada  kuartal  pertama  2020.  Beberapa indikator  makro  di  Indonesia  juga  terekam memburuk.  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) melaporkan PDB Indonesia pada kuartal II-2020 mengalami penurunan 5,32 persen dibandingkan  kuartal  yang  sama  tahun  2019 (BPS,  2020c).  Selanjutnya,  pada  kuartal  III- 2020  pertumbuhan  ekonomi  juga  mengalami kontraksi  sebesar  3,49  persen  dibandingkan kuartal III-2019 dan Indonesia resmi mengalami resesi  (Fauzia,  2020).  Secara  kumulatif,  PDB tahun  2020  mengalami  kontraksi  sebesar  2,07 persen  (BPS,  2021b).  Lebih  lanjut,  kondisi ketenagakerjaan  juga  mengalami  perubahan selama  pandemi  COVID-19.  Salah  satu indikator ketenagakerjaan yaitu tingkat pengangguran  terbuka  (TPT)  melonjak  sebesar 1,84  poin  menjadi  7,07  persen  pada  Agustus 2020  (BPS,  2020a).  Sementara  itu,  rata-rata upah buruh pada Agustus 2020 juga mengalami penurunan  sebesar  5,20  persen  dibandingkan periode Agustus 2019 (BPS, 2020b).
Untuk  memperlambat  penyebaran  COVID- 19  di  Indonesia  diberlakukan  pembatasan aktivitas  sosial,  melalui  kebijakan  Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  yang  diresmikan oleh  Presiden  Joko  Widodo  31  Maret  2020 (Muhawarman,
2020). Dalam
perkembangannya, kebijakan pembatasan kegiatan  masyarakat  mengalami  perubahan istilah,  seperti  PPKM,  PPKM  Mikro,  PPKM darurat,  hingga  PPKM  Level  4  (Arnani,  2021; Nasution, 2021).
Pembatasan  kegiatan  masyarakat  selama pandemi  COVID-19  dapat  mengakibatkan beberapa  segmen  penduduk  berada  pada kerentanan  ekonomi  yang  tinggi  (Kristal  & Yaish, 2020).  Oleh karena itu, temuan mengenai siapa yang mengalami penurunan
upah/pendapatan akan membantu
mengidentifikasi  penduduk  yang  paling  rentan secara ekonomi. Sehingga, temuan ini diharapkan dapat memberikan informasi tentang siapa  yang  perlu  diintervensi  saat  pandemi maupun saat pemulihan pascapandemi.
Penelitian ini mengkaji dampak ekonomi dari pandemi  COVID-19  pada  tingkat  individu  di
Indonesia, dengan memberikan perhatian khusus pada upah/pendapatan tenaga kerja yang berisiko mengalami  penurunan  dibandingkan  kondisi sebelum pandemi COVID-19.
Rumusan  masalah  yang  dibangun  pada peniitian  ini  adalah:  Apakah  ada  pengaruh tingkat  pendidikan,  lapangan  pekerjaan,  daerah tempat  tinggal,  dan  status  pekerjaan  terhadap risiko penurunan upah/pendapatan?
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  mengetahui gambaran  tenaga  kerja  yang  mengalami perubahan  upah/pendapatan  selama  pandemi COVID-19.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga bertujuan melihat pengaruh pendidikan, lapangan pekerjaan, daerah tempat tinggal, dan status  pekerjaan  terhadap  risiko  penurunan upah/pendapatan.

## 2. KAJIAN PUSTAKA DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Bekerja  didefinisikan  sebagai kegiatan melakukan pekerjaan dengan maksud memperoleh atau membantu memperoleh penghasilan  atau  keuntungan  paling  sedikit selama satu jam (tidak terputus) dalam seminggu yang lalu (BPS, 2021a). Status pekerjaan adalah jenis  kedudukan  seseorang  dalam  pekerjaan (BPS, 2021a). Dalam penelitian ini, unit analisis dibatasi pada pekerja yang menerima upah/imbalan/  pendapatan,  yaitu  tenaga  kerja yang  berstatus  buruh/karyawan  dan  pekerja bebas, baik di pertanian maupun nonpertanian.
Pekerja bebas memperoleh pendapatan bersih sebulan yang didefinisikan sebagai penghasilan/imbalan/balas  jasa  selama  sebulan baik berupa uang maupun barang yang diterima oleh  seseorang  yang  bekerja  dengan  status pekerja bebas di pertanian atau pekerja bebas di nonpertanian  (BPS,  2021a).  Sedangkan  bagi yang berstatus buruh/karyawan, definisi upah/gaji adalah upah/gaji pokok dan tunjangan yang  merupakan  imbalan/balas  jasa  yang diterima  oleh  buruh/karyawan  selama  sebulan terakhir dari pekerjaan utama, baik berupa uang maupun barang yang dibayarkan oleh perusahaan/kantor/majikan (BPS, 2021a). Upah/gaji  pokok  adalah  imbalan  dalam  bentuk uang  dan  atau  barang  yang  diterima  oleh buruh/karyawan/pegawai  yang  ditetapkan  dan dibayarkan  menurut  suatu  perjanjian  kerja, kesepakatan, atau peraturan perundang- undangan.  Tunjangan  yang  dimaksud  adalah penerimaan  buruh/karyawan  yang  berhubungan dengan  pekerjaannya  seperti  tunjangan  kinerja, tunjangan jabatan, dan tunjangan biaya
hidup/tunjangan  kemahalan  yang  diberikan dalam bentuk uang atau barang.
Beberapa
penelitian sebelumnya mengungkapkan  adanya  dampak  dari  pandemi COVID-19 terhadap tenaga kerja. Studi di China (2020)  menjelaskan  bahwa  hampir  separuh  (48 persen) pekerja melaporkan kehilangan sebagian upah,  yakni  upah  yang  sedikit  lebih  rendah dibandingkan sebelum wabah COVID-19 (Qian & Fan, 2020). Risiko kehilangan upah/pendapatan  akibat  pandemi  covid-19 berbeda-beda antar individu. Hal ini dipengaruhi oleh beberapa faktor.
Tingkat  pendidikan  yang  lebih  tinggi, pendapatan  keluarga  yang  lebih  besar,  dan lapangan  pekerjaan  di  sektor  pemerintahan melindungi  pekerja  dari  risiko  kehilangan sebagian atau seluruh pendapatan pekerja (Qian & Fan, 2020). Orang yang tinggal di perkotaan memiliki risiko kehilangan sebagian pendapatan yang  lebih  rendah  daripada  yang  tinggal  di perdesaan pekerja (Qian & Fan, 2020).
Dalam kondisi resesi, pekerja yang berpendidikan rendah, kelompok minoritas, dan pekerja  berupah  rendah  biasanya  mengalami peningkatan  pengangguran  dan  pengurangan jam  kerja  dan  pendapatan  yang  lebih  besar daripada  kelompok  lainnya  (Hoynes  et  al., 2012).    Selain  meningkatnya  pengangguran  di masa  COVID-19,  hilangnya  pendapatan  dan mata  pencaharian  juga  memiliki  efek  lebih lanjut.  Ketika  upah  turun,  lebih  banyak  orang yang  dipaksa  masuk  ke  dalam  kemiskinan (Antipova, 2021).
Penelitian sejenis yang dilakukan di Jepang mengungkapkan  bahwa  pendapatan  pekerja berkurang  1  hingga  2  persen  pada  kuartal  II- 2020  dibandingkan  periode  yang  sama  tahun sebelumnya  (Kikuchi  et  al.,  2021).  Guncangan akibat  COVID-19  ini  lebih  lebih  kuat  bagi mereka  yang  berpenghasilan  lebih  rendah sebelum krisis. Pekerja tidak tetap terpukul lebih keras daripada pekerja tetap, pekerja yang lebih muda  daripada  pekerja  yang  lebih  tua, perempuan  daripada  laki-laki,  pekerja  yang terlibat  dalam  pekerjaan  sosial  dan  tidak fleksibel  daripada  mereka  yang  bekerja  biasa dan fleksibel.
Hasil  penelitian  di  Indonesia  tahun  2020 mencatat terjadinya Pemutusan Hubungan Kerja (PHK) dan penurunan pendapatan buruh/karyawan/pegawai selama masa PSBB di Indonesia  (Ngadi  et  al.,  2020).  Sebanyak  15,6 persen buruh di Indonesia mengalami PHK pada akhir  April  2020.  Korban  PHK  ini  terdiri  dari
13,8 persen PHK tanpa pesangon dan 1,8 persen PHK  dengan  pesangon.  Jumlah  kejadian  PHK paling  tinggi  terdapat  di  Bali-Nusa  Tenggara (39,9  persen)  dan  Banten  (24,8  persen)  (Ngadi et  al.,  2020).  Di  samping  masalah  PHK, sebanyak 16,7 persen dari buruh/pekerja di Bali mengalami  penurunan  pendapatan  di  atas  50 persen.  Perekonomian  Bali  digerakkan  oleh  3 sektor  utama,  yaitu  sektor  pariwisata,  industri pengolahan,  dan  pertanian.  Lapangan  di  sektor pariwisata  yang  dijumpai  di  di  Bali  antara  lain kegiatan biro perjalanan, transportasi, perhotelan, restoran dan rumah makan, kesenian dan  budaya  daerah,  industri  kerajinan  rakyat, serta tempat hiburan dan rekreasi. Kinerja sektor pariwisata  Pandemi  COVID-19  menyebabkan aktivitas sektor ini lumpuh sehingga melakukan PHK  cukup  banyak  pekerja.  Lebih  parah  lagi, kasus  PHK  tanpa  pesangon  di  Bali  tergolong tertinggi  di  Indonesia,  yakni  mencapai  35,3 persen (Ngadi et al., 2020).
Dengan  memperhatikan  beberapa  kajian yang telah dilakukan seblumnya, maka hipotesis penelitian  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini adalah:
a. Pekerja yang berpendidikan rendah diduga lebih  berisiko  mengalami  penurunan upah/pendapatan.
b. Pekerja di sektor nonpertanian diduga lebih berisiko mengalami penurunan
upah/pendapatan.
c. Terdapat  perbedaan  risiko  mengalami penurunan  upah/pendapatan  antara  tenaga kerja  yang  tinggal  di  perkotaan  dan perdesaan.
d. Terdapat  perbedaan  risiko  mengalami penurunan  upah/pendapatan  antara  tenaga kerja yang berstatus buruh dengan pekerja bebas.

## 3. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  hasil  Survei  Angkatan  Kerja Nasional (Sakernas) yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) di 34 provinsi di Indonesia pada  bulan  Agustus  2021.  Data  Sakernas digunakan karena memiliki sampel dengan skala besar  dan  dilakukan  dengan  teknik probability sampling ,  sehingga  hasilnya  dapat  digunakan untuk generalisasi. Pada Sakernas Agustus 2021 besarnya  sampel sebanyak 30.000 Blok Sensus atau  sekitar  300.000  rumah  tangga  (BPS,  2020 b). Sakernas Agustus 2021 didesain untuk dapat memperoleh  estimasi  data  ketenagakerjaan hingga  tingkat  kabupaten/kota  di  Indonesa
dengan  jumlah  sampel  sekitar  empat  kali  lipat dari Sakernas Februari 2021.
Terkait dengan pendemi COVID-19, Sakernas  juga  mengumpulkan  data  tentang perubahan  upah/pendapatan  yang  diterima tenaga  kerja  selama  pandemi  COVID-19 dibandingkan  dengan  kondisi  Februari  2020 (sebelum  pandemi).  Oleh  karena  itu,  unit analisis dipilih pekerja yang statusnya buruh/karyawan  dan  pekerja  bebas  yang mempunyai pekerjaan sejak Februari 2020 atau sebelumnya.
Karena  penelitian  ini  lebih  fokus  melihat dampak negatif dari COVID-19, maka variabel terikat  dalam  penelitian  ini  dikelompokkan menjadi  dua  kategori,  yaitu  upah/pendapatan berkurang dan upah/pendapatan tetap/meningkat  (sebagai  kategori  referensi). Variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini  terdiri  dari  pendidikan,  lapangan  pekerjaan, daerah  tempat  tinggal,  dan  status  pekerjaan. Adapun  definisi  operasional  variabel  mengacu pada konsep dan definisi yang digunakan dalam Sakernas 2021 dan dapat dilihat pada Tabel 1.
Analasis deskriptif digunakan dalam penelitian  untuk  melihat  gambaran  perubahan upah/pendapatan  tenaga  kerja  selama  pandemi COVID-19  di  Indoneisa.  Metode  analisis deksriptif yang digunakan berupa tabulasi silang perubahan upah/pendapatan tenaga kerja berdasarkan  beberapa  karakterisitik  tenaga kerja. Selain itu, metode analisis inferensia juga digunakan  yang  digunakan  untuk  mengetahui variabel yang mempengaruhi perubahan upah/pendapatan  tenaga  kerja  selama  pandemi COVID-19. Untuk menganalisis data kategorik, model  yang  paling  populer  digunakan  untuk data  biner  adalah  regresi  logistik  (Agresti, 2007).
Berdasarkan variabel-variabel yang digunakan  dalam  penelitian,  model  persamaan regresi  logistik  yang  terbentuk  adalah  sebagai berikut.
𝑔̂(𝑋) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 11 + 𝛽 2 𝑋 12 + 𝛽 3 𝑋 13 + 𝛽 4 𝑋 21 + 𝛽 5 𝑋 22 + 𝛽 6 𝑋 3 + 𝛽 7 𝑋 4 + 𝜀 𝑋 11 = Pendidikan SD ke bawah 𝑋 12 = Pendidikan SMP/Sederajat 𝑋 13 = Pendidikan SMA/Sederajat 𝑋 21 = Lapanga Pekerjaan Industri 𝑋 22 = Lapanga Pekerjaan Jasa 𝑋 3 = Daerah Tempat Tinggal Perkotaan 𝑋 4 = Status Pekerjaan Pekerja Bebas Signifikansi  model  regresi  logistik  dapat dilihat  dari  hasil  pengujian  parameter  secara simultan. Sedangkan untuk melihat signifikansi
masing-masing  variabel  bebas,  dilakukan pengujian  secara  parsial  dengan  statistik  Uji Wald  atau  dengan  melihat  nilai p-value yang bersesuaian.
Interpretasi  koefisien-koefisien  dalam model  regresi  logistik  dilakukan  dalam  bentuk Odd  Ratio (perbandingan  risiko)  atau  dalam adjusted  probability (Nachrowi  &  Usman,
2002).  Bila  variabel  bebas  merupakan  variabel kategorik dengan dua kategori (dikotomi), maka interpretasi  parameter  dilakukan  dengan  cara membandingkan  nilai odd dari  salah  satu  nilai pada variabel tersebut dengan nilai odd dari nilai lainnya  (referensi).  Untuk  variabel  bebas kategorik  dengan  lebih  dari  dua  kategori (politomi),  maka  interpretasi  parameter  untuk variabel  ini  menggunakan  bantuan  variabel dummy.  Jika  terdapat  k  kategori,  akan digunakan  (k-1)  variabel  dummy  dengan  satu buah  kategori  akan  dijadikan  sebagai  kategroi referensi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistik  deskriptif  yang  memuat  informasi persentase  tenaga  kerja  dirinci  menurut beberapa  karakteristik  pekerja  dan  status perubahan  upah/pendapatan  dapat  dilihat  pada Tabel 2. Secara umum, pekerja yang mengalami penurunan  upah/pendapatan  sebanyak  28,9 persen. Selebihnya, sekitar 71,1 persen memiliki upah  tetap/meningkat  dibandingkan  kondisi Februari 2020 (sebelum pandemi COVID-19).
Persentase pekerja yang mengalami penurunan  upah  bervariasi  jika  dilihat  setiap jenjang  pendidikan.  Untuk  lulusan  perguruan tinggi,  hanya  15,7  persen  yang  mengalami penurunan  upah/pendapatan.  Sedangkan  untuk pekerja  lulusan  SD  ke  bawah  terdapat  37,7 persen yang mengalami penurunan upah/pendapatan. Secara umum dapat dikatakan bahwa  semakin  tinggi  pendidikan,  maka semakin kecil persentase pekerja yang mengalami penurunan upah/pendapatan selama pandemi COVID-19.
Persentase  tenaga  kerja  di  sektor  industri paling  yang  upah/pendapatannya  berkurang sebanyak 35,9 persen, paling banyak dibandingkan  sektor  lainnya.  Pekerja  di  sektor jasa yang mengalami penurunan upah/pendapata sebesar 23,4 persen.
Dilihat  dari  klasifikasi  daerah  tempat tinggalnya,  terdapat  perbedaan  persentase pekerja yang mengalami penurunan upah/pendapatan.  Pekerja  di  perkotaan  yang mengalami penurunan
upah/pendapatan
sebanyak 29,6 persen, lebih tinggi dibandingkan di perdesaan.
Persentase pekerja yang mengalami penurunan upah/pendapatan berbeda antar status pekerjaan.  Untuk  pekerja  yang  berstatus buruh/karyawan  terdapat  25,8  persen  yang upah/pendapatannya  berkurang.  Sementara  itu, pekerja  bebas  yang  mengalami  penurunan pendapatan sebanyak 41,4 persen.
Pengaruh  karakteristik  pekerja  terhadap perubahan  upah/pendapatan  dilihat  dari  hasil analisis  regresi  logistik.  Persamaan  regresi logistik  biner  (logit)  yang  terbentuk  adalah sebagai berikut:
𝑔̂(𝑋) = −1,965 + 0,967 𝑋 11 + 0,982 𝑋 12 + 0,614 𝑋 13 + 0,289 𝑋 21 + 0,037 𝑋 22 + 0,292 𝑋 3 +  0,451 𝑋 4
𝑋 11 = Pendidikan SD ke bawah 𝑋 12 = Pendidikan SMP/Sederajat 𝑋 13 = Pendidikan SMA/Sederajat 𝑋 21 = Lapangan Pekerjaan Industri 𝑋 22 = Lapangan Pekerjaan Jasa 𝑋 3 = Daerah Tempat Tinggal Perkotaan 𝑋 4 = Status Pekerjaan Pekerja Bebas
Dari  hasil  analisis  regresi  logistik  secara simultan  didapatkan  nilai  signifikansi  yang sangat kecil, nilanya jauh lebih kecil dibandingkan  dengan  alpha  1  persen.  Hal  ini berarti variabel pendidikan, lapangan pekerjaan, daerah tempat tinggal, jenis pekerjaan, dan jenis kelamin  tenaga  kerja  secara  simultan  atau bersama-sama  berpengaruh  terhadap  risiko penurunan  upah/pendapatan.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  nilai  signifikansi  yang  sangat  kecil (kurang dari alpha 1 persen).

## Pendidikan
Nilai  signifikansi  variabel  pendidikan sangat kecil, yaitu 0,000 (lebih kecil dari alpha 1 persen). Hal ini berarti dengan alpha 1 persen, secara umum pendidikan berpengaruh terhadap risiko  penurunan  upah/pendapatan.  Pekerja yang  berpendidikan  SD  ke  bawah  (didik1) memiliki  nilai odd  ratio atau  Exp(B)  sebesar 2,629.  Nilai odd  ratio 2,629  dapat  diartikan pekerja  dengan  lulusan  SD  ke  bawah  memiliki risiko  penurunan  upah/pendapatan  selama pandemi  COVID-19  sebesar  2,629  kali  lebih besar dibandingkan tenaga kerja yang berpendidikan perguruan tinggi. Pekerja berpendidikan  SMP  memiliki  risiko  penurunan upah/pendapatan sebesar 2,669 kali lebih besar
dibandingkan  lulusan  perguruan  tinggi.  Orang yang  berpendidikan  SMA  memiliki  risiko berkurangnya upah/pendapatan selama pandemi COVID-19  sebesar  1,848  kali  lebih  besar dibandingkan orang yang lulus perguruan tinggi.
Secara  umum  dapat  dikatakan  bahwa  ada kecenderungan  semakin  tinggi  pendidikan, maka  semakin  kecil  risiko  untuk  mengalami penurunan  upah/pendapatan  selama  covid-19. Orang  yang  berpendidikan  tinggi  umumnya memiliki  pekerjaan  yang  lebih  stabil  dan  lebih aman secara ekonomi dibandingkan orang yang berpendidikan rendah.

## Lapangan pekerjaan
Pekerja di sektor industri (lapek1) memiliki risiko  berkurangnya  upah/pendapatan  sebesar 1,335  kali  lebih  besar  dibandingkan  pekerja  di sektor pertanian. Pekerja di sektor jasa memiliki risiko 1,038 kali dibandingkan pekerja di sektor pertanian untuk mengalami penurunan upah/pendapatan.    Secara  statistik,  pekerja  di sektor  pertanian  memiliki  risiko  paling  kecil untuk  mengalami  penurunan  upah/pendapatan selama pandemi COVID-19.
Pekerja  di  sektor  pertanian  biasanya  tetap melakukan  pekerjaan  meskipun  di  masa pandemi.  Berbeda  dengan  sektor  pekerjaan lainnya  yang  sampai  ditutup  akibat  pendemi, pekerja  di  pertanian  umumnya  tetap  bekerja  di lahan pertanian terbuka.

## Daerah tempat tinggal
Orang  yang  tinggal  di  perkotaan  memiliki risiko sebesar 1,339 kali lebih besar dari mereka yang  tinggal  di  perdesaaan  untuk  mengalami penurunan upah/pendapatan. Pembatasan kegiatan  masyarakat  di  daerah  perkotaan  yang lebih ketat dapat menyebabkan pekerja menderita penurunan upah/gaji.

## Status pekerjaan
Tenaga kerja yang  berstatus pekerja bebas memilki risiko 1,571 kali  lebih  besar dibandingkan buruh/karyawan untuk mengalami penurunan upah/pendapatan selama pandemi  COVID-19.  Pekerja  yang  berstatu buruh/karyawan  memiliki  upah  yang  relatif stabil  dan  lebih  aman  dibandingkan  pekerja bebas.
5. KESIMPULAN Dengan mengkaji bagaimana
upah/pendapatan  tenaga  kerja  telah  berubah dibandingkan  sebelum  wabah  COVID-19, penelitian  ini  berhasil  menunjukkan  bahwa pendidikan,  lapangan  pekerjaan,  daerah  tempat tinggal,  dan  status  pekerjaan  berpengaruh terhadap berkurangnya upah/pendapatan selama pandemi COVID-19.
Tenaga kerja yang paling berisiko mengalami penurunan upah/pendapatan selama pandemi COVID-19 adalah tenaga kerja dengan kriteria  pendidikan  SD  ke  bawah,  lapangan pekerjaannya  di  sektor  industri,  tinggal  di perkotaan,  dan  berstatus  pekerja  bebas. Kelompok  tenaga  kerja  dengan  kriteria  paling rentan  tersebut  perlu  mendapatkan  perhatian khusus  karena  paling  berisiko  mengalami penurunan upah/pendapatan dibandingkan kondisi  sebelum  pandem  COVID-19.    Dengan memberikan perhatian kepada kelompok paling rentan,  diharapkan  mampu  bertahan  secara ekonomi selama pandemi.
6. REFERENSIAgresti,  A.  (2007).  An introduction to categorical data analysis (2nd  edn).  In  Statistics  in  Medicine  (2nd ed.,  Vol.  28,  Issue  11).  John  Wiley  &
Sons, Inc. https://doi.org/10.1002/sim.3564 Antipova, A. (2021). Analysis of the COVID-19 impacts on employment
and unemployment across the multi- dimensional  social  disadvantaged  areas. Social Sciences & Humanities Open , 4 (1),
100224. https://doi.org/10.1016/J.SSAHO.2021.10 0224
Arnani,  M.  (2021). Gonta-ganti  Istilah  PSBB,
PPKM  Mikro,  Darurat,  hingga  Level  4, Apa Bedanya? https://www.kompas.com/tren/read/2021/0 7/23/113000465/gonta-ganti-istilah-psbb-
ppkm-mikro-darurat-hingga-level-4-apa- bedanya-?page=all
Badan  Pusat  Statistik  [BPS].  (2020a). Keadaan Angkatan Kerja di Indonesia Agustus 2020 .
Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  [BPS].  (2020b). Keadaan Pekerja  di  Indonesia  Agustus  2020 .
Jakarta: Badan Pusat Statistik. Badan Pusat Statistik [BPS]. (2020c). Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Triwulan II-2020. In Berita Resmi Statistik,
No.64/08/Th.XXIII, 5 Agustus 2020 . https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/0 8/05/1737/-ekonomi-indonesia-triwulan- ii-2020-turun-5-32-persen.html Badan  Pusat  Statistik  [BPS].  (2021a). Buku Pedoman  Pencacahan  Survei  Angkatan Kerja  Nasional  Agustus  2021 .  Jakarta:
Badan Pusat Statistik. Badan Pusat Statistik [BPS]. (2021b). Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Triwulan
IV-2020.  In Berita  Resmi  Statistik, No.13/02/Th.XXIV, 5 Februari 2021 (Issue 13). https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/0 2/05/1811/ekonomi-indonesia-2020-turun- sebesar-2-07-persen--c-to-c-.html
Fauzia,  M.  (2020). Indonesia  Resmi  Resesi, Ekonomi  Kuartal  III-2020  Minus  3,49 Persen . https://money.kompas.com/read/2020/11/0 5/111828826/indonesia-resmi-resesi- ekonomi-kuartal-iii-2020-minus-349- persen?page=all Hoynes, H., Miller, D. L., & Schaller, J. (2012). Who Suffers during Recessions? Journal of Economic  Perspectives , 26 (3),  27–48. https://doi.org/10.1257/JEP.26.3.27
Kikuchi, S., Kitao, S., & Mikoshiba, M. (2021).
Who  suffers  from  the  COVID-19  shocks? Labor  market  heterogeneity  and  welfare consequences  in  Japan. Journal  of  the Japanese and International Economies , 59 , 101117. https://doi.org/10.1016/J.JJIE.2020.10111
7
Muhawarman, A. (2020). Memahami Kebijakan
Penerapan  PSBB. Mediakom  Kemenkes ,
April , 35–37. https://mediakom.kemkes.go.id/uploads/p df/Mediakom_Edisi117-April_2020.pdf
Nachrowi, Nachrowi Djalal; Usman, H. (2002).
Penggunaan Teknik Ekonometri
(Revision).  Jakarta:  PT  RajaGrafindo Persada.
Nasution,  R.  A.  (2021). Gonta-ganti  Istilah Penanganan  Covid-19:  PSBB  Hingga Terkini PPKM Level 4 . https://nasional.tempo.co/read/1486390/go nta-ganti-istilah-penanganan-covid-19-
psbb-hingga-terkini-ppkm-level-4 Ngadi, N., Meliana, R., & Purba, Y. A. (2020).
DAMPAK
PANDEMI
COVID-19
TERHADAP  PHK  DAN  PENDAPATAN
PEKERJA DI INDONESIA. Jurnal Kependudukan  Indonesia , 0 (0),  43–48.
https://ejurnal.kependudukan.lipi.go.id/ind ex.php/jki/article/view/576 Qian, Y., & Fan, W. (2020). Who loses income during the COVID-19 outbreak? Evidence from China. Research in Social Stratification  and  Mobility , 68 (June), 100522. https://doi.org/10.1016/j.rssm.2020.10052
2