## COVID-19, UPAH, DAN PENGANGGURAN: STUDI EMPIRIS DI INDONESIA
Agnia Zakia Putri 1 , Lestari Agusalim 2
1,2 Universitas Trilogi
2 Corresponding Author

## ABSTRACT
Unemployment is one of the problems faced by every country, and Indonesia is no exception. The  opened  unemployment  rate  during  the  Covid-19  pandemic  increased  dramatically compared to the previous year. Many factors affect the increase in the unemployment rate, one of which is wage policy. This study aims to analyze labor conditions in Indonesia before and during  Covid-19  and  analyze  the  effect  of  wages  on  unemployment  before  and  during  the pandemic in Indonesia. The analytical method used, namely the fixed effect model, with panel data for 12 years (2010-2021) in 33 provinces in Indonesia. The results obtained in general are that an increase in wages reduces unemployment, but if wages are increased during the Covid- 19 pandemic, it will increase unemployment in Indonesia.
Keywords: Unemployment, nominal wage, real wage, provincial minimum wage, COVID-19

## ABSTRAK
Pengangguran merupakan salah satu permasalahan yang dihadapi setiap negara, tidak terkecuali Indonesia.  Tingkat  pengangguran  terbuka  saat  adanya  pandemi  Covid-19  meningkat  drastis dibandingkan tahun sebelumnya. Banyak faktor-faktor yang memengaruhi kenaikan dari tingkat pengangguran,  salah  satunya  dari  kebijakan  pengupahan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis kondisi ketenagakerjaan di Indonesia sebelum dan saat terjadi pandemi Covid-19 dan menganalisis pengaruh upah terhadap pengangguran sebelum dan saat pandemi di Indonesia. Metode  analisis  yang  digunakan,  yakni fixed  effect  model dengan  data  panel  selama  12  tahun (2010-  2021)  di  33  provinsi  di  Indonesia.  Hasil  yang  diperoleh  secara  umum,  kenaikan  upah menurunkan pengangguran, akan tetapi apabila upah ditingkatkan pada masa pandemi Covid-19 akan meningkatkan pengangguran di Indonesia.
Kata kunci : Pengangguran terbuka, upah nominal, upah riil, upah minimum provinsi, COVID-19 Klasifikasi JEL : E24; J31; J64

## 1. PENDAHULUAN
Tahun 2020 menjadi awal yang buruk dan dapat dikatakan sangat berat bagi setiap negara di  dunia  termasuk  Indonesia.  Dikarenakan  munculnya  masalah  pandemi  virus  Covid-19,  yang menyebabkan penyakit dengan gejala ringan hingga berat. Kasus positif Covid-19 masih terbilang cukup tinggi hingga per awal bulan Maret 2022 menurut KPCPEN (2020) tercatat 5,8 juta kasus yang  terkonfirmasi  di  Indonesia.  DKI  Jakarta  menjadi  provinsi  dengan  kasus  positif  Covid-19 tertinggi hingga 1,2 juta kasus, sedangkan Gorontalo menjadi provinsi dengan kasus terendah di antara provinsi lainnya. Adanya pandemi Covid-19 memberikan dampak besar pada setiap aspek kehidupan manusia di berbagai negara tidak terkecuali di Indonesia. Dampak yang terjadi seperti memengaruhi aspek kesehatan, ekonomi, dan sosial. Pada aspek kesehatan, tingkat kasus positif Covid-19 terus meningkat hingga kasus kematian yang dikarenakan oleh Covid-19 di Indonesia, per awal Maret mencapai lebih dari 149 ribu orang dan masuk peringkat kedua dengan kasus kematian tertinggi di Asia (Worldometers, 2022).

## 78 | Bina Ekonomi
Selain berdampak pada aspek kesehatan, pandemi ini juga berdampak besar pada aspek sosial  dan  ekonomi,  menurut  McKibbin  &  Fernando  (2020)  seluruh  negara  yang  terdampak Covid-19 akan mengalami penurunan pertumbuhan ekonomi dengan tingkat yang berbeda pada setiap  negara,  tergantung  dengan  kebijakan  yang  dijalankan.  Resesi  pada  suatu  negara disebabkan  salah  satunya  karena  perubahan  akan  penyaluran  permintaan  barang  dan  jasa. Karena  pada  masa  pandemi,  aktivitas  yang  biasa  dijalankan  terhambat  dengan  adanya pembatasan mobilitas. Adanya pandemi Covid-19 menyebabkan perekonomian di seluruh dunia menjadi  stagnan  hingga  negatif. International  Monetary  Fund juga  menyatakan  pandemi  ini menyebabkan  terjadinya  resesi  besar  di  seluruh  negara  dengan  bertambahnya  pengangguran dan peningkatan kasus kemiskinan (Arianto, 2020).
Masuknya virus Covid-19 ke Indonesia mengharuskan pemerintah untuk memberlakukan kebijakan yang diharapkan dapat meminimalkan hingga menghentikan penyebaran virus. Salah satunya dengan diberlakukannya Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) pada awal bulan April 2020. Kebijakan yang diberlakukan pun berdampak pada aspek sosial dan ekonomi di masyarakat, salah satunya dengan meningkatnya jumlah pengangguran karena diketahui banyak perusahaan yang merumahkan atau memutuskan hubungan kerja para karyawannya di saat pandemi terjadi (Putri et al ., 2021).  Namun, di sisi lain, pemberlakuan PSBB juga bermanfaat untuk mengurangi penyebaran  virus  di  kalangan  masyarakat,  namun  tidak  memungkiri  bahwa  adanya  kebijakan tersebut menghambat aktivitas ekonomi karena terjadi pembatasan mobilitas penduduk.
Menurut  BPS  (2022),  pengangguran  merupakan  penduduk  aktif  yang  sedang  mencari pekerjaan, mempersiapkan usaha, mempersiapkan pekerjaan baru hingga penduduk yang tidak aktif mencari pekerjaan yang memiliki alasan sudah mendapatkan pekerjaan namun belum mulai bekerja. Pengangguran terbuka merupakan salah satu kondisi dimana seseorang tidak memiliki pekerjaan yang diakibatkan dari beberapa faktor seperti, belum adanya lapangan pekerjaan, tidak cocok jenis pekerjaan yang dilamar dengan latar belakang pendidikan, hingga karena terjadinya penurunan  ekonomi.    Gambar  1  menunjukkan  bahwa  tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT) sebelum  pandemi  Covid-19  memiliki  kecenderungan  yang  menurun.  Pada  tahun  2019  tingkat pengangguran terbuka sebesar 5,23 persen (7,05 juta orang) naik menjadi 7,07 persen (9,8 juta orang) di tahun 2020. Hal ini memperlihatkan terjadi lonjakan kenaikan pengangguran terbuka sebesar 1,84 persen (2,75 juta orang). Kemudian pada tahun 2021 tingkat pengangguran terbuka turun menjadi 6,49 persen (9,1 juta orang). Hal ini terjadi karena adanya kebijakan pemerintah berupa  program  Pemulihan  Ekonomi  Nasional  (PEN),  yang  menyebabkan  terjadi  penyerapan tenaga kerja sebanyak 700 ribu orang. Jadi, sejak adanya pandemi hingga tahun 2021, ada sekitar 2 juta orang yang masih tetap menganggur.
Kebijakan tingkat upah juga menjadi salah satu faktor yang berpengaruh terhadap tinggi rendahnya tingkat pengangguran. Mankiw (2006) menyatakan upah minimum memiliki dampak besar  bagi  tingginya  tingkat  pengangguran.  Dengan  adanya  kenaikan  upah  maka  penawaran terhadap tenaga kerja akan menurun dengan begitu maka pengangguran akan meningkat. Adanya pengangguran  dikarenakan  perusahaan  gagal  untuk  menurunkan  upah,  akibatnya  terjadilah kelebihan permintaan tenaga kerja. Sedangkan jika tingkat upah diturunkan maka kesempatan kerja akan meningkat. Jadi bisa dikatakan antara upah dan pengangguran terdapat keterkaitan yang tidak searah.
Gambar 1. Jumlah dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Indonesia Sumber: BPS-Indonesia, 2010-2021 (diolah)
Secara  teori,  untuk  mencapai  keseimbangan  tingkat  upah  dan  tenaga  kerja  maka diberlakukannya hukum permintaan dan penawaran tenaga kerja. Saat tingkat upah meningkat maka titik keseimbangan akan tercapai, begitu pula sebaliknya. Sejalan dengan teori neo-klasik yang menyebutkan bahwa pengangguran akan meningkat saat kebijakan upah dinaikkan. Dengan begitu, menyebabkan permintaan tenaga kerja akan berkurang atau nantinya perusahaan dapat melakukan  pengurangan  tenaga  kerja  dalam  mengatasi  kebijakan  kenaikan  upah.  Beberapa peneliti  yang  mendukung  teori  tersebut  di  antaranya  Basmar  &  Sugeng  (2020),  Panjawa  & Soebagiyo (2014) di Indonesia dan  Bicerli & Kocaman (2019) di Turki. Sebaliknya, adapun hasil penelitian yang berbeda dari teori sebelumnya, mereka menyebutkan bahwa kenaikan upah akan berdampak  negatif  terhadap  pengangguran  atau  dikatakan  dapat  mengurangi  tingkat pengangguran.  Karena  pada  saat  pemerintah  menaikkan  kebijakan  tingkat  upah  maka  akan berpengaruh  pada  daya  beli  masyarakat  sehingga  nantinya    pertumbuhan  ekonomi  akan meningkat dan menyejahterakan pekerjanya (Prakoso, 2020; Yuliansyah, 2020) di Indonesia.
Gambar 2 memperlihatkan bahwa upah nominal dan upah minimum provinsi berfluktuasi dan  cenderung  meningkat.  Namun  dari  tahun  2019  ke  tahun  2020  upah  nominal  mengalami penurunan,  hal  ini  disebabkan  karena  adanya  pandemi  Covid-19  yang  berdampak  pada penurunan upah di semua sektor kerja. Berbeda dengan upah riil yang mengalami penurunan, dimulai pada tahun 2020 dan turun drastis ditahun 2021. Penurunan dari upah riil ini disebabkan karena pada awal pandemi membuat daya beli masyarakat meningkat hingga terjadi pembelian secara  berlebihan  ( panic  buying )  akibatnya  harga  barang  pun  juga  mengalami  peningkatan (inflasi). Upah yang diterima oleh para pekerja inilah yang tergeser/terbabat sedikit oleh angka inflasi dan harga kebutuhan hidup yang tidak seimbang.
Banyak peneliti yang sudah mengkaji tentang permasalahan tingkat pengangguran, dalam rangka  mencari  solusi  untuk  dapat  mengatasi  permasalahan  tersebut  sebagaimana  yang dilakukan oleh Agusalim (2022), Putri et al ., (2021), Su et al ., (2021), Berman (2020), Indayani & Hartono (2020), Couch et al ., (2020), Suhendra & Wicaksono (2020), Siregar (2020), Bicerli & Kocaman (2019), Sembiring & Sasaongko  (2019),  Kim & Lim (2018), Prawira  (2018), Effendy (2018), Zahro (2017), dan Puspadjuita (2017). Akan tetapi, belum ada satu pun penelitian yang mencoba  menganalisis  dampak  berbagai  macam  variasi  upah  terhadap  tingkat  pengangguran

## 80 | Bina Ekonomi
terbuka,  khususnya  di  Indonesia.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  akan  mengklasifikasikan  upah menjadi sembilan kategori di antaranya upah nominal, upah riil, upah minimum provinsi (UMP), upah nominal laki-laki, upah nominal perempuan, rasio upah laki-laki terhadap upah perempuan, upah perkotaan, upah pedesaan, dan rasio upah kota terhadap desa. Selain itu, pembeda lainnya di  dalam  penelitian  ini  adalah  penulis  akan  menganalisis  pengaruh  kesembilan  jenis  upah tersebut terhadap TPT baik sebelum maupun sesudah pandemi Covid-19.
Dalam  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  oleh  Putri et  al .,  (2021)  ditemukan bahwa sebelum  terjadinya  pandemi untuk  variabel  UMP memberikan  dampak  besar  terhadap tingkat  pengangguran  terbuka.  Adapun  hasil  penelitian  Berman  (2020)  menyebutkan  bahwa terjadinya pandemi Covid-19 memberikan dampak jangka pendek pada upah dan tenaga kerja di Amerika Serikat. Dampak tersebut dikarenakan terjadinya PHK besar-besaran dan pengurangan jam  kerja  yang  berpengaruh  pada  tenaga  kerja  hingga  mereka  mendapatkan  upah  rendah. Permasalahan pengangguran merupakan permasalahan yang kompleks karena dapat dikaitkan dengan berbagai macam indikator dan tidak hanya satu indikator saja (Indayani & Hartono, 2020).

## Gambar 2. Perkembangan Upah di Indonesia
Sumber: BPS-Indonesia, 2010-2021 (diolah)
Berdasarkan  teori  dan  uji  empiris  dari  beberapa  peneliti  yang  saling  melengkapi  dan bertentangan  terkait  hubungan  upah  dan  pengangguran  di  berbagai  daerah  dan  negara  maka penulis  tertarik  untuk  melakukan  pengkajian  yang  lebih  mendalam  di  Indonesia,  terutama  di masa  sebelum  dan  sesudah  pandemi  Covid-19.  Adapun  kebaruan  dari  penelitian  ini  adalah penulis melakukan analisis yang meluas dan mendalam berbagai variasi upah terhadap TPT di Indonesia baik sebelum dan sesudah Covid-19.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan jenis data sekunder yang diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) dan Kementerian Keuangan Republik Indonesia. Periode penelitian dimulai dari tahun 2010-2021 di 33 provinsi di Indonesia.  Provinsi Kalimantan Utara digabungkan dengan Provinsi  Kalimantan  Timur  karena  sebelum  tahun  2014  Provinsi  Kalimantan  Utara  belum terbentuk.  Studi  literatur  diperoleh  dari  jurnal  internasional  dan  nasional,  buku,  dan  literatur ilmiah lainnya. Data variabel yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Definisi Satuan Dependen Variabel tpt Tingkat pengangguran terbuka Persen
Independen Variabel
covid Covid adalah variabel dummy dari pandemi Covid-19.  Sebelum covid dimulai sejak tahun 2010 sampai 2019. Sesudah covid dimulai tahun 2020 hingga 2021. Sebelum covid=0, Sesudah covid=1 un Upah nominal Juta rupiah ur Upah riil Juta rupiah ump Upah minimum provinsi Juta rupiah unl Upah nominal laki-laki Juta rupiah unp Upah nominal perempuan Juta rupiah rulp Rasio upah laki-laki terhadap perempuan  Persen unk Upah nominal kota Juta rupiah und Upah nominal desa Juta rupiah rukd Rasio upah nominal kota terhadap desa Persen
Variabel Kontrol
pdrb_k Produk domestik regional bruto per kapita Juta rupiah belkes_k  Belanja pemerintah pusat dalam fungsi kesehatan per kapita Ribu rupiah beleko_k  Belanja pemerintah pusat dalam fungsi ekonomi per kapita Ribu rupiah Inf Inflasi Persen ke Keterbukaan ekonomi, didapat dari penjumlahan ekspor dan impor dibagi dengan PDRB Persen rls Rata-rata lama sekolah Tahun uhh Umur harapan hidup Tahun
Metode analisis yang digunakan, yakni analisis deskriptif dan analisis regresi data panel dengan pengolahan data menggunakan aplikasi Microsoft Excel dan STATA 15.  Dalam penelitian ini, akan mendeskripsikan upah dan pengangguran di setiap provinsi di Indonesia sebelum dan sesudah pandemi Covid-19.  Metode analisis data panel merupakan metode yang digunakan untuk analisis  empiris  dengan  data  yang  lebih  dinamis.  Data  panel  merupakan  data  yang menggambarkan gabungan data cross section dan time series atau biasa juga dikenal pooled data . Menurut  Muslim  (2014)  dengan  menggunakan  analisis  regresi  data  panel,  peneliti  dapat mengetahui karakteristik antar waktu dan antar subjek dalam data variabel yang bisa berbeda- beda. Berikut spesifikasi model empiris pada penelitian ini:
𝑡𝑝𝑡 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑢𝑝𝑎ℎ 𝑖𝑡 + 𝛽 2 (𝑐𝑜𝑣𝑖𝑑 𝑖𝑡 ∗ 𝑢𝑝𝑎ℎ 𝑖𝑡 ) + 𝜃𝑣𝑘 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 …................... ..................................(2.1)
Persamaan data di atas akan menghasilkan 9 model regresi, sesuai dengan variasi variabel upah. Untuk menangkap perbedaan pengaruh upah terhadap TPT sebelum dan sesudah pandemi Covid-19,  penulis  menginteraksikan  variabel dummy covid  dengan  variabel  upah  dengan  cara memperkalikan  kedua  variabel  tersebut.  Di  dalam  model  ini,  variabel dummy covid  jadikan sebagai  variabel  pemoderasi,  yaitu  variabel  yang  dapat  memperkuat  atau  memperlemah pengaruh upah terhadap TPT. Dauti & Elezi (2022) dan Bauer & Weber (2020) melakukan hal

## 82 | Bina Ekonomi
serupa dimana variabel dummy covid dijadikan sebagai variabel pemoderasi di dalam penelitian mereka untuk topik yang berbeda dengan yang dilakukan oleh penulis. Dengan demikian, model ini  dapat  mengestimasi  perbedaan  pengaruh  upah  terhadap  TPT  sebelum  dan  saat  pandemi Covid-19. Apabila nilai variabel dummy covid di masukan ke dalam persamaan 2.1, maka akan diperoleh persamaan 2.2 dan 2.3.
Sebelum Covid-19 (covid=0)
𝑡𝑝𝑡 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑢𝑝𝑎ℎ 𝑖𝑡 + 𝛽 2 (𝑐𝑜𝑣𝑖𝑑 𝑖𝑡 (0) ∗ 𝑢𝑝𝑎ℎ 𝑖𝑡 ) + 𝜃𝑣𝑘 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 𝑡𝑝𝑡 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 2 𝑢𝑝𝑎ℎ 𝑖𝑡 + 𝜃𝑣𝑘 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 ……………………………………………………………………………...……( 2.2)
Saat Covid-19 (covid=1)
𝑡𝑝𝑡 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑢𝑝𝑎ℎ 𝑖𝑡 + 𝛽 2 (𝑐𝑜𝑣𝑖𝑑 𝑖𝑡 (1) ∗ 𝑢𝑝𝑎ℎ 𝑖𝑡 ) + 𝜃𝑣𝑘 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 𝑡𝑝𝑡 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + (𝛽 1 + 𝛽 2 ) 𝑢𝑝𝑎ℎ 𝑖𝑡 + 𝜃𝑣𝑘 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 ………………………………………………………………………..( 2.3)
Keterangan:
𝑡𝑝𝑡 :  Tingkat pengangguran terbuka 𝑢𝑝𝑎ℎ :  Upah nominal, upah riil, ump, upah laki-laki, upah perempuan, upah  kota,  dan  upah  desa  yang  dinyatakan  dalam  bentuk logaritma  natural,  rasio  upah  laki-laki  terhadap  perempuan, dan rasio upah kota terhadap desa 𝑐𝑜𝑣𝑖𝑑 ∗ 𝑢𝑝𝑎ℎ :  Interaksi antara Covid-19 dengan upah 𝑣𝑘 :  Variabel  kontrol  terdiri  atas  PDRB  per  kapita,  belanja kesehatan  per  kapita,  belanja  ekonomi  per  kapita,  rata-rata lama sekolah, dan umur harapan hidup yang dinyatakan dalam bentuk logaritma natural, inflasi, dan keterbukaan ekonomi. 𝛽 0 :  Intersep
𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝜃 :  Koefisien regresi
𝜀 : Error term
𝑖
:  Data cross section 33 provinsi di Indonesia 𝑡 :  Data time series tahun 2010-2021

## 3. PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Upah baik Sebelum maupun Sesudah Covid-19
Upah merupakan imbalan yang diterima oleh para pekerja dari pemberi kerja sebagai salah satu  timbal  balik  dari  apa  yang  telah  dikerjakan.  Upah  menjadi  sesuatu  yang  penting  dalam hubungan  kerja  antara  individu  dengan  pemberi  kerja.  Dalam  sistem  pengupahan  yang diberlakukan  oleh  pemerintah  atau  lebih  diketahui  upah  minimum  provinsi  menjadi  sangat penting  bagi  perlindungan  tenaga  kerja  dengan  adanya  UMP  maka  tenaga  kerja  akan mendapatkan hak untuk memenuhi kehidupan yang sejahtera (Trimaya, 2014).
Dalam penelitian ini upah yang akan digunakan, yakni upah nominal, upah riil, dan upah minimum  provinsi.  Upah  nominal  yang  merupakan  upah  asli  yang  diterima  oleh  para  pekerja sementara upah riil dapat digambarkan sebagai daya beli pekerja dari hasil upah yang didapatkan. Sedangkan  upah  minimum  provinsi  menjadi  salah  satu  kebijakan  penetapan  upah  yang diberlakukan pemerintah dalam upaya menyejahterakan para tenaga kerja. Penelitian ini juga menggunakan  beberapa  variasi  dari  upah  nominal.  Upah  nominal  yang  dibagi  menjadi  dua kategori, yakni berdasarkan jenis kelamin dan berdasarkan wilayah.
Tabel  2  memperlihatkan  perbandingan  upah  nominal,  upah  riil,  dan  upah  minimum provinsi (UMP). Daerah dengan upah nominal tertinggi saat sebelum pandemi ada di Provinsi DKI
Jakarta, yaitu sebesar Rp4,46 juta, sedangkan daerah dengan upah terendah ada di Provinsi Nusa Tenggara Timur sebesar Rp2,11 juta. Perbandingan upah tertinggi dan terendah, yakni sekitar dua kali lipat. Kemudian, rata-rata upah nominal keseluruhan antar provinsi sebesar Rp2,81 juta.
Tabel 2. Perbandingan Upah Nominal, Upah Riil, dan UMP Sebelum dan Sesudah Pandemi Covid-19 (Juta Rupiah)
Provinsi Upah nominal Upah riil UMP 2019 2020 2021 % ∆2020 % ∆2021 2019 2020 2021 % ∆2020 % ∆2021 2019 2020 2021 % ∆2020 % ∆2021 AC 2,36 2,39 2,34 1,38 -2,22 1,90 1,89 1,71 -0,33 -9,61 2,92 3,17 3,17 8,51 0,00 SU 2,47 2,38 2,35 -3,67 -1,54 1,67 1,57 1,49 -6,06 -4,70 2,30 2,50 2,50 8,51 0,00 SB 2,68 2,66 2,64 -0,79 21,92 1,88 1,86 1,83 -0,80 2,29 2,29 2,48 2,48 8,42 0,08 RI 2,80 2,69 2,63 -3,84 45,83 1,83 1,81 1,58 -0,81 -12,86 2,66 2,48 2,89 8,51 0,00 JA 2,32 2,21 2,27 -4,98 2,83 1,60 1,59 1,49 -0,50 -5,94 2,42 2,63 2,63 8,51 0,00 SS 2,31 2,23 2,23 -3,38 -0,26 1,61 1,54 1,48 -4,16 -4,03 2,80 3,04 3,04 8,51 0,00 BE 2,50 2,54 2,56 1,81 0,84 1,60 1,61 1,54 0,12 -4,09 2,04 2,21 2,22 8,49 0,06 LA 2,28 2,19 2,20 -4,23 0,56 1,56 1,49 1,46 -5,00 -1,74 2,24 2,43 2,43 8,51 0,00 BB 2,94 2,44 2,64 -17,06 8,54 2,09 1,70 1,70 -18,65 0,16 2,98 3,23 3,23 8,51 0,00 KR 4,28 4,19 4,06 -2,10 -3,10 2,91 2,88 2,66 -0,86 -7,57 2,77 3,01 3,01 8,51 0,00 JK 4,46 4,22 4,03 -5,28 -4,64 2,91 2,74 2,57 -6,02 -6,20 3,94 4,28 4,42 8,51 3,27 JB 3,34 3,07 3,08 -7,92 0,34 2,34 2,14 2,10 -8,58 -1,80 1,67 1,81 1,81 8,51 0,00 JT 2,19 2,09 2,07 -4,66 -0,66 1,60 1,50 1,46 -6,29 -2,62 1,61 1,74 1,80 8,51 3,27 YO 2,31 2,31 2,27 -0,12 -1,57 1,71 1,70 1,63 -0,88 -3,82 1,57 1,70 1,77 8,51 3,54 JI 2,48 2,39 2,37 -3,65 -0,87 1,74 1,67 1,61 -4,02 -3,80 1,63 1,77 1,87 8,57 5,59 BT 3,84 3,69 3,78 -3,89 2,41 2,65 2,60 2,62 -1,90 0,55 2,27 2,46 2,46 8,51 0,00 BA 2,99 2,45 3,29 -18,14 34,41 1,93 1,61 2,15 -16,48 33,53 2,30 2,49 2,49 8,53 0,00 NB 2,34 2,17 2,13 -7,27 -1,68 1,66 1,51 1,45 -8,62 -4,11 2,01 2,18 2,18 8,51 0,00 NT 2,11 2,17 2,10 2,58 -2,88 1,37 1,40 1,34 1,96 -4,39 1,80 1,95 1,95 8,64 0,00 KB 2,53 2,40 2,42 -5,05 0,97 1,64 1,51 1,48 -7,59 -2,12 2,21 2,40 2,40 8,51 0,00 KT 3,00 2,93 2,89 -2,18 -1,55 2,01 1,91 1,74 -4,91 -8,87 2,66 2,90 2,90 9,00 0,00 KS 2,85 2,65 2,63 -7,01 -0,66 2,11 1,94 1,85 -7,95 -4,40 2,65 2,88 2,88 8,51 0,00 KI 3,91 3,64 3,70 -6,81 1,53 2,86 2,74 2,51 -4,06 -8,41 2,75 2,98 2,98 8,51 0,00 SA 3,32 3,11 3,12 -6,31 0,60 2,27 2,07 2,01 -8,71 -2,84 3,05 3,31 3,31 8,51 0,00 ST 2,46 2,50 2,59 1,73 3,50 1,69 1,70 1,57 0,35 -7,58 2,12 2,30 2,30 8,51 0,00 SN 2,86 2,79 2,76 -2,19 -1,14 1,87 1,82 1,74 -2,84 -4,36 2,86 3,10 3,17 8,51 2,00 SG 2,62 2,57 2,57 -1,91 -0,04 1,91 1,85 1,80 -3,26 -2,59 2,35 2,55 2,55 8,51 0,00 GO 2,40 2,23 2,24 -7,28 0,64 1,66 1,52 1,49 -8,60 -2,02 2,38 2,78 2,79 16,56 0,36 SR 2,16 2,07 2,20 -4,29 6,39 1,53 1,43 1,44 -6,71 0,63 2,38 2,68 2,68 12,51 0,00 MA 2,94 2,77 2,68 -5,94 -3,24 1,98 1,84 1,75 -7,03 -5,03 2,40 2,60 2,60 8,51 0,00 MU 2,81 2,87 3,00 2,04 4,40 1,88 1,90 1,87 0,83 -1,78 2,51 2,72 2,72 8,51 0,00 PB 3,36 3,31 3,24 -1,70 -2,07 2,48 2,44 2,33 -1,55 -4,27 2,93 3,13 3,13 6,82 0,00 PA 4,00 3,98 3,95 -0,58 -0,70 2,84 2,75 3,95 -3,17 43,58 3,24 2,52 3,52 -22,35 39,73 Maksimum 4,46 4,22 4,06 2,58 45,83 2,91 2,88 3,95 1,96 43,58 3,94 4,28 4,42 16,56 39,73 Minimum 2,11 2,07 2,07 -18,14 -4,64 1,37 1,40 1,34 -18,65 -12,86 1,57 1,58 1,77 -22,35 0,00 Rasio 2,02 2,31 1,96 2,12 2,06 2,95 2,51 2,71 2,50 Rata-rata 2,81 2,69 2,75 2,03 1,89 1,92 2,46 2,57 2,68
Sumber: BPS-Indonesia, 2019-2021 (diolah)
Ketika pandemi berlangsung, daerah dengan upah nominal tertinggi masih ada di Provinsi DKI  Jakarta,  turun  dari  tahun  sebelumnya  menjadi  Rp4,22  juta.  Sedangkan  Sulawesi  Barat menjadi daerah dengan upah nominal terendah, untuk rata-rata upah pada masa pandemi terlihat turun dibandingkan tahun sebelumnya menjadi Rp2,69 juta. Kemudian, selisih upah tertinggi dan terendah  terlihat  semakin  besar  menjadi  2,31  kali  lipat.  Daerah  yang    paling  terdampak  dari adanya pandemi, yaitu Provinsi Bali dengan nilai rasio sebesar 18,14 persen, yang mana daerah tersebut mengalami penurunan upah sangat drastis. Sedangkan Provinsi Nusa Tenggara Timur, saat pandemi berlangsung nilai upah nominalnya menjadi meningkat dengan rasio perbandingan sebesar 2,58 persen.
Setelah pemberlakuan program PEN, terlihat bahwa upah nominal masih tetap rendah jika dibandingkan  dengan  tahun  sebelumnya.  Daerah  dengan  upah  nominal  tertinggi,  yaitu  ada  di

## 84 | Bina Ekonomi
Provinsi  Kepulauan  Riau  sebesar  Rp4,06  juta,  sedangkan  yang  terendah  ada  di  Provinsi  Jawa Timur  sebesar  Rp2,07  juta.  Jika  dilihat  rata-rata  upah  nominal  nasional  di  tahun  tersebut, mengalami peningkatan dibandingkan tahun sebelumnya, yakni sebesar Rp2,75 juta dengan rasio perbandingan  upah  tertinggi  dan  terendah  sebesar  1,96  kali  lipat.  Provinsi  DKI  Jakarta  tidak menunjukkan perbaikan upah, sebaliknya setelah pemberlakuan kebijakan PEN, upah nominal di Jakarta mengalami penurunan dengan perbandingan sebesar 4,64 persen. Adapun daerah yang pulih menjadi lebih baik setelah pemberlakuan kebijakan tersebut, yakni ada Provinsi Bali dengan selisih kenaikan upah sebesar 34,41 persen dan 15 provinsi lainnya.
Upah riil sebagai gambaran daya beli para pekerja dari hasil upah yang didapatkan, upah riil tertinggi saat sebelum pandemi ada di Provinsi Kepulauan Riau dan DKI Jakarta dengan nilai sebesar  Rp2,91  juta.  Sedangkan  upah  terendah  ada  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  sebesar Rp1,37 juta. Lalu, untuk rata-rata upah riil secara keseluruhan sebesar Rp2,03 juta dengan rasio perbandingan upah tertinggi dan terendah sekitar 2,12 kali lipat.
Kemudian  terlihat  setelah  adanya  pandemi,  di  beberapa  daerah  upah  riil  pun  juga  ikut menurun. Daerah dengan upah riil tertinggi ada di Provinsi Kepulauan Riau sebesar Rp2,88 juta. Sedangkan upah terendah ada pada Provinsi Nusa Tenggara Timur sebesar Rp1,40 juta dengan rasio perbandingan upah tertinggi dan terendah sebesar 2,06 kali lipat. Rata-rata upah riil secara nasional terlihat lebih rendah dari tahun sebelumnya, yakni menjadi Rp1,89 juta. Perbandingan saat sebelum dan sesudah  pandemi menunjukkan bahwa hanya terdapat empat provinsi yang mengalami  kenaikan  upah  di  saat  pandemi  berlangsung  salah  satunya  Nusa  Tenggara  Timur menjadi  daerah  dengan  nilai  upah  riil  tertinggi,  yakni  sebesar  1,96  persen.  Lalu,  29  provinsi lainnya  mengalami  penurunan  upah  dengan  perbandingan  penurunan  upah  terendah  ada  di Provinsi Bangka Belitung sebesar 18,65 persen.
Selanjutnya,  setelah  diadakan  program  PEN  di  beberapa  daerah  mengalami  pemulihan dengan cukup baik. Upah riil tertinggi ditahun tersebut ada di Provinsi Papua dengan nilai sebesar Rp3,95 juta. Sedangkan daerah dengan upah terendah masih bertempat di Provinsi Nusa Tenggara Timur, yaitu sebesar Rp1,34 juta. Provinsi Nusa Tenggara Timur menjadi daerah dengan upah riil terendah  selama  tiga  tahun  berturut-turut.  Terlihat  rasio  perbandingan  upah  tertinggi  dan terendah pada saat pelaksanaan program PEN mengalami peningkatan cukup besar, yaitu sebesar 2,95 kali lipat dengan nilai rata-rata upah riil antar provinsi Rp1,92 juta. Selisih pergeseran upah saat sebelum dan sesudah pelaksanaan program PEN, ada di Provinsi Riau dengan nilai sebesar 12,86 persen. Provinsi Riau menjadi daerah dengan rasio penurunan upah tertinggi dibandingkan provinsi lainnya, sedangkan Papua mengalami peningkatan upah setelah pelaksanaan kebijakan dengan rasio perbandingan sebesar 43,58 persen.
Upah minimum yang menjadi salah satu kebijakan pengupahan di Indonesia, terlihat selama kurun waktu tiga tahun UMP dominasi selalu meningkat. UMP tertinggi di saat sebelum pandemi, ada pada Provinsi DKI Jakarta sebesar Rp3,94 juta. Sedangkan, upah minimum terendah ada di Provinsi DI Yogyakarta sebesar Rp1,57 juta rupiah. Kemudian, rasio perbandingan upah tertinggi dan terendah sebesar 2,51 kali lipat, untuk rata-rata UMP nasional sebesar Rp2,46 juta.
Kemudian  setelah  adanya  pandemi  terlihat  UMP  tetap  meningkat  dan  tidak  terjadi penurunan.  Daerah  dengan  upah  tertinggi  ada  di  Provinsi  DKI  Jakarta  sebesar  Rp4,28  juta, sedangkan untuk upah terendah ada di Provinsi DI Yogyakarta dengan nilai lebih dari Rp1,7 juta. Lalu, untuk perbandingan upah tertinggi dan terendah ditahun tersebut, yakni sekitar 2,71 kali lipat, lebih besar dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Rata-rata upah antar provinsi sebesar Rp2,57 juta. Selama pandemi hanya ada dua provinsi yang mengalami penurunan upah minimum, daerah dengan penurunan upah tertinggi ada di Provinsi Papua dengan nilai rasio sebesar 22,35 persen. Sedangkan,  Gorontalo  menjadi  daerah  dengan  rasio  peningkatan upah  tertinggi,  yakni sebesar 16,56 persen.
Pemberlakuan kebijakan program PEN setelah adanya pandemi cukup membantu dalam peningkatan upah di beberapa provinsi, namun lebih banyak daerah dengan nilai UMP yang tetap sama dari tahun sebelumnya.  Daerah  dengan peningkatan upah  terbaik ada di Provinsi Papua dengan  rasio  perbandingan  sebesar  39,73  persen,  lalu  terdapat  kurang  lebih  sekitar sembilan provinsi  lainnya  yang  terjadi  peningkatan  upah  setelah  PEN  dilaksanakan.  Tabel  2 memperlihatkan  rata-rata  dari  upah  nominal  dan  upah  riil  pada  saat  pandemi  lebih  rendah dibandingkan tahun sebelumnya ataupun setelah pemulihan ekonomi.
Selanjutnya, pada Tabel 3 dapat dilihat bahwa upah nominal berdasarkan jenis kelamin, yakni  ada  upah  laki-laki  dan  upah  perempuan.  Daerah  dengan  upah  laki-laki  tertinggi  saat sebelum pandemi ada di Provinsi DKI Jakarta, yakni lebih dari Rp4,7 juta. Sedangkan upah laki- laki terendah ada pada Provinsi Nusa Tenggara Timur sebesar Rp2,26 juta. Rasio perbandingan upah tertinggi dan terendah saat pandemi sebesar 2,10 kali lipat dengan  rata-rata upah secara keseluruhan sebesar Rp3,09 juta.
Tabel 3. Perbandingan Upah Nominal Laki-Laki dan Perempuan (Juta Rupiah)
provinsi Upah laki-laki Upah perempuan Rasio upah  laki-laki dan perempuan 2019 2020 2021 % ∆2020 % ∆2021 2019 2020 2021 % ∆2020 % ∆2021 2019 2020 2021 % ∆2020 % ∆2021 AC 2,57 2,56 2,51 -0,32 -1,72 2,02 2,11 2,06 4,66 -2,60 1,27 1,21 1,22 -0,05 0,01 SU 2,67 2,60 2,57 -2,58 -1,37 2,08 1,97 1,95 -5,29 -1,22 1,28 1,32 1,32 0,03 0,00 SB 2,86 2,84 2,82 -0,66 -0,75 2,36 2,39 2,38 1,18 -0,25 1,21 1,19 1,18 -0,02 -0,01 RI 3,03 2,87 2,82 -5,25 -1,80 2,34 2,31 2,23 -1,25 -3,41 1,29 1,24 1,26 -0,04 0,02 JA 2,53 2,38 2,45 -5,86 3,10 1,93 1,84 1,90 -4,91 3,27 1,31 1,29 1,29 -0,01 0,00 SS 2,53 2,42 2,44 -4,30 0,74 1,87 1,88 1,83 0,72 -2,92 1,35 1,28 1,33 -0,05 0,04 BE 2,71 2,79 2,83 2,88 1,23 2,17 2,16 2,16 -0,58 -0,23 1,25 1,29 1,31 0,03 0,01 LA 2,50 2,36 2,37 -5,74 0,42 1,85 1,87 1,89 1,08 1,09 1,35 1,26 1,25 -0,07 -0,01 BB 3,16 2,62 2,85 -17,24 8,98 2,48 2,08 2,23 -16,10 7,10 1,27 1,26 1,28 -0,01 0,02 KR 4,52 4,49 4,35 -0,71 -3,05 3,56 3,64 3,53 2,35 -3,08 1,27 1,23 1,23 -0,03 0,00 JK 4,74 4,46 4,22 -6,06 -5,30 3,92 3,82 3,70 -2,57 -3,19 1,21 1,17 1,14 -0,04 -0,02 JB 3,56 3,25 3,27 -8,94 0,71 2,82 2,72 2,73 -3,52 0,44 1,26 1,19 1,20 -0,06 0,00 JT 2,44 2,34 2,30 -3,85 -2,05 1,82 1,73 1,77 -5,03 2,34 1,34 1,36 1,30 0,01 -0,04 YO 2,56 2,62 2,51 2,40 -4,19 1,95 1,90 1,95 -2,50 2,46 1,32 1,38 1,29 0,05 -0,06 JI 2,72 2,62 2,61 -3,84 -0,53 2,07 1,99 1,97 -3,92 -0,97 1,32 1,32 1,32 0,00 0,00 BT 4,04 3,85 3,92 -4,88 1,78 3,45 3,38 3,52 -1,91 4,11 1,17 1,14 1,11 -0,03 -0,02 BA 3,22 2,66 2,56 -17,39 -3,68 2,62 2,13 2,14 -18,70 0,28 1,23 1,25 1,20 0,02 -0,04 NB 2,67 2,41 2,37 -9,74 -1,72 1,87 1,75 1,74 -6,39 -0,93 1,43 1,38 1,37 -0,04 -0,01 NT 2,26 2,29 2,22 1,15 -2,93 1,90 1,99 1,93 4,63 -2,77 1,19 1,15 1,15 -0,03 0,00 KB 2,75 2,58 2,59 -6,15 0,50 2,02 1,99 2,02 -1,92 1,90 1,36 1,30 1,28 -0,04 -0,01 KT 3,27 3,07 3,05 -6,17 -0,57 2,42 2,63 2,54 8,93 -3,64 1,35 1,16 1,20 -0,14 0,03 KS 3,21 2,91 2,85 -9,35 -2,12 2,17 2,12 2,20 -2,05 3,39 1,48 1,37 1,30 -0,07 -0,05 KI 4,32 4,02 4,08 -6,92 1,55 2,88 2,75 2,78 -4,65 1,30 1,50 1,46 1,47 -0,02 0,00 SA 3,39 3,13 3,19 -7,90 2,01 3,22 3,07 3,02 -4,72 -1,76 1,05 1,02 1,06 -0,03 0,04 ST 2,62 2,64 2,77 0,59 5,06 2,18 2,28 2,30 4,71 0,86 1,20 1,16 1,20 -0,04 0,04 SN 3,19 3,03 2,99 -5,04 -1,12 2,48 2,41 2,38 -2,69 -1,10 1,29 1,26 1,26 -0,02 0,00 SG 2,92 2,82 2,82 -3,40 0,10 2,13 2,15 2,15 0,97 0,27 1,37 1,31 1,31 -0,04 0,00 GO 2,61 2,36 2,36 -9,82 0,12 2,20 2,06 2,10 -6,55 2,03 1,19 1,14 1,12 -0,04 -0,02 SR 2,47 2,26 2,43 -8,35 7,33 1,74 1,75 1,82 0,53 4,32 1,42 1,30 1,33 -0,09 0,03 MA 3,06 2,94 2,85 -3,86 -3,05 2,76 2,52 2,42 -8,75 -3,81 1,11 1,17 1,18 0,05 0,01 MU 3,09 3,12 3,30 0,94 5,86 2,29 2,40 2,41 4,84 0,34 1,35 1,30 1,37 -0,04 0,05 PB 3,50 3,49 3,38 -0,09 -3,27 2,99 2,89 2,95 -3,30 1,80 1,17 1,21 1,15 0,03 -0,05 PA 4,22 4,21 4,14 -0,20 -1,55 3,49 3,38 3,47 -3,16 2,68 1,21 1,24 1,19 0,03 -0,04 Maksimum 4,74 4,49 4,35 2,88 8,98 3,92 3,82 3,70 8,93 7,10 1,50 1,46 1,47 0,05 0,05 Minimum 2,26 2,26 2,22 -17,39 -5,30 1,74 1,73 1,74 -18,70 -3,81 1,05 1,02 1,06 -0,14 -0,06 Rasio 2,10 1,99 1,96 2,26 2,21 2,13 1,42 1,44 1,39 Rata-rata 3,09 2,94 2,93 2,43 2,37 2,37 1,28 1,25 1,25 Sumber: BPS-Indonesia, 2019-2021 (diolah)

## 86 | Bina Ekonomi
Upah laki-laki terlihat turun saat pandemi, daerah dengan upah tertinggi ditahun tersebut ada di Provinsi Kepulauan Riau sebesar Rp4,49 juta, sedangkan upah terendah ada di Provinsi Sulawesi Barat sebesar Rp2,26 juta. Rasio perbandingan upah tertinggi dan terendah sebesar 1,99 kali lipat dengan rata-rata upah secara keseluruhan provinsi sebesar Rp2,94 juta. Tidak sedikit daerah  mengalami  penurunan  upah  di  masa  pandemi,  sekitar  28  provinsi  yang  terdampak. Daerah dengan perbandingan penurunan upah tertinggi ada di Provinsi Bali sebesar 17,39 persen, adapun  daerah  yang  mengalami  peningkatan  upah  walau  sedang  terjadi  pandemi,  seperti  di Provinsi Bengkulu dengan perbandingan peningkatan upah sebesar 2,88 persen.
Terdapat di beberapa daerah yang mana upah laki-laki masih tetap menurun meskipun telah diberlakukannya program PEN. Daerah dengan upah laki-laki tertinggi, yakni ada di Provinsi Kepulauan Riau Rp4,35 juta. Sedangkan daerah dengan upah terendah dengan nilai upah sebesar Rp2,22  juta  ada  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur.  Rata-rata  upah  secara  nasional  terlihat menurun dan lebih rendah dibandingkan tahun lalu, yakni sebesar Rp2,93 juta. Kemudian, untuk perbandingan penurunan upah tertinggi ditahun 2021, ada di Provinsi DKI Jakarta dengan rasio sebesar 5,30 persen, sedangkan Bangka Belitung menjadi daerah dengan perbandingan kenaikan upah tertinggi disusul 14 provinsi lainnya, yakni dengan nilai rasio sebesar 8,98 persen.
Kesenjangan upah selalu terjadi dalam suatu perusahaan, salah satunya kesenjangan upah menurut gender atau  jenis  kelamin.  Terkadang  upah  yang  diterima  pekerja  perempuan  dapat lebih  rendah  dibandingkan  dengan  upah  laki-laki.  Daerah  dengan  upah  perempuan  tertinggi sebelum dan sesudah pandemi ada pada Provinsi DKI Jakarta selama tiga tahun berturut dengan nilai sebesar lebih dari Rp3,00 juta. Sedangkan upah terendah sebelum pandemi ada di Provinsi Sulawesi Barat sebesar Rp1,74 juta. Rata-rata upah perempuan secara keseluruhan, yakni hingga Rp2,43 juta dengan selisih upah tertinggi dan terendah sekitar 2,26 kali lipat.
Selanjutnya, perubahan upah perempuan juga terjadi setelah munculnya pandemi. Daerah dengan upah tertinggi ditahun tersebut ada DKI Jakarta sebesar Rp3,82 juta, sedangkan untuk daerah  upah  terendah  ada  di  Provinsi  Jawa  Timur  dengan  nilai  sebesar  Rp1,73  juta.  Rasio perbandingan upah tertinggi dan terendah sekitar 2,21 kali lipat dengan rata-rata upah secara nasional sebesar Rp2,37 juta. Gap upah saat sebelum dan sesudah pandemi terlihat lebih banyak, yakni kurang lebih ada 22 provinsi. Daerah dengan rasio perbandingan penurunan upah tertinggi ada di Provinsi Bali sebesar 18,70 persen. Adapun di saat pandemi, beberapa daerah mengalami peningkatan upah, seperti  Kalimantan Tengah yang menjadi  daerah dengan rasio  peningkatan upah tertinggi hingga 8,93 persen.
Upah  perempuan  tertinggi  setelah  pemberlakuan  program  PEN  masih  tetap  ada  di Provinsi  DKI  Jakarta  dengan  nilai  sebesar  Rp3,70  juta,  terlihat  memang  masih  lebih  rendah dibandingkan tahun sebelumnya. Sedangkan untuk upah terendah ada di Provinsi Nusa Tenggara Barat sebesar Rp1,74 juta. Upah perempuan ditahun tersebut memiliki rasio perbandingan upah tertinggi  dan  terendah  sekitar  2,13  kali  lipat  dengan  rata-rata  upah  sebesar  Rp2,37  juta. Perbandingan upah saat sebelum dan sesudah pandemi, yang tertinggi ada di Provinsi Maluku dengan  nilai  rasio  penurunan  sebesar  3,81  persen.  Sedangkan  ada  juga  daerah  dengan  rasio peningkatan upah, yakni Provinsi Bangka Belitung sebesar 7,10 persen.
Selanjutnya,  untuk  rasio  perbandingan  upah  laki-laki  dan  perempuan  memperlihatkan bahwa selama tiga tahun berturut-turut saat sebelum dan sesudah, Provinsi Kalimantan Timur menjadi daerah dengan gap tertinggi dibandingkan dengan daerah lainnya, yakni sebesar kurang lebih  1,46  persen.  Sementara,  Sulawesi  Utara  memiliki gap upah  laki-laki  dan  perempuan terendah, yakni tidak lebih dari 1,06 persen. Dari tabel di bawah sangat memperlihatkan dengan jelas  perbedaan  atau  kesenjangan  upah  laki-laki  dan  perempuan  di  antar  provinsi.  Tabel  4 memperlihatkan perbandingan dari variasi upah berdasarkan wilayah, yaitu ada upah kota dan desa. Upah kota tertinggi sebelum adanya pandemi ada pada Provinsi DKI Jakarta sebesar Rp4,43
juta. Sedangkan upah terendah ada  di Provinsi Jawa Timur sebesar  Rp2,31 juta. Dengan rasio perbandingan upah  tertinggi dan terendah sekitar 1,92  kali lipat dan juga rata-rata upah  kota secara nasional sebesar Rp3,12 juta.

## Tabel 4. Perbandingan Upah Desa dan Kota (Juta Rupiah)
Provinsi Upah kota Upah desa Rasio upah kota dan desa 2019 2020 2021 % ∆2020 % ∆2021 2019 2020 2021 % ∆2020 % ∆2021 2019 2020 2021 % ∆2020 % ∆2021 AC 2,79 2,75 2,72 -1,44 -0,86 2,05 2,10 2,03 2,26 -3,39 1,36 1,31 1,34 -3,62 2,62 SU 2,62 2,52 2,47 -3,72 -2,09 2,15 2,07 2,08 -3,67 0,45 1,22 1,21 1,18 -0,05 -2,53 SB 2,93 2,97 2,93 1,36 -1,29 2,25 2,19 2,19 -2,68 0,03 1,30 1,36 1,34 4,15 -1,31 RI 3,18 2,93 2,85 -7,82 -2,63 2,46 2,44 2,40 -0,72 -1,53 1,29 1,20 1,19 -7,15 -1,11 JA 2,73 2,55 2,57 -6,63 0,87 2,04 1,98 2,07 -3,27 4,77 1,34 1,29 1,24 -3,48 -3,72 SS 2,47 2,26 2,43 -8,35 7,33 1,74 1,75 1,82 0,53 4,32 1,42 1,30 1,33 -8,83 2,89 BE 2,89 2,99 3,07 3,37 2,57 2,17 2,13 2,09 -1,89 -1,88 1,33 1,40 1,47 5,36 4,53 LA 2,57 2,43 2,42 -5,23 -0,42 2,05 1,97 2,00 -3,69 1,17 1,25 1,23 1,21 -1,60 -1,58 BB 3,10 2,56 2,75 -17,55 7,49 2,65 2,21 2,45 -16,54 10,49 1,17 1,15 1,12 -1,21 -2,71 KR 4,28 4,28 4,14 -0,02 -3,30 2,94 2,78 2,66 -5,44 -4,43 1,46 1,54 1,56 5,73 1,18 JK 4,43 4,22 4,03 -4,68 -4,64 ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ JB 3,48 3,21 3,21 -7,52 -0,08 2,36 2,20 2,24 -7,10 2,08 1,47 1,46 1,43 -0,45 -2,12 JT 2,31 2,18 2,17 -5,37 -0,78 2,01 1,93 1,92 -4,21 -0,37 1,15 1,13 1,13 -1,21 0,00 YO 2,41 2,39 2,33 -0,85 -2,60 1,91 1,92 2,02 0,68 5,06 1,26 1,24 1,15 -1,52 -0,07 JI 2,74 2,62 2,60 -4,26 -0,89 1,95 1,91 1,89 -2,20 -0,96 1,40 1,37 1,37 -2,11 0,00 BT 4,08 3,91 3,98 -4,19 1,86 2,73 2,66 2,74 -2,46 2,76 1,49 1,47 1,45 -1,78 -0,01 BA 3,16 2,56 2,51 -18,83 -2,08 2,42 2,04 1,95 -15,72 -4,23 1,31 1,26 1,29 -3,70 0,02 NB 2,59 2,32 2,29 -10,44 -1,18 2,08 1,94 1,89 -7,06 -2,25 1,24 1,20 1,21 -3,64 0,01 NT 2,58 2,57 2,50 -0,34 -2,64 1,79 1,84 1,78 2,99 -3,12 1,44 1,40 1,40 -3,24 0,00 KB 2,73 2,61 2,63 -4,52 0,57 2,36 2,23 2,25 -5,77 1,18 1,16 1,17 1,17 1,32 -0,01 KT 3,24 3,19 3,03 -1,53 -5,14 2,81 2,69 2,76 -4,27 2,69 1,16 1,19 1,10 2,87 -0,08 KS 2,96 2,76 2,76 -6,87 -0,14 2,73 2,51 2,48 -8,21 -1,20 1,08 1,10 1,11 1,47 0,01 KI 4,11 3,83 3,87 -6,99 1,12 3,38 3,13 3,21 -7,43 2,55 1,22 1,22 1,21 0,47 -0,01 SA 3,65 3,36 3,34 -7,79 -0,71 2,79 2,67 2,74 -4,33 2,74 1,31 1,26 1,22 -3,61 -0,03 ST 2,87 2,85 2,97 -0,53 4,05 2,14 2,19 2,24 2,55 1,96 1,34 1,30 1,33 -3,01 0,02 SN 3,40 3,28 3,25 -3,70 -0,84 2,19 2,08 2,04 -5,43 -1,59 1,55 1,58 1,59 1,83 0,01 SG 3,02 2,89 2,90 -4,18 0,38 2,21 2,24 2,22 1,51 -0,91 1,37 1,29 1,31 -5,60 0,01 GO 2,76 2,53 2,50 -8,58 -0,91 2,07 1,92 1,96 -7,27 1,98 1,33 1,31 1,28 -1,41 -0,03 SR 2,60 2,58 2,78 -0,65 7,58 2,02 1,88 1,98 -7,17 5,65 1,29 1,38 1,40 7,02 0,02 MA 3,33 3,15 3,05 -5,15 -3,36 2,37 2,29 2,19 -3,25 -4,46 1,40 1,38 1,39 -1,96 0,01 MU 3,24 3,26 3,30 0,70 1,26 2,55 2,61 2,80 2,27 7,21 1,27 1,25 1,18 -1,53 -0,06 PB 3,41 3,36 3,37 -1,51 0,22 3,28 3,25 3,11 -0,78 -4,29 1,04 1,03 1,08 -0,73 0,05 PA 4,30 4,28 4,19 -0,41 -2,04 3,61 3,49 3,56 -3,46 2,25 1,19 1,23 1,18 3,16 -0,04 Maksimum 4,43 4,28 4,19 3,37 7,58 3,61 3,49 3,56 2,99 10,49 1,55 1,58 1,59 7,02 4,53 Minimum 2,31 2,18 2,17 -18,83 -5,14 1,74 1,75 1,78 -16,54 -4,46 1,04 1,03 1,08 -8,83 -3,72 Rasio 1,92 1,96 1,94 2,08 2,00 2,00 1,49 1,53 1,47 Rata-rata 3,12 2,97 2,97 2,38 2,29 2,31 1,30 1,29 1,28
Sumber: BPS-Indonesia, 2019-2021 (diolah)
Setelah munculnya pandemi di Indonesia, upah kota juga ikut menurun seperti jenis upah lainnya. Daerah dengan upah kota tertinggi ada di Provinsi Kepulauan Riau sebesar Rp4,28 juta, dan yang terendah masih ada di Provinsi Jawa Timur sebesar Rp2,18 juta. Jawa Timur menjadi wilayah  dengan  upah  terendah  selama  tiga  tahun berturut.  Rata-rata  upah kota  saat  pandemi Rp2,9  juta  dengan gap upah  tertinggi  dan  terendah  sebesar  1,96  kali  lipat.  Perbandingan perubahan upah sebelum dan sesudah pandemi, terlihat bahwa hanya terdapat empat provinsi yang  mengalami  kenaikan  upah,  yakni  ada  di  Provinsi  Bengkulu  dengan  rasio  kenaikan  upah sebesar  3,37  persen.  Kemudian,  ada  Bali  dengan  rasio  penurunan  upah  kota  tertinggi dibandingkan provinsi lainnya hingga mencapai 18,83 persen.
Program pemulihan ekonomi dijalankan setelah diketahui perekonomian nasional terpuruk karena adanya pandemi Covid-19. Daerah dengan upah kota tertinggi setelah dijalankan PEN, ada di  Provinsi  Papua  sebesar  Rp4,19  juta.  Sedangkan  daerah  dengan  upah  kota  terendah  ada  di

## 88 | Bina Ekonomi
Provinsi  Jawa  Timur  sebesar  Rp2,17  juta.  Rata-rata  upah  secara  nasional  sebesar  Rp2,97  juta dengan  rasio  perbandingan  upah  tertinggi  dan  terendah  sekitar  1,94  kali  lipat.  Kemudian, perbandingan upah sebelum dan sesudah pandemi, terlihat daerah yang dengan rasio penurunan upah tertinggi ada di Provinsi Kalimantan Tengah sebesar 5,14 persen, ada pula daerah dengan rasio peningkatan upah ada di Provinsi Sulawesi Barat sebesar 7,58 persen.
Selanjutnya, pada Tabel 4 juga memperlihatkan upah desa sebelum dan sesudah pandemi Covid-19. Dapat dilihat bahwa upah desa tertinggi sebelum pandemi ada  pada  Provinsi Papua sebesar  Rp3,61  juta.  Lalu,  untuk  upah  desa  terendah  ada  di  Provinsi  Sumatera  Selatan,  yakni sebesar Rp1,74 juta. Rasio perbandingan upah desa tertinggi dan terendah sekitar dua persen dengan nilai rata-rata upah sebesar Rp3,28 juta.
Saat pandemi berlangsung wilayah pedesaan juga terkena dampak penurunan upah, daerah dengan  upah  desa  tertinggi  masih  tetap  ada  di  Provinsi  Papua,  yakni  sebesar  Rp3,49  juta. Sedangkan daerah dengan upah desa terendah juga masih tetap ada di Provinsi Sumatera Selatan sebesar Rp1,75 juta. Rata-rata upah ditahun tersebut sebesar  Rp2,29 juta dengan rasio selisih upah  tertinggi  dan  terendah,  yakni  sebesar  dua  kali  lipat.  Lalu,  daerah  dengan  perbandingan penurunan  upah  desa  sebelum  dan  sesudah  pandemi  yang  tertinggi  ada  di  Provinsi  Bangka Belitung sekitar 16 persen, sedangkan daerah dengan peningkatan upah tertinggi dengan rasio sebesar 2,99 persen ada di Provinsi Nusa Tenggara Timur.
Terjadi peningkatan upah cukup lebih baik dibandingkan dari tahun sebelumnya, setelah adanya program PEN. Terlihat bahwa daerah dengan upah desa tertinggi ada di Provinsi Papua sebesar  Rp3,56  juta.  Sedangkan  upah  terendah  ada  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  sebesar Rp1,78 juta. Rata-rata upah desa ditahun tersebut sebesar Rp2,31 juta dengan rasio perbandingan upah  tertinggi  dan  terendah  sekitar  dua  persen.  Kemudian,  untuk  perbandingan  upah  yang menurun sebelum dan sesudah pandemi terdapat daerah dengan nilai rasio tertinggi, yakni di Provinsi  Bangka  Belitung  dengan  nilai  sebesar  16,54  persen  dan  rasio  dengan  kenaikan  upah tertinggi ada di Provinsi Nusa Tenggara Timur sebesar 2,99 persen. Dari tabel di bawah terlihat, saat  sebelum  maupun  setelah  pandemi  tingkat  upah  kota  di  Indonesia  tetap  yang  lebih  tinggi dibandingkan upah desa.
Kemudian, untuk rasio perbandingan upah kota dan desa terlihat bahwa pergeseran upah tertinggi ada di Provinsi Sulawesi Selatan dengan rasio kurang lebih 1,5 kali lipat, dan daerah dengan pergeseran upah terendah ada di Provinsi Papua Barat dengan rasio tidak lebih dari 1,08 kali  lipat.  Lalu,  untuk  selisih  sebelum  dan  sesudah  pandemi  dengan  nilai  7,02  persen  ada  di Provinsi Sulawesi Barat, daerah tersebut menjadi daerah dengan perbandingan upah laki-laki dan perempuan  tertinggi  dibandingkan  provinsi  lainnya.  Sedangkan.  Sumatera  Selatan  menjadi daerah dengan selisih terendah, yakni sebesar 8,83 persen. Perubahan juga terjadi ditahun 2021, daerah  dengan  selisih  tertinggi  berpindah  menjadi  di  Provinsi  Bengkulu  sebesar  4,53  persen, sedangkan terendah ada di Provinsi Jambi sebesar 3,72 persen.

## 3.2 Analisis Pengangguran baik Sebelum maupun Sesudah Covid-19
Pada Tabel 5 memperlihatkan tingkat pengangguran terbuka dan jumlah pengangguran di Indonesia, bahwa sebelum pandemi daerah dengan TPT tertinggi ada di Provinsi Banten sebesar 8,11 persen. Sedangkan yang terendah dengan nilai 1,57 persen ada di Provinsi Bali dengan rata- rata TPT secara nasional sebesar 4,72 persen. Setelah adanya pandemi, tingkat pengangguran di Indonesia semakin meningkat drastis. Daerah dengan TPT tertinggi ada di Provinsi DKI Jakarta sebesar  10,95  persen  dan  yang  terendah  di  Provinsi  Gorontalo  sebesar  3,01  persen.  Rasio perbandingan tingkat pengangguran tertinggi dan terendah hingga 3,30 kali lipat dengan rata- rata    sebesar  6,07  persen.  Perbandingan  TPT  sebelum  dan  sesudah  pandemi,  terlihat  bahwa Provinsi DKI Jakarta menjadi daerah yang mengalami kenaikan tingkat pengangguran tertinggi
dengan tingkat perubahan sebesar 4,41 persen, dan yang terendah ada di Provinsi Sulawesi Barat dengan kenaikan hanya sekitar 0,34 persen.
Setelah diberlakukannya program PEN, terlihat dominan tingkat pengangguran di wilayah Indonesia  semakin  menurun.  Daerah  dengan  TPT  tertinggi  di  tahun  2021  ada  di  Provinsi Kepulauan Riau sebesar 9,91 persen, daerah yang dengan nilai TPT 3,01 persen ada di Provinsi Gorontalo. Rata-rata tingkat pengangguran terbuka secara nasional sebesar 5,52 kali lipat, lebih rendah  dibanding  tahun  sebelumnya.  Kemudian,  untuk  perbandingan  TPT  setelah  pemulihan ekonomi,  Provinsi  DKI  Jakarta  menjadi  daerah  dengan  penurunan  TPT  tertinggi  hingga  2,45 persen.  Dapat  dikatakan  bahwa  Provinsi  DKI  Jakarta  berhasil  memulihkan  perekonomiannya terkhusus masalah pengangguran. Ada pula daerah dengan TPT yang masih meningkat, seperti Provinsi Kalimantan Selatan dengan peningkatan TPT sebesar 0,21 persen.

## Tabel 5. Tingkat dan Jumlah Pengangguran Terbuka di Indonesia
Provinsi TPT (persen) Jumlah Pengangguran (ribu jiwa) 2019 2020 2021 ∆2020 ∆2021 2019 2020 2021 % ∆2020 % ∆2021 AC 6,17 6,59 6,3 0,42 -0,29 148,40 166,50 158,77 12,19 -4,64 SU 5,39 6,91 6,33 1,52 -0,58 399,49 507,89 475,45 27,13 -6,39 SB 5,38 6,88 6,52 1,5 -0,36 144,42 190,72 180,04 32,06 -5,60 RI 5,76 6,32 4,42 0,56 -1,9 180,51 203,94 145,62 12,98 -28,59 JA 4,06 5,13 5,09 1,07 -0,04 71,24 94,03 93,69 31,99 -0,37 SS 4,53 5,51 4,98 0,98 -0,53 190,39 238,57 219,07 25,31 -8,18 BE 3,26 4,07 3,65 0,81 -0,42 33,77 43,78 38,71 29,63 -11,58 LA 4,03 4,67 4,69 0,64 0,02 175,78 209,67 210,81 19,28 0,55 BB 3,58 5,25 5,03 1,67 -0,22 26,06 38,78 37,15 48,79 -4,19 KR 7,5 10,34 9,91 2,84 -0,43 80,17 117,23 119,62 46,22 2,03 JK 6,54 10,95 8,5 4,41 -2,45 339,58 572,91 440,07 68,71 -23,19 JB 8,04 10,46 9,82 2,42 -0,64 1.929,07 2.532,15 2.429,82 31,26 -4,04 JT 4,44 6,48 5,95 2,04 -0,53 817,90 1.215,08 1.128,36 48,56 -7,14 YO 3,18 4,57 4,56 1,39 -0,01 71,43 101,83 106,47 42,56 4,56 JI 3,82 5,84 5,74 2,02 -0,1 835,35 1.300,22 1281,12 55,65 -1,47 BT 8,11 10,64 8,98 2,53 -1,66 490,03 661,09 562,21 34,91 -14,96 BA 1,57 5,63 5,37 4,06 -0,26 39,38 144,57 138,57 267,12 -4,15 NB 3,28 4,22 3,01 0,94 -1,21 85,53 113,49 82,47 32,69 -27,33 NT 3,14 4,28 3,77 1,14 -0,51 84,78 121,89 110,03 43,77 -9,73 KB 4,35 5,81 5,82 1,46 0,01 111,20 151,63 153,40 36,36 1,17 KT 4,04 4,58 4,53 0,54 -0,05 55,53 63,27 63,89 13,94 0,98 KS 4,18 4,74 4,95 0,56 0,21 89,25 103,66 109,86 16,15 5,98 KI 5,94 6,87 6,83 0,93 -0,04 106,95 124,87 126,12 16,76 1,00 SA 6,01 7,37 7,06 1,36 -0,31 73,47 90,29 85,59 22,89 -5,20 ST 3,11 3,77 3,75 0,66 -0,02 47,06 59,40 59,40 26,24 0,00 SN 4,62 6,31 5,72 1,69 -0,59 196,60 269,84 252,41 37,26 -6,46 SG 3,52 4,58 3,92 1,06 -0,66 46,06 61,88 54,14 34,33 -12,50 GO 3,76 4,28 3,01 0,52 -1,27 22,38 25,42 17,97 13,59 -29,32 SR 2,98 3,32 3,13 0,34 -0,19 20,29 23,11 22,18 13,92 -4,01 MA 6,69 7,57 6,93 0,88 -0,64 54,37 63,53 59,62 16,85 -6,15 MU 4,81 5,15 4,71 0,34 -0,44 27,88 30,00 28,11 7,59 -6,29 PB 6,43 6,8 5,84 0,37 -0,96 30,01 33,51 30,00 11,68 -10,49 PA 3,51 4,28 3,33 0,77 -0,95 65,19 75,64 65,03 16,04 -14,04 Maksimum 8,11 10,95 9,91 4,41 0,21 1929,07 2532,15 2429,82 267,12 5,98 Minimum 1,57 3,32 3,01 0,34 -2,45 20,29 23,11 17,97 7,59 -29,32 Rasio 5,17 3,30 3,29 95,09 109,56 135,23 Rata-rata 4,72 6,07 5,52 214,83 295,47 275,33
Sumber: BPS-Indonesia, 2019-2021 (diolah)
Jumlah pengangguran juga dibahas pada Tabel 5 dimana terlihat bahwa sebelum maupun sesudah pandemi Covid-19 daerah dengan jumlah pengangguran tertinggi ada di Provinsi Jawa Barat sekitar satu hingga dua juta jiwa. Daerah dengan jumlah pengangguran terendah sebelum pandemi, ada di Sulawesi Barat sebesar 20,29 ribu jiwa. Rata-rata jumlah pengangguran ditahun

## 90 | Bina Ekonomi
tersebut  sebesar  214,83  ribu  jiwa  dengan  rasio  pengangguran  tertinggi  dan  terendah  hingga 95,09 kali lipat.
Provinsi  Jawa  Barat menjadi  daerah  dengan jumlah  pengangguran  tertinggi  saat  adanya pandemi, hingga mencapai 2,5 juta jiwa. Disusul dengan Provinsi Jawa Timur sebesar 1,3 juta jiwa. Sedangkan, pengangguran terendah masih ada di Provinsi Sulawesi Barat sebesar 23,11 ribu jiwa. Rata-rata  jumlah  pengangguran  saat  pandemi  meningkat  hingga  295  ribu  jiwa  dengan  rasio pengangguran  tertinggi  dan  terendah  secara  nasional  sekitar  109,56  kali  lipat.  Kemudian, perbandingan peningkatan jumlah pengangguran tertinggi saat sebelum dan sesudah pandemi ada di Provinsi Bali hingga 267,12 persen, dan yang terendah ada di Provinsi Gorontalo hanya sebesar 17,97 persen.
Pemberlakuan  program  PEN  cukup  berdampak  baik  dalam  penanganan  jumlah pengangguran.  Terlihat  pada  Tabel  5  bahwa  hanya  sekitar  delapan  provinsi  yang  mengalami peningkatan  jumlah  pengangguran  setelah  pelaksanaan  program.  Daerah  dengan  jumlah pengangguran tertinggi ditahun tersebut masih dengan Jawa Barat dengan nilai sebesar 2,4 juta jiwa,  terlihat  menurun  dibandingkan  tahun  sebelumnya.  Sedangkan,  daerah  dengan  jumlah pengangguran  terendah  ada  di  Provinsi  Gorontalo  sebesar  17,97  ribu  jiwa.  Rata-rata pengangguran  secara  nasional  sebesar  275,33  ribu  jiwa  dengan  selisih  jumlah  pengangguran tertinggi dan terendah sekitar 135,23 kali lipat. Selanjutnya, perbandingan pengangguran setelah pelaksanaan program PEN, terlihat bahwa Gorontalo menjadi daerah dengan penurunan jumlah pengangguran tertinggi dibandingkan provinsi lainnya, lalu untuk Kalimantan Selatan memiliki nilai perbandingan jumlah penduduk terendah bahkan terjadi peningkatan, yakni sebesar 5,98 persen.

## 3.3 Dampak Covid-19 dan Upah terhadap TPT
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  data  panel,  untuk  melihat  seberapa  jauh pengaruh dari variabel independen terhadap tingkat pengangguran terbuka di Indonesia pada tahun  2010-2021.  Setelah  dilakukannya  analisis  deskriptif  yang  perlu  dilakukan  selanjutnya adalah  analisis  regresi  data  panel.  Sebelum  menentukan  teknik  analisis  yang  akan  digunakan, diperlukannya beberapa pengujian terlebih dahulu.
Dalam  analisis  regresi  data  panel,  terdapat  tiga  pengujian  yang  perlu  dilakukan  untuk mengetahui dan menentukan teknik terbaik dalam penelitian. Tiga pengujian tersebut, yakni ada uji Chow untuk menentukan teknik terbaik di antara PLS atau FEM, selanjutnya ada uji Hausman untuk  menentukan  teknik  terbaik  antara  FEM  atau  REM  jika  di  pengujian  pertama  hasil menunjukkan bahwa FEM yang terbaik. Kemudian, akan dilakukan pengujian terakhir, yakni uji LM ( Lagrange Multiplier) . Pada uji tersebut akan dipilih menggunakan REM atau PLS, teknik yang terbaik  bagi  penelitian.  Setelah  melakukan  uji Chow ,  uji Hausman ,  dan  uji  LM,  pada  Tabel  6 menunjukkan bahwa satu hingga sembilan model dalam penelitian, terpilih menggunakan FEM.
Hasil analisis dari sembilan model penelitian yang terpilih menggunakan regresi data panel dengan  teknik  FEM,  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  6  bahwa  interpretasi  untuk R-square atau koefisien determinasi dari seluruh model, yakni mulai dari 0,26 hingga 0,32. Nilai tersebut dapat dijelaskan,  bahwa  variabel  independen  penelitian  pada  masing-masing  model  secara  simultan dapat menjelaskan variabel dependen dari yang terkecil sebesar 26,7 persen hingga 32,6 persen. Karena dari kesembilan model mendapatkan nilai R-square di bawah 0,5 kemungkinan adanya faktor lain dari error lebih besar yang dapat memengaruhi dan menjelaskan di luar dari model regresi. Kemudian, untuk hasil dari Uji F menunjukkan variabel independen dari masing-masing model secara simultan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
Secara  parsial,  hasil  analisis  dari  kesembilan  model  upah  terlihat  bahwa  delapan  model memiliki pengaruh negatif terhadap tingkat pengangguran terbuka di Indonesia. Hasil tersebut
tidak sesuai dengan hipotesis penelitian, yang menyebutkan bahwa ketika terjadi kenaikan upah akan meningkatkan pengangguran. Berdasarkan hasil uji regresi, terlihat pada Tabel 6 didapatkan angka koefisien variabel upah nominal sebesar -1,41 menunjukkan bahwa variabel upah nominal memiliki hubungan yang negatif signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Indonesia. Angka tersebut dapat diartikan, saat upah nominal pekerja naik sebesar satu persen maka akan diikuti penurunan variabel tingkat pengangguran terbuka sebesar 1,41 persen. Selanjutnya, untuk variabel upah riil yang juga memiliki pengaruh negatif signifikan dengan nilai koefisien sebesar - 1,46  dapat  diartikan  apabila  terjadi  kenaikan  upah  riil  satu  persen  akan  menurunkan  tingkat pengangguran  terbuka  sebesar  1,46  persen.  Hasil  ini  pun  diperkuat  dengan  penelitian  dari Hohberg & Lay (2015) hasil mereka menyebutkan bahwa kenaikan upah memiliki efek positif terhadap penyerapan tenaga kerja sektor informal walaupun hanya memiliki sedikit jumlah efek yang  relatif  kecil.  Namun  dapat  dikatakan  adanya  penurunan  pengangguran  dengan  adanya kenaikan penyerapan tenaga kerja sektor informal karena kenaikan tingkat upah.
Sama  seperti  dua  variabel  upah  sebelumnya,  hasil  estimasi  yang  didapat  untuk  variabel UMP, yakni sebesar -0,98. Menunjukkan adanya hubungan yang signifikan di antara UMP dengan tingkat  pengangguran  terbuka.  Angka  koefisien  tersebut  dapat  diartikan,  bahwa  jika  upah minimum provinsi meningkat sebesar satu persen maka akan memengaruhi penurunan tingkat pengangguran terbuka sebesar 0,98 persen. Hasil ini diperkuat dari hasil penelitian lainnya, yakni Sembiring & Sasongko (2019), dan Effendy (2018) di Indonesia. Mereka mendapatkan hasil yang sama dengan penjelasan bahwa upah pekerja yang tinggi akan meningkatkan kesempatan kerja yang lebih baik. Lalu, kenaikan upah minimum yang layak juga akan memenuhi kebutuhan hidup dari para pekerja. Adapun menurut hasil penelitian dari  Puspadjuita (2017) yang menyatakan adanya  hubungan  negatif  di  antara  upah  dan  tingkat  pengangguran  karena  ketika  adanya kenaikan upah maka upah tersebut tidak dapat menarik para pencari kerja, terutama bagi yang berpendidikan  tinggi.  Sedangkan,  dari  hasil  yang  didapat  juga  tidak  sejalan  dengan  teori  neo- klasik yang menyebutkan bahwa pengangguran akan meningkat saat kebijakan upah dinaikkan.
Untuk variasi upah yang terbagi menjadi dua, yakni upah berdasarkan gender dan upah berdasarkan  wilayah.  Upah  nominal  laki-laki,  mendapatkan  hasil  estimasi  yang  lebih  besar dibandingkan dengan upah nominal perempuan. Saat kenaikan satuan untuk upah laki-laki akan menurunkan tingkat pengangguran terbuka sebesar 3,23 persen. Lalu, jika dilihat rasio upah laki- laki  terhadap  upah  perempuan  nilainya  bahkan  lebih  besar  dibandingkan  upah  nominal perempuan.  Apabila  rasio  upah  laki-laki  terhadap  upah  perempuan  meningkat  sebesar  satu persen maka akan menurunkan tingkat pengangguran terbuka sebesar 2,08 persen. Perbedaan upah antara gender ini merupakan salah satu  permasalahan dalam dunia kerja,  banyak faktor yang  memengaruhi kesenjangan upah antar gender ini, salah satunya dikarenakan oleh modal kerja. Menurut Laili & Damayanti (2018) adanya ekspektasi yang rendah bagi para perempuan dalam dunia kerja menjadi salah satu penyebabnya, memiliki tanggung jawab pekerjaan rumah tangga  menjadikan  modal  manusia  perempuan  lebih  rendah  dibandingkan  laki-laki.  Hasil penelitian mereka pun membuktikan, adanya diskriminasi upah antar gender yang disebabkan naiknya produktivitas pekerja perempuan namun tidak seimbang dengan kenaikan upah.
Upah nominal berdasarkan wilayah ini memiliki hubungan negatif dan signifikan terhadap tingkat  pengangguran  di  Indonesia.  Upah  nominal  perkotaan  memberikan  lebih  banyak penurunan tingkat pengangguran di Indonesia dibandingkan dengan upah  nominal  di wilayah desa.  Saat  kenaikan  upah  kota  satu  persen  maka  akan  membantu  menurunkan  tingkat pengangguran sebesar 2,42 persen. Namun, jika dilihat rasio upah pekerja kota terhadap desa maka akan terjadi kenaikan tingkat pengangguran terbuka sekitar 0,47 persen. Perbedaan upah berdasarkan wilayah ini, menyebabkan adanya kesenjangan bagi para pekerja, bahkan banyak masyarakat  desa  yang  sampai  berpindah  ke  kota  hanya  ingin  mendapatkan  upah  lebih  tinggi.

## 92 | Bina Ekonomi
Penelitian  dari  Ashari  &  Mahmud  (2018)  menyebutkan  bahwa  peningkatan  perpindahan penduduk dari desa ke kota  salah satunya disebabkan oleh  peningkatan upah  kota yang lebih tinggi.
Hasil  variasi  upah  sebelum  pandemi  menunjukkan  hubungan  negatif  antara  upah  dan tingkat pengangguran, yang mana saat terjadi kenaikan upah pekerja maka akan menurunkan pengangguran.  Jika  hal  ini  dikaitkan  dengan  teori  upah  efisiensi,  menurut  Mankiw  (2006) banyaknya output atau  hasil  produksi  yang  dihasilkan  akan  meningkatkan  upah  tenaga  kerja. Adapun hasil penelitian terdahulu, yakni dari Nurfiat & Rustariyuni (2018) dan Siburian (2015) memperkuat hasil penelitian yang dilakukan, mereka menyatakan bahwasanya saat tingkat upah meningkat akan meningkatkan pula produktivitas tenaga kerja, yang mana dengan begitu output atau  hasil  produksi  yang  dihasilkan  juga  semakin  tinggi.  Hal  tersebut  juga  memengaruhi permintaan  tenaga  kerja  yang  meningkat  dengan  begitu  dapat  dikatakan  sesuai  teori  upah efisiensi, saat upah tenaga kerja meningkat akan menurunkan tingkat pengangguran.
Selanjutnya,  pada  variabel  interaksi  antara  Covid-19  dan  upah  terlihat  bahwa  hasil  uji regresi  menunjukkan  angka  positif  dan  signifikan  untuk  ketiga  variasi  upah  utama.  Interaksi Covid-19  dan  upah  nominal,  dihasilkan  nilai  sebesar  0.30  yang  berarti  pada  masa  pandemi kenaikan upah satu persen akan meningkatkan pengangguran sebesar 0,30 persen. Begitu juga dengan interaksi Covid-19 dengan upah riil, mendapatkan hasil estimasi sebesar 0.35, yang dapat diartikan  saat  kenaikan  upah  satu  persen  dimasa  pandemi  maka  akan  meningkatkan  tingkat pengangguran  sebesar  0,35  persen.  Kemudian,  untuk  interaksi  Covid-19  dengan  UMP  juga demikian,  mendapatkan  hasil  regresi  yang  positif  signifikan,  yakni  sebesar  0.36  yang  jika diartikan  saat  pandemi  berlangsung  kenaikan  UMP  satu  persen  akan  meningkatkan pengangguran  sekitar  0,36  persen.  Dari  ketiga  model  upah  tersebut,  terlihat  bahwa  interaksi Covid dengan upah minimum provinsi menjadi yang tertinggi. Saat pandemi Covid-19, memang seluruh  kegiatan  perekonomian  sedang  menurun,  salah  satunya  pengaruh  turunnya pertumbuhan ekonomi. Sesuai dengan penelitian dari Indayani & Hartono (2020) di Indonesia, mereka menyebutkan penurunan pertumbuhan ekonomi berdampak juga pada penurunan upah yang mana mengakibatkan tingginya kenaikan pengangguran. Hasil empiris ini pun juga didukung penemuan dari Su et al., (2021) yang menemukan bahwa dampak dari adanya pandemi Covid-19 sangat  memengaruhi  kegiatan  ekonomi  di  daerah  Eropa,  salah  satunya  peningkatan pengangguran.
Selain  variabel  upah,  ada  pula  variabel  kontrol  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Beberapa  hasil  regresi  variabel  kontrol  dalam  penelitian  memiliki  angka  yang  bervariatif  dari kesembilan  model.  Hasil  temuan  empiris  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  tidak berpengaruh signifikan terhadap TPT di Indonesia. Hasil tersebut, berbanding terbalik dengan temuan penelitian dari Zahroo (2017), Prawira (2018), Sembiring & Sasongko (2019), dan Auliya & Agusalim (2022). Hal ini dapat disebabkan oleh sumber pertumbuhan ekonomi di Indonesia lebih didorong oleh sektor tersier (padat modal), bukan oleh sektor primer dan sekunder seperti sektor pertanian dan sektor industri pengolahan (padat tenaga kerja). Selama periode penelitian, yaitu  tahun  2010  hingga  2021,  kontribusi  dan  pertumbuhan  ekonomi  sektor  riil,  baik  sektor pertanian dan sektor industri pengolahan mengalami penurunan. Agusalim (2017) menyatakan kontribusi  sektor  pertanian  mengalami  penurunan  sejak  tahun  1973,  sementara  itu  gejala deindustrialisasi  di  Indonesia  mulai  terjadi  setelah  tahun  2004.  Dengan  demikian,  tidak mengherankan  apabila  pertumbuhan  ekonomi  tidak  serta  merta  dapat  mengurangi  TPT  di Indonesia.
Tabel 6. Hasil Analisis Regresi Data Panel Variabel Independen Variabel Dependen: Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 lun -1.412*** (0.325) cov19lun 0.306*** (0.0543) lur -1.464*** (0.331) covid*lur 0.348*** (0.0605) lump -0.981** (0.497) covid*lump 0.363*** (0.0555) lul -3.231*** (0.573) covid*lul 0.295*** (0.0520) lup -1.654*** (0.540) covid*lup 0.350*** (0.0566) rulp -2.086*** (0.666) covid*rulp 0.918*** (0.143) luk -2.422*** (0.573) covid*luk 0.300*** (0.0531) lud -2.225*** (0.500) covid*lud 0.0625*** (0.0135)
Tabel 6. Hasil Analisis Regresi Data Panel Variabel Independen Variabel Dependen: Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 rukd 0.474 (0.421) covid*rukd 0.869*** (0.138) Variabel Kontrol lpdrb_k -0.214 -0.253 -0.140 0.342 -0.164 -0.165 0.060 -0.116 -0.458 (0.833) (0.758) (0.867) (0.829) (0.847) (0.848) (0.842) (0.824) (0.823) lbel_kes -0.337*** -0.345*** -0.303*** -0.175* -0.266** -0.332*** -0.226** -0.308*** -0.386*** (0.0979) (0.0950) (0.104) (0.101) (0.103) (0.0996) (0.102) (0.101) (0.0989) lbel_eko 0.467*** 0.459*** 0.250* 0.373*** 0.305** 0.195 0.322** 0.291** 0.254* (0.151) (0.150) (0.145) (0.140) (0.145) (0.142) (0.142) (0.139) (0.139) inf 0.874 0.586 1.860* 0.584 -0.605 1.150 1.859** -0.001 (0.934) (1.076) (0.961) (0.964) (0.878) (0.965) (0.932) (0.869) ke -0.0029 -0.0028 -0.0022 -0.0026 -0.0034 -0.0015 -0.0023 -0.0067 -0.0042 (0.0064) (0.0064) (0.0066) (0.0063) (0.0065) (0.0066) (0.0065) (0.0064) (0.0064) lrls -0.408 -0.412 -0.548 -0.507 -0.442 -0.568 -0.517 -0.239 -0.350 (0.567) (0.561) (0.583) (0.557) (0.575) (0.576) (0.568) (0.561) (0.564) luhh -29.40* -31.90** -29.74* -29.50* -34.37** -41.21** -29.16* -28.64* -47.29*** (16.80) (14.80) (17.67) (16.45) (16.90) (16.95) (16.88) (16.54) (16.77) Constant 136.3* 148.0** 137.3* 139.3** 158.4** 187.7*** 137.6** 151.1** 209.7*** (69.53) (60.75) (73.20) (68.04) (69.91) (70.14) (69.77) (68.10) (69.33) Model FEM FEM FEM FEM FEM FEM FEM FEM FEM Observations 396 396 396 396 396 396 396 384 384 R-squared 0.303 0.302 0.267 0.326 0.283 0.283 0.299 0.275 0.264 Number of id 33 33 33 33 33 33 33 32 32 Catatan: dalam kurung adalah standard error ; signifikansi taraf nyata ***p<0.01, **p<0.05,*p<0.1 Sumber: Hasil kalkulasi penulis (2022)
Sesuai  dengan  Undang-Undang  RI  No.47  Tahun  2009  tentang  Anggaran  Perencanaan Belanja Negara (APBN), belanja pemerintah pusat sesuai fungsi salah satunya terdiri dari belanja ekonomi dan belanja kesehatan. Dalam penelitian ini, belanja pemerintah pusat diwakilkan oleh belanja  ekonomi  dan  belanja  kesehatan.  Pada  Tabel  6,  hasil  estimasi  untuk  belanja  kesehatan dapat  dikatakan  memiliki  hubungan  negatif  dan  signifikan  terhadap  TPT.  Apabila  pemerintah pusat menaikkan belanja yang digunakan untuk keperluan pelayanan kesehatan maka TPT juga akan menurun. Sesuai dengan hasil penemuan dari Alfarizi (2020) dan Mardiana et al., (2017) yang  menyatakan  ketika  tingkat  kesehatan  penduduk  di  suatu  daerah  tinggi  maka  akan meningkatkan  sumber  daya  manusia  agar  terciptanya  ekonomi  yang  lebih  baik.  Nantinya, diharapkan dapat meningkatkan pula kesempatan kerja yang lebih banyak. Sedangkan, belanja ekonomi yang salah satu fungsinya untuk membantu pengembangan usaha kecil dan menengah beserta  koperasi,  justru  menghasilkan  angka  yang  positif  signifikan  dalam  uji  regresi.  Dalam model  tiga,  terlihat  apabila  belanja  ekonomi  naik  sekitar  satu  persen  maka  TPT  juga  akan meningkat sekitar 0,25 persen.
Hasil estimasi dua dari sembilan model untuk variabel inflasi memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap TPT di Indonesia. Masing-masing hasil dari model empat dan delapan, yakni  apabila  variabel  inflasi  meningkat  sebesar  satu  persen  maka  pengangguran  juga  akan meningkat sebesar 1,86 persen. Sesuai dengan hasil penelitian dari Suhendra & Wicaksono (2020) yang mana hubungan positif antara inflasi terhadap pengangguran ini dapat terjadi pada wilayah dengan  populasi  yang  lebih  tinggi.  Variabel  keterbukaan  ekonomi  menunjukkan  adanya hubungan negatif dan tidak signifikan. Hasil ini sejalan dengan temuan Yasmeen et al ., (2006), tetapi  berbeda  dengan  penelitian  dari  Widyawati  (2019)  dan  Lini  &  Sasana  (2019).  Dampak keterbukaan  perdagangan  terhadap  pengangguran  belum  ditemukan  kesimpulan  yang  jelas, terdapat  penelitian  yang  menyebutkan  bahwa  keterbukaan  perdagangan  dapat  mengurangi pengangguran, dan ada juga yang menyebutkan dapat menciptakan pengangguran.
Selanjutnya,  variabel  rata-rata  lama  sekolah  (RLS)  untuk  pendidikan  dan  variabel  umur harapan hidup (UHH) untuk kesehatan. Dari keseluruhan model variabel rata-rata lama sekolah menghasilkan angka yang bervariatif, tetapi tidak signifikan. Dapat dikatakan RLS tidak memiliki hubungan yang signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Indonesia. Berbeda dengan hasil  penelitian  Suaidah  &  Cahyono  (2013)  yang  menyebutkan  bahwa  tingkat  pendidikan berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  pengangguran  di  Kabupaten  Jombang.  Kemudian, untuk variabel UHH menunjukkan adanya hubungan yang negatif dan signifikan terhadap tingkat pengangguran  terbuka.  Sesuai  dengan  penelitian  Mahroji  &  Nurkhasanah  (2019)    dalam penelitiannya mereka menyebutkan bahwa semakin baik kualitas dari manusia, seperti halnya baik dari ilmu pengetahuan dan kesehatan fisik maka akan berpengaruh terhadap produktivitas kerjanya.  Dengan  begitu  maka  pasar  tenaga  kerja  khususnya  bagi  para  pengusaha  dapat menyerap tenaga kerja lebih banyak dan mengurangi tingkat pengangguran.

## 4. SIMPULAN
Sesuai hasil estimasi diperoleh bahwa delapan variabel upah yang digunakan memengaruhi tingkat  pengangguran  terbuka  di  Indonesia.  Begitu  juga  untuk  variabel  kontrol  dari  belanja kesehatan,  belanja  ekonomi,  dan  keterbukaan  ekonomi.  Sedangkan,  rasio  upah  kota  terhadap desa,  pertumbuhan  domestik  regional  bruto,  inflasi,  rata-rata  lama  sekolah,  dan  usia  harapan hidup tidak memengaruhi tingkat pengangguran terbuka. Sebelum terjadinya pandemi, variabel upah memengaruhi tingkat pengangguran terbuka secara negatif. Apabila adanya kenaikan pada upah maka akan menurunkan pengangguran, begitu juga sebaliknya. Hal tersebut bisa saja terjadi karena saat kebijakan penetapan upah ditingkatkan maka para pekerja bisa memenuhi kebutuhan

## 96 | Bina Ekonomi
hidupnya yang layak dengan begitu tujuan pemerintah dalam menerapkan kebijakan upah untuk kemakmuran masyarakat pun juga dapat terlaksanakan.
Sedangkan  saat  pandemi,  sesuai  hasil  estimasi  interaksi  antara  Covid-19  dengan  upah terlihat.  Variabel  upah  terhadap  tingkat  pengangguran  memiliki  hubungan yang  positif.  Dapat diartikan, saat terjadi kenaikan upah maka pengangguran juga akan meningkat. Hasil regresi ini juga sesuai dengan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS), yang mana data tersebut memperlihatkan  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Indonesia  meningkat  lebih  drastis dibandingkan  saat  sebelum  pandemi.  Hal  tersebut  dapat  terjadi  karena  pada  saat  pandemi kegiatan  perekonomian  sempat  terhenti  bahkan  banyak  perusahaan  yang  tidak  dapat meneruskan produksinya, dikarenakan permintaan konsumsi masyarakat juga sedang menurun karenanya  banyak  para  pekerja  yang  dirumahkan  atau  di  PHK  hingga  terjadi  pengangguran. Kemudian  untuk  variabel  kontrol  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran terbuka, yakni belanja pemerintah pusat, di beberapa model pada variabel inflasi, dan UHH.
Untuk membenahi masalah pengangguran di Indonesia, berdasarkan hasil yang diperoleh. Terdapat  beberapa  saran  rekomendasi,  di  antarnya:  (1)  diperlukannya  program  yang  dapat menyerap  tenaga  kerja,  salah  satunya  program  padat  karya  dan  pemberian  kartu  prakerja. Semenjak  pandemi  Covid-19,  tingkat  pengangguran  di  Indonesia  semakin  meningkat.  Dengan adanya  program  padat  karya,  diharapkan  dapat  membantu  untuk  memulihkan  perekonomian masyarakat  dimasa  pandemi.  Pemberian  kartu  prakerja  juga  dapat  membantu  para  pekerja, pencari kerja, dan pelaku usaha kecil yang terkena dampak dari pandemi. (2) Upaya mengurangi tingkat pengangguran juga dapat dilakukan dengan peningkatan dan pemerataan kualitas sumber daya manusia. Salah satunya dengan meningkatkan fasilitas pendidikan, khususnya di wilayah pedesaan. Langkah ini juga diharapkan dapat memperkecil kesenjangan upah di antara kota dan desa.  Tidak  lupa  juga  meningkatkan  dan  meratakan  fasilitas  kesehatan  dengan  menyalurkan vaksin booster untuk  semua  wilayah.  (3)  Upaya  jangka  panjang  yang  dapat  dilakukan  dengan memberikan bantuan berupa pelatihan strategi digital hingga investasi bagi UMKM dan pelaku bisnis online Indonesia.  Dengan  begitu,  lingkup  bisnis  seperti  UMKM  dapat  memberikan kontribusi besar dalam pemulihan perekonomian khususnya pasca pandemi.

## DAFTAR PUSTAKA
Agusalim, L. (2022). Perencanaan ketenagakerjaan: Upaya pengentasan pengangguran di Provinsi Banten . Madza Media. Kota Malang.
Agusalim,  L.  (2017).  Dampak  pajak  ekspor  terhadap  peningkatan  nilai  tambah:  Studi  empiris agroindustri di Indonesia. Jurnal Ekonomi & Kebijakan Publik , 8 (1), 27-40.
Alfarizi, L. H. (2020). Pengaruh pendidikan, kesehatan, dan PDRB terhadap tingkat pengangguran di  Kota  Pasuruan  2010-2018. Jurnal  Ilmiah  FEB,  Universitas  Brawijaya , 9 (1),  1 – 12. https://jimfeb.ub.ac.id/index.php/jimfeb/article/view/6989.
Arianto, B. (2020). Dampak pandemi COVID-19 terhadap perekonomian dunia. Jurnal Ekonomi Perjuangan , 2 (2), 106 – 126. https://doi.org/10.36423/jumper.v2i2.665.
Ashari, M. I., & Mahmud, A. K. (2018). Apakah yang memengaruhi fenomena migrasi masuk ke wilayah  perkotaan? EcceS  (Economics,  Social,  and  Development  Studies) , 5 (1),  61-79. https://doi.org/10.24252/ecc.v5i1.5237.
Auliya, L., & Agusalim, L. (2022). Pengaruh Covid-19 dan upah terhadap pengangguran terdidik di Indonesia:  Analisis  data  panel  33  provinsi  tahun  2010-2021. Jurnal  Ketenagakerjaan ,
17 (3), pp. 285 – 303. https://doi.org/10.47198/naker.v17i3.148.
Badan Pusat Statistik. (2022). Tingkat Pengangguran Terbuka Berdasarkan Jenis Kelamin. Jakarta.
Basmar,  E.,  &  Sugeng,  R.  (2020).  Respon  fluktuasi  tingkat  upah  terhadap  perubahan  tingkat pengangguran di Indonesia. Jurnal Mirai Managemnt , 5 (3), 38 – 50. https://doi.org/https://doi.org/10.37531/mirai.v5i3.673.
Bauer, A., & Weber, E. (2021). COVID-19: How much unemployment was caused by the shutdown in Germany?. Applied Economics Letters , 28(12), 1053-1058.
Berman, Y. (2020). The distributional short-term impact of the Covid-19 crisis on wages in the United States. ArXiv Preprint ArXiv:2005.08763, 1 – 23. http://arxiv.org/abs/2005.08763.
Biçerli, M. K., & Kocaman, M. (2019). The impact of minimum wage on unemployment, prices, and growth:  A  multivariate  analysis  for  Turkey. Economic  Annals , 64 (221),  65 – 83. https://doi.org/10.2298/EKA1921065K.
Couch, K. A., Fairlie, R. W., & Xu, H. (2020). The impacts of Covid-19 on minority unemployment: first  evidence  from  April  2020  CPS  microdata.  In Ssrn (Issue  April). https://doi.org/10.3386/W27246
Dauti, B., & Elezi, S. (2022). Economic growth in the Central East European Union and the Western Balkan countries in the course of stability and growth pact and COVID-19. Zbornik radova Ekonomskog fakulteta u Rijeci: časopis za ekonomsku teoriju i praksu , 40(1), 29-61.
Effendy,  R.  S.  (2018).  Pengaruh  upah  minimum  terhadap  pengurangan  tingkat  pengangguran terbuka di Indonesia. Fokus Ekonomi: Jurnal Ilmiah Ekonomi , 14 (1), 115 – 124.
Hohberg, M., & Lay, J. (2015). The impact of minimum wages on informal and formal labor market outcomes:  evidence  from  Indonesia. IZA  Journal  of  Labor  and  Development , 4 (1). https://doi.org/10.1186/s40175-015-0036-4.
Indayani,  S.,  &  Hartono,  B.  (2020).  Analisis  pengangguran  dan  pertumbuhan  ekonomi  sebagai akibat  pandemi  Covid-19. Jurnal  Ekonomi  &  Manajemen  Universitas  Bina  Sarana Informatika , 18 (2), 201 – 208.
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/perspektif/article/view/8581.
Kim, C. U., & Lim, G. (2018). Minimum wage and unemployment: An empirical study on OECD countries. Journal of Reviews on Global Economics , 7 , 1 – 9. https://doi.org/10.6000/1929- 7092.2018.07.01
KPCPEN. (2020). Situasi COVID-19 _ Covid19 . https://covid19.go.id/situasi.
Laili, M. H., & Damayanti, A. (2018). Kesenjangan upah antargender di Indonesia: Bukti empiris di sektor manufaktur.
Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan Indonesia , 1 – 21. https://doi.org/10.21002/jepi.v0i0.1096.
Lini,  Z.  Z.,  &  Sasana,  H.  (2019).  Pengaruh  tingkat  globalisasi  terhadap  pengangguran  Di ASEAN. Jurnal REP (Riset Ekonomi Pembangunan) , 4 (1), 13-26.
Mahroji, D., & Nurkhasanah, I. (2019). Pengaruh indeks pembangunan manusia terhadap tingkat pengangguran di Provinsi Banten. Jurnal Ekonomi-Qu , 9 (1).
https://doi.org/10.35448/jequ.v9i1.5436.
Mankiw, N. G. (2006). Makroekonomi (Keenam). Jakarta: Erlangga.
Mardiana, M., Militina, T., & Utary, A. R. (2017). Analisis pengaruh pengeluaran pemerintah daerah sektor  pendidikan  dan  kesehatan  serta  infrastruktur  terhadap  tingkat  pengangguran serta tingkat kemiskinan. Inovasi:Jurnal Ekonomi Keuangan Dan Manajemen , 13 (1), 50 – 60. https://doi.org/10.29264/jinv.v13i1.2437.
McKibbin, W., & Fernando, R. (2020). The economic impact of Covid-19. In R. Baldwin & B. W. di Mauro  (Eds.), Economics  in  the  Time  of  Covid-19 (pp.  105 – 109).  London:  Centre  of Excellence  in  Population  Ageing  Research.  https://voxeu.org/content/economics-time- covid-19.
Muslim,  M.  (2014).  Pengangguran  terbuka  dan  determinannya. Jurnal  Ekonomi  &  Studi Pembangunan , 15 (2), 171 – 181. https://doi.org/10.18196/jesp.15.2.1234.

## 98 | Bina Ekonomi
Nurfiat, N. A., & Rustariyuni, S. D. (2018). Pengaruh upah dan teknologi terhadap produktivitas dan penyerapan tenaga kerja pada industri mebel di Kota Denpasar. Piramida , 14 (1), 34 – 48.
Panjawa,  J.  L.,  &  Soebagiyo,  D.  (2014).  Efek  peningkatan  upah  minimum  terhadap  tingkat pengangguran. Jurnal Ekonomi Dan Studi Pembangunan , 15 (1), 48 – 54.
Prakoso, E. S. (2020). Analisis pengaruh tingkat pendidikan, upah minimum, inflasi dan investasi terhadap tingkat pengangguran di Indonesia periode 2010-2019. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 9 (2), 1 – 18. https://jimfeb.ub.ac.id/index.php/jimfeb/article/view/7547.
Prawira,  S.  (2018).  Pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  upah  minimum  provinsi,  dan  tingkat pendidikan terhadap pengangguran terbuka di Indonesia. Jurnal Ecogen , 1 (1), 162 – 168. https://doi.org/10.24036/jmpe.v1i1.4735.
Puspadjuita,  E.  A.  R.  (2017).  Factors  that  influence  the  rate  of  unemployment  in  Indonesia.
International Journal of Economics and Finance , 10 (1), 140 – 147.
https://doi.org/10.5539/ijef.v10n1p140.
Putri,  A.,  Azzahra,  A.,  Andiany,  D.  D.,  Abdurohman,  D.,  Sinaga,  P.  P.,  &  Yuhan,  R.  J.  (2021). Perbandingan  faktor-faktor  yang  memengaruhi  tingkat  pengangguran  terbuka  di Indonesia sebelum dan saat pandemi Covid-19. Jurnal Kajian Ekonomi dan Pembangunan , 3(2), 25-46.
Sembiring, V. B. P., & Sasongko, G. (2019). Pengaruh produk domestik regional bruto, inflasi, upah minimum,  dan  jumlah  penduduk  terhadap  pengangguran  di  Indonesia  Periode  2011 – 2017. International  Journal  of  Social  Science  and  Business , 3 (4),  430. https://doi.org/10.23887/ijssb.v3i4.21505.
Siburian, V. H. (2015). Analisis penyerapan tenaga kerja pada industri kecil dan menegah (Studi kasus padaa industri kecil dan menengah furniture kayu di Kabupaten Jepara) . 10 (1), 95 –
113.
Siregar, T. H. (2020). Impacts of minimum wages on employment and unemployment in Indonesia.
Journal of the Asia Pacific Economy , 25 (1), 62 – 78.
https://doi.org/10.1080/13547860.2019.1625585
Su, C. W., Dai, K., Ullah, S., & Andlib, Z. (2021). COVID-19 pandemic and unemployment dynamics in  European  economies. Economic  Research-Ekonomska  Istrazivanja , 0 (0),  1 – 13. https://doi.org/10.1080/1331677X.2021.1912627.
Suaidah, I., & Cahyono, H. (2013). Pengaruh tingkat pendidikan terhadap tingkat pengangguran di
Kabupaten Jombang. Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE) , 1 (3), 1 – 17. http://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jupe/article/view/3739.
Suhendra,  I.,  &  Wicaksono,  B.  H.  (2020).  Tingkat  pendidikan,  upah,  inflasi,  dan  pertumbuhan ekonomi  terhadap  pengangguran  di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi-Qu , 6 (1),  1 – 17. https://doi.org/10.35448/jequ.v6i1.4143.
Trimaya,  A.  (2014).  Pemberlakuan  upah  minimum  dalam  sistem  pengupahan  nasional  untuk meningkatkan kesejahteraan tenaga kerja. Aspirasi: Jurnal Masalah-Masalah Sosial , 5 (1), 11 – 20. http://jurnal.dpr.go.id/index.php/aspirasi/article/view/448.
Undang-Undang RI No.47 Tahun 2009. (2009). Undang-undang No. 47 Tahun 2009 Tentang APBN Tahun Anggaran 2010 . 1 – 61.
Widyawati,  R.  F.  (2019).  Pengaruh  keterbukaan  perdagangan  internasional  dan  pertumbuhan ekonomi  terhadap  pengangguran  di  ASEAN-5,  1996-2017. Journal  of  Economics Development Issues , 2 (01), 19 – 25. https://doi.org/10.33005/jedi.v2i01.23. Worldometers. (2022). Indonesia COVID - Coronavirus Statistics .
https://www.worldometers.info/ coronavirus/country/indonesia/.
Yasmeen  B,  Jehan  Z,  Chaudhary  MA.  2006.  Trade  liberalization  and  economic  development:
Evidence from Pakistan. The Lahore Journal of Economics . 11(1):19-34.
Yuliansyah. (2020). Hubungan antara pengangguran dan upah minimum. Cross-Border , 3 (2), 338 –
345.
Zahroo, M. (2017). Analisis faktor-faktor yang memengaruhi pengangguran terbuka di Jawa Barat. Journal of IPB University , 1 – 45.