Vol. 4 No. 2 (2024) https://doi.org/10.35877/454RI.daengku2492

## Analysis of Variables Affecting The Risk of Inadequate Income in Bandarlampung City

## Nansi Ria Hapsari
Departement of Management, Airlangga University, Surabaya, Indonesia

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  how  the  influence  of  education  level,  number  of  working  hours  and  work  experience  on  the  risk  of inadequate income (below the minimum wage) in Bandar Lampung City. The type of data used is secondary data. The types and sources of data are from the Central Bureau of Statistics (BPS) from the results of the National Labor Force Survey (SAKERNAS) in 2022. The number of eligible samples was 1,108 workers. The analytical tool used in this research is SPSS version 18. In t his study,  binary  logistic  regression  analysis  was  used  to  analyze  the  dependent’s  probability  value  by  considering  the  independent variables’ fluctuation. The results show that education level and working hours are variables that significantly affect labor income in Bandarlampung City. The level of education with the largest odds ratio value is the most influential variable on labor income in Bandarlampung City.
Keywords: Labor Income, Educational Level, Working Hours, Work Experience.

## 1. Pendahuluan *
Pendapatan  tenaga  kerja  adalah  salah  satu  faktor  penting  yang  berkontribusi  terhadap  kesejahteraan  ekonomi. Pendapatan  memegang  peran  krusial  dalam  memenuhi  kebutuhan  hidup,  sebab  merupakan  ukuran  untuk  menilai kelayakan kehidupan seseorang (Desanti & Ariusni, 2021). Kita dapat mengidentifikasi kelompok sosial tertentu yang rentan  mengalami  kemiskinan  berdasarkan  pendapatan  tenaga  kerja.  Kemiskinan  terjadi  ketika  pendapatan  individu atau rumah tangga berada di bawah ambang batas kemiskinan yang ditetapkan
Ambang batas pendapatan di setiap daerah biasanya ditetapkan melalui Upah Minimum Regional (UMR). UMR  yang ditetapkan oleh pemerintah suatu negara atau wilayah untuk melindungi kepentingan pekerja dengan menjamin bahwa mereka  mendapatkan  pendapatan  yang  layak.  Biasanya,  UMR  dibuat  dengan  mempertimbangkan  hal-hal  seperti inflasi, tingkat produktivitas, biaya hidup, dan pertimbangan sosial-ekonomi. UMR bertujuan untuk menjamin bahwa pekerja  menerima  upah  yang  cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan  pokok  seperti  pangan,  perumahan,  pendidikan, perawatan kesehatan, dan kebutuhan lainnya.
Risiko kemiskinan terkait dengan ketidakmampuan seseorang atau keluarga untuk memenuhi kebutuhan dasar mereka karena  pendapatan  yang  rendah  atau tidak  stabil.  Pekerja  dengan  pendapatan  rendah  cenderung  berisiko  mengalami kemiskinan relatif  atau absolut. Kemiskinan dapat  memiliki konsekuensi  serius bagi  individu dan  masyarakat secara keseluruhan.  Dampaknya  meliputi  kesulitan  memenuhi  kebutuhan  pangan,  perumahan  yang  layak,  pendidikan  yang memadai,  layanan  kesehatan,  dan  akses  ke  peluang  ekonomi.  UMR  berperan  penting  dalam  mengurangi  risiko kemiskinan. Pemerintah dapat membantu mengangkat pekerja dari garis kemiskinan dengan menetapkan tingkat upah minimum yang layak.
Masalah kemiskinan masih terus ada di banyak negara di seluruh dunia, dan upaya untuk mengatasi kemiskinan dan kelaparan  menjadi  hal  yang  sangat  penting  dalam  mencapai  tujuan  pembangunan  berkelanjutan  pada  tahun  2030. Dalam Outcome Document Transforming Our World , Agenda Pembangunan Berkelanjutan 2030 menegaskan bahwa penghapusan  kemiskinan  adalah  tujuan  "utama"  dari  17  tujuan  SDG.  Hal  ini  sejalan  pula  dengan  RPJPN  2005- 2025(Indonesia,  2007),  masalah  kemiskinan  dilihat  dalam  kerangka  multidimensi.  Ini  berarti  bahwa  kemiskinan
* Corresponding author.
E-mail address : nansi.ria.hapsari-2022@feb.unair.ac.id
berkaitan  dengan  banyak  hal,  bukan  hanya  tingkat  pendapatan.  Hal  ini  juga  berhubungan  dengan  upaya  untuk memenuhi  hak-hak  dasar  setiap  warga  negara  dan  menghindari  diskriminasi  terhadap  individu  atau  kelompok masyarakat dalam menjalani kehidupan yang berkeadaban.
Kerentanan  kemiskinan  disini  kita  dekati  dengan  pendapatan,  dimana  menurut  penelitian  sebelumnya  pendapatan tenaga  kerja  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor.  Keberhasilan  dalam  mendapatkan  pekerjaan  yang  menguntungkan bergantung  pada  tingkat  pendidikan  yang  dapat  diterima  seseorang.  Ini  karena  pendidikan  berkorelasi  dengan pekerjaan,  yang  berdampak  pada  pendapatan  yang  diterima  (Russicaria  &  Djayastra,  2016).  Pendapatan  dibawah UMR bisa dikatakan lebih berisiko pada kerentanan kemiskinan.
Menurut  KBBI  (2023)  jam  kerja  merujuk  pada  periode  waktu  yang  ditentukan  bagi  para  karyawan  dan  sejenisnya untuk melaksanakan tugas pekerjaan.  Rantau  (2018)  menyebutkan  jam kerja  juga  mempengaruhi pendapatan karena lebih  banyak  waktu  yang  dihabiskan  untuk  bekerja,  lebih  banyak  uang  yang  diterima,  dan  lebih  sedikit  waktu  yang dihabiskan untuk bekerja. Sesuai dengan ketentuan Undang-Undang No 13 tahun 2003 Tentang Ketenagakerjaan, jam kerja yang sesuai bagi orang dewasa di Indonesia adalah 40 jam dalam satu minggu (KEMENPERIN, 2003).
Jika seorang karyawan  memiliki pengalaman kerja sebelumnya, mereka akan  lebih  mampu  melakukan tugas dengan lebih  baik.  Pengalaman  kerja  yang  lebih  besar  akan  membuat  karyawan  lebih  mahir  dalam  melakukan  tugasnya. (Widiastuti,  2018).  Pendapatan  pekerja  mungkin  dipengaruhi  oleh  pengalaman  kerja  karena  pekerja  yang berpengalaman dan terampil bisa menghasilkan produktivitas yang lebih baik, sehingga pendapatannnya meningkat.
Dari penjelasan di atas, peneliti ingin melihat apakah variabel tingkat pendidikan, jumlah jam kerja, dan pengalaman kerja berpengaruh pada risiko pendapatan tidak layak di Kota Bandarlampung.

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1. Pendapatan
Menurut  Zuhriski  dalam  Widiastuti  (2018),  Menurut  konsep  ekonomi,  pendapatan  merujuk  pada  jumlah  maksimum yang  dapat  dikonsumsi  oleh  seseorang  selama  suatu  periode,  berdasarkan  keadaan  kekayaan  awal  ditambah  dengan total  pendapatan  yang  dihasilkan  selama  periode  tersebut,  bukan  hanya  sebatas  konsumsi  selama  periode  tersebut. Sukirno  dalam  Widiastuti  (2018)  menyebutkan  Pendanaan  merujuk  pada  imbalan  yang  diterima  oleh  komponen produksi  dalam  periode  waktu  tertentu.  Imbalan  tersebut  dapat  berupa  sewa,  upah,  bunga,  atau  laba.  Pendapatan pribadi  juga  mencakup  semua  jenis  pendapatan,  termasuk  pendapatan  yang  diperoleh  tanpa  memberikan  kontribusi apa  pun  dan  yang  diberikan  oleh  negara  kepada  warganya.  Menurut  Surat  Keputusan  Gubernur  Lampung  Nomor G/634/V.08/HK/2021  yang  dikeluarkan  pada  tanggal  19  November  2021  membahas  tentang  penetapan  Upah Minimum  Provinsi  Lampung  untuk  tahun  2022  sebesar  Rp  2.440.486,18.  Dalam  hal  ini  analisis  risiko  penerima pendapatan diklasifikasikan menjadi 2, yaitu pendapatan tidak layak yaitu pendapatan dibawah UMR dan pendapatan layak yaitu pendapatan diatas UMR.

## 2.2. Risiko Terkait Pendapatan
Menurut  Moeller  (2015)  risiko  dapat  didefinisikan  sebagai  kemungkinan  terjadinya  suatu  peristiwa  yang  berpotensi memengaruhi pencapaian tujuan sebuah organisasi. Risiko yang terkait dengan pendapatan sebagai variabel dependen akan  dikelompokkan  ke  dalam  data  kategorikal.  Kriteria  tersebut  adalah  apabila  pendapatan  berada  di  bawah  UMR Lampung  yang  sebesar  Rp.  2.440.486  maka  dikategorikan  0  yaitu  pendapatan  yang  berisiko.  Sedangkan  apabila pendapatan lebih dari UMR Lampung dikategorikan 1 yaitu tidak berisiko.

## 2.3. Tingkat Pendidikan
Menurut Hartono & Aziz dalam Russicaria dan Djayastra (2016). Seseorang yang memiliki tingkat pendidikan yang rendah  mungkin  tidak  memiliki  ketrampilan  yang  diperlukan  dalam  kehidupan.  Pendidikan  sebagai  variabel independent akan dikategorikan dalam data kategorik. Kriterianya adalah untuk yang tidak sekolah, ijazah terakhir SD dan  SMP  kategori  0,  diasumsikan  orang  dengan  pendidikan  SMP  ke  bawah  lebih  berisiko  sebagai  penerima pendapatan tidak layak. Untuk lulusan SMA/sederajat kategori 1 dan untuk lulusan perguruan tinggi kode 2.
Hipotesis  1  :  Terdapat  hubungan  positif  dan  signifikan  antara  tingkat  pendidikan  dengan  risiko  terkait  pendapatan tidak layak

## 2.4. Jumlah Jam Kerja
Jam  kerja  merujuk  pada  durasi  waktu  yang  dihabiskan  untuk  melaksanakan  tugas  pekerjaan,  yang  dapat  dilakukan baik pada siang hari maupun malam hari. Pendapatan dipengaruhi oleh sejumlah faktor, di antaranya adalah lamanya waktu  yang  dihabiskan  dalam  jam  kerja  (Rantau,  2018).  Lamanya  waktu  kerja  bervariasi  tergantung  pada  jenis pekerjaan  yang  dilakukan.  Beberapa  pekerjaan  memerlukan  banyak  waktu  kerja  dan  berlanjut,  sedangkan  yang  lain memerlukan  waktu  yang  lebih  sedikit.  Jam  kerja  juga  mempengaruhi  pendapatan;  dengan  kata  lain,  lebih  banyak waktu  yang  dihabiskan  untuk  bekerja,  lebih  banyak  uang  yang  diterima.  Menurut  ketentuan  Undang-undang  No  13 Tahun  2003,  standar  jam  kerja  adalah  40  jam  dalam  satu  minggu.  Kami  buat  rentang  38-42  jam  untuk mengakomodasi jam kerja normal. Di luar jumlah jam kerja tersebut diasumsikan jam kerja tidak normal.
Hipotesis 2 : Terdapat hubungan positif dan signifikan antara jumlah jam kerja dengan risiko terkait pendapatan tidak layak

## 2.5. Pengalaman Kerja
Pekerja  yang  memiliki  kemampuan  untuk  bekerja  di  berbagai  tempat  memiliki  pengalaman  kerja  yang  luas.. Pengalaman  kerja  adalah  kemampuan  karyawan  untuk  melakukan  kegiatan  operasional  yang  mendukung  usaha (Purnami & Dewi, 2019). Pengalaman kerja terkait dengan kompetensi dan keterampilan yang dimiliki oleh seorang pekerja  dalam  menjalankan  tugas  yang  diberikan.  Semakin  banyak  pengalaman  yang  dimiliki  seorang  pekerja, semakin terampil dalam melakukan tugas.
Hipotesis 3 : Terdapat hubungan positif dan signifikan antara pengalaman kerja dengan risiko terkait pendapatan tidak layak

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  ini  mengadopsi pendekatan kuantitatif  dengan  menggunakan data sekunder.  Sumber data  yang digunakan adalah  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  melalui  Survei  Angkatan  Kerja  Nasional  (SAKERNAS)  Tahun  2022.  Jumlah sampel  yang  memenuhi syarat dalam penelitian  ini adalah 1.108 tenaga kerja di  Kota Bandarlampung.  Alat analisis yang digunakan adalah perangkat lunak SPSS versi 18.
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel Variabel Nama Variabel Batasan/ Indikator Keterangan Dependen Risiko Pendapatan Dibawah UMR (RP) 0 Berisiko 1 : Tidak berisiko Jika pendapatan tenaga kerja sama atau dibawah UMR Independen Tingkat Pendidikan (PPDK) 0 : ≤ SMP 1 : SMA/sederajat 2: Perguruan Tinggi Variabel ini diukur dari pendidikan terakhir pekerja, sehingga pengukurannya dihitung dengan skala rasio Jumlah jam kerja (JAM) 0 : diluar 38-42 jam 1 : 38-42 jam Jika jumlah jam kerja yang diluar jam kerja normal Jika jam masih termasuk range di jam kerja normal Pengalaman Kerja (PGLM) 0 : tidak punya pengalaman 1 : pernah bekerja Variabel ini diukur dari sudah pernah atau belum mempunyai pekerjaan/usaha sebelumnya
Studi  ini  menggunakan  dua  teknik  analisis,  yaitu  analisis  deskriptif  dan  analisis  inferensial.  Analisis  deskriptif digunakan  untuk  memberikan  gambaran  umum  mengenai  responden.  Sementara  itu,  analisis  inferensial  digunakan untuk  menganalisis  variabel  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  pendapatan  tenaga  kerja  dengan menggunakan metode Regresi Logistik Biner.
Regresi  logistik  biner  merupakan  suatu  model  regresi  yang  menggunakan  variabel  bebas  dalam  bentuk  variabel dummy untuk  memprediksi  kemungkinan  terjadinya  suatu  peristiwa  atau event .  Model  ini  digunakan  untuk
menganalisis nilai probabilitas prediksi  variabe terikat dengan mempertimbangkan variasi variabel bebas (Gujarati & Porter, 2010).  Apabila terdapat dua kemungkinan kategori  variabel respons (Y)  yaitu 0 dan 1,  maka regresi  logistik biner digunakan sebagai pengganti dalam  memodelkan  variabel respons tersebut. Menurut Gujarati & Porter (2010) Analisis  regresi  logistik  biner  digunakan  untuk  menentukan  tingkat  signifikansi  pengaruh  variabel  bebas  terhadap variabel  terikat.  Penurunan  persamaan  probabilitas  dari  kategori-kategori  yang  akan  diestimasi  menghasilkan persamaan regresi model logit. Berikut adalah spesifikasi model dalam penelitian ini:
RP = 𝛽 0 +   𝛽 1 PDDK +   𝛽 2 JAM + 𝛽 3 PGLM + εt
Uji  kecocokan Hosmer  and  Lemeshow ( Goodness  of  Fit  Test )  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  nol  bahwa  data empiris  sesuai  dengan  model  yang  digunakan  (tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  model  dan  data  yang menunjukkan kecocokan model). Tingkat signifikansi yang digunakan dalam pengujian ini adalah 5%. Kriteria dalam uji kecocokan ini adalah:
H 0 diterima apabila H 0 ≥ ∝ ,  menunjukkan bahwa model mampu memprediksi nilai observasi dengan baik sehingga model tersebut dapat diterima karena cocok dengan data observasi H 1 ditolak  apabila  H 0 ≤ ∝ ,,  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  signifikan  antara  model  dan  nilai  observasi, sehingga  kualitas  kesesuaian  model  ( Goodness  of  Fit )  rendah  karena  tidak  mampu  memprediksi  nilai  observasi dengan baik
Untuk  menguji  pengaruh  variabel  independen  (PPDK,  JAM,  PGLM)  secara  bersama-sama  terhadap  variabel dependen  (RP)  dalam  model,  dilakukan  penghitungan  nilai  statistik  uji  G.  Pengujian  ini  menggunakan  tingkat kepercayaan 95 persen (α=0,05). Perumusan hipotesis dalam pengujian ini adalah sebagai berikut:
H 0 : 𝛽 i =0    (Variabel  bebas  secara  simultan  tidak  menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel  risiko pendapatan di bawah UMR) H 1 :  Minimal  terdapat  satu 𝛽 i ≠ 0    (Setidaknya  ada  satu  variabel  bebas  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap variabel risiko pendapatan yang berada di bawah UMR.).
Pengujian pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel risiko pendapatan dibawah UMR.  Pengujian ini dilakukan dengan tingkat kepercayaan 95 persen (α=0,05). Perumusan Hipotesis :
H 0 : 𝛽 j =0     (tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  bebas  ke-j  dan  variabel  risiko  pendapatan  di  bawah UMR) H 1 : 𝛽 j ≠ 0   (Variabel bebas ke-j memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel risiko pendapatan di bawah UMR)
Odds  ratio digunakan  sebagai  ukuran  untuk  mengukur  sejauh  mana  variabel  bebas  berkontribusi  terhadap  variabel terikat. Dalam penelitian ini, variabel  bebas yang dikaji adalah risiko pendapatan di bawah UMR. Persamaan regresi logistik dapat diungkapkan dalam bentuk persamaan berikut ini:
L i = Ln [ 𝑃 𝑖 1− 𝑃 𝑖 ] = Z i
Dimana :
Li= Model Logit
[ 𝑃 𝑖
1− 𝑃 𝑖 ] = 𝑒 𝑧𝑖 = Odds Ratio (Rasio Peluang)
Z i = 𝛽 0 +  𝛽 1 𝑋 1
Nilai odds ratio , yaitu nilai dari exp( 𝛽 ̂ j ) pada variabel bebas yang signifikan memengaruhi risiko pendapatan dibawah UMR.  Nilai 𝛽 ̂ j yang  semakin  besar  mengindikasikan  kecenderungan  variabel  bebas  terhadap  risiko  pendapatan dibawah UMR yang juga semakin tinggi.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Gambaran Umum Sampel
Berdasarkan  pengolahan  data,  sebagian  besar  pendapatan  pekerja  di  Kota  Bandar  Lampung  masih  dibawah  UMR yaitu sebanyak 602 pekerja (persen)
Hapsari |  Daengku: Journal of Humanities and Social Sciences Innovation, 2024, 4(2): 322–328
Gambar 1. Persentase Pendapatan Pekerja berdsarkan UMR
Berdasarkan pengolahan variabel, presentase dan jumlah masing-masing variabel ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Presentase dan Jumlah masing-masing Variabel Variabel Kategori Presentase Total Pendapatan Dibawah UMR Diatas UMR 54 persen 46 persen 602 tenaga kerja 506 tenaga kerja Tingkat Pendidikan ≤ SMP SMA PT 36,19 persen 40,34 persen 23,47 persen 401 tenaga kerja 447 tenaga kerja 260 tenaga kerja Jam Kerja Tidak Normal Normal 80,32 persen 19,68 persen 890 tenaga kerja 218 tenaga kerja Pengalaman Kerja Tidak Punya Punya 39,71 persen 62,09 persen 440 tenaga kerja 688 tenaga kerja
Sumber: SAKERNAS2022, diolah
Berikut ini adalah persamaan regresi logistik biner yang terbentuk:
g(x) = -0,174 + 0,948 X 1 + 0,664 X 2 + 0,001 X 3
Keterangan:
X 1 = Variabel Tingkat Pendidikan
X 2 = Variabel Jam Kerja
X 3 = Variabel Pengalaman Kerja

## 4.2. Uji Kesesuaian Model (Goodness of Fit)
Dalam penelitian ini, analisis regresi logistik biner digunakan untuk menentukan variabel-variabel yang berpengaruh terhadap  pendapatan.  Sebelum  melakukan  analisis  tersebut,  model  regresi  logistik  yang  digunakan  dalam  penelitian diuji kesesuaiannya menggunakan uji Hosmer and Lemeshow Goodness of Fit Test . Uji kesesuaian tersebut bertujuan untuk mengevaluasi sejauh mana model regresi logistik yang dibuat sesuai dengan data yang digunakan.
Tabel 3. Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 2.631 6 0.854
Nilai sig > 0,05 (0,854 > 0,05) maka berkesimpulan tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara variabel-variabel dalam penelitian ini, sehingga model regresi yang digunakan layak dan mampu memprediksi nilai observasi

## 4.3. Pengujian Simultan
Pengujian  parameter  secara  simultan  dilakukan  untuk  mengevaluasi  pengaruh  semua  variabel  bebas  pada  variabel terikat  dalam penelitian. Hal  ini dilakukan dengan  melihat hasil pemrosesan data penelitian,  yaitu nilai uji G. Tabel Omnibus Test of Model Coefficient digunakan untuk memberikan hasil pengujian secara simultan .
Tabel 4. Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 155.169 3 0.000 Block 155.169 3 0.000 Model 155.169 3 0.000
Karena nilai signifikansi <0,05 maka model berpengaruh secara simultan. Variabel independen pendidikan, jam kerja, dan pengalaman kerja secara bersama-sama memiliki pengaruh terhadap variabel risiko pendapatan..
Tabel 5. Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 1372.517 a 0.131 0.175
Dengan nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,175, dapat disimpulkan bahwa kontribusi pengaruh variabel independen (pendidikan, jam kerja, dan pengalaman kerja) secara bersama-sama terhadap variabel dependen (risiko pendapatan) adalah sebesar 17,5 persen.

## 4.4. Uji Parsial
Pada tahap selanjutnya, pengujian parsial dilakukan untuk menentukan jumlah variabel independen yang memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  pendapatan.  Pengujian  parsial  ini  dilakukan  dengan  statistik  uji  Wald  dan menentukan  apakah  masing-masing  dari  variabel independen ,  yaitu  tingkat  pendidikan,  jam  kerja,  dan  pengalaman kerja, memiliki kemampuan untuk mempengaruhi variabel depende n, yaitu pendapatan.
Tabel 6. Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a Jam_normal 0.664 0.166 16.001 1 0.000 1.942 pendidikan 0.948 0.089 112.518 1 0.000 2.582 pengalaman 0.001 0.134 0.000 1 0.991 1.001 Constant -1.147 0.136 71.581 1 0.000 0.318
Variabel  Tingkat  Pendidikan  memiliki  nilai  signifikansi  sebesar  0,000  (<0,05)  berkesimpulan  bahwa  Tingkat Pendidikan berpengaruh secara parsial terhadap Risiko Pendapatan dibawah UMR (H 1 Diterima)
Variabel  Jam  Kerja  memiliki  nilai  siginifikansi  sebesar  0,000  (<0,05)  berkesimpulan  bahwa  Jam  kerja  berpengaruh secara parsial terhadap Risiko Pendapatan dibawah UMR (H 2 Diterima)
Variabel  Pengalaman  Kerja  memiliki  nilai  signifikansi  0,991  (>0,05)  berkesimpulan  bahwa  pengalaman  kerja  tidak berpengaruh secara parsial terhadap Risiko Pendapatan dibawah UMR (H 3 Ditolak).

## 4.5. Interpertasi Odds Ratio
Variabel  tingkay  Pendidikan  dengan  nilai  Odds  Ratio  sebesar  2,582,  dapat  diinterpretasikan  bahwa  tenaga  kerja dengan  tingkat  pendidikan  yang  lebih  rendah  memiliki  kecenderungan  atau  risiko  2,582  kali  lebih  tinggi  untuk
menerima pendapatan di bawah UMR dibandingkan dengan tenaga kerja yang memiliki tingkat pendidikan yang lebih tinggi.
Variabel Jam Kerja Dengan nilai Odds Ratio sebesar 1,942, dapat diinterpretasikan bahwa tenaga kerja  yang bekerja dengan  jumlah  jam  kerja  yang  tidak  normal  memiliki  kecenderungan  atau  risiko  1,942  kali  lebih  tinggi  untuk menerima  pendapatan  di  bawah  UMR  dibandingkan  dengan  tenaga  kerja  yang  bekerja  dengan  jumlah  jam  kerja normal.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dijelaskan,  dapat  disimpulkan  bahwa  sebagian  besar  tenaga  kerja  di Kota Bandarlampung  memiliki pendapatan  yang  kurang  layak (di  bawah UMR) sebesar 54 persen. Variabel tingkat pendidikan  dan  jam  kerja  secara  signifikan  memengaruhi  pendapatan  tenaga  kerja.  Tingkat  pendidikan  memiliki pengaruh paling besar terhadap pendapatan tenaga kerja, ditunjukkan oleh nilai odds ratio yang tertinggi.
Berdasarkan  kesimpulan  tersebut,  direkomendasikan  untuk  mengambil  kebijakan  dalam  meningkatkan  tingkat pendidikan  tenaga  kerja  dan  menetapkan  peraturan  mengenai  jam  kerja  normal  di  Kota  Bandarlampung  guna meningkatkan pendapatan yang layak.

## References
Desanti,  G.,  &  Ariusni,  A.  (2021).  Pengaruh  Umur,  Jenis  Kelamin,  Jam  Kerja,  Status  Pekerjaan  Dan  Pendidikan Terhadap  Pendapatan  Tenaga  Kerja  Di  Kota  Padang. Jurnal  Kajian  Ekonomi  Dan  Pembangunan , 3 (4),  17. https://doi.org/10.24036/jkep.v3i4.12377
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2010). Dasar-dasar Ekonometrika. Buku I Edisi 5. PT Salemba Empat. Jakarta .
Indonesia.  (2007).  Undang  Undang  No  17  Tahun  2007  Tentang  Rencana  Pembangunan  Jangka  Panjang  Nasional Tahun 2005-2025. Sekretariat Negara , Jakarta (235), 245.
KBBI. (2023). Jam Kerja. Diakses Pada 21 Oktober 2023, Dari Https://Www.Kbbi.Web.Id/Jam .
KEMENPERIN. (2003). Undang - Undang RI No 13 tahun 2003. Ketenagakerjaan , 1 .
Moeller, R. R. (2015). COSO - Enterprise Risk Management: Understanding the New Integrated Erm Framework In Internal Auditing .
Purnami, S. A. P. R., & Dewi, M. H. U. (2019). Pengaruh Jam  Kerja Dan Pengalaman Kerjaterhadap Produktivitas Dan  Pendapatan  Tenaga  Kerja  Wanita  Industri  Batu  Bata  Di  Desa  Tulikupgianyar. E-Jurnal  EP , 9 (2),  2587– 2617.
Rantau,  K.  (2018).  Pengaruh  Umur,  Jam  Kerja  Dan  Jumlah  Tanggungan  Terhadap  Pendapatan  Ekonomi  Produktif Kepala Rumah Tangga Miskin Di Desa Subamia Kecamatan Tabanan. Universitas Udayana , 20.
Russicaria,  I.  G.  D.,  &  Djayastra,  I.  K.  (2016).  Analisis  Faktor  –  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pendapatan  Kepala Rumah Tangga Miskin Pada Sektor Informal Di Kecamatan Abiansemal Kabupaten Badung. E Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana , 1–23.
Widiastuti,  A.  (2018).  Pengaruh  Pendidikan,  Jam  Kerja  dan  Pengalaman  Kerja  terhadap  Pendapatan  Tenaga  Kerja Lansia. Jurnal Pendidikan Dan Ekonomi , 7 (3), 253–262. https://eprints.uny.ac.id/55334/