## Jurnal
Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB USK, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265

## ANALISIS DAMPAK PENGGUNAAN INTERNET PADA PENDAPATAN PEKERJA SEKTOR INFORMAL DI PERDESAAN DAN PERKOTAAN INDONESIA

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  the  impact  of internet usage on the income of informal workers in  Indonesia's  urban  and  rural  area.  The  data used in this study is secondary data, sourced from August  2021  SAKERNAS  data.  This  study  uses Propensity Score Matching (PSM) to analyze the main objective. The result of this study shows that informal workers in urban area has more benefits than  informal  workers  in  rural  area.  Meanwhile the internet usage in urban and rural area are not optimal. This study implies that internet usage has worsen the income gap between urban and rural area. Therefore, the government should widen the internet  access  in  all  over  area,  particularly  the rural  area.  Thus,  it  should  provide  training  or education  for  informal  workers  in  rural  area about awareness of the importance of internet.

## Gedung EKP, Prodi Ekonomi Pembangunan
FEB USK Kopelma Darussalam, Banda Aceh, Indonesia - 23111 Telp/Fax: (0651) 7551265 Email: ekapi.ekp@feb.unsyiah.ac.id
©2023 FEB USK. All rights reserved.
Imam Agus Faisal 1 1 Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Andalas E-mail: imamagussfaisal@gmail.com
Hadi Rahadian 2 Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Andalas E-mail: rahadian.hadi09@gmail.com

## Keywords:
Internet, pendapatan, sektor informal, propensity score matching

## INFORMASI ARTIKEL
Dikirim: 9 April 2023 Diterima setelah revisi: 4 Mei 2023
Diterima: 7 Mei 2023 Dipublikasi: Mei 2023

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan  data  dari  BPS,  dari  tahun  2018  hingga  2021,  persentase  pekerja  yang menggunakan internet terus meningkat per tahunnya. Pada tahun 2018, persentase pekerja yang menggunakan internet hanya berkisar 44,58 persen. Kemudian pada tahun 2021, angka tersebut meningkat menjadi sebesar 62,58 persen. Pesatnya perkembangan pengguna internet di Indonesia tidak dapat dipungkiri lagi.  Pada rentang waktu yang sama, jumlah pengguna internet di Indonesia bertambah hingga mencapai 69,9 juta jiwa.
Grafik 1. Jumlah Pekerja yang Menggunakan Internet di Indonesia, 2018 - 2021 (persen) Sumber Data : Badan Pusat Statistik, 2021
Namun, jika dilihat dari proporsi pekerja yang menggunakan internet berdasarkan wilayah, hanya 47,35 persen dari pekerja di perdesaan yang menggunakan internet di perdesaan. Sedangkan di perkotaan, ada 74,56 persen pekerja yang mengggunakan internet (BPS,2021). Ketidaksetaraan dalam  penggunaan  internet  ini  disebut  dengan  kesenjangan  digital  ( digital  divide ).  Ada kekhawatiran bahwa kesenjangan digital akan memperparah ketidaksetaraan kesejahteraan antar pekerja ataupun antar perkotaan dan perdesaan.
Pada  dasarnya,  penduduk  di  perdesaan  lebih  miskin  dan  kurang  berpendidikan  jika dibandingkan  dengan  penduduk  di  perkotaan  (Whitacre  dkk,  2014).  Menurut  data  Badan  Pusat Statistik (BPS), dari total penduduk miskin di Indonesia yang mencapai 26,16 juta orang, 14,34 juta di antaranya hidup di perdesaan. Perbedaan angka ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor, salah satunya adalah faktor geografis. Penduduk di perdesaan harus membayar suatu harga, yang disebut dengan rural penalty . Kepadatan penduduk yang rendah dan kepadatan pasar yang rendah, membuat perdesaan menjadi lahan bisnis yang tidak menarik. Selain itu, wilayah perdesaan yang seringkali  terpencil  mengakibatkan  akses  terhadap  pekerjaan  (pasar  pekerjaan),  pasar,  layanan
44,58 52,54 58,53 62,58 0 10 20 30 40 50 60 70 2018 2019 2020 2021
keuangan, layanan kesehatan, serta pendidikan menjadi sulit. Karena rendahnya pendidikan para penduduk  di  perdesaan,  mayoritas  mereka  bekerja  di  sektor  informal  (ADB,  2011).  Sektor informal  sangat  berkontribusi  pada  perekonomian  Indonesia,  terutama  dalam  menyediakan lapangan  pekerjaan.  Sekitar  58,29  persen  dari  keseluruhan  total  tenaga  kerja  bekerja  di  sektor informal di Indonesia (BPS, 2021). Oleh karenanya, sektor informal merupakan salah satu jalan dalam mengurangi kemiskinan dan kesenjangan (Rangaswamy, 2019).
Penggunaan internet pada para pekerja sektor informal dapat meningkatkan produktivitas dan kemudian  pendapatan  para  pekerja.  Internet  meningkatkan  produktivitas  para  pekerja  dengan meningkatkan  akses  terhadap  informasi  dan  proses  komunikasi  yang  lebih  efisien  (Ratnasari, 2021). Penggunaan website, marketplace , dan sosial media meningkatkan jangkauan pasar yang lebih  besar  untuk  promosi  dan  penjualan  barang/jasa,  sementara  aplikasi chat dan e-mail dapat meningkatkan  komunikasi  dan  penawaran  barang/jasa  tanpa  batasan  waktu  ataupun  geografis. Hasilnya,  para  pekerja  sektor  informal  yang  menggunakan  internet  dapat  melakukan  aktivitas bisnis/pemasaran yang lebih profesional dan efisien dibandingkan dengan para pekerja yang tidak menggunakan internet (Siu, 2002).
Cairncross (1997) menyebutkan bahwa internet akan mengakibatkan matinya jarak ( death of distance ), karena internet akan mempermudah arus dan akses informasi, mengabaikan hambatan atau batasan geografis. Oleh karena itu, penggunaan internet lebih menawarkan banyak manfaat pada  penduduk  di  perdesaan  daripada  penduduk  di  perkotaan,  karena  dapat  memberikan  akses terhadap  layanan-layanan  serta  informasi  yang  sebelumnya  tidak  tersedia  atau  sulit  untuk didapatkan. Forman et  al . (2005) berpendapat  bahwa bisnis di  perdesaan mendapatkan manfaat dan  keuntungan  marjinal  yang  lebih  tinggi  dari  penggunaan  internet,  karena  dapat  mengurangi biaya komunikasi dan koordinasi dalam melakukan bisnis di daerah yang terpencil. Internet dapat memberikan banyak manfaat dan kesempatan bagi wilayah perdesaan, seperti akses ke pasar, akses ke layanan bisnis, akses ke layanan publik, serta akses ke informasi (Gillespie et al ., 2001).
Penggunaan internet di perdesaan dapat meningkatkan peluang ekonomi, dengan merangsang perkembangan  bisnis  rumahan  (LaRose et  al .,  2011),  serta  menyediakan  akses  untuk  membeli barang dan jasa, pemasaran, dan melakukan penjualan secara online (Siaw et al ., 2020.). Internet juga membantu petani di perdesaan memperoleh informasi pasar, yang kemudian meningkatkan produksi  dan  pendapatan  mereka  (Goyal,  2010).  Ditambah  lagi,  proses  administrasi  serta penyampaian bantuan pemerintah kepada penduduk miskin di perdesaan dapat dipermudah dengan adanya internet (Heeks, 2001). Internet membawa banyak manfaat bagi penduduk di perdesaan, terkhususnya manfaat ekonomi.
Penelitian  yang  membandingkan  keuntungan  ekonomi  yang  didapatkan  dari  penggunaan internet  pada  rumah  tangga  di  perkotaan  dan  perdesaan  masih  sangat  terbatas.  Penelitian  yang sudah ada pun menemukan hasil yang berbeda, diantaranya; Mora-Rivera dan Garcia-Mora (2020) membandingkan dampak penggunaan internet  pada pendapatan rumah tangga di  perdesaan dan perkotaan Meksiko, ia menemukan bahwa internet berdampak lebih besar pada pendapatan rumah tangga  di  perdesaan  dibandingkan  dengan  perkotaan.  Di  sisi  lain,  Ivus  dan  Boland  (2015) menemukan bahwa penyebaran internet menaikkan upah pada masing-masing wilayah perdesaan dan  perkotaan,  tanpa  adanya  perbedaan  yang  signifikan.  Sedangkan  di  Indonesia,  penelitian terdahulu hanya berfokus pada dampak internet di perdesaan (Rahayu dan Riyanto, 2020; Priyatna, 2022).  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengisi  kekosongan  ( gap )  yang  ada  di penelitian mengenai subjek ini di Indonesia dan untuk mencapai hasil yang konklusif mengenai dampak  penggunaan  internet  di  perdesaan  dan  perkotaan.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  ingin menyorot perbedaan tujuan penggunaan internet antara perdesaan dan perkotaan.

## 2. Tinjauan Teoritis

## Pendapatan
Berdasarkan definisi dari Badan Pusat Statistik (BPS), pendapatan adalah upah dan gaji atas jam kerja atau pekerjaan yang telah diselesaikan, upah lembur, bonus dan tunjangan. Pendapatan dapat  berupa  uang  atau  barang.  Pendapatan  mempengaruhi  pilihan  seseorang  dalam mengkonsumsi  suatu  barang  atau  jasa  (Varian,  2010),  oleh  karenanya  pendapatan  dapat didefinisikan sebagai ukuran kemampuan seseorang dalam membeli barang atau jasa (Banaian dan Roberts, 2008). Sesuai dengan teori neoklasik, dimana seseorang memaksimalkan utilitasnya lewat konsumsi barang atau jasa berdasarkan dengan budget (pendapatan) mereka (Varian, 2010), atau dapat dirumuskan sebagai:
max (𝑥 1 ,𝑥 2 ) 𝑈(𝑥 1 , 𝑥 2 )
yang dimana subjek kepada:
𝑝 1 𝑥 1 +   𝑝 2 𝑥 2 ≤ 𝑚
Dimana:
𝑝 1 = harga barang 1 𝑥 1 = kuantitas barang 1 𝑝 2 = harga barang 2 𝑥 2 = kuantitas barang 2 𝑚 = pendapatan
Hubungan pendapatan dengan konsumsi (permintaan) barang atau jasa juga dijelaskan oleh hukum dasar ekonomi, yaitu hukum permintaan dan penawaran. Berdasarkan hukum permintaan dan  penawaran,  pendapatan  konsumen  adalah  salah  satu  penentu  utama  dari  permintaan konsumen. Pendapatan dan permintaan dapat berhubungan secara positif atau negatif berdasarkan jenis barang yang dikonsumsi.
Pendapatan  dapat  digunakan  sebagai  indikator  untuk  mengukur  kesejahteraan  seseorang. Kesejahteraan merupakan salah satu aspek yang digunakan untuk menyusun kebijakan ekonomi dan sosial, serta bahan evaluasi untuk menilai keberhasilan atau kegagalan suatu komunitas atau masyarakat  (Banaian  dan  Roberts,  2008).  Bahkan,  peningkatan  kesejahteraan  merupakan  salah satu tujuan dari negara Indonesia, yang tertuang pada alinea keempat pada Pembukaan Undang- Undang Dasar 1945. Oleh karenanya, pendapatan dan faktor yang berdampak pada pendapatan merupakan salah satu subjek penting untuk dianalisis.

## Hubungan Internet dan Pendapatan
Internet  adalah  teknologi  yang  mempengaruhi  masyarakat  melalui  berbagai  jenis  kegiatan (Harris, 1998). Internet dapat meningkatkan produktivitas seseorang dan kemudian meningkatkan pendapatannya (Lee dan Kim, 2004). Litan dan Rivlin (2001) berpendapat bahwa internet dapat meningkatkan  produktivitas  dengan  mengurangi  biaya  transaksi,  meningkatkan  efisiensi pengelolaan,  dan  meningkatkan  persaingan  dalam  pasar.  Welfens  (2008)  berpendapat  bahwa internet memungkinkan peningkatan dalam proses inovasi produk, perdagangan, dan memfasilitasi difusi dan distribusi pengetahuan yang lebih cepat. Perusahaan dapat berkomunikasi dengan lebih baik,  lebih  cepat,  dan  dengan  biaya  rendah,  mengurangi  biaya  transaksi  internal  dan  eksternal, sehingga  menurunkan  biaya  produksi,  meningkatkan  produktivitas,  dan  menghasilkan pertumbuhan ekonomi (Panichsombat, 2016).
Pengaruh  internet  (teknologi)  pada  produktivitas  dapat  dijelaskan  dengan  fungsi  Cobb- Douglass, yaitu:
𝑌 = 𝐴𝐾 𝛼 𝐿 1−𝛼
Dimana:
𝑌 = output
𝐴 = teknologi
𝐾 = kapital 𝐿 = labour
Pada umumnya, perusahaan memiliki batasan teknologi, hanya kombinasi input tertentu yang memungkinkan untuk  memproduksi  hasil output  tertentu, dan perusahaan harus membatasi  diri
pada  rencana  produksi  yang  memungkinkan  secara  teknologi  (Varian,  2010).  Teknologi  dapat berpengaruh pada kemungkinan produksi suatu perusahaan dalam meningkatkan efisiensi dalam produksi barang/jasa.
Greenberg  (2005)  berpendapat  bahwa  penggunaan  internet  dapat  membantu  rumah  tangga untuk  mengumpulkan  informasi  tentang  harga  pasar  dari  komoditas  yang  mereka  produksi.  Ini akan  menghilangkan  perantara  dan  meningkatkan  pendapatan  rumah  tangga.  Penggunaan internetakan  menciptakan  peluang  untuk  memperluas  penjualan  dengan  memungkinkan  orang untuk  terlibat  dalam  transaksi  online.  Penggunaan  internet  juga  meningkatkan  akses  kepada layanan serta bantuan keuangan (Heeks, 2001). Melalui penggunaan internet, akses pinjaman, serta aktivitas  layanan  keuangan  lainnya  semakin  mudah,  sehingga  dapat  membantu  meningkatkan pendapatan rumah tangga.
Internet memungkinkan individu dan perusahaan kecil  untuk mengakses pasar besar dengan biaya rendah (Mathur dan Ambani, 2005). Selain itu, internet memungkinkan individu dan bisnis baru untuk memanfaatkan peluang bisnis baru (Coyle dan Williams, 2006). Akses internet juga mendorong kegiatan kewirausahaan (Tan dan Li, 2022), sehingga dapat meningkatkan lapangan pekerjaan dan pendapatan masyarakat.

## Sektor Informal
Istilah sektor informal diciptakan oleh antropolog sosial Keith Hart pada tahun 1971 (Hart, 1973).  Menurut  Hart  (1973),  sektor  informal  atau  ekonomi  informal  merupakan  label  untuk kegiatan  ekonomi  yang  terjadi  diluar  lembaga  resmi.  Sektor  informal  merupakan  sektor  yang terdiri  dari  unit-unit  yang  terlibat  dalam  proses  produksi  barang  atau  jasa  dengan  tujuan  utama menghasilkan lapangan pekerjaan dan pendapatan bagi orang-orang yang bersangkutan (OECD, 2003).
Sektor  informal  memainkan  peran  penting  dalam  perekonomian,  terutama  dalam perekonomian  negara  berkembang  seperti  Indonesia.  Di  negara-negara  berkembang,  sebagian besar penduduknya biasanya bergantung pada sektor informal (Blades et al ., 2011). Data dari BPS (2021) juga membuktikan hal yang sama, 58,29 persen tenaga kerja di Indonesia bekerja di sektor informal.  Sektor informal menyediakan pekerjaan fleksibel bagi perempuan yang ingin bekerja dekat dengan rumah (Alatas dan Newhouse, 2010) atau pekerja upah rendah yang membutuhkan pekerjaan  di  saat  krisis  ekonomi  (Loayza  dan  Rigolini,  2011).  Selain  itu,  perusahaan/usaha informal juga memiliki akses yang buruk terhadap informasi tentang input, pengetahuan, kredit, dan  pasar  output.  Oleh  karenanya,  penggunaan  internet  dapat  menawarkan  peluang  bagi  sektor
informal  dalam  meningkatkan  produktivitas  dan  kemampuan  internal  perusahaan,  serta meningkatkan keterampilan pekerja (Nguimkeu dan Okou, 2021).
Pada  penelitian  ini,  penentuan  sektor  formal  dan  informal  dilakukan  berdasarkan  ICLS ( International  Conference  on  Labour  Statisticians )  ke-17  yang  direkomendasi  oleh  ILO ( International  Labour  Organization )  dan  yang  digunakan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).
Penentuan sektor formal/informal dapat dijelaskan oleh diagram berikut:

## Grafik 2. Penentuan Sektor Pekerjaan
Sumber: International Conference on Labour Statisticians, 2003

## 3. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data  sekunder  dari  Survei  Angkatan  Kerja  Nasional (SAKERNAS) yang diselenggarakan oleh Badan Pusat Statistik. Data yang digunakan adalah data tingkat  nasional.  Data  SAKERNAS  yang  digunakan  adalah  data  Agustus  2021.  Jumlah  sampel yang  digunakan  adalah  sebanyak  111.559  orang.  Sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian merupakan  sampel  terpilih  ( selected  sample) .  Sampel  dipilih  berdasarkan  kriteria  pekerja  yang bekerja di sektor informal menurut ICLS-17. Data diolah menggunakan aplikasi Stata.
Dalam mengetahui dampak dari penggunaan internet di perdesaan dan di perkotaan penelitian ini menggunakan metode Propensity Score Matching (PSM). Propensity Score Matching (PSM) adalah  teknik  statistik non-parametric yang  membandingkan  sampel  yang  menerima  treatment
Jenis Instansi/Lembaga/Institusi Tempat Kerja
1. Pemerintah/Negeri
2. Lembaga/Organisasi Internasional
3. Lembaga Non Profit
4. Lembaga Profit 5. Koperasi 1. Usaha Perorangan / Usaha Rumah Tangga
2. Rumah Tangga 3. Lainnya 4. Tidak Tahu Tipe Pencatatan/Pembukuan Keuangan Pembukuan Lengkap (laba/rugi; neraca keuangan) 1. Pembukuan Sederhana 2. Tidak ada pembukuan 3. Tidak tahu

## SEKTOR FORMAL

## SEKTOR INFORMAL
dengan  sampel  yang  tidak  menerima  treatment  berdasarkan  kemungkinan  atau  nilai kecenderungan  ( propensity  score )  mereka  menerima treatment .  Nilai  kecenderungan  ini didapatkan  dari  karakteristik-karakteristik  yang  dapat  diobservasi.  Sampel  yang  memiliki  nilai kecenderungan yang sama atau karakteristik yang sama kemudian dibandingkan, sehingga hasil yang  didapatkan  merupakan  dampak  dari  treatment  tanpa  adanya  pengaruh  dari  faktor  lain (Khandker et al ., 2010).
Berikut langkah-langkah yang dilakukan dalam metode PSM:
1. Mengestimasi nilai kecenderungan ( propensity score )
Langkah  pertama  adalah  mengestimasi  nilai  kecenderungan  sampel  untuk  mendapatkan treatment berdasarkan karakteristik yang dapat diobservasi (kovariat). Studi ini menggunakan regresi  logit  untuk  mengestimasi  nilai  kecenderungan,  dengan  model  yang  diadopsi  dari penelitian Priyatna (2020), yang dapat dirumuskan sebagai:
𝑦̂ = 𝑒 (𝛽 0 +𝛽 1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑎𝑟𝑡+𝛽 2 𝑢𝑚𝑢𝑟+ 𝛽 3 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛+ 𝛽 4 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑎𝑙𝑎𝑚𝑎𝑛 ….+ 𝛽 5 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑢𝑠𝑝𝑒𝑟𝑛𝑖𝑘𝑎ℎ𝑎𝑛 +𝛽 6 𝑘𝑢𝑟𝑠𝑢𝑠+ 𝛽 7 𝑚𝑖𝑔𝑟𝑎𝑠𝑖+𝛽 8 𝑑𝑖𝑠𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠+ 𝛽 9 𝑔𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟+𝛽 10 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑖𝑎𝑛)
1 + 𝑒 (𝛽 0 +𝛽 1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑎𝑟𝑡+𝛽 2 𝑢𝑚𝑢𝑟+ 𝛽 3 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛+ 𝛽 4 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑎𝑙𝑎𝑚𝑎𝑛 ….+ 𝛽 5 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑢𝑠𝑝𝑒𝑟𝑛𝑖𝑘𝑎ℎ𝑎𝑛 +𝛽 6 𝑘𝑢𝑟𝑠𝑢𝑠+ 𝛽 7 𝑚𝑖𝑔𝑟𝑎𝑠𝑖+𝛽 8 𝑑𝑖𝑠𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠+ 𝛽 9 𝑔𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟+𝛽 10 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑖𝑎𝑛)

## 2. Melakukan matching
Langkah kedua adalah melakukan matching (pencocokkan) antara kelompok treatment dan kelompok control berdasarkan  nilai  kecenderungan  yang  telah  diestimasi.  Berdasarkan komparasi  yang  dilakukan  antara  beberapa  methode matching yang  ada,  ditemukan  bahwa metode nearest neighbor caliper matching merupakan metode matching yang memproduksi tingkat  bias  yang  paling  sedikit  (Bai,  2011;  Guo et  al .,  2005;  Austin,  2014).  Beberapa penelitian  menganjurkan  besaran  caliper  yang  digunakan  adalah  sebesar  0,2  dari  standar deviasi nilai propensity logit (Cochran dan Rubin, 1973; Wang et al. , 2013; Austin, 2011). Sehingga, persamaan matching yang akan dilakukan dapat dirumuskan sebagai berikut:
|𝑃 𝑖 − 𝑃 𝑗 | < 0.2 ∗ 𝑠𝑑
3. Mengestimasi besarnya dampak treatment
Dampak treatment dapat diestimasi dengan ATT atau average treatment on the treated effect , yaitu:
𝐴𝑇𝑇 =  𝐸[𝑌 𝑖 1 |𝑋 𝑖 = 1] −  𝐸[𝑌 𝑖 0 |𝑋 𝑖 = 0]
Dalam penelitian ini digunakan tiga jenis variabel, yaitu variabel outcome , variabel treatment , dan  variabel kovariat .  Variabel outcome adalah  pendapatan  ( income ),  sedangkan  variabel treatment adalah  penggunaan  internet.  Untuk  variabel kovariat adalah  jumlah  anggota  rumah
tangga, umur, pendidikan, lama bekerja, status pernikahan, kursus, migrasi, disabilitas, laki-laki, dan pertanian. Deskripsi dan penjelasan masing-masing variabel adalah sebagai berikut:
1. Income, merupakan pendapatan pekerja dalam  sebulan terakhir yang dapat  berbentuk  uang ataupun barang yang dinyatakan dalam bentuk rupiah.
2. Internet, merupakan variabel dummy dari penggunaan internet di pekerjaan (1 = ya, 0 = tidak).
Penggunaan internet di pekerjaan untuk komunikasi/promosi/penjualan barang atau jasa.
3. Jumlah anggota keluarga pekerja (jumlahakp).
4. Umur, variabel umur pekerja yang dinyatakan dalam satuan tahun, terhitung dari tahun lahir pekerja hingga Agustus 2021.
5. Pendidikan,  variabel  dummy  dari  apakah  pekerja  menyelesaikan  pendidikan  Sekolah Menengah Atas (SMA) atau pendidikan yang sederajat ( 1 = ya, 0 = tidak).
6. Lama  bekerja,  lama  pekerja  bekerja  di  pekerjaan  nya  sekarang,  terhitung  dari  tahun  mulai bekerja hingga tahun 2021.
7. Status pernikahan, variabel dummy dari status pernikahan pekerja secara hukum (adat, agama, negara, dan sebagainya), bernilai 1 apabila pekerja menikah, dan 0 apabila lainnya.
8. Kursus,  variabel  dummy  apakah  pekerja  pernah  mengikuti  pelatihan/pendidikan  nonformal yang  mempunyai  kurikulum  tertentu  pada  jangka  waktu  tertentu  dan  tempat  tertentu  yang dikelola oleh suatu lembaga atau yayasan (1 = pernah, 0 = tidak).
9. Migrasi, variabel dummy apakah keterangan kabupaten/kota tempat tinggal pekerja sekarang berbeda dengan kabupaten/kota tempat lahir pekerja (1 = ya, 0 = tidak)
10. Disabilitas, pekerja mengalami kesulitan/gangguan yang sedikit/parah/sedang dalam: melihat; mendengar;  berjalan/naik  tangga;  menggunakan/menggerakkan  jari/tangan;  berbicara  atau memahami/berkomunikasi dengan orang lain; lainnya (mis: kesulitan mengingat; gangguan perilaku/emosional) (1 = ya, 0 = tidak)
11. Gender, variabel dummy dari jenis kelamin pekerja (1=laki-laki, 0 = perempuan)
12. Pertanian, variabel dummy apakah pekerja bekerja di lapangan usaha pertanian (1 = ya, 0 = tidak) sesuai dengan KBLI 2020.
13. Keuangan, variabel dummy apakah tempat pekerja bekerja melakukan pencatatan/pembukuan keuangan (1 = ya, 0 = lainnya).

## 4. Hasil dan Pembahasan

## Regresi Logit
Hasil  regresi  logit  pada  Tabel  1.  menunjukkan  dampak  variabel-variabel  kovariat  pada kemungkinan pekerja dalam menggunakan internet di perkotaan dan perdesaan.
Tabel 1. Hasil Regresi Logit dari Penggunaan Internet di Pekerjaan
Sumber : Hasil olah data, STATA
Di  perkotaan  dan  di  perdesaan,  pertambahan  umur  mengurangi  kemungkinan  penggunaan internet saat bekerja sebesar 0,04. Dampak umur pada penggunaan internet bisa disebabkan oleh semakin menurunnya keahlian atau kemampuan seseorang dalam menggunakan teknologi baru. Persepsi akan manfaat internet yang rendah juga masuk ke dalam faktor rendahnya penggunaan internet  pada  orang  yang  lebih  tua  (Hargittai,  2003).  Umur  memiliki  korelasi  dengan  lamanya seseorang  bekerja.  Pertambahan  lama  bekerja  mengurangi  kemungkinan  dalam  menggunakan internet sebesar 0,01 masing-masing di perkotaan dan perdesaan.
Jenis  kelamin  tidak  berpengaruh  pada  kemungkinan  dalam  penggunaan  internet  baik  di perkotaan maupun perdesaan. Subjek ini masih menjadi perdebatan di kalangan peneliti. Di satu sisi,  beberapa  penelitian  menemukan  bahwa  laki-laki  memiliki  kemungkinan  besar  dalam menggunakan internet (Priyatna, 2022; Wang, 2019; Anandhita dan Ariansyah, 2018). Namun di sisi  lain,  beberapa  penelitian  menemukan  bahwa  tidak  ada  perbedaan  antara  laki-laki  dan perempuan dalam kemungkinan penggunaan internet (Rice dan Katz, 2003; Goldfarb dan Prince, 2008). Berdasarkan temuan Losby  et  al. (2002)  dan Sepulveda (2007) laki-laki dan perempuan memiliki  kesempatan/peluang  kerja  yang  sama  di  sektor  informal.  Oleh  karenanya,  perempuan
Variabel Perkotaan Perdesaan Odds Ratio Std. Error P> |z| Odds Ratio Std. Error P> |z| Umur .9699181  .0009735  0.000  .9666954  .0010482  0.000 gender 1.032928  .0221126  0.130  1.011642  .0229863  0.610 pendidikan 1.95689 .0406939  0.000  1.671666  .0365218  0.000 disabilitas .7090216  .0347905  0.000  .6919671  .0362281  0.000 jumlah_akp .9536476  .0061287  0.000  .9743182  .0066018  0.000 sts_nikah 1.111375  .0279087  0.000  1.115542  .0299121  0.000 lama_bekerja  .9960066  .0011907  0.001  .9950425 .001288 0.000 migrasi 1.149245  .0254777  0.000  .9917033  .0254846  0.746 kursus 1.953878  .0625609  0.000  1.877521  .0653157  0.000 pertanian .4249301  .0147227  0.000  .3548899  .0083021  0.000 keuangan 1.591608 .033353 0.000  1.607575  .0341935  0.000 _cons 4.64904 .2501364  0.000  3.367723  .1835346  0.000
dan  laki-laki  yang  bekerja  di  sektor  informal  memiliki  kemungkinan  yang  sama  dalam menggunakan internet.
Pendidikan  merupakan  salah  satu  faktor  terbesar  yang  mempengaruhi  keputusan  dalam menggunakan  internet  di  pekerjaan.  Pekerja  di  perkotaan  dengan  pendidikan  minimal  Sekolah Menengah Akhir (SMA) memiliki kemungkinan 2,03 lebih besar dalam menggunakan internet di pekerjaannya.  Sedangkan  di  perdesaan,  pekerja  yang  sama  memiliki  kemungkinan  1,72  lebih besar. Penemuan ini sesuai dengan penelitian terdahulu yang menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat pendidikan seseorang, maka semakin besar kemungkinan ia akan menggunakan internet (Goldfarb dan Prince, 2008; Billon et al., 2009; Chaudhuri et al., 2005). Hal yang sama juga dapat dikatakan pada kursus atau pelatihan. Di perkotaan, pekerja yang pernah mengikuti kursus atau pelatihan memiliki kemungkinan menggunakan internet saat bekerja 1,95 lebih besar, sedangkan di perdesaan, kemungkinannya 1,88 lebih besar.
Status  disabilitas  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  pada  kemungkinan  pekerja  dalam menggunakan  internet.  Pekerja  dengan  disabilitas  lebih  kecil  kemungkinannya  sebesar  0,69  di perkotaan  dan  0,67  di  perdesaan  dalam  menggunakan  internet  saat  bekerja.  Hal  ini  disebabkan oleh hambatan-hambatan yang dihadapi oleh penyandang disabilitas untuk menggunakan internet. Penyandang  disabilitas  membutuhkan  alat  bantu  atau  program  bantuan  untuk  menggunakan komputer  atau  mengakses  internet.  Walaupun  dibantu  dengan  alat  bantu,  beberapa  atau kebanyakan website belum mendukung alat tersebut untuk digunakan (Dobransky dan Hargittai, 2006).
Bertambahnya jumlah anggota rumah tangga mengurangi kemungkinan penggunaan internet sebesar  0,05  pada  pekerja  di  perkotaan  dan  0,03  di  perdesaan.  Ini  disebabkan  karena  jumlah anggota  rumah  tangga  (anak)  berkorelasi  dengan  tingkat  pendidikan.  Laksono  dan  Wulandari (2021) menemukan tingkat pendidikan mempengaruhi pemahaman pasangan dalam merencakan rencana rumah tangga. Pasangan dengan tingkat pendidikan yang lebih tinggi memiliki anak yang lebih sedikit. Anak yang terlahir di keluarga yang lebih kecil juga mendapatkan pendidikan yang lebih baik (Chen, 2017).
Pekerja yang sudah menikah memiliki kemungkinan 1,11 di perkotaan dan 1,12 di perdesaan lebih besar dalam menggunakan internet. Individu yang sudah menikah cenderung menggunakan internet di pekerjaannya karena mereka harus berperan di rumah tangga dan pekerjaan, sehingga penggunaan internet menawarkan manfaat yang lebih banyak dalam pekerjaan. Faktor lain adalah meningkatnya tuntutan ekonomi setelah menikah, sehingga semakin mendorong seseorang untuk menggunakan internet (Suwadji, 2020).
Migran  di  perkotaan  lebih  besar  kemungkinannya  sebesar  1,15  kali  dalam  menggunakan internet. Sedangkan di perdesaan, status migrasi berdampak positif dan tidak signifikan. Ini karena perbedaan  faktor  dari  penduduk  desa  dan  penduduk  perkotaan  yang  mendorong  migrasi. Urbanisasi  atau  migrasi  dari  desa  ke  kota  dimotivasi  oleh  alasan  ekonomi  (Mazumdar,  1987;
Alarima, 2019). Sementara ruralisasi atau migrasi dari kota ke desa dimotivasi oleh alasan sosial atau alasan lingkungan (Williams dan Jobes, 1990; Ma et al. 2018). Oleh karenanya, migran di  perkotaan  tentu  memiliki  motivasi  yang  lebih  kuat  dalam  menggunakan  internet  di pekerjaannya.
Pekerja di  perkotaan yang bekerja di  sektor lapangan pertanian memiliki  kemungkinan 0,4 lebih  kecil  untuk  menggunakan  internet,  sementara  di  perdesaan  kemungkinanya  lebih  kecil sebesar  0,32.  Briggeman  dan  Whitacre  (2010)  menemukan  bahwa  pekerja  di  sektor  lapangan pertanian  tidak  tertarik  untuk  menggunakan  internet  karena  kurangnya  pemahaman  mengenai penggunaan internet khusus untuk keperluan pertanian, atau kurangnya kebutuhan yang dirasakan untuk internet.

## Estimasi Dampak Treatment
Average Treatment on the Treated Effect (ATT) digunakan dalam mengestimasi dampak dari penggunaan internet pada pendapatan pekerja. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2. dibawah.

## Tabel 2. Dampak Penggunaan Internet pada Pendapatan Pekerja,
Average Treatment on the Treated effect (ATT)
Variabel Control Treatment ATT Dampak (persen) Perkotaan 1931640.79 2245075.23 313434.446 16.22 Perdesaan 1749047.73 1994643.83 245596.11 14.04

## Sumber: Hasil olah data, STATA
Pekerja di perkotaan yang menggunakan internet di pekerjaannya memiliki pendapatan Rp. 313.434,446  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  pekerja  yang  tidak  menggunakan  internet,  atau penggunaan internet di pekerjaan berdampak positif sebesar 16,22 persen pada pendapatan pekerja di  perkotaan.  Sedangkan  di  perdesaan,  pekerja  yang  menggunakan  internet  di  pekerjaannya memiliki  pendapatan  Rp.  245.596,11  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  pekerja  yang  tidak menggunakan  internet,  atau  penggunaan  internet  di  pekerjaan  berdampak  positif  sebesar  14,03 persen pada pendapatan pekerja di perdesaan.

## Analisi Deskriptif Penggunaan Internet
Pemanfaatan internet di  pekerjaan dapat dibagi menjadi tiga kegiatan, yaitu untuk kegiatan komunikasi,  kegiatan  promosi,  dan  kegiatan  penjualan  barang/jasa.  Pada  Tabel  3.  dibawah didapatkan proporsi penggunaan internet berdasarkan kegiatan-kegiatan tersebut.
Tabel 3. Proporsi Penggunaan Internet Berdasarkan Kegiatannya
Kegiatan Perkotaan Perdesaan Ya Tidak Ya Tidak Komunikasi 98,74% 1,26% 98.64% 1.36% Promosi 23.77% 76.23% 15.65% 84.35% Penjualan barang/jasa 20.72% 79.28% 16.95% 83.05%

## Sumber: Hasil olah data, STATA
Ada  98,74  persen  pekerja  di  perkotaan  yang  menggunakan  internet  untuk  kegiatan komunikasi.  Sedangkan  di  perdesaan,  penggunaannya  mencapai  98,64  persen.  Penggunaan internet untuk tujuan komunikasi di perdesaan dan perkotaan bisa dikatakan berada di tingkat yang sama. Untuk kegiatan promosi, ada 23,77 persen pekerja di perkotaan dan 15,65 persen pekerja di perdesaan  yang  menggunakan  internet  untuk  tujuan  tersebut.  Perbedaan  penggunaan  internet antara pekerja di perdesaan dengan pekerja di perkotaan dapat mulai dilihat disini. Penggunaan internet  untuk  kegiatan  promosi  di  perdesaan  terpaut  jauh  dibandingkan  dengan  di  perkotaan. Padahal  lewat  kegiatan  promosi,  perusahaan  dapat  memperluas  jangkauan  perusahaan  terhadap pasar (Galloway et al. , 2011), sehingga dapat membantu usaha/perusahaan, terutama di perdesaan dalam menjangkau konsumen atau pasar baru.
Di  perkotaan,  pekerja  yang  menggunakan  internet  untuk  kegiatan  penjualan  barang/jasa adalah sebanyak 20,72 persen. Sedangkan di perdesaan, pekerja yang menggunakan internet untuk kegiatan penjualan adalah sebanyak 16,95 persen. Penggunaan internet untuk menjual barang dan jasa dapat meningkatkan efisiensi serta mengurangi biaya transaksi.

## 5. Kesimpulan dan Implikasi Kebijakan

## Kesimpulan
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  penggunaan  internet  berdampak  positif  pada  pendapatan pekerja di perkotaan sebesar Rp. 313.434,446 atau sebesar 16.22 persen. Sementara di perdesaan, penggunaan  internet  berdampak  positif  sebesar  Rp.  245.596,11  atau  sebesar  14.03  persen.
Penggunaan internet berdampak sedikit lebih besar pada pendapatan pekerja di perkotaan, dengan dampak lebih besar sebesar Rp. 67.838,336 atau sebesar 2,19 persen.
Pemanfaatan internet oleh para pekerja di perdesaan dan di perkotaan masih belum optimal. Mayoritas  pekerja  hanya  menggunakan  internet  untuk  kegiatan  komunikasi.  Sementara  untuk kegiatan  promosi  dan  penjualan,  penggunaannya  masih  rendah  baik  di  perdesaan  maupun  di perkotaan.  Khususnya  di  perdesaan  dimana  proporsi  untuk  masing-masing  kegiatan  terhitung masih rendah jika dibandingkan dengan di perkotaan.

## Implikasi Kebijakan
Internet  terbukti  berpengaruh  pada  pendapatan  pekerja  terkhususnya  di  perdesaan.  Oleh karenanya,  internet  dapat  dijadikan  sebagai  alat  untuk  mendorong  perekonomian  di  perdesaan, serta  membantu  memperkecil  kesenjangan  ekonomi  antara  wilayah  perdesaan  dan  perkotaan. Usaha  pemerintah  Indonesia  dalam  pemerataan  akses  internet  di  seluruh  wilayah  di  Indonesia perlu dilanjutkan sampai akses internet benar-benar merata di seluruh wilayah Indonesia.
Usaha pemerataan akses internet juga harus diiringi dengan pelatihan dan pengenalan internet pada  para  pekerja  ataupun  calon  pekerja,  baik  di  perdesaan  maupun  perkotaan.  Pelatihan diharapkan  dapat  meningkatkan  kemampuan  atau  keahlian  para  pekerja  dalam  penggunaan internet, sehingga dapat meningkatkan manfaat atau keuntungan yang didapat lewat penggunaan internet. Sedangkan pengenalan internet dapat membantu mengedukasi para pekerja yang belum tahu atau belum mengerti tentang internet dan/atau manfaat internet.

## Daftar Pustaka
Alarima, C. I. (2019). Factors influencing rural-urban migration of youths in Osun State, Nigeria. Agro- Science , 17 (3), 34.
Anandhita, V. H., & Ariansyah, K. (2018). Gender Inequality on the Internet Access and Use in Indonesia: Evidence  and  Implications. 2018  International  Conference  on  ICT  for  Rural  Development  (IC- ICTRuDev) , 142–147.
Atasoy,  H.  (2013).  TheThe  Effects  of  Broadband  Internet  Expansion  on  Labor  Market  Outcomes.  ILR Review, 66(2), 315–345.
Austin,  P.  C.  (2014).  A  comparison  of  12  algorithms  for  matching  on  the  propensity  score. Statistics  in Medicine , 33 (6), 1057–1069.
Deen-Swarray,  M.,  Moyo, M.,  &  Stork,  C.  (2013).  ICT  access  and  usage  among  informal  businesses  in Africa. Info , 15 (5), 52–68.
Indonesia, Badan Pusat Statistik. (2021). Statistik Telekomunikasi Indonesia.
Indonesia,  Badan  Pusat  Statistik. (2022).  Persentase Penduduk  Miskin  (P0) Menurut  Daerah 2021-2022.
Diakses  pada  tanggal  15  Agustus  2022,  dari  https://www.bps.go.id/indicator/23/184/1/persentase- penduduk-miskin-menurut-wilayah.html.
Indonesia, Badan Pusat Statistik. (2022). PDB Seri 2010 (Milyar Rupiah). Diakses pada tanggal 15 Agustus 2022, dari https://www.bps.go.id/indicator/11/65/7/-seri-2010-pdb-seri-2010.html.
Indonesia, Badan Pusat Statistik (2023). Sistem Informasi Layanan Statistik.
Ivus, O., & Boland, M. (2015). The employment and wage impact of broadband deployment in Canada.
Canadian Journal of Economics/Revue Canadienne d’économique , 48 (5), 1803–1830.
Kadir, K., & Prasetyo, O. R. (2021). Determinan Demografi Penggunaan Internet Petani Padi di Indonesia dan Kaitannya Dengan Produktivitas. Seminar Nasional Official Statistics , 2021 (1), 166–175.
Laksono, A. D., & Wulandari, R. D. (2021). Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Ukuran Keluarga di Indonesia. Aspirasi: Jurnal Masalah-Masalah Sosial , 12 (1), 1–13.
Mora-Rivera, J., & García-Mora, F. (2021). Internet access and poverty reduction: Evidence from rural and urban Mexico. Telecommunications Policy , 45 (2), 102076.
Nguimkeu, P., & Okou, C. (2021). Leveraging digital technologies to boost productivity in the informal sector in Sub-Saharan Africa. Review of Policy Research , 38 (6), 707–731.
Panichsombat,  R.  (2016).  Impact  of  Internet  Penetration  on  Income  Inequality  in  Developing  Asia:  an Econometric Analysis. The Journal of social sciences and humanities, 3 .
Priyatna, M. F. (2022). Does Internet Usage Lead to An Increase in Household Incomes? Indonesian Rural Case Study. 11 (1), 12.
Rahayu, B. I., & Riyanto, R. (2020). The Role of Mobile Phone and Internet Use in the Performance of Rural  Non-Farm  Enterprises:  An  Analysis  of  Indonesian  Rural  Households. Buletin  Pos  Dan Telekomunikasi , 18 (1), 29.
Rangaswamy,  N.  (2019).  A  note  on  informal  economy  and  ICT. The  Electronic  Journal  of  Information Systems in Developing Countries , 85 (3), e12083.
Ratnasari, C. D. (2021). Internet Utilization and Income of Entrepreneurs in the Informal Sector. Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi Dan Pembangunan , 22 (2), 129–138.
Rothenberg, A. D., Gaduh, A., Burger, N. E., Chazali, C., Tjandraningsih, I., Radikun, R., Sutera, C., &
Weilant, S. (2016). Rethinking Indonesia’s Informal Sector. World Development , 80 , 96–113.
Siaw, A., Jiang, Y., Twumasi, M. A., & Agbenyo, W. (2020). The Impact of Internet Use on Income: The Case of Rural Ghana. Sustainability , 12 (8), 3255.
Stuart, E. A., Lee, B. K., & Leacy, F. P. (2013). Prognostic score–based balance measures can be a useful diagnostic  for  propensity  score  methods  in  comparative  effectiveness  research. Journal  of  Clinical Epidemiology , 66 (8), S84-S90.e1.
Suwadji, Y. T. (2021). How Is The Internet Usage Pattern Among Women Self-Employed? An Analysis Of The National Labor Force Survey (Sakernas). Jurnal Ketenagakerjaan , 15 (2).
Tan, Y., & Li, X. (2022). The impact of internet on entrepreneurship. International Review of Economics &
Finance , 77 , 135–142.
WeAreSocial.  (2022).  Digital:  2022  Indonesia.  Diakses  pada  tanggal  15  Agustus  2022,  dari https://datareportal.com/reports/digital-2022-indonesia.
Whitacre, B., Gallardo, R., & Strover, S. (2014a). Does rural broadband impact jobs and income? Evidence from spatial and first-differenced regressions. The Annals of Regional Science , 53 (3), 649–670.
Whitacre, B., Gallardo, R., & Strover, S. (2014b). Broadband ׳s contribution to economic growth in rural areas: Moving towards a causal relationship. Telecommunications Policy , 38 (11), 1011–1023.