## PANDEMI COVID-19 DAN TURNOVER KE PEKERJAAN INFORMAL: ANALISIS DATA GOOGLE TRENDS
Ari Purwanto Sarwo Prasojo 1,2
1 Pusat Riset Kependudukan, Badan Riset dan Inovasi Nasional
2 Program Studi Magister Ekonomi Kependudukan dan Ketenagakerjaan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia e-mail: arip003@brin.go.id

## Abstrak
Pandemi COVID-19 telah berdampak terhadap keberlangsungan pekerjaan bagi pekerja di Indonesia seperti  penurunan  pendapatan  hingga  pemutusan  hubungan  kerja  (PHK).  Menurunnya  permintaan tenaga  kerja  memungkinkan  pekerja  terdampak  PHK  berpindah  ke  sektor  informal.  Dengan menggunakan data Google Trends, studi ini bertujuan untuk mengeksplorasi adanya sinyal pergeseran pekerjaan (job turnover) ke pekerjaan informal pada periode awal pandemi COVID-19, terutama saat pembatasan  fisik  dan  normal  baru  di  Indonesia.  Empat  kategori  kata  kunci:  PHK,  situs  lowongan pekerjaan  (loker),  kurir,  driver  online,  dan  berjualan  digunakan  sebagai  analisis  terkait  PHK  dan pencarian  kesempatan  kerja  yang  bersifat  informal.  Hasil  analisis  tren  dengan  menggunakan  regresi lokal  (LOESS)  dan  metode  difference-in-differences  (DD)  menemukan  adanya  sinyal turnover saat periode awal pandemi COVID-19, terutama setelah diberlakukannya pembatasan fisik. Sinyal turnover tersebut  ditunjukkan  oleh  meningkatknya  intensitas  penelusuran  terkait  PHK  yang  diikuti  dengan meningkatnya intensitas penelusuran terkait kesempatan pekerja atau usaha seperti cara berjualan online dan lowongan kurir.
Kata kunci: COVID-19, Google Trends, informal, normal baru, PHK

## Abstract
The COVID-19 pandemic has impacted the labor market in Indonesia, such as decreasing wages and layoffs. The decline in worker demand may drive job turnover into the informal sector. Using Google Trends data, this study aims to explore the existence of informal job turnover signals during the early phase of the COVID-19 pandemic, particularly during physical restriction and new normal period in Indonesia. Four keyword categories: “PHK”, “situs loker”, “kurir”, “driver online”, and “berjualan” were used to analyze layoff and search the informal job opportunity. The trend analysis results using local regression (LOESS) and difference-in-differences (DD) methods found a signal of informal job turnover  in  the  early  phase  of  the  COVID-19  pandemic,  especially  after  physical  restriction implementation.  The  job  turnover  signal  was  shown  by  increasing  search  intensity  about  “PHK” (layoff), followed by the search intensity of job opportunities such “berjualan online” (online selling) and “lowongan kurir” (courier jobs).
Keywords: COVID-19, Google Trends, informal, new normal, layoff

## PENDAHULUAN
Pandemi  COVID-19  telah  berlangsung selama  dua  tahun  sejak  kasus  pertama dikonfirmasi  di  Indonesia.  Tidak  hanya masalah  kesehatan,  pandemi  COVID-19 juga  telah  memberikan  dampak  yang signifikan  terhadap  aspek  sosial-ekonomi. Pandemi  masih  menjadi  masalah  secara global dan tidak sedikit negara yang masih berjuang  menghadapinya.  Beberapa  upaya yang  bersifat  medis  maupun  non-medis telah  dilakukan  oleh  negara-negara  dalam menekan  penyebaran  kasus. Lockdown merupakan  salah  satu  bentuk  intervensi non-medis  yang  diterapkan  oleh  negara- negara dalam menekan penyebaran COVID-19.
Meskipun  menjadi  salah  satu  upaya  yang untuk  menekan  penyebaran  COVID-19, namun lockdown memberikan  pro  dan kontra dalam penerapannya (Greyling et al., 2021). Lockdown dapat menekan
penyebaran COVID-19 melalui pembatasan mobilitas  dan  dapat  berdampak  positif terhadap  lingkungan  seperti  kualitas  udara (Mahato  et  al.,  2020).  Namun,  penerapan lockdown juga berdampak negatif terhadap kesejahteraan mental (Brodeur et al., 2021), ekonomi  maupun  ketenagakerjaan  (Vyas, 2020).  Tidak  semua  negara  menerapkan lockdown sebagai  upaya  untuk  menekan penyebaran  COVID-19  karena  adanya  pro dan kontra tersebut.
Di  Indonesia,  kebijakan  serupa lockdown diambil untuk mengurangi laju penyebaran COVID-19.  Kebijakan  tersebut  adalah pemberlakuan work from home (WFH) atau pembatasan fisik yang selanjutnya
ditingkatkan  menjadi  pembatasan  sosial berskala  besar  (PSBB).  Kebijakan  ini disebut  serupa lockdwon karena  dalam praktiknya  tidak  dilakukan  pembatasan secara  total,  melainkan  secara  parsial. Penerapan kebijakan ini banyak menuai pro dan  kontra  karena  berdampak  pada  sosial- ekonomi  masyarakat.  Salah  satu  dampak yang  dirasakan  adalah  keberlangsungan pekerjaan  dan  penurunan  pendapatan  oleh pekerja (Hidayati et al., 2020; Ngadi et al., 2020).
WFH/pembatasan fisik dan PSBB
mengakibatkan  lesunya  aktivitas  ekonomi
sehingga  menurunkan  pendapatan  bagi pelaku usaha yang pada ujungnya berdampak pada pemotongan upah, permintaan tenaga kerja hingga pengurangan pekerja (PHK). Jumlah lowongan  kerja  yang  menggambarkan permintaan tenaga kerja mengalami penurunan  saat  diterapkannya  pembatasan fisik (Gambar 3). Hasil survei BPS terhadap pelaku usaha menunjukkan 8,76% perusahaan berhenti beroperasi dan 24,31% beroperasi dengan pengurangan input (jam kerja,  mesin,  tenaga  kerja)  (BPS,  2020a). Survei  bersama yang dilakukan oleh Pusat Penelitian  Kependudukan-LIPI  (sekarang
Pusat Riset Kependudukan-BRIN),
Lembaga  Demografi,  dan  Kemenaker mencatat  sebanyak  15,6%  pekerja  di Indonesia  mengalami  PHK  selama  awal penerapan  pembatasan  sosial,  bahkan 13,8%  di  antaranya  tidak  mendapatkan pesangon (Ngadi et al., 2020).
Gambar  3.  Jumlah  Iklan  Lowongan  Kerja selama Pandemi COVID-19.
Sumber: BPS, 2020b (dimodifikasi).
Keterangan:  Jumlah  lowongan  diperoleh dengan pendekatan pendekatan web scraping pada iklan
lowongan pekerjaan.
Turunnya  permintaan  tenaga  kerja  dan pengurangan tenaga kerja dapat menimbulkan dampak negatif. Pekerja yang terdampak  PHK  dimungkinkan  mencari pekerjaan alternatif yang lebih mudah untuk menerimanya. Pada kondisi yang terdesak, biasanya  pekerja  akan  bekerja  karena keterpaksaan dan sektor  informal biasanya menjadi  jawaban  atas  kondisi  ini.  Hal  ini mungkin mengakibatkan terjadinya
pergeseran  pekerjaan  ( job turnover ) dari sektor formal ke sektor informal.
Berdasarkan  pengetahuan  penulis,  data mengenai job turnover pada masa pandemi COVID-19  di  Indonesia  masih  terbatas. Atas hal tersebut, studi ini bertujuan untuk mengeksplorasi  sinyal job  turnover ke sektor  informal  di  masa  pandemi  COVID- 19  dengan  menggunakan  pendekatan  yang unik,  yakni  menggunakan  data  Google Trends.  Bagian  selanjutnya  dari  artikel  ini disusun  sebagai  berikut.  Bagian  kedua menjelaskan tentang data dan sampel untuk analisis. Bagian ketiga menguraikan tentang  metode  analisis  data.  Hasil  dan pembahasan disajikan pada bagian keempat.  Terakhir,  bagian  kelima  adalah kesimpulan dan saran.

## DATA DAN SAMPEL

## Data Google Trends
Google  Trends  merupakan  salah  satu sumber  big  data  yang  telah  banyak dimanfaatkan  dalam  penelitian  sosial  (Jun et al., 2018; Mangono et al., 2021; Prasojo, Kusumaningrum,  et  al.,  2020)  dan  juga dalam  studi  ketenagakerjaan  (Naccarato  et al., 2018; Nagao et al., 2019; Simionescu et al.,  2020).  Pemanfaatan  sumber  data  ini merupakan  adaptasi  dari  perkembangan teknologi digital. Kelebihan data ini adalah tidak memakan waktu  dan biaya dan lebih up to date . Selain itu mendukung penerapan protokol kesehatan selama pandemi karena tidak  perlu  berinteraksi  dengan  subyek penelitian.
Google  Trends  menyediakan  data  agregat dari  volume  penelusuran  istilah  atau  kata kunci  tertentu  yang  dicari  melalui  mesin pencarian  Google.  Volumepenelusuran yang  disajikan  berupa  volume  relatif  atau dapat  disebut  sebagai Google  Relative Search  Rate (GRSR)  (Ding  et  al.,  2020). Ukuran  ini  merupakan  indeks  yang menggambarkan aktivitas penelusuran relatif  untuk  suatu  istilah  atau  kata  kunci dalam periode waktu dan wilayah geografis tertentu.  Unit  geografis  yang  disediakan untuk agregasi volume penelusuran meliputi  global,  negara,  provinsi,  metro, dan  kota  (Rogers, 2016; Stephens-
Davidowitz  &  Varian,  2014).  Namun  data deret waktu yang disediakan Google Trends untuk  Indonesia  adalah  tingkat  nasional (negara) dan provinsi.
Google  Trends  menyajikan  data  harian untuk penelusuran dalam waktu maksimum 3 bulan, data bulanan untuk periode waktu 3 tahun atau selebihnya, dan data mingguan untuk  periode  waktu  lainnya  (Stephens- Davidowitz  &  Varian,  2014).  Dalam  studi ini,  data  Google  Trends  yang  dianalisis adalah  dalam  deret  mingguan  (lihat penjelasan  di  bagian  tentang  sampel).
Pandang  bahwa tuc s indeks  penelusuran relatif  kata  kunci  atau  istilah  di  suatu minggu t tahun u untuk wilayah geografis c . tuc s tidak  disediakan  oleh  Google
Trends,  dihitung  sebagai  rasio  antara volume  kata  kunci  atau  istilah  terhadap volume total penelusuran untuk waktu dan geografis  yang  sama. max c s adalah  nilai maksimum  indeks  penelusuran  relatif dalam  periode  yang  ditentukan.  Google Trends  menyajikan  indeks  penelusuran relatif  yang  telah  dinormalisasi  ke  dalam rentang  nilai  0-100  (GRSR),  dihitung sebagai max 100 tuc tuc c y s s =  (Berger  et  al., 2021).

## Sampel
Respons terhadap peristiwa (seperti pandemi) dapat ditangkap melalui perilaku penelusuran di internet seperti data Google Trends  (Beytía  &  Infante,  2020).  Perilaku atas  respons  tersebut  dapat  dicerminkan oleh  pola  antar  waktu  dari  tren  suatu  kata kunci penelusuran. Pada studi ini, beberapa kata  kunci  ditetapkan  menurut  kategori seperti  yang  disajikan  pada  Tabel  2.  Kata kunci yang berkaitan dengan PHK digunakan  untuk  memproksi  tren  PHK. Kategori kedua berkaitan dengan pencarian pekerjaan  atau  penyiapan  usaha.  Kategori situs  loker  untuk  memproksi  aktivitas pencarian  lowongan  kerja  melalui  situs lowongan  pekerjaan.  Kurir,  driver  online, dan  berjualan  adalah  kategori  yang digunakan  untuk  memproksi  aktivitas pencarian  kesempatan  kerja  atau  usaha yang bersifat  informal.  Kategori  pekerjaan
tersebut  dipilih  karena  bersinggungan dengan  sektor  digital  yang  mana  sekitar  8 juta dari 70 juta (11,43%) pekerja informal di  Indonesia  berada  di  sektor  tersebut  dan bergantung  pada  aplikasi  seluler  untuk pekerjaannya (Rodriguez, 2020). Selain itu, Kategori  tersebut  diduga  menjadi  jenis
pekerjaan  dengan  permintaan (demand) yang  lebih  baik  karena  bersamaan  dengan tumbuhnya  perdagangan  secara  elektronik (e-commerce) (Larasati  et  al.,  2021)  dan meningkatnya  perilaku  berbelanja online selama pandemi COVID-19 (Firmandani et al., 2021; Statista, 2021).
Tabel 2. Daftar Kata Kunci Penelusuran untuk Data Google Trends
Kategori Kata kunci Keterangan PHK "phk buruh"+"phk karyawan"+"phk corona" Kata kunci yang berkaitan dengan PHK. Mencari pekerjaan/menyiapkan usaha Situs loker “jobstreet” Kata kunci yang berkaitan dengan pencarian lowongan pekerjaan melalui situs penyedia lowongan pekerjaan. Jobstreet dipilih karena menjadi situs penyedia lowongan pekerjaan yang populer atau paling sering dikunjungi di Indonesia (Statista, 2019). Kurir "lowongan kurir"+"loker kurir"  Kata kunci yang berkaitan dengan pencarian lowongan perkerjaan sebagai kurir. Driver online "daftar gojek"+"daftar grab" Kata kunci yang berkaitan dengan tata cara mendaftar sebagai mitra platform transportasi online . Berjualan "modal jualan"+"cara jualan online" Kata kunci yang berkaitan dengan mempersiapkan usaha berjualan/secara online.
Catatan: tanda petik (“”) diberikan pada kata kunci penelusuran agar memperoleh hasil kueri penelusuran yang persis dengan frasa tersebut, tanda (+) bermakna “OR” (atau) yang berarti hasilnya berupa kueri penelusuran yang memuat salah satu frasa yang dipisahkan oleh tanda tersebut (Stephens-Davidowitz & Varian, 2014)
Data  diambil  pada  tingkat  nasional  dalam kurun waktu 1 Januari 2019 sampai dengan 31 Oktober 2020. Periode ini dipilih karena mencakup mulai diterapkannya pembatasan fisik  dengan  dihimbaunya  untuk  bekerja dari rumah (WFH) atau belajar dari rumah pada tanggal
15 Maret 2020
(Kemenkominfo,  2020;  The  Jakarta  Post, 2020)  dan  penerapan  “new  normal”  atau normal  baru  pada  tanggal  5  Juni  2020 (Sutrisno,  2020).  Pembatasan  mobilitas dilakukan  secara  bertahap  dan  ketatsejak periode  pembatasan  fisik,  sedangkan mobilitas  mulai  dilonggarkan  pada  normal baru dan aktivitas ekonomi perlahan mulai dijalankan  kembali.  Fokus  terhadap  dua periode ini diharapkan
dapat menggambarkan tren yang lebih jelas. Meskipun data Google Trends dikumpulkan  secara online ,  namun  tidak
sensitif  terhadap masalah  kecukupan sampel karena mencakup pengguna internet, terutama pengguna mesin pencarian google yang cukup besar. Share pengguna  mesin  pencarian  google  di Indonesia adalah sebesar 98,23%  (Statista, 2020).  Karena  itu,  data  Google  Trends dinilai representatif. Namun,  data ini tidak dapat  menggambarkan  karakteristik  yang lebih rinci misalnya karakteristik demografi hanya memberikan informasi secara agregat.
Proses pengambilan data dilakukan masing- masing  untuk  periode  1  Januari    –  31 Oktober  baik  pada  tahun  2019  dan  2020. Periode pada tahun 2019 digunakan sebagai pembanding  kondisi  tanpa  pandemi.  Data yang  diperoleh  tersebut  dalam  deret mingguan sebab Google Trends menyediakan data mingguan untuk periodepenelusuran  antara  9  bulan  dan  5
tahun.  Karena  data  tren  berasal  dari  dua tahun  atau  deret  yang  berbeda  (2019  dan 2020), sehingga faktor skala yang digunakan  untuk  menghitung  GRSR  tidak sama.  Karena  itu,  penskalaan  ulang diperlukan agar kedua tahun dapat dibandingkan.

## Penskalaan
Proses  penskalaan  mengadopsi  studi  oleh Brodeur  et  al.  (2021),    yakni  dengan pembobotan  dan  normalisasi.  Pandang
,2019 t y , ,2020 t y berturut-turut  adalah  GRSR kata  kunci  pada  minggu  ke- t dari  hasil penelusuran antara 1 Januari – 31 Oktober 2019 dan 2020 dengan rata-rata di masing- masing  tahun  adalah .,2019 y dan .,2020 y . GRSR  kata  kunci  dari  hasil  penelusuran antara  1  Januari  2019  –  31  Oktober  2020 adalah ,2019 2020 t y − dan rata-rata GRSR dalam rentang tersebut adalah
.,2019 2020 y − .
Berdasarkan  informasi  ini,  deretterbobot untuk  2019  dan  2020  diperolehdengan penghitungan:
.,2019 2020
,2019 ,2019 .,2019 w t t y y y y − =  dan .,2019 2020 ,2020 ,2020 .,2020 w t t y y y y − =  .
Selanjutnya, normalisasi
untuk
mendapatkan  GRSR  yang  telah  diskala ulangadalah:
( ) ,2019 ,2019 .,2019 .,2020 max , w t norm t w w y y y y = dan ( ) ,2020 ,2020 .,2019 .,2020 max , w t norm t w w y y y y = , dimana ( ) .,2019 .,2020 max , w w y y adalah  nilai maksimum di antara kedua deret yang telah dibobot.

## METODE ANALISIS

## Pemulusan Trend dengan Regresi Lokal (LOESS)
Analisis  data  Google  Trends  dilakukan secara  deskriptif.  Tren  hasilpenelusuran kata-kata  kunci  diperhalus  dengan  metode regresi  lokal  atau locally  estimated
scatterplot smoothing (LOESS). Pemulusan ini  bertujuan  untuk  memperjelas  pola  tren data  (Cleveland,  1979).  LOESS  adalah metode pencocokan kurva yang dikembangkan  dari  metode  regresi  klasik baik  linier  maupun  non-linier.  Metode  ini merupakan  teknik  non-parametrik  yang dapat  diterapkan  untuk  kasus  hubungan fungsional  antara  variabel  bebas  dan variabel terikat yang belum diketahui secara pasti.
Perbedaan  mendasar  antara  regresi  klasik dan  LOESS  adalah  pada  pendekatan estimasi.  Ide  dasar  pada  LOESS  adalah mengestimasi  regresi  polinomial  pada setiap  himpunan  bagian  data  sehingga menghasilkan kurva yang mulus (Cleveland
&  Devlin,  1988).  Jika ( ) 1, 2, , t y t n =
adalah GRSR kata kunci pada minggu ke- t (hasil  penskalaan  ulang),  maka  spesifikasi model LOESS adalah
( ) t t y g t e = + (1)
di  mana g adalah  fungsi  mulus  dan t e adalah  residual  yang  memiliki  rata-rata  0 dan varians yang konstan ( 2  ).  ˆ t y adalah penduga dari ( ) g t yang diperoleh dengan prosedur sebagai berikut (Jacoby, 2000):
Tahap 1 –  menentukan  parameter pemulusan ( ) 0 1  
  dan derajat
polinomial ( ) 1, 2    .  Parameter  adalah  proporsi  ukuran  pengamatan  yang digunakan  untuk  estimasi  regresi  lokal. Banyaknya  observasi  untuk  setiap  regresi lokal adalah q n  = (diambil nilai integer).
Derajat  polinomial  1  atau  2  berturut-turut menunjukkan  model  linier  atau  kuadratik yang dispesifikasikan. Selanjutnya, mendefinisikan m titik lokasi ( ) 1, 2, s s m = dalam  rentang  nilai t . Titik  lokasi s adalah  sama  dengan t ,  dan m n = .  Titik-titik  tersebut  digunakan sebagai  titik  estimasi  dalam  proses pencocokan regresi lokal.
Tahap  2 –  untuk  setiap  titik  estimasi s , dihitung  bobot  titik  terdekat.  Pandang
( ) ( ) t d s t s = − adalah  jarak  antara  titik
estimasi dengan titik observasi t yang telah diurutkan  dari  nilai  terkecil.  Selanjutnya, jarak  dinormalisasi  dengan  membagi masing-masing  jarak  dengan  jarak  ke- q ,
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) * t t q d s d s d s = . Bobot titik
terdekat untuk observasi t dihitung dengan
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 3 3 * * 1 , 1 0 , t t t d s untuk d s w s selainnya   − 
  =    
(2) Tahap  3 –  untuk  setiap  titik  estimasi s , dihitung  nilai  estimasi y atau ( ) g s .
Pertama,  dilakukan  estimasi  koefisien model  regresi  ( ˆ ks  )  yang  meminimumkan fungsi
( ) ( ) 2 1 0 . n k t t ks t k w s y t   = = −   (3)
Berikutnya, nilai estimasi y diperoleh dari nilai prediksi model untuk s , yakni
( ) 0 ˆ k ks k g s s   = =  (4)
Tahap  4  (opsional) –  Memperbarui  nilai estimasi berdasarkan penduga yang bersifat kekar  ( robust ).  Pembaruan  nilai  estimasi dilakukan  dengan  mengulangi  tahap  3  dan mengganti bobot ( ) t w s menjadi ( ) ( ) ( ) * t t t w s r s w s = . ( ) t r s dihitung  dari nilai  residual  yang  dibobot  dengan  fungsi pembobot bisquare, yakni
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 2 * * * 1 , 1 0 , 1 t t t t e s untuk e s r s untuk e s  −   =     (5)
.  Di  mana ( ) ( ) ( ) ( ) * 6 t t t e s e s median e s =
dan ( ) 0 ˆ k t t ks k e s y t   = = −  .
Tahap  5 –  mengulangi  tahap  2,  3,  dan  4 (opsional)  untuk  seluruh  nilai s sehingga diperoleh  nilai ˆ t y untuk 1, 2, , t n = .
Melakukan  tahap  4  pada  proses  estimasi akan  diperoleh  nilai  estimasi  yang  bersifat robust .

## Difference-in-Differences (DD)
Metode  DD  diimplementasikan  untuk memperkuat  hasil  eksplorasi  deskriptif dengan  LOESS.  Meskipun  DD  termasuk metode  kuasi-eksperimen  untuk  inferensi kausal  (Cunningham,  2021),  namun  saya hanya  menggunakannya  untuk  estimasi hubungan yang bersifat korelasional antara kebijakan  WFH,  normal  baru  dengan GRSR.  Unsur  utama  dalam  model  DD adalah perlakuan (treatment) dan kelompok perlakuan (treatment group) . Pada studi ini, Kebijakan  WFH,  normal  baru  menjadi treatment yang  diminati.  Tahun  2020 diperlakukan  sebagai treatment  group karena  terjadi  pandemi  COVID-19  dan terpapar  kebijakan  tersebut,  sedangkan tahun  2019  diperlakukan  sebagai control group karena  bukan  tahun  pandemi  dan tidak  terpapar  kebijakan  tersebut.  Karena itu, spesifikasi yang digunakan adalah DD sederhana, yakni
0 1 2 3 t t t t t t y Tahun Kebijakan Tahun Kebijakan      = + + +  + (6)
Di mana t y adalah GRSR pada minggu ke- t (hasil  penskalaan  ulang), t Tahun adalah dummy  tahun,  bernilai  1  jika  tahun  2020 dan  0  jika  tahun  2019,  dan t
Kebijakan
adalah dummy status diterapkannya kebijakan,  bernilai  1  dan  0  untuk  periode sesudah dan sebelum diterapkannya kebijakan.  Hasil  estimasi  koefisien 3  merepresentasikan pengaruh atau hubungan kebijakan  terhadap  GRSR  yang  terkait dengan  pencarian  pekerjaan.  Makna  hasil estimasi tersebut adalah perbedaan rata-rata GRSR sebelum dan sesudah diterapkannya kebijakan  pada  tahun  2020  terhadap  rata- rata  GRSR  pada  periode  yang  sama  untuk tahun  2019.  Uraian  tentang  perbedaan (difference) rata-rata  tersebut  dijelaskan oleh tabel berikut
Tabel  3.  Uraian  model  DD  berdasarkan persamaan 6
Tahun Kebijakan Differ ence Sebelum Sesudah
( ) 0 t Kebijakan = (1) ( ) 1 t Kebijakan = (2) (2)- (1) 2019 ( ) 0 t Tahun = (a) 0  0 2   + 2  2020 ( ) 1 t Tahun = (b) 0 1   + 0 1 2 3     + + + 2 3   +
Differe nce (b)-(a) 1  1 3   + 3 
Periode untuk estimasi DD kebijakan WFH adalah  hingga  sebelum  diterapkannya normal  baru,  sedangkan  periode  normal baru  dimulai  setelah  diterapkannya  WFH. Model  pada  persamaan  (6)  diestimasi dengan  menggunakan  metode  kuadrat terkecil (OLS).

## Word Clouds
Word clouds diaplikasikan untuk memvisualsiasi kueripenelusuran yang berhubungan  dengan  kata  kunci  yang ditetapkan.  Word  clouds  memudahkan dalam  memberikan  pemahaman  terhadap kueri  yang  relevan  tersebut  dengan  cara menyajikan  teks  dalam  bentuk  awan  yang ukuran  dan  warnanya  didasarkan  pada frekuensi  teks  (Cirillo,  2016).Google Trends mempunyai fitur untuk memunculkan  kueri  penelusuran  yang berhubungan  dengan  kata  kunci  yang dicari.  Peringkat  kueri  yang  berkaitan disusun  berdasarkan  skor  relatif.  Skor  100 bermakna  bahwa  kueri  terkait  paling banyak dicari, sedangkan skor 50 bermakna bahwa  kueri  terkait  yang  dicari  sebanyak setengah  kali  dari  kueri  terpopuler,  dan demikian  seterusnya  (Google,  2022). Dengan  menggunakan  informasi  teksdan skor untuk kueri terkait tersebut, visualisasi word  clouds  disusun  untuk  memberikan gambaran  tentang  kueri  penelusuran  yang memiliki  kemiripan  makna  terhadap  kata kuncipenelusuran  yang  ditetapkan.  Skor tersebut  digunakan  sebagai  ukuran  dan warna huruf pada word clouds.
Implementasi
Seluruh  tahapan  pengolahan  dan  analisis data diimplementasikan dengan
menggunakan perangkat lunak R v4.1.0 (R Core  Team,  2020).  Proses  pengambilan data  Google  Trends  dilakukan  dengan menggunakan library “gtrends” (Massicotte &  Eddelbuettel,  2020).  Library  “ggplot2” (Wickham,  2016)  dan  “ggwordcloud”  (Le Pennec  &  Slowikowski,  2019)  berturut- turut  digunakan  untuk  eksplorasi  tren dengan LOESS dan visualisasi word clouds untuk  kueriterkait.  Estimasi  DD  diperoleh melalui fungsi “lm” pada library “stats” dan library  “sandwich”  (Zeileis  et  al.,  2020) untuk  estimasi robust  standard  error . Syntax  R  tersedia  dalam  suplemen  yang disimpan pada repositori
https://github.com/aripurwantosp/job- turnover-gtrends.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Tren
Analisis  diawali  dengan  membandingkan tren  penelusuran  kata  kunci  sebelum  dan sesudah penerapan WFH/pembatasan fisik, normal baru di tahun 2020 dan pada periode yang  sama  untuk  tahun  2019.  Gambar  4a menyajikan  tren  penelusuran  kata  kunci terkait  PHK.  Tren  mengalami  kenaikan sejak  awal  periode  pengamatan  hingga penerapan  WFH/pembatasan  fisik  dan mulai menurun menjelang hingga penerapan normal baru. Sebagaimana yang diharapkan, tren penelusuran terkait dengan PHK  mendukung  studi  terdahulu  yang mengemukakan  bahwa  pandemi  COVID- 19  telah  berdampak  negatif  terhadap keberlangsungan  pekerjaan  bagi  para pekerja (Ngadi et al., 2020).
Intensitas  penelusuran  kata  kunci  terkait PHK  yang  mulai  meningkat  sebelum diterapkannya WFH/pembatasan fisik memberikan  indikasi  bahwa  isu  mengenai PHK mulai muncul sejak sebelum pembatasan  fisik  diumumkan.  Wacana pemberlakuan  pembatasan  fisik  telah muncul  sebelum  pengumuman  resmi. Dengan demikian wacana tersebutdimungkinkan menimbulkan beberapa  spekulasi  atau  kekhawatiran mengenai  keberlangsungan  sektor  usaha
atau  pekerjaan  karena  akan  diterapkannya pembatasan fisik maupun mobilitas. Intensitas  penelusuran  mengenai  PHK menurun  saat  diterapkannya  normal  baru. Pada  periode  ini,  aktivitas  ekonomi  mulai diusahakan  untuk  dipulihkan  kembali. Pekerja  yang  terdampak  PHK  mungkin berusaha  untuk  kembali  ke  pasar  kerja. Dugaan  ini  didukung  dengan  intensitas pencarian kerja yang digambarkan oleh tren penelusuran  terkait  situs  loker  yang meningkat menjelang dan setelah diterapkannya normal baru (Gambar 4b). Meskipun  intensitas  penelusuran  kerja secara  umum  mengalami  kenaikan  hingga penerapan  normal  baru,  namun  pencarian kesempatan  kerja  terkait  pekerjaan  yang bersifat informal juga mengalami kenaikan. Sebagaimana  yang  disajikan  pada  Gambar 4b,  tren  penelusuran  terkait  berjualan  dan kurir memiliki  pola  yang  serupa.  Tren keduanya meningkat setelah diterapkannya WFH/pembatasan  fisik  dan  mencapai volume  penelusuran  tertinggi  saat  normal baru.
Tidak seperti penelusuran kesempatan kerja terkait  berjualan,  kurir,  dan  situs  loker, penelusuran kesempatan kerja terkait driver online  cenderung  mengalami  penurunan hampir di setiap periode (Gambar 4b). Tren mengalami  penurunan  sejak  awal  periode pengamatan  hingga  pertengahan  periode WFH/pembatasan  fisik.  Kenaikan  tren terjadi  saat  normal  baru,  meskipun volumenya  lebih  rendah  dibandingkan dengan  tren  di  tahun  2019.  Namun, penelusuran  terkait  driver  online  relatif lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan penelusuran  terkait  berjualan  dan  kurir (Gambar 4c).
(a) (b) (c)
Gambar 4. (a) Tren Penelusuran Kata Kunci yang  Berkaitan  dengan  PHK;  (b)  Tren Penelusuran  Kata  Kunci  yang  Berkaitan dengan  Pencarian  Kerja/Mempersiapkan Usaha; (c) Perbandingan RelatifPenelusuran Kata Kunci yang Berkaitan dengan Pencarian Kerja/Mempersiapkan Usaha, tahun 2020.
Sumber: Google Trends (diolah penulis).
Keterangan: Kurva mulus mewakili estimasi  tren  dan  95  persen  selang kepercayaan GRSR mingguan. Minggu ke- 12 setelah penerapan WFH adalah penerapan normal baru (garis vertikal hijau putus-putus).

## Hasil Estimasi DD
Untuk  mengukur  asosiasi  antara  kebijakan WFH/pembatasan fisik, normal baru dengan intensitas penelusuran yang berkaitan  dengan  PHK  dan  pencarian pekerjaan atau usaha, Gambar 5
menyajikan  hasil  estimasi  Difference-in-
Differences  (DD).  Memperkuat  hasil analisis  tren,  penerapan  WFH/pembatasan fisik  signifikan  meningkatkan  intensitas penelusuran  terkait  PHK  dan  sebaliknya penerapan normal baru signifikan menurunkan intensitas penelusuran tersebut. Meskipun tidak signifikan,
penelusuran  terkait  situs  loker  lebih  tinggi
saat  penerapan  normal  baru  dibandingkan dengan  saat  WFH/pembatasan  fisik.  Hal yang  sebaliknya  terjadi  untuk  intensitas penelusuran kesem-
Gambar  5.  Hasil  estimasi  pengaruh WFH/pembatasan  fisik  dan  normal  baru terhadap  penelusuran  kata  kunci  yang berkaitan  dengan  PHK  dan  pencarian pekerjaan.
Sumber: Google Trends (diolah penulis).
Keterangan: Bar dan error bar berturut-turut merepresentasikan  hasil  estimasi  DD  dan interval kepercayaan 95%.
patan kerja terkait kurir. Intensitas penelusuran mengenai berjualan meningkat dan  signifikan  saat  WFH/pembatasan  fisik dan  menurun  saat  normal  baru.  Pola  yang berbeda ditemukan
untuk
intensitaspenelusuran  terkait  driver  online.
Penerapan  WFH/pembatasan fisik  maupun normal baru sama-sama signifikan menurunkan  intensi  penelusuran  tersebut, namun asosiasi yang lebih rendah ditunjukkan saat normal baru.

## Kueri Penelusuran Terkait
Untuk  mendeskripsikan  kueri  penelusuran yang terkait dengan kata kunci penelusuran kesempatan  kerja  dalam  studi,  Gambar  6 menyajikan  daftar  kueri  terkait  dalam bentuk  word  clouds.  "cara  jualan  online laris”  menjadi  kueri  penelusuran  tertinggi yang  berkaitan  dengan  penelusuran  terkait berjualan,  selanjutnya  disusul  dengan  cara berjualan  di platform marketplace dan sosial  media  seperti  shopee,  lazada, tokopedia, facebook, dan instagram. Munculnya nama kota seperti “jakarta” dan “bandung” pada kueri yang terkait dengan penelusuran kesempatan kerja kurir
menyiratkan  bahwa  intensitas  penelusuran kesempatan kerja ini lebih banyak di kota- kota besar. Hal yang sama ditemukan untuk kueri penelusuran terkait pencarian lowongan pekerjaan melalui situs penyedia lowongan pekerjaan (situs loker).
Gambar  6.  Kueri  penelusuran  yang berkaitan dengan kata kunci dalam studi.
Sumber: Google Trends (diolah penulis).

## Diskusi
Keterkaitan  antara  penelusuran  terkait PHK  dan  pekerjaan  informal:  sinyal turnover ke perkerjaan informal
Meningkatnya intensitas penelusuran terkait PHK setelah penerapan
WFH/pembatasan fisik menyiratkan bahwa gelombang  PHK  paling  besar  terjadi  saat periode  tersebut.  Dalam  implementasinya, kebijakan WFH/pembatasan fisik
merupakan tahap awal menuju pembatasan yang  lebih  ketat.  Kebijakan  pembatasan sosial berskala besar (PSBB) yang dikeluarkan  melalui  Peraturan  Pemerintah Nomor  21  Tahun  2020  merupakan  salah satu  respons  signifikan  pada  periode  awal pandemi (Djalante et al., 2020). Kebijakan ini membatasi mobilitas secara lebih ketat, sehingga  memengaruhi  aktivitas  sosial- ekonomi masyarakat. Dampak yang ditimbulkan  akibat  pembatasan  ini  adalah menurunnya  pendapatan  hingga  hilangnya pekerjaan  karena  bekurangnya  kegiatan maupun  penutupan  tempat  kerja  (Hidayati et al., 2020).
Pada  periode  yang  sama,  meningkatnya intensitas  penelusuran  terkait  kesempatan pekerjaan  seperti  berjualan  dan  kurir menyiratkan adanya  peningkatan  intensi terhadap  pekerjaan  informal  pada  masa pandemi.  Meningkatnya  intensi  pekerjaan informal  dimungkinkan  juga  karena  efek
ikutan  setelah  terjadinya  PHK.  Intensi terhadap  jenis  pekerjaan  ini  disinyalir dimiliki oleh para pekerja yang terdampak PHK.  Karena  itu,  pola  ini  dapat  menjadi sinyal  adanyapergeseran  pekerjaan  ( job turnover ) menjadi pekerja informal.
Penutupan  akses  keluar  masuk  kota  besar misalnya Jakarta, termasuk larangan mudik saat  diberlakukannya  PSBB  juga  menjadi salah  satu  hal  yang  dapat  menjelaskan meningkatnya intensitas penelusuran mengenai pekerjaan informal. Studi sebelumnya  menemukan  bahwa  penduduk yang berstatus bekerja baik formal maupun informal  adalah  kelompok  yang  paling banyak  merencanakan  mudik  (Prasojo, Aini,  et  al.,  2020).  Adapun  salah  satu motivasinya  adalah  karena  ketidakpastian usaha  atau  hilangnya  pekerjaan  karena pandemi (Muhtaruddin & Hartanto, 2020). Ketika  akses  keluar  kota  ditutup  dan  tidak dapat  kembali  ke  kampung  halaman,  ada potensi  bagi  kelompok  tersebut  untuk mencari pekerjaan alternatif sebagai strategi bertahan di kota tempat tinggal. Teori ekonomi menjelaskan bahwa keputusan bekerja dipengaruhi oleh beberapa  faktor.  Faktor-faktor  tersebut misalnya reservation wage dan permintaan dari  sektor  pekerjaan  (Borjas,  2016). Reservation wage adalah besaran minimum upah yang dikehendaki  oleh pekerja untuk bersedia  melakukan  pekerjaan  tertentu. Reservation wage dipengaruhi oleh pendidikan dan upah bukan dari  pekerjaan ( non labor income ). Jika individu tidak atau memiliki non labor  income yang  rendah maka reservation  wage yang  dimilikinya cenderung rendah.  Demikian halnya untuk individu yang berpendidikan atau berketerampilan  rendah  yang  umumnya memiliki reservation  wage yang  lebih rendah. Selain reservation wage, kompensasi  terhadap risiko pekerjaan juga menjadi  hal  yang  menentukan  seseorang dalam  memutuskan  untuk  bekerja  (Borjas, 2016).
Kondisi pandemi beserta kebijakan pembatasan  fisik  yang  menyebabkan turunnya  permintaan  tenaga  kerja  serta kondisi  kesulitan  yang  dihadapi  pekerja terdampak  PHK  memberikan  implikasi
bekerja  karena  keterpaksaan.  Sebagian besar  pekerja  dimungkinkan  kurang  lagi mempertimbangkan reservation wage dan kompensasi atas risiko pekerjaan. Pekerjaan dicari dengan pertimbangan untuk penghidupan  sementara.  Mereka  yang terdampak  PHK  memilih  untuk  mencoba kembali  ke  pasar  kerja  dengan  menyasar pekerjaan  yang  relatif  mudah  dilakukan atau  yang  mudah  menyerap  tenaga  kerja. Hal  inilah  yang  dapat  menjadi  salah  satu penjelasan meningkatnya intensipenelusuran  yang  berkaitan  dengan pekerjaan informal tersebut.
Sektor  informal  disinyalir  menjadi tumpuan  di  masa  pandemi,  perlu
perhatian khusus
Menurunnya  intensitas  penelusuran  terkait driver  online  karena  pembatasan  fisik merupakan temuan yang logis. Pembatasan fisik  yang  disertai  dengan  pembatasan mobilitas berdampak pada turunnya permintaan jasa transportasi online .
Meskipun  demikian,  driver  online  masih diminati  dan  dapat  menjadi  pekerjaan alternatif  bagi  sebagian  yang  terdampak PHK. Driver online masih diminati seiring dengan  peluang  meningkatnya  permintaan layanan  pembelian  makanan  secara online saat  pandemi  (Pramisti,  2020)  terutama  di kota-kota  besar.  Intensi  yang  positif  untuk penelusuran terkait berjualan dan kurir saat pembatasan  fisik  menjadi  temuan  yang relevan. Secara umum, pandemi COVID-19 telah menggeser perilaku belanja dari yang bersifat offline menjadi online .  Hal  ini dilakukan untuk mengurangi mobilitas dan intensitas  interaksi  secara  fisik  untuk mencegah  penularan  COVID-19.  Karena itu,  kesempatan  pekerjaan  sebagai  kurir mungkin meningkat seiring dengan pertumbuhan  positif  terhadap  permintaan layanan jual beli online (Safitri, 2020).
Terlepas  dari  kesempatan  yang  diberikan pasca  PHK  maupun  saat  pandemi  oleh alternatif  pekerjaan  atau  usaha  tersebut, pekerjaan  informaldapat  membantu  dalam jangka  pendek.  Pekerjaan  tersebut  tidak disarankan  untuk  jangka  panjang  karena minimnya  perlindungan  ketenagakerjaan. Sebagai contoh kemitraan antara perusahaan  transportasi  online  (contoh:
gojek, grab vs “driver ojol”) yang seringkali menuai  kontroversi.  Kemitraan  antara keduanya juga seringkali dipandang sebagai kemitraan yang semu, bahkan Frey (2020) menyebut dengan istilah informalisasi
yang diformalkan.
Perusahaan  transportasi online seringkali dinilai menerapkan aturan yang menguntungkan perusahaan.
Aturan  yang  belum  sepenuhnya  berpihak kepada  pekerja  (mitra driver )  dapat menjadikan  pekerja  semakin  rentan  di tengah  kondisi  pandemi.  Sulit  untuk memastikan kapan pandemi akan berakhir. Jika  pandemi  tidak  berakhir  dalam  waktu dekat,  sektor  informal  seperti  yang  telah diulas perlu  diberikan  perhatian  secara khusus  untuk  mengurangi  kerentanan  dan meningkatkan  kesejahteraan  pekerjanya. Hal  ini  karena  sektor-sektor  tersebut  telah menjadi  tumpuanbertahan  hidup  bagi sebagian  besar  pekerja  yang  terdampak PHK, terutama di kota-kota besar.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pandemi COVID-19 yang sedang berlangsung memberikan dampak terhadap aspek sosial-ekonomi
kehidupan masyarakat termasuk keberlangsungan pekerjaan  bagi  para  pekerja.  Analisis terhadap data Google Trends dalam studi ini menemukan  sinyal  atau  indikasi  adanya turnover pekerjaan  ke  sektor  informal. Adanya  PHK  membuat  pekerja  harus beradaptasi  dalam  menghadapi  kesulitan selama  masa  pandemi.  Sinyal  adanya turnover ke  sektor  informal  ditunjukkan oleh  pola  intensi  penelusuran  dengan  kata kunci  yang  terkait  dengan  beberapa  jenis pekerjaan informal pada periode diterapkannya pembatasan fisik. Sinyal ini menyiratkan bahwa sektor informal menjadi  salah  satu  tumpuan  bagi  perkerja terdampak  PHK  untuk  bertahan  selama pandemi. Karena itu, sektor ini perlu lebih diperhatikan untuk mengurangi kerentanan bagi para pekerjanya.
Hasil  studi  ini  perlu  diinterpretasikan dengan
memperhatikan beberapa keterbatasan.  Pertama,  intensi  masyarakat yang  digambarkan  oleh  pola  penelusuran data Google Trends hanya mampu
memberikan  gambaran  secara  agregat. Perlu studi lanjutan untuk melihat pola yang lebih spesifik misalnya menurut karakteristik  demografi.  Di  samping  itu, perilaku  penelusuran  yang  digambarkan cenderung  merujuk  pada  masyarakat  yang menggunakan  internet  khususnya  mesin pencarian  Google.  Penduduk  umur  19-24 dan  25-49  tahun  mendominasi  kelompok yang  mengakses  internet,  yakni  sekitar 17,13%  dan  48,24%  (BPS,  2021).  Dengan demikian  hasil  studi  ini  mungkin  bias terhadap  kelompok  umur  tersebut,  namun umur  tersebut  masih  mewakili  kelompok umur  produktif.    Kedua,  kata  kunci  yang ditetapkan  lebih  berkaitan  dengan  jenis pekerjaan  informal  yang  berhubungan dengan  sektor  digital  dan  sebagian  besar ditemukan  di  kota-kota  besar.  Terakhir, hasil  studi  ini  mewakili  penelusuran  rata- rata  di  tingkat  nasional  dan  mungkin menutupi  variasi  di  level  geografis  yang lebih  kecil.  Meskipun  demikian,  studi  ini memberikan  kontribusi  dalam  bentuk pengetahuan  atau  referensi  pada  studi ketenagakerjaan,  terutama  yang  berkaitan dengan  kondisi  selama  COVID-19  di Indonesia,  serta  melengkapi  data  dan informasi  yang  dikumpulkan  melalui survei.

## DAFTAR PUSTAKA
Berger,  L.  M.,  Ferrari,  G.,  Leturcq,  M., Panico,  L.,  &  Solaz,  A.  (2021).
COVID-19 lockdowns
and demographically-relevant
Google
Trends:  A  cross-national  analysis.
PLoS  ONE , 16 (3  March),  1–28. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0 248072
Beytía, P., & Infante, C. C. (2020). Digital Pathways,  Pandemic  Trajectories. Using Google Trends to Track Social Responses to COVID-19 (N o 2020-01;
HIIG Discussion Paper Series). http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.357136 0
Borjas, G. J. (2016). Labor Economics (7th ed.). Mc Graw Hill.
BPS.  (2020a). Analisis  Hasil  Survei Dampak  COVID-19  terhadap  Pelaku Usaha . Badan Pusat Statistik.
BPS.  (2020b). Kajian  Big  Data  sebagai
Pelengkap Data dan Informasi Statistik Sosial . Badan Pusat Statistik.
BPS.  (2021). Statistik  Telekomunikasi
Indonesia 2020 . Badan Pusat Statistik. Brodeur,  A.,  Clark,  A.  E.,  Fleche,  S.,  & Powdthavee,  N.  (2021).  COVID-19, lockdowns  and  well-being:  Evidence from Google Trends. Journal of Public Economics , 193 , 104346.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/
j.jpubeco.2020.104346
Cirillo, A. (2016). RStudio for R Statistical Computing Cookbook . Packt Publishing.
Cleveland,  W.  S.  (1979).  Robust  Locally Weighted  Regression  and  Smoothing Scatterplots. Journal  of  the  American Statistical  Association , 74 (368),  829–
836.
Cleveland,  W.  S.,  &  Devlin,  S.  J.  (1988). Locally  Weighted  Regression:  An Approach  to  Regression  Analysis  by Local Fitting. Journal of the American Statistical  Association , 83 (403),  596–
610.
Cunningham, S. (2021). Causal Inference: The Mixtape . Yale University Press.
Ding, D., del Pozo Cruz, B., Green, M. A.,
&  Bauman,  A.  E.  (2020).  Is  the COVID-19 lockdown nudging  people to be more active: a big data analysis. British  Journal  of  Sports  Medicine ,
54 (20), 1183 LP – 1184. https://doi.org/10.1136/bjsports-2020-
102575
Djalante,  R.,  Lassa,  J.,  Setiamarga,  D., Sudjatma, A., Indrawan, M., Haryanto, B.,  Mahfud,  C.,  Sinapoy,  M.  S., Djalante, S., Rafliana, I., Gunawan, L. A., Surtiari, G. A. K., & Warsilah, H.
(2020). Review and analysis of current responses to COVID-19 in Indonesia: Period  of  January  to  March  2020. Progress  in  Disaster  Science , 6 , 100091. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/ j.pdisas.2020.100091 Firmandani, W., Sya’bania, A. F., Abdani,
F.,  &  Madani,  E.  (2021).  Analysis  of
Indonesian
Consumer Online
Shopping Behavior During the Covid-
19  Pandemic:  A  Shopee  Case  Study. The International Journal of Business Review (The Jobs Review) , 4 (2), 191–
202.
Frey,  B.  (2020).  Platform  Labor  and In/Formality:  Organization  among Motorcycle Taxi Drivers in Bandung,
Indonesia. Anthropology  of  Work Review , 41 (1), 36–49. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/ awr.12187
Google.  (2022). Menemukan  penelusuran terkait . https://support.google.com/trends/ans wer/4355000
Greyling, T., Rossouw,  S., &  Adhikari, T.
(2021). The good, the bad and the ugly of lockdowns during Covid-19. PLOS ONE , 16 (1), e0245546. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0 245546 Hidayati, D., Prasojo, A. P. S.,
Kusumaningrum,  D.,  Surtiari,  G.  A. K., & Aini, Y. N. (2020). Riset dampak PSBB:  meski  menerima  bantuan pemerintah,  warga  hanya  mampu bertahan seminggu . The Conversation. https://theconversation.com/riset- dampak-psbb-meski-menerima- bantuan-pemerintah-warga-hanya- mampu-bertahan-seminggu-140180 Jacoby, W. G. (2000). Loess:: a nonparametric,  graphical  tool  for depicting relationships between variables. Electoral  Studies , 19 (4),
577–613.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/
S0261-3794(99)00028-1
Jun,  S.-P.,  Yoo,  H.  S.,  &  Choi,  S.  (2018). Ten  years  of  research  change  using
Google  Trends:  From  the  perspective of big data utilizations and applications.
Technological
Forecasting  and  Social  Change , 130 , 69–87.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/
j.techfore.2017.11.009
Kemenkominfo.  (2020).  Kominfo  Next:
Lawan  COVID-19. Edisi  15  Maret 2020 . https://eppid.kominfo.go.id/storage/up loads/3_28_3._KNEXT_-_MAR_-
_2020_-_DRAFT_-_6.pdf
Larasati, D. N., Bustaman, U., & Pramana, S. (2021). Online Marketplace Data to Figure  COVID-19  Impact  on  Micro and  Small  Retailers  in  Indonesia. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications , 5 (2), 333–342. https://doi.org/10.29244/ijsa.v5i2p333 -342
Le Pennec, E., & Slowikowski, K. (2019). ggwordcloud: A Word Cloud Geom for “ggplot2.” https://cran.r- project.org/package=ggwordcloud Mahato, S., Pal, S., & Ghosh, K. G. (2020). Effect  of  lockdown  amid  COVID-19 pandemic  on  air  quality  of  the megacity Delhi, India. Science of The Total  Environment , 730 ,  139086.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/ j.scitotenv.2020.139086
Mangono,  T.,  Smittenaar,  P.,  Caplan,  Y., Huang, V. S., Sutermaster, S., Kemp, H., & Sgaier, S. K. (2021). Information-Seeking  Patterns  During the  COVID-19  Pandemic  Across  the United  States:  Longitudinal  Analysis of Google Trends Data. J Med Internet
Res , 23 (5), e22933. https://doi.org/10.2196/22933
Massicotte,  P.,  &  Eddelbuettel,  D.  (2020). gtrendsR: Perform and Display Google Trends Queries . https://cran.r-
project.org/package=gtrendsR
Muhtaruddin,  &  Hartanto,  B.  D.  (2020).
Pengaruh Pendemi Covid-19 Terhadap
Persepsi Masyarakat Jabodetabek Untuk  Melakukan  Perjalanan  Mudik.
Jurnal Penelitian Transportasi Darat , 22 (2),
107–114. https://doi.org/10.25104/jptd.v22i2.16 57
Naccarato,  A.,  Falorsi,  S.,  Loriga,  S.,  & Pierini, A. (2018). Combining official and Google Trends data to forecast the Italian  youth  unemployment  rate. Technological Forecasting and Social Change , 130 , 114–122. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/
j.techfore.2017.11.022
Nagao, S., Takeda, F., & Tanaka, R. (2019).
Nowcasting of the U.S. unemployment rate  using  Google  Trends. Finance
Research Letters , 30 , 103–109. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/ j.frl.2019.04.005
Ngadi,  Meillianna,  R.,  &  Purba,  Y.  A. (2020).  Dampak  Pandemi  COVID-19 terhadap PHK dan Pendapatan Pekerja di  Indonesia. Jurnal  Kependudukan Indonesia , Edisi Khus , 43–48. Pramisti,  N.  Q.  (2020). Mitra  GoFood Meningkat  40%  Selama  Pandemi . Tirto.Id.  https://tirto.id/mitra-gofood- meningkat-40-selama-pandemi-fWhj Prasojo,  A.  P.  S.,  Aini,  Y.  N.,  &
Kusumaningrum,  D.  (2020).  Potensi Pola  Aliran  Mudik  pada  Masa Pandemi
COVID-19. Jurnal Kependudukan  Indonesia , Edisi  Spes ,
21–26.
Prasojo,  A.  P.  S.,  Kusumaningrum,  D.,  &
Dalimunthe,  S.  A.  (2020).  Trajektori Pencarian  Informasi  Warga  DKI Jakarta  pada  Sebelum  dan  Empat Periode  PSBB  Menggunakan  Google Trends.  In Lesson  Learned :  Riset Sosial  Budaya  dalam  Pengendalian COVID-19 (pp.  141–174).  Yayasan Pustaka Obor Indonesia.
R Core Team. (2020). R: A Language and Environment for Statistical Computing . R Foundation for
Statistical  Computing.  https://www.r- project.org/ Rodriguez, D. (2020). COVID-19 Transforms Informal Work in Indonesia’s Thriving Digital Economy .  Asia  Pacific  Foundation  of Canada.
https://www.asiapacific.ca/publication /covid-19-transforms-informal-work- indonesias-thriving Rogers,  S.  (2016). What  is  Google  Trends data  —  and  what  does  it  mean? Google News Lab. https://medium.com/google-news- lab/what-is-google-trends-data-and- what-does-it-mean-b48f07342ee8
Safitri, K. (2020). Belanja Online Meningkat,  Sektor  Logistik  Panen Untung . Kompas.Com.
https://money.kompas.com/read/2020/ 09/28/112458126/belanja-online- meningkat-sektor-logistik-panen-
untung Simionescu,  M.,  Streimikiene,  D.,  & Strielkowski,  W.  (2020).  What  Does
Google  Trends  Tell  Us  about  the Impact of Brexit on the Unemployment  Rate  in  the  UK?  In Sustainability (Vol.  12,  Issue  3). https://doi.org/10.3390/su12031011 Statista.  (2019). Most  visited  job  websites across  Indonesia  as  of  April  2018 . https://www.statista.com/statistics/92 1819/indonesia-most-visited-job- websites/
Statista.  (2020). Market  share  of  leading search engines across Indonesia as of August 2020 .
https://www.statista.com/statistics/95 4420/indonesia-market-share-of- search-engines/ Statista.  (2021). Impacts  of  COVID-19 pandemic  on  the  online  purchase behavior among consumers in
Indonesia as of May 2020 . https://www.statista.com/statistics/11 27876/indonesia-impact-on-online- purchase-behavior-covid-19/ Stephens-Davidowitz,  S.,  &  Varian,  H.
(2014).  A  hands-on  guide  to  google data. Further Details on the Construction  Can  Be  Found  on  the Google Trends Page . Sutrisno, B. (2020). ‘Transitional PSBB’: A deciding  chapter  for  Jakarta’s  new normal . The Jakarta Post.
https://www.thejakartapost.com/news/ 2020/06/09/transitional-psbb-a- deciding-chapter-for-jakartas-new- normal.html The  Jakarta  Post.  (2020). Jokowi  calls  for ‘social  distancing’  to  stem  virus spread . The Jakarta Post. https://www.thejakartapost.com/news/
2020/03/15/jokowi-calls-for-social- distancing-to-stem-virus-spread.html Vyas,  M.  (2020).  Impact  of  Lockdown  on Labour in India. The Indian Journal of
Labour  Economics , 63 (1),  73–77. https://doi.org/10.1007/s41027-020- 00259-w Wickham,  H.  (2016). ggplot2:  Elegant Graphics  for  Data  Analysis (1st  ed.).
Springer-Verlag
New
York.
https://doi.org/10.1007/978-0-387- 98141-3 Zeileis, A., Köll, S., & Graham, N. (2020).
Various  Versatile  Variances:  An
Object-Oriented  Implementation  of
Clustered Covariances in R. Journal of Statistical Software , 95 (1 SE- Articles), 1–36. https://doi.org/10.18637/jss.v095.i01