## DETERMINAN STRUKTUR PASAR TENAGA KERJA SEKTOR TRANSPORTASI DI INDONESIA

## Wahyu Widodo Rodhiyawan
Sekolah Tinggi Akuntansi Negara rdw.wahyu@gmail.com
Received  : Oct 19 th 2021 Revised  :   Nov 17 th 2021 Accepted  :  Jan 2 th 2022

## Abstract
The development of the digital economy has resulted in the loss of some jobs, the emergence of new jobs, and the possibility of labor shifting between the two. This raises the potential for labor that is not absorbed which of course will cause unemployment problems. With the COVID-19 pandemic, which requires Large-Scale Restrictions (PSBB) which of course affects the transportation sector. This study aims to examine the influence of the digital economy, investment, the COVID-19 pandemic, and the Job Creation Act on the labor market structure of the transportation sector in Indonesia. The research method used is quantitative. The data used is a time series from January 2018 to November 2020. The results of this study indicate that the digital economy has no effect on the labor market structure of the transportation  sector  in  Indonesia.  Meanwhile,  investment,  the  COVID-19  pandemic,  and  the  Job Creation Act also each have a significant effect on the labor market structure of the transportation sector in Indonesia. The impact of investment and the COVID-19 pandemic on the labor market structure of the transportation sector in Indonesia is negative. Meanwhile, the effect of the Job Creation Act on the labor market structure of the transportation sector in Indonesia is positive. Simultaneously, the digital economy,  investment,  the  COVID-19  pandemic,  and  the  Job  Creation  Act  affect  the  labor  market structure of the transportation sector in Indonesia.

## Keywords : labor market, labor shifting, omnibus law, economic crisis

## LATAR BELAKANG
Berkembangnya  teknologi  informasi dan  komunikasi  mengubah  aktivitas  ekonomi. Australia’s Digital Economy dalam Wijaya dan Utamawati  (2019)  mendefinisikan  ekonomi digital sebagai adanya suatu aktivitas sosial dan ekonomi dalam  suatu  jaringan  yang  mendunia (global)  dengan  dukungan  internet  atau tekonologi  informasi  dan  komunikasi.  OECD pada  tahun  2015  mengemukakan  bahwa ekonomi  berkembang  secara  luas  meliputi perdagangan  (e-commerce),  pendidikan  (e- learning),  media  sosial,  transportasi,  bahkan kesehatan  (rekam  medis  digital).  Dan  bahkan pada  tahun  2015  saja  sudah  menjembatani interaksi  lebih  dari  50%  penduduk  dunia  atau 24 tahun setelah www diperkenalkan.
Berdasarkan data Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet  Indonesia  (APJII)  pada  tahun  2020, diketahui  bahwa  pengguna  aktif  internet  lebih dari  empat  jam  dalam  sehari  sejumlah  196,71
juta  atau  73,7%  populasi  penduduk  Indonesia pada tahun 2019.
Perkembangan  dunia  digital  ini  telah memberikan  ruang  baru  berkembangnya ekonomi  digital.  Perkembangan  usaha  dalam ekonomi  digital  ini  tentunya  membuka lapangan usaha baru. Nomura (2015) menemukan  bahwa  Go-Jek  Indonesia  berhasil menyerap  tenaga  kerja  lebih  dari  300.000 orang.  Bahkan  Woetzel  et  al.  (2014)  sebagai bagian  dari  riset  McKinsey  juga  menemukan bahwa perkembangan ekonomi digital di China menciptakan  2,6  pekerjaan  untuk  setiap hilangnya  satu  pekerjaan.  Namun  demikian, ILO pada tahun 2016 menyatakan bahwa 56% tenaga  kerja  di  ASEAN  akan  berisiko  dengan adanya peningkatan teknologi digital dalam dua dekade ke depan.
Fenomena  perpindahan  tenaga  kerja dari  satu  sektor  ke  sektor  yang  lain  ini kemudian  lebih  dikenal  dengan  labor  shifting.
Pada  saat  krisis  ekonomi  tahun  1998,  labor shifting terjadi ke sektor yang berproduktifitas rendah  untuk  menghindari  unemployment (Permata  et  al.,  2010).  Labor  shifting  juga terjadi  dari  pekerjaan  rutin  dan  berpendidikan rendah  ke  yang  membutuhkan  kreativitas  dan social  intelligence  dengan  otomatisasi  yang rendah  (Frey  &  Osborne,  2013).  Dengan adanya labor shifting ini terdapat kemungkinan tenaga  kerja  yang  tidak  terserap.  Dengan adanya angkatan kerja yang tidak terserap maka akan  terjadi  pengangguran.  Pengangguran sendiri  merupakan  masalah  bagi  suat  negara. Tingkat  pengangguran  di  Indonesia  sendiri menurut  data  World  Bank  pada  tahun  2020 adalah sebesar 4,84% dari total angkatan kerja. Jumlah ini lebih tinggi dari rata-rata negara di Asia  Timur  dan  Pasifik  yang  hanya  sebesar 3,89%. Namun demikian,
tingkat pengangguran  di  Indonesia  masih  lebih  baik dibandingkan  negara  dengan  Upper  Middle Income pada umumnya yang sebesar 5,99%.
Perkembangan  ekonomi  digital  yang bisa mempengaruhi baik positif maupun negatif terhadap  pasar  tenaga  kerja  tersebut  menarik perhatian peneliti untuk melakukan penelitian. Penelitian akan dilakukan dengan menggunakan  ekonomi  digital,  investasi, pandemi  covid19,  dan  Undnag-Undang  Cipta Kerja.  Penelitian  terkait  pengaruh  ekonomi digital  terhadap  struktur  pasar  tenaga  kerja ternyata  telah  beberapa  kali  dilakukan  di Indonesia.  Wisana  et  al.  (2017)  menemukan bahwa Go-Jek motor mengurangi
pengangguran  dan  membuka  lapangan  kerja. Namun  demikian,  penelitian  ini  hanya  berupa survey. Penelitian Paundralingga (2018) berhasil menemukan bahwa Go-Jek juga dapat menyerap  tenaga  kerja.  Penelitian  terhadap pengaruh ekonomi digital yang akan dilakukan berbeda  dari  penelitian  sebelumnya,  di  mana dalam  penelitian  kali  ini  menggunakan  proksi uang  elektornik  yang  marak  digunakan  dalam ekonomi digital.
Penelitian dengan menggunakan pengaruh investasi terhadap pasar tenaga kerja juga menarik perhatian, karena belum didapatkan hasil yang sama. Dimas & Woyanti
(2009) menjelaskan bahwa investasi berpengaruh  negatif  terhadap  penyerapan tenaga  kerja.  Namun,  Sulistiawati  (2012) berhasil  menjelaskan  bahwa  investasi  maka akan  menyerap  tenaga  kerja  atau  berpengaruh positif. Sementara Wasilaputri (2016) mendapati hal yang berbeda dari keduanya, di mana  investasi  tidak  berpengaruh  terhadap penyerapan tenaga kerja.
Penelitian juga menggunakan pengaruh  pandemi  covid19  terhadap  pasar tenaga kerja. Hal ini menarik karena pada awal 2020,  pandemi  covid19  mulai  masuk  ke Indonesia.  Cakranegara  (2020)  menemukan bahwa pandemi covid19 mengurangi penyerapan  tenaga  kerja.  Namun  demikian, penelitian  ini  hanya  menggunakan  analisis deskriptif.
Penelitian juga menggunakan pengaruh Undang-Undang Cipta Kerja terhadap  pasar  tenaga  kerja.  Dengan  adanya undang-undang  ini  maka  diharapkan  terjadi kemudahan berusaha. Sehingga dengan adanya kemudahan berusaha tersebut akan menciptakan  lapangan  kerja  termasuk  tenaga kerja  asing  (Jumanah,  2020;  Hanifah,  2021). Kedua penelitian tersebut merupakan penelitian hukum  yang  menganalisa  terhadap  potensi masuknya  tenaga  kerja  asing  ke  Indonesia pasca  diundangkannya  Undang-Undang  Cipta Kerja tersebut.

## LANDASAN TEORI
a. Pasar Tenaga Kerja
Permintaan menurut Sudarsono merupakan  jumlah  maksimum  dari  barang ataupun  jasa  yang  dibutuhkan  oleh  pembeli pada  suatu  harga  dan  waktu  tertentu  (Sholeh, 2007).  Selanjutnya  Miller  &  Meiners  (1997) menjelaskan  bahwa  nilai  marjinal  produk berpengaruh terhadap permintaan tenaga kerja. Adapun nilai marjinal produk adalah hasil dari produk fisik marjinal dikali harga suatu produk. Produk  fisik  marjinal  sendiri  merupakan kenaikan  suatu  produk  yang  berasal  dari peningkatan  satu  unit  input  variabelnya  yang merupakan tenaga kerja.
Sedangkan  penawaran  tenaga  kerja dalam Sholeh (2007) merupakan jumlah tenaga kerja  yang  mampu  disediakan  oleh  pengguna tenaga  kerja  dengan  suatu  upah  dan  waktu tertentu.  G.S  Becker  dalam  Sholeh  (2007) menjelaskan bahwa individu dapat memperoleh kepuasan  dengan  konsumsi  atau  menikmati waktu,  yang  terkendala  dengan  tingkat pendapatan  dan  waktu.  Layard  dan  Walters dalam  Sholeh  (2007)  menjelaskan  bahwa tingkat  upah  dan  pendapatan  non  kerja mempengaruhi  keputusan  individu  terkait waktu  luang.  Kebijakan  pemerintah  untuk menaikkan upah minimum juga perlu dipertimbangkan.  Karena  tingginya  upah minimum  akan  meningkatkan  penggunaan teknologi  digital  (Packard  &  Montenegro, 2017).
b. Pengaruh Ekonomi Digital terhadap
Struktur pasar tenaga kerja
Ekonomi  digital  adalah  “the  virtual arena in which business actually is conducted, value  is  created  and  exchanged,  transactions occur,  and  one-to-one  relationship  mature  by using  any  internet  initiative  as  medium  of exchange (Hartman et al., 2001). Keberadaannya terlihat dari semakin berkembangnya bisnis atau transaksi perdagangan  dengan  penggunaan  internet sebagai  media  untuk  komunikasi,  kolaborasi, dan kooperasi antar perusahaan atau pun antar individu.  Ekonomi  digital  adalah  kegiatan ekonomi  yang  didasarkan  pada  teknologi digital  internet.  Ekonomi  digital  disebut  juga dengan internet economy, digital-based economy, new  economy  knowledge,  atau new economy  (Tapscott,  1996).  Acemoglu  (1999) menjelaskan  bahwa  secara  teoritis  bahwa teknologi informasi mengubah proses penciptaan  lapangan  kerja  untuk  perusahaan. Sedangkan Jaimovich dan Siu (2012)
menemukan dalam data sektoral bahwa proses panjang perubahan teknis menyebabkan hilangnya  pekerjaan  keterampilan  menengah selama resesi. Autor, Levy dan Murnane (2003) menemukan bahwa komputerisasi menggantikan  pekerja  yang  melakukan  tugas rutin,  kognitif  dan  melengkapi  pekerja  yang
melakukan  tugas  non-ketangkasan.  Gray (2013)  mempelajari  bukti  tingkat  pekerja  dari paruh  pertama  abad  ke-20  dan  menemukan bahwa elektrifikasi berkorelasi dengan pergeseran  dari  pekerjaan  yang  intensif  dalam keterampilan  ketangkasan,  mirip  dengan temuan Autor, Levy dan Murnane (2003) untuk komputerisasi  di  akhir  abad  ke-20.  Woolf (1984) menemukan bahwa perusahaan mencari teknik penghematan tenaga kerja dan penggunaan  modal  sebagai  tanggapan  atas energi  yang  lebih  murah  dan  pengurangan bagian pendapatan tenaga kerja.  Morin (2016) menemukan  bahwa listrik menyebabkan intensitas modal meningkat, permintaan tenaga kerja  menurun,  dan  tidak  berpengaruh  pada output. Efeknya lebih kuat di negara-negara di mana  depresi  lebih  parah.  Swiecki  (2017) menemukan bahwa perubahan teknologi adalah faktor  pendorong  utama  dalam  terjadinya perubahan struktur pasar tenaga kerja. Frey dan Osborne  (2013)  menemukan  bahwa  dengan adanya  komputerisasi  maka  terdapat  potensi berupa  risiko  hilangnya  pekerjaan.  Penelitian yang dilakukan Woetzel et al. (2014) di China juga  menemukan  bahwa  internet  berdampak positif  terhadap  pasar  tenaga  kerja  walaupun terjadi beberapa disrupsi karena sejumlah jenis pekerjaan menghilang.
c. Pengaruh  Investasi  terhadap  Pasar  Tenaga Kerja
Investasi  adalah  penanaman  modal untuk  satu  atau  lebih  asset  yang  dimiliki  dan biasanya berjangka waktu lama dengan harapan mendapatkan  keuntungan  di  masa  yang  akan datang (Sunariyah, 2013). Sedangkan
Jogiyanto  (2014)  mendefinisikan  investasi sebagai  penundaan  konsumsi  sekarang  untuk aktiva  produktif  selama  periode  tertentu.
Adapun Gitman dan Joehnk (2010)
menjelaskan investasi sebagai sarana
penempatan dana dengan harapan mendapatkan pendapatan dan/atau menjaga atau meningkatkan nilainya. Dengan adanya investasi  maka  akan  menyerap  tenaga  kerja (Sulistiawati, 2012). Namun Dimas & Woyanti
(2009) menemukan bahwa investasi
berpengaruh  negatif  terhadap  penyerapan tenaga  kerja.  Sementara  Wasilaputri  (2016) menemukan bahwa investasi tidak berpengaruh terhadap penyerapan tenaga kerja.
d. Pandemik Covid19 terhadap Pasar Tenaga Kerja
Pandemik  covid19  selain  berdampak terhadap  tingkat  kesehatan  masyarakat,  juga terhadap  perekonomian  Indonesia.  Banyak perusahaan  harus  memberhentikan  kegiatan usahanya,  sebagai  upaya  pencegahan  virus  ini dan bahkan banyak di antara pegawainya yang sudah  terjangkit  virus  ini.  Pandemi  Covid19 memberikan  dampak  terhadap  ekonomi  yang berakibat  terhadap  penyerapan  tenaga  kerja (Cakranegara, 2020)
e. Undang-Undang  Cipta  Kerja  terhadap Pasar Tenaga Kerja
Dengan adanya Undang-Undang Cipta Kerja maka memberikan kemudahan bagi para pengusaha  untuk  berusaha.  Sehingga  dengan adanya  kemudahan  berusaha  tersebut  akan menciptakan  lapangan  kerja  termasuk  tenaga kerja asing (Jumanah, 2020; Hanifah, 2021).
f. Hipotesa Penelitian
Perumusan  uji  hipotesis  mengacu kepada teori yang telah diuraikan dan penelitian terdahulu, yaitu sebagai berikut :
H1        : Ekonomi  digital  berpengaruh terhadap  struktur  pasar  tenaga kerja sektor transportasi H2        : Investasi berpengaruh terhadap struktur  pasar  tenaga  kerja sektor transportasi H3        : Pandemi  covid19  berpengaruh terhadap  struktur  pasar  tenaga kerja sektor transportasi H4        : Undang-undang  Cipta  Kerja berpengaruh  terhadap  struktur pasar  tenaga  kerja  sektor transportasi

## METODE  PENELITIAN
Berdasarkan  sifatnya,  penelitian  ini menggunakan data kuantitatif, yakni data yang berbentuk  angka  ataupun  data  kualitatif  yang dikonversi menjadi angka, kemudian dilakukan pengolahan data untuk serta dilakukan analisis
sehingga diperoleh suatu kesimpulan atas data tersebut.
Kesimpulan  yang  akan  diperoleh dalam penelitian berupa suatu bentuk pengaruh antara  variabel  independen  dan  variabel dependen.  Dalam  analisis  data,  penelitian  ini menggunakan  statistik  deskriptif.  Sugiyono (2016)  mendefinisikan  statistik  deskriptif sebagai statistik yang bertujuan untuk mendeskripsikan data tanpa mengambil kesimpulan. Selanjutnya menggunakan analisis regresi,  yaitu  teknik  dalam  statistika  untuk mengkaji  pengaruh  beberapa  variabel  dan meramal suatu variabel yang lain (Kutner et.al , 2004).
Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  data  sekunder. Sugiyono  (2016)  menjelaskan  data  sekunder merupakan  kumpulan  data  yang  secara  tidak langsung  bersumber  dari  pihak  lain.  Pihak tersebut secara tidak langsung memberikan data yang  telah  diolah  lebih  lanjut untuk  kemudian data  tersebut  disajikan  kepada  pihak  lain. Penelitian ini menggunakan data rentang waktu ( time  series ).  Data time  series merupakan kumpulan observasi dalam suatu rentang waktu yang dikumpulkan dalam interval waktu secara berlanjut (Widarjono, 2007).
Variabel  penelitian  adalah  sesuatu yang  ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari sehingga  hasil  informasinya  digunakan  untuk pengambilan  kesimpulan  (Sugiyono,  2016). Sekaran  (2016)  menjelaskan  bahwa  variabel terikat  (dependen)  adalah  variabel  yang menjadi tujuan utama yang akan dicapai dalam penelitian.  Sugiyono  (2016)  mendefinisikan variabel  dependen  sebagai  variabel  yang dipengaruhi  oleh  variabel  bebas.  Variabel dependen  dalam  penelitian  ini  adalah  struktur pasar tenaga kerja sektor transportasi (TRANS).  Proksi  struktur  pasar  tenaga  kerja sektor  transportasi  yang  digunakan  peneliti adalah  jumlah  penumpang  pesawat  terbang dengan  periode  bulanan  berdasarkan  data Badan  Pusat  Statistik  dan  PT  Angkasa  Pura  I dan II.
Variabel independen merupakan variabel yang nilainya tidak
dipengaruhi/ditentukan  oleh  variabel  lain  di dalam  model.  Variabel  independen  dalam penelitian  adalah  ekonomi  digital,  investasi,
pandemi  covid19,  dan  Undang-undang  Cipta Kerja.  Definisi  operasional  dari  variabel independen adalah sebagai berikut : Variabel Definisi Operasional Sumber data ED Jumlah uang elektronik Bank Indonesia INV Indeks Harga Saham Gabungan Bank Indonesia COV Variabel dummy Pandemi Covid19 Kemenkes RI, BNPB UUCK Variabel dummy Undang-undang Cipta Kerja DPR, Kemenkumham RI Berdasarkan  hipotesis  yang  dibangun
dalam landasan teori dan variabel-variabel yang telah  disebutkan  dalam  bagian  sebelumnya,
penulis  mengusulkan  model  penelitian  secara simultan sebagai berikut:
TRANS t = α 0 + β 1 ED t + β 2 INV t + β 3 COV t + β 4 UUCK t + ε t Keterangan: TRANS = Struktur pasar tenaga kerja sektor transportasi t = Bulan (Januari 2018 s.d. November 2020) ED = Ekonomi digital INV = Investasi COV = Pandemi Covid19 UUCK = Undang-undang Cipta Kerja

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
a. Analisis Deskriptif
Analisis  statistik  deskriptif  bertujuan untuk  memberikan  gambaran  tendensi  dan penyebaran  data.  Analisis  ini  berusaha menggambarkan  data  yang  telah  terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat  kesimpulan  yang  berlaku  umum (Sugiyono,  2016).  Analisis  yang  digunakan adalah  rata-rata  (mean),  nilai  tengah  (median) serta  modus  untuk  sebagian  variabel.  Mean merupakan  nilai  rata-rata  dari  setiap  variabel
untuk  seluruh  perusahaan  dalam  kurun  waktu empat  tahun,  median  adalah  nilai  tengah sekelompok  observasi  setelah  diurutkan  dari nilai  terkecil,  sementara  modus  adalah  nilai yang  paling  sering  muncul  dalam  kumpulan data  tersebut.  Selain  tiga  ukuran  tersebut, terdapat  ukuran  dispersi  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  nilai  tertinggi (maximum)  dan  terendah  (minimum)  serta deviasi standar (std.dev) yang menggambarkan seberapa dekat titik data individu ke mean.

## Tabel Analisis Deskriptif
Sumber : Diolah dari hasil pengujian dengan EViews11
b. Analisis Verifikatif
1) Uji Asumsi Klasik Setelah  memilih  model  regresi  data  panel,
langkah berikutnya yang dilakukan adalah melakukan  melakukan  uji  asumsi  klasik.
Uji  asumsi  klasik  dilakukan  untuk memastikan  model  regresi  memenuhi
asumsi  BLUE  ( Best  Linear  Unbiased Estimate ). Uji asumsi klasik yang dilakukan terdiri dari uji non- heteroskedastisitas,  uji  non-autokorelasi,
uji  non-autokorelasi,  dan  uji  normalitas. Tahapan dan hasil dari tiap-tiap uji asumsi klasik adalah sebagai berikut.
TRANS ED INV COV UUCK Mean 2678656. 2.38E+08 5.868.137  0.257143  0.057143 Median 3188261. 2.10E+08 6.011.830  0.000000  0.000000 Maximum 4327145. 4.20E+08 6.605.630 1.000.000 1.000.000 Minimum 45576.00 97163539 4.538.930  0.000000  0.000000 Std. Dev. 1189178. 1.04E+08 5.966.493  0.443440  0.235504 Skewness -0.878587 0.316583 -0.833329 1.111.325 3.815.836 Kurtosis 2.483.733 1.758.049 2.494.363 2.235.043 1.556.061 Jarque-Bera 4.891.529 2.834.042 4.423.731 8.057.774 3.150.164 Probability 0.086660 0.242435  0.109496  0.017794  0.000000 Sum 93752963 8.33E+09  205384.8 9.000.000 2.000.000 Sum Sq. Dev. 4.81E+13 3.64E+17 12103675 6.685.714 1.885.714 Observations 35 35 35 35 35
a) Uji Normalitas
Uji  non  normalitas  digunakan  untuk melihat  apakah  model  dalam  regresi tersebut memiliki variabel pengganggu/error  yang  terdistribusi normal  atau  tidak  (Gujarati,  2009). Pengujian non normalitas ini dilakukan dengan  menggunakan  uji  Jarque  Bera dan  melihat  grafik  normalitas  yang diolah dari aplikasi EViews11. Hipotesis yang berlaku untuk uji Jaque Bera adalah sebagai berikut: H0 : distribusi data normal Ha : distribusi data tidak normal Gambar Hasil Uji Jarque-Bera menunjukkan hasil uji non-normalitas. Probabilitas  Jarque  Bera  bernilai
0.036695  yang  signifikan  pada  α  = 0,05.  Nilai  tersebut  menyebabkan terima  Ha  atau  yang  berarti  residual berdistribusi  tidak  normal.  Meskipun residual  berdistribusi  tidak  normal, berdasarkan Central  Limit  Theorem (CLT),  kurva  distribusi  sampling dengan  sampel  30  atau  lebih  akan berpusat pada nilai parameter populasi dan  akan  memiliki  semua  sifat-sifat distribusi normal (Aistleitner & Berkes,  2010;  Bardet  et  al.,  2008; Bellhouse,  2001;  Colburn,  2009; Dassau & Hasbun, 2004; Franke, 2005; Johansen  &  Nielsen,  2012;  Notohara, 2010;  Park  et  al.,  2009;  Shashkin, 2006; Xia, 2009; Yu et al., 2012). Gambar Hasil Uji Jarque-Bera
Sumber : Diolah dari hasil pengujian dengan EViews11
b) Uji Non-heteroskedastisitas Uji  non-Heteroskedastisitas  salah  satu  uji asumsi  klasik  pada  regresi  yang  berguna untuk  menilai  apakah  ada  ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi linear. Uji non  heteroskedastisitas  bertujuan  menguji apakah  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan  varian  residual  dari  satu pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain (Ghozali,  2013).  Sebuah  model  regresi yang  baik  hendaknya  memenuhi  asumsi homoskedastis, yakni model dengan varian yang  memiliki  nilai  tetap  residual  satu pengamatan ke pengamatan lainnya.
Hipotesis  yang  berlaku  untuk  pengujian non-Heteroskedastisitas  adalah  sebsagai berikut:
H0  : tidak terdapat gejala heteroskedastis Ha  : terdapat gejala heteroskedastis Ha  diterima  jika  Breusch-Pagan  LM bernilai  signifikan  kurang  dari  α  =  0,05. Sebaliknya nilai Prob. lebih dari 0,05 akan menolak Ha dan menerima H0 yang artinya model  penelitian  tersebut  terbebas  dari masalah heteroskedastisitas.
Nilai p value yang ditunjukkan dengan nilai Prob.  chi  square(6)  pada  Obs*R-Squared yaitu  sebesar  0,5483.  Oleh  karena  nilai  p value  0,5483  >  0,05  maka  terima  H0  atau
yang  berarti  model  regresi  bersifat homoskedastisitas  atau  dengan  kata  lain
tidak ada masalah asumsi non heteroskedastisitas Tabel  Heteroskedastisitas
Sumber : Diolah dari hasil pengujian dengan EViews11
c) Uji Non-autokorelasi Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain  pada  model  regresi.  Hal  yang  ingin dilihat  adalah  apakah  terdapat  korelasi variabel  dalam  model  prediksi  terkait perubahan waktu. Model regresi yang baik adalah  yang  terbebas  dari  masalah autokorelasi.
Dalam penelitian ini
autokorelasi diuji menggunakan uji Breusch-Godfrey  Serial  Correlation  LM Test dengan  dengan  aplikasi  EViews11 sebab  tidak  ada  variabel  lag  yang digunakan dalam model penelitian.
Hipotesis  yang  berlaku  untuk  uji  non- Autokorealasi adalah sebagai berikut: H0  : tidak terdapat masalah autokorelasi Ha  : terdapat masalah autokorelasi
Tabel Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test
Sumber : Diolah dari hasil pengujian dengan EViews11 Perhatikan  nilai  Prob  Chi  Square(2) yang  merupakan  nilai  p  value  uji Breusch-Godfrey  Serial  Correlation LM,  yaitu  sebesar  0,4389  dimana  > 0,05  sehingga  terima  H0  atau  yang berarti  tidak  ada  masalah  autokorelasi serial.
d) Uji Non-multikolinearitas Multikolinearitas  adalah  kondisi  yang menunjukkan  adanya  korelasi  antar dua  variabel  independen  atau  lebih dalam sebuah model regresi.
Multikolinearitas  tidak  mengurangi kekuatan  prediksi  secara  simultan, namun  memengaruhi  nilai  prediksi variabel yang mengalami multikolinearitas tersebut. Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antar
variabel  independen.  Model  regresi yang  baik  seharusnya  tidak  memiliki hubungan  kuat  atau  korelasi  diantara variabel independennya.
Peneliti melakukan uji Variance Inflation Factors (VIF) dengan menggunakan  command  VIF  pada aplikasi  EViews11.  Jika  nilai  VIF masing-masing  variabel  dan/atau  nilai VIF  rata-rata  menyentuh  angka  10 maka  data  tersebut  mengalai  masalah multikolinearitas. Hasil pengujian VIF yang  ditunjukkan  pada  Tabel  IV.  10 menunjukkan  tidak  ada  variabel  yang memiliki nilai Centered VIF lebih dari 10  sehingga  dapat  disimpulkan  tidak terdapat  gejala  multikolinearitas  pada data penelitian yang digunakan.

## Tabel Variance Inflation Factors
Sumber : Diolah dari hasil pengujian dengan EViews11 Di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai Centered VIF tersebut kurang dari 10, maka  dapat  dinyatakan  bahwa  tidak terdapat masalah multikolinearitas dalam model prediksi.
e) Uji Linearitas Uji Linearitas digunakan untuk membentukmodel  baru  dan  bersifat BLUE ( Best Linear Unbiased Estimation ).  Uji  Linearitas  dengan menggunakan  uji  Ramsey  Reset  Test, dimana  hasilnya  nilai  p  value  yang ditunjukkan  pada  kolom  probability baris F-statistics adalah sebesar 0,4919 dimana > 0,05 sehingga dapat disimpulkan  bahwa  variabel  bebas linear dengan variabel terikat.
Tabel Ramsey Reset Test
Sumber : Diolah dari hasil pengujian dengan EViews11
2) Uji Regresi
a. Uji Signifikansi SImultan (Uji-F)
Uji  signifikansi  simultan  (Uji-F) digunakan  untuk  melihat  pengaruh keseluruhan variabel independen secara besama-sama (simultan) terhadap  variabel  dependen.  Dengan kata lain, uji-F penelitian ini dilakukan untuk  menguji  pengaruh  variabel Ekonomi  Digital,  Investasi,  Pandemi Covid19,  dan  Undang-Undang  Cipta Kerja terhadap variabel Struktur Pasar Tenaga  Kerja  Sektor  Transportasi. Setelah dilakukan uji-F, peneliti melihat  probabilitas  dari  F-statistic pada hasil regresi yang telah dilakukan.
Variabel independen dianggap terbukti berpengaruh  secara  simultan  terhadap variabel dependen jika nilai
probabilitas  dari  F-statistic  lebih  kecil daripada nilai α = 0,05. Hipotesis yang berlaku  pada  uji-F  adalah  sebagai berikut.
H0 :  variabel  independen  dalam penelitian secara simultan tidak berpengaruh  terhadap  struktur  pasar tenaga kerja sektor transportasi Ha :  variabel  independen  dalam penelitian secara simultan berpengaruh terhadap  struktur  pasar  tenaga  kerja sektor transportasi
Berdasarkan  regresi  yang  dilakukan, nilai probabilitas dari F-statistic menunjukkan  angka  0.000000.  Nilai tersebut  lebih  kecil  daripada  nilai  α  = 0,05  sehingga  H0  ditolak  dan  Ha diterima yang artinya variabel independen  dalam  penelitian  secara
simultan berpengaruh terhadap struktur pasar  tenaga  kerja  sektor  transportasi.
Hasil  uji-F  yang  dilakukan  dapat terlihat pada tabel hasil uji F. Tabel Hasil Uji Regresi
Sumber : Diolah dari hasil pengujian dengan Eviews11
b. Uji signifikansi parsial (uji-t) Berbeda  dengan  uji  simultan,  uji  parsial (uji-t)  digunakan  untuk  melihat  pengaruh masing-masing  variabel  indenden  secara parsial terhadap variabel dependen.
Penentuan  uji-t  dilihat  dilakukan  dengan melihat  nilai  probabilitas  (p-value)  tiap variabel independen kemudian
dibandingkan  dengan  tingkat  signifikansi yang digunakan.
Penelitian
ini menggunakan  tingkat  signifikansi  sebesar 5%  (α  =  0,05).  Jika  suatu  variabel independen  memiliki  p-value  dibawah tingkat  signifikansi  (0,05),  maka  variabel tersebut signifikan sehingga H0 ditolak dan Ha diterima. Sebaliknya jika p-value suatu variabel  melebihi  0,05,  maka  Ha  ditolak dan H0 diterima.
Uji-t  dilakukan  dengan  dengan  aplikasi EViews11.  Nilai  probabilitas  aplikasi  ini menampilkan  tingkat  signifikansi  untuk pengujian  hipotesis  dua  arah  (two-tailed). Hasil  uji  statistik  t  dalam  penelitian  ini disajikan  dalam  Tabel  Hasil  Uji  Regresi dengan  penjelasan  sebagai  berikut.Uji-t dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan bantuan aplikasi EViews11.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk melakukan  uji-t  adalah  dengan  cara meregresi  model  penelitian  utama  dengan menggunakan  metode  yang  telah  dipilih sebelumnya,  kemudian  dilihat  nilai  Prob. untuk setiap variabel independen penelitian.
Tabel Hasil Uji Regresi menunjukkan nilai koefisien  dari  setiap  variabel  independen, nilai error standar, nilai t-Statistic, dan nilai probabilitas signifikansinya (Prob.) sehingga pengaruh dari variabel independen terhadap hasil investasi asuransi  syariah  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1) Pengaruh ekonomi digital (ED)
terhadap  struktur  pasar  tenaga  kerja sektor transportasi (TRANS)
Hipotesis pertama dalam penelitian ini memberikan dugaan sementara pengaruh ekonomi digital (ED)
terhadap  struktur  pasar  tenaga  kerja sektor transportasi (TRANS).
Hipotesis  nol  dan  hipotesis  alternatif yang  dibuat  pada  variabel  ini  adalah sebagai berikut:
H0 :  Ekonomi  digital  (ED) tidak berpengaruh terhadap  struktur  pasar tenaga kerja sektor transportasi (TRANS) Ha1 :  Ekonomi  digital  (ED) berpengaruh terhadap struktur pasar tenaga kerja sektor transportasi (TRANS)
Nilai  Prob.  dari  variabel  ED  adalah sebesar  0,0966.  Nilai  tersebut  di  atas nilai α = 0,05. Dengan demikian, maka variabel  ekonomi  digital  (ED)  tidak berpengaruh  terhadap  struktur  pasar tenaga kerja sektor transportasi (TRANS).  Dengan  demikian  maka Ha1 ditolak dan H0 gagal tolak.
2) Pengaruh  Investasi  (INV)  terhadap struktur  pasar  tenaga  kerja  sektor transportasi (TRANS)
Hipotesis pertama dalam penelitian ini memberikan
dugaan sementara pengaruh  investasi  (INV)  terhadap struktur  pasar  tenaga  kerja  sektor transportasi  (TRANS).  Hipotesis  nol dan  hipotesis  alternatif  yang  dibuat pada  variabel  ini  adalah  sebagai berikut:
H0 : Investasi (INV) tidak berpengaruh terhadap  struktur  pasar tenaga kerja sektor transportasi (TRANS) Ha1  :  Investasi  (INV)  berpengaruh terhadap  struktur  pasar tenaga kerja sektor transportasi (TRANS)
Nilai  Prob.  dari  variabel  INV  adalah sebesar  0,0200.  Nilai  tersebut  di  atas nilai α = 0,05. Dengan demikian, maka variabel  investasi  (INV)  berpengaruh terhadap  struktur  pasar  tenaga  kerja sektor  transportasi  (TRANS).  Dengan demikian  maka  Ha1  diterima  dan  H0 ditolak.
3) Pengaruh  Pandemi  Covid19  (COV) terhadap  struktur  pasar  tenaga  kerja sektor transportasi (TRANS)
Hipotesis pertama dalam penelitian ini memberikan dugaan sementara pengaruh  Pandemi  Covid19  (COV) terhadap  struktur  pasar  tenaga  kerja sektor
transportasi (TRANS).
Hipotesis  nol  dan  hipotesis  alternatif yang  dibuat  pada  variabel  ini  adalah sebagai berikut: H0 : Pandemi covid19 (COV) tidak berpengaruh terhadap  struktur  pasar tenaga kerja sektor transportasi (TRANS) Ha1 : Pandemi covid19 (COV) berpengaruh terhadap struktur pasar tenaga kerja sektor transportasi
(TRANS)
Nilai  Prob.  dari  variabel  pandemi covid19 (COV) adalah sebesar 0,0000. Nilai tersebut masih di bawah nilai α = 0,05. Dengan demikian, maka variabel pandemi  covid19  (COV)  berpengaruh terhadap  struktur  pasar  tenaga  kerja sektor  transportasi  (TRANS).  Dengan demikian  maka  Ha1  diterima  dan  H0 ditolak.
4) Pengaruh Undang-Undang Cipta Kerja (UUCK) terhadap struktur pasar tenaga kerja sektor transportasi (TRANS)
Hipotesis pertama dalam penelitian ini memberikan dugaan sementara pengaruh Undang-Undang Cipta Kerja (UUCK) terhadap struktur pasar tenaga kerja  sektor  transportasi  (TRANS). Hipotesis  nol  dan  hipotesis  alternatif yang  dibuat  pada  variabel  ini  adalah sebagai berikut: H0 :  Undang-Undang  Cipta Kerja (UUCK) tidak berpengaruh terhadap struktur pasar tenaga kerja sektor transportasi (TRANS) Ha1 :  Undang-Undang  Cipta Kerja (UUCK) berpengaruh terhadap struktur pasar tenaga kerja
sektor
transportasi
(TRANS)
Nilai  Prob.  dari  variabel  Undang- Undang  Cipta  Kerja  (UUCK)  adalah sebesar 0,0338. Nilai tersebut masih di bawah  nilai  α  =  0,05.  Dengan demikian,  maka  variabel  Undang-
Undang Cipta Kerja (UUCK)
berpengaruh  terhadap  struktur  pasar tenaga kerja sektor transportasi
(TRANS).  Dengan  demikian  maka
Ha1 diterima dan H0 ditolak.
Berdasarkan  penjelasan  masing- masing  variabel  tersebut,  maka  disusun ikhtisar dari nilai koefisien, nilai Prob. yang telah disesuaikan untuk hipotesis penelitian yang  telah  dibuat . Ikhisar  hasil  regresi berikut  interpretasinya  dijelaskan  pada tabel berikut.
Tabel Ikhtisar Hasil Regresi Variabel Koefisien Prob. α Interpretasi Keterangan ED -0,002666 0, 0966 0,05 Tidak berpengaruh hipotesis ditolak INV -862,9158 0,0200 0,05 berpengaruh hipotesis diterima COV -3089530 0,0000 0,05 berpengaruh hipotesis diterima UUCK 1056495 0,0338 0,05 berpengaruh hipotesis diterima Sumber: Diolah dari hasil pengujian
EViews11 Sebagaimana telah dijelaskan pada BAB III dalam  penelitian  ini,  persamaan  regresi utama  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
TRANS t = α 0 + β 1 ED t + β 2 INV t + β 3 COV t + β 4 UUCK t + ε t Setelah  melakukan  analisis  regresli  linear berganda  dengan  menggunakan  EViews versi  11  didapatkan  persamaan  regresi dengan koefisien sebagai berikut:
TRANS t =  9110665  -  0,002666ED t – 862,9158INV t –  3089530COV t + 1056495UUCK + + ε t Hasil  persamaan  tersebut  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
• α t merupakan  konstanta  atau intercept dari  persamaan  regresi  struktur  pasar tenaga kerja sektor transportasi (TRANS)  dengan  nilai  9110665.
Angka ini menunjukkan apabila seluruh  variabel  independen  bernilai konstan,  maka  proksi  struktur  pasar tenaga kerja sektor transportasi (TRANS) bernilai 9110665.
• β 1 adalah  koefisien  dari  variabel independen ED. Nilai dari β 1 sebesar - 0,002666  menunjukkan  bahwa  bila terdapat  kondisi  yang  meningkatkan ekonomi digital (ED) sebesar satu basis poin,  maka  nilai  struktur  pasar  tenaga kerja  sektor  transportasi  (TRANS) akan  mengalami  penurunan  sebesar  0, 002666  basis  poin.  Fluktuasi  ini mengasumsikan faktor-faktor lain yang memengaruhi  struktur  pasar  tenaga kerja  sektor  transportasi  (TRANS) dianggap konstan ( ceteris paribus ). • β 2 adalah  koefisien  dari  variabel independen investasi (INV). Nilai dari β 2 sebesar  -862,9158  menunjukkan bahwa bila terjadi peningkatan investasi (INV) sebesar satu basis poin, maka  nilai  struktur  pasar  tenaga  kerja sektor  transportasi  (TRANS)  akan mengalami penurunan sebesar 862,9158  basis  poin.  Fluktuasi  ini mengasumsikan faktor-faktor lain yang memengaruhi  struktur  pasar  tenaga kerja  sektor  transportasi  (TRANS) dianggap konstan ( ceteris paribus ). • β 3 adalah  koefisien  dari  variabel independen  pandemi  covid19  (COV). Nilai  dari  β 3 adalah  -3089530  yang menunjukkan  apabila  terjadi  pandemi covid19  (COV),  maka  nilai  struktur pasar  tenaga  kerja  sektor  transportasi (TRANS)  akan  mengalami  penurunan sebesar  3089530  basis  poin.  Hal  ini terjadi  dengan  dengan  asumsi  faktor- faktor lain yang mempengaruhi struktur  pasar  tenaga  kerja  sektor transportasi (TRANS) dianggap
konstan ( ceteris paribus ).
• β 4 adalah  koefisien  dari  variabel independen  Undang-Undang  Cipta Kerja  (UUCK).  Nilai  dari  β 4 sebesar
1056495  menunjukkan  bahwa  bila terjadi  adanya    Undang-Undang  Cipta Kerja  (UUCK),  maka  nilai  struktur pasar  tenaga  kerja  sektor  transportasi
(TRANS) akan mengalami peningkatan  sebesar  1056495  basis poin.  Fluktuasi  ini  mengasumsikan faktor-faktor  lain  yang  memengaruhi struktur  pasar  tenaga  kerja  sektor transportasi (TRANS) dianggap konstan ( ceteris paribus ).
c. Koefisien Determinasi Koefisien Determinasi (R 2 )
menginformasikan  baik  atau  tidaknya model  regresi  yang  terestimasi.  Koefisien ini digunakan untuk mengukur sejauh mana kemampuan  model  dalam  menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2013). Nilai  R 2 penelitian  ini  dapat  dilihat  dari hasil  regresi  dalam  penelitian  ini  didapat dengan  cara  melakukan  regresi  linear berganda.  Nilai R 2 yang  semakin  besar menunjukkan menunjukkan variabel
dependen  penelitian  semakin  mampu dijelaskan
oleh variabel-variabel independen.  Nilai R-squared pada  model dalam penelitian ini adalah 0,817973. Nilai ini  menunjukkan  bahwa  model  penelitian dapat  menjelaskan  variasi  struktur  pasar tenaga  kerja  sektor  transportasi  (TRANS) sebesar 81,79% sementara 18,21% lainnya dijelaskan  oleh  faktor-faktor  lain  di  luar variabel yang diteliti.
Penggunaan R -squared dapat menyebabkan bias terhadap jumlah variabel  independen  yang  dimasukkan  ke dalam  model  (Ghozali,  2013).  Setiap variabel yang ditambahkan kedalam model penelitian  akan  meningkatkan  nilai R- squared tanpa melihat pengaruh
signifikansi dari variabel yang
ditambahkan  terhadap  variabel  dependen. Banyak  peneliti  menyatakan  untuk  model regresi yang lebih menggunakan lebih dari satu variabel independen hendaknya digunakan adjusted  R-squared sebagai indikator determinasi.  Hal  ini  dikarenakan a djusted  R-squared berfluktuasi  saat
sebuah  variabel  independen  ditambahkan kedalam model.
Nilai  a djusted  R-squared penelitian  ini adalah  sebesar  adalah  sebesar  0.793703, yang  artinya  struktur  pasar  tenaga  kerja sektor transportasi (TRANS) dapat dijelaskan  oleh  variabel  penelitian  sebesar 79,37% sementara 20,63% sisanya dijelaskan  oleh  pengaruh  lain  di  luar variabel  yang  diteliti.  Hasil  pengujian koefisien  determinasi  dapat  dilihat  pada tabel Hasil Uji Regresi.
c. Impilkasi
Berdasarkan  hasil  penelitian  diperoleh bahwa  dalam  tingkat  keyakinan  5%,  ekonomi digital tidak berpengaruh terhadap pasar tenaga kerja  sektor  transportasi  di  Indonesia.  Namun demikian, jika tingkat keyakinan menjadi 10% maka  ekonomi  digital  berpengaruh  terhadap struktur  pasar  tenaga  kerja  di  Indonesia.  Hasil ini  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya (Morin,  2016;  Frey  &  Osborne,  2013; Cakranegara, 2020). Namun hasil ini menyangkal temuan dari penelitian sebelumnya yang  mengatakan  jika  ekonomi  digital menyerap  tenaga  kerja  (Nomura,  2015; Woetzel  et  al.,  2014).  Sedangkan  untuk pengaruh  dari  variabel  investasi  terhadap struktur  pasar  tenaga  kerja  sektor  transportasi adalah  signifikan.  Hasil  ini  sesuai  dengan penelitian  dari  Dimas  &  Woyanti  (2009). Adapun  pandemi  covid19  juga  berpengaruh terhadap  struktur  pasar  tenaga  kerja  sektor transportasi  dan  sesuai  dengan  penelitian sebelumnya (Cakranegara, 2020). Dan terakhir Undang-Undang Cipta Kerja juga berpengaruh terhadap  struktur  pasar  tenaga  kerja.  Hasil  ini memperkuat  hasil  analisis  desriptif  yang dilakukan  penelitian  sebelumnya  (Jumanah, 2020;  Hanifah,  2021).  Namun  tidak  hanya pekerja  asing,  namun  juga  pekerja  dalam negeri.
1. SIMPULAN DAN SARAN
a. Simpulan
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap struktur  pasar  tenaga  kerja  sektor  transportasi. Regresi data time series dan analisia yang telah
dilakukan  menghasilkan  beberapa  kesimpulan terkait  variabel-variabel  yang  diteliti  adalah Investasi,  pandemi  covid19,  dan  Undang- Undang  Cipta  Kerja  terbukti  berpengaruh terhadap  struktur  pasar  tenaga  kerja  sektor transportasi. Sedangkan ekonomi digital terbukti  tidak  berpengaruh  terhadap  struktur pasar  tenaga  kerja  sektor  transportasi.  struktur pasar  tenaga  kerja  sektor  transportasi  dapat dijelaskan  oleh  variabel  independen  yang digunakan  dalam  penelitian  sebesar  79,37% sementara  20,63%  sisanya  dijelaskan  oleh pengaruh lain di luar variabel yang diteliti.
b. Saran Pemerintah  dalam  mengendalikan  struktur pasar  tenaga  kerja  hendaknya  memperhatikan investasi  yang  dilakukan  oleh  perusahaan. Karena  selama  ini  investasi  berfokus  terhadap padat modal, sehingga mengakibatkan penurunan pasar tenaga kerja. Pemerintah juga hendaknya  mampu  mengendalikan  pandemi covid19  karena  terbukti  sangat  mempengaruhi penurunan pasar tenaga kerja. Pemerintah juga hendaknya  menerbitkan  berbagai  ketentuan pelaksanaan dari Undang-Undang Cipta Kerja, karena  terbukti  berpengaruh  meningkatkan pasar  tenaga  kerja.  Untuk  variabel  ekonomi digital sektor transportasi hendaknya menggunakan  proksi  lain,  misalnya  peredaran usaha atau jumlah pengusaha yang memanfaatkan teknologi informasi.

## DAFTAR  PUSTAKA
Acemoglu, D. (1999). Changes in
unemployment and wage inequality: An alternative  theory  and  some  evidence.
American economic review, 89(5), 1259- 1278.
Aistleitner,  C.,  &  Berkes,  I.  (2010).  On  the central  limit  theorem  for  f  (nkx). Probability  theory  and  related  fields, 146(1), 267-289.
Autor,  D.  H.,  Levy,  F.,  &  Murnane,  R.  J.
(2003).  The  skill  content  of  recent technological  change:  An  empirical exploration.  The  Quarterly  journal  of economics, 118(4), 1279-1333.
Bardet,  J.  M.,  Doukhan,  P.,  Lang,  G.,  & Ragache, N. (2008). Dependent Lindeberg  central  limit  theorem  and some  applications.  ESAIM:  Probability and Statistics, 12, 154-172.
Bellhouse,  D.  R.  (2001).  The  central  limit theorem under simple random sampling. The  American  Statistician,  55(4),  352- 357.
Cakranegara, P. A. (2020). Pandemi Covid 19 Dan Pengaruhnya Terhadap Pasar
Tenaga  Kerja  Di  Indonesia.  Prosiding Working Papers  Series  In  Management, 12(2), 36-46.
Colburn, A. (2009). Central limit theorem. The Science Teacher, 76(9), 10.
Dassau,  K.  J.,  &  Hasbun,  J.  E.  (2004).
Demonstrating the Central Limit
Theorem  Using  MATLAB.  Georgia Journal of Science, 62(3), 133.
Dimas, D., & Woyanti, N. (2009). Penyerapan
Tenaga  Kerja  di  DKI  Jakarta.  Jurnal
Bisnis dan Ekonomi, 16(01), 24257.
Draper,  N.  dan  Smith,  H.  1992.  Analisis
Regresi Terapan. Edisi Kedua.
Terjemahan  oleh  Bambang  Sumantri.
Jakarta : Gramedia Pustaka Utama
Franke,  B.  (2005).  A  functional  central  limit theorem  for  diffusions  on  periodic submanifolds of ℝ N. Probability theory and related fields, 133(2), 236-244.
Frey,  C.  B.,  &  Osborne,  M.  A.  (2017).  The future  of  employment:  How  susceptible are jobs to computerisation?.
Technological  forecasting  and  social change, 114, 254-280.
Ghozali,  I.,  &  Ratmono,  D.  (2013).  Analisis multivariat  dan  ekonometrika:  Teori, konsep, dan aplikasi dengan EVIEWS 8. Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Gitman,  L.  J.,  &  Joehnk,  D.  M.  (2010). Fundamentals Of Investing. (A. Wesley, Ed.) (11th Ed.). Boston: Pearson.
Gray,  R.  (2013).  Taking  technology  to  task:
The skill content of technological change in  early  twentieth  century  united  states.
Explorations  in  Economic  History, 50(3), 351-367.
Gujarati,  N.D.  (2009).  Basic  Econometrics.
New  York  :  McGraw-Hill  Companies, Inc.
Hanifah, I. (2021). Peluang Tenaga Kerja Asing Untuk Bekerja Di Indonesia Berdasarkan Rancangan Undang-Undang Cipta
Kerja.  DE  LEGA  LATA:  Jurnal  Ilmu
Hukum, 6(1), 168-173.
Hartman, A., Kador, J., & Sifonis, J. G. (2001).
Net Ready: Strategies for Success in the E-conomy. McGraw-Hill, Inc..
Jaimovich, N., & Siu, H. E. (2012). The Trend is the Cycle: Job Polarization and Jobless Recoveries  NBER  Working  Paper  No. 18334, Issued in August 2012.
Jogiyanto, (2014).Teori Portofolio dan Analisis Investasi  (Edisi  ke  10).  Yogyakarta :BPFE.
Johansen,  S.,  &  Nielsen,  M.  Ø.  (2012).  A necessary  moment  condition  for  the fractional functional central limit theorem. Econometric Theory, 671-679.
Jumanah, J. (2020). Analisis Cost And Benefit Kebijakan Undang-Undang Cipta Kerja. Jurnal NIAGARA, 12(2), 126-131.
Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J, dan J. Neter, J.
(2004).  Applied  Linear  Regression Models. 4 th ed. New York : McGraw-Hill
Companies, Inc
Miller,  R.  L.,  &  Meiners,  R.  E.  (1997).  Teori Ekonomi  Mikro  Intermediate.  Edisi Ketiga.  PT.  Raja  Grafindo  Persada. Jakarta.
Morin,  M.  (2015).  The  labor  market consequences  of  technology  adoption: concrete  evidence  from  the  Great Depression.  Unpublished  manuscript, University of Cambridge.
Notohara,  M.  (2010).  An  application  of  the central  limit  theorem  to  coalescence times in the structured coalescent model with  strong  migration.  Journal  of mathematical biology, 61(5), 695-714.
Packard,  T.  G.,  &  Montenegro,  C.  E.  (2017).
Labor policy and digital technology use:
indicative  evidence  from  cross-country correlations. The World Bank.
Park, B. U., Kim, T. Y., Park, J. S., & Hwang,
S.  Y.  (2009).  Practically  applicable central limit theorem for spatial statistics.
Mathematical  Geosciences,  41(5),  555- 569.
Shashkin,  A.  P.  (2006).  On  Newman's  central limit  theorem.  Theory  of  Probability  & Its Applications, 50(2), 330-337.
Sholeh, M. (2007). Permintaan dan Penawaran Tenaga  Kerja  Serta  Upah:  Teori  Serta Beberapa  Potretnya  di  Indonesia.  Jurnal Ekonomi dan Pendidikan, 4(1).
Sudarsono. (1993). Pengantar Ekonomi Mikro, Jakarta: LP3ES.
Sugiyono.  (2016).  Metode  Penelitian  Bisnis (Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan R&D). Bandung: Alfabeta.
Sulistiawati,  R.  (2012).  Pengaruh  investasi terhadap  pertumbuhan  Ekonomi  dan penyerapan tenaga kerja serta kesejahteraan  masyarakat  di  Provinsi  di Indonesia.  Jurnal  ekonomi  bisnis  dan kewirausahaan, 3(1), 29-50.
Sunariyah. 2013. Pengantar Pengetahuan Pasar
Modal  (Edisi  6).  Penerbit  :  UPP  STIM YKPN, Yogyakarta.
Święcki, T. (2017). Determinants of structural change. Review of Economic Dynamics, 24, 95-131.
Tapscott  D.  1996.  The  Digital  Economy  Era:
Promise  and  Peril  in  the  Age  of Networked  Intelligence.  New  York: McGraw Hill.
Wasilaputri,  F.  R.  (2016).  Pengaruh  Upah Minimum Provinsi, PDRB dan Investasi Terhadap  Penyerapan  Tenaga  Kerja  di Pulau  Jawa  Tahun  2010-2014.  Jurnal Pendidikan  Dan  Ekonomi,  5(3),  293- 250.
Widarjono,  A.  (2007).  Ekonometrika  :  Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan Bisnis. Edisi  Kedua.  Yogyakarta  :  Ekonisia Fakultas  Ekonomi  Universitas  Islam Indonesia
Wijaya,  S.,  &  Utamawati,  H.  (2018).  Pajak
Penghasilan  dari  Ekonomi  Digital  atas
Cross-Boarder Transaction. Jurnal Online Insan Akuntan, 3(2), 135-148.
Woetzel, J., Orr, G., Lau, A., Chen, Y., Chang,
E.,  Seong,  J.,  ...  &  Qiu,  A.  (2014).
China’s  digital  transformation:  The Internet’s  impact  on  productivity  and growth. McKinsey Global Institute, July, McKinsey&Company.
Woolf, A.  G.  (1984). Electricity,  productivity, and labor saving: American
manufacturing, 1900-1929. Explorations in Economic History, 21(2), 176.
Wulandari,  D.,  &  Harun,  M.  H.  (2020). Pengaruh Tingkat Suku Bunga (Bi Rate),
Tingkat  Inflasi,  dan Nilai  Tukar Rupiah terhadap  Hasil  Investasi  Perusahaan Asuransi  Syariah  di  Indonesia  Tahun 2016-2018.
Xia,  H.  Q.  (2009).  Multidimensional  local central  limit  theorem  of  some  non- uniformly  hyperbolic  systems.  Acta Mathematica  Sinica,  English  Series, 25(4), 565-580.
Miao,  Y.,  Xu,  S.,  &  Peng,  A.  (2012).  Almost sure  central  limit  theorem  of  sample quantiles. A
dvances in Decision Sciences, 2012.