## Kerentanan Kesejahteraan

## Gig Worker di Indonesia Pascapandemi
Christiayu Natalia a,b, ∗ , & FX Gugus Febri Putranto c
a Magister Ilmu Ekonomi, Universitas Brawijaya
b Badan Pusat Statistik Kota Malang c Badan Pusat Statistik Kota Batu

## Abstract
The post-pandemic era transforms the workforce, one of which is the emergence of the gig worker phenomenon, supported by the rapid information and communication technology (ICT) develo- pments. However, gig worker as part of informal workers requires special attention in terms of their vulnerabilities to the dynamic work environment. This study aims to analyze the determinants of gig worker vulnerability by using the proxy variable of the gig worker’s risk to fall into poverty and extreme poverty. National Socioeconomic Survey (SUSENAS) data with individual observations in 2022 were analyzed using the ordered logistic regression method. Generational groups, completed education, information and communication technology education, and working hours are important issues in preventing gig workers from welfare vulnerabilities. Improvement of gig workers’ ICT skills can reduce their vulnerabilities and improve their work quality and productivity.
Keywords: gig worker; poverty; ordered logistic regression; SUSENAS

## Abstrak
Era pascapandemi menghadirkan transformasi ketenagakerjaan. Fenomena gig worker muncul secara pesat yang didukung oleh kemudahan dan perkembangan teknologi yang cepat. Meskipun demikian, gig worker sebagai bagian dari pekerja informal perlu mendapatkan perhatian, khususnya terkait kerentanan pekerjaan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk menganalis determinan kerentanan gig worker dengan proksi risiko masuk ke dalam kelompok miskin dan miskin ekstrem. Data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) dengan amatan individu pada tahun 2022 dianalisis menggunakan metode regresi logistik ordinal. Kelompok generasi, pendidikan yang ditamatkan, pendidikan teknologi informasi dan komunikasi, serta jam kerja merupakan faktor penting dalam mencegah gig worker dari kerentanan kesejahteraan. Meningkatkan keahlian teknologi informasi dan komunikasi bagi para gig worker perlu dilakukan secara intensif untuk menjaga mereka dari kerentanan serta meningkatkan kualitas serta produktivitas mereka. Kata Kunci: gig worker ; kemiskinan; regresi logistik ordinal; SUSENAS Kode Klasifikasi JEL: C31; I32; J46
∗ Alamat Korespondensi Penulis: Badan Pusat Statistik Kota Malang, Jalan Janti Barat No.47, Kota Malang, Jawa Timur. Email : christiayu@bps.go.id.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
Kerentanan Kesejahteraan Gig Worker di Indonesia Pascapandemi 174

## 1. Pendahuluan
Era pascapandemi yang ditandai dengan kembali pulihnya perekonomian di Indonesia pada tahun 2022, masih menyisakan beberapa scarring effect pada kon- disi perekonomian. Sempat mengalami titik terendahnya dengan pertumbuhan ekonomi sebesar -2,07 pada tahun 2020, pertumbuhan ekonomi Indonesia te- lah berada pada level 5,31 pada tahun 2022 yang sudah setara dengan kondisi sebelum pandemi (Badan Pusat Statistik [BPS], 2023).
Salah satu bentuk scarring effect yang masih terlihat adalah informalitas pe- kerja yang meningkat sejak pandemi di tahun 2020. Pada Gambar 1 dapat dilihat bagaimana tren informalitas yang terjadi di Indonesia dalam rentang waktu sepuluh tahun terakhir.
Gambar 1: Proporsi Pekerja Sektor Formal-Informal di Indonesia, 2013–2022 Sumber: BPS (2022a), diolah
Sebagaimana terdapat pada Gambar 1 dapat diketahui bahwa dalam sepuluh tahun terakhir, pekerja informal masih mendominasi proporsi penduduk bekerja. Bahkan, pada saat puncak pandemi di tahun 2020, proporsi pekerja informal di Indonesia mencapai titik tertingginya dalam satu dekade terakhir. Lebih lanjut, adanya gap yang melebar antara proporsi pekerja sektor formal-informal di Indonesia yang dimulai pada tahun 2020 masih mencatat pergerakan yang stabil hingga tahun 2022. Kondisi tersebut mengindikasikan bahwa informalitas pekerja sebagai salah satu scarring effect pandemi merupakan sebuah fenomena ketenagakerjaan yang tidak bisa dicegah.
Salah satu bagian dari pekerja informal adalah gig worker . Meskipun masih be- lum terdapat definisi yang mengikat tentang gig worker , tetapi terdapat beberapa penelitian mengkaji tentang jenis pekerja ini. Permana et al . (2023) mengestimasi gig worker dengan menggunakan data Sakernas pada tahun 2019 yang mencapai 2,33 juta orang atau mencapai 1,7 persen dari total angkatan kerja di Indonesia yang beraktivitas pada sektor transportasi serta sektor jasa lainnya. Lebih lanjut, El Hajal & Rowson (2021) dan Mehta (2023) menyatakan bahwa jumlah gig worker diperkirakan akan mengalami peningkatan sejalan dengan perkembangan pesat teknologi dan kecerdasan buatan.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
Tren gig worker memiliki pola yang searah dengan meningkatnya transisi pekerja formal menjadi informal sebagai akibat dari melemahnya perekonomian saat pandemi (Kesar et al ., 2022; Nair & Divyadarshi, 2022). Kemudahan untuk memasuki sektor informal termasuk menjadi gig worker , menjadikan sektor ini sebagai alternatif pilihan saat pandemi (Arriagada et al ., 2023). Secara lebih spesifik, pekerjaan sebagai gig worker kini telah menjadi jenis pekerjaan yang diminati oleh penduduk urban (van Doorn, 2022). Kondisi tersebut tidak terlepas dari dukungan infrastruktur untuk melakukan pekerjaan tanpa batasan ruang.
Meningkatnya tren gig worker tidak terlepas dari tawaran kemudahan pola kerja yang fleksibel, keleluasaan untuk mengontrol pekerjaannya sendiri, serta tidak terbatasnya tempat untuk melakukan pekerjaan. Namun demikian, seba- gaimana pekerja informal, gig worker mempunyai kekurangan dari berbagai sisi. Pendapatan yang rendah di bawah median pendapatan bahkan hingga di bawah upah minimum, sering kali dialami oleh gig worker (Caro et al ., 2021; Cameron et al ., 2021). Selain itu, tidak adanya kepastian perjanjian kontrak kerja, tidak terse- dianya jaminan sosial yang terkait dengan pekerjaan, tidak tersedianya waktu cuti dan jam kerja yang jelas sehingga rentan pada eksploitasi dalam pekerjaan, menjadi beberapa bentuk kerentanan bagi gig worker (Cini et al ., 2022; van Doorn, 2022).
Permasalahan yang timbul pada gig worker dapat dilihat sebagai permasalah- an yang krusial karena transformasi kondisi pasar tenaga kerja yang ditandai dengan informalitas yang ditimbulkan dari dampak pandemi. Di dalam infor- malitas tersebut terdapat kondisi spesifik, yaitu fenomena munculnya gig worker yang menunjukkan kondisi kerentanan yang makin besar dari berbagai sisi. Ma- ka, dipandang perlu untuk melakukan kajian spesifik terhadap gig worker dan kerentanan yang dialaminya dalam pekerjaan.
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang melakukan penelitian tentang gig worker di beberapa negara. Caro et al . (2021) meneliti tentang gig worker melalui survei dengan modul sosial ekonomi. Variabel yang digunakan meliputi umur, jenis kelamin, pendidikan, status perekonomian, serta aktivitas online . Hasil pe- nelitian tersebut adalah masih ditemukannya under coverage dalam menentukan jumlah gig worker karena masih sulitnya memotret kegiatan ini, khususnya pada pelaku kegiatan gig paruh waktu. Selanjutnya, penelitian yang dilakukan oleh Wheatley (2021) di Inggris dengan menggunakan data panel survei ketenaga- kerjaan dan analisis regresi logistik multinomial, menemukan bahwa gig worker pada sektor transportasi memiliki kualitas pekerjaan yang lebih rendah.
Selanjutnya, beberapa penelitian dilakukan spesifik pada gig worker , Anwar & Graham (2021) menemukan bahwa gig worker di Afrika mengalami dilema antara fleksibilitas yang ditawarkan saat bekerja sebagai gig worker dan kerentanan yang mereka alami terkait penawaran tenaga kerja yang berlebih, tidak adanya kontrak tertentu, serta tidak adanya nilai tawar sebagai pekerja. Penelitian yang dilakukan oleh Chen et al . (2022) pada para gig worker di Cina menemukan bahwa migrasi menjadi salah satu faktor yang berpengaruh terhadap kerentanan pada gig worker .
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
Kerentanan Kesejahteraan Gig Worker di Indonesia Pascapandemi 176
Maka, berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan sebelumnya, peneli- tian ini bertujuan untuk memperoleh gambaran umum terkait gig worker pada setiap provinsi, serta menganalisis determinan kerentanan gig worker di Indonesia pada kondisi pascapandemi secara umum maupun spesifik pada jenis gig worker , yaitu penuh waktu dan paruh waktu.
Penelitian ini akan mengisi gap kurangnya penelitian pada pekerja rentan terutama pada kelompok gig worker serta terbatasnya penelitian yang menggu- nakan pendekatan data mikro Susenas untuk memberikan gambaran kompre- hensif yang mampu menghubungkan variabel ketenagakerjaan dengan kondisi kesejahteraannya. Dengan demikian, akan diperoleh kajian mendalam terkait kerentanan tenaga kerja di Indonesia, khususnya pada kondisi pascapandemi yang masih meninggalkan berbagai scarring effect . Selain itu, akan diperoleh solusi bagi pemerintah dalam mengurangi kerentanan gig worker serta fenomena informalisasi pekerjaan yang harus dihadapi.

## 2. Metodologi
Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari data mikro Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) BPS pada Maret 2022. Sampel individu yang diteliti pada penelitian ini spesifik pada gig worker sehingga jumlah amatan yang diteliti pada penelitian ini adalah sebesar 16.804 individu.
Dalam penelitian ini, gig worker didefinisikan sebagai seluruh pekerja yang tergolong berusaha sendiri di sektor jasa transportasi dan pergudangan serta jasa lainnya dan menggunakan internet dalam pekerjaannya, khususnya dalam melakukan proses penjualan barang/jasa melalui website /aplikasi marketplace (Permana et al ., 2023). Sementara itu, kerentanan yang secara spesifik dibahas da- lam penelitian ini adalah kerentanan yang ditinjau dari kelompok kesejahteraan pekerja, yaitu miskin ekstrem, miskin, dan tidak miskin.
Terdapat beberapa bagian dari gig worker yang dapat diteliti, akan tetapi untuk menjadikan penelitian ini lebih spesifik, maka gig worker pada penelitian ini terbatas pada seluruh pekerja yang tergolong berusaha sendiri di sektor jasa dan menggunakan internet dalam pekerjaannya, khususnya dalam melakukan proses penjualan barang/jasa melalui website /aplikasi marketplace (Permana et al ., 2023). Selanjutnya, dalam menganalisa gig worker dipandang perlu untuk memberikan ulasan tersendiri bagi gig worker yang bekerja penuh waktu dan paruh waktu karena keputusan tersebut menyangkut pada alasan seseorang menjadi gig worker (Caro et al ., 2021). Penentuan jenis gig worker didasarkan pada jumlah jam kerja seminggu terakhir, yaitu pekerja yang memiliki jam kerja 35 jam ke atas termasuk dalam pekerja penuh (BPS, 2022a).
Variabel terikat dan bebas serta pengkategorian variabel penelitian ini dija- barkan pada Tabel 1. Variabel terikat pada penelitian ini adalah status kemiskinan gig worker yang terbagi menjadi tiga tingkatan dalam skala ordinal. Pemering- katan status dilakukan berdasarkan perbandingan pengeluaran per bulan dari pekerja dengan garis kemiskinan. Pada penelitian ini, kemiskinan ekstrem diukur
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
Tabel 1: Variabel Penelitian
Variabel Keterangan Variabel Terikat Kemiskinan (miskin) 0=tidak miskin (kategori acuan) 1=miskin 2=miskin ekstrem Variabel Bebas Jenis Kelamin (jk) 0=Perempuan (kategori acuan) 1=Laki-laki Status Kawin (stat kawin) 0=lainnya (kategori acuan) 1=kawin Kelompok Generasi (generasi) 0=Boomer (kategori acuan) 1=Gen x 2=Gen milenial 3=Gen Z Klasifikasi Wilayah (klasifikasi) 0=Pedesaan (kategori acuan) 1=Perkotaan Pendidikan (didik) 0=Rendah (kategori acuan) 1=Tinggi Pendidikan Teknologi Informasi (TIK) 0=Tidak (kategori acuan) 1=Ya Jenis Pekerja (jenis˙kerja) 0=Pekerja tidak penuh (kategori acuan) 1=Pekerja penuh
Sumber: BPS ( raw data Survei Sosial Ekonomi Nasional 2022), diolah
berdasarkan pendekatan kemiskinan absolut agar dapat terjaga keterbanding- annya dengan berbagai negara dan berbagai rentang waktu. Ukuran absolut yang digunakan yaitu berdasarkan definisi World Bank, yaitu paritas daya be- li/ Purchasing Power Parity (PPP) di bawah US$1,9 per hari. Agar kemiskinan ekstrem dapat dihitung pada tahun berjalan, maka standar PPP sebesar US$1,9 per hari digerakkan dengan perubahan Indeks Harga Konsumen (IHK) pada periode tahun yang bersesuaian (Adji et al ., 2022).
Berdasarkan perhitungan kemiskinan ekstrem pada tahun berjalan yang digerakkan oleh perubahan IHK, maka dalam penelitian ini gig worker tergolong miskin jika pengeluaran per kapita sebulan di bawah garis kemiskinan, yaitu sebesar Rp460.909,00. Sedangkan, wirausaha yang tergolong miskin ekstrem jika pengeluaran per kapita sebulan di bawah US$1,9 PPP per hari atau setara dengan Rp344.101,50 per kapita per bulan pada tahun 2022.
Berdasarkan teori dan penelitian terkait, variabel bebas yang diduga ber- pengaruh terhadap kerentanan gig worker dalam pasar tenaga kerja adalah ka- rakteristik demografi meliputi jenis kelamin, status perkawinan, dan klasifikasi wilayah. Karakteristik human capital meliputi tingkat pendidikan, dan pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) serta karakteristik ketenagakerjaan, yaitu jam kerja.
Model ekonometrik yang digunakan untuk menjawab tujuan pada penelitian ini merupakan model regresi logistik ordinal. Model ekonometrik ini meng- gunakan fungsi kumulatif dalam model regresi logistik. Model umum regresi logistik ordinal dengan variabel terikat yang terdiri dari tiga kategori adalah
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
Kerentanan Kesejahteraan Gig Worker di Indonesia Pascapandemi 178
sebagai berikut:
logit [ P ( Y ≤ 1 | x )] = β 01 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + · · · + β p X p + ε 1 (1)
logit [ P ( Y ≤ 2 | x )] = β 02 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + · · · + β p X p + ε 1 (2)
dengan p=1,2,3, . . . , p; jumlah variabel bebas
Dari model regresi logistik yang dihasilkan, dilakukan pengujian signifikasi model, baik secara keseluruhan (simultan) maupun secara individu (parsial). Uji simultan dalam analisis regresi logistik dilakukan dengan menggunakan uji sta- tistik G dan uji parsial menggunakan uji Wald (Hosmer et al ., 2013). Selanjutnya, parameter yang dihasilkan dari regresi logistik dianalisis menggunakan odds ratio atau rasio kecenderungan. Odds ratio digunakan untuk mengetahui kecen- derungan suatu observasi dengan karakteristik tertentu (x=1) untuk mengalami kejadian sukses (Y=1) atau berapa kali lipat jika dibandingkan dengan observasi yang memiliki karakteristik lainnya (X=0).
Selanjutnya, dalam penelitian ini akan dilakukan analisis secara spesifik menurut jenis pekerja menurut jam kerja, yaitu pekerja penuh (jumlah jam kerja sebanyak 35 jam ke atas selama seminggu) dan pekerja tidak penuh (jumlah jam kerja kurang dari 35 jam selama seminggu). Pembahasan spesifik tentang kondisi underemployment ini dilakukan untuk memberikan gambaran spesifik terkait salah satu kondisi kerentanan gig worker yang dapat meningkatkan peluang turnover dari pekerjaan saat ini (Watson et al ., 2021).

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Gambaran Umum Karakteristik Kerentanan Gig Worker di Indonesia
Kerentanan gig worker untuk menjadi miskin dan miskin ekstrem hampir merata di seluruh wilayah Indonesia. Beberapa provinsi memiliki persentase kemiskin- an gig worker hingga mencapai di atas 10 persen, yaitu pada Sumatra Selatan, Jawa Tengah, Jawa Timur, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, dan Sulawesi Barat. Sedangkan, untuk kemiskinan eks- trem gig worker terkonsentrasi di Pulau Sulawesi, khususnya Sulawesi Tenggara, Gorontalo, dan Sulawesi Barat. Kemiskinan ekstrem gig worker pada 3 provinsi tersebut mencapai angka 4 persen dan cukup berbeda jauh dengan persentase miskin ekstrem pada provinsi lain di Indonesia.
Belum meratanya infrastruktur pendukung bagi gig worker dapat menjadi salah satu penyebab sebaran kemiskinan ekstrem pada gig worker yang tidak merata. Pada wilayah dengan infrastruktur pendukung yang kurang memadai (misalnya untuk mendukung work from anywhere ), maka kesejahteraan gig worker masih belum bisa didorong menjadi lebih baik. Selanjutnya, karakteristik gig worker yang rentan menjadi miskin dan miskin ekstrem secara lengkap disajikan pada tabel 2.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
Gambar 2: Persentase Kemiskinan dan Kemiskinan Ekstrem Gig Worker Menurut
Provinsi di Indonesia
Sumber: Susenas 2022 (diolah)
Berdasarkan tabel 2, secara umum karakteristik gig worker yang rentan menja- di miskin dan miskin ekstrem, sebagian besar berjenis kelamin laki-laki, berstatus kawin (mempunyai pasangan), kelompok generasi milenial, tinggal di perkotaan, berpendidikan rendah, tidak mengikuti pendidikan teknologi dan informasi (TIK), dan merupakan pekerja penuh. Fenomena menarik yang dapat diangkat dari hasil analisis ini adalah proporsi pekerja penuh waktu yang mendominasi, baik pada kelompok miskin maupun miskin ekstrem. Kondisi ini mengindi- kasikan adanya kerentanan dari segi eksploitasi jam kerja dengan pendapatan yang rentan pada kemiskinan. Sejalan dengan hal tersebut, data ketenagakerjaan Indonesia yang dihimpun BPS menunjukkan bahwa secara umum, pekerja sektor transportasi memiliki jam kerja dalam seminggu yang mencapai 46 jam, pada- hal jam kerja dinilai berlebih saat sudah mencapai 48 jam dalam seminggu. Di samping itu, penelitian yang dilakukan oleh Novianto et al . (2021) menemukan bahwa di Indonesia rata-rata jam kerja pengemudi ojek online , sebagai salah satu gig worker , adalah 87,1 jam per minggu.

## 3.2. Determinan Kerentanan Gig Worker di Indonesia
Pada Tabel 3 dapat diketahui hasil analisis regresi logistik ordinal untuk menge- tahui determinan kerentanan gig worker pada kemiskinan ekstrem. Interpretasi hasil regresi juga dilakukan menggunakan odds ratio untuk masing-masing va- riabel penelitian sebagaimana terdapat pada Tabel 3. Tabel 3 tersebut sekaligus
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
Kerentanan Kesejahteraan Gig Worker di Indonesia Pascapandemi 180
Tabel 2: Karakteristik Gig Worker Menurut Kategori Kerentanan di Indonesia
Karakteristik Kategori Tidak Miskin Miskin Miskin Ekstrem Jenis Kelamin Perempuan 23,30% 20,80% 23,50% Laki-laki 76,70% 79,20% 76,50% Status Kawin Lainnya 24,00% 22,50% 24,10% Kawin 76,00% 77,50% 75,90% Generasi Gen z 8,40% 10,10% 12,70% Milenial 35.3% 40,50% 38,60% Gen x 38,90% 33,40% 35,20% Boomer 17,40% 16,00% 13,50% Klasifikasi Wilayah Perdesaan 24,80% 36,70% 43,30% Perkotaan 75,20% 63,30% 56,70% Tingkat Pendidikan Rendah 53,20% 71,40% 77,30% Tinggi 46,80% 28,60% 22,70% Pendidikan TIK Tidak 82,00% 89,50% 95,30% Ya 18,00% 10,50% 4,70% Jenis Pekerja Tidak penuh 36,30% 39,90% 42,20% Penuh 63,70% 60,10% 57,80% Sumber: Susenas 2022, BPS (diolah)
memberikan gambaran tentang robustness dari model yang digunakan dalam penelitian ini. Pada seluruh spesifikasi model ditemukan arah pengaruh variabel independen yang konsisten antarmodel, hal ini menunjukkan adanya robustness pada model penelitian.
Karakteristik demografi gig worker secara berperan signifikan pada kerentan- an untuk menjadi miskin maupun miskin ekstrem dibandingkan dengan tidak miskin. Gig worker laki-laki cenderung lebih berisiko menjadi miskin dan mis- kin ekstrem sebesar 1.153 kali dibanding perempuan. Terdapat fenomena yang menarik dari temuan ini, bahwa pada umumnya perempuan akan lebih rentan terhadap kemiskinan, sebagaimana penelitian yang telah dilakukan oleh Nwosu & Ndinda (2018) dan Mantsurov & Khrapunova (2019). Hasil yang berkebalikan pada temuan ini bila dibandingkan dengan penelitian terdahulu, dimungkinkan terjadi karena spesifikasi dari gig worker yang memberikan dampak tersendiri pada karakteristiknya. Gig worker laki-laki pada umumnya bekerja pada sektor transportasi, seperti pengemudi ojek online atau pengantar makanan dengan tingkat upah yang berada di bawah pekerja pada sektor jasa lainnya yang biasa- nya dikerjakan oleh perempuan, seperti jasa terapis home services , jasa reparasi barang-barang berharga, dan lain-lain.
Selain itu, pekerja yang berstatus kawin (dalam penelitian ini didefinisikan sebagai hidup bersama dengan pasangan) akan lebih cenderung menjadi miskin
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
Tabel 3: Hasil Regresi Logistik Ordinal dengan Odds Ratio Karakteristik Model Umum Pekerja Penuh Pekerja Tidak Penuh Koefisien Odds Ratio Koefisien Odds Ratio Koefisien Odds Ratio Laki-laki 0,142** 1,153 0,297*** 1,346 0,026 1,026 Kawin 0,166** 1,180 0,237** 1,268 0,081 1,084 Generasi Gen X 0,083 1,087 0,083 1,087 0,101 1,106 Milenial 0,503*** 1,654 0,505*** 1,656 0,520*** 1,682 Gen Z 0,611*** 1,843 0,619*** 1,858 0,639*** 1,895 Perkotaan -0,381*** 0,683 -0,340*** 0,712 -0,437*** 0,646 Pendidikan Tinggi -0,621*** 0,537 -0,588*** 0,555 -0,679*** 0,507 Pendidikan TIK -0,471*** 0,624 -0,400*** 0,671 -0,603*** 0,547 Pekerja Penuh -0,128** 0,880 Cut1 2,359 2,719 2,183 Cut2 4,347 4,800 4,045 Observasi 16.804 10.565 6.239 Pseudo R 2 0,0265 0,0251 0,0297 LR χ 2 280,24 161,76 122,97 Sumber: Susenas 2022, BPS (diolah) Keterangan: *** signifikan pada taraf 1%
** signifikan pada taraf 5% * signifikan pada taraf 10%
atau miskin ekstrem sebesar 1.180 kali dibandingkan dengan gig worker yang tidak kawin. Gig worker yang berstatus kawin cenderung memiliki keterikatan dan tanggung jawab untuk harus bekerja dan memenuhi kebutuhan rumah tangganya. Keterikatan dan tanggung jawab tersebut menyebabkan adanya pembagian pendapatan hasil kerja kepada anggota keluarga atau pasangannya sehingga dimungkinkan bahwa pendapatan yang diperoleh dari gig worker yang tidak seberapa besar digunakan untuk memenuhi kebutuhan lebih banyak orang, maka cenderung terbatas dalam pemenuhannya sehingga mereka cenderung untuk menjadi miskin. Hal ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan Biyase & Zwane (2018) di Afrika Selatan yang menyatakan bahwa individu yang berstatus kawin akan cenderung lebih miskin.
Kelompok generasi gig worker turut berperan dalam memengaruhi status kerentanan gig worker . Dibandingkan kelompok generasi lain, gen z memiliki kecenderungan terbesar untuk menjadi miskin atau miskin ekstrem. Gen z se- bagai kelompok umur termuda dalam pasar tenaga kerja saat ini cenderung masih memiliki pengalaman kerja yang terbatas sehingga pekerjaan sebagai gig worker dipilih karena kemudahannya untuk dimasuki dan sering kali menjadi pengalaman kerja pertama mereka. Maka, dengan minimnya pengalaman kerja tersebut akan berkorelasi dengan jenis pekerjaan gig worker yang mereka masuki. Makin rendah kebutuhan rekrutmen kemampuan pekerja, maka akan makin mudah pula jenis pekerjaan itu untuk dimasuki. Sesuai dengan penelitian yang dilakukan Majeed & Malik (2015), bahwa makin meningkat umur individu akan mengurangi peluang miskin karena berkaitan dengan produktivitas. Gen z de- ngan karakter umur mudanya masih belum optimal produktivitasnya karena
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
Kerentanan Kesejahteraan Gig Worker di Indonesia Pascapandemi 182
mudah berpindah pekerjaan (Jetha et al ., 2021). Bahkan, gen z akan makin rentan terhadap kemiskinan jika memutuskan untuk menjadi gig worker . Fleksibilitas untuk masuk dan keluar dari pekerjaan akan menyebabkan kerentanan pada pendapatan yang diperoleh dan berisiko pada penurunan kesejahteraan.
Dilihat dari karakteristik kewilayahan, gig worker yang tinggal di daerah perkotaan memiliki kecenderungan yang lebih rendah untuk menjadi miskin atau miskin ekstrem dibandingkan dengan yang tinggal di perdesaan. Fenomena ini muncul sejalan dengan lebih beragamnya jenis pekerjaan, lapangan usaha, dan standar upah di perkotaan dibandingkan dengan wilayah perdesaan (Gaffari & Handayani, 2019; Sostero et al ., 2020). Kondisi ini memungkinkan pekerja di perkotaan lebih cenderung untuk memilih pekerjaan yang sesuai dengan passion , pendidikan, dan taraf upah yang diinginkan (Skess & Yusuf, 2021). Selain itu, wilayah perkotaan menawarkan infrastruktur kerja bagi gig worker dengan lebih baik, seperti akses jaringan internet dan fasilitas work from anywhere dengan working space yang memadai, hal ini akan lebih mudah ditemukan di wilayah perkotaan daripada pedesaan. Sehingga, kualitas hasil pekerjaan dan upah yang diterima oleh gig worker perkotaan akan lebih baik dibandingkan di perdesaan. Terkait risiko kemiskinan pekerja yang lebih tinggi di perdesaan dibandingkan dengan perkotaan telah menjadi temuan dalam penelitian yang dilakukan oleh Bernard (2019).
Karakteristik human capital , yaitu pendidikan terakhir pekerja juga merupa- kan isu penting pada kerentanan gig worker . Pendidikan terakhir yang ditamat- kan berpengaruh signifikan negatif pada kecenderungan menjadi miskin dan miskin ekstrem, yang artinya akan menurunkan risiko gig worker untuk rentan menjadi miskin atau miskin ekstrem. Peningkatan taraf pendidikan pada hampir seluruh penduduk Indonesia secara spesifik turut meningkatkan pendidikan para gig worker . Makin tinggi tingkat pendidikan yang ditamatkan akan sejalan dengan peningkatan kemampuan atau nilai tawar yang dimiliki gig worker dalam pasar tenaga kerja. Kondisi ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Herrmann et al . (2023) yang menyatakan bahwa pendidikan merupakan salah satu pertimbangan dalam pasar tenaga kerja yang berujung pada meningkatnya taraf kesejahteraan pekerja.
Sejalan dengan pendidikan terakhir yang ditamatkan gig worker , pendidikan terkait TIK juga menunjukkan pengaruh yang sejalan. Pada seorang gig worker yang pernah atau sedang menerima pendidikan TIK, kecenderungan untuk menjadi miskin dan miskin ekstrem akan lebih kecil dibandingkan gig worker yang tidak memperoleh pendidikan spesifik TIK. Menanggapi arus digitalisasi yang makin menguat beberapa tahun terakhir, pendidikan TIK menjadi sebuah keharusan untuk dimiliki pekerja. Keharusan ini sejalan dengan pentingnya penguatan literasi digital untuk meningkatkan keterampilan dan ketahanan pekerja dalam pasar tenaga kerja. Fenomena ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Behera & Gaur (2022) yang menyatakan bahwa pendidikan TIK merupakan salah satu keterampilan untuk peningkatan pendapatan pelaku gig economy .
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
Lebih lanjut, jenis gig worker menurut jam kerja juga menjadi hal penting pada kerentanan gig worker . Gig worker yang tergolong pekerja penuh yang mempunyai jam kerja lebih banyak berisiko lebih kecil untuk menjadi miskin atau miskin ekstrem. Dengan kata lain, kelompok pekerja tidak penuh yang mempunyai jam kerja kurang dari 35 jam seminggu akan berisiko lebih besar untuk menjadi miskin atau miskin ekstrem. Jam kerja yang kurang merupakan indikasi dari kondisi underemployment , yang mana kemampuan pekerja tersebut belum dapat dimanfaatkan secara optimal dalam pekerjaannya dan berdampak pada tidak maksimalnya pendapatan yang diterima oleh pekerja (BPS, 2022b; Mehta, 2023).

## 3.3. Determinan Kerentanan Gig Worker di Indonesia Berdasarkan Model Jenis Pekerja
Berdasarkan Tabel 3, dapat pula dilakukan analisis secara lebih spesifik pada jenis pekerja menurut jam kerja, yaitu spesifikasi model pekerja penuh dan tidak penuh. Gen Z menjadi determinan dengan kecenderungan terbesar dalam meme- ngaruhi status kerentanan gig worker pada model gig worker penuh. Kondisi ini tidak terlepas dari karakteristik gen z yang sering mencoba-coba jenis pekerjaan baru (Ben´ıtez-M´arquez et al ., 2022). Menjadi gig worker yang sedang menjadi tren terkini akan terlihat sebagai penawaran yang ingin diambil oleh gen z. Namun, karena masih minimnya pengalaman dan kecenderungan gen z untuk memilih jenis gig worker yang mudah dimasuki, maka pendapatan yang diterima masih belum optimal dan akan lebih rentan menjadi miskin ekstrem. Terlebih, pekerjaan gig masih terbatas dalam keamanan pekerjaan dari sisi stabilitas pekerjaan dan pendapatan (Anwar & Graham, 2021).
Sementara itu, pada gig worker dengan jam kerja tidak penuh, pendidikan rendah merupakan determinan yang memberi kecenderungan terbesar yang menyebabkan kemiskinan pada gig worker . Pendidikan tinggi memberikan pe- ngaruh terbesar dalam menurunkan risiko seorang gig worker menjadi miskin. Temuan ini tidak terlepas dari beberapa fenomena yang terkait dengan besaran jam kerja dalam seminggu terakhir. Hal ini sejalan dengan kebutuhan dasar gig worker , yaitu memiliki literasi digital yang baik. Dengan literasi digital yang baik dari pendidikan yang tinggi, gig worker akan lebih mampu untuk meningkatkan pendapatannya dan lebih sejahtera (Radic et al ., 2022). Maka, pendidikan me- megang peranan penting dalam penurunan peluang menjadi miskin, baik pada model pekerja tidak penuh.

## 4. Kesimpulan
Provinsi dengan persentase kemiskinan gig worker terbesar berada pada Sumatra Selatan, Sulawesi Barat, dan Sulawesi Tenggara. Selanjutnya, persentase ke- miskinan ekstrem gig worker terkonsentrasi di Pulau Sulawesi, yaitu Provinsi Sulawesi Tenggara, Gorontalo, dan Sulawesi Barat. Pada model umum keseluruh- an, kecenderungan gig worker untuk menjadi miskin atau miskin ekstrem lebih
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
Kerentanan Kesejahteraan Gig Worker di Indonesia Pascapandemi 184
dominan pada pekerja laki-laki, berstatus kawin, kelompok gen z, dan milenial. Di sisi lain, kecenderungan ditemukan lebih kecil pada gig worker di perkotaan, berpendidikan tinggi, pernah atau sedang memperoleh pendidikan TIK, dan bekerja penuh.
Pada model pekerja penuh, variabel yang paling dominan berpengaruh ter- hadap kecenderungan menjadi miskin atau miskin ekstrem adalah kelompok gen z. Sedangkan pada model pekerja tidak penuh, variabel yang paling domin- an berpengaruh terhadap kecenderungan menjadi miskin atau miskin ekstrem adalah variabel pendidikan.
Berdasarkan hasil penelitian ini, maka dapat diberikan beberapa alternatif solusi untuk mencegah kerentanan gig worker untuk masuk pada kelompok mis- kin dan miskin ekstrem. Pemerintah dan pemangku kepentingan terkait dapat mengambil kebijakan yang mampu mendorong penciptaan lapangan kerja, teru- tama bagi kelompok perempuan dan kelompok gen z untuk terlibat aktif dalam kegiatan gig economy yang dapat mengoptimalkan jam kerja sehingga poten- si untuk bekerja lebih produktif dapat berjalan dengan yang dapat dilakukan bersamaan dengan aktivitas lainnya, seperti mengurus rumah tangga, sekolah, dan lainnya. Selain itu, kebijakan yang dapat dilakukan antara lain melakukan kolaborasi antara pemerintah dan pemangku kepentingan lainnya meningkat- kan tingkat pendidikan guna mengembangkan keterampilan dan daya saing gig worker . Selanjutnya, diperlukan pula untuk mendorong akselerasi pendidikan TIK, baik dari sisi pendidikan formal maupun non formal, untuk semua kelom- pok generasi agar makin memperkaya kapasitas gig worker . Maka, gig worker dapat beradaptasi dengan perkembangan teknologi pada pasar kerja yang terus berubah secara dinamis. Hal ini dapat dilakukan dengan meningkatkan akses terhadap pendidikan dan pelatihan yang relevan serta mendukung inovasi dan transformasi digital dalam sektor jasa angkutan dan jasa lainnya ( gig economy ).

## Daftar Pustaka
[1] Adji, A., Asmanto, P., Nugroho, D., Sadikin, A., & Handayani, N. B. (2022). Ringkasan kebijakan penentuan wilayah prioritas kemiskinan ekstrem 2021-2024 . Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan (TNP2K). https://www.tnp2k.go.id/download/81155671%20.Penentuan%20Wilayah% 20Prioritas%20Kemiskinan%20Ekstrem%202021-2024.pdf.
[2] Anwar, M. A., & Graham, M. (2021). Between a rock and a hard place: freedom, flexibility, precarity and vulnerability in the gig economy in Africa. Competition & Change, 25 (2), 237-258. doi: https://doi.org/10.1177/1024529420914473.
[3] Arriagada, A., Bonhomme, M., Ib´a ˜nez, F., & Leyton, J. (2023). The gig eco- nomy in Chile: examining labor conditions and the nature of gig work in a Global South country. Digital Geography and Society, 5 , 100063. doi: ht- tps://doi.org/10.1016/j.diggeo.2023.100063.
[4] Behera, B., & Gaur, M. (2022). Skill training for the success of the gig economy. Journal of Pharmaceutical Negative Results, 13 (5), 2835-2840. doi: ht- tps://doi.org/10.47750/pnr.2022.13.S05.429.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
[5] Ben´ıtez-M´arquez, M. D., Sanchez-Teba, E. M., Bermudez-Gonzalez, G., & Nunez- Rydman, E. S. (2022). Generation z within the workforce and in the work- place: a bibliometric analysis. Frontiers in Psychology, 12 , 736820. doi: ht- tps://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.736820.
[6] Bernard, J. (2019). Where have all the rural poor gone? Explaining the rural–urban poverty gap in European countries. Sociologia Ruralis, 59 (3), 369-392. doi: ht- tps://doi.org/10.1111/soru.12235.
[7] Biyase, M., & Zwane, T. (2018). An empirical analysis of the determinants of poverty and household welfare in South Africa. The Journal of Developing Areas, 52 (1), 115-130. https://www.jstor.org/stable/26416998.
[8] BPS. (2022a). Keadaan angkatan kerja di Indonesia tahun 2022 . Badan Pusat Statistik.
[9] BPS. (2022b). Keadaan pekerja di Indonesia tahun 2022 . Badan Pusat Statistik.
[10] BPS. (2023). Produk domestik regional bruto provinsi-provinsi di Indonesia menurut lapang- an usaha . Badan Pusat Statistik.
[11] Cameron, L. D., Thomason, B., & Conzon, V. M. (2021). Risky business: Gig workers and the navigation of ideal worker expectations during the COVID-19 pandemic. Journal of Applied Psychology, 106 (12), 1821-1833. doi: ht- tps://doi.org/10.1037/apl0000993.
[12] Caro, L. P., O’Higgins, N., & Berg, J. (2021). Young people and the gig economy. In: J. Chacaltana & S. Dasgupta (Eds.), Is the future ready for youth?. youth employ- ment policies for evolving labour markets (pp. 38-52). International Labour Organisa- tion. https://www.ilo.org/employment/Whatwedo/Publications/WCMS 790117/ lang--en/index.htm.
[13] Chen, W., Wang, Q., & Zhou, H. (2022). Digital rural construction and farmers’ income growth: Theoretical mechanism and micro experience based on data from China. Sustainability, 14 (18), 11679. doi: https://doi.org/10.3390/su141811679.
[14] Cini, L., Maccarrone, V., & Tassinari, A. (2022). With or without U (nions)? Understanding the diversity of gig workers’ organizing practices in Italy and the UK. European Journal of Industrial Relations, 28 (3), 341-362. doi: ht- tps://doi.org/10.1177/09596801211052531.
[15] Gaffari, A., & Handayani, D. (2019). Keputusan usia muda yang tidak bekerja dan tidak terikat pendidikan (NEE) dan karakteristiknya di Indonesia. Jurnal Ekonomi,
22 (2), 76-91. doi: https://doi.org/10.47896/je.v22i2.53.
[16] El Hajal, G., & Rowson, B. (2021). The future of hospitality jobs: The rise of the gig worker. Research in Hospitality Management, 11 (3), 185-190. doi: ht- tps://doi.org/10.1080/22243534.2021.2006938.
[17] Herrmann, A. M., Zaal, P. M., Chappin, M. M., Schemmann, B., & L ¨uhmann, A. (2023). “We don’t need no (higher) education” - How the gig economy challenges the education-income paradigm. Technological Forecasting and Social Change, 186 , Part A, 122136. doi: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122136.
[18] Hosmer Jr, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied logistic regression (3rd edition). John Wiley & Sons Inc.
[19] Jetha, A., Shamaee, A., Bonaccio, S., Gignac, M. A., Tucker, L. B., Tompa, E., ... & Smith, P. M. (2021). Fragmentation in the future of work: A horizon scan examining the im- pact of the changing nature of work on workers experiencing vulnerability. American Journal of Industrial Medicine, 64 (8), 649-666. doi: https://doi.org/10.1002/ajim.23262.
[20] Kesar, S., Bhattacharya, S., & Banerjee, L. (2022). Contradictions and crisis in the world of work: informality, precarity and the pandemic. Development and Change,
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023
Kerentanan Kesejahteraan Gig Worker di Indonesia Pascapandemi 186
53 (6), 1254-1282. doi: https://doi.org/10.1111/dech.12733.
[21] Majeed, M. T., & Malik, M. N. (2015). Determinants of household poverty: Empi- rical evidence from Pakistan. The Pakistan Development Review, 54 (4), 701-717. ht- tps://www.jstor.org/stable/43831356.
[22] Mantsurov, I. G., & Khrapunova, Y. V. (2019). Statistical measurement of the inclusive growth characteristics in Ukraine. Demography and Social Economy, 36 (2), 96-108. doi: https://doi.org/10.15407/dse2019.02.096.
[23] Mehta, B. S. (2023). Changing nature of work and the gig economy: theory and debate. FIIB Business Review, 12 (3), 227-237. doi: https://doi.org/10.1177/2319714520968294.
[24] Nair, G., & Divyadarshi, J. (2022). Unexceptional neoliberalism: enterprise and informality in the gig economy of India. Future of Work(ers) SCIS Work- ing Paper, 35 . Southern Centre for Inequality Studies, Wits University. doi:
10.54223/uniwitwatersrand-10539-33457.
[25] Novianto, A., Keban, Y. T., & Hernawan, A. (2021). Mendorong kerja layak & adil bagi pekerja gig: kajian awal tentang ekonomi gig di Indonesia. In: Y. T. Keban, A. Hernawan, & A. Novianto (Eds.), Menyoal kerja layak dan adil dalam ekonomi gig di Indonesia (pp. iii-xxviii). IGPA Press.
[26] Nwosu, C. O., & Ndinda, C. (2018). Gender-based household compositional changes and implications for poverty in South Africa. Journal of International Women’s Studies,
19 (5), 82-94.
[27] Permana, M. Y., Izzati, N. R., & Askar, M. W. (2023). Measuring the gig economy in Indonesia: typology, characteristics, and distribution. Jurnal Manajemen Teknologi,
21 (3), 339-358. doi: https://www.doi.org/10.12695/jmt.2022.21.3.7.
[28] Radic, V., Markovic-Blagojevic, M., Radovi´c-Markovic, M., Stevanovic, M., Radic, N., & Nikitovic, Z. (2022). Challenges and limitations of gig economy and possible implications for education. International Journal of Entrepreneurship, 26 (2), 1-8.
[29] Skees, S., & Yusuf, S. (2021). My job gen z: finding your place in a fast changing world . Skees Family Foundation.
[30] Sostero, M., Milasi, S., Hurley, J., Fernandez-Mac´ıas, E., & Bisello, M. (2020). Te- leworkability and the COVID-19 crisis: a new digital divide?. JRC Working Papers Series on Labour, Education and Technology, 2020/05 . European Commission, Joint Research Centre (JRC). https://joint-research-centre.ec.europa.eu/publications/ teleworkability-and-covid-19-crisis-new-digital-divide en.
[31] van Doorn, N. (2023). Liminal precarity and compromised agency: migrant experi- ences of gig work in Amsterdam, Berlin, and New York City. In: Ness, I., Ovetz, R., Roque, I., Swidler, E. M., & Zwick, A. (Eds.), The Routledge handbook of the gig economy (pp. 158–179). Taylor & Francis. doi: https://doi.org/10.4324/9781003161875-13.
[32] Watson, G. P., Kistler, L. D., Graham, B. A., & Sinclair, R. R. (2021). Looking at the gig picture: Defining gig work and explaining profile differences in gig workers’ job demands and resources. Group & Organization Management, 46 (2), 327-361. doi: https://doi.org/10.1177/1059601121996548.
[33] Wheatley, D. (2021). Workplace location and the quality of work: The case of urban-based workers in the UK. Urban Studies, 58 (11), 2233-2257. doi: ht- tps://doi.org/10.1177/0042098020911887.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 2, 2023