## Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia
Muda yang Tidak Bekerja, Bersekolah, Maupun Mengikuti Pelatihan (NEET) di Jawa Timur
Taly Purwa a, ∗ , Yefin Amandri Meidika b , & Yusi Krismaningtyas c
a BPS Provinsi Bali b BPS Kabupaten Ngawi
c BPS Kabupaten Gresik

## Abstract
This research aims to assess the impact of the COVID-19 pandemic on the young population not engaged in employment, education, or training (NEET) in East Java Province and four regions, namely Madura, Mataraman, Padalungan, and Arek. Logistic regression analysis was applied to the National Labor Force Survey (SAKERNAS) microdata from August 2019–2021. The results indicate that the pandemic in 2020 had a negative impact on NEET figures at the provincial level and in the Mataraman region. However, in the New Normal era of 2021, the trend of young people becoming NEET surprisingly decreased. Variables such as gender and the interaction of age and education exhibit different trend patterns among these regions. Other variables like residential area classification, age, marital status, activities, and the education level of the head of the household display a consistent trend pattern across all regions.
Keywords: Covid-19; NEET; pre-employment card; youth unemployment

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh pandemi COVID-19 terhadap populasi muda yang tidak berpartisipasi dalam pekerjaan, pendidikan, atau pelatihan (NEET) di Jawa Timur dan empat wilayah, yaitu Madura, Mataraman, Padalungan, dan Arek. Regresi logistik diterapkan pada data mikro dari Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS) Agustus 2019–2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pandemi COVID- 19 pada tahun 2020 berdampak negatif pada angka NEET di tingkat provinsi dan Wilayah Mataraman. Meskipun demikian, dalam Era New Normal tahun 2021 kecenderungan pemuda untuk menjadi NEET justru menunjukkan penurunan, Variabel jenis kelamin serta interaksi umur dan pendidikan menunjukkan pengaruh yang berbeda di wilayah- wilayah tersebut, tetapi variabel klasifikasi lokasi tempat tinggal, umur, status perkawinan, kegiatan, dan tingkat pendidikan kepala rumah tangga menunjukkan pengaruh yang konsisten di semua wilayah.
Kata Kunci: NEET; pandemi Covid-19; pengangguran muda; prakerja Kode Klasifikasi JEL: C5; J1; J21
∗ Alamat Korespondensi Penulis: BPS Provinsi Bali, Jl. Raya Puputan No. 1, Denpasar, 80226, Indonesia. Email : taly@bps.go.id.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 30

## 1. Pendahuluan
Tenaga kerja merupakan faktor produksi yang terlibat dalam terbentuknya output dalam perekonomian. Permasalahan tenaga kerja merupakan permasalahan yang kompleks. Jawa Timur, dalam konteks provinsi di Indonesia, menempati posisi kedua dalam hal jumlah penduduk yang besar tidak terlepas dari permasalahan tenaga kerja ini. Selain itu, Jawa Timur berkontribusi sekitar 14 persen terhadap perekonomian nasional setiap tahunnya sehingga shock dalam perekonomian Jawa Timur akan berdampak pada perekonomian nasional. Dengan peran se- besar itu, Jawa Timur masih dihadapkan pada permasalahan pengangguran, eksploitasi pekerja anak, ketidaklayakan upah tenaga kerja, rendahnya kualitas, produktivitas tenaga kerja, dan sebagainya.
Berdasarkan data dari Sensus Penduduk 2020 (SP2020) yang dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur pada tahun 2021, populasi Jawa Timur mayoritas adalah Generasi Milenial, lahir antara tahun 1981 hingga 1996, dan mereka dari Generasi Z, lahir antara tahun 1997 hingga 2012. Jawa Timur masih berada dalam fase bonus demografi, dengan 71,65 persen dari populasinya berada dalam kelompok umur produktif, yaitu antara 15 hingga 64 tahun.
Beberapa kondisi yang memengaruhi optimalisasi bonus demografi anta- ra lain adalah pendidikan dan kemampuan penduduk usia muda (Basu, 2015; Grimner & Bremner, 2012; Hayes & Setyonaluri, 2015; Herlambang, 2018; Patierno et al ., 2019; Ssewamala, 2015; Wicaksono, 2022; Zaman & Sarker, 2021). United Nation (UN) mendefinisikan penduduk kelompok usia 15–24 tahun sebagai ka- um muda ( youth ). Tabel 1 menunjukkan produktivitas kaum muda berdasarkan kegiatan yang dilakukan selama seminggu terakhir. Berdasarkan tabel tersebut, mayoritas kaum muda Jawa Timur melakukan kegiatan bekerja dan berseko- lah. Belum maksimalnya produktivitas kaum muda terlihat dari adanya kaum muda Jawa Timur yang mengurus rumah tangga, melakukan kegiatan lainnya, bahkan ada yang menganggur. Kondisi ini dapat menimbulkan permasalahan baru, seperti pengangguran muda. Pengangguran muda juga berpengaruh pada lingkungan sosial di sekitarnya.
Tabel 1: Persentase Penduduk Usia Muda di Jawa Timur Menurut Jenis Kegiatan dalam Seminggu Terakhir, 2019–2021
Jenis Kegiatan Tahun 2019 2020 2021 (1) (2) (3) (4) Bekerja 40,2 40,2 39,0 Pengangguran 8,1 9,0 8,3 Sekolah 36,3 35,4 34,8 Mengurus rumah tangga 12,0 11,6 12,2 Lainnya 3,3 3,8 5,6 Total 100 100 100 Sumber: Sakernas 2019–2021 (diolah)

## Kaum muda usia 15–24 tahun biasanya masih berada pada jenjang bersekolah
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
hingga lulus perguruan tinggi. Namun, beberapa tidak memiliki kesempatan untuk melanjutkan peningkatan edukasional ke level yang lebih lanjut ataupun masuk ke pasar tenaga kerja. Selama kurun waktu 3 tahun terakhir pengangguran kaum muda di Jawa Timur berkisar antara 8–9 persen. Kurangnya pengalaman di dunia kerja membuat mereka menjadi pengangguran muda. Ketidaksesuaian antara kemampuan dengan pekerjaan yang diinginkan karena kurangnya penga- laman dapat memicu pengangguran (Noh & Lee, 2017). Sejalan dengan durasi waktu yang lebih panjang, ini dapat memiliki pengaruh pada ketidakseimbangan public finance dan memperburuk rasio PDB (Liotti, 2020). Indikator NEET ( Not in Employment, Education, or Training ) menangkap kondi- si di mana pemuda tidak terlibat dalam kegiatan profesional, pendidikan, atau partisipasi dalam pelatihan. NEET merupakan penduduk muda usia 15–24 ta- hun yang tidak bekerja ( unemployed dan inactive ), menurut ILO, dan yang tidak mengikuti kursus atau pendidikan atau pelatihan apapun ( European Commission Employment Committee , 2013). Konsep NEET dapat diasosiasikan dengan keren- tanan di kalangan pemuda yakni berupa pengangguran, putus sekolah, putus asa terhadap pasar kerja (ILO, 2015). Terlebih lagi, kaum muda relatif sensitif terhadap naik turunnya perkembangan ekonomi (Noh & Lee, 2017).
Gambar 1: Persentase NEET di Jawa Timur dan Indonesia, 2015–2021
Kondisi Pandemi Covid-19 turut memberi dampak bagi Jawa Timur. Ekonomi Jawa Timur pada triwulan III tahun 2020 terkontraksi 3,75 persen dibandingkan triwulan III tahun 2019. Berdasarkan data hasil Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS) pada Agustus 2020, tercatat sebanyak 4,23 juta individu berada dalam kelompok usia produktif di Jawa Timur terdampak Covid-19. Dampak tersebut antara lain pemutusan hubungan kerja, sementara tidak bekerja, dan pengurangan jam kerja yang diakibatkan oleh pembatasan mobilitas masyarakat untuk pencegahan penyebaran Covid-19.
Covid-19 disinyalir juga memberikan dampak pada NEET di Jawa Timur. Berdasarkan Gambar 1 diketahui NEET di Jawa Timur selama 7 tahun terakhir
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 32
berkisar antara 20–23 persen. Selama kurun waktu 2015–2019, di Jawa Timur terjadi penurunan NEET dari 23,9 persen menjadi 21,14 persen. Namun pada tahun 2020 terjadi lonjakan jumlah NEET menjadi 22,41 persen. Berdasarkan Liotti (2020), dampak dari adanya krisis, seperti krisis ekonomi, paling banyak dirasakan oleh pemuda. Diperlukan usaha lebih untuk meminimalisir pemu- da yang tidak produktif dan memaksimalkan potensi pemuda di Jawa Timur. Upaya pemulihan untuk meminimalisir NEET merupakan salah satu komitmen dalam mewujudkan tujuan ke-8 Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (TPB) atau Sustainable Development Goals (SDGs), yaitu mengurangi proporsi pemuda yang tidak memiliki pekerjaan, pendidikan, atau pelatihan.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memeriksa implikasi dari pandemi COVID-19 terhadap kecenderungan pemuda Jawa Timur untuk menjadi NEET. Selain itu, penelitian ini juga mengidentifikasi karakteristik wilayah dan sosiode- mografi dari pemuda yang menjadi faktor utama kecenderungan untuk menjadi NEET. Proses identifikasi dari kedua tujuan tersebut dilakukan dengan meman- faatkan analisis regresi logistik yang diterapkan dalam beberapa skenario yang berbeda dengan tujuan untuk mengetahui robustness hasil estimasi parameter variabel dampak Covid-19, melihat adanya potensi perbedaan kecenderungan seorang pemuda menjadi NEET di level provinsi dan empat kelompok wilayah di Jawa Timur, yaitu Wilayah Madura, Mataraman, Pandalungan, dan Arek, serta mengetahui variasi karakteristik yang signifikan berpengaruh terhadap NEET di setiap kelompok wilayah tersebut. Dengan demikian dapat diketahui perbedaan signifikansi dampak Covid-19, karakteristik wilayah, dan demografi, baik dari individu maupun rumah tangga dari pemuda, terhadap kecenderungan pemuda di Jawa Timur untuk menjadi NEET, baik pada level provinsi maupun masing-masing kelompok wilayah.
Konsep NEET pertama kali diperkenalkan di Inggris pada akhir tahun 1980- an, seperti yang dicatat oleh Coles et al . (2002). Eurofound (2012) mendefinisikan NEET sebagai individu berusia 15 hingga 24 tahun yang tidak terlibat dalam pekerjaan, pendidikan, atau pelatihan. Youth Not in Education, Employment, and Training (NEET) merupakan metrik yang mengukur jumlah individu muda yang tidak berpartisipasi dalam sistem edukasi, tidak bekerja, dan tidak terlibat dalam program pelatihan atau kursus (BPS, 2022). Selain itu menurut Park et al . (2020), NEET merupakan konsep yang dapat menangkap fenomena sulitnya transisi dari sekolah ke bekerja untuk kalangan pemuda.
NEET merupakan indikator yang bermanfaat untuk melihat kerentanan ka- um muda di pasar tenaga kerja dan keterlibatan pemuda dalam kegiatan sosial (Maynou et al ., 2022). OECD (2022) menjelaskan bahwa pada konsep NEET mem- butuhkan dua kondisi spesifik, yakni: (1) pengangguran; dan (2) tidak sedang bersekolah/ training selama satu bulan terakhir. Bersekolah di sini termasuk di dalamnya sekolah part time maupun full time , baik di sekolah formal maupun non formal. Definisi NEET yang akan dipakai dalam penelitian ini akan mengacu pada definisi yang digunakan oleh BPS dengan formula penghitungan sebagai
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
berikut (BPS, 2022):
NEET (%) = Penduduk usia muda menganggur + Penduduk usia muda tergolong BAK dan sedang tidak sekolah atau mengikuti pelatihan
jumlah penduduk usia muda × 100% (1)
dengan rentang penduduk usia muda adalah 15–24 tahun dan BAK adalah Bukan Angkatan Kerja.
Peningkatan NEET dan penurunan keterlibatan pemuda di pasar tenaga kerja merepresentasikan permasalahan sosial yang serius dalam siklus hidup pemuda. Dalam jangka pendek, masa ketika pemuda menjadi NEET merupakan penunda- an dan penurunan modal manusia. Hal ini berdampak negatif terutama kepada pemuda berpendidikan rendah dan berpengalaman kerja yang relatif lebih sedi- kit. Pemuda dengan pendapatan yang rendah dan bahkan pengangguran dapat menggiring ke kondisi kemiskinan. Dalam jangka panjang, NEET berdampak mengurangi kemungkinan bekerja dan perolehan pendapatan pada masa depan (Carcillo et al ., 2015; Noh & Lee, 2017). Memahami NEET di kalangan pemuda penting sebagai salah satu usaha mengurangi efek jangka panjang kemiskinan.
Menurut Centeno & Fernandes (2004), NEET dikategorikan menjadi dua yakni, NEET yang mencari pekerjaan ( unemployed NEET ) dan NEET yang tidak mencari pekerjaan ( inactive NEET ). Penting bagi peneliti untuk memahami ka- rakteristik dari kedua jenis NEET tersebut. Pengkategorian ini dapat digunakan untuk melihat produktivitas selama masa menganggur dan menilai tingkat tran- sisi ke bekerja. Eurofound (2012) juga mengkategorikan NEET menjadi dua jenis berdasarkan status di pasar tenaga kerja, pemuda yang menganggur ( unemployed NEET ) dan pemuda yang tidak aktif mencari pekerjaan ( inactive NEET ). Perbe- daan mendasar dari dua kategori tersebut teletak pada keinginan/usaha untuk mencari atau diterima di pekerjaan.
Untuk mengetahui efek krisis terhadap perubahan pasar kerja di pekerja muda dan dewasa digunakan variabel dummy sebelum, saat, dan sesudah krisis (Liotti, 2020). Dalam penelitian tersebut di Eropa, kondisi krisis berpengaruh signifikan terhadap laju pertumbuhan NEET. Oleh karenanya, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efek pandemi Covid-19 digunakan data tahun 2019–2021. Data tahun 2019 merepresentasikan sebelum krisis, tahun 2020 merep- resentasikan ketika krisis, dan tahun 2021 merepresentasikan setelah krisis di era New Normal . Dalam penelitian Liotti (2020), negara-negara di Eropa dikelompokk- an menjadi enam klaster yang berbeda berdasarkan tren pertumbuhan NEET selama tahun 2000–2019. Analisis regional membantu dalam mengidentifikasi tingkat pertumbuhan NEET. Dalam penelitian ini, peneliti mencoba mengkate- gorikan kaum muda NEET di Jawa Timur ke dalam empat kelompok wilayah, yakni Wilayah Madura, Mataraman, Pandalungan, dan Arek. Pembagian ini ber- dasarkan karakteristik masyarakat yang memiliki kesamaan budaya di wilayah tersebut.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 34
Variabel sosial demografi individu dan rumah tangga digunakan sebagai variabel bebas yang diduga memengaruhi seseorang untuk menjadi NEET (Park et al ., 2020). Naraswati & Jatmiko (2022) dalam penelitiannya mengenai determi- nan yang membuat seseorang menjadi NEET menemukan bahwa jenis kelamin, umur, status perkawinan, tingkat pendidikan, disabilitas, daerah tempat ting- gal, dan status migran signifikan berpengaruh terhadap status NEET. Dalam penelitian tersebut, seorang laki-laki, belum kawin, pendidikan SMP ke bawah, disabilitas, tinggal di perkotaan, dan bukan migran cenderung menjadi NEET. Park et al . (2020) menemukan bahwa status bekerja dan tingkat pendidikan ayah selaku kepala rumah tangga berpengaruh terhadap kecenderungan seseorang menjadi NEET.
Pattinasarany (2019) melakukan penelitian melihat karakteristik sosial kaum NEET di Indonesia menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2015 menemukan bahwa wanita dua kali cenderung lebih banyak menjadi NEET dibanding laki-laki. Kaum muda NEET banyak ditemukan berjenis kelamin perempuan dan tinggal di pedesaan. Hal ini berkaitan dengan kegiatan wanita sehari-hari yang mengurus rumah tangga ditambah lagi jika wanita tersebut sudah menikah. Beberapa wanita tersebut hanya mengerjakan pekerjaan rumah tangga tanpa terlibat dalam aktivitas bekerja untuk memperoleh penghasilan maupun aktivitas belajar seperti bersekolah. Selain itu, penelitian tersebut juga menemukan bahwa kecenderungan NEET meningkat hingga seseorang berusia 18 tahun dan mengalami U-shape penurunan di usia 23–24 tahun. Amini (2020) dalam penelitiannya mengenai karakteristik NEET di Indonesia menggunakan data SAKERNAS 2018 menemukan bahwa mayoritas NEET ada- lah individu yang berjenis kelamin wanita, berstatus menikah, dengan tingkat pendidikan hingga SMA, tidak disabilitas, tinggal bersama kepala rumah tangga yang berstatus pekerja, bertempat tinggal di pedesaan, serta berlokasi di luar Pulau Jawa. Karakteristik individu dilihat dari sosial demografi, sosial ekonomi, dan regional berpengaruh terhadap peluang seseorang menjadi NEET. Sari & Ahmad (2021) dalam penelitiannya menggunakan data SAKERNAS 2017 mene- mukan bahwa variabel interaksi antara status kawin dan umur, jenis kelamin dan status kawin, pendidikan orang tua, dan disabilitas berpengaruh terhadap NEET.

## 2. Metodologi
Data yang diaplikasikan dalam penelitian ini berasal dari data mikro yang diha- silkan dari Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS) pada Agustus tahun 2019–2021 yang diperoleh dari BPS Provinsi Jawa Timur dengan unit analisis yaitu pemuda usia 15–24 tahun di Jawa Timur. Jumlah sampel SAKERNAS Agus- tus 2019, 2020, dan 2021 yang digunakan dalam proses analisis masing-masing sebanyak 12.973, 13.401, dan 13.241 individu. Pada saat penelitian ini ditulis, data SAKERNAS Agustus 2021 merupakan data tersedia yang paling up-to-date mengingat bahwa data SAKERNAS Agustus 2022 baru dirilis pada November
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
2022 (BPS Provinsi Jawa Timur, 2022). Variabel yang digunakan untuk analisis regresi logistik binomial atau biner secara lengkap disajikan pada Tabel 2.
Penggunaan empat kelompok wilayah yang membagi habis 38 kabupa- ten/kota di Jawa Timur didasarkan pada penelitian terdahulu (Arzaqi & Astuti, 2020; Leni, 2012; Sutarto, 2004; Suwignyo, 2019) di mana setiap kelompok wilayah cenderung memiliki kemiripan dalam hal budaya dan kondisi sosiodemografi. Daftar kabupaten/kota untuk empat kelompok wilayah tersebut adalah sebagai berikut:
• Wilayah Madura: Sumenep, Pamekasan, Sampang, dan Bangkalan
• Wilayah Mataraman: Kota Madiun, Kota Kediri, Lamongan, Tuban, Bojonegoro, Ngawi, Magetan, Madiun, Nganjuk, Kediri, Tulungagung, Trenggalek, Ponorogo, Pacitan.
• Wilayah Pandalungan: Kota Probolinggo, Probolinggo, Situbondo, Bondowoso, Banyuwangi, Jember, Lumajang.
• Wilayah Arek: Kota Batu, Kota Surabaya, Kota Mojokerto, Kota Pasuruan, Kota Malang, Kota Blitar, Gresik, Jombang, Mojokerto, Sidoarjo, Pasuruan,
Malang, Blitar.
Gambar 2: Kabupaten/Kota di Jawa Timur Menurut Kelompok Wilayah
Pada penelitian ini digunakan beberapa model regresi logistik binomial/biner (Hosmer & Lemeshow, 2000; Zhang, 2016) dengan skenario yang berbeda dengan tujuan untuk mengetahui robustness hasil estimasi parameter variabel dampak Covid-19 ( Covid ), melihat adanya potensi perbedaan kecenderungan seorang pemuda menjadi NEET di setiap kelompok wilayah, dan mengetahui variasi karakteristik yang signifikan berpengaruh terhadap NEET di setiap kelompok
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 36
Tabel 2: Keterangan Variabel Respons dan Prediktor
Variabel Notasi Deskripsi Respon: Status NEET NEET Status NEET individu berumur 15–24 tahun: (Regresi logistik binomial/biner) 0: bukan NEET 1: NEET Prediktor: Status pandemi Covid-19 Covid Status pandemi Covid-19: 0: 2019, sebelum Covid-19 1: 2020, terjadi Covid-19 2: 2021, periode New Normal Karakteristik Wilayah: Kelompok wilayah Kabupaten/Kota Wil Kelompok wilayah: 0: Wilayah Madura 1: Wilayah Mataraman 2: Wilayah Pandalungan 3: Wilayah Arek Klasifikasi daerah tempat tinggal Klas Klasifikasi daerah tempat tinggal: 0: perdesaan 1: perkotaan Karakteristik Pemuda: Jenis kelamin pemuda JK Jenis kelamin Pemuda: 0: perempuan 1: laki-laki Kategori umur pemuda KatUmur Katgeori umur pemuda: 0: 15–19 tahun 1: 20–24 tahun Status perkawinan pemuda Kawin Status perkawinan pemuda: 0: belum kawin 1: kawin Tingkat pendidikan pemuda Pddk Tingkat pendidikan pemuda: 0: ≤ SMP atau sederajat 1: SMA sederajat 2: Akademi/Perguruan Tinggi atau sederajat Karakteristik Rumah Tangga: Kegiatan utama kepala rumah tangga (KRT) KegKRT Kegiatan utama KRT selama seminggu yang lalu: 0: tidak bekerja 1: bekerja Tingkat pendidikan KRT PddkKRT Tingkat pendidikan KRT: 0: ≤ SMP atau sederajat 1: SMA sederajat 2: Akademi/Perguruan Tinggi atau sederajat
wilayah. Model regresi logistik pertama adalah model na¨ıve yang hanya meng- gunakan variabel prediktor berupa variabel dummy dampak Covid-19 ( Covid ) sebagai variabel prediktor utama dalam penelitian:
ln π ( x ) 1 − π ( x ) = β 0 + β 1 . 1 Covid 1 + β 1 . 2 Covid 2 (2)
dengan π ( x ) atau P ( NEET = 1 | x ) adalah peluang seorang pemuda menjadi NEET
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
dan 1 − π ( x ) atau P ( NEET = 0 | x ) adalah peluang seorang pemuda tidak menjadi NEET.
Model kedua adalah model na¨ıve dengan tambahan variabel prediktor lain- nya:
ln π ( x ) 1 − π ( x ) = β 0 + β 1 . 1 Covid 1 + β 1 . 2 Covid 2 + β 2 . 1 Wil 1 + β 2 . 2 Wil 2 + β 2 . 3 Wil 3
+ β 3 Klas 1 + β 4 JK 1 + β 5 KatUmur 1 + β 4 . 5 JK ∗ KatUmur 1
+ β 6 Kawin 1 + β 7 . 1 Pddk 1 + β 7 . 2 Pddk 2 + β 8 KegKRT 1 + β 9 . 1 PddkKRT 1 + β 9 . 2 PddkKRT 2 (3)
Dari kedua model tersebut dapat diketahui robustness dari estimasi parameter dampak Covid-19 ( Covid ). Jika hasil estimasi variabel utama dari kedua model memiliki arah yang sama dan besaran nilai yang relatif tidak berubah maka dapat disimpulkan hasil estimasi relatif robust .
Hasil estimasi parameter variabel kelompok wilayah ( Wil ) yang signifikan secara statistik pada model kedua akan menjadi dasar dalam melihat potensi perbedaan kecenderungan seorang pemuda menjadi NEET di setiap kelompok wilayah. Oleh karena itu, proses selanjutnya adalah melakukan pemodelan regre- si logistik dengan cakupan wilayah Jawa Timur dengan mengeluarkan variabel kelompok wilayah ( Wil ) seperti pada model ketiga berikut:
ln π ( x ) 1 − π ( x ) = β 0 + β 1 . 1 Covid 1 + β 1 . 2 Covid 2 + β 3 Klas 1 + β 4 JK 1 + β 5 KatUmur 1
+ β 4 . 5 JK ∗ KatUmur 1 + β 6 Kawin 1 + β 7 . 1 Pddk 1 + β 7 . 2 Pddk 2
+ β 8 KegKRT 1 + β 9 . 1 PddkKRT 1 + β 9 . 2 PddkKRT 2 (4)
diikuti dengan pemodelan regresi logistik untuk setiap kelompok wilayah, yaitu Wilayah Madura (model keempat), Wilayah Mataraman (model kelima), Wila- yah Padalungan (model keenam), dan Wilayah Arek (model ketujuh) dengan persamaan umum sebagai berikut:
ln π ( x ) j 1 − π ( x ) j = β j 0 + β j 1 . 1 Covid j 1 + β j 1 . 2 Covid j 2 + β j 3 Klas j + β j 4 JK j + β j 5 KatUmur j + β j 4 . 5 JK j ∗ KatUmur j + β j 6 Kawin j + β j 7 . 1 Pddk j 1 + β j 7 . 2 Pddk j 2 + β j 8 KegKRT j + β j 9 . 1 PddkKRT j 1 + β j 9 . 2 PddkKRT j 2 (5)
dengan π ( x ) j adalah peluang seorang pemuda yang tinggal di kelompok wilayah ke- j menjadi NEET dan 1 − π ( x ) j adalah peluang seorang pemuda yang tinggal di kelompok wilayah ke- j tidak menjadi NEET serta β j . adalah parameter dari va- riabel prediktor ke- k di kelompok wilayah ke- j ( X jk ), dengan j =Wilayah Madura, Wilayah Mataraman, Wilayah Padalungan, dan Wilayah Arek.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 38
Setelah proses estimasi model, selanjutnya akan dilakukan proses interpretasi dari hasil estimasi parameter dalam model regresi logistik, yaitu nilai odds ratio (OR) yang ditunjukkan oleh nilai Exp ( β ) (Hosmer & Lemeshow, 2000; Sperandei, 2014; Szumilas, 2010). Seperti dijelaskan pada Tabel 2 bahwa seluruh variabel independen yang diterapkan dalam penelitian ini adalah variabel berjenis ka- tegorik. Misal, variabel X k bernilai 0 (kategori referensi) dan 1 dengan estimasi parameternya β k , maka formula dari odds ratio :
π ( x = 1)
1 − π ( x = 1) π ( x = 0) 1 − π ( x = 0) = e β 0 + β k e β 0 = e β k (6)
di mana nilai tersebut menunjukkan perbandingan antara kecenderungan pe- muda menjadi NEET jika variabel prediktor X k bernilai 1 dan kecenderungan pemuda menjadi NEET jika variabel prediktor X k bernilai 0.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Analisis Deskriptif
Berdasarkan Sakernas 2019–2021 penelitian ini melibatkan 39.615 pemuda Jawa Timur. Sebanyak 8.069 pemuda (20,4 persen) berstatus NEET dan 31.546 pemuda (79,6 persen) berstatus bukan NEET. Karakteristik pemuda NEET ditampilkan dalam Tabel 3 dimana mayoritas pemuda NEET berjenis kelamin perempuan (60,19 persen), pada kelompok umur 20–24 tahun (61,99 persen), berstatus belum kawin (66,13 persen), pendidikan terakhir SMA/sederajat (57,52 persen), tinggal di pedesaan (50,63 persen), dengan KRT bekerja (87,30 persen) dan pendidikan terakhir KRT adalah SMP/sederajat ke bawah (74,90 persen).
Berdasarkan pengkategorian kawasan di Jawa Timur, NEET di Madura dan Pandalungan jauh lebih tinggi dibanding NEET di Mataraman dan Arek. Pan- demi Covid-19 membuat angka NEET mengalami flukuatif naik turun pada tahun 2020 dan 2021 di beberapa wilayah. Jika dilihat berdasarkan grafik ba- tang di bawah fluktuasi yang terjadi banyak dirasakan oleh pemuda di Wilayah Mataraman dan Arek.
Berdasarkan proporsi kegiatan selama seminggu terakhir, mayoritas NEET adalah bukan angkatan kerja. Proporsi paling banyak diambil oleh kegiatan mengurus rumah tangga. Berikut adalah proporsi kegiatan individu NEET yang masuk angkatan kerja dan bukan angkatan kerja. Pengangguran termasuk ke dalam angkatan kerja, sedangkan mengurus rumah tangga dan melakukan kegiatan lainnya termasuk ke dalam bukan angkatan kerja. Terlihat bahwa selama 3 tahun terakhir proporsi NEET terbesar adalah bukan angkatan kerja.
Penduduk muda NEET selanjutnya dikaji lebih lanjut mengenai keaktifan da- lam mencari pekerjaan. Tabel 6 menampilkan proporsi NEET menurut keaktifan mencari kerja dan kesediaan menerima pekerjaan. Berdasarkan tabel tersebut, terlihat bahwa mayoritas NEET di Jawa Timur bukan angkatan kerja. Selama
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Tabel 3: Karakteristik NEET Jawa Timur, 2019–2021
Variabel Kategori Variabel Frekuensi Persentase Jenis Kelamin Laki-laki 3 212 39,81 Perempuan 4 857 60,19 Kategori Umur 15–19 Tahun 3 067 38,01 20–24 Tahun 5 002 61,99 Status Kawin Kawin 2 733 33,87 Belum Kawin 5 336 66,13 Tingkat Pendidikan ≤ SMP/sederajat 3 012 37,33 SMA/Sederajat 4 641 57,52 Perguruan Tinggi 416 5,16 Daerah Tempat Tinggal Perkotaan 3 984 49,37 Pedesaan 4 085 50,63 Kegiatan KRT Bekerja 7 044 87,30 Tidak Bekerja 1 025 12,70 Tingkat Pendidikan KRT ≤ SMP/sederajat 6 044 74,90 SMA/Sederajat 1 641 20,34 Perguruan Tinggi 384 4,76 Sumber: Sakernas 2019–2021 (diolah)
Gambar 3: Angka Youth NEET Menurut Wilayah di Jawa Timur, 2019–2021 Sumber: Sakernas 2019–2021 (diolah)
kurun waktu 2019–2021, persentase NEET yang tidak aktif mencari kerja dan tidak aktif mempersiapkan usaha memiliki tren meningkat tiap tahun, dan lebih dari 50 persen pemuda menolak ketika diberi tawaran pekerjaan. Kondisi ini menjadi bukti bahwa tenaga kerja di rentang usia 15–24 tahun masih belum optimal terserap di pasar kerja.
Alasan mengapa pemuda NEET enggan terjun ke pasar kerja mayoritas kare- na mengurus rumah tangga, merasa putus asa atau tidak mungkin mendapatkan pekerjaan, baru lulus sekolah, akan melanjutkan sekolah, kurangnya infrastruk- tur dan adanya pandemi Covid-19. Kondisi ini sesuai dengan gambaran umum
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 40
Tabel 4: Karakteristik Youth NEET Menurut Wilayah di Jawa Timur, 2019–2021 (persen)
Variabel Kategori Variabel Kawasan Madura Mataraman Pandalungan Arek Jenis Kelamin Laki-laki 40,4 40,2 34,3 42,9 Perempuan 59,6 59,8 65,7 57,1 Kategori Umur 15–19 Tahun 35,3 36,3 40,6 39,1 20–24 Tahun 64,7 63,7 59,4 60,9 Status Kawin Kawin 29,9 33,2 42,9 30,1 Belum Kawin 70,1 66,8 57,1 69,9 Tingkat Pendidikan ≤ SMP/sederajat 49,4 31,3 45,4 32,0 SMA/Sederajat 48,1 62,4 51,5 61,3 Perguruan Tinggi 2,5 6,3 3,1 6,7 Daerah Tempat Tinggal Perkotaan 22,1 39,8 47,2 72,0 Pedesaan 77,9 60,2 52,8 28,0 Kegiatan KRT Bekerja 87,9 87,6 90,2 84,8 Tidak Bekerja 12,1 12,4 9,8 15,2 Tingkat Pendidikan KRT ≤ SMP/sederajat 88,1 76,2 78,0 65,7 SMA/Sederajat 10,0 19,0 18,1 27,8 Perguruan Tinggi 1,9 4,8 3,9 6,5 Sumber: Sakernas 2019–2021 (diolah)
Tabel 5: Jenis Kegiatan Seminggu yang Lalu Youth NEET, 2019–2021 (persen)
Jenis Kegiatan NEET 2019 2020 2021 Pengangguran 36,3 36,4 34,5 Mengurus rumah tangga 50,3 47,1 48,8 Lainnya 13,4 16,5 16,6 Sumber: Sakernas 2019–2021 (diolah)

## Tabel 6: Persentase Keaktifan NEET dalam Mencari Kerja, 2019–2021
Kegiatan 2019 2020 2021 Ya Tidak Ya Tidak Ya Tidak Mau mencari pekerjaan 33,0 67,0 32,5 67,5 24,6 75,4 Mau mempersiapkan usaha 3,9 96,1 3,1 96,9 3,2 96,8 Mau menerima pekerjaan 42,9 57,1 44,9 55,1 37,4 62,6 Sumber: Sakernas 2019–2021 (diolah)
NEET di Jawa Timur yang didominasi perempuan, yang mana perempuan ber- tanggung jawab untuk mengurus rumah tangga. Adanya pandemi Covid-19 di tahun 2020 turut membawa pengaruh bagi para pemuda untuk membatasi lingkup geraknya. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian Pattinasarany (2019) menggunakan data SUSENAS 2015 terungkap bahwa 50,7 persen seseorang menjadi NEET karena mengurus rumah tangga dan 3,4 persen putus asa dalam mencari pekerjaan.
Alasan lain kaum muda NEET tidak mencari pekerjaan atau mempersiapkan usaha adalah karena baru lulus sekolah/akan melanjutkan sekolah. Hal ini
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
selaras dengan hasil penelitian di mana banyak kaum muda NEET berada pada kelompok umur 20–24 tahun. Rentang usia ini berada pada masa transisi sekolah dari sekolah menengah ke perguruan tinggi, maupun dari perguruan tinggi ke dunia kerja.
Alasan selanjutnya kaum muda NEET tidak mencari pekerjaan atau memper- siapkan usaha adalah kurangnya infrastruktur. Wickremeratne & Dunusinghe (2017) dalam penelitiannya di Srilanka menemukan bahwa NEET banyak dite- mukan di pedesaan karena kurangnya fasilitas memadai untuk mendukung me- ningkatkan kualitas pendidikan serta informasi dalam mendapatkan pekerjaan. Hal ini selaras juga dengan banyaknya NEET di daerah pedesaan dibandingkan perkotaan di mana di pedesaan identik dengan sarana prasarana yang terbatas dibandingkan di perkotaan.
Gambar 4: Alasan Utama Youth NEET Tidak Mencari Pekerjaan dan Mempersiapkan Usaha, 2019–2021 Sumber: Sakernas 2019–2021 (diolah)
Pada tahun 2020, pemerintah mulai meluncurkan kartu prakerja dengan harapan dapat membantu mengembangkan kartu prakerja, meningkatkan kom- petensi prakerja, serta mengembangkan kewirausahaan. Kartu ini akan sangat memberikan manfaat bagi kaum muda. Park et al . (2020) dalam penelitiannya untuk mengevaluasi program pemerintah untuk mengurangi NEET, menemukan bahwa program yang ditujukan khusus ke kaum muda NEET mampu mening-
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 42
katkan kaum muda NEET untuk mendapatkan pekerjaan dari pada yang tidak menerima program bantuan. Terdapat dampak positif akan adanya bantuan ini dalam mengurangi NEET. Penting untuk memahami siapa penerima kartu pra- kerja. Karena akan memberikan dampak positif atas turunnya kebijakan prakerja. Diharapkan penerima kartu prakerja adalah individu yang produktif selama masa menganggurnya dan bersedia untuk masuk ke dunia kerja. Hal ini penting untuk menentukan perlakuan berikutnya setelah menerima kartu prakerja untuk mengawal masuk ke pasar kerja.
Tabel 7: Kartu Pra Kerja di Kalangan Youth NEET di Jawa Timur, 2020–2021
Kartu Pra Kerja 2020 2021 Ya Tidak Ya Tidak Tahu kartu prakerja 34,6 65,4 43,6 56,4 Mendaftar kartu prakerja 12,3 87,7 22,9 77,1 Menerima kartu prakerja 13,1 86,9 16,5 83,5 Sumber: Sakernas 2019–2021 (diolah)
Pada tahun 2020, sebanyak 65,4 persen kaum muda NEET tidak mengetahui informasi mengenai kartu prakerja, hanya sebanyak 34,6 persen yang mengeta- hui mengenai kartu prakerja. Namun dari semua kaum NEET yang mengetahui kartu prakerja, hanya sebanyak 12,3 persen saja yang mendaftar kartu prakerja. Berikutnya dari 12,3 persen yang mendaftar hanya 13,1 persen saja yang meneri- ma kartu prakerja. Dengan kata lain hanya 0,6 persen dari kaum muda NEET di Jawa Timur yang memiliki kartu prakerja.
Pada tahun 2021, informasi mengenai kartu prakerja sudah banyak yang mengetahui. Sebanyak 43,6 persen kaum muda NEET mengetahui adanya kartu prakerja. Namun yang mendaftar hanya sebanyak 22,9 persen nya saja. Dari yang mendaftar tersebut, yang menerima kartu prakerja hanya 16,5 persen nya saja. Dengan kata lain hanya 1,6 persen dari kaum muda NEET Jawa Timur yang memiliki kartu prakerja.
Tabel 8: Penerima Kartu Prakerja Menurut Keaktifan dalam Mencari Kerja
Kegiatan 2020 2021 Mencari pekerjaan Ya 75% 50% Tidak 25% 50% Mempersiapkan Usaha Ya 18,80% 7,50% Tidak 81,20% 92,50% Mau menerima tawaran pekerjaan Ya 87,50% 57,50% Tidak 12,50% 42,50% Sumber: Sakernas 2019–2021 (diolah)
Berdasarkan Tabel 8, dapat terlihat bahwa beberapa penerima kartu prakerja masih banyak yang kurang aktif untuk masuk ke pasar kerja. Pada tahun 2021
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
kondisinya justru menurun dibanding tahun 2020. Pada tahun 2020 sebanyak 25 persen dari penerima kartu tidak sedang mencari pekerjaan, sebanyak 81 persen tidak sedang mempersiapkan usaha. Lebih buruk lagi, sebanyak 12,5 per- sen penerima kartu prakerja ketika ditawari pekerjaan memilih untuk menolak pekerjaan. Pada tahun 2021, jumlah penerima kartu yang mencari pekerjaan seba- nyak 50 persen, yang mempersiapkan usaha sebanyak 7,5 persen. Dan sebanyak 42,5 persen penerima kartu prakerja menolak pekerjaan ketika diberi tawaran pekerjaan.

## 3.2. Analisis Inferensia
Tabel 9 menunjukkan ringkasan hasil analisis regresi logistik dengan beberapa skenario. Estimasi parameter variabel dampak Covid-19 ( Covid ) pada Model 1 dan 2 menunjukkan hasil yang relatif tidak berbeda, baik dari segi arah maupun besaran nilai estimasi parameternya, yang menunjukkan bahwa hasil estimasi variabel utama tersebut sudah relatif robust. Dilihat dari signifikansinya, kategori saat terjadi Covid-19 tahun 2020 signifikan berpengaruh dibandingkan sebelum terjadi Covid-19 pada tahun 2019. Kecenderungan pemuda Jawa Timur menjadi NEET pada tahun 2020, 1,088 kali lebih besar dibandingkan sebelum terjadi Covid-19 tahun 2019. Dengan kata lain, saat terjadi Covid-19 tahun 2020 kecen- derungan seorang pemuda menjadi NEET menjadi meningkat. Hasil ini selaras dengan penelitian Liotti (2020) di mana kondisi krisis berpengaruh signifikan terhadap laju pertumbuhan NEET. Sementara itu, kategori pada periode New Normal (2021) relatif tidak berbeda dibandingkan dengan saat sebelum terjadi Covid-19 (2019). Kedua hasil tersebut didukung oleh pola angka NEET Jawa Timur pada tahun 2020 yang relatif meningkat tajam pada tahun 2020 dan kem- bali mengalami penurunan pada tahun 2021, bahkan pada masa New Normal Jawa Timur memiliki angka NEET yang lebih rendah daripada sebelum masa pandemi (Gambar 1).
Pada Model 2, ketiga kategori pada variabel kelompok wilayah menunjukkan hasil yang signifikan secara statistik ( α = 0 , 05). Artinya, pemuda yang tinggal di ketiga wilayah (Mataraman, Pandalungan, dan Arek) kecenderungan menjadi NEET lebih kecil dibandingkan Wilayah Madura. Dengan kata lain, pemuda di Wilayah Madura memiliki kecenderungan menjadi NEET paling tinggi diban- dingkan tiga wilayah lainnya. Hasil serupa menunjukkan bahwa angka youth NEET relatif berbeda antar wilayah atau cenderung sama untuk kluster wila- yah tertentu juga ditunjukkan oleh penelitian sebelumnya (Brunet et al ., 2018; Kvieskien ˙e et al ., 2021; Light, 2020). Dari seluruh variabel prediktor pada Model 2, hanya variabel jenis kelamin ( JK ) pemuda saja yang tidak signifikan secara statistik berpengaruh terhadap status NEET pemuda. sehingga, secara signifikan tidak berbeda kecenderungan menjadi NEET antara seorang pemuda laki-laki dan perempuan. Hasil ini tidak sejalan dengan penelitian Naraswati & Jatmiko (2022) yang menganggap laki-laki lebih cenderung menjadi NEET maupun Patti- nasarany (2019) yang menemukan bahwa perempuan cenderung menjadi NEET.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 44
Mereka yang berdomisili di daerah perkotaan cenderung 0,830 kali untuk menjadi NEET dibandingkan pemuda yang tinggal di perdesaan. Kecenderungan NEET di perdesaan yang lebih tinggi dibandingkan di perkotaan ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Naraswati & Jatmiko (2022), tetapi tidak dengan penelitian Pattinasarany (2019) maupun Amini (2020).
Sementara itu, pemuda dengan KRT yg bekerja memiliki kecenderungan menjadi NEET 0,839 kali. Artinya kecenderungan pemuda menjadi NEET lebih besar jika KRT tidak bekerja. Seperti yang dijelaskan oleh Brunet et al . (2018) dan Sadler et al . (2015), bahwa pendidikan merupakan salah satu faktor utama pada status NEET seorang pemuda. Terkait dengan tingkat pendidikan KRT, pemuda dengan KRT lulusan SMA dan Akademi/Perguruan Tinggi ke atas memiliki ke- cenderungan menjadi NEET 0,639 dan 0,447 kali dibandingkan pemuda dengan KRT dengan pendidikan SMP ke bawah. Artinya, makin tinggi pendidikan KRT maka kecenderungan pemuda untuk menjadi NEET akan makin kecil. Penga- ruh tingkat pendidikan KRT terhadap kecenderungan seseorang menjadi NEET tersebut juga ditemukan dalam penelitian Park et al . (2020).
Tabel di atas menjelaskan secara rinci kecenderungan dari variabel jenis kelamin pemuda ( JK ), kategori umur pemuda ( KatUmur ), dan interaksinya ( JK ∗ KatUmur ). Jika dibandingkan dengan kategori referensinya, yaitu pemu- da berjenis kelamin perempuan dan berusia 15–19 tahun, hanya satu kategori alternatif saja yang memiliki kecenderungan yang lebih tinggi untuk menjadi NEET, yaitu pemuda dengan jenis kelamin perempuan dengan usia antara 20–24 tahun dengan nilai odds ratio sebesar 1,419. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pemuda dengan jenis kelamin laki-laki dan perempuan mempunyai pola kecen- derungan menjadi NEET yang berbeda menurut kelompok umur. Makin tinggi usia perempuan, saat memasuki usia 20–24 tahun, maka kecenderungan untuk menjadi NEET lebih tinggi dibandingkan dengan perempuan usia 15–19 tahun. Sebaliknya, makin tinggi usia laki-laki, saat memasuki usia 20–24 tahun, justru memiliki kecenderungan yang lebih rendah dibandingkan laki-laki usia 15–19 tahun. Pola yang sama juga ditemukan di beberapa negara di Uni Eropa pada penelitian oleh Kvieskien ˙e et al . (2021).
Selain itu, variabel status perkawinan ( Kawin ) pemuda memiliki nilai odds ratio lebih dari satu, yaitu sebesar 3,743. Artinya, pemuda berstatus kawin 3 kali lipat berpeluang menjadi NEET dibandingkan yang belum kawin. Status perkawinan cenderung membuat pemuda, terutama perempuan, menjadi NEET karena adanya kewajiban untuk mengurus rumah tangga (Kvieskien ˙e et al ., 2021). Angka youth NEET bahkan cenderung lebih tinggi untuk pemuda baik laki- laki dan perempuan yang sudah memiliki anak (Brunet et al ., 2018). Apabila dilihat dari lamanya seorang pemuda menjadi NEET, perempuan yang sedang hamil dan mempunyai anak cenderung lebih lama menyandang status NEET dibandingkan laki-laki (Payne, 2000).
Menariknya, variabel tingkat pendidikan pemuda ( Pddk ) pada kedua kategori alternatifnya justru memiliki nilai odds ratio lebih dari 1, yakni sebesar 2,094
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
T abel 9: Ringkasan Hasil Estimasi Model Regresi Logistik dengan Beberapa Skenario V ariabel Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7
β OR β OR β OR β OR β OR β OR β OR Inter cept -1,386* 0,250 -1,364* 0,256 -1,690* 0,185 -0,936* 0,392 -2,014* 0,134 -1,426* 0,240 -1,950* 0,142 Covid 2 -0,019 0,981 -0,022 0,978 -0,027 0,974 -0,102 0,903 -0,128* 0,880 -0,121 0,886 0,146* 1,157 Covid 1 0,084* 1,088 0,095* 1,100 -0,091* 1,095 -0,107 0,899 0,048 1,049 -0,013 0,987 0,261* 1,298 Covid 0 Kategori Refer ensi
W il 3 -0,477* 0,621 W il 2 -0,139* 0,87 W il 1 -0,538* 0,584 W il 0 Kategori Refer ensi
K las 1 -0,186* 0,830 -0,245* 0,783 -0,045 0,956 -0,216* 0,805 -0,135* 0,874 -0,215* 0,807 K las 0 Kategori Refer ensi
JK 1 -0,030 0,971 -0,034 0,966 -0,213 0,808 0,061 1,063 -0,222* 0,801 0,07 1,072 JK 0
Kategori Refer ensi
K atU mur 1 0,350* 1,419 0,352* 1,421 0,846* 2,329 0,390* 1,477 0,312* 1,366 0,101 1,106 K atU mur 0
Kategori Refer ensi
JK ∗ K atU mur 1 -0,562* 0,570 -0,542* 0,581 -0,554* 0,574 -0,486* 0,615 -0,875* 0,417 -0,452* 0,637 JK ∗ K atU mur 0
Kategori Refer ensi
K awin 1 1,320* 3,743 1,336* 3,805 0,696* 2,005 1,427* 4,168 1,432* 4,186 1,439* 4,216 K awin 0
Kategori Refer ensi Pddk 2 0,739* 2,094 0,684* 1,981 -0,017 0,983 0,818* 2,266 0,412* 1,510 1,063* 2,896 Pddk 1 0,873* 2,393 0,837* 2,31 0,608* 1,837 1,040* 2,830 0,876* 2,402 0,880* 2,410 Pddk 0 Kategori Refer ensi
K egK RT 1 -0,175* 0,839 -0,164* 0,849 -0,480* 0,619 -0,233* 0,792 -0,058 0,944 -0,101 0,904
K egK RT 1
Kategori Refer ensi
Pddk K RT 2 -0,806* 0,447 -0,834* 0,434 -1,098* 0,334 -0,679* 0,507 -0,632* 0,532 -0,932* 0,394 Pddk K RT 1 -0,448* 0,639 -0,477* 0,620 -0,449* 0,638 -0,371* 0,690 -0,433* 0,648 -0,501* 0,606
Pddk K RT 0
Kategori Refer ensi
Keterangan:
*) signifikan pada taraf nyata α = 0 , 05
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 46
Tabel 10: Odds Ratio dari Variabel Jenis Kelamin, Kategori Umur Pemuda, dan Interaksinya
JK KatUmur JK ∗ KatUmur β 4 JK + β 5 KatUmur + β 4 . 5 JK ∗ KatUmur Odds Ratio 0 0 0 (-0,03 × 0)+( 0,35 × 0)+(-0,562 × 0)=0 1,000 0 1 0 (-0,03 × 0)+( 0,35 × 1)+(-0,562 × 0)=0,35 1,419 1 0 0 (-0,03 × 1)+( 0,35 × 0)+(-0,562 × 0)=-0,03 0,971 1 1 1 (-0,03 × 1)+( 0,35 × 1)+(-0,562 × 1)=-0,242 0,785
untuk pemuda dengan tingkat pendidikan Akademi/Perguruan Tinggi dan 2,393 untuk pemuda dengan tingkat pendidikan SMA atau sederajat. Dengan kata lain Pemuda dengan tingkat pendidikan pada kedua kategori tersebut memiliki kecenderungan menjadi NEET masing-masing 2,094 dan 2,393 kali dibandingkan pemuda dengan tingkat pendidikan SMP ke bawah. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pemuda dengan tingkat pendidikan yang relatif tinggi di Jawa Timur justru berpotensi menjadi NEET, berkebalikan dengan hasil penelitian Naraswati & Jatmiko (2022).
Berdasarkan Model 2 diketahui bahwa kelompok wilayah ( Wil ) berpengaruh signifikan terhadap kecenderungan pemuda menjadi NEET. Oleh karena itu, se- lanjutnya dilakukan pemodelan dengan cakupan Jawa Timur (Model 3), Wilayah Madura (Model 4), Wilayah Mataraman (Model 5), Wilayah Padalungan (Model 6), dan Wilayah Arek (Model 7) tanpa mengikutsertakan variabel kelompok wi- layah (Wil) untuk melihat perbedaan karakteristik yang berpengaruh signifikan di setiap wilayah.
Secara umum, hasil estimasi parameter pada Model 3 relatif tidak berubah jika dibandingkan dengan Model 2, baik dari segi signifikansi, arah, dan besarannya, kecuali untuk variabel Covid-19 ( Covid ) dan klasifikasi daerah tempat tinggal ( Klas ). Pada Model 3 sampai Model 7 terlihat beberapa perbedaan hasil estimasi, odds ratio , dan signifikansi dari setiap variabel prediktor. Untuk variabel dampak Covid-19 ( Covid ), hasil estimasi menunjukkan bahwa pada level provinsi (Model 3) dan Wilayah Mataraman (Model 5) memiliki hasil estimasi yang relatif sama dengan Model 1 atau 2 di mana kecenderungan pemuda menjadi NEET saat pandemi Covid-19 mengalami peningkatan dan sebaliknya pada masa New Normal justru mengalami penurunan. Menariknya, pada Wilayah Arek yang mencakup daerah di sekitar ibu kota Jawa Timur, variabel Covid-19 ( Covid ) pada kedua kategori alternatif memiliki nilai odds ratio lebih dari satu yang berarti bahwa pada saat pandemi maupun pada masa New Normal kecenderungan pemuda di Wilayah Arek untuk menjadi NEET justru mengalami peningkatan dibandingkan saat sebelum terjadi pandemi. Sebaliknya, pada wilayah lainnya, yaitu Wilayah Madura dan Padalungan kecenderungan pemuda menjadi NEET justru mengalami penurunan dibandingkan sebelum terjadi pandemi. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pandemi Covid-19 memberikan dampak yang tidak sama terhadap NEET di setiap wilayah di Jawa Timur.
Selain itu, variabel klasifikasi daerah tempat tinggal ( Klas ) memiliki hasil esti- masi yang tidak jauh berbeda dibandingkan dengan hasil estimasi pada Model 2
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
dan 3. Walaupun pada Model 4, variabel klasifikasi daerah tempat tinggal ( Klas ) tidak signifikan secara statistik. Nilai odds ratio yang dihasilkan pada semua model juga relatif sama, yaitu kurang dari satu. Artinya, baik pada keseluruhan wilayah Jawa Timur maupun di setiap kelompok wilayah, kecenderungan pemu- da menjadi NEET yang tinggal di perkotaan lebih rendah dibandingkan pemuda yang tinggal di perdesaan. Hal ini sejalan dengan penelitian Zoraya & Wulandari (2021) dan Naraswati & Jatmiko (2022) yang mendapatkan kesimpulan bahwa individu yang berdomisili di daerah pedesaan menunjukkan kecenderungan yang lebih besar untuk menjadi bagian dari kelompok NEET.
Nilai odds ratio untuk variabel jenis kelamin pemuda ( JK ) secara umum me- nunjukkan hasil yang serupa dengan Model 2, yaitu kurang dari satu atau ke- cenderungan pemuda dengan jenis kelamin laki-laki untuk menjadi NEET lebih rendah dibandingkan pemuda dengan jenis kelamin perempuan, kecuali untuk kelompok Wilayah Mataraman (Model 5) dan Arek (Model 7) yang justru memi- liki kecenderungan untuk jenis kelamin laki-laki yang lebih tinggi. Hasil tersebut menunjukkan terdapat perbedaan kecenderungan pemuda untuk menjadi NEET berdasarkan jenis kelamin di beberapa kelompok wilayah. Berbeda dengan va- riabel jenis kelamin pemuda ( JK ), nilai odds ratio untuk variabel kategori umur ( KatUmur ) relatif serupa di seluruh wilayah, yaitu lebih dari satu. Artinya, baik di level provinsi maupun kelompok wilayah, kecenderungan pemuda yang lebih tua dengan usia antara 20–24 tahun memiliki kecenderungan lebih tinggi untuk menjadi NEET dibandingkan dengan pemuda yang berusia 15–19 tahun. Hal ini sejalan dengan penelitian Zoraya & Wulandari (2021) penduduk kelompok usia 20–24 tahun memiliki kecenderungan menjadi NEET 1,2 kali lebih besar dibandinngkan usia muda 15–19 tahun. Hal ini karena penduduk kelompok remaja umumnya masih lebih banyak yang berada dalam proses pendidikan dibandingkan dengan individu dari kelompok umur yang lebih lanjut.
Tabel 11: Odds Ratio dari Variabel Interaksi Jenis Kelamin dan Kategori Umur Pemuda
JK KatUmur JK ∗ KatUmur Odds Ratio JK ∗ KatUmur Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 0 0 0 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0 1 0 1,421 2,330 1,477 1,366 1,106 1 0 0 0,966 0,808 1,063 0,801 1,073 1 1 1 0,581 1,082 0,966 0,456 0,755
Jika diperhatikan pola nilai odds ratio untuk variabel interaksi jenis kelamin dan kategori umur pemuda ( JK ∗ KatUmur ) pada Model 3 sampai Model 7, ada- nya pola yang sama dengan hasil pada Model 2 terlihat pada kelompok Wilayah Jawa Timur (Model 3), Wilayah Mataraman (Model 5), Padalungan (Model 6), dan Arek (Model 7) di mana pemuda dengan jenis kelamin laki-laki dan perem- puan mempunyai pola kecenderungan menjadi NEET yang berlawanan arah menurut kelompok umur. Sedangkan untuk Wilayah Madura (Model 4) memiliki pola kecenderungan yang searah menurut kelompok umur di mana kecende-
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 48
rungan menjadi NEET untuk pemuda laki-laki maupun perempuan akan makin meningkat untuk usia 20–24 tahun.
Variabel tingkat pendidikan ( Pddk ) untuk kategori pendidikan SMA sederajat (kode 1) dan Akademi/Perguruan Tinggi (Kode 2) secara umum menghasilkan nilai odds ratio lebih dari satu yang berarti bahwa makin tinggi tingkat pendi- dikan seorang pemuda maka kecenderungan menjadi NEET juga makin besar dibandingkan pemuda dengan tingkat pendidikan SMP ke bawah. Kondisi ini selaras dengan penelitian Priyono (2015) dimana penduduk usia muda berpendi- dikan tinggi relatif cenderung memilih untuk tidak bekerja sementara mereka menunggu peluang pekerjaan yang lebih sesuai dengan kualifikasi atau bidang keahlian mereka. Zoraya & Wulandari (2021) menemukan bahwa kaum mu- da pendidikan SMA/sederajat dan perguruan tinggi memiiki kecenderungan menjadi NEET dibanding pendidikan dasar. Hanya kategori pendidikan Akade- mi/Perguruan Tinggi pada Wilayah Madura saja yang menunjukkan nilai odds ratio yang berbeda, yaitu kurang dari satu dan tidak signifikan secara statistik. Variabel status perkawinan ( Kawin ), kegiatan KRT selama seminggu yang lalu ( KegKRT ), dan tingkat pendidikan KRT ( PddkKRT ) pada level provinsi ma- upun empat kelompok wilayah menunjukkan hasil yang sama. Nilai odds ratio dari variabel status perkawinan ( Kawin ) di semua wilayah, nilai ini lebih dari satu, yang menunjukkan bahwa pemuda dengan status kawin memiliki kecende- rungan menjadi NEET lebih tinggi dibandingkan pemuda yang belum kawin. Hal ini sesuai penelitian Wickremeratne & Dunusinghe (2017) dimana pemuda yang pernah kawin berpengaruh signifikan dan positif menjadi NEET. Peluang untuk menjadi NEET meningkat 91 persen di antara pemuda yang sudah kawin dibandingkan yang belum kawin. Sementara itu, untuk variabel kegiatan KRT selama seminggu yang lalu ( KegKRT ), dan tingkat pendidikan KRT ( PddkKRT ), odds ratio yang dihasilkan, baik pada level provinsi maupun seluruh kelompok wilayah, seluruhnya bernilai kurang dari satu yang berarti bahwa pemuda dalam rumah tangga dengan KRT yang bekerja dan tingkat pendidikan KRT di atas SMP memiliki kecenderungan untuk menjadi NEET lebih kecil dibandingkan pemuda dengan KRT tidak bekerja dan dengan tingkat pendidikan SMP ke bawah.

## 4. Kesimpulan
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat dampak dari pandemi COVID- 19 terhadap kecenderungan pemuda menjadi youth NEET di Jawa Timur. Dari beberapa skenario yang digunakan, menunjukkan bahwa pada level provinsi pandemi Covid-19 memberikan dampak peningkatan kecenderungan pemuda untuk menjadi NEET dan pada masa New Normal kecenderungan menjadi NEET mengalami penurunan bahkan lebih rendah daripada sebelum terjadi Covid-19. Hal tersebut juga didukung oleh data perkembangan angka youth NEET Jawa Timur berdasarkan hasil SAKERNAS 2019–2021.
Adanya potensi perbedaan kecenderungan seorang pemuda menjadi NEET menurut kelompok wilayah terlihat jelas dari signifikansi variabel dummy ke-
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
lompok wilayah. Dampak yang dialami Wilayah Mataraman memiliki pola yang sama dibandingkan dengan pola Provinsi. Dampak peningkatan kecenderungan NEET bahkan dialami sampai tahun 2021 oleh kabupaten/kota di Wilayah Arek. Sebaliknya, dampak peningkatan tidak terlihat sama sekali di Wilayah Madura dan Padalungan.
Penelitian ini juga bertujuan untuk melihat karakteristik wilayah dan sosi- odemografi, baik dari individu maupun rumah tangga dari pemuda serta pe- ngaruhnya terhadap status NEET. Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa mayoritas youth NEET berjenis kelamin perempuan, pada kelompok umur 20–24 tahun, berstatus belum kawin, pendidikan terakhir SMA/sederajat, tinggal di pe- desaan, dengan KRT bekerja dan pendidikan terakhir KRT adalah SMP/sederajat ke bawah. Selain itu, mayoritas youth NEET tidak aktif mencari pekerjaan/tidak mempersiapkan usaha. Begitu pula ketika youth NEET diberikan penawaran pekerjaan, yang mau menerima tawaran kerja masih rendah. Alasan terbesar seseorang menjadi youth NEET adalah mengurus rumah tangga.
Kartu prakerja yang diluncurkan oleh pemerintah pada tahun 2020 ternyata masih banyak yang belum mengenal atau mengetahuinya. Padahal program tersebut digagas oleh pemerintah untuk menolong mereka masuk ke dunia kerja. Dari youth NEET yang mengetahui kartu prakerja tersebut, orang yang mendaftar kartu prakerja jauh lebih sedikit dibanding yang tidak mendaftar. Diantara penerima kartu prakerja tersebut, tingkat keaktifan mencari pekerjaan dan mempersiapkan usaha masih rendah. Bahkan beberapa individu penerima kartu prakerja tidak mau menerima tawaran bekerja ketika mendapat tawaran bekerja. Sosialisasi ekstra perlu dilakukan oleh pemerintah terkait pemanfaatan kartu prakerja, prosedur pendaftarannya, serta penggunaannya terutama untuk penggangguran dan youth NEET.
Hasil analisis inferensia juga menunjukkan adanya pola kecenderungan yang berbeda pada beberapa karakteristik wilayah dan demografi baik dari individu maupun rumah tangga dari pemuda di setiap kelompok wilayah. Untuk va- riabel jenis kelamin, secara umum pemuda dengan jenis kelamin perempuan memiliki kecenderungan untuk menjadi NEET yang lebih signifikan di kalangan wanita dibandingkan pria. Situasi ini tidak berlaku di Wilayah Mataraman dan Arek yang menunjukkan hasil sebaliknya. Jika dilihat menurut jenis kelamin dan kategori umur, secara umum terlihat bahwa kecenderungan perempuan untuk menjadi NEET akan meningkat ketika masuk usia 20–24 tahun. Sebaliknya kecenderungan laki-laki untuk menjadi NEET justru menurun. Akan tetapi pola sebaliknya terlihat di kelompok Wilayah Madura. Pemuda dengan pendidikan SMA ke atas menunjukkan kecenderungan yang lebih tinggi untuk menjadi NEET dibandingkan dengan individu muda dengan pendidikan setingkat SMP atau lebih rendah. Akan tetapi pola yang sama tidak berlaku di Wilayah Madura, terutama untuk pendidikan Akademi/Perguruan Tinggi. Pemuda yang memiliki karakteristik tinggal di wilayah perdesaan, pada kategori umur 20–24 tahun, sudah kawin, kegiatan KRT bekerja, dan pendidikan KRT SMA ke atas memiliki kecenderungan menjadi NEET yang lebih tinggi baik di level provinsi maupun
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 50
keempat kelompok wilayah.
Berdasarkan hasil tersebut pemerintah Provinsi Jawa Timur beserta pemerin- tah kabupaten/kota dapat melakukan upaya spesifik untuk meningkatkan peran serta youth NEET dalam pasar tenaga kerja dengan memperhatikan karakteristik demografi baik dari individu maupun rumah tangga dari pemuda di setiap wilayah sehingga pada akhirnya dapat meningkatkan kondisi perekonomian dan kesejahteraan, baik individu bersangkutan, keluarga, maupun Provinsi Jawa Timur. Dengan perbedaan karakteristik penentu kecenderungan menjadi NEET di setiap wilayah, pemerintah dapat menentukan prioritas individu atau wilayah yang dianggap perlu disentuh terlebih dahulu oleh kebijakan terkait penurunan angka NEET.
Untuk penelitian selanjutnya kiranya perlu dilakukan analisis menggunakan regresi logistik multinomial dimana kategori status NEET dibedakan menurut jenisnya, yaitu unemployment dan inactive NEET, untuk mengidentifikasi adanya perbedaan faktor yang memengaruhi pemuda untuk menjadi unemployment dan inactive NEET. Selain itu, seperti yang telah dibahas sebelumnya, salah satu faktor yang berpengaruh terhadap keberadaan pemuda dalam kategori NEET adalah faktor minimnya infrastruktur, baik infrastruktur yang terkait dengan akses pendidikan, pelatihan, maupun pendukung dalam melakukan pekerjaan. Oleh karena itu pada penelitian selanjutnya perlu mengikutsertakan variabel prediktor yang berkaitan dengan infrastruktur pendidikan, pelatihan, pendu- kung perekonomian, dan sarana transportasi baik pada level desa/kelurahan, kabupaten/kota, atau provinsi. Evaluasi kebijakan terkait ketepatsasaran dan pemanfaatan kartu prakerja juga menarik untuk dibahas lebih lanjut demi me- wujudkan penurunan angka pengangguran dan youth NEET.

## Daftar Pustaka
[1] Amini, A. F. (2020). Analisis karakteristik penduduk usia muda tidak bekerja, sekolah, atau mengikuti pelatihan (Not In Employment, Education Or Training/NEET) tahun 2018 (Magister tesis, Universitas Airlangga).
[2] Arzaqi, R. S., & Astuti, E. T. (2019). Kajian ketimpangan pendapatan di Jawa Timur tahun 2010-2017. Seminar Nasional Official Statistics, 2019 (1), 514-523. doi: https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2019i1.195.
[3] Basu, K. (2015, 22 Oktober). Optimism about Africa’s demographic di- vidend . World Bank Blogs. https://blogs.worldbank.org/africacan/ optimism-about-africas-demographic-dividend.
[4] BPS. (2022). Indikator pekerjaan layak di Indonesia tahun 2021 . Badan Pusat Statistik.
[5] BPS Provinsi Jawa Timur. (2021, 21 Januari ). Hasil Sensus Penduduk 2020: Jumlah penduduk Jawa Timur hasil Sensus Penduduk 2020 (SP2020) sebesar 40,67 juta orang. Berita Resmi Statistik, Sensus Penduduk 2020 No. 07/01/35/Th. XIX . Badan Pusat Statis- tik Provinsi Jawa Timur. https://jatim.bps.go.id/pressrelease/2021/01/21/1224/ jumlah-penduduk-jawa-timur-hasil-sensus-penduduk-2020--sp2020--sebesar-40- 67-juta-orang.html.
[6] BPS Provinsi Jawa Timur. (2022, 07 November). Keadaan ketenagakerjaan Jawa Timur Agustus 2022: Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Jawa Timur semester II
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
2022 sebesar 5,49 persen. Berita Resmi Statistik, No. 69/11/35/Th. XX . Badan Pusat Sta- tistik Provinsi Jawa Timur. https://jatim.bps.go.id/pressrelease/2022/11/07/1306/ tingkat-pengangguran-terbuka--tpt--jawa-timur-semester-ii-2022-sebesar-5-49- persen.html.
[7] Brunet, S. (2018). The transition from school to work: the NEET (not in employment, education or training) indicator for 25- to 29-yearold women and men in Canada. Education Indicators in Canada: Fact Sheet . Statistics Canada. https://www150.statcan. gc.ca/n1/pub/81-599-x/81-599-x2018013-eng.htm.
[8] Carcillo, S., Fern´andez, R., K ¨onigs, S., & Minea, A. (2015). NEET youth in the after- math of the crisis: Challenge and policies. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, 164 . Organisation for Economic Cooperation and Development. doi: https://doi.org/10.1787/5js6363503f6-en.
[9] Centeno, M., & Fernandes, P. A. (2004). Labour market heterogeneity: distinguishing between unemployment and inactivity. Banco de Portugal Economic Bulletin , 61-68. https://www.bportugal.pt/sites/default/files/anexos/papers/ab200402 e.pdf.
[10] Coles, B., Hutton, S., Bradshaw, J., Craig, G., Godfrey, C., & Johnson, J. (2002). Litera- ture review of the costs of being” not in education, employment or training” at age 16-18. Research Report RR347 . Queen’s Printe. https://www.york.ac.uk/inst/spru/ pubs/pdf/RR347.
[11] European Commission Employment Committee. (2013, 07 May). NEET . Eurofound, EurWORK: European Observatory of Working Life. https://www.eurofound.europa. eu/observatories/eurwork/industrial-relations-dictionary/neet.
[12] Eurofound. (2012). NEETs: Young people not in employment, education or training: Characteristics, costs and policy responses in Europe. Report . European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions. https://www. eurofound.europa.eu/publications/report/2012/labour-market-social-policies/ neets-young-people-not-in-employment-education-or-training-characteristics-costs- and-policy#tab-01.
[13] Grimner, J. N., & Bremner, J. (2012). Achieving a demographic dividend. Po- pulation Bulletin, 63(2). https://www.prb.org/wp-content/uploads/2012/01/ Population-Bulletin-2013-67-2-demographic-dividend.pdf.
[14] Hayes, A., & Setyonaluri, D. (2015). Taking advantage of the demographic dividend in Indonesia: A brief introduction to theory and practice. Policy Memo . United Nations Population Fund (UNFPA). https://indonesia.unfpa.org/en/publications/ taking-advantage-demographic-dividend-indonesia-brief-introduction-theory-and- practice.
[15] Herlambang, R. D. B. (2018). Optimizing demographic dividend in perspective of return on education in East Java: to school, to work, or to entrepreneur? East Java Economic Journal, 2 (2), 158-169. doi: https://doi.org/10.53572/ejavec.v2i2.17.
[16] Hosmer, D. W, & Lemeshow, S. (2000). Applied logistic regression (2nd edition). John Wiley & Sons.
[17] ILO. (2015). What does NEETs mean and why is the concept so easily misin- terpreted? Work4Youth Technical Brief, 1 . International Labour Organization. https://www.ilo.org/employment/areas/youth-employment/work-for-youth/ publications/technical-briefs/WCMS 343153/lang--en/index.htm.
[18] Kvieskien ˙e, G., Ivanova, I., Trasberg, K., Stasytyt ˙e, V., & Celieˇsien ˙e, E. (2021). Modelling of social policy and initiatives under COVID-19: Rural NEET youth case study. Social Sciences, 10 (10), 393. doi: https://doi.org/10.3390/socsci10100393.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 52
[19] Leni, N. (2012). Demokrasi dan budaya politik lokal di Jawa Timur menurut R. Zuhro, dkk. Jurnal Tapis: Jurnal Teropong Aspirasi Politik Islam, 8 (1), 20-39. doi: ht- tps://doi.org/10.24042/tps.v8i1.1542.
[20] Light, R. (2020). Catching the tide: New directions for youth NEET policy after COVID-19. Discussion Paper . Maxim Institute. https://www.maxim.org.nz/article/ catching-the-tide/.
[21] Liotti, G. (2020). Labour market flexibility, economic crisis and youth unemployment in Italy. Structural Change and Economic Dynamics, 54 , 150-162. doi: ht- tps://doi.org/10.1016/j.strueco.2020.04.011.
[22] Maynou, L., Ord ´o ˜nez, J., & Silva, J. I. (2022). Convergence and determinants of young people not in employment, education or training: An European regional analysis. Eco- nomic Modelling, 110 , 105808. doi: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2022.105808.
[23] Naraswati, N. P. G., & Jatmiko, Y. A. (2021). Individual and province-level determi- nants of unemployed NEET as young people’s productivity indicator in Indonesia during 2020: A multilevel analysis approach. Proceedings of 2021 International Con- ference on Data Science and Official Statistics (ICDSOS), 2021 (1), 782-795. doi: ht- tps://doi.org/10.34123/icdsos.v2021i1.102.
[24] Noh, H., & Lee, B. J. (2017). Risk factors of NEET (Not in Employment, Education or Training) in South Korea: an empirical study using panel da- ta. Asia Pacific Journal of Social Work and Development, 27 (1), 28-38. doi: ht- tps://doi.org/10.1080/02185385.2017.1289860.
[25] OECD. (2022). Youth not in employment, education or training (NEET). OECD Data . Organisation for Economic Co-operation and Development. https://data.oecd.org/youthinac/youth-not-in-employment-education-or- training-neet.htm
[26] Park, M., Lee, S., Nam, K. C., Noh, H., Lee, S., & Lee, B. J. (2020). An evalua- tion of the youth employment support program in South Korea: Focusing on the outcome of preventing NEET. Children and Youth Services Review, 110 , 104747. doi: https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2020.104747.
[27] Patierno, K., Gaith, S., & Madsen, E. L. (2019). Which policies promote a demographic dividend? An evidence review . Projects PACE: Policy, Advo- cacy, and Communication Enhanced for Population and Reproductive Health. Population Reference Bureau. https://www.prb.org/resources/ which-policies-promote-a-demographic-dividend-an-evidence-review/.
[28] Pattinasarany, I. R. I. (2019). Not in employment, education or training (NEET) among the youth in Indonesia: The effects of social activities, access to information, and language skills on NEET youth. MASYARAKAT: Jurnal Sosiologi, 24 (1), 1-25. doi: https://doi.org/10.7454/mjs.v24i1.10308.
[29] Payne, J. (2000). Young people not in education, employment or training: data from the England and Wales Youth Cohort Study . Research Report 201. Department for Education and Employment (DfEE).
[30] Priyono, E. (2015). Penganggur muda dan solusinya: Edy Priyono. Ulasan FEB UI . https://feb.ui.ac.id/2015/11/16/ penganggur-muda-dan-solusinya-edy-priyono/.
[31] Sadler, K., Akister, J., & Burch, S. (2015). Who are the young people who are not in education, employment or training? An application of the risk factors to a rural area in the UK. International Social Work, 58 (4), 508-520. doi: ht- tps://doi.org/10.1177/0020872813515010.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023
[32] Sari, D. N., & Ahmad, I. (2021). Analisis Not In Employment, Education or Training (NEET) pada usia muda di Indonesia. Jurnal Ketenagakerjaan, 16 (2), 121-137. doi: https://doi.org/10.47198/naker.v16i2.95.
[33] Sperandei, S. (2014). Understanding logistic regression analysis. Biochemia Medica,
24 (1), 12-18. doi: https://doi.org/10.11613/BM.2014.003.
[34] Ssewamala, F. M. (2015). Optimizing the “demographic dividend” in young developing countries: The role of contractual savings and insurance for finan- cing education. International Journal of Social Welfare, 24 (3), 248-262. doi: ht- tps://doi.org/10.1111/ijsw.12131.
[35] Sutarto, A. (2004). Pendekatan kebudayaan: Wacana tandingan untuk mendukung pembangunan di Provinsi Jawa Timur. in A. Sutarto & S. Yuwana (eds), Pendekatan kebudayaan dalam pembangunan Provinsi Jawa Timur . Kompyawisda.
[36] Suwignyo, H. L. S. (2019). Jaringan sosial dalam masyarakat wilayah budaya arek melalui nama paraban. Prosiding Seminar Nasional Linguistik dan Sastra (SEMANTIKS) 2019 , 263-273.
[37] Szumilas, M. (2010). Explaining odds ratios. Journal of the Canadian Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 19 (3), 227-229.
[38] Wicaksono, B. B. (2022). Optimizing economy outcomes with demography bonuses: empirical study in Bali Province 2010-2017. Jurnal Riset Ilmu Ekonomi, 2 (2), 56-68. doi: https://doi.org/10.23969/jrie.v2i2.29.
[39] Wickremeratne, N., & Dunusinghe, P. (2017). Youth not in education, employment and training (NEET) in Sri Lanka. Advances in Economics and Business, 6 (5), 339-352.
[40] Zaman, K. A. U., & Sarker, T. (2021). Demographic dividend, digital innova- tion, and economic growth: Bangladesh experience. ADBI Working Paper Seri- es, 1237 . Asian Development Bank Institute. https://www.adb.org/publications/ demographic-dividend-digital-innovation-economic-growth-bangladesh.
[41] Zhang, Z. (2016). Model building strategy for logistic regression: purposeful selection. Annals of Translational Medicine, 4 (6), 111. doi: 10.21037/atm.2016.02.15.
[42] Zoraya, E., & Wulandari, M. D. (2021). Karakteristik kaum muda pada pasar tenaga kerja dan determinan Neet di Indonesia. Jurnal Litbang Sukowati: Media Penelitian dan Pengembangan, 4 (2), 28-39. doi: https://doi.org/10.32630/sukowati.v4i2.144.
Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Penduduk Usia Muda ..... 54

## this page intentionally left blank
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 1, 2023