e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26487 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26487
Visualisasi Dinamika PHK Global dan Regional Menggunakan Tableau: Dampak Teknologi dan Ekonomi di Era Globalisasi
Kevin Aditya Hartono 1 , Melissa Indah Fianty 2* , Juanito Arvin William 3 , Julius Calvin Saputra 4 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Multimedia Nusantara *melissa.indah@umn.ac.id

## Abstrak
Perkembangan teknologi informasi telah mempengaruhi struktur industri dan praktik bisnis global, menimbulkan tantangan  signifikan  terkait  pemutusan  hubungan  kerja  (PHK).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis dinamika PHK global dan di Indonesia menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau, dengan fokus pada dampaknya terhadap pertumbuhan ekonomi, ketenagakerjaan, dan pencapaian SDG nomor 8. Metode penelitian melibatkan lima tahap, mulai dari identifikasi masalah hingga penarikan kesimpulan, dengan penekanan pada dinamika PHK di sektor teknologi. Hasil analisis menunjukkan bahwa tahun 2021 mencatat jumlah PHK karyawan tertinggi  secara  global,  terutama  di  Amerika  Utara,  khususnya  di  sektor  konsumen  dan  ritel.  Analisis  industri menyoroti kerentanan perusahaan 'post-IPO' terhadap PHK, sementara startup tahap awal cenderung lebih stabil. Di Asia, terjadi peningkatan PHK, dengan India menjadi negara yang paling terdampak, sedangkan di Indonesia, sektor transportasi, terutama GoTo Group, mencatat jumlah PHK tertinggi. Rekomendasi mencakup kebijakan tenaga kerja yang adaptif dan dukungan bagi pekerja yang terdampak untuk mengurangi dampak sosial-ekonomi dari PHK secara global.
Kata kunci: Ketenagakerjaan, PHK, Pertumbuhan Ekonomi, Tableau, Visualisasi Data

## Abstract
The  development  of  information  technology  has  influenced  the  structure  of  industries  and  global  business practices, posing significant challenges related to job terminations or layoffs. This research aims to analyze the dynamics of global and Indonesian layoffs using data visualization tools such as Tableau, with a focus on their impact on economic growth, employment, and the achievement of SDG number 8. The research method involves five stages, from problem identification to conclusions, with an emphasis on layoff dynamics in the technology sector. The analysis results indicate that the year 2021 recorded the highest number of employee layoffs globally, particularly  in  North  America,  especially  in  the  consumer  and  retail  sectors.  Industry  analysis  highlights  the vulnerability of 'post-IPO' companies to layoffs, while early-stage startups tend to be more stable. In Asia, there has been an increase in layoffs, with India being the most affected country, while in Indonesia, the transportation sector, especially GoTo Group, recorded the highest number of layoffs. Recommendations include adaptive labor policies and support for affected workers to mitigate the socio-economic impact of layoffs globally.
Keywords: Employment, Layoff, Economic Growth, Tableau, Data Visualization

## 1. Pendahuluan
Di  era  globalisasi  saat  ini,  perkembangan ekonomi  dunia  mengubah  industri  dan  praktik bisnis global [1]. Pertumbuhan teknologi informasi menjadi aspek penting dinamika ekonomi global,
menyebar  ke  negara-negara  berkembang  [2]. Teknologi  informasi  memacu  pertumbuhan ekonomi dan inovasi [2], namun juga berdampak signifikan  pada  sektor  tenaga  kerja  [3]. Perusahaan  harus  menyesuaikan  diri  dengan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26487 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26487
sistem baru yang lebih efisien atau menghadapi inovasi yang memerlukan keterampilan baru dari karyawan, sering kali berujung pada PHK [4]. Di  Indonesia,  dampak  globalisasi  ekonomi  kuat, mempengaruhi  tingkat  pengangguran  dan meningkatkan  persaingan  antar  perusahaan  [1], [5]. Jumlah PHK di Indonesia meningkat signifikan dari tahun 2019 ke 2020, naik dari 45.000 menjadi 3,6  juta.  Data  dari  Satudata  Kemnaker menunjukkan  bahwa  antara  Januari  dan September  2022,  terdapat  10.765  kasus  PHK. Dengan  jumlah  PHK  yang  tinggi,  tindakan diperlukan untuk mengurangi dampak negatifnya terhadap kesejahteraan ekonomi dan sosial [6]. Analisis  mendalam  tentang  dinamika  PHK diperlukan  untuk  membantu  perusahaan beradaptasi  dengan  perubahan  teknologi  dan kondisi  ekonomi  [7].  Ini  juga  memberikan wawasan  penting  bagi  pemerintah  dalam merancang kebijakan yang mendukung pertumbuhan  ekonomi  dan  kesejahteraan  sosial [8].  Visualisasi  data  menggunakan  alat  seperti Tableau memainkan peran penting dalam analisis ini [9].
Penggunaan dashboard dan teknologi visualisasi data, seperti yang dilakukan di Kantor Perwakilan Bank  Indonesia  Solo  di  Soloraya,  memberikan wawasan mendalam tentang perilaku konsumen [9].  Tableau  memungkinkan  pengguna  untuk memahami dan menganalisis data dengan lebih efisien [10], mendukung pengambilan keputusan
yang  lebih baik dan  strategis  [11],  [12].  Dengan Tableau, peneliti dapat mengeksplorasi, menafsirkan,  dan  mengkomunikasikan  data secara intuitif, membantu memvisualisasikan data PHK dan menyoroti tren serta faktor-faktor yang mempengaruhi [13].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan wawasan  lebih  dalam  tentang  dampak  PHK terhadap pertumbuhan ekonomi dan ketenagakerjaan, dengan fokus pada pencapaian Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  (SDG) nomor  8,  yaitu  pertumbuhan  ekonomi berkelanjutan dan pekerjaan layak untuk semua. Dengan  menganalisis  masalah  PHK  secara global,  khususnya  di  kawasan  Asia  dan Indonesia, penelitian ini bertujuan mengidentifikasi  pola  umum,  faktor  yang mempengaruhi,  dan  implikasi  fenomena  ini terhadap perkembangan ekonomi dan ketenagakerjaan.  Penelitian  ini  diharapkan memberikan  kontribusi  dalam  menciptakan pekerjaan berkualitas dan mengurangi ketimpangan ekonomi.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Terkait
Dalam menjalankan penelitian ini, penulis merujuk pada penelitian terdahulu yang berkaitan dengan topik penelitian ini. Berikut adalah beberapa studi sebelumnya yang menjadi acuan dalam penelitian ini :
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26487 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26487
- Analisis  oleh  Gathmann,  Helm,  dan Schönberg dalam  "Spillover  effects  of  mass layoffs" mengeksplorasi dampak PHK massal terhadap  ekonomi  lokal  dan  pekerja, menemukan bahwa PHK massal tidak hanya mempengaruhi pabrik yang terlibat langsung tetapi  juga  menciptakan  efek  domino  pada ekonomi  lokal,  dan  memeriksa  intervensi pemerintah seperti subsidi atau bailout untuk mencegah penutupan pabrik [14].
- Jurnal  "Layoffs  and  downsizing  implications for  the  leadership  role  of  human  resources" oleh Mujtaba dan Senathip membahas PHK sebagai  strategi  untuk  meningkatkan efektivitas  organisasi,  menyoroti  peran penting  HR  dalam  mengelola  proses  ini dengan  teknologi  baru  dan  relokasi  bisnis, serta  dampak  jangka  panjang  pada karyawan, menyediakan dasar penting untuk memahami  implikasi  PHK  dan  strategi manajemen  tenaga  kerja  menggunakan visualisasi data dari Tableau [15].
- Artikel "Factor Analysis of the Phenomenon of Mass  Layoffs  At  Startups:  Mixed  Method Approach With Structural Equation Modeling" oleh Ridho dan Azizah mengeksplorasi sifat multifaset  PHK  massal  di  startup, mengidentifikasi faktor-faktor seperti ketergantungan  pada  pendanaan  modal ventura,  prioritas  pertumbuhan  dibanding arus kas, dan biaya pribadi yang tinggi, serta
menyoroti  dampak  signifikan  ketersediaan pendanaan  dan  industri  startup  terhadap insiden  PHK  melalui  pemodelan persamaan struktural (SEM) [16].
- Penelitian "Workers Layoffs Caused from the COVID-19  Pandemic  in  Indonesia  and  the European  Union"  oleh  Al-Fatih et  al . menyoroti  dampak  PHK  akibat  pandemi COVID-19 di Indonesia dan UE, menekankan upaya  hukum  dan  kebijakan  serta  program bantuan  pemerintah  untuk  melindungi  hak- hak  pekerja  yang  di-PHK,  sambil menunjukkan pentingnya alat visualisasi data seperti  Tableau  dalam  memahami  dan mengkomunikasikan  dampak  PHK  secara efektif dan efisien [17].
- Penelitian "Impact of Layoff on
Entrepreneurial Intentions and Willingness to Job  Application"  oleh  Wolor et  al .  meneliti dampak  PHK  pada  niat  kewirausahaan  dan keinginan  melamar  pekerjaan  setelah pandemi  COVID-19,  menemukan  bahwa meskipun PHK tidak langsung mempengaruhi tingkat  stres,  namun  stres  tersebut mempengaruhi  niat  kewirausahaan  dan keinginan  melamar  pekerjaan,  menyoroti perlunya  pemahaman  yang  lebih  dalam tentang  dampak  PHK  dan  potensi penggunaan  alat  visualisasi  data  seperti Tableau untuk memahami hubungan tersebut dengan lebih efektif [18].
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26487 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26487
- Penelitian  "Sales  and  Production  Data
Visualization of PT Nitto Alam Indonesia for the  Period  2014-2018"  oleh  Aryanti  dan
Setiawan menggunakan metodologi penambangan  data  visual  (VDM)  dengan Tableau  untuk  menganalisis  pola  penjualan dan  produksi, menyoroti pentingnya visualisasi data dalam pengambilan keputusan  informasi,  memberikan  wawasan berharga  kepada  perusahaan  tersebut,  dan menunjukkan  bahwa  penggunaan  Tableau dapat  mengungkap  pola  dan  tren  yang signifikan, membantu pemangku kepentingan mengurangi dampak negatif PHK [19].
2.2. Landasan Teori
1. Dinamika PHK Global
Dinamika PHK global mencerminkan perubahan ekonomi  yang  dipengaruhi  oleh  globalisasi, kemajuan  teknologi,  dan  fluktuasi  ekonomi  [20]. Globalisasi memperluas pasar dan meningkatkan persaingan,  sementara  teknologi  mengubah operasi perusahaan dan kebutuhan keterampilan tenaga  kerja,  sering  menggantikan  pekerja dengan otomatisasi.
Di Asia, pertumbuhan ekonomi pesat di China dan India menekan perusahaan untuk tetap kompetitif, sementara  otomatisasi  dan Artificial  Intelligence
(AI) mengurangi kebutuhan tenaga kerja. Jepang menghadapi  populasi  yang  menua,  mendorong inovasi  dan  ketergantungan  pada  teknologi.
Negara-negara  berkembang  di  Asia  Tenggara berupaya  meningkatkan  keterampilan  tenaga kerja  untuk  bersaing  di  pasar  digital  global  [21], [22].
2. Tren dan Pola PHK di Indonesia
Tren  dan  pola  PHK  di  Indonesia  mencerminkan adaptasi  terhadap  kondisi  ekonomi  dan  struktur industri yang berubah, dengan data dari Disnaker menunjukkan  peningkatan  sejak  2019  hingga mencapai  puncaknya  pada  2022,  sering  dipicu oleh persaingan ketat di antara perusahaan yang menyesuaikan  diri  dengan  perkembangan teknologi dan dinamika pasar global, serta terkait dengan  restrukturisasi  perusahaan,  termasuk pengurangan biaya, penyesuaian strategi bisnis, dan perubahan model operasional [23], [24].
3. Visualisasi Data
Visualisasi  data  mengubah  informasi  menjadi bentuk  visual  yang  dinamis  dan  interaktif, memungkinkan pengguna menemukan pola yang mungkin  terlewatkan  dalam  representasi konvensional,  memberikan  pemahaman  intuitif, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti serta perencanaan strategis dalam konteks populasi  di  Indonesia  dengan  menggunakan grafik  batang,  garis, scatter  plot , heatmap ,  dan diagram jaringan [25], [26].
4. Tableau
Tableau  Data  Journal  adalah  platform revolusioner  yang  membantu  pemahaman  dan komunikasi  data  dengan  menyediakan  berbagai
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26487 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26487
visualisasi  data  seperti  grafik  batang,  lingkaran,
scatter  plot ,  dan  lain-lain,  memungkinkan pengguna menjelajahi dan memahami data lebih baik, serta mempermudah pengambilan keputusan  cepat  dan  efektif  dengan  visualisasi yang  mudah  dipahami  dan  interaktif,  sehingga menawarkan  potensi  besar  dalam  mendukung pertumbuhan  ekonomi  dengan  memfasilitasi keputusan yang terinformasi dan cerdas [27].

## 5. Dashboard
Dashboard visualisasi  berperan  penting  dalam menyajikan  data  secara  menarik  dan  interaktif, memungkinkan pengguna untuk memahami data, mengidentifikasi  pola  dan  tren,  serta  membuat keputusan lebih cepat dan efektif dalam berbagai bidang  seperti  pendidikan,  bisnis,  dan pemerintahan, menjadikannya aset penting dalam pengambilan  keputusan  strategis  dengan memberikan  wawasan  mendalam  tentang  data [25].

## 3. Metode Penelitian
Adapun   tahapan   dari   penelitian   ini meliputi beberapa tahapan diantaranya:
Gambar 1. Tahap Penelitian

## 1. Identifikasi Masalah
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi dinamika  PHK  di  perusahaan  teknologi  secara global,  dengan  menganalisis  data  dari Global Tech  Layoff  Table .  Di  Indonesia,  penelitian  ini akan  memahami  dinamika  PHK  dalam  konteks industri,  lokasi  geografis,  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhi keputusan perusahaan. Selain itu, tahap  perkembangan  perusahaan  juga  menjadi aspek yang akan dianalisis.
2. Studi Literatur
Pada  tahap  ini,  dilakukan  studi  literatur  untuk memahami konteks dan teori-teori terkait masalah tersebut.  Informasi  dikumpulkan  dengan mengumpulkan  literatur  yang  relevan  untuk mengidentifikasi  isu  inti  penelitian.  Langkah  ini penting  untuk  menetapkan  masalah  yang  akan diatasi  dan  merencanakan  strategi  solusi  yang tepat.  Tahap  ini  krusial  untuk  memastikan keberhasilan penelitian yang akan dilakukan.
3. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  menggunakan  data sekunder dari dua tabel, yaitu data PHK tenaga kerja dari Satudata [28], dan Global Tech Layoff Table dari Kaggle [29]. Dataset ini berisi informasi tentang  PHK,  termasuk  jumlah  pekerja  yang  di- PHK di berbagai provinsi di Indonesia dan detail PHK di industri teknologi secara global. Setelah memilih data yang dibutuhkan, data diunduh dan disimpan  dalam  format  xlsx  (Excel)  untuk pemrosesan  lebih  lanjut.  Data  yang  digunakan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26487 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26487
dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  dari  sumber sekunder  seperti  laporan  pemerintah,  data  dari Satudata  Kemnaker,  dan  Global  Tech  Layoff Table,  serta  data  primer  yang  diperoleh  melalui survei atau wawancara dengan perusahaan dan pekerja  yang  terkena  PHK.  Setelah  data terkumpul, langkah selanjutnya adalah pengolahan data yang meliputi beberapa tahapan penting.  Pembersihan  data  dilakukan  untuk menghilangkan  kesalahan  dan  duplikasi, memastikan  data  yang  digunakan  akurat  dan konsisten  [31].  Transformasi  data  kemudian mengubah  data  mentah  menjadi  format  yang dapat  dianalisis,  menggunakan  perangkat  lunak seperti Excel, Python, atau R untuk memudahkan manipulasi data. Analisis data dilakukan dengan metode  statistik  dengan  menggunakan  alat seperti SPSS atau R untuk menemukan pola dan tren  signifikan  pada  data.  Salah      satu      teknik yang      dibuat  dalam  datamining  adalah bagaimana  menelusuri  data  yang  ada    untuk membangun  sebuah    model,    kemudian menggunakan    model  tersebut    agar    dapat mengenali    pola    data    yang  lain    yang    tidak berada  dalam  basis  data  yang tersimpan [30].
4. Pengolahan Data
Setelah  data  sekunder  dikumpulkan,  dilakukan pengolahan  data.  Pertama,  tipe  variabel  "Total Profit"  diubah  dari  Dimensi  menjadi  Measure. Sebelumnya,  "Total  Profit"  dianggap  sebagai dimensi,  tetapi  sebenarnya  data  numerik  yang
dapat  dijumlahkan  atau  dihitung.  Selanjutnya, dibuatlah sebuah calculated field baru di Tableau untuk  memberikan  fleksibilitas  tambahan  dalam analisis data dan untuk membuat visualisasi yang lebih kompleks.

## Gambar 2: Calculated field LOD
Calculated  field  pertama  adalah  Level  of  Detail (LOD)  yang  digunakan  untuk  menghitung  total jumlah PHK setiap tahun di setiap benua. Secara khusus, dengan menggunakan ekspresi FIXED di Tableau, calculated field ini menjaga partisi data berdasarkan  kombinasi  nilai  benua  (Continent) dan  tahun  (Year)  kemudian  menghitung  jumlah PHK dalam setiap partisi.
Gambar 3: Calculated field Perubahan Ukuran Perusahaan
Calculated  field  kedua,  yang  dinamakan "Perubahan  Ukuran  Perusahaan,"  bertujuan untuk menghitung perubahan ukuran perusahaan sebelum dan setelah PHK. Dengan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26487 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26487
membandingkan  ukuran  perusahaan  sebelum dan setelah PHK, ini menunjukkan sejauh mana dampaknya  terhadap  ukuran  organisasi  secara keseluruhan.
5. Visualisasi Data menggunakan Tableau Visualisasi  data  pada  penelitian  ini  dilakukan menggunakan  perangkat  lunak  yaitu  Tableau. Data dari kedua tabel digabungkan menggunakan operasi  join,  di  mana  baris  dari  kedua  tabel digabungkan  berdasarkan  kolom  dengan  nilai yang sesuai. Tabel Pemutusan Hubungan Kerja Tenaga  Kerja  dan Global  Tech  Layof f, digabungkan  dengan  menghubungkan  bidang hubungan  dari  setiap  tabel  yang  dapat dihubungkan,  yaitu  "Lokasi  HQ"  dalam  dataset Global Tech Layoff dan "Provinsi" dalam dataset Pemutusan Hubungan Kerja Tenaga Kerja.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Hasil Penelitian
Tahap  pengolahan  data  meliputi  pembersihan data  untuk  menghilangkan  kesalahan  dan duplikasi, transformasi data ke format yang dapat dianalisis,  dan  analisis  data  menggunakan metode statistik untuk menemukan pola dan tren. Alat-alat seperti Excel, Python, dan R digunakan untuk  pembersihan  dan  transformasi  data, sementara SPSS dan R digunakan untuk analisis statistik.  Hasil  pengolahan  data  tersebut  adalah data yang bersih, terstruktur, dan siap dianalisis
lebih  lanjut  untuk  menemukan  pola  penting  dan tren signifikan terkait PHK.
4.2. Visualisasi Data Menggunakan Tableau Visualisasi  data  dilakukan  menggunakan Tableau,  yang  memungkinkan  pembuatan dashboard  interaktif  untuk  menampilkan  data dengan  filter  waktu  dan  lokasi.  Visualisasi  ini mencakup  berbagai  jenis  grafik  seperti  grafik batang,  garis,  scatter  plot,  dan  heatmap. Dashboard  yang  dibuat  menunjukkan  dinamika PHK  secara  global,  berdasarkan  tahap perkembangan  industri,  dan  di  Asia  serta Indonesia  secara  spesifik  serta  memberikan wawasan  mendalam  tentang  dampak  PHK terhadap pertumbuhan ekonomi dan ketenagakerjaan.  Dengan  visualisasi  data menggunakan  Tableau,  penelitian  ini  sudah membuat mengidentifikasi pola dan tren signifikan yang  membantu  perusahaan  dan  pemerintah dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik, serta  dalam  menciptakan  pekerjaan  berkualitas dan mengurangi ketimpangan ekonomi.
Gambar 4: Dashboard PHK secara Global
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26487 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26487
Dashboard pertama menunjukkan dinamika PHK global  dari  2020  hingga  2024  dengan  puncak pada  2023,  mengindikasikan  perubahan signifikan.  Grafik  perbandingan  PHK  per  benua menyoroti Amerika Utara dengan jumlah tertinggi, dipengaruhi  oleh  inflasi,  perubahan  kebijakan, dan ketidakstabilan pasar tenaga kerja. Amerika Serikat menonjol dalam sepuluh negara dengan PHK tertinggi, menandakan perubahan struktural yang  dihadapinya.  Grafik  per  sektor  industri menunjukkan  sektor  konsumen  dan  ritel mengalami  PHK  tertinggi  akibat  perubahan perilaku  konsumen  dan  peningkatan  belanja online, sementara sektor Artificial Intelligence (AI) memiliki  PHK  terendah  karena  stabilitas  dari investasi teknologi.
Gambar 5: Dashboard PHK Berdasarkan Tahap Perkembangan Industri Secara Global
Dashboard PHK Berdasarkan Tahap Pengembangan
Industri Secara Global
menyajikan  empat  grafik  yang  memberikan wawasan  mendalam  tentang  tren  PHK.  Grafik pertama menunjukkan total keuntungan berdasarkan  tahap  perusahaan,  di  mana perusahaan  dalam  tahap  " Post-IPO "  memiliki
keuntungan tertinggi, namun juga memiliki jumlah kasus  PHK  yang  signifikan,  kemungkinan disebabkan  oleh  restrukturisasi  bisnis  dan efisiensi biaya. Grafik ketiga menggambarkan tren PHK  dari  2020  hingga  2024,  menunjukkan peningkatan  PHK  yang  signifikan  pada  tahun 2023. Grafik keempat, yang merupakan perkiraan untuk  2025,  menunjukkan  peningkatan  jumlah karyawan  yang  di-PHK  pada  tahap  " Post-IPO " sebanyak  21.823.  Informasi  dari  visualisasi  ini menunjukkan  bahwa  perusahaan  pada  tahap " Post-IPO " cenderung memiliki keuntungan tinggi tetapi  juga  lebih  rentan  terhadap  PHK. Sebaliknya,  startup  tahap  awal  dan  anak perusahaan lebih stabil dalam hal PHK.
Gambar 6: Dashboard PHK di Asia Dashboard Analisis PHK di Asia menyajikan lima grafik  utama  yang  menggambarkan  tren  dan dampak PHK di wilayah tersebut. Grafik pertama menunjukkan  perubahan  ukuran  perusahaan setelah  PHK,  dengan  Swiggy  dan  Byju's mengalami  perubahan  signifikan.  Grafik  kedua menunjukkan tren peningkatan PHK sejak 2020, mencapai  puncaknya  pada  2021,  lalu  menurun hingga 2024 tetapi tetap lebih tinggi dibandingkan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26487 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26487
2020,  mencerminkan  ketidakstabilan  pasar tenaga  kerja.  Grafik  ketiga  menunjukkan  sektor industri  dengan  PHK  tertinggi  di  Asia,  dengan sektor  transportasi  di  posisi  teratas  dan  sektor hukum  di  posisi  terendah.  Grafik  keempat mengungkapkan  bahwa  Korea  Selatan  memiliki rata-rata  PHK  tertinggi,  diikuti  oleh  Indonesia, India, dan Singapura, sementara Israel, Jepang, Malaysia,  dan  Thailand  memiliki  rata-rata  PHK terendah.  Grafik  kelima  menunjukkan  distribusi PHK di berbagai negara, dengan India mencatat jumlah  tertinggi  dan  Thailand  terendah. Kesimpulannya,  tantangan  ekonomi  dan perkembangan  teknologi  terus  mendorong  PHK meskipun  ada  upaya  stabilisasi,  sehingga  perlu kebijakan  publik  yang  efektif,  reskilling  dan upskilling  karyawan,  serta  strategi  perusahaan yang  menyeimbangkan  efisiensi  dan  stabilitas tenaga kerja di Asia.
Gambar 7: Dashboard PHK di Indonesia Dashboard Analisis PHK di Indonesia menyajikan lima  visualisasi  yang  memberikan  wawasan mendalam  tentang  dampak  PHK  di  berbagai perusahaan  dan  sektor  industri.  Grafik  garis pertama  menunjukkan  bahwa  angka  PHK
memuncak pada 2022 dengan 1.931 karyawan di- PHK,  menunjukkan  tantangan  besar  bagi  pasar tenaga  kerja.  Grafik  kedua,  berupa  diagram lingkaran,  mengungkapkan  sektor  transportasi mendominasi  PHK  dengan  76,81%,  diikuti  oleh ritel  (18,16%)  dan  keuangan  (5,03%).  Grafik ketiga  menunjukkan  perusahaan  besar  seperti GoTo  Group  dan  Gojek  mencatat  jumlah  PHK tertinggi,  dengan  GoTo  Group  mencapai  1.300 PHK. Grafik peta keempat menunjukkan distribusi geografis  PHK,  dengan  Jawa  Barat  mencatat angka  tertinggi  sebesar  125.743.  Grafik  kelima, berupa tabel, menunjukkan dampak restrukturisasi pada perusahaan terkemuka yang tetap melakukan PHK untuk efisiensi operasional meskipun mencatat keuntungan. Kesimpulannya, sektor  transportasi  paling  terdampak  oleh  PHK, dengan perubahan pola mobilitas dan kebutuhan efisiensi  operasional  sebagai  pendorong  utama. Distribusi  geografis  menunjukkan  disparitas signifikan,  dengan  Jawa  Barat  lebih  parah terdampak

## 5. Kesimpulan
Dasbor  secara  keseluruhan  memberikan gambaran  komprehensif  tentang  dinamika pemutusan hubungan kerja global dari tahun 2020 hingga 2024, dengan puncak tertinggi pada tahun 2023,  mencerminkan  tantangan  ekonomi  yang signifikan seperti pandemi COVID-19, resesi, dan restrukturisasi  industri.  Amerika  Utara  dan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26487
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26487
Amerika  Serikat  mencatat  angka  pemutusan hubungan kerja tertinggi, dipengaruhi oleh faktor seperti  inflasi,  perubahan  kebijakan  pemerintah, dan otomatisasi. Sektor konsumen dan ritel paling terdampak akibat perubahan perilaku konsumen dan peningkatan belanja online, sementara sektor AI  tetap  relatif  stabil  karena  investasi  dan permintaan keterampilan khusus yang meningkat. Perusahaan  di  tahap  " Post-IPO "  mengalami pemutusan  hubungan  kerja  tertinggi  meskipun mencapai  keuntungan  signifikan,  menunjukkan tekanan untuk restrukturisasi dan efisiensi biaya. Di  Asia,  sektor  transportasi  paling  terdampak, dengan  negara  seperti  Korea  Selatan dan  India menunjukkan angka pemutusan hubungan kerja yang  tinggi.  Di  Indonesia,  sektor  transportasi mendominasi  pemutusan  hubungan  kerja, dengan  provinsi  seperti  Jawa  Barat  mengalami dampak paling parah

## 6. Daftar Pustaka
[1] A. Setyawan, I. W. Suparta, and N. Aida, “Globalisasi Ekonomi Dan Pengangguran: Studi  Kasus  Indonesia,”  Jurnal  Ekonomi Bisnis dan Kewirausahaan, vol. 10, no. 3, p. 263, 2021, doi:
10.26418/jebik.v10i3.49278.
[2] S.  M.  Chege  and  D.  Wang,  “Information technology innovation and its impact on job creation by SMEs in developing countries: an  analysis  of  the  literature  review,” Technology Analysis
& Strategic Management, vol. 32, no. 3, pp. 256–271, Mar. 2020, doi: 10.1080/09537325.2019.1651263.
[3] R. Handayanti and H. Mahmuda, “Analisis Dampak  Masuknya  Teknologi  Canggih  di Usaha  Dagang  Kerupuk  Seno  terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di,” Kecamatan Mantup. Referensi: Jurnal Ilmu Manajemen dan  Akutansi,  vol.  7,  no.  2,  pp.  114–122, 2019.
[4] B. Arianto, “Pengembangan UMKM Digital di  Masa  Pandemi  Covid-19,”  ATRABIS: Jurnal Administrasi Bisnis (e-Journal), vol. 6,  no.  2,  pp.  233–247,  2021,  doi: 10.38204/atrabis.v6i2.512.
[5] D.  Sunandar  and  R.  S.  Aminda,  “Analisis Kompetitif  Usaha  Kedai  Kopi  Sebagai Salah  Satu  Peluang  Usaha  di  Masa Pandemi  Covid-19  (Studi  Kasus  di C’Shalma Coffee Shop),” Diversity: Jurnal Ilmiah  Pascasarjana,  vol.  2,  no.  1,  2022, doi: 10.32832/djip-uika.v2i1.5038.
[6] E. D. K. Della Kanaya, L. Y. Che, N. T. Ullie, and A. Adhari, “Perlindungan Hukum Bagi Buruh Yang Di Phk Akibat Otomatisasi Di Era  Revolusi  Industri  4.0  Berdasarkan Undang-Undang  Cipta  Kerja,”  Prosiding Serina, vol. 1, no. 1, pp. 919–928, 2021.
[7] G.  W.  Kawilarang  and  A.  L.  Kadiyono, “Gambaran  Resiliensi  Karyawan  Swasta yang  Terkena  PHK  Akibat  Pandemi COVID-19,” PSIKODIMENSIA, vol. 20, no. 2,  pp.  219–228,  Dec.  2021,  doi: 10.24167/psidim.v20i2.3581.
[8] L.  Sudirman  and  H.  S.  Disemadi, “Kebijakan Corporate Social Responsibility: Investasi  Sosial  dalam  Pengembangan Masyarakat  selama  Pandemi  Covid-19,” Jurnal  Pembangunan  Hukum  Indonesia, vol.  3,  no.  3,  pp.  281–298,  2021,  doi: 10.14710/jphi.v3i3.281-298.
[9] E.  A.  Hakim,  “Perancangan  Dashboard Sebagai  Media  Informasi  Perekonomian Soloraya  Pada  Kantor  Perwakilan  Bank Indonesia Solo,” 2022.
[10] S. N. Zahra, P. Eko, P. Utomo, S. Pd, and M.  2  Cs,  “Visualisasi  Data  Penjualan Barang  Retail  di  Seluruh  Dunia Menggunakan Tableau,” 2023.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26487 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26487
[11] R.  Riksazany  and  M.  Ayub,  “Eksplorasi Data  Warehouse  Penjualan  dengan Tableau,” 2019.
[12] A. Mogili Manoj Kumar Pallapu, “Evaluating the  Effectiveness  and  Efficiency  of  Real Time  Data  Visualization  An  Action Research Study,” no. October, 2020.
[13] F. A. Dias, “The Racial Gap in Employment and Layoffs during COVID-19 in the United States: A Visualization,” Socius, vol. 7, no.
1, pp. 1–3, 2021, doi: 10.1177/2378023120988397.
[14] C. Gathmann, I. Helm, and U. Schönberg, “Spillover Effects of Mass Layoffs,” Journal of the European Economic Association, vol. 18,  no.  1,  pp.  427–468,  2020,  doi: 10.1093/jeea/jvy045.
[15] B.  G.  Mujtaba  and  T.  Senathip,  “Layoffs and  Downsizing  Implications  for  the Leadership  Role  of  Human  Resources,” Journal  of  Service  Science  and Management, vol. 13, no. 02, pp. 209–228, 2020, doi: 10.4236/jssm.2020.132014.
[16] W.  F.  Ridho  and  N.  Azizah,  “Factor Analysis  of  the  Phenomenon  of  Mass Layoffs  At  Startups:  Mixed  Method Approach  With  Structural  Equation Modeling,” Jurnal MEBIS (Manajemen dan Bisnis),  vol.  7,  no.  2,  pp.  195–208,  2022, doi: 10.33005/mebis.v7i1.373.
[17] S.  Al-Fatih,  A.  I.  Nur,  and  N.  Nilasari, “Workers Layoffs Caused from the COVID- 19  Pandemic  in  Indonesia  and  the
European Union,” Jurnal Kajian Pembaruan  Hukum,  vol.  3,  no.  1,  p.  1, 2023, doi: 10.19184/jkph.v3i1.33378.
[18] C.  W.  Wolor,  A.  M.  Musyaffi,  D.  R.  D. Eranza,  A.  Nurkhin,  M.  A.  Rababah,  and Rosidah, “Impact of Layoff on Entrepreneurial Intentions and Willingness to Job Application,” Journal of System and Management Sciences, vol. 13, no. 3, May 2023, doi: 10.33168/JSMS.2023.0319.
[19] D.  Aryanti  and  J.  Setiawan,  “Visualisasi Data Penjualan dan Produksi PT Nitto Alam Indonesia  Periode  2014-2018,”  Ultima
InfoSys, vol. 9, no. 2, pp. 86–91, 2019, doi: 10.31937/si.v9i2.991.
[20] P.  Ridwan  and  Ms.  Editor  Farid  Ridwan, DINAMIKA PEMBANGUNAN GLOBAL.
[21] B.  Wahyu  Hutomo  et  al.,  “Kontribusi Indonesia Dalam Isu Kawasan Indo-Pasifik Melalui  Kebijakan  Global  Maritime Fulcrum,” Jurnal Kewarganegaraan, vol. 7, no. 1, pp. 143–153, 2023.
[22] K. Li, D. J. Kim, K. R. Lang, R. J. Kauffman, and M. Naldi, “How should we understand the  digital  economy  in  Asia?  Critical assessment  and  research  agenda,” Electronic  Commerce  Research  and Applications, vol. 44, p. 101004, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.elerap.2020.101004.
[23] T.  R.  Harahap  and  Z.  M.  Nawawi, “Pelayanan Permasalahan
Dan
Penempatan  Tenaga  Kerja  Pada  Dinas Tenaga  Kerja  (Disnaker)  Kota  Medan,” Balance : Jurnal Akuntansi dan Manajemen, vol. 1, no. 1, pp. 7–11, 2022, doi: 10.59086/jam.v1i1.2.
[24] R.  Puspitasari  and  A.  Kusumawijaya, “Labor Informalization and Social Problems in  Indonesia  in  Gender  Equality  Study (Case  Study  of  Layoffs  as  the  Effect  of Digitalization  in  Cirebon  City  in  2019),” Sunan  Kalijaga:  International  Journal  of Islamic  Civilization,  vol.  3,  no.  1,  p.  58, 2020, doi: 10.14421/skijic.v3i1.1869.
[25] F.  A.  Santosa,  “Visualisasi  Data  Sebagai Layanan  Perpustakaan  dalam  Membantu Pertumbuhan Ekonomi,” Pustakaloka, vol. 14,  no.  2,  pp.  216–233,  2022,  doi: 10.21154/pustakaloka.v14i2.4354.
[26] R. Al Ghivary, M. Mawar, N. Wulandari, N. Srikandi, and A. N. M. F, “Peran Visualisasi Data  Untuk  Menunjang  Analisa  Data Kependudukan  Di  Indonesia,”  Pentahelix, vol.  1,  no.  1,  p.  57,  2023,  doi: 10.24853/penta.1.1.57-62.
[27] N. Akhtar, N. Tabassum, A. Perwej, and Y. Perwej,  “Data  analytics  and  visualization using  Tableau  utilitarian  for  COVID-19 (Coronavirus),” Global Journal of
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26487
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26487
Engineering  and  Technology  Advances, vol.  2020,  no.  02,  pp.  28–050,  2020,  doi: 10.30574/gjeta.2020.3.2.0029ï.
[28] “Tenaga Kerja ter-PHK, Desember Tahun 2023,” Hubungan Industrial dan Jamsostek. Accessed: Jun. 09, 2024.
[29] U.  HEROLD,  “Tech  layoffs  2020  -  2024.” Accessed: Jun. 09, 2024.
[30] H. M. Putra, T. Akbar, A. Ahmadi, and M. I. Darmawan,  “Analisa  Performa  Klastering Data Besar pada Hadoop,” Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. 4, no. 2, pp.
174–183, Jul. 2021, doi:
10.29408/jit.v4i2.3565.
[31] R. Yuliani, “Penerapan Data Mining untuk Mengcluster  Data  Penduduk  Miskin Menggunakan  Algoritma  K-Means  di Dusun  Bagik  Endep  Sukamulia  Timur,”
Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. 4, no. 1, 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2986