## Sosio e-Kons
Dampak  Ekonomi  Pemberian  Bantuan  kepada  Rumah  Tangga saat Pandemi Covid-19: Fakta dari Pasar Saham Indonesia Tahun 2020
Wa Ode Vitria A. Sari 1 , & Erwin Tanur 2 1 BPS Sulawesi Tenggara 2 Pusdiklat BPS
ARTICLE INFO ABSTRACT Article History: Received: 15 Maret, 2024 Revised: 20 Mei 2024 Accepted: 27 Juni 2024 This study uses a government policy index that is calculated daily based on Covid- 19 pandemic data collected by OxCGRT since 2020. The goal is to determine the economic impact of government policies through the stock market using the time series regression analysis method. The availability of JCI data that only exists at the national level is a limitation in research. It is known that one of the reasons for providing  assistance  to  the  community  during  the  pandemic  is  to  maintain economic  stability,  but  the  results  of  the  study  actually  found  an  insignificant impact. Only the social tightening policy has significantly responded positively to the stock market.
Penelitian  ini  menggunakan  indeks  kebijakan  pemerintah  yang  dihitung  harian berdasarkan  data  pandemi  Covid-19  yang  dikumpulkan  oleh  OxCGRT  sejak tahun  2020.  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  dampak  ekonomi  kebijakan pemerintah  melalui  pasar  saham  menggunakan  metode  analisis  regresi  time series. K etersediaan data IHSG yang hanya ada pada tingkat nasional menjadi keterbatasan  dalam  penelitian.  Diketahui  alasan  diberikannya  bantuan  kepada masyarakat  selama  pandemi  salah  satunya  adalah  untuk  menjaga  kestabilan ekonomi, namun hasil penelitian justru menemukan dampak yang tidak signifikan. Hanya  kebijakan  pengetatan  sosial  saja  yang  signifikan  memberikan  respons positif terhadap pasar saham.
Keywords: Kebijakan Pemerintah; Pasar Saham; Covid-19. © 2024 The Author(s). Published by Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta, Indonesia. This is an open access article under the CC BY license ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) Corresponding Author: Wa Ode Vitria A. Sari Email: vitria@bps.go.id
How to Cite: Sari, W.O.V.A, Tanur, E. (2024). Dampak Ekonomi Pemberian Bantuan Kepada Rumah Tangga saat Pandemi Covid-19: Fakta dari Pasar Saham Indonesia Tahun 2020. Sosio e-Kons, 16 (2), 96-102

## PENDAHULUAN
Awal  kemunculan  Covid-19  di  Cina  memicu  negara-negara  di  dunia  mengeluarkan  berbagai kebijakan untuk mengatasi semakin meluasnya penyebaran wabah tersebut. Tidak terkecuali Indonesia sejak diumumkan pertama kali kasus terkonfirmasi pada 2 maret 2020 (Retaduari, 2022). Kekhawatiran meluasnya wabah mendorong pemerintah mengambil langkah preventif mengingat Indonesia merupakan salah satu negara dengan jumlah penduduk terbesar di dunia (World Population Review, 2023). Belajar dari pengalaman dan keberhasilan Cina dalam menangani penyebarluasan Covid-19 (Liu, W.; Yue, X.- G.; Tchounwou, 2020), Indonesia juga menerapkan kebijakan pembatasan sosial karena terbukti efektif menghentikan penyebaran Covid-19 (Sugiyanto & Abrori, 2020).
Penerapan  pembatasan  sosial  tentunya  berdampak  luas  terhadap  perekonomian,  pandemi  flu 1918  di  eropa  mencatat  hal  tersebut  (Correia  et  al.,  2020).  Austan  Goolsbee  (2020)  meneliti  bahwa kebijakan untuk tetap tinggal dirumah selama pandemi telah menurunkan perekonomian suatu wilayah dan signifikan pada level kabupaten. Melihat seberapa jauh dampak yang ditimbulkan oleh kebijakan yang  dikeluarkan  pemerintah  selama  pandemi,  sekelompok  peneliti  dari  Oxford,  Hale  et  al.  (2021), mengumpulkan data harian Covid-19 dari berbagai negara dan menyusun beberapa indeks kebijakan pemerintah. Kompilasi data tersebut kemudian dipublikasikan dan dapat diakses secara luas. Seorang peneliti, Ashraf (2020a), kemudian menggunakannya untuk melihat dampak yang ditimbulkan Covid-19 terhadap pasar saham.
Diketahui  harga  saham  yang  sangat  volatil  dipengaruhi  kuat  oleh  sentimen  investor  (Baker  & Wurgler,  2007)  dan  bahwa  perdagangan  dalam  dan  luar  negeri  pada  banyak  negara  kolaps  akibat pandemi  (Hayakawa  &  Hiroshi  Mukunoki,  2021).  Ashraf  (2020)  dalam  dua  kali  penelitiannya menggunakan data panel dari Oxford menemukan bahwa; pertama, kasus terkonfirmasi Covid-19 lebih memengaruhi  pasar  saham  secara  signifikan  dibandingkan  kasus  kematian.  Penelitian  kedua menyatakan bahwa respon pemerintah terhadap Covid-19 menimbulkan dampak ekonomi pada pasar saham  dunia.  Lebih  lanjut,  kebijakan  kesehatan  dan  sosial  sama-sama  berdampak  signifikan  pada perekonomian  khususnya  pasar  saham,  sementara  kebijakan  ekonomi  dilaporkan  tidak  signifikan. Padahal diketahui tujuan diberikannya bantuan ekonomi adalah untuk menjaga agar perekonomian tidak semakin dalam terkontraksi dan menjaga sentimen pasar saham. Atas dasar itulah peneliti mencoba melihat kembali kebijakan pemberian bantuan ekonomi yang dikeluarkan pemerintah selama pandemi berlangsung dengan mengambil lokus penelitian di Indonesia. Dalam pada itu, pencarian data terkait Covid-19  ternyata  menjadi  persoalan  tersendiri.  Semenjak  pemerintah  memutuskan  tidak  lagi mengumumkan secara luas jumlah terduga dan pasien penderita, telah banyak perekaman data penting Covid-19 terkait penyebaran dan jumlahnya menjadi hilang dan sulit diakses. Ditemukannya perekaman data Covid-19 oleh Universitas Oxford menjadi sangat berarti dalam mencapai tujuan penelitian sekaligus menjadikannya  fakta  akademis  terkait  cara  pemerintah  menangani  dampak  Covid-19  terhadap perekonomian melalui analisa harian pasar saham di tanah air.

## METODE
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data  kuantitatif  berupa  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG)  yang  diambil  dari  situs  Bursa  Efek  Indonesia  sebagai  variabel  yang  dipilih  dalam penelitian  mewakili  perekonomian.  Penelitian  menggunakan  Indeks  kebijakan  pemerintah  yang dikeluarkan  sepanjang  penanganan  Covid-19  dari  Oxford  Covid-19  Government  Response  Tracker (OxCGRT) berupa Government Response Index (GRI), Stringency Index (SI), Containment and Closure and Health Index (CHI), dan Economic Support Index (ESI) (Hale et al, 2020). Perlu disampaikan bahwa penggunaan ke-empat indeks tersebut bukan untuk melihat seberapa efektifnya sebuah kebijakan yang dibuat oleh pemerintah tetapi lebih sebagai ukuran pembanding dalam penelitian. Data jumlah kemiskinan di kota dan desa masing-masing diwakilkan oleh variabel Kota dan Desa untuk melihat seberapa besar pengaruh eksistensinya terhadap IHSG selama pandemi. Data jumlah kemiskinan tersebut diambil dari situs resmi Badan Pusat Statistik dan diasumsikan tidak berubah hingga saat dirilisnya angka terbaru pada bulan berikutnya. Jumlah kasus terkonfirmasi covid-19 juga diperoleh dari OxCGRT sebagai bahan perbandingan atas penelitian yang dilakukan oleh Ashraf (2020).
Periode penelitian dibatasi hanya pada tahun 2020 dan pengolahan data dilakukan menggunakan aplikasi stata dengan analisis regresi time series. Ketiadaan data jumlah penerima bantuan untuk melihat seberapa  besar  pengaruh  yang  diberikan  atas  kebijakan  ekonomi  pemerintah  selama  pandemi berlangsung menjadi keterbatasan penelitian, sehingga digunakan jumlah kemisikinan di kota dan desa sebagai proxy. Selain itu, ketersediaan data IHSG yang hanya ada pada tingkat nasional memberikan
keterbatasan penelitian hanya sampai pada analisis regresi data time series. Model penelitian  Ashraf (2020) digunakan dengan modifikasi untuk data time series sebagai berikut:
𝑌 𝑡 = 𝛼 + 𝛽 1 (𝐶𝑂𝑉𝐼𝐷 − 19 𝑡−1 ) +   𝜀 𝑡 (1)
𝑌 𝑡 = 𝛼 +   𝛽 1 (𝐶𝑂𝑉𝐼𝐷 − 19 𝑡−1 ) + 𝛽 2 (∆𝐺𝑜𝑣𝑒𝑟𝑛𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑠𝑒 𝑡 ) +   𝜀 𝑡 (2) 𝑌 𝑡 = 𝛼 +   𝛽 1 (𝐶𝑂𝑉𝐼𝐷 − 19 𝑡−1 ) + 𝛽 2 (∆𝐺𝑜𝑣𝑒𝑟𝑛𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑠𝑒 𝑡 ) + 𝛽 3 ((∆𝐺𝑜𝑣𝑒𝑟𝑛𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑠𝑒 𝑡 ) × (𝐶𝑂𝑉𝐼𝐷 − 19 𝑡−1 )) +   𝜀 𝑡 (3)
Dimana, Y merupakan variabel terikat IHSG yang mewakili pasar saham pada hari ke- t dan 𝛼 sebagai konstanta regresi. Secara spesifik, IHSG ke-t di peroleh dari (𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡 − 𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡−1 )/𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡−1 . Variabel Government response mempresentasikan perubahan indeks kebijakan pemerintah setiap hari meliputi GRI, SI, CHI, dan ESI. Hale et al (2020) menyebutkan GRI terbangun dari hampir keseluruhan kebijakan pemerintah dalam CHI, SI, dan ESI; ESI terbangun dari dua kebijakan ekonomi yaitu dukungan pendapatan  dan  peringanan  hutang;  SI  terbangun  dari  kebijakan  penutupan  sekolah,  tempat  kerja, pembatalan kegiatan publik, pembatasan jumlah orang berkumpul, penutupan transportasi umum, tetap berada dirumah, pembatasan pergerakan dalam dan luar wilayah, dan kampanye informasi publik; CHI terbangun  dari  semua  kebijakan  yang  ada  pada  SI  ditambah  dengan  kebijakan  kesehatan  seperti pengecekan dan tracing kontak, pemakaian masker, dan vaksinasi. Variabel COVID-19 dalam penelitian mewakili pertumbuhan harian kasus terkonfirmasi Covid-19. Variabel interaksi ((∆𝐺𝑜𝑣𝑒𝑟𝑛𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑠𝑒 𝑡 ) × (𝐶𝑂𝑉𝐼𝐷 − 19 𝑡−1 )) , merupakan variabel interest utama penelitian dimana koefisiennya, 𝛽 3 , menunjukkan apakah reaksi pasar saham terhadap kasus terkonfirmasi Covid- 19 dipengaruhi kebijakan pemerintah atau tidak. Masing-masing indeks kebijakan pemerintah (GRI, CHI, SI, dan ESI) akan di interaksikan dengan kasus terkonfirmasi Covid-19.
Tahapan  penelitian  diawali  dengan  pengumpulan  data  setiap  variabel  dilanjutkan  dengan pengujian asumsi klasik sebagai syarat dilakukannya regresi data time series. Setelah itu, dilanjutkan tahapan  pengujian  hipotesis-hipotesis  berikut:  H1a:  Pengumuman  kebijakan  pemerintah  dalam penanganan covid-19 menurunkan nilai IHSG, H1b: Pengumuman kebijakan pembatasan sosial diduga melemahkan reaksi negatif IHSG terhadap kasus terkonfirmasi covid-19, H2a: Pengumuman kebijakan pemerintah di bidang kesehatan menaikkan IHSG, H2b: Pengumuman kebijakan pemerintah di bidang kesehatan  diduga  melemahkan  reaksi  negatif  IHSG  atas  kasus  terkonfimasi  covid-19,  terakhir  H3a: Pengumuman kebijakan bantuan ekonomi menaikkan IHSG dan H3b: Pengumuman kebijakan bantuan ekonomi di duga melemahkan reaksi negatif IHSG atas kasus terkonfirmasi covid-19.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Bagian  ini  menjelaskan  hasil  penelitian  secara  rinci.  Tabel  1  menampilkan  ringkasan  statistik variabel penelitian. Mean Covid-19 4,97 memberikan indikasi bahwa secara rata-rata kasus terkonfirmasi covid-19 sepanjang 2020 mengalami kenaikan harian 4,97 persen. Nilai minimum dan maksimum SI , CSI , GRI , dan ESI menunjukkan perubahan kebijakan pemerintah yang signifikan dalam menangani Covid- 19. Terdapat 304 total pengamatan untuk semua variabel penelitian setelah missing data dikeluarkan.
Tabel 1.
Hasil Statistik Deskritif No Ukuran Deskriptif IHSG Stringency Index (SI) Containment and Closure and Health Index (CSI) Government Response Index (GRI) Economic Support Index (ESI) Kota Desa Covid-19 1 Minimum -0,0657867 37,04 26,19 22,92 0 2,232 3,052 0 2 Maximum 0,1019069 80,09 68,15 62,76 37,5 2,436 3,102 216,6667 3 Mean 0,00120131 62,79217 55,01852 51,57816 27,50822 2,399684 3,088757 4,973307 4 Simpangan Baku 0,016815 9,77906 9,477956 9,107317 10,71784 0,559765 0,017359 5 15,7768 5 Observasi 304 304 304 304
304 304 304 304

## Sumber: diolah
Tabel 2 menampilkan hasil empiris dampak kebijakan pemerintah atas kasus terkonfirmasi covid- 19 terhadap pasar saham. Model 1 merupakan spesifikasi dasar mengikuti Al-Awadhi et al.(2020) dan Alfaro et al. (2020) bahwa pasar saham bereaksi negatif dan sangat kuat terhadap penyebaran Covid- 19, hal tersebut sekaligus memvalidasi hasil yang diperoleh dalam penelitian dan akan dibahas lebih lanjut pada paragraf berikutnya. Model 2 menambahkan indeks kebijakan pemerintah dan diperoleh hasil berbeda  dengan  Ashraf  (2020)  bahwa  seluruhnya  tidak  signifikan.  Hal  tersebut  sekaligus  menjawab dugaan  hipotesis  H1a  bahwa  pengumuman  kebijakan  pemerintah  dalam  penanganan  covid-19  tidak secara signifikan menurunkan harga saham.
Selanjutnya  pada  model  3,  ditambahkan  variabel  interaksi  untuk  melihat  dampaknya  terhadap pasar saham, juga diperoleh hasil yang berbeda dengan Ashraf (2020), bahwa hanya pada interaksi SI x Covid-19 yang memberikan hasil negatif dan signifikan. Hal tersebut menandakan bahwa semakin tinggi kasus terkonfirmasi yang terjadi akan semakin melemahkan pasar saham sebaliknya, semakin rendah kejadian kasus terkonfirmasi maka pasar akan merespon positif dengan menguatnya IHSG . Mengikuti Ashraf (2020) dengan menambahkan variabel lain ke dalam model, Tabel 3 menambahkan Kota dan Desa untuk melihat dampak keberadaan penduduk miskin sebagai penerima bantuan terhadap pasar saham.
Tabel 2.
Pengaruh Kebijakan Pemerintah dalam Penaganan Covid-19 Terhadap Pasar Saham
Variabel IHSG Model (1) Model (2) Model (3) Covid-19 -0,000267*** -0,001450 0,107038 (0,000059) (0,000992) (0,073652) SI 0,071317 0,125027* (0,036425) (0,059371) CHI -0,547672 -1,411849 (0,573049) (1,242860) GRI 0,497533 1,432347 (0,604418) (1,329663) ESI -0,045091 -0,110155 (0,045969) (0,104544) SI x Covid-19 -0,050339** (0,018338) CHI x Covid-19 -0,633595 (0,770800) GRI x Covid-19 0,711229 (0,835028) ESI x Covid-19 -0,049882 (0,063290) Konstan 0,002529** 0,093303* -0,140419 (0,000889) (0,045365) (0,154445) R 2 0,063 0,037 0,090 Observasi 304 275 275
Sumber : diolah *p<0,05; **p<0,01; ***p<0,001
Tabel 3.
Pengaruh Kebijakan Pemerintah dalam Penaganan Covid-19 Terhadap Pasar Saham Variabel IHSG Model  (1) Model (2) Model (3) Model (1) Model (2) Model (3) Covid-19 -0,000312*** -0,001648 0,146171 -0,000285*** -0,001648 0,146171 (0,000075) (0,001054) (0,080786) (0,000054) (0,001054) (0,080786) SI 0,081872* 0,138626* 0,081872* 0,138626* (0,038820) (0,059404) (0,038820) (0,059404) CHI -0,746543 -1,382643 -0,746543 -1,382643 (0,627277) (1,234862) (0,627277) (1,234861) GRI 0,697464 1,384397 0,697464 1,384397 (0,656925) (1,321980) (0,656925) (1,321979) ESI -0,054910 -0,085364 -0,054910 -0,085364 (0,047508) (0,107916) (0,047508) (0,107916) SI x Covid-19 -0,053464** -0,053464** (0,018103) (0,018103) CHI x Covid-19 -0,691110 -0,691110 (0,762650) (0,762650) GRI x Covid-19 0,775999 0,775999 (0,826255) (0,826254) ESI x Covid-19 -0,065654 -0,065654 (0,064872) (0,064872) Kota -0,024310 -0,114340 -0,166149 (0,041415) (0,147087) (0,159424) Desa -0,053370 0,114340 0,166149 (0,084957) (0,147087) (0,159424) Konstan 0,061088 0,367131 0,195740 0,167470 -0,262882 -0,719742 (0,100307) (0,348306) (0,352472) (0,262869) (0,467149) (0,579042) R 2 0,067295 0,040238 0,093331 0,065257 0,040238 0,093331 Observasi 304 275 275 304 275 275 Sumber : diolah
*p<0,05; **p<0,01; ***p<0,001

## Pembahasan
Nilai 𝛼 pada  Tabel  2  dan  3  menunjukkan  magnitudo  yang  berbeda  untuk  setiap  model  dan signifikansi hanya terjadi pada dua model pertama Tabel 2. Semakin banyak faktor Covid-19 ditambahkan ke dalam model semakin menurunkan signifikansi dan arahnya.  Bila diamati pada situasi tanpa pandemi, IHSG akan memberikan nilai positif sebesar 𝛼 , ceteris paribus. Covid-19 memberikan respon negatif sangat kuat terhadap pasar saham seperti pada model (1) baik pada Tabel 2 maupun Tabel 3. Peneliti juga menemukan bahwa Covid-19 memengaruhi pasar saham tahun 2020 dengan negatif sangat kuat memasuki hari ke-4 (Lag 3) setelah diumumkannya kasus terkonfirmasi pertama kali oleh pemerintah. Lamanya  pasar  memberikan  respon  atas  kasus  terkonfirmasi  tersebut  kemungkinan  disebabkan  tiga faktor  utama  yakni  stimulus  moneter  &  fiskal,  spekulasi,  dan  respons  pemerintah  terhadap  situasi (Pratama, 2022).
Selanjutnya, dari ke-empat variabel yang mewakili kebijakan pemerintah, hanya variabel kebijakan pengetatan  saja  yang  konsisten  memberikan  hasil  signifikan,  baik  berdiri  sendiri  maupun  dalam interaksinya dengan variabel Covid-19 . Berbeda dengan Ashraf (2020); 𝛽 2 untuk kebijakan pengetatan sosial bernilai positif dan signifikan pada model (3) dan memberikan hasil negatif ketika di interaksikan dengan variabel Covid-19. 𝛽 2 pada SI memberi indikasi bahwa pasar memberi respon positif dan percaya kebijakan pengetatan sosial dapat memulihkan keadaan dari pandemi; sedangkan pada 𝛽 3 , semakin tinggi pertumbuhan kasus terkonfirmasi akan turut direspons pemerintah dengan kebijakan pengetatan sosial yang tinggi pula dan hal demikian menyebabkan pasar saham semakin lemah. Diketahui bahwa 8 (delapan) unsur kebijakan dalam SI bila diterapkan bersamaan pada puncak kasus terkonfirmasi dapat
menyebabkan kontraksi perekonomian karena keterbatasan aktifitas perekonomian itu sendiri (Keola & Hayakawa, 2021).
Penggunaan variabel Kota dan Desa ternyata tidak memberikan hasil signifikan dalam penelitian, hal tersebut sama dengan hasil penelitian Ashraf (2020). Salah satu alasan kuat mengapa kebijakan pemberian  bantuan  ekonomi  kepada  masyarakat  tidak  mempengaruhi  perekonomian  yaitu  karena bantuan yang diberikan digunakan sepenuhnya oleh rumah tangga untuk memenuhi kebutuhan pokok dan bukan untuk usaha. Robust standar error digunakan dalam mengatasi persoalan heteroskedastisitas yang  muncul  pada  model  regresi  termasuk  melakukan  transformasi  pada  variabel  indeks  kebijakan pemerintah.  Pemisahan  variabel  Desa  dan  Kota  tetap  dilakukan  untuk  mengatasi  kolinearitas  dalam persamaan regresi. Selain itu transformasi variabel indeks kebijakan juga dilakukan untuk mengatasi isu normalitas data dalam penelitian

## SIMPULAN DAN SARAN
Covid-19  di  Indonesia  memengaruhi  pasar  saham  sepanjang  2020  hanya  melalui  kasus terkonfirmasi harian. Pada jangka pendek signifikansinya sangat tinggi memengaruhi pasar saham, selain itu hanya kebijakan pengetatan sosial yang signifikan memberi respons positif pasar saham di Indonesia. Penelitian  juga  menemukan  bahwa  keberadaan  kasus  terkonfirmasi  harian  akan  tetap  memberikan respons negatif pasar walaupun pemerintah telah mengeluarkan kebijakan pengetatan sosial. Kebijakan pemberian  bantuan  ekonomi  tidak  memberikan  dampak  signifikan  pada  perekonomian  dalam  jangka pendek ( short run ).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti tidak memiliki kepentingan finansial atau hubungan personal yang dapat memengaruhi pekerjaan lain terkait hasil yang disampaikan dalam penelitian.

## REFERENCES/DAFTAR PUSTAKA
Al-Awadhi, A. M., Alsaifi, K., Al-Awadhi, A., & Alhammadi, S. (2020). Death and contagious infectious diseases:  Impact  of  the  COVID-19  virus  on  stock  market  returns. Journal  of  Behavioral  and Experimental Finance , 27 , 100326. https://doi.org/10.1016/J.JBEF.2020.100326 Alfaro, L., Chari, A., Greenland, A. N., & Schott, P. K. (2020). AGGREGATE AND FIRM-LEVEL STOCK RETURNS  DURING  PANDEMICS,  IN  REAL  TIME. NATIONAL  BUREAU  OF  ECONOMIC RESEARCH , April 2020 . https://doi.org/10.3386/w26950
Ashraf,  B.  N.  (2020).  Economic  impact  of  government  interventions  during  the  COVID-19  pandemic: International evidence from financial markets. Journal of Behavioral and Experimental Finance , 27 , 100371. https://doi.org/10.1016/J.JBEF.2020.100371
Austan Goolsbee, C. S. (n.d.). Fear, lockdown, and diversion: Comparing drivers of pandemic economic decline
2020. Journal of Public Economics , 193 . https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2020.104311 Baker, M., & Wurgler, J. (2007). Investor sentiment in the stock market. Journal of Economic Perspectives , 21 (2), 129 – 151. https://doi.org/10.1257/jep.21.2.129
Correia, S., Luck, S., & Verner, E. (2020). Pandemics Depress the Economy, Public Health Interventions Do Not: Evidence from the 1918 Flu. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/SSRN.3561560
Hayakawa, K., & Hiroshi Mukunoki. (2021). The impact of COVID-19 on international trade: Evidence from the first shock. Journal of Behavioral and Experimental Finance . https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jjie.2021.101135
Keola,  S.,  &  Hayakawa,  K.  (2021).  Do  Lockdown  Policies  Reduce  Economic  and  Social  Activities? Evidence from NO2 Emissions. Developing Economies , 59 (2), 178 – 205. https://doi.org/10.1111/deve.12274
Liu,  W.;  Yue,  X.-G.;  Tchounwou,  P.  B.  (2020).  Response  to  the  COVID-19  Epidemic:  The  Chinese Experience and Implications for Other Countries. Environmental Research and Public Health , 17 (7). https://www.mdpi.com/1660-4601/17/7/2304
Pratama,  M.  A.  (2022). COVID-19  DAN  EFEKNYA  KE  PERFORMA  PASAR  MODAL  INDONESIA . https://www.bi.go.id/id/bi-institute/BI-Epsilon/Pages/Covid-19-dan-Efeknya-ke-Performa-Pasar- Modal-Indonesia.aspx
Retaduari, E. A. (2022). 2 Maret 2020, Saat Indonesia Pertama Kali Dilanda Covid-19. KOMPAS.COM . https://nasional.kompas.com/read/2022/03/02/10573841/2-maret-2020-saat-indonesia-pertama- kali-dilanda-covid-19
Sugiyanto, S., & Abrori, M. (2020). A Mathematical Model of the Covid-19 Cases in Indonesia (Under and Without  Lockdown  Enforcement). Biology,  Medicine,  &  Natural  Product  Chemistry , 9 (1),  15 – 19. https://doi.org/10.14421/biomedich.2020.91.15-19
World Population Review. (n.d.). 2023 World Population by Country (Live) . World Population Review. https://worldpopulationreview.com/