Pengangguran, Lama Mencari Kerja ... - Universitas Indonesia

Jurnal Ekonomi dan Pembangunan IndonesiaVol. 12 No. 2, Januari 2012: 116-135

ISSN 1411-5212

Pengangguran, Lama Mencari Kerja, dan Reservation Wage Tenaga KerjaTerdidik

Unemployment, Job Search Duration, and Reservation Wage of EducatedLabor Force

N. Haidy. A. Pasaya,∗, Ratna Indrayantib,∗∗

aFEUI dan Lembaga Demografi FEUIbLembaga Demografi FEUI

Abstract

Number of educated unemployment is increasing every year. Of the 8.59 million unemployed labor force in2010, 4.8 million of whom are middle and high educated unemployed. Meanwhile, unemployment durationwas 11 months. Two step Heckman method is employed to estimate reservation wage. The OLS estimatesduration of search for educated unemployment as well as by social, demographic, and regional characteris-tics. Search duration for middle and high educated workforce is longer than low educated workforce. Thereservation wage of highly educated labor forceby social, demographic, and regional characteristics is higherthan other labor force.Keywords: Unemployment, Duration of Job Search, Educated Workforce, Reservation Wage

Abstrak

Angka pengangguran tenaga kerja terdidik terus meningkat setiap tahunnya. Dari 8,59 juta penganggur ditahun 2010, 4,8 juta di antaranya adalah penganggur terdidik. Sementara itu, lama mencari kerja mencapai11 bulan. Metode Heckman Dua Tahap digunakan untuk menduga upah minimum yang diinginkan danMetode OLS untuk menduga lama mencari kerja serta berdasarkan karakteristik sosial, demografi, danregional. Lama mencari kerja bagi yang berpendidikan tinggi lebih lama daripada yang berpendidikanrendah. Upah minimum yang diinginkan dengan karakteristik sosial, demografi, dan regional angkatan kerjaberpendidikan tinggi lebih besar daripada yang lainnya.Kata kunci: Penganggur, Lama Mencari Kerja, Tenaga Kerja Terdidik, Reservation Wage

JEL classifications: C68, E62

Pendahuluan

Pengangguran merupakan salah satu subjekutama dalam pembahasan ilmu makroekonomiselain inflasi dan pertumbuhan ekonomi. Da-lam hubungannya dengan pengangguran, ter-dapat dua isu utama. Pertama adalah faktor-

∗Alamat Korespondensi: Lembaga Demografi FEUI.Gedung Nathanael Iskandar, Lantai 2 & 3, Kampus FE-UI, Depok 16424 E-mail : [email protected]

∗∗E-mail : [email protected]

faktor yang menyebabkan adanya penganggur-an yang dihubungkan dengan kegagalan pasar,proses matching antara angkatan kerja dan pe-kerjaan yang tersedia, dan tidak berlakunyahukum Walras dalam pasar kerja yang menun-jukkan adanya sumber daya manusia yang ter-buang (Romer, 2001). Isu mengenai pengang-guran yang kedua adalah terkait dengan sikluspasar tenaga kerja yang dihubungkan denganperekonomian suatu negara.

Dalam analisis mikro, pengangguran dihu-

[email protected]

[email protected]

N. Haidy. A. P. & Ratna I./Pengangguran, Lama Mencari Kerja, ... 117

bungkan dengan lama mencari kerja (durationof job search) yang tergantung pada tingkatupah yang ditawarkan (wage offer), tingkatupah minimum yang diinginkan (reservationwage), dan opportunity cost dari mencari pe-kerjaan (McCall, 1970). Opportunity cost yangdimaksud adalah biaya yang hilang akibat me-lakukan kegiatan mencari kerja, tidak hanyaberupa pengeluaran, tetapi juga kesempatanyang hilang (forgone opportunity), misalnya ke-sempatan memperoleh pendapatan atau pen-dapatan yang hilang (forgone earnings) karenawaktu digunakan untuk mencari kerja. Sebagaiimbalannya, pekerja memperoleh tawaran pe-kerjaan yang diasumsikan jumlahnya satu perperiode.

Terdapat beberapa pandangan mengenaimasalah pengangguran yang merupakan frik-si proses matching antara pekerja dan pekerja-an yang ada. Dalam rangka perubahan struk-tur pasar tenaga kerja, pengangguran dapat di-kaitkan dengan perluasan pendidikan. Ada halyang menarik di dalam studi ini, yaitu adanyasebuah paradigma ’pengangguran tenaga kerjaterdidik’.

Pengangguran terdidik adalah mereka yangmempunyai kualifikasi lulusan pendidikan yangcukup, namun masih belum memiliki pekerja-an. Kategori lulusan pendidikan yang cukupadalah mereka yang berpendidikan setingkatSMA, program diploma, dan universitas. Be-sarnya angka pengangguran terdidik di Indo-nesia merupakan satu problem yang signifi-kan dalam paradigma ketenagakerjaan (Kom-pas, 2008). Pada tahun 2010, sebanyak 4,8 jutadari 8,59 juta orang pengangguran berasal da-ri lulusan SMA, SMK, program diploma, danuniversitas (BPS, 2010). Selain itu, dari jum-lah penganggur yang terdata, penganggur darikalangan terdidik menunjukkan kecenderunganmeningkat.

Menurut Dhanani (2004), terdapat bebera-pa alasan yang membenarkan mereka memi-lih menganggur. Dalam kaitan empiris antarapendapatan dan status ekonomi keluarga, ser-

ta pendidikan memungkinkan orang yang ber-pendidikan dapat membiayai kebutuhan pokokselama masa pencarian yang agak panjang. Da-lam analisisnya menyatakan bahwa latar bela-kang ekonomi keluarga yang cukup memung-kinkan dia menganggur lebih lama.

Analisis yang berbeda disampaikan olehAlchian dalam McCall (1970), yang menyata-kan bahwa adanya pengangguran disebabkanoleh ketidakpastian dan informasi yang sangatmahal dalam pasar kerja. Kiefer dan Neumann(1979) menyatakan mendukung studi McCa-ll. Dalam studinya secara empiris menganali-sis Job Search Model dan mengestimasi upahyang ditawarkan (wage offer) dan upah mini-mum yang diinginkan (reservation wage). Se-lain mengacu pada McCall (1970), Kiefer danNeumann juga memasukkan studi Heckmantentang seleksi bias sampel. Dalam analisis-nya menyatakan bahwa reservation wage sulituntuk diamati (unobservable) sehingga dalammengestimasi hasil studi mereka mengguna-kan upah yang diinginkan dari angkatan ker-ja yang sudah bekerja. Masih terkait denganreservation wage, Narendranathan dan Nickelldalam Blundell (1986) menyatakan bahwa va-riabel yang memengaruhi tidak hanya karakte-ristik individu, tetapi juga status tempat ting-gal (pengaruh lingkungan).

Analisis empiris tentang job search juga di-teliti oleh Eckstein dan Wolpin (1995). Dalamstudinya yang berjudul Duration to First Joband the Return to Schooling: Estimates froma Search Matching Model mereka menganali-sis lama waktu mencari kerja untuk full timejob pertama kali, serta besarnya upah yang di-inginkan yang dihubungkan dengan perbedaantingkat pendidikan dan suku. Dengan meng-gunakan data survei panel National Longitu-dinal Survey of Labor Market Experience Yo-uth Cohort (NLSY), hasil studi menunjukkanbagi individu yang berpendidikan rendah cen-derung singkat mencari kerja dibandingkan de-ngan yang berpendidikan tinggi.

Grogan dan Berg (2001) dalam analisis-


nya yang berjudul The Duration of Unemplo-yment in Russia meneliti tentang beberapafaktor yang memengaruhi lamanya penggang-guran di Rusia, selain menganalisis beberapastrategi mencari kerja bagi penganggur ber-dasarkan data panel. Beberapa strategi terse-but di antaranya mendaftar pada bursa kerja,menghubungi perusahaan, memanfaatkan ik-lan, dan menghubungi keluarga/kenalan. Stu-di ini dilatarbelakangi adanya fenomena sema-kin meningkatnya strategi mencari kerja mela-lui menghubungi keluarga/kenalan. Hasil stu-di menunjukkan bahwa strategi mencari kerjamelalui menghubungi keluarga/kenalan sangatefektif.

Secara umum, tujuan dari studi ini adalahmenganalisis bagaimana perbedaan lama men-cari kerja (lama menganggur) dan perbedaanreservation wage berdasarkan tingkat pendi-dikan (tidak bersekolah, berpendidikan dasar,menengah, dan tinggi) dengan karakteristik so-sial, demografi, dan regional tertentu.

Sementara itu, tujuan khusus dari studi iniantara lain: 1) menganalisis bagaimana perbe-daan lama mencari kerja (lama menganggur)berdasarkan karakteristik sosial (status perka-winan, pelatihan kerja, strategi mencari kerja),demografi (umur, jenis kelamin), dan regional(status tempat tinggal, wilayah tempat ting-gal), 2) menganalisis bagaimana hubungan pe-ngangguran, lama mencari kerja, dan reserva-tion wage tenaga kerja terdidik, dan 3) meng-analisis bagaimana implikasi kebijakan dalammengatasi pengangguran terdidik.

Tinjauan Referensi

Dalam pembahasan landasan teori berikut iniakan dipaparkan beberapa acuan yang menjadilandasan studi pengangguran dan lama menca-ri kerja yang menghubungkan tenaga kerja ter-didik, job search theory, reservation wage, danimplikasi kebijakan di bidang ketenagakerjaan.

Pembahasan landasan teoritis pertama ada-lah terkait dengan pengangguran. Decreuse

(2001) telah melakukan studi yang bertujuanuntuk menjelaskan mengapa pola tingkat peng-angguran berbeda di setiap kelompok pendi-dikan yang menghubungkan adanya perbedaanproduktivitas dan keahlian (skill) dari masing-masing individu. Hasil studi menunjukkan bah-wa pentingnya menanamkan keahlian (skill)pada pendidikan. DePrince dan Morris (2008),menyatakan bahwa adanya pengangguran ter-didik karena adanya ketidaksesuaian sisi per-mintaan dan penawaran tenaga kerja. Manaco-rda dan Petrongolo (1999) menambahkan pe-ngangguran terdidik disebabkan kurang sesu-ainya kualifikasi angkatan kerja terdidik dankebutuhan pasar kerja. Lebih lanjut, Dhana-ni (2004) memaparkan delapan paradoks ten-tang pengangguran, yang menitik-beratkan ti-ga tujuan penting studi ini: Pertama, untukmenunjukkan komposisi pengangguran di Indo-nesia didominasi oleh pengangguran yang ber-usia muda. Kedua, untuk menunjukkan bah-wa pengangguran terdidik bukan merupakanmasalah yang serius, seperti yang ditunjukkanoleh pengambil kebijakan dan akademisi. Keti-ga, untuk menunjukkan bahwa jam kerja yanglebih panjang dengan sedikit gaji adalah masa-lah serius di mana pemerintah seharusnya lebihkhawatir tentang hal ini.

Lebih lanjut, pembahasan kedua adalah la-ma mencari kerja. Studi lama mencari kerja ju-ga dilakukan oleh Blau dan Robins (1990). Se-perti yang telah dibahas pada bagian penda-huluan bahwa lama mencari kerja terkait de-ngan job search theory. Dalam artikel Stigler(1962), job search model pada awalnya dikem-bangkan dalam bentuk non sequential job sear-ch model. Model ini adalah suatu model untukproses pencarian kerja oleh pencari kerja yangtidak mengikuti suatu urutan tertentu. McCa-ll (1965), mengembangkan sequential job sear-ch model di mana pencari kerja terlebih dahu-lu akan menentukan patokan bagi berakhirnyaproses mencari kerja atau stopping rule. Secarateratur pencari kerja mengevaluasi satu per sa-tu tawaran pekerjaan yang datang. Selain itu,


Grogan dan Berg (2001) mengestimasi la-ma waktu mencari kerja di Rusia berdasarkanstrategi mencari kerja yang berbeda. Denganmenggunakan Weibull Specification, beberapahasil studi di antaranya: pertama, perempu-an memiliki durasi lama mencari kerja lebihcepat dibandingkan dengan laki-laki. Kedua,individu yang berpendidikan rendah memilikidurasi lama mencari kerja yang lebih cepat di-bandingkan dengan yang berpendidikan tinggi.Ketiga, tingkat pengangguran didominasi olehyang memiliki kelompok umur di bawah 29 ta-hun.

Analisis empiris memfokuskan pada perbe-daan dalam perilaku mencari kerja antara yangbekerja dan penganggur. Kunci dari analisisempiris ini adalah bahwa tingkat tawaran percontact adalah lebih besar dari pencari kerjayang telah bekerja daripada pencari kerja yangtelah menganggur.

Terakhir, Ioannides dan Loury (2004) me-maparkan bahwa sosial networking memainkanperanan dalam mencari pekerjaan. Beberapahasil analisis adalah: pertama, strategi men-cari kerja dengan menghubungi teman/relasisepanjang waktu mengalami peningkatan. Ke-dua, job information networks dengan menghu-bungi teman/relasi beragam berdasarkan wila-yah dan berdasarkan karakteristik demografi.Ketiga, bahwa strategi mencari pekerjaan de-ngan menghubungi teman sangat produktif.

Pembahasan landasan teoritis yang ketigaadalah terkait dengan estimasi reservation wa-ge. Mincer (1974) mencoba menganalisis rateof return dari pendidikan terhadap upah yangditerima. Hasil studi menunjukkan bahwa se-tiap kenaikan 1 tahun pendidikan, akan me-ningkatkan upah sebesar 5–15%. Dalam model-nya, selain pendidikan juga memasukkan varia-bel pengalaman sebagai variabel penjelas yangmenentukan perkembangan tingkat upah. Vari-abel pengalaman tersebut diperoleh dari umurdikurang lama waktu bersekolah 7 tahun. Studilain adalah Heckman (1979) yang memformu-lasikan bagaimana cara mengatasi sampel yang

terpotong (truncated). Dalam mengakomodiradanya bias pemilihan sampel, ia terlebih da-hulu mengasumsikan bahwa εi tersebar secaranormal. Kemudian Heckman memperkenalkansuatu variabel bebas λ (inverse Mills ratio).Selain itu, juga Kiefer dan Neumann (1979)yang mengestimasi upah yang ditawarkan (wa-ge offer) dan upah minimum yang diinginkan(reservation wage) dengan menggunakan upahyang diterima dari angkatan kerja yang su-dah bekerja. Selain itu mereka juga menga-nalisis perubahan reservation wage dengan la-manya menganggur. Hasil studi menunjukkanbahwa semakin lama angkatan kerja mengang-gur, maka reservation wage juga akan sema-kin turun. Lebih lanjut, Ashenfelter dan Ham(1979), menganalisis pengaruh pendidikan ter-hadap pengangguran dan penghasilan yang di-terima. Hasil analisis menunjukkan bahwa se-makin tinggi tingkat pendidikan, maka peng-hasilan yang diterima akan semakin meningkatdan lama menganggur semakin panjang.

Pembahasan keempat adalah implikasi kebi-jakan dalam ketenagakerjaan. Mathew (1995),memberikan penjelasan bahwa masalah peng-angguran terdidik tidak hanya bisa diselesai-kan dengan kenaikan pertumbuhan ekonomi,namun harus ada implementasi kebijakan di bi-dang pendidikan. Salah satu penyebab adanyapengangguran terdidik karena banyaknya lu-lusan jurusan kesenian dan ilmu pengetahuanalam. Metode analisis yang digunakan bersifatdeskriptif dengan memaparkan hasil tabulasi-tabulasi. Hasil studi menunjukkan bahwa lamamencari kerja untuk individu yang berpendi-dikan umum lebih panjang dibandingkan de-ngan lama mencari kerja bagi individu yangberpendidikan kejuruan dan profesional. Tulis-an yang berjudul Singapores Report for Sympo-sium on Globalization anf the Future of Youthin Asia, yang ditulis pada tahun 2003, menje-laskan tentang kebijakan terhadap tenaga kerjamuda di Singapura. Jumlah tenaga kerja seti-ap tahunnya menurun, dan di sisi lain tingkatpartisipasi sekolah meningkat. Pemerintah de-


ngan kebijakan ketenagakerjaannya memfasili-tasi pasar kerja yang efisien dan responsif un-tuk mengembangkan tenaga kerja yang terdi-dik tersebut. Lebih lanjut, Leonor (1985) me-nyatakan bahwa pentingnya memberikan pela-tihan mengingat industri modern lebih menyu-kai tenaga kerja yang pernah mengikuti pela-tihan.

Metode

Sumber Data

Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas)merupakan survei khusus untuk mengumpul-kan data ketenagakerjaan. Konsep dan definisiyang digunakan dalam pengumpulan data ke-tenagakerjaan oleh Badan Pusat Statistik ti-dak pernah berubah sejak 1976, kecuali untukkonsep pengangguran terbuka dan status pe-kerjaan, yang mengalami perluasan mulai sejaktahun 2001.

Sampel dan Responden

Secara umum unit analisis yang digunakan da-lam studi ini adalah individu yang berumur 15–65 tahun yang masuk dalam angkatan kerja.

Kerangka Analisis

Pembahasan studi pengangguran terdidik iniakan diawali dengan gambaran deskriptif ten-tang profil pengangguran. Selanjutnya terda-pat analisis inferensial yang menghubungkanlama mencari kerja dengan karakteristik sosi-al, demografi, dan regional. Demikian juga hal-nya dengan estimasi dan distribusi reservationwage yang ditentukan olah karakteristik indi-vidu, di antaranya jenis kelamin, umur, ting-kat pendidikan, status perkawinan, status tem-pat tinggal (desa/kota), wilayah tempat ting-gal (Provinsi Jakarta/bukan Provinsi Jakarta),dan pengalaman yang dijustifikasi dari pernahmengikuti pelatihan kerja. Pembahasan terak-

hir adalah implikasi kebijakan terhadap adanyapengangguran terdidik.

Pembentukan Variabel dan Definisi Ope-rasional

Metode Analisis

Terdapat dua model analisis dalam studi ini.Pertama adalah model regresi lama menca-ri kerja dengan karakteristik sosial, demogra-fi, dan regional sebagai variabel bebas. Ke-dua adalah model yang dibangun oleh Mincer(Mincerian earning function) dalam menges-timasi fungsi penghasilan. Bentuk persamaanpenghasilan adalah sebagai berikut:

lnWi = β0 + β1X + εi (1)

yang mana lnWi merupakan natural logarit-ma dari upah yang diterima oleh para peker-ja, β dan ε merupakan koefisien determinasiupah dan error term. Prosedur umum yang di-gunakan untuk mengestimasi kedua persamaandi atas adalah dengan menggunakan metodeOrdinary Least Square (OLS), yang kemudiandilakukan pengujian signifikansi untuk tiap va-riabel bebas.

Metode OLS ini bias karena asumsi yang di-gunakan untuk ini adalah bahwa E(εi) = 0,yang berarti upah pekerja terdistribusi secaraacak. Namun, upah yang tersedia hanyalah ba-gi mereka yang berpartisipasi dalam pasar ker-ja dan memperoleh upah atau penghasilan. Se-mentara informasi upah bagi mereka yang ber-status pekerja tidak dibayar ataupun bagi me-reka yang tidak berpartisipasi dalam pasar ker-ja tidak tersedia karena upah minimum yangdiinginkan (reservation wage) tidak sesuai de-ngan upah yang ditawarkan oleh perusahaan.BPS tidak pernah menanyakan upah yang dii-nginkan karena dianggap berandai-andai mes-kipun sudah sesuai dengan apa yang dijelaskansecara teoretis.

Untuk mengatasi hal tersebut, maka anali-sis perlu bersandar pada Metode Dua Tahap


Gambar 1: Kerangka Analisis Studi

Sumber: Penulis, diolah

Heckman (Two Step Heckman Method). Lang-kah pertama yang ditawarkan Heckman adalahmenghitung terlebih dahulu probabilitas sese-orang untuk bekerja dengan upah dengan ber-dasarkan karakteristik tertentu yang memenga-ruhi partisipasi dalam angkatan kerja. Modelyang digunakan untuk mengetahui perilaku be-kerja dari angkatan kerja ini adalah analisisfungsi probabilitas normal kumulatif (cummu-lative normal probability function). Model inimengasumsikan terdapat index continuous te-oritis Zi yang ditentukan oleh variabel expla-natory X, yaitu:

Zi = α+ βXi (2)

Nilai observasi Zi ini tidak tersedia datanya,

yang tersedia adalah data kategori yang me-nyatakan ’ya’ (bernilai sama dengan 1) atauyang menyatakan tidak (bernilai sama dengan0). Selanjutnya, model probit mengasumsikanbahwa nilai Z∗i adalah variabel yang mengiku-ti distribusi normal acak (normally distributedrandom variable). Nilai Z∗i menjelaskan ten-tang nilai kritis (critical value) yang menen-tukan keputusan seorang individu untuk beker-ja atau tidak. Dengan demikian, maka peluangseseorang yang akan memutuskan untuk beker-ja jika nilai Zi lebih besar atau sama dengannilai kritis Z∗i . Secara matematis dituliskan se-bagai berikut:

P (Z = 1) = P (Zi ≥ Z∗i ) = 1− F (Zi) (3)


F (Zi) merupakan fungsi probabilitas nor-mal kumulatif (cummulative normal probabilityfunction) dengan persamaan:

F (Zi) =1√

2πσ2

∫ Zi

−∞e−(ti−µ)

2/2σ2dt (4)

Karena model probit yang digunakan ber-distribusi secara normal standar dengan nilairata-rata nol beserta standar deviasi satu, ma-ka Persamaan (4) dapat diubah menjadi seba-gai berikut (Gujarati, 2003):

F (Zi) =1√2π

∫ Zi

−∞e−(Zi)

2/2 dZi (5)

Dan fungsi densitas probabilitas (probabilitydensity function) adalah:

f(Zi) =1√2π

e−(Zi)2/2 (6)

Dalam model partisipasi bekerja denganupah ini akan didapatkan variabel hazard, ya-itu λ, yang biasa disebut dengan inverse MillsRatio yang merupakan variabel koreksi untukmenghilangkan selectivity bias akibat meng-gunakan sampel yang terpotong (truncated).Dalam mengakomodasi adanya bias pemilihansampel, mengacu pada Heckman (1979), ia ter-lebih dahulu mengasumsikan bahwa εi tersebarsecara normal. Kemudian Heckman memperke-nalkan suatu variabel bebas, yakni λ (inverseMills Ratio). Adapun nilai λ sebagai berikut:

λi =f(Zi)

1− F (Zi)=

f(Zi)

F (−Zi)(7)

yang mana f(Zi) dan F (Zi) merupakan fung-si densitas dan fungsi kumulatif distribusi da-ri variabel normal standar. Dengan melibatkanλ dalam Persamaan (1), maka pengaruh biasyang disebabkan oleh pemilihan sampel dapatdiatasi. Persamaan (1) dimodifikasi menjadi:

lnWi = α+ βXi + γλi + εi (8)

Dengan demikian penerapan OLS ke persa-maan ini dapat diperkenankan asal nilai dariresidunya kini sudah memenuhi asumsi dasarOLS.

Spesifikasi Model

Model Lama Mencari Kerja

Dalam membentuk model lama mencari ker-ja didasarkan oleh beberapa literatur sehing-ga dapat dibentuk sebuah hipotesis. Literaturutama yang digunakan adalah studi yang dila-kukan oleh Grogan dan Berg (2001), Dhanani(2004), Ioannides dan Loury (2004), serta De-creuse (2001). Model lama mencari kerja yangdigunakan dalam studi ini merupakan modelpersamaan regresi Ordinary Least Square yangmana variabel terikatnya merupakan data kon-tinu lama mencari kerja (dalam bulan) bagiangkatan kerja yang tidak bekerja.

dursearch = α+ β1age+ β2age2

+ β3sex+ β4marstat

+ β5educ0 + β6educ1

+ β7educ2 + β8ur

+ β9provjkt

+ β10strsearch

+ β11kurs+ εi

Model Partisipasi Bekerja dari AngkatanKerja

Model Partisipasi Bekerja yang digunakandalam studi ini merupakan model strukturalProbit yang mana variabel terikatnya meru-pakan data diskrit di mana:

Probabilitas (Partisipasi)=1, jika bekerjadan mendapatkan upah.

Probabilitas (Partisipasi)=0, jika lainnya (ti-dak bekerja atau bekerja namun tidak menda-patkan upah).

Z∗i = α+ β1age+ β2age2 + β3sex

+ β4marstat+ β5educ0

+ β6educ1 + β7educ2 + β8ur

+ β9provjkt+ β10kurs+ εi


Model Penghasilan

Persamaan penghasilan akan diprediksi de-ngan menggunakan karakteristik upah berda-sarkan data Sakernas 2010. Informasi tentangupah diambil dari pertanyaan b5p12a, diesti-masi menggunakan model log linear yang ma-na variabel terikat penghasilan dalam bentuklogaritma. Berikut persamaan penghasilan1:

lnW ∗i = α+ β1age+ β2age2 + β3sex

+ β4marstat+ β5educ0

+ β6educ1 + β7educ2 + β8ur

+ β9provjkt+ β10kurs

+ β11λ+ εi

dengan:dursearch = lama mencari kerjastrsearch = strategi mencari kerjalnWi = logaritma upahage = umurage2 = umur kuadratsex = jenis kelaminmarstat = status kawineduc0 = tidak sekolaheduc1 = pendidikan dasareduc2 = pendidikan menengaheduc3 = pendidikan tinggiur = status tempat tinggalprovjkt = wilayah tempat tinggalkurs = pelatihan kerjaZ∗i = indeks probitεi = galatλi = mills ratio

1Perhatikan bahwa variabel yang digunakan dalammodel penghasilan sama dengan model partisipasi be-kerja. Semula peubah status perkawinan (marstat) di-maksudkan untuk menangani perbedaan ini. Namun,untuk Indonesia, ternyata peubah itu secara empiri ti-dak dapat membedakannya atau sangat berarti secarastatistik di kedua persamaan itu. Kemungkinan besar,perilaku di pasar kerja Indonesia, baik dari sisi parti-sipasi maupun penghasilan, memang berlaku peubahyang sama.

Hasil dan Analisis

Perkembangan Ketenagakerjaan di Indo-nesia

Berdasarkan Keadaan Angkatan Kerja di In-donesia (BPS, 2010), jumlah angkatan kerja diIndonesia pada Februari 2010 mencapai 116 ju-ta orang, bertambah 2,17 juta orang (1,90%)dibandingkan angkatan kerja Agustus 2009 se-besar 113,83 juta orang dan bertambah 2,26 ju-ta orang (1,98%) dibandingkan angkatan kerjaFebruari 2009 sebesar 113,74 juta orang.

Jumlah pengangguran terbuka pada Febru-ari 2010 mencapai 8,59 juta orang, berkurangsekitar 370 ribu orang jika dibandingkan keada-an Agustus 2009 (8,96 juta orang), atau berku-rang 666 ribu orang jika dibandingkan dengankeadaan Februari 2009 (9,26 juta orang).

Gambar 2 menunjukkan bahwa tingkat pe-ngangguran terbuka di Indonesia pada Febru-ari 2010 mencapai 7,41%, mengalami penurun-an dibandingkan Tingkat Pengangguran Ter-buka (TPT) Agustus 2009 sebesar 7,87% danTPT Februari 2009 sebesar 8,14%. TPT ter-tinggi terjadi di Provinsi Banten, yaitu 14,13%,sedangkan TPT terendah terjadi di ProvinsiNusa Tenggara Timur (NTT), yaitu sebesar3,49%.

Sektor 1 (pertanian, kehutanan, perburuan,dan perikanan) masih merupakan sektor yangpaling banyak menyerap tenaga kerja, denganmenyerap 42,8 juta orang (39,87%) pekerja, se-mentara sektor 4 (listrik, gas, dan air minum)paling sedikit menyerap tenaga kerja, yaitu ha-nya menyerap 208 ribu orang (0,19%) pekerja.

Gambaran Umum Responden

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya bah-wa secara umum unit studi ini adalah anggotarumah tangga yang berusia 15–65 tahun. Ta-bel 2 memberikan informasi tentang karakte-ristik angkatan kerja yang dijadikan respondenberdasarkan data Sakernas 2010. Data Saker-nas 2010 menunjukkan bahwa terdapat 63,23%


Gambar 2: Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun ke Atas yang Termasuk Angkatan Kerja

Sumber: Keadaan Angkatan Kerja di Indonesia, BPS 2010

angkatan kerja yang berstatus bekerja. Rata-rata penghasilan per bulan adalah 1,37 ju-ta rupiah. Potret demografi berdasarkan dataSakernas 2010 menunjukkan bahwa rata-rataumur adalah 36 tahun dengan perbandinganperempuan dan laki-laki hampir sama.

Berdasarkan tingkat pendidikan, sebesar20,7% tidak bersekolah, 49,7% berpendidikandasar. Artinya masih didominasi oleh pendidik-an dasar ke bawah yang menunjukkan bahwakualifikasi dan keahlian angkatan kerja di Indo-nesia masih sangat rendah. Status perkawinan,sebesar 73,86% belum kawin dengan 58% ting-gal di desa. Hanya 4,35% angkatan kerja ting-gal di Jakarta dan 4,97% yang pernah mengiku-ti pelatihan kerja dan mendapatkan sertifikat.

Dari angkatan kerja yang tidak bekerja danmencari pekerjaan, rata-rata lama mencari ker-ja adalah 3,37 bulan dengan maksimal lamamencari kerja adalah 11 bulan. Hal ini me-nunjukkan masih belum efektifnya pasar ker-ja di Indonesia. Dalam usaha mencari peker-jaan, hanya 3,84% yang menghubungi kenal-an/keluarga.

Profil Pengangguran di Indonesia berda-sarkan Karakteristik Sosial, dan Demo-grafi

Profil Pengangguran Berdasarkan Ka-rakteristik Sosial. Pembahasan profil pe-ngangguran yang pertama adalah menuruttingkat pendidikan. Berdasarkan Gambar 3,menunjukkan bahwa yang cenderung menjadipengangguran adalah angkatan kerja yang ber-pendidikan tinggi. Tingkat pengangguran un-tuk angkatan kerja yang berpendidikan tinggimencapai 11%.

Dalam analisis ini, yang termasuk dalampendidikan tinggi adalah angkatan kerja yangberpendidikan minimal Diploma hingga S2.Tingkat pengangguran untuk angkatan kerjayang berpendidikan setara dengan SMA (ber-pendidikan menengah) sedikit lebih rendah de-ngan angkatan kerja yang berpendidikan ting-gi, yaitu sebesar 9,85%; sedangkan yang ber-pendidikan dasar dan tidak bersekolah jauh le-bih rendah lagi. Tingkat pengangguran untukangkatan kerja yang berpendidikan dasar ada-lah 5,71%, angka ini sedikit lebih rendah diban-dingkan dengan yang tidak bersekolah, yaitu


Gambar 3: Kecenderungan Pengangguran Berdasarkan Tingkat Pendidikan dan Status Perkawinan(Persentase)

Sumber: Hasil olah data Sakernas 2010

6,69%.

Persentase tingkat pengangguran untuk ang-katan kerja yang sudah berstatus kawin jauh le-bih tinggi dibandingkan dengan angkatan kerjayang tidak kawin. Tingkat pengangguran yangberstatus kawin hampir empat kali lebih ting-gi dibandingkan dengan yang tidak kawin, ya-itu sebesar 15%. Hasil ini menunjukkan bah-wa angkatan kerja yang berstatus tidak kawinlebih terserap di pasar kerja dibandingkan de-ngan angkatan kerja yang kawin.

Profil Pengangguran Berdasarkan Ka-rakteristik Demografi. Gambar 4 menun-jukkan bahwa berdasarkan jenis kelamin, yangcenderung menjadi pengangguran adalah laki-laki. Tingkat pengangguran untuk angkatankerja yang berjenis kelamin perempuan ha-nya 4,06% dan laki-laki sebesar 10,02%. Dalammembentuk variabel pengangguran, kelompokperempuan yang menjadi ibu rumah tanggaadalah termasuk bukan angkatan kerja sehing-ga dalam hal ini perempuan yang mengangguradalah mereka yang tidak melakukan kegiatanrumah tangga.

Profil pengangguran berikutnya adalah me-nurut kelompok umur yang menunjukkan bah-wa yang cenderung menjadi pengangguranadalah angkatan kerja yang masuk dalam ke-

lompok usia muda, yaitu <22,5 tahun. Persen-tase pengangguran untuk kelompok usia mudamencapai 12,63% yang mana dua kali tingkatpengangguran usia dewasa.

Profil Pengangguran Berdasarkan Ka-rakteristik Regional. Status tempat tinggaldan wilayah tempat tinggal yang berbeda jugadapat menjelaskan kecenderungan karakteris-tik angkatan kerja yang menjadi penganggur-an. Berdasarkan status tempat tinggal, yangcenderung menjadi pengangguran adalah ang-katan kerja yang tinggal di kota. Berdasar-kan Gambar 5, menunjukkan bahwa tingkat pe-ngangguran di kota adalah sebesar 8,51%; se-dangkan tingkat pengangguran di desa sebe-sar 6,3%. Berdasarkan wilayah tempat tinggal,yang cenderung menjadi pengangguran adalahangkatan kerja yang tinggal di Jakarta. Angkapengangguran di Jakarta mencapai 9,84%, se-dangkan di luar Jakarta (provinsi lainnya) ada-lah 7,1%.

Analisis Inferensial

Model Lama Mencari Kerja

Estimasi lama mencari kerja digunakan un-tuk menganalisis pengaruh tingkat pendidik-an dan karakteristik individu lainnya di anta-


Gambar 4: Kecenderungan Pengangguran Berdasarkan Jenis Kelamin (Persentase)


Gambar 5: Kecenderungan Pengangguran Berdasarkan Kelompok Status Tempat Tinggal (Persentase)


ranya sosial, demografi, dan regional terhadaplama menganggur. Model yang dipakai dalamanalisis ini adalah persamaan regresi OrdinaryLeast Square (OLS). Berdasarkan Tabel 3, de-ngan tingkat kesalahan 5% menunjukkan ha-sil bahwa tidak semua variabel bebas signifi-kan memengaruhi lama mencari kerja. Variabelyang tidak signifikan memengaruhi lama men-cari kerja adalah jenis kelamin, status tempattinggal, wilayah tempat tinggal, dan pelatihankerja.

Berdasarkan Tabel 3 juga dapat diinterpre-tasikan bahwa menurut tingkat pendidikan, ha-sil persamaan regresi menunjukkan lama men-

cari kerja untuk angkatan kerja yang tidak ber-sekolah adalah 1,27 bulan lebih pendek diban-dingkan dengan angkatan kerja yang berpendi-dikan tinggi. Sementara itu, lama mencari kerjauntuk angkatan kerja yang berpendidikan da-sar 0,703 bulan lebih pendek dibandingkan de-ngan angkatan kerja yang berpendidikan ting-gi.

Lebih lanjut, lama mencari kerja yang ber-pendidikan menengah lebih pendek 0,28 bulandibandingkan dengan angkatan kerja yang ber-pendidikan tinggi. Hasil ini menunjukkan bah-wa semakin tinggi pendidikan, maka lama men-cari kerja akan cenderung semakin panjang. Se-


bab, bagi mereka yang berpendidikan mene-ngah ke bawah, tidak banyak menuntut persya-ratan yang ketat sehingga pekerjaan apa punakan dapat mereka kerjakan dan dapat denganmudah terserap di pasar kerja, asalkan merekatidak berkeberatan melakukannya.

Status kawin juga berpengaruh terhadap la-ma mencari kerja. Angkatan kerja yang ber-status kawin akan cenderung lebih lama da-lam mencari kerja dibandingkan dengan ang-katan kerja yang belum kawin. Koefisien 0,219dapat diinterpretasikan bahwa, lama mencarikerja untuk angkatan kerja yang berstatus ka-win 0,219 bulan lebih lama dibandingkan de-ngan angkatan kerja yang tidak kawin. Merekayang belum kawin tidak mempunyai tanggungjawab atas rumah tangga sehingga mereka da-pat menerima pekerjaan apa pun. Lain halnyabagi mereka yang sudah kawin, rumah tanggamenjadi pertimbangan yang penting dalam me-mutuskan menerima pekerjaan yang tersedia,yakni apakah pekerjaan tersebut dapat meme-nuhi kebutuhan rumah tangga atau tidak.

Karakteristik sosial lain yang memengaruhilama mencari kerja (lama menganggur) adalahstrategi mencari kerja. Berdasarkan hasil ana-lisis regresi, koefisien 0,527 dapat diinterpre-tasikan bahwa lama mencari kerja untuk ang-katan kerja yang menggunakan metode strate-gi mencari kerja dengan menghubungi kenalan0,527 bulan lebih lama dibandingkan denganangkatan kerja yang tidak menghubungi kenal-an/keluarga. Punya kenalan lebih lama dapatkerja berarti nepotisme tidak pengaruh.

Variabel demografi umur memiliki pengaruhyang negatif terhadap lama mencari kerja, se-dangkan umur kuadratik memiliki pengaruhyang positif terhadap lama mencari kerja. Ko-efisien -0,073 dapat diartikan bahwa setiap ke-naikan 1 tahun umur, maka lama mencari kerjaakan lebih pendek 0,073 bulan. Namun, ini se-mua tergantung pada usia mereka. Setiap ke-naikan 1 tahun usia, dampak tersebut justruakan meningkat, yakni sebesar 0,0018 dikali-kan umur mereka. Titik terendah lama menca-

ri kerja adalah pada saat usia 39 tahun, dansetelah mencapai usia 39 tahun lama menca-ri kerja meningkat. Mungkin ini berkaitan eratdengan apa yang disinyalir oleh Harris dan To-daro (1970) bahwa semakin lama mereka ber-mukim di suatu tempat, semakin banyak in-formasi yang mereka dapat kumpulkan kare-na jaringan mereka semakin luas. Mereka kianmengetahui seluk beluk tempat mereka tinggalsehingga kemungkinan terserap semakin besardengan berjalannya waktu.

Model Partisipasi Bekerja AngkatanKerja

Hasil estimasi pada Tabel 4, merupakan mo-del terbaik ’paling fit’ karena sudah mengeluar-kan variabel-variabel lain yang tidak signifikandalam persamaan. Berdasarkan tabel tersebutseluruh variabel bebas signifikan memengaru-hi probabilitas bekerja. Untuk melihat penga-ruh perubahan dari satu satuan variabel bebasterhadap variabel terikat, maka perlu dihitungefek marjinal.

Mengacu pada hasil analisis probit pada Ta-bel 4 yang menganalisis efek marjinal dapat di-lihat bahwa untuk tingkat pendidikan (educ),yang mana pendidikan tinggi sebagai basis,menunjukkan bahwa probabilitas berpartisipa-si bekerja untuk angkatan kerja yang tidak ber-sekolah, berpendidikan dasar, dan berpendi-dikan menengah lebih rendah dibandingkan de-ngan angkatan kerja yang berpendidikan ting-gi. Untuk angkatan kerja yang tidak berseko-lah, memiliki probabilitas berpartisipasi beker-ja 0,205 kali lebih rendah dibandingkan denganyang berpendidikan tinggi. Peluang berpartisi-pasi bekerja untuk angkatan kerja yang ber-pendidikan dasar lebih rendah lagi dibanding-kan dengan yang tidak bersekolah. Hal ini di-tunjukkan oleh efek marjinal untuk yang ber-pendidikan dasar sebesar 0,26. Sementara itu,angkatan kerja yang berpendidikan menengahmemiliki probabilitas berpartisipasi lebih ting-gi dibandingkan dengan yang tidak bersekolahdan berpendidikan dasar.


Variabel status kawin (marstat) juga me-nunjukkan arah yang positif yang dapat di-interpretasikan, bahwa status angkatan kerjayang berstatus kawin memiliki peluang untukberpartisipasi bekerja 0,024 kali lebih tinggi di-bandingkan dengan yang tidak kawin. Selanjut-nya, probabilitas partisipasi bekerja akan lebihtinggi 0,06 kali bagi angkatan kerja yang per-nah mengikuti pelatihan kerja (kurs) diban-dingkan dengan yang tidak pernah mengikutipelatihan kerja.

Karakteristik demografi umur (age) memili-ki hubungan yang positif terhadap probabili-tas partisipasi kerja dan negatif untuk variabelumur kuadratik (age2), yang dapat diinterpre-tasikan bahwa probabilitas partisipasi bekerjaakan lebih tinggi dengan meningkatnya umur,namun probabilitas tersebut akan menurun pa-da saat melampaui umur 37,8 tahun. Selainumur, variabel demografi lainnya adalah jeniskelamin (sex), yang juga menunjukkan arahyang positif. Hal ini berarti laki-laki memilikipeluang berpartisipasi bekerja yang lebih ting-gi dibandingkan dengan perempuan.

Karakteristik lain yang menentukan proba-bilitas partisipasi bekerja adalah status tempattinggal (ur). Dari persamaan probit dapat dili-hat bahwa angkatan kerja yang tinggal di kotamemiliki probabilitas partisipasi bekerja 0,093lebih tinggi dibandingkan dengan yang tinggaldi desa. Selain itu, angkatan kerja yang ting-gal di provinsi Jakarta memiliki probabilitasberpartisipasi bekerja 0,05 lebih tinggi diban-dingkan dengan yang tinggal di luar Jakarta.

Model Penghasilan

Estimasi fungsi penghasilan yang digunakan,seperti yang telah disebutkan pada pembahas-an sebelumnya, mengacu pada fungsi pengha-silan yang dibangun oleh Mincer (MincerianEarning Function), yakni menggunakan Ordi-nary Least Square (OLS). Tak lupa bahwa ta-hap pengolah data mengacu pada Heckman.Oleh karena itu, setelah proses seleksi telah di-lakukan via estimasi model partisipasi bekerja

dari angkatan kerja, telah diperoleh lambda λ.Variabel ini kemudian dimasukkan sebagai sa-lah satu variabel eksogen dalam mengestimasifungsi penghasilan.

Tabel 5, merupakan hasil estimasi fungsipenghasilan berdasarkan data Sakernas 2010.Seperti model-model sebelumnya, model yangdiperoleh adalah model yang terbaik. Selu-ruh variabel bebas yang diduga memengaru-hi penghasilan seseorang, seperti yang terteradalam kerangka analisis bab sebelumnya, ter-nyata memberikan pengaruh yang signifikan.Dengan kata lain, tidak ada penalty variable,di mana tidak ada variabel yang dieliminasi.Seluruh variabel bebas yang digunakan dalammodel estimasi di atas secara simultan meme-ngaruhi variabel terikat secara signifikan padatingkat kepercayaan 1%. Sementara itu, nilaistatistik uji F yang diperoleh sebesar 1530,04dengan nilai koefisien determinasi sebesar R2

sebesar 34,57. Hasil estimasi upah di atas dapatdiinterpretasikan bahwa umur, jenis kelamin,status tempat tinggal, wilayah tempat tinggal,dan pelatihan kerja berpengaruh positif terha-dap upah. Akan tetapi, status perkawinan dantingkat pendidikan berpengaruh negatif terha-dap upah.

Untuk melihat besarnya pengaruh variabelbebas terhadap terikat dapat dilihat melalui ni-lai koefisien. Fokus dari hasil analisis ini adalahtingkat pendidikan. Berdasarkan hasil analisisregresi upah menunjukkan semakin tinggi ting-kat pendidikan, maka upah yang diinginkan a-kan semakin besar. Berdasarkan besaran koefi-sien menunjukkan bahwa, bagi angkatan kerjayang tidak bersekolah, upah yang diinginkan159,6% lebih rendah dibandingkan dengan ang-katan kerja yang berpendidikan tinggi. Pening-katan upah terjadi pada kelompok angkatankerja yang berpendidikan dasar yang menun-jukkan besaran koefisien -1,302. Hasil ini dapatdiinterpretasikan bahwa tingkat upah yang di-inginkan untuk angkatan kerja yang berpendi-dikan dasar 130,2% lebih rendah dibandingkanyang berpendidikan tinggi atau sekitar 30% le-


bih tinggi daripada yang tidak bersekolah. Ha-sil estimasi untuk angkatan kerja yang berpen-didikan menengah menunjukkan bahwa tingkatupah yang diinginkan 72,2% lebih rendah di-bandingkan dengan yang berpendidikan tinggi.

Karakteristik sosial lain yang dapat berpe-ngaruh pada tingkat upah adalah status kawin.Tingkat upah yang diinginkan untuk angkat-an kerja yang berstatus kawin lebih rendah di-bandingkan dengan yang tidak kawin. Koefisi-en 0,086 menunjukkan bahwa tingkat upah un-tuk angkatan kerja yang sudah kawin 8,6% le-bih rendah dibandingkan dengan angkatan ker-ja yang tidak kawin.

Besaran koefisien umur menunjukkan0,0615, yang dapat diinterpretasikan bahwasetiap kenaikan 1 tahun umur maka upah akannaik sebesar 6,15%, yang dapat diterjemahkansebagai rate of returns terhadap pengalaman.Dampak ini akan semakin mengecil dengansemakin menuanya pekerja, yakni sebesar0,0012 dikalikan denagn umur mereka. Ke-naikan upah tersebut akan meningkat hinggamencapai usia 49 tahun, dan setelah mencapaiusia 49 tahun, upah angkatan kerja kembalimenurun.

Lebih lanjut, tingkat upah untuk angkat-an kerja laki-laki lebih tinggi dibandingkandengan angkatan kerja perempuan. Koefisien0,5247 menunjukkan bahwa upah yang dii-nginkan untuk angkatan kerja laki-laki 52,47%lebih tinggi dibandingkan dengan perempu-an. Karakteristik sosial lain yang menentukantingkat upah adalah pelatihan kerja yang per-nah diikuti. Hasil estimasi menunjukkan bah-wa tingkat upah yang diinginkan oleh angkat-an kerja yang pernah mengikuti pelatihan kerjaadalah 17,2% lebih tinggi dibandingkan denganangkatan kerja yang tidak pernah mengikutipelatihan kerja. Ini juga dapat diterjemahkansebagai tambahan rate of returns terhadap pe-latihan.

Status tempat tinggal juga menentukan ting-kat upah yang diinginkan oleh angkatan ker-ja. Hasil estimasi regresi menunjukkan bahwa

tingkat upah yang diinginkan angkatan kerjayang tinggal di kota 31,8% lebih tinggi diban-dingkan dengan angkatan kerja yang tinggal didesa. Hasil yang senada juga ditunjukkan mela-lui koefisien upah untuk status wilayah tinggalyang menujukkan bahwa tingkat upah yang dii-nginkan oleh angkatan kerja yang tinggal di Ja-karta 45,05% lebih tinggi dibandingkan denganangkatan kerja yang tidak tinggal di Jakarta.

Estimasi Reservation Wage BerdasarkanTingkat Pendidikan dengan Karakteris-tik Sosial, Demografi, dan Regional Ter-tentu

Pada sub bagian ini akan dipaparkan estimasireservation wage berdasarkan hasil analisis da-ri regresi persamaan fungsi penghasilan. Darihasil analisis fungsi penghasilan tersebut, makadiprediksi dan didapatkan expected minimumwage. Tabel 6 menunjukkan rata-rata, mini-mum, dan maksimum upah minimum yang dii-nginkan (reservation wage) dengan karakteris-tik tertentu dari angkatan kerja.

Hasil estimasi tersebut memperlihatkan bah-wa angkatan kerja yang memiliki reservationwage terendah adalah yang memiliki karakte-ristik perempuan, tidak bersekolah, tinggal didesa, dan menikah. Berdasarkan hasil estimasirata-rata reservation wage untuk angkatan ker-ja yang memiliki karakteristik tersebut adalahsebesar 265.702 ribu rupiah.

Karakteristik angkatan kerja lain yang me-miliki rata-rata reservation wage sangat ren-dah adalah perempuan, tinggal di kota, ti-dak bersekolah, dan menikah, yaitu sebesar382.079,6 ribu rupiah. Hal ini menunjukkan ce-teris paribus dengan karakteristik perempuan,tidak bersekolah, dan menikah, faktor statustempat tinggal memiliki pengaruh yang cukupsignifi- kan terhadap kenaikan reservation wa-ge.

Rata-rata reservation wage tertinggi berda-sarkan hasil estimasi pada Tabel 6 adalah ang-katan kerja yang memiliki karakteristik laki-laki, berpendidikan tinggi, tinggal di kota dan


tidak menikah, yaitu sebesar 2.465.994 juta ru-piah dan nilai reservation wage maksimum un-tuk karakteristik angkatan kerja ini adalah se-besar 4.699.128 juta rupiah. Tingkat pendidik-an juga sangat berpengaruh pada reservationwage.

Simpulan

Studi ini menghasilkan beberapa kesimpulan.Pertama, laporan keadaan Angkatan Kerja In-donesia tahun 2010 menunjukkan Tingkat Pe-ngangguran Terbuka (TPT) telah mengalamipenurunan, namun angka pengangguran terdi-dik masih cenderung tinggi. Kedua, profil ang-katan kerja yang termasuk pengangguran ter-buka adalah laki-laki, kawin, berusia kurangdari 22,5 tahun, berpendidikan tinggi, tinggaldi kota, pernah ikut pelatihan dan tinggal diJakarta. Lalu, pola reservation wage menuruttingkat pendidikan menunjukkan bahwa nilaimaksimum dari reservation wage untuk ang-katan kerja yang berpendidikan rendah hampirempat kali dibandingkan angkatan kerja yangberpendidikan tinggi.

Ketiga, hubungan antara pengangguran, la-ma mencari kerja, dan reservation wage me-nunjukkan: tenaga kerja terdidik cenderungmenjadi penganggur, lama mencari kerja le-bih panjang dibandingkan dengan tenaga kerjaberpendidikan dasar dan tidak bersekolah, ser-ta upah minimum yang diinginkan (reservationwage) jauh lebih tinggi dibandingkan denganberpendidikan dasar dan tidak bersekolah.

Sebagai implikasi kebijakan dari studi iniadalah sebagai berikut. Pertama, lama men-cari kerja di Indonesia masih panjang sampaisebelas bulan sehingga perlu adanya pasar ker-ja yang lebih informatif dan efektif yang me-mudahkan pertemuan antara pencari kerja danpekerjaan yang ditawarkan di pasar kerja. Ke-dua, perlu adanya sebuah lembaga khusus yangmemberikan training, upgrading, maupun con-selling sehingga angkatan kerja akan lebih siapmemasuki pasar kerja meskipun ada indikasi

tak berarti secara statistik. Ketiga, dengan se-makin tingginya pendidikan bangsa Indonesiadi masa depan, maka ini akan menaikkan par-tisipasi untuk terjun ke pasar kerja. Dan olehkarenanya, kita harus selalu tanggap terhadaptekanan yang muncul di pasar kerja yang ber-kaitan dengan pendidikan dan dengan berja-lannya waktu.

Studi ini memiliki beberapa keterbatasan,yaitu berbeda dengan negara maju yang me-miliki data panel ketenagakerjaan, sementarainformasi untuk lama mencari kerja di dataSakernas belum sampai mendapatkan pekerja-an. Dan berdasarkan fakta data empiris me-nunjukkan bahwa profil pengangguran terdidikadalah angkatan kerja yang memiliki latar be-lakang ekonomi yang cukup mampu dan faktorsosial networking juga menentukan lama men-cari kerja (lama menganggur). Oleh karena itu,untuk analisis selanjutnya perlu menambahkanvariabel keadaan ekonomi orang tua dan ke-mampuan angkatan kerja dalam menjalin hu-bungan sosial.

Daftar Pustaka

[1] Ashenfelter, O. & Ham, J. (1979). Education,Unemployment and Earnings. Journal of PoliticalEconomy, 87 (5), S99–116.

[2] Badan Pusat Statistik. (2010). Keadaan AngkatanKerja di Indonesia, Februari 2010. Jakarta: BPS.

[3] Blau, D. M. & Robins, P. K. (1990). Job SearchOutcomes for the Employed and Unemployed. Jo-urnal of Political Economy, 98 (3), 637–655.

[4] Blundell, R. & Walker, I. (1986). Unemployment,Search and Labor Supply. Cambridge: CambridgeUniversity Press.

[5] DePrince, A. E. & Morris, P. D. (2008). The Effectsof Education on the Natural Rate of Unemploy-ment. Business Economics, 43 (2), 45–54.

[6] Decreuse, B. (2001). Can Skill-Biased Technologi-cal Change Compress Unemployment Rate Diffe-rentials across Education Groups? Journal of Po-pulation Economics, 14 (4), 651–667.

[7] Dhanani, S. (2004). Unemployment and Under-employment in Indonesia, 1976–2000: Parado-xes and Issues. Geneva: International LabourOffice. http://www.ilo.int/public/english/

protection/ses/download/docs/indonesia.pdf

(Accessed April 25, 2011)

http://www.ilo.int/public/english/protection/ses/download/docs/indonesia.pdf

http://www.ilo.int/public/english/protection/ses/download/docs/indonesia.pdf


[8] Eckstein, Z. & Wolpin, K. I. (1995). Duration toFirst Job and the Return to Schooling: Estima-tes from a Search-Matching Model. The Review ofEconomic Studies, 62 (2), 263–286.

[9] Grogan, L. & Berg, G. J. (2001). The Durationof Unemployment in Rusia. Journal of PopulationEconomics, 14 (3), 549–568.

[10] Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics, 4thed. New York: McGraw -Hill.

[11] Harris, J. R & Todaro, M. P. (1970). Migra-tion, Unemployment and Development: a Two-Sector Analysis. American Economic Review,60 (1), 126–142. http://www.aeaweb.org/aer/

top20/60.1.126-142.pdf (Accessed April 25,2011)

[12] Heckman, J. J. (1979). Sample Selection Bias asa Specification Error. Econometrica, 47 (1), 153–161.

[13] Ioannides, Y. M. & Loury, L. D. (2004). Job Infor-mation Networks, Neighborhood Effect and Ine-quality. Journal of Economic Literature, 42 (4),1056–1093.

[14] Kiefer, N. M. & Neumann, G. R. (1979). An Em-pirical Job-Search Model, with a Test of the Con-stant Reservation–Wage Hypothesis. Journal ofPolitical Eeconomy, 87 (1), 89–107.

[15] Leonor, M. D. (Ed.). (1985). Unemployment, Scho-oling and Training in Developing Countries: anILO-WEP Study. USA: International Labour Or-ganisation.

[16] Manacorda, M. & Petrongolo, B. (1999). Skill Mis-match and Unemployment in OECD Countries.Economica: New Series, 66 (262), 181–207.

[17] Mathew, E. T. (1995). Educated Unemployment inKerala: Some Socio-Economic Aspects. Economicand Political Weekly, 30 (6), 325–335.

[18] McCall, J. J. (1965). The Economics of Informa-tion and Optimal Stopping Rules. The Journal ofBusiness, 38 (3), 300–317.

[19] McCall, J. J. (1970). Economics of Information andJob Search. The Quarterly Journal of Economics,84 (1), 113–126.

[20] Mincer, J. A. (1974). Schooling, Experience andEarnings. New York: Columbia University Press.

[21] Kompas. (2008). Pengangguran Terdidik4,5 juta Orang. Jumat, 22 Agustus 2008.http://edukasi.kompas.com/read/2008/08/

22/00141648/Penganggur.Terdidik.4.5.Juta

(Accessed April 25, 2011)[22] Romer, D. (2001). Advanced Macroeconomics, 2nd

Ed. New York: McGraw-Hill.[23] Singapore. Ministry of Manpower. (2003). Singa-

pores Report For Symposium On Globalization andThe Future of Youth in Asia. http://www.mhlw.

go.jp/topics/2005/05/dl/tp0512-1b12.pdf

(Accessed April 25, 2011)

[24] Stigler, G J. (1962). Information in The LaborMarket. Journal of Political Economy, 70 (5), 94–105.

http://www.aeaweb.org/aer/top20/60.1.126-142.pdf

http://www.aeaweb.org/aer/top20/60.1.126-142.pdf

http://edukasi.kompas.com/read/2008/08/22/00141648/Penganggur.Terdidik.4.5.Juta

http://edukasi.kompas.com/read/2008/08/22/00141648/Penganggur.Terdidik.4.5.Juta

http://www.mhlw.go.jp/topics/2005/05/dl/tp0512-1b12.pdf

http://www.mhlw.go.jp/topics/2005/05/dl/tp0512-1b12.pdf


Tabel 1: Variabel Studi, Simbol, Definisi Operasional, dan Skala

Variabel Simbol Definisi Operasional Kode Pertanyaan Skala

(1) (2) (3) (4) (5)

Lama Mencari dursearch Lamanya seseorang mencari kerja b5p20b Lama mencari kerjaKerja untuk yang berstatus menganggur (bulan) (dalam bulan)

Status Bekerja working Bekerja ≥ 1 jam berturut-turut b5p2a1 0.Tidak Bekerjaselama seminggu yang lalu 1.Bekerjadan menerima upah

Status unemp Tidak bekerja dan mencari pekerjaan, b5p2a1 0. BukanPengangguran Tidak bekerja dan mempersiapkan usaha, b5p4 Pengangguran

Tidak bekerja dan tidak mencari pekerjaan b5p5 1. Penganggurankarena putus asa (discourage worker) b5p22

Penghasilan w Penghasilan yang bersumber dari gaji b5p12a Besarper Bulan atau upah hasil usaha Penghasilan dalam

rupiah

Umur age Dihitung dari ulang tahun terakhir umur Umur dalamtahun

Jenis Kelamin sex Perbedaan alat kelamin secara biologis jk 0. Perempuan1. Laki-laki

Pendidikan educ Tingkat pendidikan tertinggi b5p1a 0. Tidak Sekolahyang ditamatkan 1. Dasar

2. Menengah3. Tinggi

Tidak Sekolah educ0 Tidak/belum pernah sekolah, b5p1a 0. LainnyaTidak/belum tamat SD 1. Tidak/belum

Sekolah

Dasar educ1 SD, SMP Umum/Tsanawiyah, b5p1a 0. LainnyaSMP Kejuruan 1. Dasar

Menengah educ2 SMA/Aliyah, SMK b5p1a 0. Lainnya1. Menengah

Tinggi educ3 Diploma I/II, Akademi/DIII, b5p1a 0. LainnyaDIV/S1/S2 1. Tinggi

Status Perkawinan marstat Dibedakan berdasarkan menikah statk 0. Tidak/belumdan tidak/pernah menikah Kawin

1. Kawin

Tempat tinggal ur Dibedakan berdasarkan desa/kota b1p05 0. Desa1. Kota

Provinsi Jakarta provjkt Dibedakan wilayah tinggal di b1p01 0. Bukan JakartaProvinsi Jakarta atau tidak 1. Jakarta

Pelatihan Kerja kurs Pernah mendapat pelatihan kerja b5p1d 1. Pernah Mendapatdan mendapat sertifikat Pelatihan

2. Tidak Pernahmendapat pelatihan

Strategi Mencari strsearch Dibedakan melalui kenalan/keluarga b5p19 0. Bukan MelaluiKerja atau tidak kenalan

1. Melalui kenalan

Sumber: Hasil Pengolahan Penulis


Tabel 2: Deskripsi Individu berdasarkan Data SAKERNAS Tahun 2010

Variabel Obs. Mean Standar Deviasi Min. Maks.

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Lama Mencari Kerja 4620 3.379.437 2.824.132 0 11Status Bekerja dan Mendapatkan Upah 172989 0,1809942 0,3850145 0 1Penghasilan Per Bulan 32205 1375160 1416452 5000 3,53e+07Umur 172989 3.604.786 1.355.914 15 65Jenis Kelamin 172989 0,4961992 0,499987 0 1Tingkat Pendidikan:a. Tidak Sekolah 172989 0,2070941 0,4052247 0 1b. Dasar 172989 0,497679 0,4999961 0 1c. Menengah 172989 0,2294077 0,4204531 0 1d. Tinggi 172989 0,0658192 0,2479665 0 1Status Perkawinan 172989 0,2613692 0,4393819 0 1Status Tempat Tinggal 172989 0,4143963 0,4926189 0 1Provinsi Jakarta 172989 0,0434941 0,2039672 0 1Pernah Pelatihan Kerja 172989 0,049165 0,216213 0 1Strategi Mencari Kerja 172989 0,0383608 0,1920663 0 1


Tabel 3: Hasil Estimasi Regresi Lama Mencari Kerja

Variabel Koefisien Standar Galat t P> |t|

Karakteristik Sosial

Tingkat PendidikanTidak Sekolah -1.278.519 0,2143786 -5,96 0,000Dasar -0,7033928 0,1457244 -4,83 0,000Menengah -0,2814531 0,132303 -2,13 0,033Status Perkawinan 0,2197816 0,1190152 1,85 0,065Pelatihan Kerja -0,2532749 0,1666338 -1,52 0,129Strategi Mencari Kerja 0,5274634 0,1137856 4,64 0,000

Karakteristik Demografi

Jenis Kelamin -0,1285667 0,0882575 -1,46 0,145Umur -0,0731674 0,0290122 -2,52 0,012Umur Kuadratik 0,0009204 0,0004286 2,15 0,032

Karakteristik Regional

Status Tempat Tinggal -0,1224525 0,0877474 -1,40 0,163Wilayah Tempat Tinggal 0,2194243 0,1684272 1,30 0,193

Konstanta 4,58584 0,5231399 8,77 0,000




Variabel Koefisien Standar Galat z P> |z| Efek Marjinal


Tingkat PendidikanTidak Sekolah -1,429011 0,0169376 -84,37 0,000 -0,2050707Dasar -1,19101 0,0142103 -83,81 0,000 -0,2683834Menengah -0,7337042 0,0141265 -51,94 0,000 -0,132269Status Perkawinan 0,1056093 0,0126189 8,37 0,000 0,0243544Pelatihan Kerja 0,2635763 0,0157334 16,75 0,000 0,0667293

Karakteristik Demografi

Jenis Kelamin 0,4790492 0,0079264 60,44 0,000 0,1079096Umur 0,0907653 0,0022479 40,38 0,000 0,0203788Umur Kuadratik -0,0012219 0,0000281 -43,42 0,000 -0,0002743


Status Tempat Tinggal 0,4018617 0,0082351 48,80 0,000 0,0936071Wilayah Tempat Tinggal 0,2116372 0,0165896 12,76 0,000 0,0524533

Konstanta -1,928657 0,0468957 -41,13 0,000



Variabel Koefisien Standar Galat t P> |t|


Tingkat PendidikanTidak Sekolah -1,596258 0,0644243 -24,78 0,000Dasar -1,302416 0,0582166 -22,37 0,000Menengah -0,7224063 0,0392841 -18,39 0,000Status Perkawinan -0,0860547 0,0127302 -6,76 0,000Pelatihan Kerja 0,2662229 0,0181722 14,65 0,000

Karaketeristik Demografi

Jenis Kelamin 0,5247477 0,0217561 24,12 0,000Umur 0,0615957 0,0042925 14,35 0,000Umur Kuadratik -0,0006226 0,0000563 -11,05 0,000


Status Tempat Tinggal 0,3183304 0,0188398 16,90 0,000Wilayah Tempat Tinggal 0,4505137 0,017735 25,40 0,000Mills -110,892 0,1413437 -7,85 0,000

Konstanta 13,06709 0,0522661 250,01 0,000



Tabel 6: Hasil Estimasi Reservation Wage Berdasarkan Tingkat Pendidikan dengan Karakteristik Sosial,Demografi, dan Regional Tertentu

No Karakteristik Individu Obs Rata-rata Min Max

1 Laki-laki, tidak bersekolah, tinggal di kota dan menikah 713 548483,5 400875,9 11269632 Perempuan, tidak bersekolah, tinggal di kota dan menikah 472 382079,6 253679,7 773642,83 Laki-laki, tidak bersekolah, tinggal di desa dan menikah 1929 404425,2 309443,1 739108,44 Perempuan, tidak bersekolah, tinggal di desa dan menikah 905 265702 189435,2 429731,5

5 Laki-laki, tidak bersekolah, tinggal di kota dan tidak menikah 3213 835434,4 460300,4 15453586 Laki-laki, berpendidikan tinggi, tinggal di kota dan menikah 902 1748270 1261363 3552745

7 Perempuan, berpendidikan tinggi, tinggal di kota dan menikah 1128 1212180 937729,6 24458898 Laki-laki, berpendidikan tinggi, tinggal di desa dan menikah 321 1330822 1114218 20949189 Perempuan, berpendidikan tinggi, tinggal di desa dan menikah 372 954985,9 771615 1462171

10 Laki-laki, berpendidikan tinggi, tinggal di kota dan tidak menikah 2989 2465994 1493788 4699128

11 Perempuan, berpendidikan tinggi, tinggal di kota dan tidak menikah 3105 1631167 1069960 3429938


Documents

Pengangguran, Lama Mencari Kerja ... - Universitas Indonesia