Hubungan Permintaan dan Penawaran Tenaga Kerja Melalui Penggunaan Big Data (Studi Kasus: loker.id dan Google Trends)

Joko Ade Nursiyono; Dyah Makutaning Dewi

Joko Ade Nursiyono Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur
Dyah Makutaning Dewi Badan Pusat Statistik Kabupaten Seruyan, Provinsi Kalimantan Tengah

Keywords: pengangguran, pandemi COVID-19, penawaran, permintaan, web scraping

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melihat kondisi pengangguran dan lowongan kerja di Pulau Jawa sebagai wilayah penopang utama ekonomi Indonesia serta menganalisis hubungan antara penawaran dan permintaan tenaga kerja di masa pandemi menggunakan web scraping dan analisis korelasi Pearson. Hasil web scraping menunjukkan jumlah lowongan kerja terbanyak di Pulau Jawa pada awal 2021 berada di Jawa Barat dan DKI Jakarta dan jenis pekerjaan yang paling banyak dibutuhkan adalah penjualan, pemasaran, diikuti staf admin, administrasi, dan terendah yaitu akuntansi dan keuangan. Analisis korelasi menunjukkan hubungan positif yang lemah sebesar 0,45 antara penawaran dan permintaan pasar tenaga kerja pada indeks pencarian google trends dengan kata kunci “Lowongan Kerja” dan hubungan positif sedang sebesar 0,54 pada indeks pencarian google trends dengan kata kunci “Loker”.

References

Asmawati, A. (2019). Dampak industri 4.0 pada pasar kerja dan pendidikan tinggi. Prosiding SEMDI-UNAYA (Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu UNAYA), 3(1), 872-885.

Asra, A. & Rudiansyah. (2013). Statistik terapan: untuk pembuat kebijakan dan pengambil keputusan. In Media.

Ayani, D. D., Pratiwi, H. S., & Muhardi, H. (2019). Implementasi web scraping untuk pengambilan data pada situs marketplace. JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi), 7(4), 257-262. doi: http://dx.doi.org/10.26418/justin.v7i4.30930.

Bisnis.com. (2020, 25 November). Cara Pemprov DKI atasi pengangguran dan jaga arus kas sektor usaha. Diakses 25 Mei 2022 dari https://jakarta.bisnis.com/read/20201125/77/1322434/cara-pemprov-dki-atasi-pengangguran-dan-jaga-arus-kas-sektor-usaha.

BPS. (2020a, 05 Mei). Keadaan ketenagakerjaan Indonesia Februari 2020. Berita Resmi Statistik, No. 40/05/Th. XXIII. Badan Pusat Statistik. Diakses 25 Mei 2022 dari https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/05/05/1672/februari-2020--tingkat-pengangguran-terbuka--tpt--sebesar-4-99-persen.html.

BPS. (2020b). Analisis hasil survei dampak Covid-19 terhadap pelaku usaha. Badan Pusat Statistik.

BPS. (2020c, 05 November). Keadaan ketenagakerjaan Indonesia Agustus 2020. Berita Resmi Statistik, No. 86/11/Th. XXIII. Badan Pusat Statistik. Diakses 25 Mei 2022 dari https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/11/05/1673/agustus-2020--tingkat-pengangguran-terbuka--tpt--sebesar-7-07-persen.html.

BPS. (2021, 05 Mei). Keadaan ketenagakerjaan Indonesia Februari 2021. Berita Resmi Statistik, No. 37/05/Th. XXIV. Badan Pusat Statistik. Diakses 25 Mei 2022 dari https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/05/05/1815/februari-2021--tingkat-pengangguran-terbuka--tpt--sebesar-6-26-persen.html.

Couch, K. A., Fairlie, R. W., & Xu, H. (2020). Early evidence of the impacts of COVID-19 on minority unemployment. Journal of Public Economics, 192, 104287. doi: https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2020.104287.

Hadi, M. Z. (2019). Peluang implementasi teknologi big data dan block chain untuk peningkatan kinerja perdagangan pada sektor UMKM di Indonesia pada era industri 4.0. Cendekia Niaga, 3(1), 71-80. doi: https://doi.org/10.52391/jcn.v3i1.463.

Jonaidi, A. (2012). Analisis pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi, 1(1), 140-164.

Kementerian Ketenagakerjaan. (2020, 24 November). Menaker Ida: 29,12 juta orang penduduk usia kerja terdampak pandemi COVID-19. Diakses 27 Mei 2022 dari https://kemnaker.go.id/news/detail/menaker-ida-2912-juta-orang-penduduk-usia-kerja-terdampak-pandemi-covid-19.

Koch, J., Plattfaut, R., & Kregel, I. (2021). Looking for talent in times of crisis–The impact of the Covid-19 pandemic on public sector job openings. International Journal of Information Management Data Insights, 1(2), 100014. doi: https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2021.100014.

Mankiw, N. G. (2003). Teori makroekonomi (edisi kelima). Penerbit Erlangga.

Masduki, T. (2020, 19 Oktober). Transformasi UMKM dan koperasi. Kompas. Diakses 27 Mei 2022 dari https://www.kompas.id/baca/opini/2020/10/19/transformasi-umkm-dan-koperasi/.

Paramita, A. I. D., & Purbadharmaja, I. P. (2015). Pengaruh investasi dan pengangguran terhadap pertumbuhan ekonomi serta kemiskinan di Provinsi Bali. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana, 4(10), 1194-1218.

Pramusinto, N. D., Daerobi, A., & Mulyaningsih, T. (2019). Permintaan dan penawaran tenaga kerja serta pengangguran di Indonesia. Prosiding Seminar Bisnis Magister Manajemen (SAMBIS) 2019, 233-243.

Pratiwi, A. M., Tuerah, G. G., Vanya, H., Irawan, K. I., Adirespati, S., & Eke, Z. (2020). Kumpulan rekomendasi kebijakan: penanganan krisis multidimensi pandemi COVID-19. Knowledge Sector Initiative (KSI). Diakses 15 Agustus 2021 dari https://www.ksi-indonesia.org/assets/uploads/original/2021/01/ksi-1611332690.pdf.

Satriajati, S., Panuntun, S. B., & Pramana, S. (2020). Implementasi web scraping dalam pengumpulan berita kriminal pada masa pandemi COVID-19. Seminar Nasional Official Statistics 2020: Statistics in the New Normal: A Challenge of Big Data and Official Statistics, (1), 300-308. doi: https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.578.

Setiawan, D. F., Tristiyanto, T., & Hijriani, A. (2020). Aplikasi web scraping deskripsi produk. Jurnal Teknoinfo, 14(1), 41-47. doi: https://doi.org/10.33365/jti.v14i1.498.

Sjoquist, D., & Wheeler, L. (2021). Unemployment insurance claims and COVID-19. Journal of Economics and Business, 115, 105967. doi: https://doi.org/10.1016/j.jeconbus.2020.105967.

Yu, X., Zhang, Y., & Sun, H. (2021). Modeling COVID-19 spreading dynamics and unemployment rate evolution in rural and urban counties of Alabama and New York using fractional derivative models. Results in Physics, 26, 104360. doi: https://doi.org/10.1016/j.rinp.2021.104360.