Beyond Data, Memaham data tenaga kerja dan dilema subsidi upah?
Kalau berbasis labour statistics yang diadopsi SAKERNAS dimana org bekerja didefinisikan mereka yang melakukan pekerjaan minimal 1 jam dalam 1 minggu terakhir saat disurvei, dengan kategori yang longgar termasuk membantu pekerjaan keluarga tanpa dibayar sekalipun
Seharusnya secara alamiah angka pengangguran terbuka mendekati nol. Krn sulit sekali org menjadi pengangguran dlm tafsir statistik.
Saya jujur blm pernah mengolah data mikro sakernas, tapi kalau angka pengangguran msh diatas 5% dari angkatan kerja (agustus 2019, 5.28%).
Maka secara riil sebenarnya hanya 5.28% dari total cakupan data yang dijadikan sampel saja, jumlah sampel ebanyak 200rb rumah tangga (Q3)
Maka dengan asumsi rata2 populasi bekerja 50% dari anggota keluarga yang rata² jumlahnya 4.7 org maka, total sampel yang masuk dlm survei dan disebut sebagai bagian prngangguran terbuka hanyalah:
200rbx4.7×5%= 47rb orang saja, dari total sampel 940rb orang angaktan kerja yang merupakan hasil survei dari 200rb rumah tangga.
Nah bisa dibayangkan, sebenarnya apakah presisi asumsi2 statisik demikian digunakan sbg formulasi kebijakan? Salah satu fungsi statistik sbnrnya adalah untuk komparasi baik antar waktu ataupun antar subjek misal perbandingan antar daerah antar negara, tapi untuk sebuah kebijakan butuh kemampuan untuk memformulasikan data statistik lebih dlm dengan melibatkan insting pengambil kebijakan yang benar2 memahami limitasi data.
Gara2 47rb orang yang disurvei ga bekerja walau sekedar nganter anak tetangga ke sekolah, padahal sudah tidak lagi sekolah, masih mau mencari kerja (jika tidak mencari dia akan dikeluarkan dari angkatan kerja, misal ibu rumah tangga, difabel yang tidak memungkinkan, dll) dan msh usia produktif maka dianggap pengangguran masih 5%.
Bukan bermaksud meremehkan statistik karena proyeksi prosentase ini juga didasarkan basis data sensus dan proyeksi yang menganut azas2 statistik yang ketat, bps telah bekerja keras dan serius untuk membangun data, tapi bayangkan jika program didasarkan pd basis populasi yang ada maka akan salah kaprah bukan? BPS justru harus didukung optimal misalnya untuk memperbesar sampel yang lebih presisi,
Hanya saja, yang jrg dipahami adalah kedalaman dan beyond data dalam policy instrumentnya. Model demikian juga yang agaknya dianut oleh kemenaker dengan proposal subsidi pekerja di bawah upah 5jt, yang disebut angkanya hanya sekitar 13 jt dengan menganut data bpjs ketenagakerjaan. Pdhl data terkahir yang dipublikasikan kepertaan diakhir 2018, hanya menunjukan peserta sekitar 30,4 jt saja diprogram jkk dan jkm dengan 19,4jt peserta penerima upah, 8,6 jt pekerja konstruksi dan 2,3jt peserta bukan penerima upah. Jika datanya hanya jht maka cuma ada data 15,2jt saja. Perlu diingat perpres 109 thn 2013, soal bpjs memungkinkan bpjs tk diterapkan berjenjang, untuk usaha mikro-kecil, menengah dan besar
Kenadala kedua, banyak perusahaan mendaftarkan BPJS dengan basis upah minimumnya bukan upah efektif sehingga angka 13 juta bisa tidak mewakili fakta lapangannya. Meski terdaftar senilai umk upah rata² perbulan yang efektif bisa jadi lebih, kasus pilot lion air yang difaftarkan bpjs tk dengan umk salah satu contoh yang sempat dibuka ke publik. Meski msg2 peserta sebenarnya juga dibekali sistem untuk melaporkan data kepesertaan tetapi minimnya informasi soal hak ini shg tidak banyak dimanfaatkan
Bagi saya, subsidi upah itu kerja keras yang luar biasa, keberanian untuk budget allocation di masa pandemi yang ruang fiskalnya sangat sempit, sepenuhnya saya dukung di masa covid bantalan sosial demikian memang harus dipersiapkan untuk menambal konsumsi, jauh lebih tepat dibanding model pra kerja, tapi dengan menggunakan data bpjs tk ini masalah seriusnya. dapat dipastikan akan menimbulkan ambivalensi kebijakan.
Pengalaman di singapura dan beberapa negara lain di masa-masa resesi, skema subsidi pekerja menjadi ranah kerjasama tripartiet dimana serikat pekerja dilibatkan untuk membangun komitmen bersama dengan aosisasi usaha, subsidi upah biasanya dilakukan di masa resesi untuk mengurangi operational cost perusahaan dengan syarat zero PHK, dan juga kinerja perusahaan dipantau bersama otoritas melibatkan serikat pekerja.
Usul sederhana, ibu menaker lebih baik coba tempatkan staff ahli yang paham dinamika ketenagakerjaan di ranah yang kompleks, mulai dari statistik, hubungan industrial, hingga dinamika di lapangan agar instrumen kebijakan yang dirumuskannya bisa presisi. Toh, kementerian ini kan estafet satu partai harusnya tidak perlu mulai dari nol, bisa secara berkesinambungan mengelola progran
Data ketenagakerjaan sangat sulit sekali dijadikan patokan karena kita tidak memilih sistem yang memadai dan terintegrasi ditambah kewenangan yang juga terdesentralisasi serta blm mapannya pola kordinasi terkait hal tersebut..
Selamat bekerja Bu Ida! Oh ya, media juga kalau mbikin isu agak nyambung dong basis datanya aja bpjs tk, ngapain tanya pns atau bukan, kan pns ga dapat bpjs tk!
