Maichal, S.E., M.Sc.
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Ciputra Makassar
Pendahuluan
Penggangguran merujuk pada kondisi di mana individu yang berpotensi untuk bekerja dan bersedia untuk bekerja tidak dapat menemukan pekerjaan yang sesuai meskipun aktif mencari. Pengangguran dapat dibagi menjadi beberapa jenis, diantaranya adalah pengangguran friksional (ketika individu mencari pekerjaan baru atau berpindah pekerjaan), pengangguran struktural (karena ketidakcocokan antara keterampilan individu dan permintaan pasar tenaga kerja), pengangguran terbuka (orang-orang yang aktif mencari pekerjaan tetapi belum berhasil menemukan pekerjaan) dan pengangguran siklikal (disebabkan oleh fluktuasi ekonomi). Tingkat pengangguran sering diukur dengan angka pengangguran terbuka, yang merupakan persentase jumlah pengangguran terbuka terhadap jumlah angkatan kerja.
Pengangguran yang tinggi dapat memiliki dampak negatif pada perekonomian dan masyarakat secara keseluruhan, termasuk masalah sosial dan ekonomi seperti kemiskinan (Corcoran & Hill, 1980; Xue & Zhong, 2003), ketidakstabilan sosial dan politik (Hailu Demeke, 2022), dan penurunan daya beli (Fisher, 1973; Hotchkiss et al., 2019). Karena itu, masalah pengangguran sering menjadi fokus perhatian dalam kebijakan ekonomi dan
142
pembangunan. Pengangguran tidak hanya memiliki dampak ekonomi, tetapi juga berdampak pada kesehatan psikologis seseorang. Kesehatan psikologis merujuk pada kesejahteraan emosional dan mental seseorang, kemampuan untuk berfungsi dalam masyarakat, dan kapasitas untuk memenuhi tuntutan kehidupan sehari- hari (Wanberg, 2012).
Ketika seseorang mengalami pengangguran, mereka mungkin mengalami stres, kecemasan, perasaan rendah diri, depresi akibat tekanan ekonomi, ketidakpastian masa depan, dan perasaan ketidakberdayaan. Secara empiris, penelitian menemukan bahwa tingkat pengangguran mengakibatkan penurunan kesehatan psikologis dan fisik serta peningkatan kejadian bunuh diri (Wanberg, 2012).
Gambar 1. Persentase Pengangguran di Indonesia, 2011-2023.
Sumber: Badan Pusat Statistik (BPS)
Gambar 1 menunjukkan persentase pengangguran di Indonesia selama periode tahun 2011-2023. Selama periode 2011-2023, terlihat bahwa trend persentase pengangguran di Indonesia mengalami penurunan.
7,48
6,13 6,17 5,94 6,18
5,61 5,5 5,3 5,23 7,07
6,49
5,865,45
0 1 2 3 4 5 6 7 8
2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024
143
Peningkatan persentase pengangguran terjadi di masa pandemi Covid-19 yaitu pada tahun 2019 dengan tingkat pengangguran sebesar 5,23% menjadi 7,07% pada tahun 2020. Dampak signifikan dari COVID-19 telah memaksa perusahaan manufaktur untuk secara drastis mengurangi sistem produksi mereka sehingga karyawan diminta untuk bergantian, yang mengakibatkan pendapatan mereka turun setengahnya (Alam et al., 2021).
Hasil temuan penelitian saat ini mengungkapkan bahwa ketidakamanan pekerjaan, bukan hanya pengangguran tetapi juga pekerjaan dengan penghasilan rendah (underemployment), mengancam kesehatan mental masyarakat selama pandemi (Lee et al., 2021). Upaya dukungan sosial, konseling, dan akses ke sumber daya mental seperti memberikan pelatihan kecerdasan emosional dapat membantu individu yang mengalami pengangguran mengatasi tantangan kesehatan psikologis. Dalam ranah kebijakan sosial, menyediakan paket manfaat pengangguran yang lebih besar akan mengurangi kesulitan ekonomi dan tekanan mental, dan dengan demikian mengurangi dampak ketidakamanan pekerjaan terhadap kesehatan mental (Lee et al., 2021).
Trade-Off Antara Inflasi & Pengangguran
Kurva Phillips menunjukkan adanya pertentangan antara dua tujuan yang ingin dicapai oleh para pembuat kebijakan ekonomi, yaitu antara tingkat inflasi yang rendah dan tingkat pengangguran yang rendah. Gambar 2 menunjukkan kolerasi negatif (trade-off) antara laju perubahan tingkat upah (inflasi upah) dan tingkat pengangguran yang di temukan oleh Phillips (1958) pada perekonomian Inggris, 1861-1957.
144
Gambar 2. Kurva Phillips Sumber: Phillips (1958)
Phillips (1958: 283) mengemukakan suatu hipotesis yang menyatakan bahwa:
“Ketika permintaan akan tenaga kerja tinggi dan jumlah pengangguran rendah, perusahaan cenderung menawarkan tingkat upah yang lebih tinggi dari tingkat upah sebelumnya untuk menarik tenaga kerja yang berasal dari perusahaan dan industri lain. Sebaliknya, penawaran tenaga kerja rendah pada tingkat upah yang lebih rendah dari tingkat upah sebelumnya yang berlaku ketika permintaan akan tenaga kerja rendah dan jumlah pengangguran tinggi, sehingga hal ini menyebabkan jatuhnya tingkat upah”.
Secara umum, Phillips (1958) mengklasifikasikan tiga faktor yang dapat mempengaruhi laju perubahan tingkat upah, yaitu: (1) tingkat pengangguran; (2) peningkatan harga barang impor; dan (3) penyesuaian biaya hidup.
Model yang digunakan Phillips (1958) untuk mengestimasi hubungan antara laju perubahan tingkat upah dan tingkat pengangguran adalah sebagai berikut:
145 y + a = bxc
log (y + a) = log b + c log x log (Δwt + a) = log b + c log (Ut)
di mana y = Δwt adalah laju perubahan tingkat upah dan x = Ut adalah persentase pengangguran. Sedangkan a, b, dan c merupakan konstanta. Berdasarkan temuannya, Phillips (1958: 299) menyimpulkan bahwa:
“Laju perubahan tingkat upah dapat dijelaskan oleh tingkat pengangguran dan laju perubahan tingkat pengangguran, kecuali pada tahun atau segera setelah tahun-tahun di mana terjadi kenaikan harga produk impor yang cukup cepat”.
Kenaikan harga barang impor akan menyebabkan terjadinya kenaikan harga eceran (retail price) yang mendorong tenaga kerja untuk melakukan penyesuaian biaya hidup (cost of living adjustments). Penyesuaian biaya hidup kemudian akan menyebabkan peningkatan yang lebih besar dalam tingkat upah daripada peningkatan tingkat upah yang terjadi sebagai akibat dari permintaan pengusaha akan tenaga kerja dan hal ini akan menyebabkan peningkatan lebih lanjut terhadap harga eceran.
Setelah Phillips (1958), Samuelson dan Solow (1960) menguji keberadaan trade-off antara inflasi upah dan tingkat pengangguran pada perekonomian Amerika Serikat (AS) dan menemukan kolerasi negatif antara inflasi upah dan tingkat pengangguran di perekonomian AS. Dalam tulisannya, Samuelson dan Solow (1960), menunjukkan menu pilihan antara tingkat pengangguran yang rendah dan stabilitas harga sebagai pilihan atas tujuan yang dicapai dari suatu kebijakan.
Menu pilihan tersebut di tunjukkan pada Gambar 2. Jika
146
para pembuat kebijakan menginginkan stabilitas harga, maka titik A merupakan pilihan yang tepat untuk mencapai tujuan stabilitas harga tersebut. Di mana titik A menawarkan tidak adanya kenaikan harga rata-rata per tahun dalam perekonomian. Namun, di sisi lain titik A juga menawarkan jumlah pengangguran yang cukup besar mencapai 51⁄2 persen. Jika para pembuat kebijakan menginginkan tingkat pengangguran yang rendah, titik B merupakan pilihan yang tepat untuk tujuan tersebut. Titik B menawarkan tingkat pengangguran yang rendah mencapai 3 persen. Di sisi lain, titik B juga menawarkan kenaikan harga rata-rata yang mencapai 4,5 persen per tahun (Samuelson dan Solow, 1960: 192).
Gambar 3. Trade-off antara Tingkat Inflasi dan Tingkat Pengangguran. Sumber: Samuelson dan Solow (1960) Samuelson dan Solow (1960: 193) juga menekankan bahwa “trade-off antara tingkat inflasi dan pengangguran hanya mungkin terjadi pada jangka pendek”. Sedangkan pada jangka panjang, beberapa faktor pengambilan kebijakan jangka panjang dapat menyebabkan
147
pergeseran dalam kurva Phillips yang akan sangat menyulitkan setiap upaya untuk pengambilan kebijakan untuk memilih titik tertentu sepanjang kurva Phillips jangka pendek. Menu pilihan yang ditawarkan oleh kurva Phillips seperti yang ditunjukkan oleh Samuelson dan Solow (1960) kemudian menjadi perdebatan dalam kebijakan makroekonomi. Friedman (1968) dan Phelps (1968) mengemukakan suatu gagasan yang menolak keberadaan kurva Phillips dalam jangka panjang.
Friedman (1968: 11) berpendapat bahwa:
“Trade-off antara tingkat inflasi dan tingkat pengangguran hanya akan terjadi secara sementara (jangka pendek) dan trade-off ini tidak akan pernah terjadi secara permanen (jangka panjang). Trade-off yang terjadi secara sementara ini berasal dari inflasi yang tidak terantisipasi (unanticipated inflation), atau yang berasal dari peningkatan laju inflasi”.
Friedman menelusuri suatu mekanisme di mana sebuah kebijakan moneter yang bertujuan untuk menurunkan pengangguran melalui ekspansi moneter1, hanya dapat mencapai tujuan tersebut secara sementara. Hal tersebut disebabkan karena dalam pandangan Friedman, harga akan naik sebelum upah, sehingga akan menurunkan upah riil yang diterima pekerja dan akan mendorong pekerja untuk menuntut adanya kenaikan upah nominal. Pada akhirnya, kenaikan upah akan sesuai dengan akumulasi kenaikan harga, dan peningkatan upah riil akan membawa pengangguran kembali ke
1 Misalnya, tingkat suku bunga yang lebih rendah akan mendorong pengeluaran (spending), meningkatkan produk marjinal tenaga kerja, meningkatkan jumlah orang yang bekerja (employment) dan output.
148
tingkat alamiahnya (natural rate) (Fuhrer, et al, 2009: 8).
Pada artikel yang berbeda, Phelps (1968: 682) mengemukakan bahwa:
“ Dalam hal persentase kenaikan harga (atau kenaikan upah), pergeseran satu titik ke atas yang terjadi akibat kenaikan harga atau upah akan sesuai dengan kenaikan setiap satu titik dari persentase kenaikan harga yang diharapkan (atau kenaikan upah yang diharapkan)”.
Konsekuensinya adalah keseimbangan tingkat pengangguran (the equilibrium unemployment rate)2 tidak tergantung pada tingkat inflasi (Phelps, 1968: 682).
Dalam model kurva Phillips modern, Phelps menggunakan kerangka ekspektasi adaptif (adaptive expectations framework), yang menunjukkan bahwa tingkat pengangguran (U) terkait dengan perubahan tingkat inflasi (Δπ) (Fuhrer, et al, 2009: 8):
𝜋𝑡 = 𝜋𝑡𝑒− 𝑎𝑈𝑡 = 𝜋𝑡−1− 𝑎𝑈𝑡
∆𝜋𝑡≡ 𝜋𝑡− 𝜋𝑡−1= −𝑎𝑈𝑡
Model ini disebut sebagai accelerationist Phillips curve―di mana percepatan atau second-time derivative (𝜋𝑡−1) dari harga berkaitan dengan tingkat pengangguran.
Sementara Friedman dan Phelps juga mempertimbangkan tingkat pengangguran alamiah (natural rate of unemployment), yang berarti suatu tingkat di mana pengangguran kembali ke kondisi keseimbangan yang tidak tergantung pada tingkat inflasi, untuk itu, model pada kurva Phillips juga akan berfokus pada
2 Yaitu, tingkat di mana kenaikan harga aktual dan kenaikan harga yang diharapkan (atau kenaikan upah aktual dan kenaikan upah yang diharapkan) adalah sama.
149
konsep non-accelerating inflation rate of unemployment (NAIRU) (Furher, et al, 2009: 9):
∆𝜋𝑡 ≡ 𝜋𝑡− 𝜋𝑡−1= −𝑎(𝑈𝑡− 𝑈𝑁)
Persamaan diatas dikenal sebagai expectations augmented Phillips curve (Handa, 2000: 390). Di mana 𝑈𝑁 adalah tingkat pengangguran alamiah atau NAIRU.
Ketika tingkat pengangguran sama dengan tingkat pengangguran alamiah atau NAIRU, maka laju perubahan tingkat inflasi sama dengan nol atau dengan kata lain, inflasi aktual sama dengan inflasi yang diharapkan. Friedman dan Phelps memberikan kesimpulan yang didasarkan pada prinsip-prinsip klasik makroekonomi. Teori klasik menunjukkan bahwa faktor penentu utama inflasi hanyalah pertumbuhan jumlah uang yang beredar. Teori klasik juga menyatakan bahwa kebijakan moneter tidak mempengaruhi variabel riil seperti output dan kesempatan kerja, melainkan hanya mempengaruhi variabel harga dan pendapatan nominal3. Secara khusus, kebijakan moneter tidak akan mempengaruhi faktor-faktor yang menentukan tingkat pengangguran yang berada dalam suatu perekonomian, seperti kekuatan yang dimiliki oleh serikat buruh untuk mempengaruhi tingkat upah, peran upah efisiensi, atau proses pencarian kerja (Mankiw, 2009: 501).
Secara umum, Friedman dan Phelps menyimpulkan bahwa tidak ada alasan untuk berpikir bahwa dalam jangka panjang tingkat inflasi akan berkaitan dengan tingkat pengangguran (Mankiw, 2009: 501). Karena dalam jangka panjang, jika inflasi dapat diantisipasi dengan sempurna, kontrak kerja akan mencerminkan
3 Lihat, Friedman (1968: 11)
150
inflasi tersebut sehingga upah nominal akan meningkat sesuai dengan tingkat inflasi yang diharapkan.
Akibatnya, tingkat inflasi yang diharapkan tidak akan mempengaruhi tingkat upah riil, tenaga kerja atau output. Maka, pada tingkat inflasi yang diharapkan, tingkat pengangguran merupakan tingkat pengangguran alamiah sehingga hanya laju inflasi yang tidak terantisipasi akan menyebabkan terjadinya penyimpangan antara tingkat pengangguran aktual dan tingkat pengangguran alamiah yang akan mengurangi biaya riil tenaga kerja dan input lainnya (Handa, 2000:
390).
Kecerdasan Buatan dan Pengangguran
Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) dapat menggantikan pekerjaan yang sifatnya rutin dan berulang dengan cepat dan akurat. Dengan demikian, AI dapat menyebabkan pengurangan jumlah pekerjaan dalam sektor-sektor tertentu, seperti produksi, manufaktur, dan layanan pelanggan. AI juga dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas dalam banyak industri. Namun, hal ini dapat berarti bahwa lebih sedikit pekerjaan yang diperlukan untuk menghasilkan hasil yang sama, yang pada gilirannya dapat berdampak pada tingkat pengangguran. Mutascu (2021) menganalisis pengaruh kecerdasan buatan terhadap pengangguran di negara-negara paling maju dan berkembang di dunia.
Hasil penelitian yang dilakukan oleh Matascu (2021) menemukan bahwa terdapat hubungan nonlinier antara kecerdasan buatan dan pengangguran, yang dikondisikan oleh tingkat inflasi. Pada tingkat inflasi yang diharapkan, penggunaan kecerdasan buatan dapat meningkatkan lapangan kerja. Kecerdasan buatan
151
meningkatkan pengangguran ketika inflasi berada di bawah tingkat yang diharapkan. Dalam kasus ini, ketika inflasi berada pada tingkat yang diharapkan, penggunaan kecerdasan buatan secara intensif akan mengurangi pengangguran selama kecenderungan kenaikan upah diimbangi oleh pertumbuhan dan penciptaan lapangan kerja baru. Penggunaan kecerdasan buatan akan berdampak positif pada pengangguran ketika tingkat inflasi rendah. Untuk itu, peran pengambil kebijakan untuk tetap menjaga tingkat inflasi sesuai dengan tingkat yang diharapkan sangat penting untuk mengatasi dampak kecerdasan buatan terhadap pengangguran. Pada kebijakan moneter, bank sentral harus menciptakan kebijakan moneter yang kredibel dan konsisten, agar tingkat inflasi yang terjadi di masyarakat sesuai dengan tingkat inflasi terkendali yang diharapkan (Maichal, 2012)
Pekerjaan-pekerjaan kelas bawah yang cenderung memiliki upah rendah juga akan mendapatkan tekanan yang signifikan dari penggunaan kecerdasan buatan (Ford, 2013). Pekerjaan upah rendah yang dimaksud misalnya pekerjaan di bisnis ritel, di mana penggunaan teknologi kasir mandiri (self-service) menjadi sangat populer saat ini. Selain itu, berbagai layanan pelanggan juga dapat tergantikan dengan kecerdasan buatan dan pengembangan aplikasi di smartphone. Teknologi robot juga berkembang sangat pesat dan menjadi lebih murah, lebih aman, lebih fleksibel dan berpotensi akan menimbulkan dampak besar terhadap lapangan kerja berupah rendah secara khusus pada sektor jasa (Ford, 2013).
Penggunaan kecerdasan buatan dan perubahan- perubahan lain dalam teknologi akan memerlukan penyesuaian yang besar, sehingga individu dan
152
perekonomian secara luas mungkin dapat menyesuaikan diri terhadap perubahan yang lambat (Korinek & Stiglitz, 2018). Tetapi jika perubahan terjadi dengan cepat, maka individu dan perekonomian tidak akan mampu menyesuaikan diri. Semakin besar keinginan masyarakat untuk mendukung transisi yang diperlukan dan memberikan dukungan kepada mereka yang tertinggal, maka akan semakin cepat pula laju inovasi yang dapat diakomodasi oleh masyarakat. Masyarakat yang tidak bersedia melakukan tindakan adaptasi akan melakukan penolakan terhadap inovasi dan perubahan yang terjadi, yang akan menimbulkan konsekuensi politik dan ekonomi yang tidak pasti. Untuk itu, pengambil kebijakan harus menekankan pada pengembangan mutu sumber daya manusia, agar kedepannya sumber daya manusia yang ada dapat beradaptasi dengan perubahan teknologi yang tidak dapat dihindari.
153 Daftar Pustaka
Alam, M. M., Fawzi, A. M., Islam, M. M., & Said, J.
(2021). Impacts of COVID-19 pandemic on national security issues: Indonesia as a case study. Security Journal, 1-20.
Corcoran, M., & Hill, M. S. (1980). Unemployment and poverty. Social Service Review, 54(3), 407-413.
Fisher, I. (1973). I Discovered the Phillips Curve: “A Statistical Relation between Unemployment and Price Changes.” Journal of Political Economy, 81(2, Part 1), 496–502.
Friedman, Milton, (1968). The Role of Monetary Policy, American Economic Review, 58(1): 1-17.
Ford, M. (2013). Could artificial intelligence create an unemployment crisis?. Communications of the ACM, 56(7), 37-39.
Fuhrer, et al., (2009). The Phillips Curve in Historical Context, dalam Fuhrer, et al (ed.), Understanding Inflation and the Implications for Monetary Policy: A Phillips Curve Retrospective, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts.
Hailu Demeke, Y. (2022). Youth unemployment and political instability: evidence from IGAD member countries. Cogent Economics & Finance, 10(1), 2079211.
Handa, Jagdish, (2000). Monetary Economics, Routledge, New York.
Hotchkiss, J. L., Moore, R. E., & Rios-Avila, F. (2019).
Cost of Policy Choices: A Microsimulation Analysis of the Impact on Family Welfare of Unemployment and Price Changes. Journal of Macroeconomics, 103167.
154
Korinek, A., & Stiglitz, J. E. (2018). Artificial intelligence and its implications for income distribution and unemployment. In The economics of artificial intelligence: An agenda (pp. 349-390). University of Chicago Press.
Lee, J. O., Kapteyn, A., Clomax, A., & Jin, H. (2021).
Estimating influences of unemployment and underemployment on mental health during the COVID-19 pandemic: who suffers the most? Public Health, 201, 48-54.
Maichal, M. (2012). Kurva Phillips Di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi Dan Pembangunan, 13(2), 183-193.
Mankiw, N.Gregory, (2009). Principles of Macroeconomics, fifth edition, South-Western Cengage Learning, Natorp Boulevard Mason.
Mutascu, M. (2021). Artificial intelligence and unemployment: New insights. Economic Analysis and Policy, 69, 653-667.
Phelps, Edmund S., (1968). Money-wage dynamics and labor-market equilibrium, The Journal of Political Economy, 76(4): 678-711.
Phillips, A.W., (1958). The Relation Between Unemployment and the Rate of Change of Money Wage Rates in the United Kingdom, 1861-1957, Economica, 25(100): 283-299.
Samuelson, P.A., dan Solow, Robert M., (1960). Analytical Aspects of Anti-Inflation Policy, American Economic Review, 50(2): 177-194.
Wanberg, C. R. (2012). The individual experience of unemployment. Annual review of psychology, 63, 369-396.
Xue, J., & Zhong, W. (2003). Unemployment, poverty and income disparity in urban China. Asian Economic Journal, 17(4), 383-405.
155 Profil Penulis Maichal, S.E., M.Sc.
Maichal, S.E., M.Sc. adalah Dosen di Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi (STIE) Ciputra Makassar.
Beliau memperoleh gelar Sarjana Ekonomi (S.E) jurusan Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan (IESP) dari Universitas Tadulako Palu tahun 2009 serta memperoleh gelar Magister of Science (M.Sc) jurusan Ilmu Ekonomi dari Universitas Gadjah Mada pada tahun 2011.
Sebelum menjadi dosen di STIE Ciputra Makassar, beliau merupakan dosen di program studi manajemen di Universitas Ciputra (UC) Surabaya. Di Universitas Ciputra Surabaya, penulis penah menjabat sebagai manajer standarisasi pada Lembaga Sertifikasi Profesi (LSP-P1) UC Surabaya. Penulis memiliki minat riset dibidang kewirausahaan serta globalisasi ekonomi dan kesejahteraan. Di STIE Ciputra Makassar, penulis merupakan pembina jalur sukses Family Business Club yang merupakan center pengembangan bisnis keluarga mahasiswa STIE Ciputra Makassar dan pengelola Galeri Investasi BEI STIE Ciputra Makassar. Mata kuliah yang sering diampu oleh penulis diantaranya adalah ekonomi untuk bisnis, statistika untuk bisnis, ekonomi manajerial dan manajemen bisnis internasional.
Email Penulis: [email protected]
156
157