Tepatkah Pelatihan Di Tengah Kelaparan?

Tepatkah Pelatihan Di Tengah Kelaparan?

Oleh: Khansa Fairuz (Bapernas FoSSEI 2019/2020)

Kedatangan pandemi virus Covid-19 perlu diakui dampak destruktifnya pada berbagai sendi kehidupan dunia, termasuk perekonomian. Indonesia merupakan salah satu negara dengan perekonomian yang terdampak serius dengan masuknya virus ini. Perusahaan menutup pabrik-pabrik dan melakukan rasionalisasi karyawan sebagai akibat dari permintaan rendah dan seruan untuk melakukan physical distancing. Lebih dari 1,2 juta pekerja yang berasal dari 74.439 perusahaan baik di sektor formal dan informal telah diminta untuk work from home atau diberhentikan sebagai akibat dari pandemi menurut Kementrian Ketenagakerjaan Republik Indonesia per 7 April 2020 (Iswara, 2020). Lonjakan jumlah pengangguran juga diperkirakan Center of Reform on Economics (CORE) akan bertambah pada kuartal II 2020 mencapai 4,25 juta orang. Angka tersebut merupakan proyeksi yang dibuat CORE berdasarkan skenario ringan dampak pandemi corona. Sementara pada skenario sedang akan terdapat tambahan 6,68 juta orang yang menganggur, sedangkan pada skenario berat sebanyak 9,35 juta orang (Victoria, 2020). Menurut CORE, dampak pandemi Covid-19 terhadap hilangnya mata pencaharian di sektor informal perlu lebih diwaspadai. Hal ini disebabkan daya tahan ekonomi para pekerja di sektor informal relatif rapuh, terutama yang bergantung pada penghasilan harian, mobilitas orang, dan aktivitas orang-orang yang bekerja di sektor formal. Lebih jauh, jumlah pekerja di sektor informal di Indonesia lebih besar dibanding pekerja sektor formal, yakni mencapai 71,7 juta orang atau 56,7 persen dari total jumlah tenaga kerja dengan mayoritas bekerja pada usaha skala mikro (Makki, 2020).

Menanggapi kondisi ketenagakerjaan yang semakin rumit, muncul sebuah kebijakan dari pemerintah yang justru memicu kontroversi, yaitu Kartu Prakerja. Sehari setelah program diluncurkan, 1,4 juta orang mengajukan tunjangan senilai total Rp3,5 juta yang akan diberikan selama empat bulan dalam tahap pendaftaran pertama. Dengan anggaran sebesar Rp20 triliun, program ini akan mencakup 5,6 juta peserta berusia 18 tahun atau lebih yang tidak sedang menempuh pendidikan tinggi, terutama mereka yang belum menerima bantuan sosial (Rahman, 2020). Bagi pendaftar Kartu Prakerja 2020 yang dinyatakan lolos seleksi, pemerintah memberikan dana sebesar Rp3.550.000 yang dialokasikan untuk membayar biaya pelatihan (kursus online) dan insentif bagi pesertanya. Untuk bisa mengikuti pelatihan secara daring, peserta harus melunasi biaya pelatihan atau kursus yang dipilih. Dana tersebut akan ditransfer lewat rekening atau dompet digital (e-wallet). Adapun pagu untuk membayar pelatihan ditetapkan sebesar Rp1.000.000,00 (Idris, 2020).

Namun demikian, muncul berbagai polemik dari rilisnya program tersebut di tengah pandemi Covid-19. Pada sisi supply, terdapat beberapa kejanggalan yang muncul. Pertama, alokasi pemberian Rp5,6 triliun dana bantuan yang diberikan pemerintah untuk 5,6 juta peserta penerima manfaat program Kartu Prakerja akan mengalir ke kantong-kantong lembaga pelatihan yang menjadi mitra pemerintah dalam pembekalan peserta secara daring (Idris, 2020). Kedua, variasi pelatihan yang ditawarkan pun dinilai mismatched dengan kebutuhan angkatan kerja. Bahkan, beberapa kelas pelatihan juga dibandrol dengan tarif yang cukup tinggi. Padahal, pada era digital ini, akses terhadap pelatihan atau informasi yang bersifat basic skill telah mudah diakses secara gratis melalui beberapa platform seperti Youtube atau LinkedIn.

Hal ini menjadi suatu paradoks yang terjadi di tengah kebijakan realokasi anggaran yang dilakukan pemerintah dalam rangka melakukan efisiensi di tengah pandemi. Estimasi nilai sebesar Rp5,6 triliun yang mengalir ke pihak perusahaan mitra pemerintah tersebut tentu akan lebih bijak apabila dialokasikan ke dalam pos lain yang lebih krusial, seperti jaring pengaman sosial yang diwujudkan dalam bentuk cash transfer atau in-kind incentives kepada masyarakat untuk memperkuat daya beli dan mengompensasi pendapatan yang hilang akibat rasionalisasi pekerja yang terjadi di banyak perusaahaan. Dalam perspektif mikro ekonomi, tentu kebijakan tersebut dapat meningkatkan utiltas masyarakat dalam mengonsumsi barang, khususnya kebutuhan sehari-hari.

Selain itu, program Kartu Prakerja juga menuai kontroversi diakibatkan adanya intransparansi pemilihan mitra pemerintah dalam penyelenggaraan pelatihan kerja. Proses pemilihan delapan provider yang menjadi platform mitra Kartu Prakerja itu menjadi salah satu kritik keras yang diterima pemerintah. Tujuh dari delapan mitra merupakan startup, yaitu Tokopedia, Ruangguru melalui Skill Academy, Mau Belajar Apa, Bukalapak, Pintaria, Pijar Mahir, dan Sekolahmu, sedangkan satu platform lainnya adalah Sisnaker dari Kemenaker. Namun demikian, sangat disayangkan mekanisme pemilihan startup mitra Kartu Prakerja dinilai publik tidak terbuka perihal waktu dan prosesnya (Perdana, 2020). Belum lagi, empat dari delapan perusahaan yang ditunjuk tercatat sebagai Perusahaan Modal Asing alias PMA. Hal ini diperparah dengan adanya Pasa 27 Perppu No. 1 Tahun 2020 yang membuat pemerintah kebal dari tuntutan hukum dalam penggunaan uang negara untuk penanganan pandemic Covid-19 karena tidak boleh digugat ke pengadilan (Adam, 2020). Oleh karena itu, wajar apabila Kartu Prakerja mendorong munculnya public distrust mengingat pihak-pihak mitra yang ditunjuk secara intransparan tersebut akan menerima banyak kucuran dana dari alokasi anggaran dari program tersebut.

 Pelatihan pekerjaan secara teoritis merupakan solusi atas terjadinya pengangguran friksional pada suatu wilayah. Namun, dengan melihat fenomena pandemi Covid-19, tentu adanya peningkatan pengangguran secara massal bukan disebabkan faktor mismatch antara supply dan demand pada pasar tenaga kerja, melainkan konsekuensi logis dari adanya penurunan permintaan dari masyarakat. Maka, dengan adanya pelatihan dengan menyerap banyak dana yang seharusnya dikelola secara lebih efisien di tengah masa pandemi Covid-19, kebijakan ini justru menimbulkan banyak pertanyaan dan polemik pada masyarakat awam. Selain itu, dari segi kepercayaan publik, sudah saatnya pemerintah perlu lebih berhati-hati dalam mengambil kebijakan untuk mencegah sentimen masyarakat yang meningkat di tengah masa sulit seperti ini.

Referensi

  1. Adam, Aulia. (2020, April 22). Kartu Prakerja: Keganjilan Seleksi Platform Bermodal Asing. Diambil kembali dari Tirto: https://tirto.id/kartu-prakerja-keganjilan-seleksi-platform-digital-bermodal-asing-eQbX
  2. Idris, M. (2020, April 22). 7 Kontroversi Pelatihan Online Kartu Prakerja Jokowi. Diambil kembali dari Kompas: https://money.kompas.com/read/2020/04/22/104134326/7-kontroversi-pelatihan-online-kartu-prakerja-jokowi?page=all
  3. Iswara, M. A. (2020, April 11). 1.2 million Indonesian workers furloughed, laid off as COVID-19 crushes economy. Diambil kembali dari The Jakarta Post: https://www.thejakartapost.com/news/2020/04/09/worker-welfare-at-stake-as-covid-19-wipes-out-incomes.html
  4. Makki, S. (2020, April 15). Pengamat Sebut Skenario Terberat Pengangguran Capai 9,35 Juta. Diambil kembali dari CNN Indonesia: https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20200415170121-532-493875/pengamat-sebut-skenario-terberat-pengangguran-capai-935-juta
  5. Perdana, H. A. (2020, April 23). Menjawab Keganjilan Pemilihan Provider Kartu Prakerja. Diambil kembali dari IDNTimes: https://www.idntimes.com/business/economy/hana-adi-perdana-1/menjawab-keganjilan-pemilihan-provider-kartu-prakerja/2
  6. Rahman, D. F. (2020, April 13). Govt introduces new social benefits as 2.8 million lose jobs. Diambil kembali dari The Jakarta Post: https://www.thejakartapost.com/news/2020/04/13/govt-introduces-new-social-benefits-as-2-8-million-lose-jobs.html
  7. Victoria, A. O. (2020, April 16). CORE Prediksi Pengangguran Bertambah 4,25 Juta Orang akibat Corona. Diambil kembali dari Katadata: https://katadata.co.id/berita/2020/04/16/core-prediksi-pengangguran-bertambah-425-juta-orang-akibat-corona

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *