Apa Itu Non Farm Payroll? Jenis Data, Waktu Rilis & Dampak ke Ekonomi

Data ketenagakerjaan global sering digunakan sebagai indikator untuk membaca kondisi pergerakan ekonomi. 

Salah satu indikator yang sering diperhatikan adalah non farm payroll, yaitu laporan jumlah pekerja bergaji di sektor tertentu. 

Informasi ini membantu perusahaan memahami apakah pasar tenaga kerja sedang tumbuh atau justru melambat. 

Tanpa data ini, perusahaan bisa kesulitan menentukan strategi rekrutmen, ekspansi bisnis, hingga efisiensi tenaga kerja. 

Agar tidak membingungkan, mari pahami dulu apa itu non farm payroll, apa saja data di dalamnya, contoh interpretasinya, dan dampaknya terhadap pengelolaan SDM!

Apa Itu Non Farm Payroll?

US non farm payroll adalah ukuran jumlah pekerja yang menerima gaji dalam perekonomian Amerika Serikat. 

Laporan NFP disusun oleh Bureau of Labor Statistics (BLS) dengan mengumpulkan data payroll dari berbagai perusahaan dan instansi pemerintah di seluruh Amerika Serikat. 

Hasilnya kemudian dipublikasikan dalam laporan bulanan yang dikenal sebagai Employment Situation Report.

Angka non farm payroll dapat menunjukkan apakah ekonomi sedang menciptakan lebih banyak lapangan kerja atau tidak. 

Jika jumlah pekerjaan meningkat, tandanya bisnis sedang melakukan perekrutan. Sebaliknya, penurunan jumlah pekerjaan dapat menjadi sinyal perlambatan ekonomi. 

Karena itu data non farm payroll sering digunakan oleh analis ekonomi, investor, hingga perusahaan untuk membaca arah pasar tenaga kerja.

Apa Saja Data Non Farm Payroll?

Non farm payroll terdiri dari beberapa data yang berasal dari dua survei, yaitu survei rumah tangga dan survei perusahaan. Adapun data non farm payroll adalah:

1. Jumlah Penambahan Nonfarm Payroll

Data ini menunjukkan jumlah pekerjaan baru yang ditambahkan ke perekonomian dalam satu bulan. Angka ini mencerminkan pertumbuhan lapangan kerja. 

Perusahaan biasanya menggunakan data ini untuk menilai apakah aktivitas bisnis sedang berkembang atau melambat.

Contoh: 

Laporan menunjukkan +220.000 pekerjaan baru dalam satu bulan, hal ini menandakan perusahaan sedang aktif merekrut karyawan.

2. Tingkat Pengangguran

Data non farm payroll ini menunjukkan persentase orang yang aktif mencari pekerjaan tetapi belum mendapatkan pekerjaan. 

Data ini menjadi indikator pasar tenaga kerja suatu negara. Semakin rendah angka pengangguran, biasanya semakin kuat kondisi ekonomi dan daya beli masyarakat.

Contoh: 

Tingkat pengangguran turun dari 4,1% menjadi 3,8%, berarti lebih banyak orang berhasil mendapatkan pekerjaan.

3. Rata-Rata Upah per Jam

Data ini menunjukkan rata-rata kenaikan atau penurunan upah pekerja. Informasi ini berguna untuk melihat apakah perusahaan meningkatkan kompensasi karyawan atau tidak. 

Perubahan upah juga dapat menjadi indikator potensi inflasi karena peningkatan gaji biasanya meningkatkan daya beli masyarakat.

Contoh: 

Upah rata-rata naik 0,4% dalam satu bulan, hal ini menandakan perusahaan mulai menaikkan kompensasi tenaga kerja.

4. Rata-Rata Jam Kerja

Non farm payroll data ini menunjukkan rata-rata jumlah jam kerja karyawan dalam seminggu. Perubahan jam kerja dapat menjadi penentu sebelum perusahaan merekrut atau mengurangi tenaga kerja. 

Misalnya, perusahaan yang sedang berkembang biasanya meningkatkan jam kerja sebelum menambah karyawan baru.

Contoh: 

Jam kerja meningkat dari 34,2 jam menjadi 34,6 jam per minggu, hal ini bisa menandakan aktivitas produksi meningkat.

5. Labor Force Participation Rate

Labor force participation rate menunjukkan persentase populasi usia kerja yang aktif bekerja atau sedang mencari pekerjaan. 

Angka yang meningkat biasanya menandakan semakin banyak orang kembali masuk ke pasar tenaga kerja.

Contoh: 

Tingkat partisipasi tenaga kerja naik dari 62,4% menjadi 62,7%, berarti lebih banyak masyarakat yang mulai bekerja atau mencari pekerjaan.

Baca Juga: 15 Jenis Tenaga Kerja di Indonesia beserta Contohnya, HR Harus Tau! 

Sektor yang Tidak Termasuk dalam Non Farm Payroll

Ada beberapa sektor pekerjaan yang tidak dihitung dalam laporan non farm payroll. Pengecualian ini dilakukan agar data ketenagakerjaan lebih stabil. 

Berikut beberapa sektor yang tidak termasuk dalam perhitungan tersebut:

1. Pekerja Sektor Pertanian

Pekerjaan di sektor pertanian tidak dimasukkan dalam perhitungan non farm payroll karena sifatnya musiman. 

Jumlah tenaga kerja di sektor ini bisa berubah drastis tergantung musim panen atau kondisi cuaca. Jika dimasukkan, data ketenagakerjaan bulanan bisa menjadi terlalu fluktuatif.

2. Pekerja Rumah Tangga Pribadi

Pekerja rumah tangga seperti asisten rumah tangga atau pengasuh anak juga tidak termasuk, karena bersifat informal dan sulit dilacak dalam survei nasional.

3. Pekerja Organisasi Nonprofit

Mereka tidak dihitung dalam non farm payroll karena struktur pembiayaannya berbeda dengan perusahaan komersial. 

Banyak organisasi nonprofit bergantung pada donasi atau relawan, sehingga datanya tidak mencerminkan aktivitas ekonomi produktif.

4. Personel Militer Aktif

Anggota militer aktif tidak termasuk karena sistem penggajian dan struktur pekerjaan militer berbeda dengan sektor sipil. Oleh karena itu, data tersebut dipisahkan dari laporan ketenagakerjaan sipil.

Cara Data Non Farm Payroll Dikumpulkan

Untuk menghasilkan data non farm payroll, pemerintah Amerika Serikat mengumpulkannya dari sejumlah survei setiap bulan. Adapun penjelasannya yaitu;

1. Survei Perusahaan (Establishment Survey)

Cara paling utama untuk mengumpulkan data non farm payroll adalah melalui Establishment Survey atau dikenal juga sebagai Current Employment Statistics (CES).

Dalam metode ini, BLS mengumpulkan data dari catatan payroll perusahaan untuk mengetahui berapa jumlah pekerja yang menerima gaji pada periode tertentu. 

Survei ini melibatkan sekitar ratusan ribu lokasi kerja dari berbagai perusahaan dan instansi pemerintah di Amerika Serikat.

Prosesnya secara umum dilakukan sebagai berikut:

1. Pemilihan Sampel Perusahaan: BLS memilih sampel dari database perusahaan yang membayar pajak asuransi pengangguran. Sampel ini mencakup berbagai sektor seperti manufaktur, ritel, layanan, hingga pemerintahan.
2. Pengumpulan Data Payroll: Perusahaan yang menjadi responden melaporkan jumlah karyawan yang menerima gaji selama periode pembayaran yang mencakup tanggal 12 setiap bulan.
3. Data yang Dilaporkan: Selain jumlah pekerja, perusahaan juga memberikan informasi lain seperti jumlah jam kerja, rata-rata upah per jam dan total pendapatan karyawan.

Data ini membantu BLS melihat kondisi pasar tenaga kerja secara lebih detail. Dari hasil survei inilah angka perubahan jumlah pekerjaan non-pertanian (non farm payroll) dihitung setiap bulan.

2. Survei Rumah Tangga (Household Survey)

Selain survei perusahaan, BLS juga menggunakan metode Household Survey atau Current Population Survey (CPS). Survei ini dilakukan oleh U.S. Census Bureau bekerja sama dengan BLS.

Dalam survei ini, sekitar 60.000 rumah tangga di Amerika Serikat diwawancarai setiap bulan untuk mengetahui status pekerjaan anggota keluarga yang berusia 16 tahun ke atas.

Tahapan prosesnya meliputi:

1. Wawancara Rumah Tangga: Petugas mengumpulkan data melalui telepon, email, atau kunjungan langsung untuk menanyakan apakah seseorang bekerja, menganggur, atau tidak termasuk angkatan kerja.
2. Klasifikasi Status Pekerjaan: Responden dianggap bekerja jika:
   
   • Bekerja sebagai karyawan berbayar
   • Menjalankan usaha sendiri
   • Membantu bisnis keluarga tanpa bayaran minimal 15 jam
   • Sementara tidak bekerja karena cuti atau sakit.

Survei rumah tangga membantu memberikan gambaran yang lebih luas tentang pasar tenaga kerja, seperti tingkat pengangguran yang tidak dapat dilihat hanya dari data payroll perusahaan.

Baca Juga: Apa Itu Manpower? Arti, Tugas, dan Pentingnya dalam Bisnis

Contoh Interpretasi Data Non Farm Payroll

Menginterpretasikan data NFP tidak bisa hanya melihat satu angka saja, melainkan harus dikaitkan dengan ekspektasi pasar dan kebijakan moneter yang mungkin diambil. 

Mari simak beberapa contoh interpretasi data yang sering dihadapi oleh para pelaku pasar:

1. Data NFP Lebih Tinggi dari Ekspektasi

Pasar memperkirakan penambahan 200.000 lapangan kerja tetapi angka rilis menunjukkan 300.000, maka ekonomi dianggap sedang tumbuh pesat. 

Contoh Interpretasi: 

Investor cenderung melakukan aksi beli pada saham karena mencerminkan peningkatan profitabilitas perusahaan, sementara mata uang USD biasanya mengalami penguatan.

Berbicara soal saham, jika perusahaan Anda bergerak di bidang trading saham, Anda bisa mengotomatisasikan administrasi HR dengan menggunakan HRIS untuk industri trading.

Dengan begitu, perusahaan bisa fokus scale up bisnis daripada terus-menerus berkutat dengan administrasi penggajian dan absensi karyawan.

2. Data NFP Lebih Rendah dari Ekspektasi

Pasar memperkirakan 200.000 pekerjaan baru, tetapi angka yang dirilis hanya 75.000 pekerjaan.

Contoh Interpretasi: 

Angka tersebut menandakan perlambatan di pasar tenaga kerja. Investor bisa merespons dengan menjual saham berisiko dan beralih ke aset yang lebih aman seperti emas, karena aset tersebut cenderung stabil saat kondisi ekonomi tidak pasti.

3. Data NFP Tinggi Diikuti Kenaikan Upah

NFP menunjukkan +250.000 pekerjaan baru (di atas ekspektasi 180.000) dan average hourly earnings naik 0,5% dalam sebulan, lebih tinggi dari perkiraan 0,3%. 

Contoh Interpretasi: 

Data ini menunjukkan pasar tenaga kerja sedang kuat. Namun kenaikan upah bisa meningkatkan inflasi. Kondisi tersebut dapat memicu kenaikan suku bunga yang dalam jangka pendek berpotensi menekan saham sektor teknologi atau pertumbuhan.

4. Data NFP Rendah dengan Penurunan Suku Bunga

NFP hanya mencatat 90.000 pekerjaan baru, jauh di bawah ekspektasi 180.000. Namun bank sentral memberikan sinyal bahwa suku bunga akan dipertahankan rendah. 

Contoh Interpretasi: 

Pasar saham bisa tetap naik karena biaya pinjaman bagi perusahaan tetap murah. Kebijakan moneter yang longgar sering dianggap mampu mendorong investasi dan konsumsi dalam jangka menengah.

5. Data NFP Sesuai Ekspektasi

Konsensus pasar memperkirakan 170.000 pekerjaan baru, dan angka rilis menunjukkan 165.000. 

Contoh Interpretasi: 

Karena data mendekati prediksi analis, pasar biasanya tidak bereaksi berlebihan. Indeks saham cenderung bergerak stabil karena tidak ada kejutan besar yang memicu perubahan strategi investor.

Kapan Laporan Non Farm Payroll Dirilis?

Laporan non farm payroll biasanya dirilis setiap bulan pada hari Jumat pertama. Data tersebut dipublikasikan sekitar pukul 08.30 waktu Eastern Time (AS). 

Namun laporan NFP dari ADP dirilis lebih awal, yaitu pada Rabu pertama setiap bulannya. Adapun ADP non farm payroll adalah laporan data ketenagakerjaan sektor swasta di AS yang dirilis oleh ADP.

Banyak investor dan ekonom melakukan NFP forecast dari data ADP untuk memprediksi angka NFP resmi pemerintah.

Informasi yang dirilis mencerminkan kondisi pasar tenaga kerja pada bulan sebelumnya. Karena dirilis secara rutin, laporan ini menjadi salah satu indikator ekonomi yang paling banyak dipantau oleh analis dan investor.

Baca Juga: Apa itu Pasar Tenaga Kerja? Ini Jenis, Fungsi, dan Panduannya bagi HR 

Dampak Non Farm Payroll

Data non farm payroll memiliki dampak yang luas terhadap berbagai aspek ekonomi. Perubahan angka ketenagakerjaan dapat memengaruhi keputusan bisnis. Mari simak beberapa dampak non farm payroll terhadap ekonomi:

1. Indikator Pertumbuhan Ekonomi

Peningkatan jumlah pekerjaan biasanya menandakan bisnis sedang berkembang dan ekonomi sedang bertumbuh.

2. Mempengaruhi Konsumsi Masyarakat

Semakin banyak orang yang bekerja, semakin tinggi pula kemampuan masyarakat untuk membeli barang dan jasa.

3. Memengaruhi Kebijakan Suku Bunga

Bank sentral sering menggunakan data ketenagakerjaan untuk menentukan kebijakan suku bunga guna mengendalikan inflasi.

4. Dampak pada Nilai Mata Uang

Data NFP sering memengaruhi nilai tukar dolar AS karena investor menilai kekuatan ekonomi dari laporan ini.

5. Dampak pada Pasar Saham

Jika data ketenagakerjaan kuat, investor biasanya lebih optimis terhadap kinerja perusahaan di pasar saham.

6. Mempengaruhi Strategi Bisnis Perusahaan

Perusahaan dapat menggunakan data ini untuk menentukan strategi ekspansi, perekrutan, atau efisiensi tenaga kerja.

7. Membantu Perencanaan SDM

Bagi tim HR, data ketenagakerjaan dapat menjadi referensi untuk merencanakan kebutuhan tenaga kerja dan biaya SDM secara lebih strategis.

Ekonomi Global Fluktuatif? Yuk, Kendalikan Strategi SDM Anda dengan KantorKu HRIS!

Perubahan ekonomi global sering membuat perusahaan harus lebih berhati-hati dalam mengelola tenaga kerja. 

Data seperti non farm payroll menunjukkan bahwa dinamika pasar kerja bisa berubah dengan cepat, sehingga perusahaan membutuhkan sistem pengelolaan SDM yang lebih adaptif.

Untuk itu, Anda bisa menggunakan KantorKu HRIS yang terintegrasi dengan aplikasi database karyawan perusahaan.

Anda dapat mengelola strategi SDM secara lebih efisien melalui berbagai fitur terintegrasi, seperti:

• ATS/Recruitment: Rekrutmen dengan integrasi LinkedIn, multi-filter screening, AI technology, hingga pengiriman pesan kandidat langsung melalui WhatsApp atau email.
• Aplikasi Employee Self Service: Karyawan dapat melakukan pembaruan profil dan pengajuan cuti secara mandiri, langsung tersinkronisasi di database karyawan.
• Aplikasi Absensi Online: Absensi GPS atau fingerprint, integrasi pembuat jadwal kerja dan pemantauan kehadiran karyawan.
• Payroll, Tax, BPJS: Menghitung gaji, pajak, dan BPJS secara otomatis dengan sistem payroll terintegrasi serta distribusi slip gaji digital.
• Analytics: Menyediakan laporan statistik terkait absensi, lembur, payroll, hingga performa karyawan untuk membantu pengambilan keputusan berbasis data.

KantorKu HRIS bisa jadi pilihan HRIS untuk industri manufaktur, trading maupun konstruksi yang didesain dengan fitur-fitur lengkap.

Coba aplikasi database karyawan gratis ini dengan book demo gratis sekarang untuk mulai mengelola seluruh kebutuhan HR dalam satu platform!

Referensi:

Nonfarm Payroll: What It Means and Why It’s Important | Investopedia

What are non-farm payrolls and why do they matter? | IG AE

United States Non Farm Payrolls | Trading Economics