· Indeks Waktu Kerja #2Sekeranjang Sembako, Sehari Kerja?
Sekeranjang belanja yang sama — beras, telur, minyak, gula, ayam, cabai. Harganya dibayar dengan upah minimum setempat, dan upah tiap kota beda-beda. Berapa lama kerja yang dituntutnya?
12 Oktober 2026 · harga 12 Okt 2026, UMK 2026 · 102 kota
Temuan
3,7 vs 11,2 jam. Sekeranjang yang sama ditebus dengan setengah hari kerja di Kota Bekasi, tapi lebih dari sehari kerja penuh di Kab. Sikka (NTT) — 3 kali lebih lama.
Jurang di Pulau Jawa. Di pulau yang sama: Bekasi 3,7 jam vs Banyumas 9,2 jam. Harga barangnya mirip — yang beda upahnya.
Dua tahun, beban nyaris diam. Rata-rata nasional bergerak dari 7,3 ke 7,2 jam antara Okt 2024 dan Sep 2026 — harga pangan naik, tapi upah minimum naik mengimbanginya.
Jelajahi sendiri
Sumber: harga BI–PIHPS, 12 Okt 2026; UMK 2026 dari Keputusan Gubernur.
Tren 2 tahun: beban relatif stagnan
Cara baca angka-angka ini
Tiga tingkat kepastian.
Terbukti
- Keranjang: beras medium 1 kg + telur ayam ras 1 kg + minyak goreng kemasan 1 L + gula pasir 1 kg + daging ayam ras 1 kg + cabai rawit merah 1/4 kg
- Harga per kota dari API publik BI–PIHPS (pasar tradisional), 12 Okt 2026 — BI menyurvei 110 kota, 102 masuk laporan
- Tren memakai harga bulanan SP2KP Kemendag, Okt 2024–Sep 2026
Derivasi redaksi
- Jam kerja = total harga keranjang ÷ (UMK 2026 ÷ 160 jam)
- Minyak goreng dikonversi dari Rp/kg × 0,92; DKI Jakarta memakai UMP (satu baris)
- 16 kota memakai median nasional untuk 1 komoditas yang kosong
- Angka tren = rata-rata 38 provinsi, memakai UMP tahun berjalan
Tidak ditemukan
- Harga di luar 102 kota survei BI–PIHPS — tidak tercakup dalam laporan ini
- Harga ritel modern dan daring — tidak dipakai; sumber harga hanya pasar tradisional
- Upah aktual pekerja — tidak dipakai; patokan hanya UMK/UMP resmi
Sumber: BI–PIHPS (bi.go.id/hargapangan), SP2KP Kemendag (api-sp2kp.kemendag.go.id); UMK/UMP 2026 dari Keputusan Gubernur.
Terinspirasi oleh rubrik “Jurnalisme Data” Kompas, 12 Oktober 2026 — kami meminjam satuan “waktu kerja”, lalu mengembangkannya dengan data dan analisis kami sendiri.
Suka angka yang membumi seperti ini?
Kami mengubah data mentah menjadi insight yang bisa dipakai — untuk bisnis dan kebijakan.