Fungsi Produksi Usaha Penggilingan Padi
Model yang digunakan untuk mengestimasi produksi usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur adalah model fungsi produksi Stochastic Frontier
Cobb-Douglas. Model tersebut mengggunakan metode penduga Maximum
Likelihood Estimation (MLE) yang dilakukan melalui dua tahap. Tahap pertama menggunakan metode OLS (Ordinary Least Square) untuk menggambarkan kinerja rata-rata proses produksi usaha penggiligan padi pada tingkat teknologi yang ada. Tahap kedua menggunakan metode MLE untuk menggambarkan hubungan antara produksi (output) maksimum yang dapat dicapai pada tingkat penggunaan faktor-faktor produksi (input) yang ada, serta melihat tingkat efisiensi teknis dan faktor-faktor yang memengaruhi efisiensi teknis pada usaha penggilingan padi.
Fungsi produksi berkaitan erat dengan aktivitas produksi, dimana output yang dihasilkan bergantung pada input-input produksi yang digunakan. Secara matematika, hubungan antara input dan output tersebut digambarkan melalui fungsi produksi. Input usaha penggilingan padi terdiri atas jumlah gabah kering panen, jumlah bahan bakar, jumlah tenaga kerja, dan kapasitas mesin, serta konfigurasi mesin yang digunakan. Sedangkan output usaha adalah beras sebagai input utama dan sekam, dedak, menir, dan broken rice sebagai hasil sampingan.
Pada fungsi produksi Cobb-Douglas yang digunakan, terdapat empat variabel independent, yaitu jumlah tenaga kerja per hari (orang setara tujuh jam kerja per hari), jumlah bahan bakar per hari (liter), dan kapasitas mesin giling per jam (ton per jam), serta konfigurasi mesin yang digunakan. Variabel dependen pada model Cobb-Douglas yang digunakan adalah nilai produksi, yaitu hasil kali dari jumlah atau kuantitas ouput yang dihasilkan dengan harganya. Output yang dimaksud terdiri atas beras, sekam, dedak, menir, dan beras patah. Beberapa peneliti biasanya menggunakan kuantitas output sebagai variabel dependen, namun ada beberapa juga yang menggunakan nilai dari ouput (Otieno et al. 2012). Hal ini disebabkan karena dari sejumlah input yang digunakan dihasilkan beberapa output sekaligus, baik output utama maupun side products.
Awalnya jumlah GKP (gabah kering panen) juga dimasukkan di dalam model, karena asumsinya adalah jumlah GKP merupakan input utama dalam melakukan aktivitas bisnis usaha penggilingan padi. Akan tetapi, nilai dari variabel tersebut berupa konversi terhadap beras yang dihasilkan sehingga nilainya dianggap fix. Dikhawatirkan yang demikian akan merusak model karena variabel tesebut membentuk persamaan identitas bukan persamaan fungsional. Hal ini lah yang kemudian membuat model produksi usaha penggilingan padi ini unik, pasalnya berbeda dengan aktivitas on-farm. Pada aktivitas on-farm
penggunaan sejumlah benih akan memengaruhi jumlah output yang dihasilkan. Akan tetapi pada usaha penggilingan padi, jumlah output yang dihasilkan akan sama dengan jumlah GKP yang digunakan (setelah dikurangi tingkat kehilangan hasil akibat proses pengeringan GKP) karena usaha ini merupakan usaha konversi.
Analisis fungsi produksi dilakukan untuk melihat input-input apa sajakah yang berpengaruh terhadap produksi beras pada usaha penggilingan padi. Metode OLS (Ordinary Least Square) terlebih dahulu diperlukan untuk menguji apakah terdapat pelanggaran asumsi atau tidak (multikolinearity, autokorelasi, dan
heterokedasticity) pada fungsi produksi yang diduga. Selain itu, agar relevan dengan analisis ekonomi maka nilai koefisien dari setiap variabel independen pada fungsi produksi haruslah positif. Mendukung hal tersebut berlaku asumsi bahwa dalam penggunaan fungsi Cobb-Douglas terdapat keadaan The Law of
Diminishing Return untuk setiap inputnya. Hal ini bertujuan agar informasi yang
diperoleh dapat dijadikan acuan untuk melakukan perbaikan guna terjadi penambahan output yang lebih besar dari setiap penambahan input.
Hasil dugaan melalui metode OLS menunjukkan bahwa model fungsi produksi usaha penggilingan padi telah memenuhi asumsi Cobb-Douglas dan model telah dianggap fit. Hal ini dapat dilihat pada lampiran 2 yang menunjukkan bahwa model yang digunakan sudah terdistribusi normal, bersifat homokedastisitas (lampiran 3), tidak terjadi multikolinearitas (VIF<10) artinya tidak terjadi korelasi antar variabel independen, dan tidak terjadi autokorelasi
dengan nilai DW = 1.789 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 10. Selain itu, diketahui nilai R2 dari model yang digunakan cukup besar (72.37 persen), artinya variasi produksi pabrik penggilingan padi dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen sebanyak 72.37 persen dan sisanya (27.63 persen) dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam model.
Tabel 10 Hasil dugaan model produksi Cobb-Douglas usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur Tahun 2014 dengan menggunakan metode OLS
Variabel Koefisien t-value Prob VIF
Konstanta 13.035 17.25 < 0.00005 0.00
Jumlah TK (X1) 0.379a 4.12 0.00005 8.52
Jumlah bahan bakar (X2) 0.402a 3.04 0.00180 2.28 Kapasitas giling per jam (X3) 0.301b 2.32 0.01210 6.33 Konfigurasi mesin (X4) 0.391a 2.85 0.00310 1.84
∑ koefisien 1.47
R – Square 72.37
F-hitung 36.01 < 0.00010
Durbin-Watson 1.789
a nyata pada α 0.01 ; b nyata pada α 0.05
Parameter dugaan pada fungsi produksi stochastic frontier menunjukkan nilai elastisitas produksi frontier dari input-input yang digunakan. Apabila Return to scale yang dihasilkan mendekati satu, artinya berada dalam kategori constant return to scale (RTS≈1) atau pelaku usaha beroperasi pada daerah rasional II dimana terdapat posisi keuntungan maksimum. RTS lebih dari satu mengindikasikan bahwa perusahaan berada pada tahap kenaikan hasil yang meningkat, sedangkan RTS kurang dari satu artinya adalah perusahaan berada pada tahap penurunan hasil. Jumlah koefisien pada fungsi ini adalah 1.47, artinya fungsi produksi Cobb-Douglas dengan metode OLS berada kondisi Incerasing
Return to Scale. Pernyataan tersebut belum sepenuhnya dapat diterima, harus diuji
terlebih dahulu dengan menggunakan uji F Tintner. Uji F Tintner dapat diperoleh melalui persamaan berikut:
F Tintner = [(∑e22 - ∑e12) / m] / [(∑e12)/(n-k)] (Persamaan 13) dimana:
∑e22 = jumlah kuadrat sisa fungsi Cobb-Douglas)
∑e12 = jumlah kuadrat sisa fungsi model yang diretriksi) k = jumlah variabel
n = jumlah sampel
Hasil F Tintner dapat diketahui melalui output sofware SAS, ketika menduga fungsi produksi dengan metode OLS. Diperoleh F hitungnya pada Test 1 Results for Dependent variable lnY sebesar 13.57, sedangkan nilai F tabelnya adalah sebesar 26.36 dengan tingkat kepercayaan 99 persen. Nilai F hitung yang lebih kecil daripada F tabel menunjukkan bahwa fungsi produksi telah memenuhi asumsi Cobb-Douglas, dimana usaha penggilingan padi di Kabupaten cianjur berada pada kondisi constant return to scale.
Metode OLS juga dapat menunjukkan hubungan antara faktor produksi dan hasil produksi usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur secara bersama- sama. Hubungan tersebut dapat dilihat dari nilai F-hitungnya, apabila nilai F- hitung lebih besar dari nilai F-tabelnya maka dapat dikatakan bahwa faktor produksi secara bersama–sama dapat memengaruhi output usaha. Nilai F-hitung pada model ini adalah 36.01 dan nilai p-value nya lebih kecil dari 0.0001 (Tabel 10). Berdasarkan nilai tersebut, dapat diketahui bahwa faktor produksi (jumlah tenaga kerja, jumlah bahan bakar, kapasitas giling mesin per jam, dan konfigurasi mesin) secara bersama-sama dapat memengaruhi hasil atau nilai produksi usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur.
Pengaruh masing-masing faktor produksi terhadap variabel dependen (nilai produksi) diuji dengan menggunakan indikator uji-t atau melalui nilai probability- nya. Pada model ini, diharapkan koefisien seluruh variabel bernilai positif. Oleh sebab itu, probability yang digunakan bersifat one tail. Indikator variabel yang memiliki pengaruh dan signifikan terhadap nilai produksi adalah apabila nilai
probability-nya (prob. output software dibagi β) lebih kecil dari tingkat α yang digunakan. Hasil pengujian diperoleh bahwa jumlah tenaga kerja, jumlah bahan bakar, dan konfigurasi mesin berpengaruh positif dan signifikan pada taraf kepercayaan 99 persen terhadap nilai produksi usaha penggilingan padi. Variabel kapasitas mesin giling per jam diketahui juga memiliki pengaruh positif dan signifikan pada taraf kepercayaan 95 persen terhadap nilai produksi usaha penggilingan padi. Hal ini sesuai dengan asumsi the law of diminishing return
yang harus dipenuhi dalam penggunaan fungsi produksi Cobb-Douglas, yang artinya untuk setiap penambahan input akan menghasilkan output yang lebih besar.
Berdasarkan penjelasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa melalui metode penduga OLS diketahui model yang telah disusun tidak terdapat pelanggaran asumsi sehingga dapat dilanjutkan dengan pendugaan metode MLE. Pendugaan dengan metode MLE dapat menggambarkan kinerja terbaik dari pelaku usaha pada tingkat teknologi yang ada. Hasil output pendugaan dengan metode MLE diketahui pengaruh input-input yang digunakan (faktor peoduksi) terhadap nilai produksi maupun faktor-faktor yang memengaruhi efisiensi sekaligus. Hasil pendugaan MLE terhadap model fungsi produksi Stochastic
Frontier Cobb-Douglas usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur dapat
dilihat pada Tabel 11. Pada tabel tersebut diketahui nilai log likelihood function
dengan metode MLE bernilai negatif yang menunjukkan bahwa model tersebut cocok dan lebih baik.
Selain nilai log likehood function, indikator utama pada pendugaan MLE ini
adalah nilai ∑2
(sigma square) dan parameter (gamma). Nilai ∑2 menunujukkan distribusi dari error term inefisiensi (ui) dalam model. Nilai sigma square yang mendekati nol mengindikasikan bahwa error term inefisiensi pada model yang dipakai terditribusi normal. Nilai parameter juga menjadi indikator bahwa model yang digunakan dalam pendugaan εδE baik. Nilai parameter mendekati angka 1 menunjukkan bahwa error term hanya berasal dari akibat inefisiensi (ui) dan bukan berasal dari noise (vi) seperti iklim, cuaca, hama, bencana, dan sebagainya.
Apabila nilai mendekati angka 0 maka dapat disimpulkan bahwa error term nya
Tabel 11 Hasil dugaan model produksi stochastic frontier Cobb-Douglas usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur tahun 2014 dengan menggunakan metode MLE
Variabel Koefisien t-ratio
Konstanta 13.475 14.886
Jumlah tenaga kerja (X1) 0.472a 4.575
Jumlah bahan bakar (X2) 0.325a 5.619 Kapasitas giling mesin per jam (X3) 0.309b 1.822 Konfigurasi mesin (X4) 0.532a 5.993 sigma-squared 0.259 0.999 -14.208 17.884 Gamma ( )
Log-likehood function MLE LR test of the one – sided error a nyata pada α 0.01; bnyata pada α 0.05
Pada penelitian ini, nilai sigma square nya cukup kecil yaitu 0.22, sehingga dapat disimpulkan bahwa error term inefisiensi pada usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur terdistribusi normal. Jika tidak terjadi demikian maka parameter koefisien inefisiensi menjadi tidak berarti. Berdasarkan pendugaan dengan metode MLE, diketahui nilai adalah sebesar 0.999. Artinya error term
pada model yang digunakan untuk menggambarkan tingkat efisiensi usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur berasal dari efek inefisiensi, sehingga analisis terkait faktor-faktor tersebut sangat penting untuk dilakukan. Mendukung hal tersebut diketahui nilai generalized Likelihood Ratio (LR) adalah 17.88 yang lebih besar dari nilai tabel Kodde dan Palm pada α sama dengan 0.05, yaitu 16.27. Artinya nilai produksi usaha penggilingan padi dipengaruhi oleh faktor efisiensi dan inefisiensi teknis.
Hasil pendugaan dengan metode MLE menunujukkan bahwa jumlah tenaga kerja (X1), jumlah bahan bakar (X2), kapasitas mesin giling per jam (X3), dan konfigurasi mesin (X4) berpengaruh positif dan signifikan terhadap nilai produksi usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur. Variabel jumlah tenaga kerja, jumlah bahan bakar, dan konfigurasi mesin diketahui signifikan memengaruhi efisiensi pada taraf kepercayaan 99 persen. Hal ini diketahui melalui perbandingan nilai t-hitung dengan t-tabel pada tingkat α sama dengan 0.01, dimana nilai t- hitung dari masing-masing variabel lebih besar dari t-tabel yaitu 2.576. Artinya, kita selaku peneliti percaya hingga 99 persen bahwa jumlah tenaga kerja, jumlah bahan bakar, dan konfigurasi mesin memengaruhi nilai produksi usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur. Variabel kapasitas giling mesin per jam juga diketahui berpengaruh positif dan signifikan pada taraf kepercayaan 95 persen terhadap efisiensi usaha penggilingan padi. Hal tersebut diketahui melalui nilai t-hitungnya lebih besar dibandingkan nilai t-tabel pada tingkat α sama dengan 0.05 yaitu 1.671.
Nilai elastisitas variabel konfigurasi mesin diketahui lebih tinggi dibandingkan dengan variabel lainnya, yaitu sebesar 0.532. Nilai elastisitas tersebut berarti bahwa adanya keputusan pelaku usaha untuk menambah jenis mesin yang digunakan sehingga meningkatkan level konfigurasi mesin yang digunakan akan menghasilkan tambahan penerimaan (nilai produksi) yang
diperoleh pelaku usaha sebesar 0.532 persen, cateris paribus. Peningkatan nilai produksi usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur diketahui sangat responsif terhadap konfigurasi mesin. Oleh sebab itu, agar dapat meningkatkan nilai produksi usaha maka pengusaha penggilingan padi harus berupaya meningkatkan konfigurasi mesin yang digunakan. Hal ini didukung oleh penelitian Budiharti et al. (2006) yang menunjukkan bahwa penambahan jenis mesin akan meningkatkan rendemen giling. Selain itu, konfigurasi mesin juga berkaitan dengan kualitas beras yang dihasilkan seperti rendemen beras, dan juga kuantitas dan kualitas side
products nya. Peningkatan kualitas berdampak pada harga sehingga dengan
demikian peningkatan kuantitas dan kualitas juga akan meningkatkan nilai produksi atau penerimaan yang diperoleh.
Efisiensi Teknis Usaha Penggilingan Padi
Efisiensi teknis pada usaha penggilingan padi terjadi apabila pengusaha berhasil atau mampu menghasilkan output maksimum dengan penggunaan sejumlah input tertentu. Efisiensi teknis juga berarti kemampuan pelaku usaha untuk mengelola input-input yang digunakan seminimal mungkin guna menghasilkan sejumlah output. Pada penelitian ini, pengukuran efisiensi teknis dilakukan melalui pendekatan output, karena tujuan utama pelaku usaha adalah mengorganisasikan input-input yang tersedia untuk memperoleh output maksimal. Dalam hal ini input adalah sejumlah faktor produksi, seperti jumlah tenaga kerja, jumlah bakar, kapasitas mesin giling per jam, dan konfigurasi mesin. Jadi yang dimaksud dengan efisiensi teknis pada penelitian ini adalah kemampuan pelaku usaha penggilingan padi untuk mengelola faktor produksi yang tersedia guna memperoleh nilai produksi maksimal.
Efisiensi teknis setiap pelaku usaha responden dapat dilihat pada Lampiran 5 dan sebaran efisiensi teknis usaha penggilingan padi dapat dilihat pada Tabel 12. Tabel 12 menunjukkan bahwa nilai maksimum efisiensi yang dicapai oleh pelaku usaha penggilingan di Kabupaten Cianjur adalah 0.999, sedangkan tingkat efisiensi terendah ada di titik 0.183. Rata-rata tingkat efisiensi usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur adalah 0.616. Angka tersebut mengindikasikan bahwa rata-rata usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur tidak efisien secara teknis. Namun demikian, efisiensi teknis usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur dapat ditingkatkan melalui perbaikan faktor-faktor yang signifikan memengaruhi efisiensi usaha.
Berdasarkan Tabel 12, terdapat 65 persen pelaku usaha yang memiliki tingkat efisiensi yang teknis rendah, yaitu dibawah 0.70. Usaha yang memiliki tingkat efisiensi yang rendah tersebut dapat dikatakan belum efisien. Namun, ada juga usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur yang memiliki tingkat efisiensi yang tinggi. Bahkan ada beberapa usaha penggilingan padi yang tingkat efisiensi teknis nya melebihi 0.95 atau dengan kata lain sangat efisien dalam operasional produksi. Mayoritas pelaku usaha di Kabupaten Cianjur memiliki tingkat efisiensi teknis dengan rentang 0.50 sampai dengan 0.69 yaitu sekitar 35 persen dari keseluruhan responden.
Tabel 12 Sebaran nilai efisiensi teknis usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur Tahun 2014
Sebaran efisiensi Jumlah usaha (unit) Persentase (%)
0.10 – 0.29 2 3.33 0.30 – 0.49 16 26.67 0.50 – 0.69 21 35.00 0.70 – 0.89 13 21.67 0.90 – 0.99 8 13.33 Jumlah 60 100.00 Rata-rata 0.616 0.999 0.183 Maksimum Minimum
Efisiensi teknis yang rendah pada usaha penggilingan padi berdampak pada sistem agribisnis beras Nasional. Efisiensi yang rendah mengindikasikan bahwa rata-rata pengusaha penggilingan padi belum mampu mengalokasikan sumberdaya (input produksi) yang ada untuk menghasilkan output maksimal. Oleh sebab itu, cita-cita swasembada beras tidak akan tercapai jika industri ini tidak dibenahi, karena seberapa besar pun produksi padi di sektor on-farm jika usaha penggilingan padi tidak efisien secara teknis tetap saja belum bisa menghasilkan beras dalam jumlah maksimal. Oleh sebab itu, kebijakan impor untuk memenuhi kebutuhan beras nasional tetap dilakukan oleh pemerintah.
Rata-rata usaha penggilingan padi di kabupaten Cianjur adalah usaha skala kecil, yaitu 96.67 persen. Selain itu, sekitar 66.67 usaha penggilingan padi mengalami idle capacity. Skala usaha yang kecil ditambah dengan fenomena idle
capacity membuat usaha tersebut semakin tidak efisien dalam melakukan
produksi usaha, karena akan terjadi pemborosan sumberdaya. Oleh sebab itu, salah satu penyebab usaha penggilingan padi yang tidak efisien tersebut adalah karena rendahnya economic of scale masing-masing usaha.
Usaha penggilingan padi sangat tergantung pada teknologi yang digunakan. Kesalahan dalam memilih mesin yang digunakan juga berdampak pada efisiensi usaha penggilingan padi. Mesin penggilingan dengan kapasitas giling yang tinggi misalnya harus disesuaikan dengan ketersediaan gabah sebagai input utama, agar tidak terjadi idle capacity. Melalui peningkatan kapasitas usaha yang disesuaikan dengan kapasitas optimal dari mesin penggilingan padi yang digunakan maka akan mampu meningkatkan tingkat efisiensi usaha. Tabel 13 menjelaskan keterkaitan tingkat efisiensi teknis usaha penggilingan padi dengan volume produksi beras dan volume produksi produk samping.
Berdasarkan Tabel 13 diketahui semakin tinggi kapasitas produksi usaha maka tingkat efisiensi teknis usaha penggilingan padi akan meningkat. Kapasitas produksi yang dimaksud adalah kemampuan suatu usaha untuk menghasilkan beras per hari dalam satuan kilogram. Oleh karena adanya hubungan positif antara kapasitas produksi per hari dengan tingkat efisiensi usaha maka pengusaha yang ingin meningkatkan efisiensi usahanya dapat meningkatkan kapasitas produksi usaha. Hal ini tentu erat kaitannya dengan ketersediaan gabah. Jika ketersediaan gabah menjadi penghambat dalam meningkatkan kapasitas produksi maka
pengusaha dapat menambah lini usaha dengan menawarkan jasa penggilingan padi.
Tabel 13 Keterkaitan tingkat efisiensi teknis dengan rata-rata kapasitas produksi dan rata-rata jumlah produk sampingan pada usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur Tahun 2014
Sebaran efisiensi teknis Volume produksi (kg beras/hari) Volume produksi (kg beras/jam) Jumlah sekam (kg/hari) Jumlah dedak (kg/hari) Jumlah menir (kg/hari) 0.10 – 0.29 2160.00 445.71 1014.30 313.20 50.25 0.30 – 0.49 3452.96 482.14 1542.07 775.05 30.34 0.50 – 0.69 3520.95 489.88 1666.29 667.57 73.47 0.70 – 0.89 3881.07 587.13 2023.00 839.39 46.69 0.90 – 0.99 7294.29 982.14 3577.14 1368.00 268.27 Usaha penggilingan padi diketahui menghasilkan beras sebagai output utamanya. Pada proses penggilingan gabah menjadi beras dapat dihasilkan produk-produk lainnya, seperti sekam, dedak, menir, dan beras patah. Akan tetapi, tidak semua pengusaha menghasilkan menir dan beras patah karena hal tersebut dapat diatur sesuai dengan keinginan dari pengusaha itu sendiri. Oleh sebab itu, jika dilihat pada Tabel 13 diketahui bahwa semakin tinggi tingkat efisiensi usaha penggilingan padi maka semakin tinggi jumlah sekam dan dedak yang dihasilkan. Namun tidak demikian pada menir, terlihat bahwa efisiensi tidak berpengaruh terhadap tinggi atau rendahnya jumlah menir karena sesuai dengan pengaturan yang dilakukan oleh pengusaha penggilingan padi.
Faktor-Faktor Memengaruhi Efisiensi Teknis Usaha Penggilingan Padi Rata-rata usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur belum efisien. Oleh sebab itu, masih ada peluang bagi usaha penggilingan padi untuk meningkatkan efisiensinya dengan memperhatikan faktor-faktor yang memengaruhi efisiensi teknis usaha penggilingan padi tersebut. Faktor-faktor yang dimaksud adalah segala sesuatu yang terkait dengan manajemen usaha, baik dari internal maupun eksternal. Keseluruhan faktor-faktor yang diduga memengaruhi efisiensi teknis merupakan faktor yang berhubungan dengan proses pengambilan keputusan bagi pelaku usaha. Oleh sebab itu, faktor yang kemudian dimasukkan dalam model harus didasarkan fenomena di lapangan. Melalui pengujian ini dapat diketahui fenomena manakah yang memengaruhi efisiensi teknis usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur.
Tabel 14 menunjukkan faktor-faktor yang diduga memengaruhi efisiensi teknis usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur. Tanda koefisien dari variabel penduga inefisiensi yang diperoleh melalui metode MLE seperti yang terangkum pada Tabel 14 memiliki makna terkait korelasi atau hubungan antara variabel inefisiensi dengan tingkat efisiensi teknis. Nilai koefisien parameter penduga inefisiensi ( ) yang diharapkan untuk variabel pendidikan formal,
pengalaman, jumlah kredit, tipe usaha, rendemen dan kontinuitas produksi adalah negatif, sedangkan koefisien umur mesin diharapkan bernilai positif. Tanda koefisien negatif (pada variabel pendidikan formal, pengalaman, jumlah kredit, tipe usaha, rendemen, dan kontinuitas produksi) dan koefisien positif (pada variabel umur mesin) menunjukkan bahwa variabel tersebut dapat meningkatkan efisiensi teknis usaha, dan sebaliknya. Hipotesis yang dirumuskan sebelumnya didasari atas teori dan juga hasil dari penelitain terlebih dahulu. Akan tetapi ada beberapa variabel yang memiliki tanda koefisien yang berbeda, hal ini tentu bisa terjadi mengingat kondisi objek penelitian yang berbeda.
Tabel 14 Penduga efek inefisiensi teknis fungsi produksi stochastic frontier usaha penggilingan padi di Kabupaten Cianjur Tahun 2014
Variabel Coefficient t-ratio
Konstanta 1.289 2.005
Pendidikan formal -0.680c -1.199
Pengalaman (lama berusaha) 0.007 0.701
Jumlah kredit 0.000 0.951
Tipe usaha -0.025 -0.145
Umur mesin (polisher) 0.013b 1.316
Rendemen -2.163a -1.847
Kontinuitas produksi -0.167 -0.693
a nyata pada α 0.0
5 ; bnyata pada α 0.10; cnyata pada α 0.15
Variabel yang memiliki tanda koefisien negatif adalah pendidikan formal, tipe usaha, rendemen, dan kontinuitas produksi. Koefisien negatif pada variabel- variabel tersebut berarti bahwa variabel tersebut dapat meningkatkan efisiensi teknis usaha penggilingan padi. Melalui pendidikan formal lebih tinggi, seseorang akan mendapatkan wawasan lebih luas dan cenderung lebih menerima kondisi lingkungan secara adaptif. Pengusaha dengan tingkat pendidikan yang lebih tinggi akan mampu menyerap dan memilah informasi dengan lebih baik. Usaha yang fokus di salah satu lini bisnis membuat pengusahanya memiliki waktu dan konsentrasi yang penuh pada usaha tersebut sehingga akan lebih terkontrol. Selain itu, usaha yang dilakukan terus menerus atau kontinu akan lebih baik dalam pemanfaatannya sehingga aktivitas produksi dapat belangsung dengan baik dan pengusaha dapat mengontrol bisnis lebih profesional.
Variabel pengalaman, jumlah kredit, dan umur mesin memiliki koefisien positif. Koefisien pada variabel pengalaman dan jumlah kredit bertentangan dengan hipotesis yang telah dirumuskan sebelumnya. Diharapkan pengalaman bagi pelaku usaha mampu meningkatkan efisiensi usaha penggilingan padi. Akan tetapi, kenyataannya pelaku usaha yang memiliki pengalaman lebih sedikit memiliki tingkat efisiensi yang lebih besar dibandingkan pengusaha yang telah lama berada di usaha tersebut. Hal ini dapat terjadi, diduga disebabkan karena pengusaha yang baru memasuki industri penggilingan padi (new entries) memiliki keterlampilan manajemen pengelolaan bisnis yang lebih baik. Akan tetapi, hasil