V. ANALISIS STRUKTUR-PERILAKU-KINERJA INDUSTRI SUSU DI INDONESIA INDUSTRI SUSU DI INDONESIA
5.4 Hubungan Struktur dan Kinerja Industri Susu
Tabel 20 menunjukkan nilai efisiensi industri susu yang cukup tinggi. Pada tahun 1998 nilai efisiensi industri susu mencapai 65,51 persen. Di tahun berikutnya efisiensi mengalami peningkatan menjadi 89,72 persen. Tetapi pada tahun 2000, efisiensi industri susu mengalami penurunan yang cukup besar menjadi 38 persen. Seiring dengan berjalannya waktu, pada tahun 2001 dan 2002 efisiensi industri susu mengalami peningkatan kembali menjadi 44,90 persen dan 96,82 persen. Rata-rata efisiensi-X industri susu di Indonesia sebesar 66,99 persen.
5.4 Hubungan Struktur dan Kinerja Industri Susu
Pendekatan Structure Conduct Performance (SCP) menjelaskan bahwa terdapat suatu hubungan antara struktur dan kinerja suatu industri. Struktur industri susu menggunakan alat konsentrasi yang dinamakan rasio konsentrasi
empat perusahaan terbesar (CR4). Indikator yang digunakan dalam menganalisis kinerja industri susu adalah PCM. Keduanya mempunyai hubungan yang berkaitan dimana CR4 merupakan variabel independent dan PCM adalah variabel dependent dari sebuah persamaan tunggal yang digunakan untuk mengetimasi hubungan antara struktur dan kinerja industri susu. Dalam menganalisis hubungan struktur dan kinerja industri susu maka dimasukkan pula variabel-variabel bebas yang ikut mempengaruhi tingkat keuntungan, yaitu produktivitas (prod), efisiensi-X (efisiensi-Xeff) dan Growth.
Tabel 21. Hasil Regresi Persamaan PCM Industri Susu
Variable Coefficient t-statistic Prob.
C -50,14736 -3,431772 0,0050 CR4 0,624595 2,947047 0,0122 PROD 0,004607 1,962809 0,0733 XEFF(-2) 0,253553 2,391296 0,0341 GROWTH(-3) 0,254872 3,042560 0,0102 R-squared 0,797620 F-statistic 11,82363
Adjusted R-squared 0,730160 Prob(F-statistic) 0,000398 Durbin-Watson 2,092664 Sumber : Lampiran 9
Dari hasil estimasi di atas dapatlah disusun persamaan regresi Price Cost Marjin (PCM) industri susu di Indonesia sebagai berikut :
PCM = -50,14736 + 0,624595 CR4t + 0,004607 PRODt + 0,253553 XEFFt-2 + 0,254872 GROWTHt-3
Berdasarkan hasil pengolahan pada model persamaan PCM, langkah selanjutnya adalah melakukan berbagai macam pengujian terhadap parameter estimasi tersebut yaitu uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas dan uji miltikolinearitas. Pengujian tersebut dilakukan untuk melihat ada tidaknya
pelanggaran terhadap asumsi klasik. Apabila dalam pengujian terdapat pelanggaran maka akan diperoleh hasil estimasi yang tidak valid.
Pengolahan data menggunakan software E-Views menghasilkan nilai koefisien determinasi (R-Squared) sebesar 0,797620 yang artinya model regresi yang menggunakan PCM industri susu sebagai variabel dependen mampu menjelaskan 79,76 persen oleh variabel-variabel independen (CR4, prod, Xeff dan growth), sehingga dapat disimpulkan bahwa model persamaan PCM tersebut dapat diterima. Sisa nilai koefisien determinan sebesar 20,238 persen dapat dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
Dari hasil regresi persamaan PCM pada Tabel 21 dapat dijelaskan bahwa hubungan struktur dan kinerja industri susu adalah positif dimana peningkatan CR4 akan meningkatkan PCM. Secara ekonomi hubungan antara struktur dan kinerja yang positif telah terpenuhi. Hasil estimasi menunjukkan CR4 signifikan pada taraf 10 persen. Nilai koefisien CR4 bernilai positif sebesar 0,624595 yang artinya jika CR4 meningkat sebesar 1 persen, maka akan meningkatkan PCM sebesar 0,624595 persen. Pada industri susu di Indonesia terdapat kondisi efisiensi dimana hanya perusahaan-perusahaan yang efisien dan inovatif yang mampu meningkatkan konsentrasi dan meraih keuntungan besar.
Koefisien produktivitas (prod) sebesar 0,004607 dan nyata pada taraf 10 persen menunjukkan bahwa jika produktivitas meningkat sebesar 1 persen, maka akan meningkatkan PCM sebesar 0,004607 persen. Hubungan ini sesuai dengan teori, dimana kenaikan produktivitas industri susu akan meningkatkan PCM industri susu tersebut.
Efisiensi-X (Xeff) pada dua tahun sebelumnya berpengaruh nyata positif terhadap PCM industri susu di Indonesia pada taraf nyata 10 persen, artinya jika terjadi kenaikan Efisiensi-X maka PCM akan naik. Nilai koefisien Efisiensi-X sebesar 0,253553 menunjukkan bahwa jika Efisiensi-X dua tahun sebelumnya meningkat 1 persen, maka diperkirakan PCM naik sebesar 0,253553 persen. Pada kenyataannya, industri susu di Indonesia merupakan industri padat modal dimana biaya input bahan baku dan modalnya lebih besar daripada pengeluaran tenaga kerja. Industri susu juga merupakan industri padat energi karena dalam biaya inputnya terdapat biaya untuk bahan bakar, tenaga listrik dan gas. Apabila perusahaan susu semakin efisien dalam penggunaan biaya input, maka keuntungan yang diperoleh akan semakin besar pula.
Growth pada tiga tahun sebelumnya berpengaruh nyata positif terhadap PCM industri susu di Indonesia pada taraf nyata 10 persen, artinya jika Growth sebesar 0,254872 tiga tahun sebelumnya meningkat sebesar 1 persen, maka diperkirakan PCM akan naik sebesar 0,254872 persen. Growth merupakan tingkat pertumbuhan nilai barang yang dihasilkan perusahaan. Pengaruh peningkatan Growth pada tiga tahun sebelumnya dan peningkatan Efisiensi-X pada dua tahun sebelumnya terhadap peningkatan PCM, salah satunya disebabkan oleh ketidakstabilan perekonomian pada saat proses recovering dari krisis ekonomi. Tabel 22. Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0,015696 Probability 0,984450
Obs*R-squared 0,053200 Probability 0,973750
Pada Tabel 22 dapat dilihat uji autokorelasi yang dilakukan melalui perangkat E-Views 4.1. Hasil pengujian tersebut dapat diketahui melalui serial correlation LangrangeMultiplier Test yaitu nilai probability obs*R-squared harus lebih besar dari derajat bebasnya (α). Pada Tabel 22 diketahui nilai probability obs*R-squared adalah 0,973750 yang artinya bernilai lebih besar dari α = 10 persen. Dari hasil pengujian tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa model persamaan yang digunakan dalam penelitian ini tidak memiliki masalah autokorelasi.
Pengujian heteroskedastisitas yang dapat dilihat pada Tabel 23 bertujuan untuk melihat apakah ada atau tidaknya variabel pengganggu yang memiliki varians yang sama (homoskedastisitas). Pengujian ini dapat diketahui melalui white heteroskedasticity, dimana nilai probability obs*R-squared pada model persamaan adalah 0,438388 yang artinya bernilai lebih besar dari α = 10 persen. Dari hasil pengujian tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa model persamaan yang digunakan dalam penelitian ini tidak memiliki masalah heteroskedastisitas. Tabel 23. Uji Heteroskedastisitas
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0,878413 Probability 0,570501
Obs*R-squared 7,949807 Probability 0,438388
Sumber : Lampiran 9
Uji Multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 24. Menurut teori yang menyatakan bahwa terdapat gejala multikolineritas jika terdapat suatu hubungan kausalitas pada variabel-variabel independennya. Model persamaan regresi PCM tidak memilki masalah multikolineritas, dimana semua variabel yang digunakan
dalam penelitian ini mempunyai nilai mutlak korelasi yang tidak lebih besar dari 0,8.
Tabel 24. Uji Multikolinearitas
CR4 PROD XEFF_2 GROWTH_3
CR4 1.000000 0.352123 0.025585 0.055471 PROD 0.352123 1.000000 0.210943 0.386323 XEFF_2 0.025585 0.210943 1.000000 -0.148262 GROWTH_3 0.055471 0.386323 -0.148262 1.000000 Sumber : Lampiran 9
Berdasarkan pengujian yang dilakukan dan dapat dilihat pada Tabel 22, Tabel 23 dan Tabel 24 maka dapat diketahui bahwa model persamaan PCM tersebut bebas dari masalah autokorelasi, heteroskedastisitas dan multikolinearitas sehingga menghasilkan koefisien dugaan terbaik (BLUE). Uji koefisien determinasi dengan nilai R2 sebesar 79,76 persen menunjukkan bahwa uji ketepatan perkiraan (goodness of fit) dari model persamaan adalah baik, artinya 79,76 persen keragaman PCM dapat dijelaskan oleh hubungan linier dengan variabel-veriabel independennya.
Uji F dilakukan untuk melihat apakah variabel-variabel independen secara serentak berpengaruh pada variabel dependennya. Nilai F-statistic sebesar 11,82363 dengan probabilitas (F-statistic) sebesar 0,000398 yang artinya dari keempat variabel independen dalam model tersebut nyata pada taraf 10 persen.
Uji t dilakukan untuk melihat apakah masing-masing variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependennya. Hasil pengujian yang dilakukan memperlihatkan bahwa keempat variabel independen yaitu CR4, Produktivitas, Effisiensi-X dan Growth berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen nyata pada taraf 10 persen.