Analisis Keputusan Pengambilan Kredit
Bagi petani kopi yang bekerja pada perkebunan kopi rakyat, modal yang dibutuhkan sangat banyak untuk pembelian input dan pengupahan tenaga kerja. Oleh karena itu, beberapa petani kopi membutuhkan sedikit tambahan modal yang akan dipakai untuk menutupi semua kekurangan tersebut. Dengan tambahan modal ini diharapkan bahwa petani kopi dapat meningkatkan produktifitas biji kopinya, sehingga dapat meningkatkan pendapatan petani kopi.
Tabel 11. Hasil Estimasi Keputusan Pengambilan Kredit
Variable Koeisien Prob.
Konstanta 2,727186 0,1251
Umur petani kopi -0,033852 0,3948
Luas lahan -1,537967* 0,0033
Umur tanaman kopi -0,125319* 0,0061
Jumlah anggota keluarga 1,170667** 0,0127
Pendidikan -0,029675 0,6757
LR statistic (5df) 43,88989
Prob (LR statistic) 2,44E-08
McFadden R-squared 0,633396
Hasil analisis model probit yang diterapkan untuk mengetahui keputusan pengambilan kredit bagi petani kopi, diperoleh 3 faktor yang menentukan keputusan tersebut dapat dilihat pada Tabel 11. Faktor – faktor tersebut antara lain luas lahan, umur tanaman kopi, dan jumlah anggota keluarga yang dapat menentukan peluang petani kopi dalam mengambil keputusan untuk berkredit. Sedangkan umur petani kopi dan pendidikan petani tidak menentukan keputusan petani kopi dalam mengambil kredit (karena tidak berpengaruh secara statistik). Diantara ketiga faktor tersebut, dua diantaranya mempengaruhi secara negatif terhadap keputusan pengambilan kredit oleh petani kopi yaitu luas lahan dan umur tanaman kopi, sedangkan untuk jumlah anggota keluarga mempengaruhi keputusan petani kopi dalam mengambil kredit secara positif.
Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 11. dapat dilihat bahwa variabel – variabel pebuah bebas yang mempengaruhi keputusan pengambilan kredit adalah umur petani kopi, luas lahan, umur tanaman kopi, jumlah anggota keluarga, dan pendidikan. Nilai LR Statistik (5 df) sebesar 43, 88989 dan memiliki probabilitas (LR Stat) sebesar 2,44E-08 yang artinya terdapat satu variabel peubah yang berpengaruh nyata terhadap peluang keputusan petani kopi untuk mengambil kredit. Nilai McFadden R2 sebesar 0,633396, maka variabel peubah bebas yang terdapat di dalam model probit diatas sudah cukup baik untuk menjelaskan variabel peubah tak bebas sebesar 63,33 persen dan sisanya dijelaskan oleh variabel peubah bebas di luar model.
Variabel luas lahan memiliki tanda koefisien negatif sebesar -1,537967 dan berpengaruh secara nyata pada taraf 1 persen, yang artinya semakin besar luas lahan yang dimiliki petani kopi akan mengurangi peluang keputusan petani kopi untuk mengambil kredit. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian Wati (2014), yang mana semakin besar luas lahan garapan maka akan semakin mendorong petani kopi untuk mengambil kredit. Petani kopi cenderung untuk
menambahkan modal di luas lahan yang sempit dengan tujuan untuk meningkatkan produksi. Sebaliknya petani kopi yang memiliki luas lahan yang besar memiliki anggapan bahwa dengan luas lahan yang besar produksi semakin meningkat tanpa bantuan kredit.
Umur tanaman kopi memiliki koefisien yang negatif sebesar -0,125319 dan berpengaruh secara nyata pada taraf 1 persen, dimana semakin muda umur tanaman kopi akan meningkatkan peluang keputusan petani kopi untuk mengambil kredit. Hasil ini tidak sesuai dengan harapan dan teori, yang mana semakin tua umur tanaman kopi akan semakin lebih memerlukan modal untuk perawatan agar menjaga kualitas biji kopi yang semakin bagus. Berdasarkan tanda koefisien diatas, dapat dijelaskan bahwa petani kopi hanya membutuhkan kredit saat tanaman kopi tersebut masih muda untuk memancing kualitas yang bagus, sedangkan saat umur tanaman sudah mulai menua petani kopi beranggapan tidak perlu melakukan perawatan.
Variabel jumlah anggota keluarga mempunyai tanda koefisien yang positif sebesar 1,170667 dan berpengaruh secara nyata pada taraf 5 persen, berarti jumlah anggota keluarga yang semakin banyak akan mendorong peluang keputusan petani kopi untuk mengambil kredit. Menurut penelitian Wati (2014) menyatakan bahwa semakin banyak anggota keluarga, maka credit worthy petani kopi semakin rendah. Hal ini disebabkan bahwa lembaga kredit akan menjadikan itu sebagai sebuah keuntungan dimana agar petani kopi tidak perlu mengakses kredit. Disisi lain, semakin banyak anggota keluarga akan semakin banyak kebutuhan yang diperlukan petani kopi untuk dikeluarkan. Nuryartono (2007) menyatakan bahwa semakin banyak jumlah anggota keluarga akan meningkatkan keuntungan dalam kredit kronstrain.
Analisis Perilaku Ekonomi Rumahtangga Petani Kopi
Hasil estimasi menunjukkan terdapat 5 persamaan dalam model yang memiliki nilai koefisien determinasi (R2) yang tinggi antara 0,60049 sampai 0,94302, yang artinya keragaman masing – masing peubah endogen dapat dijelaskan dengan baik oleh peubah – peubah penjelas (explanatory variables) yang dimasukkan dalam masing – masing persamaan struktural. Sedangkan 2 persamaan dalam model memiliki nilai koefisien determinasi (R2) yang rendah yaitu 0,35111 sampai 0,46288. Peubah – peubah penjelas secara bersama – sama dapat menjelaskan keragaman peubah endogen seperti yang ditunjukan statistik F yang berkisar 6,22 sampai 190,34, namun berdasarkan statistik t secara individual terdapat beberapa peubah penjelas yang tidak berpengaruh nyata dan tandanya tidak sesuai dengan harapan.
Produksi Kopi
Produksi kopi dipengaruhi oleh luas lahan kopi, jumlah kredit yang diambil, jumlah pupuk yang digunakan, dan keputusan pengambilan kredit (Tabel 12). Peubah – peubah penjelas dapat dengan baik menjelaskan keragaman produktivitas kopi, sebagaimana yang ditunjukkan oleh nilai R2 dan statistik F yang tinggi. Nilai R2 sebesar 0,0,94302, yang berarti hanya 94,30 persen keragaman produksi kopi dapat dijelaskan oleh peubah – peubah penjelas yang dimasukkan ke dalam model.
Tabel 12. Hasil Estimasi Persamaan Produksi Kopi
Variabel Parameter Dugaan Pr > |t|
Intersep -192,393 0,1646
Luas Lahan Kopi 1301,907* <,0001
Jumlah Kredit yang Diambil -6,35E-6 0,6843
Jumlah Pupuk yang Digunakan -13,9705**** 0,1323
Keputusan Pengambilan Kredit 2,018212 0,4026
Nilai F 190,34
R-squared 0,94302
Luas lahan kopi menunjukkan tanda yang positif yaitu sebesar 1301,901 dan bersignifikan pada tingkat taraf 1 persen. Ini berarti bahwa apabila semakin besar luas lahan yang dimiliki petani kopi akan meningkatkan produksi kopi. Hasil penelitian ini sesuai dengan Husin et al. (2011) yang menyatakan bahwa luas lahan usahatani karet berpengaruh secara positif dan bersignifikan terhadap produksi kopi.
Jumlah kredit yang diambil menunjukkan tanda yang negatif yaitu sebesar - 6,35E-6 dan tidak berpengaruh secara nyata. Ini berarti bahwa apabila semakin besar jumlah kredit yang diambil akan mengurangi produksi kopi. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan Asih (2008) yang menyatakan bahwa produksi nelayan secara nyata dipengaruhi oleh nilai kredit. Jumlah pupuk yang digunakan menunjukkan tanda yang negatif yaitu sebesar -13,9705 dan bersignifikan pada tingkat taraf 15 persen. Ini berarti bahwa apabila semakin banyak jumlah pupuk yang digunakan akan menurunkan produksi kopi. Dimana, dalam penggunaan pupuk yang berlebihan pada lahan tanam kopi, akan mengurangi tingkat kesuburannya sehingga secara otomatis berdampak pada kualitas dan kuantitas produksi kopi.
Nilai Kredit
Dalam pemberian kredit kepada petani kopi, kelompok tani Sido Makmur memberikan syarat jaminan kredit, yaitu BPKB kendaraan bermotor atau sertifikat pengelolaan lahan tanam. Hal ini dimaksudkan agar para petani kopi memiliki tanggung jawab dalam pengembalian kredit, meskipun dengan jumlah yang kecil tetapi apabila tidak dikembalikan akan berakibat buruk bagi kelangsungan program simpan pinjam kelompok tani Sido Makmur. Pada Tabel 13. dapat dilihat hasil estimasi persamaan kredit.
Peubah – peubah penjelas dapat dengan baik menjelaskan keragaman nilai kredit, sebagaimana ditunjukkan oleh nilai R2 dan statistik F yang tinggi. Nilai R2 sebesar 0,60049 berarti 60,05 persen keragaman nilai kredit dapat dijelaskan oleh peubah – peubah penjelas yang dimasukkan dalam model dan sisanya 39,95 persen dijelaskan peubah lainnya di luar model. Nilai kredit dipengaruhi oleh beberapa variabel, misalnya produksi kopi, pendapatan total rumahtangga dan konsumsi total rumahtangga.
Tanda parameter dugaan produksi kopi adalah negatif sebesar -1411,05 dan berpengaruh nyata pada taraf 1 persen. Apabila produksi kopi mereka sudah banyak, maka petani akan mengurangi pengambilan kredit yang ditawarkan. Seperti penelitian pada Azhari (1994), dimana kredit itu digunakan untuk meningkatkan produksi melalui introduksi teknologi. Namun secara umum,
semakin produksi itu meningkat, petani kopi akan menambahkan jumlah kredit untuk meningkatkan kualitas kopi.
Tabel 13. Hasil Estimasi Persamaan Kredit
Variabel Parameter Dugaan Pr > |t|
Intersep 3324388 0,0129
Produksi Kopi -1411,05* 0,0036
Pendapatan Total Rumahtangga 0,000041*** 0,0795
Konsumsi Total Rumahtangga 0,109928* 0,0002
Nilai F 23,55
R-squared 0,60049
Variabel pendapatan total rumahtangga memiliki tanda parameter yang positif sebesar 0,000041 dan bersignifikan pada tingkat 10 persen. Semakin besar pendapatan total rumahtangga petani kopi akan semakin besar pula jumlah kredit yang diambil. Ini dikarenakan oleh, pendapatan total akan mendorong konsumsi / pengeluaran petani kopi, sehingga petani kopi akan menambah jumlah kredit untuk menutupi kekurangan yang disebabkan besarnya pengeluaran.
Konsumsi total rumahtangga memiliki tanda parameter positif yaitu ssebesar 0,109928 dan berpengaruh nyata pada taraf 1 persen. Jika konsumsi total rumahtangga petani kopi meningkat, maka akan meningkatkan jumlah kredit yang diambil untuk memenuhi kebutuhn sehari – hari mereka. Konsumsi rumahtangga meliputi konsumsi pangan dan konsumsi non – pangan dalam kehidupan petani kopi. Terkadang petani kopi mengambil kredit tidak hanya untuk proses produksi saja, melainkaan untuk konsumsi rumahtangga. Ditekankan dalam Mayrowani (1998) yang menyatakan bahwa tidak sedikit pula petani terpaksa menggunakan kredit usahanya untuk keperluan konsumsi rumahtangga.
Curahan Waktu Kerja Suami Dalam Kegiatan Berkebun
Curahan waktu kerja suami (petani kopi) di pengaruhi oleh usia petani,curahan waktu kerja suami di luar berkebun, jumlah anggota keluarga, luas lahan kopi, umur tanaman kopi, dan dummy kredit. Tabel 14. disajikan hasil estimasi persamaan curahan waktu kerja suami dalam berkebun. Peubah – peubah penjelas dapat dengan baik dalam menjelaskan keragaman curahan waktu kerja suami dalam berkebun, sebagaimana yang ditunjukkan oleh nilai R2 dan statistik F yang tinggi. Nilai R2 sebesar 0,93199, yang berarti hanya 93,19 persen keragaman curahan waktu kerja suami dalam berkebun dapat dijelaskan oleh peubah – peubah penjelas yang dimasukkan ke dalam model.
Curahan waktu kerja suami di luar berkebun memiliki tanda negatif sebesar -1,23369 dan berpengaruh nyata pada tingkat 1 persen. Apabila curahan waktu kerja suami di luar berkebun berkurang akan menambah curahan waktu kerja suami dalam berkebun. Hal tersebut menunjukkan hubungan yang berlawanan antara curahan waktu kerja suami dalam berkebun dengan curahan waktu kerja suami di luar berkebun (Husni et al, 2011). Variabel jumlah anggota keluarga memiliki tanda parameter negatif sebesar -39,1357 dan tidak berpengaruh secara nyata. Jika jumlah anggota keluarga semakin banyak maka mengurangi curahan waktu kerja suami dalam berkebun. Hasil ini tidak sesuai dengan penelitian Asih (2008), dimana besarnya jumlah anggota rumahtangga akan mendorong suami
lebih banyak mencurahkan waktu dalam kegiatan perikanan, guna memperoleh pendapatan yang cukup untuk memenuhi kebutuhan rumahtangga.
Tabel 14. Hasil Estimasi Persamaan Curahan Waktu Kerja Suami Dalam Berkebun
Variabel Parameter Dugaan Pr > |t|
Intercep 2900,525 <,0001
Usia Petani -1,18317 0,7513
Curahan Waktu Kerja Suami di Luar Berkebun -1,23369* <,0001
Jumlah Anggota Keluarga -39,1357 0,2597
Luas Lahan Kopi 86,19404** 0,0412
Umur Tanaman Kopi -2,68374 0,6531
Dummy Kredit 55,22634 0,5317
Nilai F 100,49
R-squared 0,93199
Variabel luas lahan memiliki tanda parameter positif yaitu sebesar 86,19404 dan berpengaruh nyata pada taraf 5 persen. Semakin luas lahan kopi yang dimiliki petani kopi, maka petani kopi akan lebih sering berada dalam kegiatan berkebun untuk melakukan pemeliharan lahan tanam kopi mereka. Ini sesuai dengan penelitian Husni et al. (2011) yang menyatakan bahwa luas lahan yang semakin besar, maka curahan waktu kerja petani juga akan bertambah.
Curahan Waktu Kerja Suami di Luar Kegiatan Berkebun
Curahan waktu kerja suami di luar berkebun adalah waktu yang dicurahkan petani kopi untuk berkegiatan selain dalam proses produksi. Tabel 15. akan memperlihatkan hasil estimasi persamaan curahan waktu kerja suami di luar berkebun. Peubah – peubah penjelas dengan baik menjelaskan keragaman curahan waktu kerja suami di luar berkebun, sebagaimana yang ditunjukkan oleh R2 dan statistik F bernilai tinggi. Nilai R2 sebesar 0,92936 memiliki arti bahwa 92,93 persen keragaman curahan waktu kerja suami di luar berkebun dijelaskan oleh peubah – peubah penjelas yang ada dalam model.
Tabel 15. Hasil Estimasi Persamaan Curahan Waktu Kerja Suami di Luar Berkebun
Variabel Parameter Dugaan Pr > |t|
Intercep 2350,654 <,0001
Pendapatan Rumahtangga dalam Berkebun 1,398E-6 0,3140
Curahan Waktu Kerja Suami dalam Berkebun -0,81396* <,0001
Jumlah Anggota Keluarga -25,1973 0,3419
Jumlah Kredit yang Diambil 2,568E-6 0,8085
Tingkat upah -6,97E-7 0,7963
Dummy Kredit 22,94174 0,8806
Nilai F 96,48
R-squared 0,92936
Curahan waktu kerja suami dalam berkebun memiliki tanda parameter negatif sebesar -0,81396 dan berpengaruh secara nyata pada taraf 1 persen. Berarti bahwa semakin sedikit curahan waktu kerja suami dalam berkebun akan meningkatkan curahan waktu kerja suami di luar berkebun. Tabel 14. dan Tabel 15. memiliki kesamaan tanda parameter antara curahan waktu kerja suami dalam
berkebun dan di luar berkebun, namun yang membedakannya adalah besarnya estimasi parameter. Pada Tabel 14. menjelaskan bahwa jika petani kopi mencurahkan waktu kerja di luar berkebun sebanyak 1 jam akan mengurangi curahan waktu kerja dalam berkebun sebesar 1,23369 jam. Sedangkan dalam Tabel 15. menyatakan bahwa jika petani kopi mencurahkan waktu kerja dalam berkebun sebanyak 1 jam akan mengurangi curahan waktu kerja suami di luar berkebun sebesar 0,81396 jam.
Curahan Waktu Kerja Istri di Luar Berkebun
Curahan waktu kerja istri di luar berkebun di pengaruhi oleh pendapatan rumahtangga, curahan waktu kerja suami dalam berkebun, tingkat upah, dan jumlah anggota keluarga. Tabel 16. akan menunjukkan hasil estimasi persamaan curahan waktu kerja istri di luar kegiatan berkebun. Peubah – peubah penjelas kurang baik dalam menjelaskan keragaman curahan waktu kerja istri di luar berkebun, dapat dilihat dari besarnya nilai R2 dan nilai F yang rendah. Nilai R2 sebesar 0,35111 dimana hanya 35,11 persen keragaman curahan waktu kerja istri di luar berkebun dapat dijelaskan oleh peubah – peubah penjelas yang ada di dalam model.
Pendapatan rumahtangga memiliki tanda paarameter yang negatif sebesar - 9,98E-6 dan berpengaruh nyata pada taraf 1 persen. Saat pendapatan rumahtangga dalam berkebun sudah mencukupi kebutuhaan sehari – hari, maka curahan waktu kerja istri di luar berkebunn akan menurun. Penelitian ini sesuai dengan penelitian Asih (2008) yang menyatakan bahwa curahan waktu kerja istri di luar kegiatan perikanan menjadi meningkat dimana apabila pendapatan rumahtangga dari kegiatan berkebun berkurang.
Tabel 16. Hasil Estimasi Persamaan Curahan Waktu Kerja Istri di Luar Berkebun
Variabel Parameter Dugaan Pr > |t|
Intercep 1962,384 0,0016
Pendapatan Rumahtangga dalam Berkebun -9,98E-6** 0,0281
Curahan Waktu Kerja Suami dalam Berkebun -0,67685* 0,0056
Tingkat upah 0,000018 0,1739
Jumlah Anggota Keluarga -83,5749 0,5695
Nilai F 6,22
R-squared 0,35111
Tanda parameter curahan waktu kerja suami dalam berkebun adalah negatif sebesar -0,67685 dan berpengaaruh nyata pada tingkat 5 persen. Waktu kerja yang dicurahkan suami dalam berkebun yang semakin berkurang akan mempengaruhi pendapatan rumahtangga dalam berkebun, sehingga mendorong istri untuk mencurahkan wakttunya untuk bekerja di luar berkebun. Istri ikut bertanggung jawab untuk mencukupi kebutuhan rumahtangga dengan mencari tambahan penghasilan di luar kegiatan usahatani (Asih, 2008).
Konsumsi Pangan Rumahtangga
Konsumsi pangan rumahtangga petani kopi meliputi pemenuhan bahan makanan dan makanan jadi. Konsumsi pangan rumahtangga dipengaruhi oleh jumlah anggota keluarga, produksi kopi, pendapatan total rumahtangga, keputuan pengambilan kredit, dan dummy kredit. Pada Tabel 17. disajikan hasil estimasi
persamaan konsumsi pangan rumahtangga. Peubah – peubah penjelas kurang baik dalam menjelaskan keragaman konsumsi pangan rumahtangga, dapat dilihat pada besaran nilai R2 dan nilai F yang rendah. NIlai R2 sebesar 0,46288, hanya 46,28 persen keragaman konsumsi pangan rumahtangga dijelaskan oleh peubah – peubah penjelas yang ada di dalam model.
Tabel 17. Hasil Estimasi Persamaan Konsumsi Pangan Rumahtangga
Variabel Parameter Dugaan Pr > |t|
Intersep 2967273 0,4833
Jumlah Anggota Keluarga 2078074*** 0,0563
Produksi Kopi 1193,504 0,2812
Pendapatan Total Rumahtangga 0,000123* 0,0004
Keputusan Pengambilan Kredit -54499,7 0,2385
Dummy Kredit -1994827 0,5588
Nilai F 7,76
R-squared 0,46288
Parameter dugaan jumlah anggota keluarga bertanda positif sebesar 2078074 dan berpengaruh secara nyata pada taraf 10 persen. Besarnya jumlah anggota keluarga akan mempengaruhi besar kecilnya konsumsi pangan rumahtangga. Penelitian ini sesuai dengan hasil penelitiaan Husni et al. (2011), dimana jika anggota keluarga bertambah satu orang, maka konsumsi pangan keluarga akan meningkat. Begitu pula dengan hasil penelitian Asih (2008) yang menyatakan jumlah anggota keluarga bertambah maka konsumsi pangaan turut meningkat.
Pendapatan total rumahtangga bertanda parameter positif sebesar 0,000123 dan berpengaruh secara nyata pada taraf 1 persen. Besarnya pendapatan total rumahtangga akan mempengaruhi kemampuan pemenuhan kebutuhan pangan. Jadi semakin besar pendapatan total rumahtangga akan mendorong peningkatan konsumsi pangan rumahtangga. Sesuai dengan penelitian Mahendri (2009) dimana semakin besar pendapatan rumahtangga maka semakin besar pula pengeluaran konsumsi.
Konsumsi Non Pangan Rumahtangga
Konsumsi non – pangan dipengaruhi oleh pendapatan total rumahtangga, jumlah anggota keeluarga, konsumsi pangan rumahtangga, biaya produksi kopi, jumlah kredit yang diambil, dan pajak yang dibayarkan petani kopi. Tabel 18. akan menunjukkan hasil estimasi persamaan konsumsi non – pangan. Peubah – peubah penjelas dengan baik dalam menjelaskan keragaman konsumsi pangan rumahtangga, dapat dilihat pada besaran nilai R2 yang tinggi. NIlai R2 sebesar 0,73599 yang artinya 73,60 persen keragaman konsumsi pangan rumahtangga dijelaskan oleh peubah – peubah penjelas yang ada di dalam model.
Variabel biaya produksi kopi memiliki tanda parameter yang positif sebesar 1,439017 dan berpengaruh nyata pada taraf 5 persen. Semakin banyak biaya produksi yang dikeluarkan oleh petani kopi akan meningkatkan besaran konsumsi non – pangan rumahtangga. Biaya produksi kopi meliputi biaya tetap kopi dan biaya variabel kopi. Biaya tetap kopi antara lain sewa lahan, pembelian pupuk, pembelian alat – alat, pembelian pestisida, dan sebagainya. Sedangkan biaya variabel adalah pengupahan tenaga kerja, pendidikan, kesehatan, dan lainnya.
Tabel 18. Hasil Estimasi Persamaan Konsumsi Non - Pangan Rumahtangga
Variabel Parameter Dugaan Pr > |t|
Intersep -2,244E7 0,0010
Pendapatan Total Rumahtangga 0,000040 0,6989
Jumlah Anggota Keluarga 3929746 0,1807
Konsumsi Pangan Rumahtangga 0,283108 0,6777
Biaya Produksi Kopi 1,439017** 0,0489
Jumlah Kredit yang Diambil 1,304702*** 0,0645
Pajak yang Dibayarkan Petani Kopi 13,63894* <,0001
Nilai F 20,44
R-squared 0,73599
Variabel jumlah kredit yang diambil adalah positif sebesar 1,304702 dan berpengaruh secara nyata pada taraf 10 persen. Semakin besar jumlah kredit yang di ambil petani kopi, maka pengeluaran rumahtangga akan semakin besar. Ditekankan dalam Mayrowani (1998) yang menyatakan bahwa tidak sedikit pula petani terpaksa menggunakan kredit usahanya untuk keperluan konsumsi rumahtangga. Konsumsi non – pangan yang dimaksud antara lain adalah biaya pemeliharaan rumah, pembelian pakaian, pembiayaan untuk ternak, dan sumbangan kepada tetangga yang memiliki hajat.
Pajak memiliki tanda positif sebesar 13,63894 dan berpengaruh secara nyata pada taraf 1 persen, dimana semakin banyak pembayaran pajak yang dilakukan petani kopi, maka meningkatkan konsumsi non – pangan rumahtangga. Pajak yang dimaksud adalah pajak bumi dan bangunan, pajak motor, pajak NJOP, dan pajak lainnya.