Faktor-faktor yang Memengaruhi Total Factor Productivity Sektor Industri Nonpertanian di Indonesia

(1)

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI

TOTAL FACTOR

PRODUCTIVITY

SEKTOR INDUSTRI NONPERTANIAN

DI INDONESIA

BELLA KUSUMAWATI HERWANDA

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

(2)

(3)

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Faktor-faktor yang Memengaruhi Total Factor Productivity Sektor Industri Nonpertanian di Indonesia adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

(4)

Factor Productivity Sektor Industri Nonpertanian di Indonesia. Dibimbing oleh MUHAMMAD FIRDAUS.

Peningkatan output industri dapat ditingkatkan melalui produktivitas faktor produksi. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menganalisis Total Factor Productivity (TFP) dan faktor-faktor yang memengaruhi TFP Industri nonpertanian dan masing-masing subsektor (kertas, kimia, galian bukan logam, dasar logam, barang dari logam). Perhitungan TFP dilakukan dengan metode ekonometrika dengan melakukan regresi terhadap nilai output, jumlah tenaga kerja, biaya sewa modal, bahan baku, dan energi industri pengolahan nonpertanian secara agregat maupun antar subsektor sehingga didapat fungsi produksi Cobb-Douglas, sedangkan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi TFP dilakukan dengan menggunakan metode Error Correction Model (ECM). Hasil penelitian menunjukkan rata-rata TFP terbesar terdapat pada subsektor industri barang dari logam sedangkan yang terendah yaitu pada industri dasar logam. Faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri nonpertanian dalam jangka pendek yaitu PDB industri dan Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) industri, sedangkan dalam jangka panjang dipengaruhi oleh Penanaman Modal Asing (PMA) industri, PMDN, dan impor modal berupa mesin (M).

(5)

ABSTRAK

BELLA KUSUMAWATI HERWANDA. Faktor-faktor yang Memengaruhi Total Factor Productivity Sektor Industri Nonpertanian di Indonesia. Dibimbing oleh MUHAMMAD FIRDAUS.

Peningkatan output industri dapat ditingkatkan melalui produktivitas faktor produksi. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menganalisis Total Factor Productivity (TFP) dan faktor-faktor yang memengaruhi TFP Industri nonpertanian dan masing-masing subsektor (kertas, kimia, galian bukan logam, dasar logam, barang dari logam). Perhitungan TFP dilakukan dengan metode ekonometrika dengan melakukan regresi terhadap nilai output, jumlah tenaga kerja, biaya sewa modal, bahan baku, dan energi industri pengolahan nonpertanian secara agregat maupun antar subsektor sehingga didapat fungsi produksi Cobb-Douglas, sedangkan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi TFP dilakukan dengan menggunakan metode Error Correction Model (ECM). Hasil penelitian menunjukkan rata-rata TFP terbesar terdapat pada subsektor industri barang dari logam sedangkan yang terendah yaitu pada industri dasar logam. Faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri nonpertanian dalam jangka pendek yaitu PDB industri dan Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) industri, sedangkan dalam jangka panjang dipengaruhi oleh Penanaman Modal Asing (PMA) industri, PMDN, dan impor modal berupa mesin (M).

Kata kunci: ECM, industri nonpertanian, TFP, Total Factor Productivity

ABSTRACT

BELLA KUSUMAWATI HERWANDA. Factors Affecting Total Factor Productivity Non-Agricultural Industry Sector in Indonesia. Supervised by MUHAMMAD FIRDAUS.

Industrial output could be increased through the productivity of factor production. The objective of this research are to analyze the Total Factor Productivity (TFP) and to investigate the factors that affect the TFP non-agricultural industry and each sub-sector (paper, chemicals, non-metal mining, basic metals, metal products). Econometric method is used to calculate TFP by regressing data of input and output from non-agriculture industry as an agregat and as sub-sector to get the Cobb-Douglas production function, and to analyze the factors that affect TFP calculated using Error Correction Model (ECM). The results show the largest average TFP found in industrial subsector of metallic goods while the lowest is at the basic metal industry. The factors that affect non-agricultural industrial TFP in the short term are industrial GDP and industrial domestic investment (PMDN). in the long run is affected by industrial foreign investment (PMA), PMDN, and imports of capital (M).

(6)

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi

pada

Departemen Ilmu Ekonomi

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI

TOTAL FACTOR

PRODUCTIVITY

SEKTOR INDUSTRI NONPERTANIAN

DI INDONESIA

BELLA KUSUMAWATI HERWANDA

ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR

(7)

(8)

Judul Skripsi : Faktor-faktor yang Memengaruhi Total Factor Productivity Sektor Industri Nonpertanian di Indonesia

Nama : Bella Kusumawati Herwanda NIM : H14090117

Disetujui oleh

Diketahui oleh

Dr.Ir. Dedi Budiman Hakim, M.Ec. Ketua Departemen

Tanggal Lulus:

(9)

(10)

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah Subhanahu Wa Ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Maret 2013 ini ialah Total Factor Productivity, dengan judul Faktor-faktor yang Memengaruhi Total Factor Productivity Sektor Industri Nonpertanian di Indonesia.

Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Muhammad Firdaus, SP, M. Si. selaku pembimbing skripsi yang telah memberikan bimbingan, masukan, dan motivasi selama proses penelitian. Ucapan terima kasih juga penulis tujukan kepada Ibu Dr. Sri Mulatsih dan kepada Ibu Rianti Wiliasih, M. Si yang telah menguji serta memberikan kritik dan saran untuk perbaikan karya ilmiah ini.

Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada kedua orang tua penulis, Herwanda Maribaya dan Nengsih yang selalu mendukung dan mendoakan penulis, keluarga penulis (Anita Ekawati Herwanda, Gineung Pratidina Herwanda, Ambarwati Utami Herwanda), sahabat penulis (Gradisny Qaliffa, Tiara Natalia, Marsha Dewi, Achmad Rivano, Febriana Rangkuti, Sri Wulan, Rezka, Rheza Arimurti, Tyas, Renny) yang selalu memberikan dukungan kepada penulis, teman satu bimbingan (Distia, Sonya, Wida) atas kebersamaannya selama proses penulisan karya ilmiah ini, teman-teman Ilmu Ekonomi 46, serta pihak-pihak lain yang tidak bisa disebutkan satu persatu.

Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

(11)

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL x

DAFTAR GAMBAR x

DAFTAR LAMPIRAN xi

PENDAHULUAN 1

Latar Belakang 1

Perumusan Masalah 3

Tujuan Penelitian 5

Manfaat Penelitian 5

Ruang Lingkup Penelitian 5

Hipotesis 6

Kerangka Pemikiran 7

METODE 8

Jenis dan Sumber Data 8

Metode Analisis Data 8

Model Penelitian 8

HASIL DAN PEMBAHASAN 10

Gambaran Umum 10

Analisis Total Factor Productivity (TFP) Industri Nonpertanian 13 Analisis Total Factor Productivity (TFP) Subsektor Industri Nonpertanian

Periode 1981-2010 15

Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP Sektor Industri Nonpertanian 17 Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP Sektor Industri Kertas dan

Barang dari Kertas, Percetakan, dan Penerbitan 19

Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP Sektor Industri Kimia dan Barang-barang dari Kimia, Petroleum, Batubara, Karet, dan Barang-barang dari

Plastik 22

Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP Industri Barang-barang Galian Bukan Logam Kecuali Hasil-hasil Minyak dan Batubara 24 Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP Industri Dasar dari Logam 26 Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP Sektor Industri Barang-barang

dari Logam, Mesin, dan Perlengkapannya 29

(12)

Simpulan 31

Saran 32

DAFTAR PUSTAKA 32

(13)

DAFTAR TABEL

1 Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia atas dasar harga konstan 2000 menurut lapangan usaha tahun 2008-2012 (trilliun rupiah) 1 2 Pertumbuhan TFP di beberapa Negara Asia (persen) 4 3 Kontribusi output industri nonpertanian terhadap output industri

periode sebelum krisis (1981-1995) 11

4 Kontribusi output industri nonpertanian terhadap output industri

periode setelah krisis (1999-2010) 12

5 Jumlah tenaga kerja sektor industri pengolahan dan industri

nonpertanian 12

6 Jumlah tenaga kerja subsektor industri nonpertanian tahun 2006-2011

(jiwa) 13

7 Hasil estimasi untuk menghitung pertumbuhan Total Factor

Productivity (TFP) sektor industri nonpertanian 14

8 Hasil rata-rata TFP subsektor industri nonpertanian periode 1981-2010

(persen) 16

9 Hasil uji unit root pada level sektor industri nonpertanian 17 10 Hasil uji unit root pada first difference sektor industri nonpertanian 17 11 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri

nonpertanian 18

12 Hasil uji unit root pada level sektor industri kertas 20 13 Hasil uji unit root pada first difference sektor industri kertas 20 14 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri kertas 21 15 Hasil uji unit root pada level sektor industri kimia 22 16 Hasil uji unit root pada first difference sektor industri kimia 23 17 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri kimia 23 18 Hasil uji unit root pada level sektor industri galian bukan logam 25 19 Hasil uji unit root pada first difference sektor industri galian bukan

logam 25

20 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri galian

bukan logam 26

21 Hasil uji unit root pada level sektor industri dasar dari logam 27 22 Hasil uji unit root pada first difference sektor industri dasar dari logam 27 23 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri dasar

logam 28

24 Hasil uji unit root pada level sektor industri barang-barang dari logam 29 25 Hasil uji unit root pada first difference sektor industri barang-barang

dari logam 29

26 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri barang

dari logam 30

DAFTAR GAMBAR

1 Nilai output industri pengolahan tahun 1980-2010 (miliar rupiah) 2 2 Kontribusi nilai output industri pertanian dan industri nonpertanian

(14)

3 Pertumbuhan input dan output industri nonpertanian Indonesia tahun

1980-2010 (persen) 4

4 Kerangka pemikiran 7

5 Pertumbuhan TFP industri nonpertanian Indonesia periode 1981-2010

(persen) 15

6 Rata-rata kontribusi TFP terhadap pertumbuhan output pada masing-masing subsektor industri nonpertanian (persen) 16

DAFTAR LAMPIRAN

1 Hasil perhitungan TFP 34

2 Hasil estimasi untuk perhitungan TFP industri nonpertanian 40 3 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP pada industri

(15)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Proses industrialisasi di Indonesia yang telah berjalan sejak tahun 1960 merupakan tahapan reformasi dari pertanian ke sektor industri. Industrialisasi merupakan salah satu cara untuk melakukan pembangunan dalam suatu negara. Sektor industri merupakan sektor yang penting bagi perekonomian suatu negara karena merupakan penggerak utama dalam pembangunan perekonomian. Selain itu, industri juga berperan sebagai leading sector dimana percepatan pertumbuhan sektor perekonomian lain dapat didukung dengan kinerja sektor industri yang produktif.

Tabel 1 Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia atas dasar harga konstan 2000 menurut lapangan usaha tahun 2008-2012 (trilliun rupiah)

Lapangan Usaha 2008 2009 2010 2011* 2012** Sumber: Badan Pusat Statistik (2013).

Keterangan: Angka dalam kurung menunjukkan nilai dalam persen * Angka Sementara

**Angka Sangat Sementara

(16)

Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia. Pada tahun 2008, industri pengolahan berkontribusi sebesar 557.8 trilliun rupiah atau sebesar 26,8 persen PDB Indonesia. Persentase kontribusi sektor industri pengolahan terhadap total PDB Indonesia mengalami penurunan sejak tahun 2008 hingga 2012, namun besarnya selalu mengalami peningkatan dan tetap berada di posisi pertama dalam penyumbang PDB Indonesia. Kontribusi sektor industri pengolahan mencapai 670.1 trilliun rupiah atau sebesar 25.6 persen pada Tahun 2012.

Menurut Badan Pusat Statistik (BPS), industri pengolahan yaitu suatu kegiatan ekonomi yang melakukan kegiatan mengubah suatu barang dasar secara mekanis, kimia, atau dengan tangan sehingga menjadi barang jadi atau setengah jadi atau barang yang kurang nilainya menjadi barang yang lebih tinggi nilainya, dan sifatnya lebih dekat kepada pemakai akhir. Gambar 1 menunjukkan nilai output industri pengolahan tahun 1980-2010. Nilai output industri pengolahan mengalami peningkatan selama tahun 1980 hingga tahun 2010 dengan pertumbuhan rata-rata sebesar 23.04 persen. Nilai output industri pengolahan semakin membaik setelah terjadinya krisis ekonomi tahun 1997. Hal ini menandakan industri pengolahan di Indonesia secara agregat tahan terhadap guncangan perekonomian.

Sumber: BPS (2012).

Gambar 1 Nilai output industri pengolahan tahun 1980-2010 (miliar rupiah) Industri pengolahan di Indonesia dapat dipisahkan menjadi industri hasil pertanian dan industri nonpertanian. Gambar 2 menunjukkan kontribusi nilai output industri pertanian dan industri nonpertanian terhadap output industri tahun 2010. Kontribusi nilai output industri nonpertanian pada tahun 2010 lebih besar dibandingkan kontribusi nilai output industri pertanian terhadap total output industri. Pada tahun 2010, nilai output industri nonpertanian mencapai 1339 trilliun rupiah atau mencapai 60.67 persen total output industri pengolahan.

(17)

60.67% 37.46%

Industri Nonperta nia n

Industri Perta nia n

Sumber: BPS (2012).

Gambar 2 Kontribusi nilai output industri pertanian dan industri nonpertanian tahun 2010

Peningkatan output industri dapat ditingkatkan melalui produktivitas faktor produksi, seperti penyerapan dan penerapan teknologi. Teknologi memengaruhi industri dalam proses produksinya. Semakin tinggi teknologi digunakan dalam industri, maka semakin besar kemampuannya dalam menghasilkan output dan semakin tinggi produktivitasnya (Djankov dan Hoekman 2000). Berdasarkan uraian tersebut, maka perlu dilakukan studi mengenai penyerapan teknologi pada industri nonpertanian di Indonesia dan faktor-faktor yang dapat meningkatkan penyerapan teknologi pada sektor industri agar perkembangan produksi industri nonpertanian dapat terus ditingkatkan dengan penggunaan faktor-faktor produksi yang optimal.

Perumusan Masalah

Sektor industri sebagai leading sector merupakan sektor yang penting dalam perekonomian Indonesia. Produksi yang terus meningkat, kontribusi dalam penyerapan tenaga kerja, dan kontribusi terbesar dalam PDB Indonesia menunjukkan sektor industri merupakan sektor utama dalam pembangunan perekonomian Indonesia. Potensi sektor industri pengolahan di pasar domestik harus diikuti dengan peningkatan produktivitas agar perkembangan produksi industri pengolahan dapat terus ditingkatkan dengan penggunaan faktor-faktor produksi yang optimal.

Peningkatan produksi industri nonpertanian di Indonesia ditentukan oleh penggunaan sumber daya produksi seperti biaya sewa modal, bahan baku, tenaga kerja, energi, dan faktor lainnya. Penggunaan faktor produksi yang efisien akan menciptakan produksi yang optimal. Selain peningkatan faktor produksi secara kuantitatif, dibutuhkan juga faktor lain yaitu produktivitas. Tingkat produktivitas dapat digunakan sebagai salah satu indikator untuk mengukur besarnya dampak keterbatasan teknologi terhadap kinerja suatu industri, baik secara parsial dari masing-masing faktor produksi yang digunakan, maupun secara keseluruhan melalui Total Factor Productivity (TFP).

(18)

Malaysia, Singapura dan Thailand pada tahun 1980. Pada tahun 1995 tingkat pertumbuhan TFP Indonesia meningkat drastis hingga mencapai 6.05 persen. Pertumbuhan TFP di Indonesia mengalami fluktuasi dan cenderung menurun sejak tahun 1995 hingga pada tahun 2010 tingkat pertumbuhan TFP hanya sebesar 1.60 persen dan berada pada posisi terakhir dibandingkan negara-negara tersebut. Hal ini mengindikasikan penyerapan teknologi di Indonesia belum maksimal.

Tabel 2 Pertumbuhan TFP di beberapa Negara Asia (persen)

Tahun Cina India Indonesia Malaysia Singapura Thailand

1980 1.10 2.37 3.78 0.40 1.06 -8.79

Sumber: Asian Productivity Organization (2012).

Gambar 3 menunjukkan tingkat pertumbuhan output dan input pada sektor industri nonpertanian. Pertumbuhan output industri nonpertanian selama ini tidak jauh lebih besar dari pertumbuhan input yang digunakan, bahkan pada Tahun 2010 pertumbuhan output industri nonpertanian lebih kecil dari pertumbuhan input yang digunakan. Hal ini menunjukkan besarnya penggunaan input tidak disertai dengan peningkatan output yang sama besarnya. Dalam teori the law of diminishing returns, skala pengembalian dari produksi akan semakin menurun jika perusahaan meningkatkan kapasitas produksinya melebihi tingkat produksi marjinalnya dengan menambah input (Nicholson 2002).

-40

1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009

P

pertumbuha n output pertumbuha n input

Sumber: BPS (2012).

(19)

Pertumbuhan output industri nonpertanian yang tinggi tidak diikuti oleh penyerapan teknologi yang cepat sehingga pertumbuhan dapat berlangsung secara tidak berkelanjutan. Kenaikan TFP dapat menggambarkan peningkatan efisiensi faktor produksi atau penyerapan teknologi. Pertumbuhan TFP yang lambat menunjukkan bahwa modal produktif belum dialokasikan secara efisien dan belum sepenuhnya dimanfaatkan (Felipe 1997). Peranan teknologi sangat penting dalam industri nonpertanian yang inputnya didominasi oleh kapital. Dengan didukung penyerapan teknologi, produksi dapat tetap tumbuh meskipun pertumbuhan kapital dan tenaga kerja tetap atau mengalami penurunan.

Tujuan Penelitian

Berdasarkan perumusan masalah yang dijelaskan, maka tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Menganalisis Total Factor Productivity (TFP) sektor industri nonpertanian di Indonesia pada periode sebelum dan setelah krisis tahun 1997-1998.

2. Membandingkan Total Factor Productivity (TFP) antar subsektor industri nonpertanian periode sebelum dan setelah krisis tahun 1997-1998.

3. Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi Total Factor Productivity (TFP) sektor industri nonpertanian di Indonesia pada jangka pendek dan jangka panjang.

Manfaat Penelitian

Adapun manfaat yang dapat diperoleh dari penelitian ini diantaranya adalah: 1. Dapat dijadikan sebagai tambahan informasi, masukan, dan bahan pertimbangan bagi pemerintah dalam penyusunan kebijakan yang terkait dengan pengembangan teknologi pada industri nonpertanian di Indonesia. 2. Dapat dijadikan sebagai informasi bagi penelitian-penelitian serupa di masa

yang akan datang.

3. Sebagai bagian dari proses pembelajaran dan sarana untuk mendalami pengetahuan bagi penulis.

Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini menganalisis tingkat Total Factor Productivity (TFP) sektor industri nonpertanian di Indonesia. Sektor industri yang dianalisis merupakan industri besar dan sedang dengan kode ISIC (International Standard Industrial Classification of All Economics Activities, KBLI) 34-38 pada tahun 1980 hingga tahun 1999 dan direvisi menjadi 21-35 sejak tahun 2000 hingga 2010 yang meliputi subsektor:

1. Industri kertas dan barang dari kertas, percetakan, dan penerbitan

2. Industri kimia dan barang-barang kimia, petroleum, batu bara, karet, dan barang dari plastik

(20)

5. Industri barang dari logam, mesin, dan perlengkapannya

Faktor-faktor produksi yang diteliti untuk mengukur TFP mencakup jumlah tenaga kerja (TK), biaya sewa modal (SM), energi (E), dan bahan baku (BB). Sedangkan faktor-faktor yang diduga memengaruhi TFP yaitu PDB Industri, Penanaman modal asing (PMA) industri, Penanaman modal dalam negeri (PMDN) industri, ekspor hasil industri (X), dan impor modal atau mesin (M). Analisis dilakukan menggunakan data nasional dengan tahun pengamatan yaitu Tahun 1980 hingga 2010.

Hipotesis

Dalam penelitian ini, hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut: 1. Tenaga kerja (TK) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap output

sektor industri nonpertanian Indonesia

2. Biaya sewa modal (SM) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap output sektor industri nonpertanian Indonesia

3. Bahan baku (BB) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap output sektor industri nonpertanian Indonesia

4. Energi (E) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap output sektor industri nonpertanian Indonesia.

5. PDB industri memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap TFP dalam jangka panjang dan jangka pendek.

6. PMA memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap TFP dalam jangka panjang dan jangka pendek.

7. PMDN memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap TFP dalam jangka panjang dan jangka pendek.

8. Ekspor hasil industri (X) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap TFP dalam jangka panjang dan jangka pendek.

(21)

Kerangka Pemikiran

Gambar 4 Kerangka pemikiran

Total Factor

Productivity (TFP)

Faktor-faktor yang memengaruhi TFP sektor industri non pertanian

Industri Pengolahan

Industri Hasil Nonpertanian

Faktor Produksi: 1. Bahan baku 2. Tenaga kerja 3. Modal 4. Energi Output industri

nonpertanian

1. Industri kertas dan barang dari kertas, percetakan, dan penerbitan

2. Industri kimia dan barang-barang kimia, petroleum, batu bara, karet, dan barang dari plastik

3. Industri barang galian bukan logam, kecuali hasil minyak dan batu bara

4. Industri dasar dari logam

5. Industri barang dari logam, mesin, dan perlengkapannya

Jangka pendek Jangka panjang

1. PDB Industri 2. PMA

3. PMDN

(22)

METODE

Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder tahunan dalam bentuk time series (deret waktu) selama periode 1980-2010. Data-data yang dikumpulkan untuk menghitung TFP berupa: produksi industri pengolahan, jumlah tenaga kerja (TK), biaya sewa modal (SM), bahan baku (BB), dan energi (E). Sedangkan data-data yang dikumpulkan untuk menganalisis faktor yang memengaruhi TFP adalah PDB sektor industri, Penanaman Modal Asing (PMA) sektor industri, Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) sektor industri, ekspor hasil industri nonpertanian (X), dan impor modal (mesin) industri nonpertanian (M). Industri pengolahan yang diteliti pada penelitian ini adalah industri pengolahan nonpertanian dengan kode ISIC 34-38 pada tahun 1980 hingga tahun 1999 dan kode 21-35 sejak tahun 2000 hingga 2010. Data tersebut diperoleh dari informasi statistik yang dimiliki oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dan Kementerian Perindustrian (Kemenperin).

Metode Analisis Data

Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan kuantitatif. Analisis deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran umum mengenai industri pengolahan nonpertanian di Indonesia serta menjelaskan informasi-informasi yang terkandung dalam data hasil analisis yang dapat membantu mempertajam analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif digunakan untuk mengukur tingkat TFP dan melihat pengaruh variabel-variabel yang saling berhubungan.

Metode analisis kuantitatif yang digunakan untuk mengukur Total Factor Productivity (TFP) adalah metode Ordinary Least Square (OLS) dengan melakukan regresi terhadap data input dan output industri pengolahan nonpertanian secara agregat maupun antar subsektor sehingga didapat fungsi produksi Cobb-Douglas. Model yang digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi TFP adalah dengan metode Error Correction Model (ECM). Pengolahan data menggunakan program Eviews 6.1 dan Microsoft Office Excel 2007.

Model Penelitian

Model yang digunakan pada penelitian ini merupakan fungsi produksi Cobb-Douglas dan model pertumbuhan Sollow yang akan dianalisis dengan metode Ordinary Least Square (OLS). Metode yang digunakan sesuai dengan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya oleh Felipe (1997) dan Anindita (2006).

Fungsi produksi dengan asumsi tidak ada perubahan teknologi adalah :

(23)

Peningkatan kedua faktor produksi sebesar ΔK dan ΔL akan meningkatkan output. Kenaikan ini dibagi menjadi dua sumber dengan menggunakan produk marjinal dari dua input tersebut (Mankiw 2003).

� = ( × � ) + ( × � ) (2) Bagian pertama dalam tanda kurung adalah kenaikan output yang disebabkan oleh kenaikan modal, dan bagian kedua dalam tanda kurung adalah kenaikan output yang disebabkan oleh kenaikan tenaga kerja. Persamaan ini menunjukkan bagaimana mengaitkan pertumbuhan dengan setiap faktor produksi. Persamaan 2 ini dapat diubah bentuknya menjadi:

Δ

Bentuk persamaan ini mengaitkan tingkat pertumbuhan output (ΔY/Y) dengan tingkat pertumbuhan modal (ΔK/K) dan tingkat pertumbuhan tenaga kerja (ΔL/L). MPK × K adalah pengembalian modal total dan (MPK × K)/Y adalah bagian

modal dari output. Sedangkan MPL × L adalah kompensasi total yang diterima

tenaga kerja dan (MPL × L)/Y adalah bagian tenaga kerja dari output. Dengan

asumsi bahwa fungsi produksi memiliki skala pengembalian konstan yang menyatakan kedua bagian ini berjumlah satu maka persamaan 3 dapat ditulis

dimana α adalah bagian modal dan (1-α) adalah bagian tenaga kerja.

Jika dampak dari perubahan teknologi dimasukkan, maka persamaan 1 menjadi:

= �( , ) (5)

dimana A adalah ukuran dari tingkat teknologi terbaru yang disebut Total Factor Productivity (TFP). Sehingga peningkatan output tidak hanya disebabkan karena kenaikan modal dan tenaga kerja, tetapi juga karena kenaikan TFP. Dengan memasukkan perubahan teknologi ini, maka persamaan 4 menjadi:

Persamaan ini mengidentifikasi dan mengukur tiga sumber pertumbuhan yaitu perubahan jumlah modal, perubahan jumlah tenaga kerja, dan perubahan TFP.

TFP diukur secara tidak langsung karena tidak dapat diamati secara langsung. Dari persamaan 6 dapat diperoleh TFP.

(24)

dimana ΔA/A adalah perubahan output yang tidak dapat dijelaskan oleh perubahan-perubahan input. Jadi, pertumbuhan TFP dihitung sebagai residu yaitu sebagai jumlah pertumbuhan output yang tersisa setelah menghitung determinan pertumbuhan yang bisa diukur.

Dalam penelitian ini input yang digunakan adalah biaya bahan baku (B), jumlah tenaga kerja (TK), sewa modal (SM), dan biaya energi (E), sehingga persamaan 7 menjadi:

�

= � _� =� − � − � − � − � (8)

dimana:

ΔTFPt = Pertumbuhan Total Factor Productivity (persen)

ΔQ/Q = Pertumbuhan output (persen)

ΔTK/TK = Pertumbuhan tenaga kerja (persen)

ΔBB/BB = Pertumbuhan biaya bahan baku (persen)

ΔE/E = Pertumbuhan energi (persen)

ΔSM/SM = Pertumbuhan jumlah sewa modal (persen) a, b, c, d = Koefisien

Model kedua yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Error Correction Model (ECM) untuk melihat faktor-faktor yang memengaruhi TFP pada sektor industri nonpertanian di Indonesia. Secara matematis ditulis sebagai berikut:

� � = 0 + 1 ( � ) + 2 ( � ) + 3 ( � ) + 4 ( � ) + 5 ( � ) + �� (9)

dimana:

ΔTFPt = Pertumbuhan Total Factor Productivity (persen) PDB = Produk Domestik Bruto sektor industri (miliar rupiah) PMA = Penanaman Modal Asing sektor industri (juta USD)

PMDN = Penanaman Modal Dalam Negeri sektor industri (miliar rupiah) X = Nilai ekspor hasil industri nonpertanian (juta USD)

M = Nilai impor modal (mesin) industri nonpertanian (juta USD)

HASIL DAN PEMBAHASAN

Gambaran Umum

(25)

1985 hingga mencapai 59.46 persen dari tahun sebelumnya. Kontribusi output industri nonpertanian terhadap output industri pengolahan pada tahun 1985 mencapai 46.98 persen. Nilai kontribusi tersebut bukan nilai kontribusi output industri nonpertanian tertinggi selama periode sebelum krisis 1997-1998, kontribusi terbesar selama periode sebelum krisis yaitu sebesar 51.43 persen terjadi pada tahun 1995.

Tabel 3 Kontribusi output industri nonpertanian terhadap output industri periode sebelum krisis (1981-1995)

(26)

Tabel 4 Kontribusi output industri nonpertanian terhadap output industri periode

Kontribusi nilai output industri nonpertanian yang cukup tinggi pada sektor industri tidak sejalan dengan penyerapan tenaga kerja pada sektor industri nonpertanian. Pertumbuhan rata-rata jumlah tenaga kerja sektor industri nonpertanian sejak tahun 1980 hingga 2010 hanya mencapai 5.81 persen. Pertumbuhan tenaga kerja pada periode setelah krisis tidak sebesar pertumbuhan pada periode sebelum krisis, namun persentase tenaga kerja yang diserap tidak menunjukan perbedaan baik sebelum maupun setalah krisis. Pertumbuhan jumlah tenaga kerja sektor industri nonpertanian mengalami penurunan pada tahun 2008 dan 2009, namun tahun 2010 pertumbuhan menunjukkan angka positif meskipun hanya sebesar 1.68 persen dari jumlah tenaga kerja yang diserap pada tahun 2009.

(27)

Jumlah tenaga kerja tertinggi pada industri nonpertanian terdapat pada subsektor industri barang dari logam. Pada Tahun 2011 subsektor industri barang dari logam menyerap tenaga kerja sebanyak 636768 jiwa atau sebesar 39.84 persen dari jumlah tenaga kerja yang diserap industri nonpertanian. Subsektor industri dasar logam merupakan subsektor industri nonpertanian dengan jumlah tenaga kerja terkecil dibandingkan dengan subsektor lainnya. Pada tahun 2011 subsektor ini hanya menyerap 60217 jiwa tenaga kerja atau sebesar 3.77 persen dari jumlah tenaga kerja yang diserap sektor industri nonpertanian. Sebagian besar industri nonpertanian merupakan industri capital intensive, jumlah tenaga kerja yang diserap oleh sektor ini tidak sebanding dengan nilai output yang dihasilkan. Dalam proses produksi industri nonpertanian lebih banyak menggunakan mesin-mesin dalam mengolah bahan baku sehingga penyerapan teknologi sangat dibutuhkan agar proses produksi dapat dikembangkan dengan menggunakan faktor-faktor produksi secara optimal.

Tabel 6 Jumlah tenaga kerja subsektor industri nonpertanian tahun 2006-2011 (jiwa)

Tahun Kertas Kimia Galian bukan

logam Dasar logam

Analisis Total Factor Productivity (TFP) Industri Nonpertanian

Total Factor Productivity (TFP) dapat diartikan sebagai kumpulan dari seluruh faktor kualitas dalam menggunakan faktor produksi yang ada untuk menghasilkan lebih banyak output dari tiap unit input. Pada jangka panjang, TFP dapat dianggap sebagai suatu ukuran peningkatan efisiensi dari proses produksi dan progres teknologi (Felipe 1997). Berdasarkan teori pertumbuhan Solow, untuk menghitung TFP perlu mengestimasi faktor-faktor produksi lainnya terlebih dahulu dengan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). Hasil estimasi faktor-faktor produksi industri nonpertanian dapat dilihat pada Tabel 7.

(28)

Obs*R-squared sebesar 0.4856 lebih besar dari taraf nyata (ɑ) 10 persen, artinya model ini juga sudah terbebas dari gejala heteroskedastisitas (Lampiran 2).

Gejala multikolinearitas dapat dilihat melalui Correlation Matrix. Multikolinearitas adalah terjadinya hubungan linier yang sempurna atau korelasi antara peubah-peubah bebas. Multikolinearitas dapat dideteksi dengan melihat koefisien korelasi antar variabel independen yang terdapat pada matriks korelasi. Jika terdapat koefisien korelasi yang lebih besar dari 0.8 maka terdapat gejala multikolinearitas (Gujarati, 1978). Pada Lampiran 2 terlihat bahwa terdapat gejala multikolinearitas pada hasil estimasi. Namun, gejala ini dapat diatasi dengan menggunakan uji Klein, yaitu jika nilai korelasi terbesar antar variabel bebas lebih kecil dari nilai R-squared persamaan tersebut, maka multikolinearitas dapat diabaikan. Nilai R-squared yang diperoleh sebesar 0.999543 ternyata lebih besar dari nilai korelasi terbesar antar variabel yaitu sebesar 0.999366. Jadi, dapat disimpulkan bahwa gejala multikolinearitas pada persamaan ini dapat diabaikan. Tabel 7 Hasil estimasi untuk menghitung pertumbuhan Total Factor Productivity

(TFP) sektor industri nonpertanian

Variabel Dependen: LNQ

Variabel Koefisien Std. Error t-Statistic Prob.

LNTK 0.558501 0.133827 4.173297* 0.0003

LNBB 0.635404 0.050954 12.47007* 0.0000

LNE 0.212558 0.051091 4.160395* 0.0004

LNSM 0.033273 0.016681 1.994674* 0.0576

C -5.129865 1.839426 -2.788840 0.0102

AR(1) 0.759950 0.109158 6.961944 0.0000

R-squared 0.999543 F-statistic 10501.45

Adjusted R-squared 0.999448 Prob (F-statistic) 0.000000

Keterangan: *signifikan pada taraf nyata 10 persen

Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 7 diperoleh nilai F-Statistik sebesar 10501.45. Nilai tersebut lebih besar dari nilai F-tabel pada tingkat signifikansi 10 persen (F-tabel=2.36). Dapat disimpulkan bahwa minimal ada salah satu variabel

yang berpengaruh nyata terhadap produksi pada taraf nyata (ɑ) 10 persen. Uji t-Statistik dilakukan dengan melihat nilai t-statistik dari masing-masing variabel bebas. Pada Tabel 7 dapat dilihat bahwa faktor produksi tenaga kerja (TK), bahan baku (BB), energi (E), biaya sewa modal (SM) berpengaruh nyata terhadap produksi. Hal ini dapat dibuktikan dengan nilai t-Statistik yang memiliki nilai lebih besar dari nilai t-tabel pada taraf nyata 10 persen (t tabel=1.753).

Uji koefisien determinasi dilakukan untuk mengukur sejauh mana besar keragaman yang dapat diterangkan oleh variabel independen terhadap variabel dependen. Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 7 diperoleh nilai R-squared sebesar 0.999543, yang artinya faktor-faktor produksi tenaga kerja (TK), bahan baku (BB), modal (SM), dan energi (E) yang terdapat dalam model dapat menjelaskan keragaman sebesar 99.95 persen dan sisanya 0.05 persen dijelaskan oleh faktor produksi lain yang tidak dimasukkan ke dalam model fungsi produksi.

(29)

masing-masing nilai tersebut (kecuali ΔQ/Q) dikalikan dengan masing-masing koefisien variabel dari hasil estimasinya sehingga dapat diukur nilai TFP tiap tahun berdasarkan persamaan 8.

Gambar 5 Pertumbuhan TFP industri nonpertanian Indonesia periode 1981-2010 (persen)

Nilai TFP industri nonpertanian selama periode 1981-2010 menunjukkan angka yang fluktuatif dengan nilai tertinggi sebesar 0.05659 pada tahun 2009 dan terendah sebesar -0.2036 pada tahun 2000. Nilai rata-rata TFP sektor industri nonpertanian Tahun 1981-2010 sebesar -0.0226, dengan rata-rata sebelum krisis sebesar -0.0313 dan setelah krisis sebesar -0.0132. Artinya, Nilai TFP sektor industri nonpertanian di Indonesia masih sangat rendah selama periode 1981-2010. Nilai TFP yang negatif menunjukkan pertumbuhan output kurang dari pertumbuhan input, atau penguasaan teknologi pada industri nonpertanian masih lemah.

Analisis Total Factor Productivity (TFP) Subsektor Industri Nonpertanian Periode 1981-2010

Total factor productivity (TFP) dapat diukur dengan menggunakan fungsi produksi Cobb Douglas seperti pada perhitungan TFP sektor industri nonpertanian yang telah diuraikan. Dengan cara yang sama diperoleh nilai rata-rata TFP pada masing-masing subsektor industri nonpertanian yang ditunjukkan pada Tabel 8.

Rata-rata TFP tertinggi terdapat pada subsektor industri barang dari logam dengan rata-rata sebesar -0.0182, sedangkan nilai TFP terendah terdapat pada subsektor industri dasar dari logam dengan rata-rata total sebesar -0.0597. Rata-rata TFP tertinggi pada periode sebelum krisis terdapat pada subsektor industri barang dari logam dan terendah pada industri galian bukan logam. Sedangkan pada periode setelah krisis rata-rata TFP tertinggi terdapat pada industri galian bukan logam dan terendah pada industri dasar dari logam. Artinya terjadi

1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009

(30)

peningkatan efisiensi faktor produksi pada industri galian bukan logam dan penurunan efisiensi faktor produksi pada industri barang dari logam setelah terjadi krisis pada tahun 1997-1998.

Tabel 8 Hasil rata-rata TFP subsektor industri nonpertanian periode 1981-2010 (persen)

Sektor Industri

nonpertanian Kertas Kimia

Galian Rata-rata kontribusi TFP terhadap pertumbuhan output pada masing-masing subsektor dapat dilihat pada Gambar 6. Secara keseluruhan rata-rata kontribusi TFP terhadap pertumbuhan output pada periode setelah krisis lebih besar dari pada kontribusi pada periode sebelum krisis. Pertumbuhan TFP secara umum memberikan sumbangan terkecil terhaadap pertumbuhan output pada masing-masing subsektor selama kurun waktu 1981-2010. Kontribusi TFP tertinggi pada periode sebelum krisis terdapat pada subsektor industri barang dari logam, dengan rata-rata sebesar -13.8081. Kontribusi TFP tertinggi pada periode setelah krisis terdapat pada subsektor industri kertas, dengan rata-rata sebesar 125.1211 persen.

Gambar 6 Rata-rata kontribusi TFP terhadap pertumbuhan output pada masing-masing subsektor industri nonpertanian (persen)

-300

(31)

Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP Sektor Industri Nonpertanian

Untuk menduga model persamaan jangka panjang dan jangka pendek, tahap analisis yang dilakukan yaitu sebagai berikut:

1. Uji unit root

Tahap ini dimaksudkan untuk memastikan ada tidaknya persoalan akar unit (unit root) pada masing-masing variabel yang akan dimasukkan dalam persamaan ECM. Apabila pada suatu variabel terdeteksi mengandung akar unit, maka variabel tersebut bersifat tidak stasioner (non stationare). Data yang tidak stasioner akan menghasilkan persamaan yang tidak valid dan sporius (semu). Metode yang digunakan untuk mendeteksi persoalan akar unit ini adalah uji Augmented Dickey-Fuller (ADF Test). Hasil uji unit root pada semua variabel dapat dilihat pada Tabel 9. Variabel TFP dan PMA terdeteksi bersifat stasioner pada level. Sedangkan variabel PDB, PMDN, X, dan M terdeteksi mengandung unit root atau bersifat non stasioner pada level. Hal ini dapat dilihat dari nilai statistik ADF lebih besar dari nilai kritis Mackinnon pada taraf nyata 10 persen.

Tabel 9 Hasil uji unit root pada level sektor industri nonpertanian Variabel Nilai ADF Nilai kritis Mackinnon (10%) Keterangan

TFP -4.583927 -2.622989 Stasioner

PDB -0.764564 -3.221728 Tidak Stasioner

PMA -3.525863 -2.622989 Stasioner

PMDN -2.231410 -2.622989 Tidak Stasioner

X -3.189045 -3.221728 Tidak Stasioner

M -0.994482 -2.622989 Tidak Stasioner

2. Uji Derajat Integrasi

Tahap ini dimaksudkan untuk mengetahui derajat integrasi ke berapa sehingga data runtun waktu dari masing-masing variabel yang akan digunakan bersifat stasioner. Dengan menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF Test), menunjukkan bahwa derjat integrasi masing-masing variabel bervariasi antara derjat pertama (first difference) dan pada derajat kedua (second difference). Karena itu variabel dalam persamaan ECM diolah berdasarkan tingkat derajat integrasinya masing-masing. Tabel 10 menunjukkan hasil uji unit root pada first difference, variabel PDB, PMDN, X, dan M berhasil dilakukan uji integrasi derajat satu atau I(1) atau stasioner pada first difference.

Tabel 10 Hasil uji unit root pada first difference sektor industri nonpertanian Variabel Nilai ADF Nilai kritis Mackinnon (10%) Keterangan

PDB -4.525724 -3.225334 Stasioner

PMDN -6.497753 -2.625121 Stasioner

X -14.687060 -3.225334 Stasioner

(32)

3. Uji Kointegrasi

Tahap ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah dua variabel yang akan diamati dapat berkointegrasi, apabila kedua variabel tersebut tidak berkointegrasi maka berarti tidak memiliki kestabilan atau keseimbangan jangka panjang. Uji kointegrasi dilakukan dengan melakukan uji stasioneritas pada residual persamaan regresi dari variabel-variabel yang akan diamati. Pada Lampiran 3 dapat dilihat hasil uji kointegrasi persamaan yang digunakan. Nilai statistik ADF (-9.018385) lebih kecil dari nilai kritis Mackinnon pada taraf nyata 10 persen (-2.625121), artinya variabel-variabel yang digunakan dalam persamaan ini sudah terkointegrasi.

Berdasarkan hasil estimasi model ECM pada Tabel 11, diperoleh nilai R-squared sebesar 0.8659. Artinya variabel PDB, PMA, PMDN, X, dan M dapat menjelaskan keragaman TFP industri nonpertanian sebesar 86.59 persen. Sedangkan sisanya sebesar 13.41 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Nilai F-statistik sebesar 17.52401 lebih besar dari nilai F-tabel pada tingkat signifikansi 10 persen (F-tabel=2,36). Dapat disimpulkan bahwa minimal ada salah satu variabel yang berpengaruh nyata terhadap TFP industri nonpertanian pada taraf nyata (ɑ) 10 persen. Faktor-faktor yang signifikan memengaruhi TFP sektor industri nonpertanian pada jangka pendek adalah PDB dan PMDN, sedangkan pada jangka panjang dipengaruhi oleh PMA, PMDN, dan impor mesin (M). Hal ini dapat dibuktikan dengan nilai t-Statistik yang memiliki nilai lebih besar dari nilai t-tabel pada taraf nyata 10 persen (t-tabel=1,753). Tabel 11 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri

nonpertanian

Variabel Dependen: D(TFP)

Variabel Koefisien t-statistik Prob.

D(PDB) 0.3050 2.3482* 0.0298

R-squared 0.8659 F-statistik 17.5240

Adjusted R-squared 0.8165 Prob (F-statistik) 0.0000

(33)

meningkatnya output industri nonpertanian sehingga terjadi peningkatan produksi yang mendorong efisiensi faktor produksi dan menimbulkan kemajuan teknologi.

PMA berpengaruh secara signifikan terhadap TFP sektor industri nonpertanian pada jangka panjang dengan nilai koefisien sebesar 0.0198, artinya setiap penambahan PMA sebesar satu persen akan meningkatkan pertumbuhan TFP sektor industri nonpertanian sebesar 0.0198 persen, cateris paribus. Investasi meningkatkan pertumbuhan teknologi pada jangka panjang karena dibutuhkan waktu untuk mengadaptasi investasi asing di dalam negeri. Hasil ini sesuai dengan penelitian Djankov dan Hoekman (2000) yang menganalisis pengaruh investasi asing terhadap pertumbuhan produktivitas pada perusahaan di Republik Ceko. Hasil penelitian menunjukkan bahwa investasi asing menimbulkan terjadinya transfer pengetahuan yang akan menimbulkan transfer teknologi.

Variabel PMDN berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan TFP industri nonpertanian dalam jangka pendek dan panjang. Peningkatan PMDN sebesar satu persen akan mengurangi pertumbuhan TFP sebesar 0.0393 persen pada jangka pendek dan sebesar 0.0529 persen pada jangka panjang, cateris paribus. Menurut Prasetyo (2008), daya serap teknologi industri indonesia masih rendah sehingga meningkatnya investasi tidak menjamin terjadinya peningkatan teknologi.

Impor modal (M) berpengaruh secara signifikan terhadap TFP sektor industri nonpertanian pada jangka panjang. Peningkatan impor modal sebesar satu persen akan meningkatkan TFP sebesar 0.1406 persen pada jangka panjang, cateris paribus. Hasil penelitian sudah sesuai dengan hipotesis yang digunakan, impor modal berupa mesin dari luar negeri akan meningkatkan efisiensi faktor produksi dalam proses produksi karena proses produksi dilakukan dengan menggunakan mesin-mesin berteknologi tinggi.

Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP Sektor Industri Kertas dan Barang dari Kertas, Percetakan, dan Penerbitan

1. Uji unit root

Tahap ini dimaksudkan untuk memastikan ada tidaknya persoalan akar unit (unit root) pada masing-masing variabel yang akan dimasukkan dalam persamaan ECM. Apabila pada suatu variabel terdeteksi mengandung akar unit, maka variabel tersebut bersifat tidak stasioner (non stationare). Data yang tidak stasioner akan menghasilkan persamaan yang tidak valid dan sporius (semu). Metode yang digunakan untuk mendeteksi persoalan akar unit ini adalah uji Augmented Dickey-Fuller (ADF Test).

(34)

Tabel 12 Hasil uji unit root pada level sektor industri kertas

Variabel Nilai ADF Nilai kritis Mackinnon (10%) Keterangan

TFP -6.793651 -2.622989 Stasioner

PMA -3.525863 -2.622989 Stasioner

X -3.821787 -3.221728 Stasioner

Tahap ini dimaksudkan untuk mengetahui derajat integrasi ke berapa sehingga data runtun waktu dari masing-masing variabel yang akan digunakan bersifat stasioner. Dengan menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF Test), menunjukkan bahwa derjat integrasi masing-masing variabel bervariasi antara derjat pertama (first difference) dan pada derajat kedua (second difference). Karena itu variabel dalam persamaan ECM diolah berdasarkan tingkat derajat integrasinya masing-masing. Tabel 13 menunjukkan hasil uji unit root pada first difference, variabel PDB, PMDN, dan M berhasil dilakukan uji integrasi derajat satu atau I(1) atau stasioner pada first difference.

Tabel 13 Hasil uji unit root pada first difference sektor industri kertas Variabel Nilai ADF Nilai kritis Mackinnon (10%) Keterangan

PDB -4.525724 -3.225334 Stasioner

PMDN -6.497753 -2.625121 Stasioner

M -6.517156 -2.625121 Stasioner

3. Uji Kointegrasi

Berdasarkan hasil estimasi model jangka pendek pada Tabel 14, diperoleh nilai R-squared sebesar 0.7489. Artinya variabel PDB, PMA, PMDN, X, dan M yang terdapat dalam model dapat menjelaskan keragaman TFP industri kertas sebesar 74.89 persen dan sisanya 25.11 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Nilai F-Statistik sebesar 10.441210 lebih besar dari nilai F-tabel pada tingkat signifikansi 10 persen (F-tabel=2,36). Dapat disimpulkan bahwa minimal ada salah satu variabel yang berpengaruh nyata terhadap TFP industri kertas pada

(35)

panjang TFP industri kertas dipengaruhi oleh PMA dan impor mesin (M). Hal ini dapat dibuktikan dengan nilai t-Statistik yang memiliki nilai lebih besar dari nilai t-tabel pada taraf nyata 10 persen (t tabel=1,753).

Tabel 14 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri kertas

D(PDB) 0.6310 1.8552* 0.0777

Hasil estimasi pada Tabel 14 menunjukkan bahwa PDB sektor industri berpengaruh secara signifikan terhadap TFP industri kertas pada jangka pendek dengan nilai koefisien sebesar 0.6310, artinya setiap penambahan PDB sektor industri sebesar satu persen akan meningkatkan TFP industri kertas sebesar 0.6310 persen, cateris paribus. Hasil ini sudah sesuai dengan hipotesis yang digunakan. Peningkatan PDB sektor industri berarti terjadi penambahan output, terjadi peningkatan produksi yang mendorong efisiensi faktor produksi (teknologi).

Variabel PMA berpengaruh secara signifikan terhadap TFP sektor industri kertas dalam jangka panjang dengan nilai koefisien sebesar 0.0129. Hal ini sudah sesuai dengan hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini. PMA sektor industri akan menimbulkan transfer pengetahuan yang akan menimbulkan transfer teknologi dari luar negeri sehingga terjadi efisiensi faktor produksi dalam proses produksi (Djankov dan Hoekman 2000).

Variabel PMDN berpengaruh negatif terhadap TFP sektor industri kertas dalam jangka pendek. Peningkatan PMDN sebesar satu persen akan menurunkan pertumbuhan TFP industri kertas pada jangka pendek sebesar 0.1226 persen, cateris paribus. Meningkatnya investasi dalam negeri (PMDN) tidak menjamin terjadinya peningkatan efisiensi karena peralihan teknologi yang masih terbatas.

Ekspor hasil industri (X) berpengaruh negatif terhadap TFP sektor industri kertas pada jangka pendek. Hasil serupa diperoleh Hwang dan Wang (2004) dalam meneliti pengaruh keterbukaan ekonomi terhadap TFP industri manufaktur di Jepang. Ekspor hasil industri kertas Indonesia hingga saat ini masih didominasi oleh ekspor bahan setengah jadi atau bahan mentah yang merupakan hasil industri berteknologi rendah. Hal ini diperkirakan memengaruhi tingkat efisiensi faktor produksi pada industri kertas.

(36)

setiap penambahan impor modal sebesar satu persen akan meningkatkann pertumbuhan TFP pada industri kertas sebesar 0.0712 persen, cateris paribus. Impor modal berupa mesin dari luar negeri akan meningkatkan efisiensi faktor produksi dalam proses produksi karena proses produksi dilakukan dengan menggunakan mesin-mesin berteknologi tinggi.

Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP Sektor Industri Kimia dan Barang-barang dari Kimia, Petroleum, Batubara, Karet, dan Barang-barang

dari Plastik

1. Uji unit root

Tahap ini dimaksudkan untuk memastikan ada tidaknya persoalan akar unit (unit root) pada masing-masing variabel yang akan dimasukkan dalam persamaan ECM. Apabila pada suatu variabel terdeteksi mengandung akar unit, maka variabel tersebut bersifat tidak stasioner (non stationare). Data yang tidak stasioner akan menghasilkan persamaan yang tidak valid dan sporius (semu). Metode yang digunakan untuk mendeteksi persoalan akar unit ini adalah uji Augmented Dickey-Fuller (ADF Test).

Tabel 15 Hasil uji unit root pada level sektor industri kimia Variabel Nilai ADF Nilai kritis Mackinnon (10%) Keterangan

TFP -4.889119 -2.622989 Stasioner

PMA -3.525863 -2.622989 Stasioner

X -3.820993 -3.221728 Stasioner

Hasil uji unit root pada semua variabel dapat dilihat pada Tabel 15. Variabel TFP, PMA, dan X terdeteksi bersifat stasioner pada level. Sedangkan variabel PDB, PMDN, dan M terdeteksi mengandung unit root atau bersifat non stasioner pada level. Hal ini dapat dilihat dari nilai statistik ADF lebih besar dari nilai kritis Mackinnon pada taraf nyata 10 persen.

(37)

Tabel 16 Hasil uji unit root pada first difference sektor industri kimia Variabel Nilai ADF Nilai kritis Mackinnon (10%) Keterangan

PDB -4.525724 -3.225334 Stasioner

PMDN -6.497753 -2.625121 Stasioner

M -4.641558 -2.625121 Stasioner

3. Uji Kointegrasi

Hasil ECM yang terbaik dari hasil pengolahan data untuk mengestimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri kimia dapat dilihat pada Tabel 17. Berdasarkan hasil estimasi model ECM pada Tabel 17, diperoleh nilai R-squared sebesar 0.8416. Artinya variabel PDB, PMA, PMDN, X, dan M yang terdapat dalam model dapat menjelaskan keragaman TFP industri kimia sebesar 84.16 persen dan sisanya 15.84 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Nilai F-Statistik sebesar 18.5915 lebih besar dari nilai F-tabel pada tingkat signifikansi 10 persen (F-tabel=2,36). Dapat disimpulkan bahwa minimal ada salah satu variabel yang berpengaruh nyata terhadap TFP industri kimia pada taraf nyata (ɑ) 10 persen. Faktor-faktor yang signifikan memengaruhi TFP sektor industri kimia pada jangka pendek adalah ekspor hasil industri kimia (X) dan impor mesin (M). Variabel PDB industri dan Penanaman Modal Asing (PMA) industri memengaruhi TFP industri kimia pada jangka panjang.

Tabel 17 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri kimia

D(PDB(-1)) 0.5124 2.1253* 0.0456

(38)

Hasil estimasi pada Tabel 17 menunjukkan bahwa PDB sektor industri berpengaruh secara signifikan terhadap TFP industri kimia pada jangka panjang dengan koefisien sebesar 0.5124. Artinya, peningkatan PDB industri sebesar satu persen akan meningkatkan TFP industri kimia sebesar 0.5124 persen, cateris paribus. Hasil serupa diperoleh Hwang dan Wang (2004) yang menunjukkan bahwa pertumbuhan output memiliki hubungan yang kuat dan positif terhadap TFP sektor industri manufaktur di Jepang.

Variabel PMA berpengaruh positif dan signifikan terhadap TFP sektor industri kimia pada jangka panjang. PMA sektor industri akan menimbulkan transfer teknologi industri dari luar negeri sehingga terjadi efisiensi faktor produksi dalam proses produksi. Nilai koefisien PMA yang paling kecil dibandingkan dengan faktor-faktor lainnya pada hasil estimasi mengindikasikan bahwa TFP industri kimia kurang peka terhadap perubahan investasi asing dibandingkan dengan perubahan faktor-faktor lain.

Ekspor hasil industri (X) berpengaruh positif terhadap TFP sektor industri kertas pada jangka pendek. Peningkatan ekspor hasil industri kimia mencirikan adanya keterbukaan ekonomi dalam sektor industri kima. Meningkatnya ekspor industri kimia akan meningkatkan produksi sehingga terjadi efisiensi faktor produksi. Peningkatan ekspor akan meningkatkan produktivitas karena ekspor memberikan akses terjadinya transfer teknologi karena adanya keterbukaan perdagangan (Harrison 1993).

Impor modal (M) berpengaruh secara signifikan terhadap TFP sektor industri kimia pada jangka pendek dengan nilai koefisien sebesar -0.1546, artinya setiap penambahan impor modal sebesar satu persen akan menurunkan pertumbuhan TFP pada industri kimia sebesar 0.1546 persen, cateris paribus. Hasil serupa diperoleh Glass dan Saggi (1996), penggunaan teknologi industri masih kurang memadai karena kurangnya informasi tentang teknologi yang digunakan sehingga kemampuan teknologi tidak berkembang, sehingga penggunaan teknologi yang diimpor menjadi kurang efisien.

Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP Industri Barang-barang Galian Bukan Logam Kecuali Hasil-hasil Minyak dan Batubara

1. Uji unit root

(39)

Tabel 18 Hasil uji unit root pada level sektor industri galian bukan logam Variabel Nilai ADF Nilai kritis Mackinnon (10%) Keterangan

TFP -4.758106 -2.622989 Stasioner

PMA -3.525863 -2.622989 Stasioner

Dengan menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF Test), menunjukkan bahwa derjat integrasi masing-masing variabel bervariasi antara derjat pertama (first difference) dan pada derajat kedua (second difference). Karena itu variabel dalam persamaan ECM diolah berdasarkan tingkat derajat integrasinya masing-masing. Tabel 19 menunjukkan hasil uji unit root pada first difference, variabel PDB, PMDN, X, dan M berhasil dilakukan uji integrasi derajat satu atau I(1) atau stasioner pada first difference.

Tabel 19 Hasil uji unit root pada first difference sektor industri galian bukan logam

PDB -4.525724 -3.225334 Stasioner

PMDN -6.497753 -2.625121 Stasioner

X -6.076512 -3.229230 Stasioner

M -5.290457 -2.625121 Stasioner

3. Uji Kointegrasi

Uji kointegrasi dilakukan dengan melakukan uji stasioneritas pada residual persamaan regresi dari variabel-variabel yang akan diamati. Pada Lampiran 3 dapat dilihat hasil uji kointegrasi persamaan yang digunakan. Nilai statistik ADF 5.664242) lebih kecil dari nilai kritis Mackinnon pada taraf nyata 10 persen (-2.625121), artinya variabel-variabel yang digunakan dalam persamaan ini sudah terkointegrasi.

(40)

Tabel 20 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri galian bukan logam

D(PDB(-4)) 0.2152 0.5472 0.5910

Variabel PMA berpengaruh secara signifikan dan positif terhadap TFP sektor industri galian bukan logam pada jangka pendek. Peningkatan PMA sektor industri sebesar satu persen akan meningkatkan pertumbuhan TFP industri galian bukan logam sebesar 0.0459 persen, cateris paribus. Modal asing yang masuk ke dalam negeri dapat meningkatkan progres teknologi karena munculnya transfer teknologi dari modal yang ditanamkan.

Ekspor hasil industri (X) berpengaruh positif terhadap TFP sektor industri galian bukan logam pada jangka panjang. Hasil ini sesuai dengan hipotesis yang digunakan dalam penelitian. Menurut Harrison (1993), peningkatan ekspor akan meningkatkan produktivitas karena ekspor memberikan akses terjadinya transfer teknologi dengan adanya keterbukaan perdagangan. Nilai koefisien X yang paling besar dibandingkan dengan koefisien variabel lainnya mangindikasikan bahwa TFP indutri galian bukan logam paling peka terhadap perubahan ekspor hasil industri galian bukan logam dibandingkan dengan perubahan faktor-faktor lain.

Impor modal (M) berpengaruh secara signifikan terhadap TFP sektor industri galian bukan logam pada jangka panjang. Pada jangka panjang, peningkatan impor modal sebesar satu persen akan meningkatkan pertumbuhan TFP industri galian bukan logam sebesar 0.2139 persen. Impor modal berupa mesin dari luar negeri akan meningkatkan efisiensi faktor produksi dalam proses produksi karena proses produksi dilakukan dengan menggunakan mesin-mesin berteknologi tinggi.

Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP Industri Dasar dari Logam

1. Uji unit root

(41)

ECM. Apabila pada suatu variabel terdeteksi mengandung akar unit, maka variabel tersebut bersifat tidak stasioner (non stationare). Data yang tidak stasioner akan menghasilkan persamaan yang tidak valid dan sporius (semu). Metode yang digunakan untuk mendeteksi persoalan akar unit ini adalah uji Augmented Dickey-Fuller (ADF Test).

Tabel 21 Hasil uji unit root pada level sektor industri dasar dari logam Variabel Nilai ADF Nilai kritis Mackinnon (10%) Keterangan

TFP -8.617093 -2.622989 Stasioner

PMA -3.525863 -2.622989 Stasioner

Hasil uji unit root pada semua variabel dapat dilihat pada Tabel 21. Variabel TFP dan PMA terdeteksi bersifat stasioner pada level. Sedangkan variabel PDB, PMDN, X, dan M terdeteksi mengandung unit root atau bersifat non stasioner pada level. Hal ini dapat dilihat dari nilai statistik ADF lebih besar dari nilai kritis Mackinnon pada taraf nyata 10 persen.

Dengan menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF Test), menunjukkan bahwa derjat integrasi masing-masing variabel bervariasi antara derjat pertama (first difference) dan pada derajat kedua (second difference). Karena itu variabel dalam persamaan ECM diolah berdasarkan tingkat derajat integrasinya masing-masing. Tabel 22 menunjukkan hasil uji unit root pada first difference, variabel PDB, PMDN, X, dan M berhasil dilakukan uji integrasi derajat satu atau I(1) atau stasioner pada first difference.

Tabel 22 Hasil uji unit root pada first difference sektor industri dasar dari logam Variabel Nilai ADF Nilai kritis Mackinnon (10%) Keterangan

PDB -4.525724 -3.225334 Stasioner

PMDN -6.497753 -2.625121 Stasioner

X -4.801013 -3.225334 Stasioner

M -5.580959 -2.625121 Stasioner

3. Uji Kointegrasi

(42)

Berdasarkan hasil estimasi model jangka pendek pada Tabel 23, diperoleh nilai R-squared sebesar 0.7231. Artinya variabel PDB, PMA, PMDN, X, dan M yang terdapat dalam model dapat menjelaskan keragaman TFP industri dasar logam sebesar 72.31 persen dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Nilai F-Statistik sebesar 7.8332 lebih besar dari nilai F-tabel pada tingkat signifikansi 10 persen (F-tabel=2,36). Dapat disimpulkan bahwa minimal ada salah satu variabel yang berpengaruh nyata terhadap TFP industri dasar logam

pada taraf nyata (ɑ) 10 persen. Faktor-faktor yang signifikan memengaruhi TFP sektor industri dasar logam pada jangka pendek adalah PDB dan PMA. Sedangkan variabel impor mesin (M) memengaruhi TFP industri dasar logam pada jangka panjang. Hal ini dapat dibuktikan dengan nilai t-Statistik yang memiliki nilai lebih besar dari nilai t-tabel pada taraf nyata 10 persen.

Tabel 23 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi TFP industri dasar logam

D(PDB) 3.6654 5.2063* 0.0001

Hasil estimasi pada tabel 23 menunjukkan bahwa PDB sektor industri berpengaruh secara signifikan terhadap TFP industri dasar logam dalam jangka pendek dengan nilai koefisien sebesar 3.6654, artinya setiap penambahan PDB sektor industri sebesar satu persen akan meningkatkan pertumbuhan TFP industri dasar logam sebesar 3.6654 persen, cateris paribus. Nilai koefisien PDB merupakan nilai koefisien tertinggi diantara variabel-variabel yang memengaruhi TFP industri dasar logam, artinya nilai TFP industri dasar logam paling peka terhadap perubahan PDB pada sektor industri.

Variabel PMA berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan TFP industri dasar logam pada jangka pendek. Menurut Glass dan Saggi (1996), meskipun penanaman modal cukup tinggi namun penyerapan teknologi pada sektor industri di negara-negara berkembang masih rendah karena dibutuhkan keahlian dan pelatihan yang sesuai untuk menyerap teknologi yang ditransfer oleh negara lain. Peralihan teknologi ke Indonesia dalam arti luas masih sangat terbatas meskipun pertumbuhan investasi asing (PMA) di sektor industri sangat pesat.

(43)

cateris paribus. Impor modal berupa mesin akan meningkatkan efisiensi faktor produksi dalam proses produksi karena proses produksi dilakukan dengan menggunakan mesin-mesin berteknologi tinggi.

Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP Sektor Industri Barang-barang dari Logam, Mesin, dan Perlengkapannya

1. Uji unit root

Hasil uji unit root pada variabel-variabel yang diduga memengaruhi TFP industri barang barang dari logam dapat dilihat pada Tabel 24. Variabel TFP dan PMA terdeteksi bersifat stasioner pada level. Sedangkan variabel PDB, PMDN, X, dan M terdeteksi mengandung unit root atau bersifat non stasioner pada level. Hal ini dapat dilihat dari nilai statistik ADF lebih besar dari nilai kritis Mackinnon pada taraf nyata 10 persen.

Tabel 24 Hasil uji unit root pada level sektor industri barang-barang dari logam Variabel Nilai ADF Nilai kritis Mackinnon (10%) Keterangan

TFP -6.270833 -2.622989 Stasioner

PMA -3.525863 -2.622989 Stasioner

Tahap ini dimaksudkan untuk mengetahui derajat integrasi ke berapa sehingga data runtun waktu dari masing-masing variabel yang akan digunakan bersifat stasioner. Dengan menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF Test), menunjukkan bahwa derjat integrasi masing-masing variabel bervariasi antara derjat pertama (first difference) dan pada derajat kedua (second difference). Karena itu variabel dalam persamaan ECM diolah berdasarkan tingkat derajat integrasinya masing-masing. Tabel 25 menunjukkan hasil uji unit root pada first difference, variabel PDB, PMDN, X, dan M berhasil dilakukan uji integrasi derajat satu atau I(1) atau stasioner pada first difference.

Tabel 25 Hasil uji unit root pada first difference sektor industri barang-barang dari logam

PDB -4.525724 -3.225334 Stasioner

PMDN -6.497753 -2.625121 Stasioner

X -3.708970 -3.233456 Stasioner