ANALISIS MODEL INPUT-OUTPUT

ANALISIS MODEL INPUT-OUTPUT

Lembaga Penyelidikan Ekonomi dan Masyarakat Fakultas Ekonomi Universtas Indonesia

19 Agustus 2015

Oleh

Dr. Uka Wikarya

PELATIHAN UNTUK STAF PENELITI Puslitbang Penyelenggaraan Pos dan

Telekomunikasi

1

Model Tabel Input-Output (I-O) Regional

Tabel Input-Output (Tabel IO) merupakan uraian statistik dalam bentuk matriks yang menyajikan informasi tentang transaksi barang dan jasa serta saling keterkaitan antar satuan kegiatan ekonomi (sektor) dalam suatu wilayah pada suatu periode waktu tertentu. Oleh karena itu Tabel IO merupakan sebuah model kuantitatif yang menunjukkan potret keadaan ekonomi (economics Landscape) suatu wilayah pada suatu periode tertentu (tahun).

Sebagai suatu model kuantitatif, Tabel IO akan memberikan gambaran menyeluruh mengenai:

a) Struktur perekonomian nasional/regional yang

mencakup struktur output dan nilai tambah masing- masing sektor,

b) Stuktur input antara, yaitu penggunaan berbagai barang

dan jasa oleh sektor-sektor produksi,

c) Struktur penyediaan barang dan jasa baik berupa produksi dalamnegeri maupun barang-barang yang berasal dari impor,

d) Struktur permintaan barang dan jasa, baik permintaan antara oleh sektor-sektor produksi maupun permintaan akhir untuk konsumsi, investasi dan ekspor.

e). Alat untuk melihat keterkaitan antar sektor yang terdapat dalam perekonomian

f) Memperkirakan dampak permintaan akhir dan

perubahannya terhadap berbagai output sektor produksi, nilai tambah bruto, kebutuhan impor, pajak, kebutuhan tenaga kerja dan sebagainya

g) Memberi petunjuk mengenai sektor-sektor yang

mempunyai pengaruh terkuat terhadap pertumbuhan ekonomi serta sektor-sektor yang peka terhadap

pertumbuhan perekonomian nasional.

3

Kerangka Dasar Model Tabel Input Output

Jenis-jenis Tabel IO Regional

Tabel IO

Transaksi Total

Transaksi Domestik

Harga Produsen

Harga Konsumen

Harga Produsen

Harga Konsumen

5

Struktur Input dan Jenis Tabel I-O

Ilustrasi Struktur Input Secangkir Kopi:

Tabel IO dibagi ke dalam 3 kuadran, yakni:

1. Kuadran I

Berisi transaksi input antara, yaitu nilai pengeluaran untuk barang dan jasa yang dibutuhkan untuk menghasilkan output dalam proses produksinya. Nilai transaksi ini dapat dipandang sebagai sisi input antara ataupun sisi permintaan antara.

Cara membaca simbol pada kuaran I:

X _ij = nilai output sektor produksi i yang digunakan sebagai input sektor produksi j

Contoh:

X ₁₂ = nilai output sektor produksi 1 yang digunakan sebagai input antara sektor produksi 2.

X ₂₃ =nilai output sektor produksi 2 yang digunakan sebagai input sektor produksi 3, dst.

7

2. Kuadran II

Berisi transaksi permintaan akhir, yaitu nilai pengeluaran atas barang dan jasa yang untuk dikonsumsi langsung dan bukan digunakan sebagai input dari proses produksi selanjutnya.

Permintaan akhir dirinci ke dalam 5 komponen, yakni:

a. Konsumsi Rumah Tangga (C)

b. Pengeluaran Konsumsi Pemerintah (G)

c. Pembentukan Modal Tetap Domestik Bruto atau Investasi (I)

d. Ekspor (EX), dan

e. Sisa produksi barang atau jasa yang belum

dikonsumsi, atau disebut juga sebagai perubahan

stok (S).

Struktur Permintaan dan Jenis Tabel I-O

Ilustrasi Struktur Permintaan: Peternakan dan Hasil-hasilnya

9

3. Kuadran III:

Berisi transaksi input primer, yang menunjukkan besarnya balas jasa dari faktor produksi, yang terdiri dari upah dan gaji, surplus usaha, pajak tidak langsung, depresiasi dan subsidi. Oleh karenanya transaksi ini disebut juga sebagai Nilai Tambah Bruto (NTB) atau Gross Value Added

Contoh:

V ₁ = nilai input primer yang digunakan oleh sektor produksi 1 untuk memenuhi proses produksinya Sedangkan arti simbol Xi = total nilai input (=nilai

output) sektor produksi i, seperti:

X ₁ = total nilai input (nilai output) sektor 1

X ₂ = total nilai input (nilai output) sektor 2, dst

Blok Penyediaan

menunjukkan nilai barang atau jasa suatu sektor untuk memenuhi permintaan antara dan permintaan akhir. Nilai total penyediaan sektor i dapat berasal dari dua sumber, yaitu:

a) Output domestik dari sektor produksi i : Xi

b) Output dari luar negeri (impor) dari sektor produksi i: M

_i

Identitas pada tabel IO

Jika dibaca menurut baris:

x

_i1

+ x

_i2

+ x

_i3

+ F

_i

= X

_i

+ M

_i

; dimana F

_i

= C

_i

+ G

_i

+ I

_i

+ S

_i

+ EX

_i

Jika dibaca menurut kolom:

x

_1j

+ x

_2j

+ x

_3j

+ V

_j

= X

_j

11

Tabel IO Nasional 2005, Klasifikasi 9 sektor (milyar Rp)

Keterangan Kode Sektor

13

Koefisien input aij yang diperoleh dengan rumus

merupakan rasio input antara yang berasal dari sektor i untuk sektor j (x

_ij

) dengan total input sektor j (Xj).

Koefisien input disebut juga koefisien teknis atau teknologi karena menggambarkan bagaimana kombinasi penggunaan input untuk menghasilkan satu unit output.

Disamping itu menggambarkan pula peranan tiap sektor dalam pembentukan output suatu sektor.

X j x ij a ij =

ANALISIS TABEL IO

1. Struktur Input Produksi

Koefisien Input atau Teknis Tabel IO 2005 (Analisis Model Terbuka)

15

0.0662 0.0000

0.0879 0.0005

0.0088

0.0226 0.0108

0.0134 0.0052

0.0000 0.0100 0.0200 0.0300 0.0400 0.0500 0.0600 0.0700 0.0800 0.0900 0.1000

Pertanian Pertambangan dan Penggalian Industri Manufaktur Listrik, Gas dan Air Bersih Bangunan Perdagangan, Hotel dan Restoran Angkutan dan Komunikasi Lemb Keuangan, Persewaan Bangunan dan Jasa…

Pemerintahan dan Jasas Sosial Kemasyarakatan

Komposisi Nilai Input Antara Sektor Pertanian (sektor-1) tahun 2005

• Contoh interpretasi sektor 1(kolom):

– Untuk menghasilkan Rp 1 nilai output sektor 1 (pertanian), dibutuhkan bahan baku (input antara) senilai Rp 0.2155; Rinciannya: Rp 0.0662 untuk bahan baku dari sektor 1 (pertanian), Rp 0.0879 untuk bahan baku dari sektor 3 (manufaktur), Rp 0.0005 untuk bahan baku sektor Gas, Listrik dan Air bersih, dst.

– Pengeluaran terbesar untuk membeli bahan baku dari sektor manufaktur: berupa pupuk, pestisida, plastik,dll .

– Cara interpretasi serupa berlaku untuk sektor-sektor lainnya

Koefisien Input atau Teknis Tabel IO 2005

Koefisien Input atau Teknis Tabel IO 2005 (Analisis Model Tertutup)

17

Koefisien Input atau Teknis Tabel IO 2005

• Contoh interpretasi:

– Interpretasi komposisi pengeluaran untuk masing-masing bahan baku (input antara) sama seperti pada Analisis Tabel IO Terbuka (seperti dibahas pada slide sebelumnya).

– Perbedaannya, disini ditambah satu baris (baris HH) dan satu

kolom (kolom HH). Baris HH menggambarkan pengeluaran sektor untuk upah tenaga kerja (=income rumah tangga). Kolom HH:

menggambarkan pengeluaran rumah tangga untuk membeli ouput sektor.

– Sektor 1 (kolom): untuk menghasilkan Rp 1 nilai output,

dikeluarkan dana sebesar Rp 0.1726 untuk membayar tenaga kerja (baris HH).

– Sektor HH (kolom): untuk setiap rupiah total pengeluaran rumah tangga Rp 0.1014 dibelanjakan utk membeli output sektor 1

(pertanian); Rp 0.3309 membeli output sektor manufaktur; dst.

– Cara interpretasi serupa berlaku untuk sektor-sektor lainnya.

2. Mengetahui Multiplier dan Dampak Output

Order kemeja dari USA : $1juta

Stimulus =1

Output Garment utk ekspor naik:

$ 1 juta.

+

Input antara naik:

Kain, Kancing, resluiting, benang, pewarna, listrik,

bahan bakar dll

Input primer naik:

Upah dan gaji, keuntungan usaha, pajak tidak langsung

Output Garment domestik naik:

$ 0.05 juta.

Dampak Output = 1.65 Multiplier Output: 1.65 / 1 = 1.65

Output Kegiatan produksi: Kain, Kancing, pewarna, listrik, bahan

bakar dll --> meningkat

Belanja RTutk brng konsumsi naik, Belanja Prshaan barang modal naik

= Total kenaikan Output

Garment: $1.05juta

+

Output semua kegiatan Produktif selain garmen

Naik: $0.60 juta

Output semua kegiatan Produktif naik: $1.65 juta

=

19

Penurunan Model Multiplier Output

3 3

3 33

32 31

2 2

2 23

22 21

1 1

1 13

12 11

M F

x x

x

M F

x x

x

M F

x x

x

+

= +

+ +

+

= +

+ +

+

= + +

+

X X

X ( )

( )

(

_{31 32 33 3}

)

_{3 3}

2 2

2 23 22

21

1 1

1 13 12

11

F x

x x

M F

x x

x

M F

x x

x

X M

X X

=

− +

+ +

=

− +

+ +

=

− +

+ +

Neraca Transaksi Total Neraca Transaksi Domestik

( )

( )

(

_{31 32 33 3}

)

₃

2 2

23 22

21

1 1

13 12

11

F x

x x

F x

x x

F x

x x

X X X

= +

+ +

= +

+ +

= +

+ +

Dibersihkan dari komponen impor

Dari rumus koef input antara:

X j x ij

a ij = x =

_ij

a

_ij

X

_j

3 3

3 33 2

32 1

31

2 2

3 23 2

22 1

21

1 1

3 13 2

12 1

11

X F

X a X

a X a

X F

X a X

a X a

X F

X a X

a X a

= +

+ +

= +

+ +

= + +

+

 







 







=

 







 





 +

 







 







 







 







3 2 1

3 2 1

3 2 1

33 32

31

23 22

21

13 12

11

X X X

F F F

X X X

a a

a

a a

a

a a

a

X F

AX + =

Penurunan Model Multiplier Output

X F

A I

X A I

A I

F A

I

X A I

F

AX X

F

X F

AX

=

−

−

−

=

−

−

=

−

=

= +

−

−

− 1

1 1

) (

) (

) (

) (

)

( X = ( I − A ) ^{− 1} F

F A

I

X d

d = ( − ) ^{− 1}

Variabel Stimulus

Koefisien variabel stimulus:

pengganda atau multiplier untuk mendapatkan output Dampak

Output

Perubahan Stimus Perubahan

Output

21

Formula Multiplier Output

^dimana

M

_O

= matriks multiplier/pengganda output berukuran n x n ; dapat diterapkan untuk

I = matriks identitas berukuran n x n

A = matriks koefisien teknis berukuran n x n [I-A]

^-1

= matriks kebalikan Leontief

Sebenarnya yang menjadi pusat analisis dari tabel IO adalah matriks kebalikan Leontief [I-A]

^-1

atau matriks multiplier/pengganda output

1 O = [ I − A ] ⁻ M

Untuk menghitung angka multiplier atau pengganda output

diperoleh dengan rumus:

Matriks kebalikan Leontief atau matriks pengganda output Matriks kebalikan Leontief atau matriks pengganda output

(Analisis Model Terbuka)

Jumlah kolom 1 (sektor 1) = 1.3399 artinya jika permintaan akhir sektor 1 bertambah senilai 1 satuan uang, ouput perekonomian bertambah sebesar 1.3399 satuan uang.

23

Interpretasi Multiplier Output

• Sektor 4 (Listrik, Gas dan Air bersih) memiliki multiplier output tertinggi

(=2.0226). Setiap kenaikan permintaan output sektor-4 sebesar Rp 1, berdampak meningkatkan output perekonomian secara keseluruhan (semua sektor) sebesar Rp 2.0226. Sektor ini berkekuatan besar dalam menstimulir pertumbuhan, krn banyak membutuhkan dan dibutuhkan oleh sektor-sektor lain.

• Sektor 2 (pertambangan dan penggalian) memiliki multiplier output terendah (=1.2107), karena tidak banyak membutuhkan input / bahan baku dari sektor- sektor lain. Hal yang hampir sama terjadi pada sektor pertanian.

1.3399 1.2107

1.7273

2.0226 1.8458 1.6042

1.6685 1.4251

1.6308

0.000 0.500 1.000 1.500 2.000 2.500

Pertanian Pertambangan dan Penggalian Industri Manufaktur Listrik, Gas dan Air Bersih Bangunan Perdagangan, Hotel dan Restoran Angkutan dan Komunikasi Lemb Keuangan, Persewaan Bangunan dan Jasa Perusahaan Pemerintahan dan Jasas Sosial Kemasyarakatan

24

Matriks kebalikan Leontief atau matriks pengganda output Matriks kebalikan Leontief atau matriks pengganda output

(Analisis Model Tertutup)

Jumlah kolom 1 (sektor 1) kurang baris H = 2.0517-0,2897=1.7620, artinya jika permintaan akhir sektor 1 bertambah senilai 1 satuan uang,

ouput perekonomian bertambah sebesar 1.7620 satuan uang, dan pendapatan naik 0.2897 satuan uang .

25

Interpretasi Multiplier Output Analisis Model Tertutup

1.7620 1.4805

2.1251 2.4466 2.3163 2.1134

2.1907 1.8473

2.5004

3.1994

0.2897 0.1851

0.2730 0.2910

0.3229 0.3494 0.3583 0.2897

0.5968

1.3020

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50

Pertanian Pertambangan dan Penggalian Industri Manufaktur Listrik, Gas dan Air Bersih Bangunan Perdagangan, Hotel dan Restoran Angkutan dan Komunikasi Lemb Keuangan, Persewaan Bangunan dan Jasa Perusahaan Pemerintahan dan Jasas Sosial Kemasyarakatan Rumah Tangga

Pendapatan Output

• Dalam analisis tertutup selain mengetahui dampak thd output, juga dampak income atau pendapatan rumah tangga (pekerja).

• Sektor 9 (Jasa-jasa) memiliki multiplier total tertinggi (=3.0972), tersusun atas multiplier output dan income masing-masing 2.5004 dan 0.5968. Artinya untuk setiap peningkatan permintaan output sektor 9 sebesar Rp 1, akan berdampak meningkatkan output

perekonomian secara keseluruhan sebesar Rp2.5004 dan meningkatkan pendapatan semua pekerja sebesar Rp 0.5968.

• Sektor 2 (pertambangan) memiliki multiplier total terendah (=1.6656) yg tersusun atas

multiplier output dan Income masing-masing 1.4805 dan 0.1851. ²⁶

3. Multiplier dan Dampak Pendapatan

x

_1j

+ x

_2j

+ x

_3j

+ V

_j

= X

_j

Neraca per kolom:

Dimana:

X

_j

= Nilai output atau nilai produksi sektor j

x

_ij

= input antara untuk produksi sektor j yang barang/jasanya dipasok oleh oleh sektor i V

_j

= penjumlahan dari komponen bukan input antara, yang terdiri dari:

M

_j

= impor bahan baku dari luar negeri / daerah V

_201j

= pengeluaran atau pendapatan untuk pekerja

V

_202j

= surplus usaha (keuntungan dan pembayaran kepada negara)

V

_203j

= Pengelauran untuk depresiasi atau penyusutan barang modal

V

_204j

= Pajak tidak langsung bersih : pajak pertambahan nilai bersih

V

_205j

= Subsidi dari pemerintah

Koefisien pendapatan pekerja: , dihitung dari angka Tabel IO

j j

v

j

X V

₂₀₁

201

=

Untuk mendapatkan kembali angka V

_201j

, jika X

_j

sdh diketahui:

Kita sekarang memiliki kumpulan v

_201j

sebanyak n (banyak sektor dalam tabel IO), yang kemudian ditempatkan ke dalam matrik diagonal

j j

j

v X

V

₂₀₁

=

₂₀₁

×

Penurunan Multiplier Pendapatan:

27

Penurunan Multiplier Pendapatan (1/2)

 

 







 

 







=

v

n

v v

V

, 201 2

, 201 1

, 201

201

....

0 0

...

...

...

...

0 ...

0

0 ...

0 ˆ

Matriks diagonal koefisien pendapatan pekerja

F A

I

V ₂₀₁ ¹

201 ˆ ( )

v = − ⁻

Angka pendapatan pekerja sektoral dihitung dengan rumus:

Stimulus Matriks

Pengganda untuk mendapatkan

pendapatan pekerja pendapatan

pekerja

Elemen dalam matriks tidak lazim disebut multiplier

pendapatan

Pengganda untuk mendapatkan pendapatan pekerja:

dimana

= matriks diagonal koefisien nilai upah dan gaji v

₂₀₁

= vektor pendapatan pekerja, dimensi nx1

M

_i

= matriks pengganda mendapatkan pendapatan pekerja [I-A]

^-1

= matriks kebalikan Leontief

1 201

I = V ˆ [ I − A ] ⁻ M

F A

I V

F

M _{I 201} ¹

201 ˆ ( )

v = = − ⁻

Pendapatan pekerja:

ˆ

201

V

1 201 1

201 ( ) ˆ

ˆ − ^{− −}

= V V

I _m I A

Angka Pengganda Pendapatan (Income Multiplier) Pekerja sektoral:

29

Matriks Dampak Pendapatan (Analisis Model Terbuka) Matriks Dampak Pendapatan

(Analisis Model Terbuka)

Sektor 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 0.1877 0.0012 0.0244 0.0078 0.0116 0.0125 0.0054 0.0020 0.0093

2 0.0011 0.1218 0.0091 0.0231 0.0095 0.0019 0.0021 0.0010 0.0024

3 0.0145 0.0057 0.1379 0.0413 0.0444 0.0211 0.0259 0.0084 0.0280

4 0.0004 0.0002 0.0019 0.1160 0.0009 0.0023 0.0019 0.0011 0.0019

5 0.0015 0.0017 0.0010 0.0024 0.1340 0.0026 0.0031 0.0048 0.0036

6 0.0064 0.0025 0.0137 0.0129 0.0210 0.1892 0.0110 0.0051 0.0148

7 0.0032 0.0023 0.0070 0.0056 0.0083 0.0109 0.1763 0.0064 0.0085

8 0.0039 0.0021 0.0068 0.0090 0.0108 0.0170 0.0104 0.1769 0.0092

9 0.0039 0.0046 0.0078 0.0054 0.0075 0.0109 0.0390 0.0168 0.3805

Dampak Pendapatan 0.222 0.142 0.210 0.223 0.248 0.268 0.275 0.223 0.458

Koef Pendap 0.173 0.113 0.107 0.098 0.133 0.178 0.161 0.152 0.363

Pengganda Pendapatan 1.289 1.261 1.963 2.286 1.866 1.511 1.709 1.464 1.264

• Jika permintaan akhir sektor 1 naik senilai 1 satuan uang (su), pendapatan rumah tangga seluruh sektor naik sebesar 0.222 su.

• Multiplier pendapatan sektor 1 = 1.289 artinya untuk setiap tambahan 1 rupiah

pendapatan pekerja di sektor 1, akan menciptakan pendapatan nasional sebesar

1.289 rp.

31

Interpretasi Multiplier Pendapatan

• Jika terjadi peningkatan permintaan akhir atas output sektor 3 (manufaktur) sebesar Rp 1, berdampak pd peningkatan income pekerja di seluruh sektor sebesar Rp 0.210.

• Jk tidak ada mekanisme multiplier output income naik sebesar Rp 0.107, yaitu hanya diterima oleh para pekerja di sektor-1.

• Krn ada multiplier output, mk dampak income menjadi Rp 0.210. Perbandingan dampak

income yang diterima pekerja di semua sektor (0.210) dan yg diterima pekerja sektor 1 (0.107)

adalah 2.9770 (=multiplier income tipe I)

Matriks Dampak Pendapatan (Analisis Model Tetutup) Matriks Dampak Pendapatan

(Analisis Model Tetutup)

• Jika permintaan akhir sektor 1 naik senilai 1 su, pendapatan rumah tangga seluruh sektor naik sebesar 0.2897 su.

• Multiplier pendapatan sektor 1 = 1.6783 artinya untuk setiap tambahan 1 rupiah pendapatan pekerja sektor 1, akan menciptakan pendapatan nasional sebesar

1.6783 rp. ³²

Interpretasi Multiplier Pendapatan

33

• Jika terjadi peningkatan permintaan akhir atas output sektor 4 (LGA) sebesar Rp 1, berdampak pd peningkatan income pekerja di seluruh sektor sebesar Rp 0.2910.

• Jk tidak ada mekanisme multiplier output income naik sebesar Rp 0.0977, yaitu hanya diterima oleh para pekerja di sektor-1.

• Krn ada multiplier output, mk dampak income menjadi Rp 0.2910. Perbandingan dampak

income yang diterima pekerja di semua sektor (0.291) dan yg diterima pekerja sektor 1 (0.0977)

adalah 2.9770 (=multiplier income tipe II))

4. Multiplier dan Dampak Nilai Tambah Bruto

VA

_j

=v

_201j

+ v

_202j

+ v

_203j

+ v

_204j

+ v

_205j

Nilai tambah bruto:

Dimana:

V

_201j

= pengeluaran atau pendapatan untuk pekerja

V

_202j

= surplus usaha (keuntungan dan pembayaran kepada negara)

V

_203j

= Pengelauran untuk depresiasi atau penyusutan barang modal

V

_204j

= Pajak tidak langsung bersih : pajak pertambahan nilai bersih

V

_205j

= Subsidi dari pemerintah

Koefisien nilai tambah bruto sektor j,

j j

v

j

X

= VA

Untuk mendapatkan kembali angka VA

_j

, jika X

_j

sdh diketahui:

Kita sekarang memiliki kumpulan v

_j

sebanyak n (banyak sektor dalam tabel IO), yang kemudian ditempatkan ke dalam matrik diagonal

j j

j

v X

VA = ×

 

 





 

 





=

v

n

v v

....

0 0

...

...

...

...

0 ...

0

0 ...

0

ˆ

²

1

V VA = V ˆ ( I − A ) ^{− 1} F

Angka nilai tambah bruto sektoral dihitung dengan rumus:

Stimulus Nilai Tambah

Bruto

Pengganda

SKT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0.765 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2 0.000 0.819 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 3 0.000 0.000 0.374 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 4 0.000 0.000 0.000 0.303 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 5 0.000 0.000 0.000 0.000 0.358 0.000 0.000 0.000 0.000 6 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.593 0.000 0.000 0.000 7 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.488 0.000 0.000 8 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.680 0.000 9 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.540

Koefisien Nilai Tambah Bruto: Vˆ

35

Dampak Nilai Tambah Bruto dan Proses Perhitungan

SKT 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 0.832 0.005 0.108 0.035 0.052 0.056 0.024 0.009 0.041 2 0.008 0.885 0.066 0.168 0.069 0.014 0.016 0.007 0.018 3 0.051 0.020 0.483 0.145 0.155 0.074 0.091 0.029 0.098 4 0.001 0.001 0.006 0.359 0.003 0.007 0.006 0.003 0.006 5 0.004 0.004 0.003 0.006 0.360 0.007 0.008 0.013 0.010 6 0.021 0.008 0.046 0.043 0.070 0.631 0.037 0.017 0.049 7 0.010 0.007 0.021 0.017 0.025 0.033 0.534 0.019 0.026 8 0.017 0.010 0.031 0.040 0.048 0.076 0.047 0.791 0.041 9 0.006 0.007 0.012 0.008 0.011 0.016 0.058 0.025 0.566 Jumlah 0.950 0.947 0.775 0.821 0.794 0.913 0.820 0.914 0.855 NTB

375,615 317,170 795,681 26,911 206,862 433,186 194,422 239,391 287,654 2,876,892

F

195,418 197,401 1,231,130 27,553 528,981 477,378 228,020 133,327 424,687

) 1

ˆ ( I − A ⁻

= V

VA ^F

Matriks menggandakan Final demand (F) ke Nilai tambah bruto (VA)

37

sektor 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 ^{1.307 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000}

2 ^{0.000 1.221 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000}

3 ^{0.000 0.000 2.675 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000}

4 ^{0.000 0.000 0.000 3.303 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000}

5 ^{0.000 0.000 0.000 0.000 2.796 0.000 0.000 0.000 0.000}

6 ^{0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.687 0.000 0.000 0.000}

7 ^{0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2.049 0.000 0.000}

8 ^{0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.471 0.000}

9 ^{0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.853}

Matriks kebalikan Koefisien Nilai Tambah Bruto:

ˆ ⁻ 1

V

Angka Pengganda Nilai Tambah Bruto

ˆ 1

) ˆ ( I − A V ⁻ V

SKT 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 1.087 0.006 0.289 0.114 0.144 0.094 0.049 0.013 0.076

2 0.010 1.080 0.177 0.554 0.193 0.023 0.032 0.010 0.033

3 0.066 0.024 1.291 0.477 0.434 0.125 0.186 0.043 0.182

4 0.001 0.001 0.016 1.187 0.008 0.012 0.012 0.005 0.011

5 0.005 0.005 0.007 0.021 1.008 0.012 0.017 0.019 0.018

6 0.028 0.010 0.122 0.142 0.196 1.065 0.075 0.025 0.092

7 0.013 0.009 0.057 0.056 0.070 0.056 1.095 0.029 0.048

8 0.023 0.012 0.082 0.133 0.135 0.128 0.096 1.164 0.076

9 0.008 0.008 0.031 0.027 0.031 0.027 0.119 0.037 1.049

38

ˆ 1

) ˆ ( − ⁻

= u V I A V MVA

MVA 1.241 1.156 2.072 2.711 2.219 1.541 1.681 1.345 1.585

Vektor baris u:

u 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Setiap kenaikan satu juta rupiah nilai tambah bruto di sektor manufaktur, akan meningkatkan nilai tambah bruto nasional 2,072 juta rupiah

5. Multiplier dan Dampak Kesempatan Kerja

Koefisien Tenaga Kerja,

j j j

l TK

= X

Untuk mendapatkan kembali angka TK

_j

, jika X

_j

sdh diketahui:

Kita sekarang memiliki kumpulan l

_j

sebanyak n (banyak sektor dalam tabel IO), yang kemudian ditempatkan ke dalam matrik diagonal

j j

j

= l × X

TK

 

 





 

 





=

l

n

l l

....

0 0

...

...

...

...

0 ...

0

0 ...

0

ˆ

²

1

L TK = L ˆ ( I − A ) ^{− 1} F

Angka kesempatan kerja sektoral dihitung dengan rumus:

Stimulus Jumlah

Kesempatan Kerja

Pengganda

39

Satuan Output : Milyar Rp; Satuan Tenaga kerja (TK): orang;

Satuan Koefisien TK (baris koef): orang/milyar rp.

Pengganda Dampak Kesempatan Kerja

Dampak Sektoral dan Sumbernya

SKT 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 89.464 0.571 11.615 3.711 5.547 5.975 2.591 0.944 4.430

2 0.020 2.320 0.173 0.439 0.181 0.036 0.041 0.018 0.047

3 0.782 0.306 7.430 2.225 2.392 1.139 1.395 0.451 1.511

4 0.010 0.006 0.051 3.033 0.025 0.060 0.049 0.030 0.050

5 0.085 0.091 0.052 0.130 7.339 0.144 0.172 0.261 0.200

6 0.867 0.344 1.868 1.757 2.859 25.767 1.498 0.700 2.017

7 0.243 0.179 0.539 0.429 0.634 0.833 13.475 0.491 0.649

8 0.106 0.058 0.186 0.245 0.293 0.462 0.285 4.819 0.250

9 0.240 0.285 0.485 0.337 0.465 0.677 2.421 1.044 23.625

Jumlah 91.816 4.160 22.400 12.308 19.734 35.092 21.926 8.758 32.779 Koef TK 82.266 2.147 5.756 2.556 7.281 24.201 12.309 4.140 22.515 Total Dampak 91.816 4.160 22.400 12.308 19.734 35.092 21.926 8.758 32.779 Multiplier 1.116 1.937 3.891 4.815 2.710 1.450 1.781 2.116 1.456

Interpretasi Multiplier Kesempatan Kerja

• Jika terjadi peningkatan permintaan output sektor 1 (pertanian) sebesar Rp 1 milyar, berdampak pd peningkatan kesempatan kerja di seluruh sektor sebesar 100.39 orang.

• Padahal jk tidak ada mekanisme keterkaitan antar sektor, kesempatan kerja hanya naik sebesar

82.27 orang, yaitu yang diserap oleh sektor pertanian saja.

• Krn ada keterkaitan antar-sektor, maka dampak kesempatan kerja di seluruh sektor (termasuk pertanian) menjadi 100.39 orang. Perbandingan dampak kesempatan kerja yg muncul di semua sektor dan yg muncul di sektor pertanian adalah 1.22. Angka ini dsbt multiplier kesempatan kerja. Artinya jika terjadi peningkatan

kesempatan kerja di sektor pertanian sebesar 1 orang, akan meningkatkan kesempatan kerja di seluruh sektor sebanyak 1.22 orang.

41

6. Untuk Melihat Keterkaitan antar sektor perekonomian.

1. Keterkaitan ke Belakang

1.1 Keterkaitan ke belakang langsung (direct Bacward linkage)

• Dilihat dari koefisien input antara.

1.2 Keterkaitan kebelakang Total (Total backward linkage)

Besar-kecilnya ukuran keterkaitan ke belakang suatu sektor ditunjukkan oleh Indeks Keterkaitan ke Belakang (IKBj), yang diperoleh dengan cara:

dimana

^IKB

_j

= indeks keterkaitan total ke belakang sektor-j

b

_ij

= unsur matriks kebalikan Leontif baris-i dan kolom-j n = ukuran matriks Leontif (ukuran sektor tabel IO)

n b

b

IKB

n

i

n j

ij n

i

ij j

∑ ∑

∑

= =

=

=

1 1

1

2) Keterkaitan kedepan (Forward linkage)

2.1 Keterkaitan ke depan Langsung (Direct Forward Linkage)

• Lihat dari koefisien input antara: lihat secara horisontal

2.2 Keterkaitan ke depan Total (Total Direct Forward Linkage)

Besar-kecilnya ukuran keterkaitan ke depan suatu sektor ditunjukkan oleh Indeks Keterkaitan ke Depan (IKDj), yang diperoleh dengan cara:

dimana

^IKD

_j

= indeks keterkaitan total ke depan sektor-i

b

_ij

= unsur matriks kebalikan Leontif baris-i dan kolom-j n = ukuran matriks Leontif (ukuran sektor tabel IO)

n b

b

IKD

n

i

n j

ij n

j

ij i

∑ ∑

∑

= −

=

=

1 1

1

43

KETERKAITAN KE HULU DAN HILIR

Keterkaitan Industri ke arah Hilir

Keterkaitan industri ke arah Hulu

44

Ilustrasi Indeks Keterkaitan Total ke Belakang dan ke Depan

SKT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total Indeks

1 1.0875 0.0069 0.1412 0.0451 0.0674 0.0726 0.0315 0.0115 0.0538 1.5176 0.944 2 0.0094 1.0803 0.0807 0.2046 0.0842 0.0166 0.0190 0.0086 0.0217 1.5251 0.948 3 0.1359 0.0532 1.2907 0.3865 0.4155 0.1978 0.2423 0.0783 0.2625 3.0627 1.904 4 0.0037 0.0023 0.0199 1.1868 0.0097 0.0233 0.0193 0.0115 0.0195 1.2961 0.806 5 0.0117 0.0124 0.0072 0.0178 1.0079 0.0197 0.0236 0.0358 0.0274 1.1635 0.723 6 0.0358 0.0142 0.0772 0.0726 0.1181 1.0647 0.0619 0.0289 0.0834 1.5568 0.968 7 0.0197 0.0145 0.0438 0.0349 0.0515 0.0677 1.0947 0.0399 0.0527 1.4194 0.883 8 0.0255 0.0141 0.0450 0.0592 0.0709 0.1117 0.0687 1.1642 0.0604 1.6198 1.007 9 0.0107 0.0126 0.0215 0.0150 0.0206 0.0300 0.1076 0.0464 1.0493 1.3138 0.817 Total 1.3399 1.2107 1.7273 2.0226 1.8458 1.6042 1.6685 1.4251 1.6308 1.6083

Indeks 0.8331 0.7528 1.0740 1.2576 1.1477 0.9974 1.0374 0.8861 1.0140

Indeks Keterkaitan

ke Depan Indeks

Keterkaitan ke belakang

Rata-rata angka multiplier output

sektoral

0.944=1.5176 ÷ ÷ ÷ ÷ 1.6083

1.04740=1.7273 ÷ ÷ ÷ ÷ 1.6083

• Indeks Keterkaitan Total ke Belakang (IKB) atau Total Backward Linkage = derajat keterkaitan sektor dg sektor-sektor yang lebih hulu secara Total.

• Keterkaitan Total ke Depan (IKD) atau Forward Linkage = derajat keterkaitan sektor dg sektor-sektor yang lebih hilir.

Matriks Multiplier Output:

45

Keterbatasan analisis model I-O

• Keseragaman

– Setiap sektor hanya memproduksi satu jenis output yang seragam ( homogeneity ) dari susunan input tunggal.

• Kesebandingan

– Kenaikan penggunaan input berbanding lurus dengan kenaikan output

( proportionality ), yang berarti perubahan tingkat output tertentu akan selalu didahului oleh perubahan pemakaian input yang sebanding.

– Dengan lain perkataan, setiap sektor hanya memiliki satu fungsi produksi dimana input berhubungan secara fixed proportional . Asumsi ini

menyampingkan pengaruh skala ekonomis, artinya makin banyak output yang dihasilkan, biaya produksi per unit makin kecil sehingga penggunaan Input Antara semakin efisien.

• Penjumlahan

– Efek total dari kegiatan produksi di berbagai sektor merupakan penjumlahan

( additivity ) dari proses produksi masing-masing sektor secara terpisah. Ini

berarti seluruh pengaruh di luar sistem input-output diabaikan.

7. Supply- Side IO Model

Misalkan kita mendefinisikan matriks Transaksi Kuadran I sebagai Z, vektor output sebagai X, dan vektor non input antara adalah W, sebagai berikut:

[ _{1 2 3} ]

3 2 1

33 32

31

23 22

21

13 12

11

;

; W W W

X X X X

z z

z

z z

z

z z

z Z

 







 







=

 







 







=

 







 







 

 

 







 

 

 







=

 

 

 







 

 

 







=

 







 







=

33 32

31

23 22

21

13 12

11

3 2

1

3 33 3

32 3

31

2 23 2

22 2

21

1 13 1

12 1

11

33 32

31

23 22

21

13 12

11

0 1 0

1 0 0

0 1 0

z z

z

z z

z

z z

z

X X

X

X z X

z X

z

X z X

z X

z

X z X

z X

z

a a

a

a a

a

a a

a A

r

( ) ^{X Z}

A = ˆ ^{− 1}

r ^{sehingga Z =} ( ) ^{X ˆ A r}

Koefisien alokasi output adalah :

47

Koefisien Alokasi Output

SKT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total

1 0.0662 0.0001 0.4295 0.0000 0.0189 0.0661 0.0001 0.0001 0.0208 0.6019

2 0.0000 0.0707 0.3056 0.0324 0.0797 0.0000 0.0001 0.0000 0.0017 0.4903

3 0.0203 0.0054 0.1930 0.0098 0.0804 0.0400 0.0263 0.0045 0.0418 0.4215

4 0.0030 0.0031 0.2721 0.1519 0.0028 0.1216 0.0451 0.0257 0.0647 0.6900

5 0.0075 0.0069 0.0042 0.0015 0.0010 0.0160 0.0110 0.0175 0.0198 0.0855

6 0.0152 0.0040 0.1477 0.0044 0.0673 0.0422 0.0181 0.0066 0.0414 0.3469

7 0.0132 0.0092 0.1332 0.0027 0.0395 0.0899 0.0720 0.0234 0.0445 0.4277

8 0.0187 0.0085 0.1261 0.0069 0.0629 0.1685 0.0453 0.1333 0.0513 0.6214

9 0.0048 0.0064 0.0390 0.0003 0.0063 0.0213 0.0665 0.0224 0.0363 0.2034

j j

j j

j z z z w

X = ₁ + ₂ + ₃ +

Misalkan Wj adalah seluruh pembayaran untuk non input antara, misalnya impor (m

_j

), tenaga kerja (h

_i

), dan komponen value added lainnya. Maka jumlah pembayaran di kolom j adalah:

Struktur tersebut yang mewakili matriks berukuran 3x3 adalah:

[ X ₁ X ₂ X ₃ ] = i ' Z + [ W ₁ W ₂ W ₃ ]

W Z

i

X ' = ' +

W A

X i

X = + ˆ r ' '

) 1

( '

) (

'

' '

− −

=

=

−

+

=

A I

W X

W A

I X

W A

X X

r r

r

ˆ '

' X X i =

)

1

(

' = ∆ −

⁻

∆ X W I A

r

Asumsi dalam pendekatan supply-side: pola distribusi output bersifat stabil dalam sistem ekonomi

Proses penurunan mutliplier

Multiplier input

49

[ ^∆ X

₁

^∆ X

₂

^∆ X

₃

] [ ^{= ∆} W

₁

^∆ W

₂

^∆ W

₃

] ⁽ I ⁻ A ⁾

⁻¹

r

)

1

( −

⁻

= I A Q

r

[ ] [ ]

 







 







∆

∆

∆

=

∆

∆

∆

33 32

31

23 22

21

13 12

11

3 2

1 3

2 1

q q

q

q q

q

q q

q W W

W X

X X

Multiplier input

Jika ∆W

₁

=1, ∆W

₂

=0 dan ∆W

₃

=0, maka vektor ∆X:

[ ] [ ]

 







 







=

=

∆

33 32

31

23 22

21

13 12

11

0 0 1 13

12 11

q q

q

q q

q

q q

q q

q q

X

Penambahan input (tenaga kerja, atau impor) untuk produksi sektor 1 berdampak meningkatkan output pada sektor-1 (q

₁₁

), sektor-2 (q

₁₂

), dan sektor-3 (q

₁₃

)

Jumlah angka baris i

ke kanan: multiplier

input (supply) dari

sektor i

Matriks Pengganda Input

SKT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total

1 1.0875 0.0055 0.6121 0.0082 0.0795 0.1082 0.0256 0.0082 0.0585 1.9932 2 0.0119 1.0803 0.4436 0.0470 0.1258 0.0313 0.0196 0.0078 0.0298 1.7971 3 0.0313 0.0097 1.2907 0.0161 0.1129 0.0679 0.0454 0.0130 0.0658 1.6528 4 0.0206 0.0101 0.4774 1.1868 0.0629 0.1918 0.0863 0.0457 0.1168 2.1986 5 0.0099 0.0083 0.0265 0.0027 1.0079 0.0249 0.0162 0.0218 0.0253 1.1436 6 0.0241 0.0075 0.2247 0.0088 0.0935 1.0647 0.0337 0.0139 0.0608 1.5318 7 0.0243 0.0141 0.2337 0.0078 0.0747 0.1242 1.0947 0.0353 0.0705 1.6794 8 0.0356 0.0155 0.2721 0.0149 0.1164 0.2317 0.0778 1.1642 0.0915 2.0197 9 0.0098 0.0092 0.0860 0.0025 0.0224 0.0412 0.0804 0.0306 1.0493 1.3314

V A

I ) ˆ ( −

⁻¹

r

51

Pengganda Dampak Nilai Pendapatan

SKT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total

1 0.1877 0.0006 0.0654 0.0008 0.0106 0.0192 0.0041 0.0013 0.0212 0.3109 2 0.0021 0.1218 0.0474 0.0046 0.0167 0.0056 0.0031 0.0012 0.0108 0.2133 3 0.0054 0.0011 0.1379 0.0016 0.0150 0.0121 0.0073 0.0020 0.0238 0.2062 4 0.0036 0.0011 0.0510 0.1160 0.0084 0.0341 0.0139 0.0070 0.0424 0.2774 5 0.0017 0.0009 0.0028 0.0003 0.1340 0.0044 0.0026 0.0033 0.0092 0.1592 6 0.0042 0.0008 0.0240 0.0009 0.0124 0.1892 0.0054 0.0021 0.0220 0.2611 7 0.0042 0.0016 0.0250 0.0008 0.0099 0.0221 0.1763 0.0054 0.0256 0.2707 8 0.0061 0.0018 0.0291 0.0015 0.0155 0.0412 0.0125 0.1769 0.0332 0.3177

V A I W

Y ' = ∆ ( − )

⁻¹

ˆ

∆

r

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 0.17261 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

2 0.00000 0.11277 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

3 0.00000 0.00000 0.10685 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

4 0.00000 0.00000 0.00000 0.09774 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

5 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.13291 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

6 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.17766 0.00000 0.00000 0.00000

7 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.16102 0.00000 0.00000

8 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.15198 0.00000

9 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.36263

Koefisien Pendapatan Pekerja

Pengganda Pendapatan:

Vˆ

V A I ) ˆ ( −

⁻¹

r

Pengganda dan Dampak Nilai Tambah Bruto

SKT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total

1 0.832 0.004 0.229 0.002 0.028 0.064 0.012 0.006 0.032 1.210 2 0.009 0.885 0.166 0.014 0.045 0.019 0.010 0.005 0.016 1.168 3 0.024 0.008 0.483 0.005 0.040 0.040 0.022 0.009 0.035 0.666 4 0.016 0.008 0.178 0.359 0.022 0.114 0.042 0.031 0.063 0.834 5 0.008 0.007 0.010 0.001 0.360 0.015 0.008 0.015 0.014 0.437 6 0.018 0.006 0.084 0.003 0.033 0.631 0.016 0.009 0.033 0.834 7 0.019 0.012 0.087 0.002 0.027 0.074 0.534 0.024 0.038 0.816 8 0.027 0.013 0.102 0.005 0.042 0.137 0.038 0.791 0.049 1.204 9 0.008 0.008 0.032 0.001 0.008 0.024 0.039 0.021 0.566 0.707

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 0.765 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

2 0.000 0.819 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

3 0.000 0.000 0.374 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

4 0.000 0.000 0.000 0.303 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

5 0.000 0.000 0.000 0.000 0.358 0.000 0.000 0.000 0.000

6 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.593 0.000 0.000 0.000

7 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.488 0.000 0.000

8 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.680 0.000

9 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.540

Koefisien NTB

Pengganda NTB: ( I − A )

⁻¹

V ˆ

r ∆ VA ' = ∆ W ( I − A )

⁻¹

V ˆ

r Vˆ

53

Pengganda dan Dampak Kesempatan Kerja

SKT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total

1 89.464 0.012 3.524 0.021 0.579 2.617 0.315 0.034 1.317 97.881 2 0.979 2.320 2.553 0.120 0.916 0.758 0.241 0.032 0.672 8.590 3 2.578 0.021 7.430 0.041 0.822 1.644 0.558 0.054 1.481 14.629 4 1.693 0.022 2.748 3.033 0.458 4.643 1.063 0.189 2.630 16.480 5 0.813 0.018 0.153 0.007 7.339 0.603 0.200 0.090 0.569 9.792 6 1.980 0.016 1.293 0.023 0.681 25.767 0.415 0.058 1.369 31.602 7 2.001 0.030 1.345 0.020 0.544 3.006 13.475 0.146 1.588 22.155 8 2.925 0.033 1.566 0.038 0.847 5.608 0.957 4.819 2.060 18.855 0.808 0.020 0.495 0.006 0.163 0.997 0.989 0.127 23.625 27.231

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 82.266 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

2 0.000 2.147 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

3 0.000 0.000 5.756 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

4 0.000 0.000 0.000 2.556 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

5 0.000 0.000 0.000 0.000 7.281 0.000 0.000 0.000 0.000

6 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 24.201 0.000 0.000 0.000

7 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 12.309 0.000 0.000

8 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 4.140 0.000

9 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 22.515

Koefisien Tenaga Kerja

Pengganda TK: ( I − A )

⁻¹

L ˆ r

L A I W

TK )' ( ) ˆ ( = ∆ −

⁻¹

∆

r

Lˆ

SELESAI

TERIMA KASIH

55