TUGAS MIKROEKONOMI
PENGARUH TENAGA KERJA, BAHAN BAKU DAN MESIN
TERHADAP PRODUKSI INDUSTRI BARANG DARI KAYU, ROTAN
DAN GABUS YANG TIDAK DIKLASIFIKASIKAN DI TEMPAT LAIN
TAHUN 2010.
Untuk selain yang memiliki kekayaan khas khasanah budaya daerah, nilai seni yang menggunakan bahan baku alamiah maupun imitasi.
Disusun guna memenuhi tugas Mikroekonomi
Dosen : DR. Budiasih
Disusun oleh:
Yunita Sartika Sari ( 10.6493 )
Kelas: 3SE1
SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
JAKARTA
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Indonesia merupakan negara dengan kekayaan sumber daya alam yang
melimpah. Oleh karena itu, Indonesia yang dahulu terkenal sebagai negara agraris dan
kini mulai bergeser mengikuti perkembangan zaman menjadi negara industri namun
tetap berbasis pada pemanfaatan kekayaan sumber daya alam sebagai bahan baku
industri. Sumber daya hutan merupakan ladang bahan baku industri yang menghasilkan
berbagai jenis kayu dan rotan. Industri besar dan sedang yaitu industri barang dari kayu,
rotan dan gabus merupakan salah satu industri pengolah hasil hutan menjadi berbagai
macam produk kerajinan tangan dari kayu, rotan dan gabus yang diminati di pasar lokal
bahkan hingga pasar internasional. Beberapa produk barang kerajinan tangan dari kayu,
rotan dan gabus antara lain aksesoris rumah (tempat tisu, tempat toples, rak, gantungan
baju), perabot dan alat mainan anak, sketsel, bola takro, holahok, kap lampu, keranjang,
dsb.
Industri pengolahan ini merupakan salah satu industri yang menyerap tenaga
kerja yang cukup besar terutama pada industri berskala besar sehingga penerapannya
sangat cocok di Indonesia yang membutuhkan industri teknologi padat karya guna
mengurangi tingkat pengangguran.
Hasil produk industri barang dari kayu, rotan dan gabus dari Indonesia ini
banyak diminati di beberapa negara kawasan Eropa. Telah banyak perusahaan jenis
industri ini yang terlibat sebagai eksportir dan mencatat nilai ekspor hingga miliaran
rupiah. Industri ini tergolong industri yang potensial untuk dikembangkan, namun
terdapat beberapa kendala yang menjadi hambatan produktivitas industri barang dari
kayu, rotan dan gabus ini diantaranya adalah kesulitan dalam pemenuhan volume bahan
baku yang dikarenakan naiknya harga bahan baku dan semakin berkurangnya
produktivitas terutama untuk bahan baku rotan di pulau Jawa. Sedangkan keberadaan
perusahaan pengrajin barang dari kayu, rotan dan gabus paling banyak tersebar di pulau
Jawa seperti yang paling populer adalah di daerah Jepara, Jawa Tengah, sehingga
banyak perusahaan yang terpaksa memasok bahan baku dari Kalimantan karena
cadangan rotan yang semakin menipis di Jawa bahkan beberapa industri ini juga
Kendala pasokan bahan baku ini semakin diperparah dengan adanya kebijakan
pemerintah SK No:12/M/Dag/Per/6/2005 tentang dibukanya ekspor rotan mentah dan
setengah jadi. Banyak negara-negara lain seperti China, Thailand, Vietnam dsb, yang
membeli bahan baku kayu dan rotan dari Indonesia sehingga banyak perusahaan
pengolah kayu mentah dan hasil hutan lainnya yang lebih cenderung untuk mengekspor
produk mentah atau setengah jadinya karena harga yang sedikit lebih tinggi daripada
harga lokal. Padahal produk tersebut akan menghasilkan keuntungan lebih maksimal
jika diolah lagi menjadi produk jadi.
Badan Pusat Statistik (BPS) melaporkan industri manufaktur Indonesia skala
besar dan menengah mencetak pertumbuhan 4,12% sepanjang tahun 2012 dibandingkan
setahun sebelumnya. Di tengah pertumbuhan sektor manufaktur tersebut, BPS mencatat
masih banyak industri yang mengalami penurunan produksi sepanjang
Januari-Desember 2012 yang salah satunya adalah industri barang dari kayu, rotan dan gabus
dengan persentase penurunan sebesar 3,3 %.
Penurunan produksi industri manufaktur pengolahan berbasis kayu dan rotan di
sepanjang 2012 dikarenakan oleh penurunan harga komoditas dunia. Adapun penyebab
penurunan harga di pasar global adalah krisis ekonomi yang terjadi di negara-negara
kawasan Eropa dan Amerika Serikat. Di samping itu, negara-negara Timur Tengah yang
menjadi pasar baru belum menyerap sempurna hasil produksi industri barang dari kayu,
rotan dan gabus.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian di atas, maka rumusan masalah dari penelitian adalah
sebagai berikut :
1. Apakah faktor tenaga kerja, bahan baku dan modal mesin berpengaruh terhadap
produksi industri barang dari kayu, rotan dan gabus?
2. Seberapa besar pengaruh dari masing-masing variabel terhadap produksi industri
barang dari kayu, rotan dan gabus?
3. Bagaimana nilai elastisitas produksi dan skala usaha industri barang dari kayu,
rotan dan gabus?
4. Berapakah nilai average product per variabel dan marginal product untuk setiap
1.3 Tujuan Penelitian
Dengan rumusan masalah yang ada, maka tujuan penelitian ini adalah sebagai
berikut :
1. Untuk menganalisis pengaruh penggunaan tenaga kerja, bahan baku dan modal
mesin terhadap produksi industri barang dari kayu, rotan dan gabus.
2. Untuk menganalisis seberapa besar pengaruh masing-masing variabel terhadap
produksi industri barang dari kayu, rotan dan gabus.
3. Untuk menganalisis nilai elastisitas produksi dan skala usaha industri barang
dari kayu, rotan dan gabus.
4. Untuk menganalisis nilai average product per variabel dan marginal proudct
untuk setiap variabel.
1.4 Manfaat Penelitian
1. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan dan manfaat bagi
perusahaan barang dari kayu, rotan dan gabus dalam menggunakan faktor-faktor
produksi seperti tenaga kerja, bahan baku dan modal mesin sehingga bisa
diharapkan mempunyai prospek pasar yang lebih besar baik di dalam maupun di
luar negeri.
2. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan bagi pemerintah dalam
menentukan kebijakan terutama yang berkaitan dengan pengembangan industri
barang dari kayu, rotan dan gabus.
3. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi kepada peneliti lain untuk
BAB II
LANDASAN TEORI 2.1 Kajian Teori
2.1.1 Produksi
Istilah produksi secara umum diartikan sebagai penggunaan atau pemanfaatan
sumber daya yang mengubah suatu komoditi menjadi komoditi lainnya yang sama
sekali berbeda, baik dalam pengertian apa, dan dimana atau kapan komoditi-komoditi
itu akan dialokasikan, maupun dalam pengertian apa yang dapat dikerjakan oleh
konsumen oleh komoditi tersebut. (Miller dan Meiners dalam Kurniasari, 2011).
Produksi adalah transformasi atau perubahan menjadi barang produk atau proses dimana
masukan (input) diubah menjadi keluaran (output). Potung dalam Herawati (2008)
produksi atau memproduksi adalah menambah kegunaan (nilai guna) suatu barang
sehungga memberikan manfaat baru dari bentuk semula. Lebih spesifik lagi produksi
adalah kegiatan perusahaan dalam mengkombinasikan berbagai input untuk
menghasilkan output dengan biaya yang minimum.
2.1.2 Tenaga Kerja Sebagai Faktor Produksi
Menurut Sudarso dalam Utama (2011), tenaga kerja merupakan sumber daya
manusia untuk melaksanakan pekerjaan. Pengertian umum tersebut sesuai dengan
pengertian tenaga kerja yang tercantum dalm UU Pokok Ketenagakerjaan No.14 Tahun
1969, yaitu setiap orang yang mempu melakukan pekerjaan baik di dalam mapupun di
luar hubungan tenaga kerja guna menghasilkan jasa atau barang guna memenuhi
kebutuhan masyarakat.
Menurut P. Simanjuntak (Iryadini, 2010), sumber daya manusia mengandung
dua pengertian. Pertama, mengandung pengertian usaha kerja atau jasa yang dapat
diberikan dalam proses produksi. Kedua, menyangkut manusia yang mampu bekerja
untuk memberikan jasa atau usaha kerja tersebut.
Menurut Schroeder (Herawati, 2008) mengelola tenaga kerja adalah suatu hal
yang sangat penting dalam opersai, karena tidak ada sesuatu yang dapat diselesaikan
tanpa manusia yang mengerjakan. Mengelola tenaga kerja yang baik dan efisien adalah
2.1.3 Bahan Baku Sebagai Faktor Produksi
Bahan baku disebut juga bahan dasar yang dipergunakan untuk memproduksi
suatu barang. Bahan baku merupakan bagian yang integral dari produk yang dihasilkan
oleh suatu perusahaan.
2.1.4 Mesin Sebagai Faktor Produksi
Mesin merupakan alat bantu untuk melakukan proses transformasi atau proses
pengolahan dari masukan (input) atau keluaran (output) (Daryanto dalam Herawati,
2008). Mesin sangat memegang peranan penting dalam proses pengolahan, karena tanpa
mesin proses produksi tidaklah efisien, juga hasil yang didapat tidak optimal.
Kapasitas mesin terdiri dari kapasitas terpasang dan kapasitas terpakai.
Kapasitas terpasang merupakan jumlah maksimum dari bahan baku yang dapat diolah
oleh mesin tersebut. Sedangkan kapasitas terpakai merupakan jumlah minimum dari
bahan baku yang dapat diolah oleh mesin.
2.1.5 Fungsi Produksi
Fungsi produksi adalah hubungan antara faktor-faktor produksi (input) dengan
tingkat produksi (output) yang diciptakannya. Di dalam teori ekonomi, untuk
menganalisis mengenai produksi, selalu dimisalkan bahwa faktor produksi tanah dan
odal adalah tetap jumlahnya. Hanya tenaga kerja yang dipandang sebagai faktor
produksi yang berubah-ubah jumlahnya. Dengan demikian, di dalam menggambarkan
hubungan di antara faktor produksi yang digunakan dan tingkat produksi yang tercapai,
yang digambarkan adalah hubungan di antara jumlah tenaga kerja yang digunakan dan
jumlah produksi yang dicapai. (Sadono Sukirno, 2002)
Fungsi produksi dapat dinyatakan sebagai berikut :
Q = f(K,L) ... (2.1)
Dimana K adalah jumlah stok modal, L adalah jumlah tenaga kerja. Sedangkan Q
adalah jumlah produk yang dihasilkan. (Sadono Sukirno, 2002)
Soekartawi dalam Utama (2011) menyatakan bahwa fungsi produksi adalah
hubungan fisik antara variabel yang dijelaskan (Y) dan variabel yang menjelaskan (X).
Variabel yang dijelaskan biasanya berupa output dan variabel yang menjelaskan
biasanya berupa input. Secara matematis, hubungan ini dapat dituliskan sebagai berikut
Y = f(X1, X2,..., XL) ... (2.2)
Dalam sebuah fungsi produksi perusahaan terdapat tiga konsep produksi yang
penting, yaitu produk total, produk marginal, dan produk rata-rata. Produk total (Total
Product, TP) menunjukkan total output yang dihasilkan dalam unit fisik. Produk
marginal (Marginal Product, MP) dari suatu input adalah tambahan produk atau output
yang diakibatkan oleh tambahan satu unit input tersebut (yang bersifat variabel) dengan
menganggap input lainnya konstan. Produk rata-rata (Average Product, AP) adalah
output total dibagi dengan unit total input.
2.1.6 Fungsi Produksi Cobb-Douglass
Pada tahun1989, fungsi Cobb_Douglass pertama kali diperkenalkan oleh Cobb,
C.W dan Douglass, P.H. ,melalui artikelnya yang berjudul “A Theory of Production”.
Fungsi produksi Cobb-Douglass adalah suatu fungsi yang melibatkan dua atau lebih
variabel, dimana variabel satu disebut variabel dependen (Y) dan yang lainnya disebut
variabel independen (X). Penyelesaian hubungan antara X dan Y adalah dengan cara
regresi, dimana variasi Y akan dipengaruhi variasi dari X.
Secara matematis, fungsi produksi Cobb-Douglass dapat dituliskan sebagai
berikut :
... (2.3) Dimana : Y = variabel yang dijelaskan (produksi)
A = koefisien teknologi
K = modal
L = tenaga kerja
= elastisitas modal
= elastisitas tenaga kerja
Untuk memudahkan pendugaan terhadap persamaan di atas, maka persamaan tersebut
diubah menjadi bentuk linear berganda dengan cara melogaritma naturalkan persamaan
tersebut, yaitu:
... (2.4)
Dimana : Y = produksi
X1,...,Xn = faktor input
b1,....,bn = besaran parameter penduga
pada persamaan tersebut dilihat bahwa nilai b1,b2,....,bn adalah tetap walaupun variabel
yang terlibat telah dilogaritma naturalkan. Hal ini terjadi karena pada fungsi Cobb-
Douglass menunjukkan elastisitas X terhadap Y dan jumlah elastisitas merupakan
return to scale.
Ada beberapa persyaratan yang harus dipenuhi untuk bisa menggunakan fungsi
produksi Cobb-Douglass dalam sebuah penelitian, syarat tersebut adalah :
1. Karena dalam penyelesaiannya fungsi produksi ditransformasikan ke dalam
bentuk linear double log maka tidak ada pengamatan yang bernilai nol.
2. Dalam fungsi produksi perlu ada asumsi tidak ada perbedaan teknologi pada
setiap pengamatan. Ini artinya kalau fungsi Cobb-Douglass yang dipakai sebagai
model dalam suatu pengamatan, dan bila diperlukan analisis yang memerlukan
lebih dari suatu model tersebut terletak pada intercept dan bukan pada
kemiringan garis (slope) model tersebut.
3. Tiap variabel bebas adalah perfect competition.
4. Hanya ada satu variabel yang dijelaskan yaitu (Y)
5. Perbedaan lokasi (pada fungsi produksi) sperti iklim, adalah sudah tercakup
pada faktor kesalahan (error term).
Setiap fungsi produksi pasti memiliki beberapa kelebihan dan bahkan
kelemahan, hal ini terjadi pula pada fungsi produksi Cobb-Douglass. Fungsi produksi
Cobb-Douglass sering digunakan karena memiliki beberapa kelebihan antara lain :
1. Bentuk fungsi Cobb-Douglass bersifat sederhana dan mudah penerapannya
2. Hasil pendugaan garis melalui fungsi Cobb-Douglass akan menghasilkan
koefisien yang juga mencerminkan besaran elstisitas.
3. Berdasarkan besaran elastisitas tersebut dapat dilihat tingkat besaran return to
scale.
Selain ada bebarapa kelebihan dari fungsi produksi Cobb-Douglass, ada
beberapa kelemahan yang dimiliki fungsi ini, yaitu :
1. Spesifikasi variabel yang keliru, hal ini menyebabkan nilai elastisitas produksi
yang diperoleh negatif atau nilainya terlalu besaratau terlalu kecil. Spesifikasi ini
2. Kesalahan pengukuran variabel, hal ini terjadi bila data kurang valid sehingga
menyebabkan besaran elastisitas produksi yang terlalu besar atau terlalu kecil.
3. Dalam prakteknya, masalah multikolinearitas sulit untuk dihindarkan, meskipun
telah diusahakan besaran korelasi antar variabel independen tidak terlalu tinggi.
4. Apabila data yang digunakan adalah data cross section, maka data tersebut harus
mempunyai variasi yang cukup. Data yang digunakan tidak boleh bernilai nol
atau negatif karena logarotma dari bilangan nol atau negatif adalah tak
terhingga.
2.1.7 Return to Scale.
Menurut Soekartawi dalam Riyadi (2007) terdapat tiga model fungsi produksi
Cobb-Douglass atau tiga kemungkinan hasil skala usaha (return to scale). Return to
scale merupakan persentase pertambahan nilai produksi lebih besar, lebih kecil atau
sama dengan persentase pertambahan jumlah input.
Secara lebih rinci dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Hasil skala meningkat (Increasing return to scale)
Merupakan tambahan hasil yang meningkat atas skala produksi, kasus dimana
output bertambah dengan proporsi yang lebih besar daripada input.
b. Hasil skala konstan (Constant Return to Scale)
Merupakan tambahan hasil yang konstan atas skala produksi, kasus dimana
outpu bertambah dengan proporsi yang tepat sama dengan penambahan input.
c. Hasil skala menurun (Decreasing return to scale)
Merupakan tambahan hasil yang menurun atas skala produksi, kasus dimana
output bertambah dengan proporsi yang lebih kecil daripada input.
Menurut Hu dalam Riyadi (2007), untuk mengetahui skala usaha dapat
dilakukan dengan menjumlahkan koefisien regresi atau parameter elastisitasnya yaitu :
b1 + b2 +....+ bn
dengan mengikuti kaidah Return to Scale (RTS) yaitu :
a. Increasing RTS, jika b1 + b2 +....+ bn > 1
b. Constant RTS, jika b1 + b2 +....+ bn = 1
2.2 Penelitian yang Relevan
Sebuah penelitian dilakukan oleh Adrian Ramadhan, fakultas Ilmu Ekonomi dan
Manajemen Institut Pertanian Bogor pada tahun 2009 dengan judul “Analisis Daya
Saing Industri Furniture Rotan Indonesia. Untuk melihat faktor-faktor yang
mempengaruhi daya saing secara kuantitatif, peneliti menggunakan metode OLS
(Ordinary Least Squared). Hasil analisis faktor-faktor yang mempengaruhi daya saing
industri furnitur rotan menunjukkan bahwa tingkat daya saing dipengaruhi oleh nilai
produksi furnitur rotan, nilai ekspor furnitur rotan, dan kebijakan pemerintah.
2.3 Kerangka Pemikiran
Kegiatan produksi tidak akan terwujud dan terlaksana tanpa adanya alat atau
benda yang digunakan untuk memproduksi suatu barang, jadi diperlukan adanya
faktor-faktor produksi untuk menciptakan, menghasilkan benda atau jasa. Adapun faktor-faktor
produksi yang dimaksud adalah :
1. Faktor produksi tenaga kerja
2. Faktor produksi bahan baku
3. Faktor produksi modal mesin
Kerangka pemikiran dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
2.4 Hipotesis
Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Hipotesis pertama yang diajukan adalah untuk mengetahui pengaruh tenaga
kerja, bahan baku dan modal mesin secara bersamaan terhadap produksi barang
dari kayu, rotan, gabus lainnya.
H0 :
Produksi
(Y)
Tenaga kerja(X1) Bahan baku
(X2) Modal mesin
Artinya tidak ada pengaruh positif dan signifikan antara tenaga kerja, bahan
baku dan modal mesin terhadap produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya
yang tidak dapat diklasifikasikan di tempat lain.
2. Hipotesis yang kedua yang diajukan adalah untuk mengetahui pengaruh tenaga
kerja secara parsial terhadap produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya
Ytdl.
H0 :
Artinya tidak ada pengaruh positif dan signifikan antara tenaga kerja terhadap
produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl.
H0 :
Artinya ada pengaruh positif dan signifikan antara tenaga kerja terhadap
produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl.
3. Hipotesis ketiga yang diajukan adalah untuk mengetahui pengaruh bahan baku
secara parsial terhadap produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl.
H0 :
Artinya tidak ada pengaruh positif dan signifikan antara bahan baku terhadap
produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl.
H0 :
Artinya ada pengaruh positif dan signifikan antara bahan baku terhadap produksi
barang dari kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl.
4. Hipotesis keempat yang diajukan adalah untuk mengetahui pengaruh modal
mesin secara parsial terhadap produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya
Ytdl.
H0 :
Artinya tidak ada pengaruh positif dan signifikan antara modal mesin terhadap
produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl.
H0 :
Artinya ada pengaruh positif dan signifikan antara modal mesin terhadap
BAB III METODOLOGI
3.1 Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber
dari subdirektorat Industri Besar Sedang Badan Pusat Statistik (BPS) RI. Data yang
diperoleh berupa data produksi, data bahan baku, dan data modal mesin dalam nilai
rupiah serta tenaga kerja dalam satuan orang. Data yang digunakan merupakan data
hasil survei IBS tahun 2010.
3.2 Metode Analisis 3.2.1 Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan analisis statistik yang menggambarkan atau
mendeskripsikan data menjadi informasi yang lebih jelas dan mudah difahami.
Penyajian tabel-tabel, grafik atau diagram, ukuran-ukuran dan deskripsi data yang
berhubungan dengan penelitian ini akan disajikan untuk pelengkap analisis. Analisis
deskriptif yang akan digunakan dalam penelitian ini merupakan penggambaran
keberadaan atau profil usaha industri barang dari kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl
mengenai jumlah pekerja, nilai produksi, modal mesin dan bahan baku. Data yang
digunakan dalam analisis deskriptif ini berjumlah 57 perusahaan.
3.2.2 Analisis Regresi
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitrian ini adalah model data
silang tempat yaitu data yang dikumpulkan pada suatu titik waktu tertentu (Mudjarat
dalam Wanty, 2006). Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi
linier berganda. Analisis dilakukan dengan media komputer menggunakan bantuan
software SPSS (Statistical Package for the Social Science) 20.0 for windows. Jumlah
perusahaan yang digunakan dalam analisis regresi adalah 38 perusahaan karena terdapat
19 perusahaan yang memiliki nilai nol atau non respon sehingga dalam analisis ini dari
57 perusahaan hanya 38 perusahaan yang akan dianalisis lebih lanjut.
Dalam penelitian ini model yang digunakan adalah pendekatan model fungsi
Cobb-Douglass dengan tiga variabel bebas yaitu penggunaan tenaga kerja, biaya bahan
... (3.1)
Kemudian ditransformasikan ke model linear logaritmatik menjadi :
... (3.2) Keterangan :
prod = jumlah produksi yang dihasilkan
TK = input tenaga kerja
BB = input bahan baku (ribuan)
M = input modal mesin (ribuan)
= Konstanta/intercept
= elastisitas input tenaga kerja
= elastisitas input bahan baku
= elastisitas input modal mesin
u = elastisitas faktor produksi lain yang tidak diteliti.
Metode estimasi yang digunakan adalah “metode kuadrat terkecil” (OLS) yang
diharapkan menghasilkan Penduga Linier Tak Bias Terbaik (BLUE). Dalam metode
kuadrat terkecil asumsi-asumsi yang dipakai adalah sebagai berikut :
1. , untuk setiap i
Artinya rata-rata kesalahan pengganggu sama dengan nol atau menyatakan
variabel-variabel lain yang mempengaruhi akan tetapi tidak terwakili di dalam
model.
2. , untuk setiap i tidak sama dengan j
Artinya kovarian sama dengan nol, dengan kata lain tidak ada korelasi antara
kesalahan pengganggu yang satu dengan yang lain.
3. , untuk setiap i
Artinya setiap kesalahan pengganggu mempunyai varians sama atau mempunyai
penyebaran yang sama.
4.
Artinya rata-rata kesalahan pengganggu mengikuti distribusi normal dengan
rata-rata 0 dan varian .
Uji statistik yang dilakukan meliputi uji simultan (uji F) dan uji parsial (uji t).
metode kuadrat terkecil (OLS), seperti uji kenormalan, uji autokorelasi, uji
multikolinieritas dan uji heroskedastisitas.
3.3 Pengujian Statistik
3.3.1 Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Uji F pada dasarnya dimaksudkan untk membuktikan secara statistik bahwa
seluruh variabel independen berpengaruh secara bersama-sama terhadap
variabel-variabel dependen yaitu probabilitas hasil produksi barang dari kayu, rotan, gabus
lainnya Ytdl dengan hipotesis untuk menunjukkan apakah semua variabel bebas yang
dimaksudkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap
variabel tak bebas. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut :
Jika H0 :
Maka secara simultan tidak ada pengaruh yang signifikan dari tenaga kerja
(X1), bahan baku (X2), dan modal mesin (X3) terhadap hasil produksi barang
dari kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl (Y).
Jika H1 :
Maka minimal ada satu diantara tenaga kerja (X1), bahan baku (X2), dan modal
mesin (X3) yang berpengaruh signifikan terhadap hasil produksi barang dari
kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl (Y).
Untuk menguji hipotesis tersebut digunakan statistik F, dimana nilai F hitung
dapat diperoleh dengan formula sebagai berikut :
Dimana : = koefisien determinasi
n = banyaknya tahun penelitian
k = jumlah parameter
uji ini dilakukan dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut :
a. Apabila nilai F hitung < Ftabel atau nilai probabilitas F-Statistik > 0,5 maka H0
diterima.
b. Apabila nilai Fhitung < F tabel atau nilai probabilitas F-Statistik < 0,5 maka H0
3.3.2 Uji Signifikansi Partial (Uji t)
Uji statistik t dilakukan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu
variabel penjelas secara individual menjelaskan variasi variabel dependen (Imam
Ghozali,2005). Untuk menguji pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependen secara individual dapat dibuat hipotesis sebagai berikut :
Jika H0 : maka tidak ada pengaruh masing-masing variabel bebas (tenaga
kerja (X1), bahan baku (X2) dan modal mesin (X3)) terhadap hasil
produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl (Y).
Jika Ha : maka terdapat pengaruh masing-masing variabel bebas (tenaga
kerja (X1), bahan baku (X2), dan modal mesin (X3)) terhadap hasil
produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl (Y).
Untuk menguji hipotesis tersebut digunakan statistik t, dmana nilai t hitung
dapat diperoleh dengan formula sebagai berikut :
Dimana : = koefisien regresi
se ( = stadar error koefisien regresi
uji ini dilakukan dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut :
a. Apabila nilai t hitung < t tabel atau nilai probabilitas t-Statistik > 0,5 maka H0
diterima.
b. Apabila nilai t hitung < t tabel atau nilai probabilitas t-Statistik < 0,5 maka H0
ditolak.
3.3.3 Koefisien Determinasi ( )
Koefisien determinasi bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh
variabel-variabel bebas dapat menerangkan dengan baik variasi variabel-variabel tak bebas. Untuk
mengukur kebaikan suatu model (goodness of fit) dengan menggunakan Koefisien
Determinasi (R2). Koefisien Determinasi (R2) merupakan angka yang memberikan proporsi atau presentase variasi total dalam variabel tak bebas (Y) yangdijelaskan oleh
variabel (X). Koefisien determinasi dirumuskan sebagai berikut :
Nilai R2 yang sempurna adalah satu, yaitu apabila keseluruhan variabel dependen dapat dijelaskan sepenuhnya oleh variabel independen yang dimasukkan ke
dalam model. Dimana 0< R2<1 sehingga kesimpulan yang dapat diambil adalah :
Nilai R2 yang kecil atau mendekati nol, berarti kemempuan variabel-variabel bebas dalam menerangkan variasi variabel tak bebas sangat terbatas.
Nilai R2 mendekati satu, berarti kemampuan variabel-variabel bebas menerangkan hampir semua informasi yang digunakan untuk memprediksi
variasi variabel tak bebas.
3.3.4 Pengujian Asumsi Klasik 3.3.4.1 Uji Normalitas
Uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel
pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Cara untuk melihat normalitas
residual adalah melalui analisis grafik dan analisis statistik :
1. Analisis grafik, yaitu dengan melihat grafik Histogram dan grafik P-Plot yang
membandingkan distribusi kumulatif dan distribusi normal, dasar pengambilan
keputusan :
a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal,
maka regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
2. Analisis statistik, yaitu dengan melihat uji statistik Non-Parametrik
Kolmogorov-Smirnov (K-S) dengan hipotesis :
Apabila nilai Asimp.sig (2-tailed) atau probabilitasnya di atas 0,05 , maka
3.3.4.2 Uji Non-Multikolinearitas
Uji non-multikolinearitas dilakukan untuk melihat apakah ada variasi yang
saling berkorelasi pada variabel bebas. Jika terjadi korelasi maka terdapat masalah
multikolinearitas sehingga model regresi tidak dapat digunakan.
Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut :
Menurut Ghozali (2005), dengan software SPSS, pengujian dapat dilakukan
melalui nilai Tolerance dan Variation Inflation Factor (VIF). Jika nilai Tolerance <
0,10 dan nilai VIF > 10 mengindikasikan adanya multikolinieritas yang serius di antara
variabel bebas.
3.3.4.3 Uji Non-Autokorelasi
Uji non-autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear
ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu
pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan problem
autokorelasi. Menurut Ghozali (2005) autokorelasi muncul karena observasi yang
muncul secara berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya.
Cara yang digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi yaitu dengan
melihat uji dutbin-watson, hipotesis yang akan diuji :
Pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi :
Hipotesis Nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0<dw<dl Tidak ada autokorelasi positif No decision dl<dw<du Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4-dl<dw<4 Tidak ada autokorelasi negatif No decision 4-du<dw<dl Tidak ada autokorelasi positif dan negatif Tidak ditolak du<dw<4-du
Keterangan : dw = Durbin Watson hitung
dl = Durbin Watson lower
3.3.4.4 Uji Heterokedastisitas
Uji heterokestisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah regresi terjadi
ketidaksamaan varians residual. Jika varians suatu pengamatan ke pengamatan yang lain
tetap maka disebut homokedastisitas dan jika varians berbeda disebut heterokedastisitas.
Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas.
Santoso (2002) mengatakan bahwa untuk mendeteksi ada atau tidaknya gejala
heterokedastisitas maka dapat dilakukan dengan menganalisis penyebaran titik yang
terdapat pada scatter plot yang dihasilkan dari pengolahan dengan dasar pengambilan
keputusan sebagai berikut : “Jika ada pola tertentu, seperti titik yang membentuk suatu pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar, menyempit) maka telah terjadi
heterokedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka nol pada sumbu Y atau tersebar secara acak maka tidak terjadi
heterokedastisitas”.
Pendeteksian adanya heterokedastisitas dalam sebuah model belum cukup hanya
dengan pengamatan sebaran titiknya saja. Terdapat beberapa uji statistik yang dapat
dilakukan untuk mendeteksi atau menguji adanya heteroskedastisitas dalam suatu
model, salah satunya yang digunakan dalam analisis penelitian ini adalah uji Park.
Pengujian Park menggunakan fungsi sebagai berikut :
Karena umumnya tidak diketahui, maka Park menyarankan untuk menggunakan
sehingga persamaan regresinya menjadi
setelah diperoleh model regresi yang baru, kemudian dilakukan pengujian Park seperti
pada langkah-langkah uji overall regresi linier berganda dengan hipotesis sebagai
berikut :
H0 : tidak ada heteroskedastisistas.
H1 : terdapat heteroskedastisitas.
Apabila nilai Asimp.sig (2-tailed) atau probabilitasnya di atas 0,05 , maka hipotesis nol
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Deskriptif
4.1.1 Penyerapan Tenaga Kerja
Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja yang digunakan setiap
perusahaan dalam kegiatan produksi berbeda-beda. Secara umum industri barang dari
kayu, rotan, gabus lainnya ytdl dengan skala usaha besar dan sedang, didominasi oleh
industri sedang yang jumlah pekerjanya berkisar antara 20-99 pekerja. Pada industri
skala besar, perbandingan pekerja laki-laki dan perempuan adalah 5 : 2 yang didominasi
pekerja laki-laki sedangkan pada industri skala sedang perbandingan pekerjanya 2 : 1
dengan dominasi oleh pekerja laki-laki juga. Sehingga secara total pekerja yang banyak
bekerja di industri barang dari kayu, rotan, gabus lainnya ytdl adalah laki-laki. Tetapi
akan berbeda halnya jika kita melihat komposisi tenaga kerja tiap-tiap perusahaan.
Masing-masing perusahaan memiliki kebijakan tersendiri mengenai proporsi jumlah
tenaga kerja berdasarkan jenis kelamin. Secara terperinci data penyerapan tenaga kerja
pada industri barang dari kayu, rotan, gabus lainnya ytdl dapat dilihat pada Tabel 4.1
berikut.
Tabel 4.1
Penyerapan Tenaga Kerja Pada Industri Kayu, Rotan, Gabus Lainnya Ytdl Berdasarkan Skala Usaha dan Jenis Kelamin
No. Skala Usaha Jumlah Jumlah Tenaga Kerja Total
Perusahaan Laki-laki Perempuan
1 Sedang 44 1008 416 1424
2 Besar 13 4176 1973 6149
Jumlah 57 5184 2389 7573
Sumber : Hasil pengolahan
4.1.2 Penggunaan Bahan Baku
Dalam proses produksi, selain menggunakan bahan baku lokal industri barang
dari kayu, rotan, gabus lainnya ytdl juga menggunakan bahan baku impor. Berdasarkan
hasil penelitian baik industri skala sedang maupun skala besar dari industri barang dari
kayu, rotan, gabus lainnya ytdl membeli atau menggunakan bahan baku impor kurang
sebagian besar bahan baku untuk industri barang dari kayu, rotan, gabus lainnya ytdl
masih bisa diperoleh dari dalam negeri. Secara rinci data penggunaan bahan baku pada
industri barang dari kayu, rotan, gabus lainnya ytdl dapat dilihat pada Tabel 4.2 sebagai
berikut :
Tabel 4.2
Penggunaan Bahan Baku Pada Industri Kayu, Rotan, Gabus Lainnya Ytdl Berdasarkan Skala Usaha
perusahaan skala sedang lebih kecil daripada perusahaan skala besar. Hal ini berarti
perusahaan skala besar memiliki mesin yang lebih banyak atau nilai mesin yang lebih
besar daripada perusahaan berskala sedang.
Tabel 4.3
Nilai Mesin Pada Industri Kayu, Rotan, Gabus Lainnya Ytdl Berdasarkan Skala Usaha
No. Skala Industri Jumlah Nilai Mesin (Ribuan)
Perusahaan Total Rata-rata
Dari hasil penelitian dapat kita lihat bahwa nilai rata-rata produksi perusahaan
skala sedang lebih kecil daripada perusahaan skala besar. Hal ini terjadi karena
perusahaan skala besar memiliki pekerja dan mesin yang lebih banyak sehingga dapat
memaksimalkan produksi dari perusahaan tersebut. Secara rinci data nilai produksi pada
Tabel 4.4
Nilai Produksi Pada Industri Kayu, Rotan, Gabus Lainnya Ytdl Berdasarkan Skala Usaha
No. Skala
Industri
Jumlah Nilai Produksi (Ribuan) Perusahaan Total Rata-rata
Analisis statistik dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi linear
berganda, dimaksudkan untuk menguji kebenaran hipotesis penelitian. Teknik analisis
berganda bertujuan untuk mengestimasi variabel tenaga kerja, bahan baku dan mesin.
Pada regresi ini yang menjadi variabel bebas adalah faktor input yaitu tenaga kerja
(TK), bahan baku (BB), dan modal mesin (M) hubungan fungsionalnya adalah sebagai
berikut :
Sehubungan dengan pengujian hipotesis, berikut ini dikemukakan hasil analisis regresi
tersebut dapat dilihat pada tabel 4.5
Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan program SPSS menghasilkan
data sebagai berikut :
Tabel 4.5
Model persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagai berikut :
1. Apabila variabel independen (tenaga kerja, bahan baku dan modal mesin)
dianggap konstan maka produksi batik akan bertambah sebesar 3,091
2. Berdasarkan koefisien regresi variabel tenaga kerja sebesar 0,218 artinya apabila
jumlah tenaga kerja naik 1 persen maka jumlah produksi barang dari kayu,
rotan, gabus lainnya Ytdl akan naik sebesar 0,218 persen dengan asumsi
variabel-variabel lain bersifat konstan.
3. Berdasarkan koefisien regresi variabel bahan baku sebesar 0,735 artinya apabila
jumlah bahan baku naik 1 persen maka jumlah produksi barang dari kayu, rotan,
gabus lainnya Ytdl akan naik sebesar 0,735 persen dengan asumsi
variabel-variabel lain bersifat konstan.
4. Berdasarkan koefisien regresi variabel modal mesin sebesar 0,047 artinya
apabila nilai modal mesin naik 1 persen maka jumlah produksi barang dari kayu,
rotan, gabus lainnya Ytdl akan naik sebesar 0,047 persen dengan asumsi
variabel-variabel lain bersifat konstan.
Dari hasil pengolahan data diketahui bahwa nilai koefisien yang paling besar
adalah bahan baku (BB), diikuti oleh tenaga kerja (TK), dan modal mesin (M). Dengan
demikian dapat dikatakan bahwa yang paling berpengaruh terhadap produksi barang
dari kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl adalah bahan baku.
4.2.1 Uji Asumsi Klasik dan Pembahasan
Model yang dibuat dalam penelitian ini sebelum digunakan untuk pengujian
hipotesis agar dapat diperoleh estimasi BLUE (Best Linear Unbiased Estimation) maka
perlu dilakukan pengujian asumsi klasik. Pengujian terhadap penyimpangan asumsi
klasik dengan bantuan program SPSS yang dilakukan pada penelitian meliputi :
1. Uji Normalitas
Pengujian normalitas data dalam penelitian ini akan dideteksi dengan dua cara
yaitu melalui analisis grafik dan uji k sample Kolmogorov-Smirnov yang dihasilkan
melalui perhitungan regresi dengan program SPSS. Hasil pengujian dengan
menggunakan analisa grafik hasil pengolahan SPSS dapat dilihat pada Gambar 4.1 dan
Gambar 4.1 Histogram Uji Normalitas
Gambar 4.2 Pola Grafik Uji Normalitas
Sumber : Hasil pengolahan
Dilihat dari histogram yang tidak condong ke kanan maupun ke kiri dan normal
arah garis diagonal, maka dapat diasumsikan bahwa asumsi normalitas telah terpenuhi.
Namun, untuk lebih meyakinkan kebenaran asumsi tersebut maka dilakukan cara kedua
yaitu dengan uji normalitas Kolmogorov-Smirnov. Data hasil pengolahan uji normalitas
Kolmogorov-Smirnov adalah sebagai berikut :
Tabel 4.6 Pengujian Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized
Residual
N 38
Normal Parametersa,,b Mean .0000000
Std. Deviation .38287387
Most Extreme Differences Absolute .156
Positive .156
Negative -.118
Kolmogorov-Smirnov Z .963
Asymp. Sig. (2-tailed) .312
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Hasil pengolahan
Berdasarkan hasil uji normalitas Kolmogorov-Smirnov di atas menghasilkan
Signifikansi (2-tailed) sebesar 0,312 yang mana nilai signifikansi tersebut lebih dari
nilai yaitu 0,05 atau bisa dinyatakan dengan , maka dapat diputuskan terima H0 yang berarti asumsi kenormalan terpenuhi. Selain itu, dari hasil output di atas
juga menyatakan test distribution is normal yang berarti sebaran datanya masuk dalam
kategori normal.
2. Uji Non-Multikolinearitas
Setelah dilakukan uji Non-multikolinearitas pada variabel-variabel bebas dengan
pengukuran terhadap Varians Inflation Factor (VIF) hasilnya menunjukkan bahwa
semua variabel bebas pada model yang diajukan bebas dari multikolinearitas. Hal ini
bahwa persamaan tidak mengandung multikolinearitas, seperti dapat dilihat pada Tabel
4.7
Tabel 4.7
Pengujian Non-Multikolinearitas
Variabel VIF Keputusan
Tenaga kerja 2,747 Bebas multikolinearitas
Bahan baku 3,224 Bebas multikolinearitas
Modal mesin 2,526 Bebas multikolinearitas
Sumber : hasil pengolahan
Dari tabel 4.7 dapat disimpulkan bahwa semua variabel bebas yang diajukan
telah bebas dari masalah multikolinearitas sehingga dapat digunakan dalam penelitian.
3. Uji Non-Autokorelasi
Pengujian terhadap gejala autokorelasi dilakukan dengan Uji Durbin Watson.
Hasil perhitungan menggunakan program SPSS dapat dilihat pada Tabel 4.8 sebagai
berikut :
a. Predictors: (Constant), lnM, lnTK, lnBB
b. Dependent Variable: lnProd
Sumber : hasil pengolahan
Berdasarkan Tabel 4.8 diperoleh angka Durbin Watson sebesar 2,140 dengan
tingkat signifikansi 0,05 dengan jumlah sampel n = 38 variabel bebas k = 3 , maka dapat
ditentukan Durbin Watson tabel yaitu dengan dL sebesar 1,3177 dan dU sebesar 1,6563.
Nilai DW 2,140 lebih besar dari batas atas (dU) 1,3177 dan kurang dari 4- dU yaitu
2,3437 maka keputusan yang diambil adalah terima H0, sehingga dapat disimpulkan
bahwa dalam model penelitian tidak terjadi autokorelasi.
4. Uji Heteroskedastisitas
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas pada penelitian ini dapat
dilihat pada grafik scatter plot. Dari hasil data olahan terlihat bahwa pada grafik scatter
beberapa titik yang agak jauh dari angka nol sehingga grafik seolah mengindikasikan
adanya suatu pola menyempit. Sehingga pendeteksian heteroskedastisitas melalui grafik
scatter plot belum bisa dijadikan sebagai dasar acuan terpenuhinya asumsi
homoskedastisitas. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengujian heteroskedastisitas untuk
mengambil keputusan. Grafik scatter plot dapat dilihat pada Gambar 4.3 sebagai
berikut:
Gambar 4.3 Grafik Scatter Plot Pendeteksian Heteroskedastisitas.
Sumber : Hasil pengolahan
Untuk mengetahui apakah asumsi homoskedastisitas telah terpenuhi, maka
dilakukan suatu uji heteroskedastisitas yang mana dalam penelitian ini uji Park dipilih
untuk menentukan keputusan asumsi tersebut. Hasil pengujian pada Tabel 4.9 berikut :
Tabel 4.9 Pengujian Heteroskedastisitas (Uji Park)
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 32.388 3 10.796 2.158 .111a
Residual 170.099 34 5.003
Total 202.487 37
a. Predictors: (Constant), ln_ln_M, ln_ln_TK, ln_ln_BB
b. Dependent Variable: ln_e_kuadrat
Dari hasil pengolahan uji Park tersebut menghasilkan nilai signifikansi sebesar
0,111 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,05. Hasil tersebut menunjukkan bahwa
sehingga dapat diputuskan terima H0 yang berarti asumsi homoskedastisitas
terpenuhi.
4.2.2 Uji Hipotesis dan Pembahasan
Pengujian hipotesis dilakukan untuk melihat pengaruh secara serempak dan
parsial dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
4.2.2.1 Uji Simultan (Uji F)
Pengaruh variabel bebas (tenaga kerja, bahan baku dan modal mesin) secara
serempak dapat dihitung dengan menggunakan uji F. Hasil pengujian dapat dilihat pada
Tabel 4.10 sebagai berikut :
Tabel 4.10 Hasil Uji F
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 83.646 3 27.882 174.778 .000a
Residual 5.424 34 .160
Total 89.069 37
a. Predictors: (Constant), lnM, lnTK, lnBB
b. Dependent Variable: lnProd
Sumber : Hasil pengolahan
Dari Tabel 4.10 dapat diperoleh Fhitung sebesar 174,778 dengan tingkat
kepercayaan 95% ( , dari tabel nilai kritis distribusi F dengan derajat kebebasan dan diperoleh Ftabel sebesar 2,882604 karena Fhitung lebih
besar daripada Ftabel maka H0 ditolak dan terima H1 artinya secara bersama-sama
variabel tenaga kerja, bahan baku dan modal mesin berpengaruh signifikan terhadap
produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya Ytdl.
Hasil ini menunjukkan bahwa faktor input produksi yang terdiri dari tenaga
kerja, bahan baku dan modal mesin berpengaruh terhadap produksi barang dai kayu,
rotan, gabus lainnya. Dengan kata lain bahwa tanpa adanya nput produksi akan
4.2.2.2 Uji Partial (Uji t)
Hasil uji pengaruh variabel tenaga kerja, bahan baku, dan mesin secara parsial
dapat dilihat pada Tabel 4.11 sebagai berikut :
Tabel 4.11 Hasil Uji Partial (Uji t)
Coefficientsa
1. Pengaruh Tenaga KerjaTerhadap Produksi Barang dari Kayu, Rotan, gabus Lainnya Ytdl.
Dari tabel 4.11 terlihat untuk variabel ln X1 (tenaga kerja) diperoleh nilai thitung
sebesar 2,011 dengan tingkat kepercayaan 95% ( dengan derajat kebebasan 34 dari tabel distribusi t student diperoleh ttabel sebesar 2,0322 karena thitung lebih kecil
daripada ttabel maka termasuk dalam daerah terima H0 artinya dengan tingkat
kepercayaan 95% variabel tenaga kerja secara parsial tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya. Namun, lain halnya
dengan menggunakan tingkat kepercayaan sebesar 90% dalam penelitian ini. Dengan
tingkat kepercayaan sebesar 90% ( diperoleh ttabel sebesar 1,6809. Dalam
keadaan ini, nilai thitung lebih besar dari ttabel dan masuk dalam daerah penolakan maka
dapat diputuskan tolah H0 yang artinya dengan tingkat kepercayaan 90% variabel tenaga
kerja secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap produksi barang dari kayu,
rotan, gabus lainnya.
Kefisien ln X1 sebesar 0,218 sekaligus menunjukkan besarnya elastisitas input
tenaga kerja terhadap produksi barang dari kayu,rotan, gabus lainnya yang artinya jika
baku dan modal mesin) konstan, maka hanya akan meningkatkan produksi sebesar
0,218 persen.
2. Pengaruh Bahan Baku Terhadap Produksi Barng dari Kayu, Rotan, Gabus Lainnya Ytdl.
Dari Tabel 4.11 terlihat untuk variabel ln X2 (bahan baku) diperoleh nilai thitung
sebesar 10,538 dengan tingkat kepercayaan 95% ( dengan derajat kebebasan 34 dari tabel distribusi t student diperoleh ttabel sebesar 2,0322 karena thitung lebih besar
dari ttabel maka H0 ditolak dan terima H1 artinya dengan tingkat kepercayaan 95%
variabel bahan baku secara parsial mempunya pengarh yang signifikan terhadap
produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya.
Kefisien ln X2 sebesar 0,735 sekaligus menunjukkan besarnya elastisitas input
bahan baku terhadap produksi barang dari kayu,rotan, gabus lainnya yang artinya jika
ada kenaikan bahan baku sebesar 1% dengan mengasumsikan input lain (tenaga kerja
dan modal mesin) konstan, maka hanya akan meningkatkan produksi sebesar 0,735
persen.
3. Pengaruh Modal Mesin Terhadap Produksi Barang dari Kayu, Rotan, gabus Lainnya Ytdl.
Dari tabel 4.11 terlihat untuk variabel ln X3 (modal mesin) diperoleh nilai thitung
sebesar 1,032 dengan tingkat kepercayaan 95% ( dengan derajat kebebasan 34 dari tabel distribusi t student diperoleh ttabel sebesar 2,0322 karena thitung lebih kecil
daripada ttabel maka termasuk dalam daerah terima H0 artinya dengan tingkat
kepercayaan 95% variabel modal mesin secara parsial tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya.
Kefisien ln X3 sebesar 0,047 sekaligus menunjukkan besarnya elastisitas input
modal mesin terhadap produksi barang dari kayu,rotan, gabus lainnya yang artinya jika
ada kenaikan modal mesin sebesar 1% dengan mengasumsikan input lain (tenaga kerja
dan bahan) konstan, maka hanya akan meningkatkan produksi sebesar 0,047 persen.
4.2.2.3 Koefisien Determinasi (R2)
Dari Tabel 4.11 nilai koefisien daterminasi (R2) sebesar 0,939 menunjukkan bahwa sebesar 93,9% variasi tenaga kerja, bahan baku, dan modal mesin mampu
sisanya sebesar 6,1% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti. Dengan kata lain
masih ada beberapa input produksi antara lain bahan penolong (kimia) dan variabel lain
yang dapat menjelaskan variabel produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnnya.
4.2.3 Variabel Dominan
Temuan empiris menunjukkan bahwa bahan baku lebih dominan, hal ini dapat
dilihat dari nilai Unstandardized Coeffisien bahan baku (X2 ) 0,735 dengan nilai
Unstandardized Coeffisien tenaga kerja (X1) 0,218 dan nilai Unstandardized Coeffisien
modal mesin (X3) 0,047. Dengan demikian bahan baku menunjukkan pengaruh yang
lebih besar terhadap upaya peningkatan produksi barang dari kayu, rotan, gabus
lainnnya dibanding tenaga kerja dan modal mesin.
4.3 Skala Usaha (Return to Scale)
Berdasarkan hasil pengolahan maka diperoleh model sebagai berikut :
Atau bila dituliskan dalam bentuk fungsi Cobb-Douglass:
Hasil penelitian membuktikan pengaruh variabel input tenaga kerja, bahan baku
dan modal mesin berpengaruh positif terhadap produksi barang dari kayu, rotan, gabus
lainnya. Secara bersama-sama penggunaan input tenaga kerja, bahan baku dan modal
mesin dalam produksi berada pada kondisi cukup baik sebagaimana ditunjukkan oleh
homogeneity degree sebesar 1. Sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil produksi
barang dari kayu, rotan, gabus lainnya mengalami Constant Return To Scale yang
artinya industri tersebut sudah memproduksi cukup baik namun masih perlu
ditingkatkan lagi. Hal ini ditunjukkan dari:
Hal ini menunjukkan bahwa persentase pertambahan nilai produksi barang dari
kayu, rotan, gabus lainnya sama dengan pertambahan kuantitas faktor produksi tenaga
Scale, maka nilai produksi dapat ditingkatkan dengan cara menambah input dalam
proporsi yang tetap.
4.4 Average Product
Untuk menghitung produksi rata-rata perusahaan secara keseluruhan maka dapat
didekati dengan menggunakan perbandingan jumlah produksi dengan jumlah tenaga
kerja, bahan baku, dan mesin. Dalam hal ini untuk menghitung jumlah produksi, tenaga
kerja, bahan baku dan mesin digunakan data-data yang tidak mengandung nonrespon
atau outlier.
Rincian Nilai
Jumlah perusahaan 38
Jumlah tenaga kerja 4669
Nilai bahan baku 383708165
Nilai modal mesin 325463416
Nilai produksi 609722012
APTk : Rata-rata produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya untuk setiap tenaga
kerja.
Nilai APTk sebesar menunjukkan bahwa setiap tenaga
kerja rata-rata menghasilkan nilai produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya
senilai .
APBB: Rata-rata produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya untuk bahan baku.
Nilai APBB sebesar menunjukkan bahwa setiap bahan baku
seharga satu ribuan rata-rata menghasilkan nilai produksi barang dari kayu, rotan, gabus
lainnya senilai .
APM : Rata-rata produksi barang dari kayu, rotan, gabus lainnya untuk setiap mesin.
Nilai APM sebesar menunjukkan bahwa setiap mesin yang dinilai
seharga satu ribuan rata-rata menghasilkan nilai produksi barang dari kayu, rotan, gabus
lainnya senilai .
4.5 Marginal Product
Untuk mendapatkan nilai dari produksi marginal dapat dihitung melalui nilai
elastisitas dan nilai produksi rata-rata.
MPTK = Margina Product tenaga kerja
Nilai MPTK sebesar berarti setiap perubahan pertambahan
tenaga kerja akan meningkatkan perubahan pertambahan produksi sebesar
.
MPBB = Margina Product Bahan Baku
Nilai MPBB sebesar berarti setiap perubahan pertambahan bahan
baku akan meningkatkan perubahan pertambahan produksi sebesar
.
MPM = Margina Product Modal Mesin
Nilai MPM sebesar berarti setiap perubahan pertambahan
modal mesin akan meningkatkan perubahan pertambahan produksi sebesar
BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan pada bab sebelumnya dapat
diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut:
a. Faktor yang berpengaruh terhadap produksi barang dari kayu, rotan dan gabus
adalah tenaga kerja, bahan baku dan modal mesin. Namun di antara ketiga faktor
tersebut, faktor yang berpengaruh secara signifikan atau memiliki pengaruh yang
paling besar terhadap produksi barang dari kayu, rotan dan gabus adalah bahan
baku.
b. Nilai elastisitas produksi (RTS) adalah 1. Ini berarti bahwa secara umum hasil
produksi barang dari kayu, rotan dan gabus dalam industri besar dan sedang
mengalami constant return to scale. Hal ini berarti bahwa penambahan semua
faktor produksi dalam proporsi yang sama akan menghasilkan penambahan nilai
produksi dalam proporsi yang sama dengan proporsi penambahan faktor
produksinya. Sehingga industri ini perlu lebih meningkatkan kualitas dan
kuantitas produksinya agar bisa mendapatkan keuntungan yang maksimal.
5.2 Saran
Apabila perusahaan yang bergerak di industri barang dari kayu, rotan dan gabus
ingin meningkatkan produksi, maka diperlukan penambahan bahan baku, pengawasan
kualitas bahan baku, peningkatan keterampilan kerja serta penggunaan mesin dengan
teknologi yang tepat guna.
Pemerintah diharapkan dapat memberikan bantuan atau kemudahan untuk
memperoleh bahan baku dengan menerapkan kebijakan yang konsisten, terarah dan
sesuai sehingga kebutuhan bahan baku untuk industri barang dari kayu, rotan dan gabus
dapat terpenuhi dari dalam negeri, sehingga volume impor bahan baku dapat dikurangi
dan akan semakin meringankan beban produsen. Jika produktivitas barang dari kayu,
rotan dan gabus meningkat, peluang ekspor produk ini pun akan semakin terbuka lebar
sehingga daya saing produk barang dari kayu, rotan dan gabus semakin meningkat di
DAFTAR PUSTAKA
Pindyck, Robert S. dan Daniel L.Rubinfeld.2009.Microeconomics.Seventh
Edition.United State of America:Pearson Prentice Hall.
Neter, J., Wasserman, W., & Kutner, M.H.1989.Applied Linear Regression Models.
Boston:Irwin.
Ramadhan, Adrian.2009. Analisis Daya Saing Industri Furniture Rotan Indonesia.
Fakultas Ekonomi dan Manajemen.Institut Pertanian Bogor.
Herawati, Efie.2006.Analisis Pengaruh Faktor Produksi Modal, Bahan Baku, Tenaga
Kerja dan Mesin Terhadap Produksi Glycerine pada PT. Flora Sawita
Chemindo Medan.Tesis S2.Magister Ilmu Manajemen Fakultas
Ekonomi.Universitas Sumatera Utara Medan.
Liputan6.com.2013.Manufaktur 2012 Tumbuh 4,12%, 10 Industri Ini Justru Jeblok
[On-Line] Available
http://id.berita.yahoo.com/manufaktur-2012-tumbuh-4-12-10-industri-ini-075742422.html
Bramantyo.2013.Pemasaran Lemah, Industri Mebel Rotan Tersingkir [On-Line]
Available.http://economy.okezone.com/read/2013/02/01/320/755340/pemas
aran-lemah-industri-mebel-rotan-tersingkir
Metrotvnews.com.2013. Zulkifli: Kinerja Industri Kayu Melorot karena Turunnya
Harga di Dunia [On-Line] Available
LAMPIRAN
Berikut adalah data industri besar sedang dengan kode KBLI 16299 yaitu Industri
barang dari kayu, rotan dan gabus yang tidak diklasifikasikan di tempat lain tahun 2010.
NO SKALA
1 BESAR 2173 423 2596 295642760 22809088 318451848 473554650 305730603
2 BESAR 130 81 211 24252830 166180 24419010 38489997 0
JUMLAH 4176 1973 6149 423717695 45044018 468761713 818498593 313889472
NO SKALA
JUMLAH 1008 416 1424 58881002 766286 59647288 111125816 11573944
TOTAL 5184 2389 7573 482598697 45810304 528409001 929624409 325463416
Sumber : BPS
Catatan:
Kolom TK merupakan hasil penjumlahan jumlah tenaga kerja laki-laki dan tenaga kerja perempuan di masing-masing industri.
TK = TK (L) + TK (P)
Kolom BB merupakan hasil penjumlahan data bahan baku lokal dan bahan baku impor yang digunakan pada masing-masing perusahaan.
