19
2.3. Perbandingan Metode Analisis yang Digunakan
Hubungan antara faktor-faktor produksi yang mempengaruhi produksi dapat dimodelkan ke dalam suatu fungsi produksi. Fungsi produksi yang banyak
digunakan pada penelitian terdahulu adalah fungsi produksi Cobb-Douglas Nurrofiq, 2005; Wahyuni, 2007; Widarwati, 2008; Herawati, 2008. Selain itu,
untuk menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat produksi, peneliti terdahulu menggunakan metode yang sama. Metode analisis yang
digunakan untuk menguji signifikansi antara faktor-faktor yang ada hubungannya dengan tingkat produksi adalah Metode Ordinary Least Square OLS. Metode
Ordinary Least Square OLS digunakan untuk model regresi dengan bentuk
hubungan linier yakni parameter pada persamaan harus linier sedangkan variabel bebas tidak ditentukan. Metode ini merupakan penduga tak bias linier terbaik
BLUE = Best Linier Unbiased Estimation. Mulianti 2008 menganalisa efisiensi penggunaan faktor-faktor produksi
kayu olahan sengon solid laminating dan finger joint stick laminating di CV. Cipta Mandiri, Kecamatan Sukorejo, Kabupaten Kendal, Jawa Tengah. Model
yang digunakan adalah model fungsi produksi linear berganda dan Cobb-Douglas. Kedua model akan dipilih satu model terbaik berdasarkan asumsi OLS Ordinary
Least Square dan pengujian statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model
terbaik untuk menduga fungsi produksi kedua produk adalah model Cobb- Douglas dilihat dari nilai koefisien determinasi R
2
lebih tinggi dan MSE mendekati nol. Untuk produksi solid laminating nilai R
2
dan MSE pada model linier berganda masing-masing 94,4 persen dan 7,4 sedangkan pada model Cobb-
Douglas nilai R
2
dan MSE nya masing-masing 94,9 persen dan 0,00072. Untuk produksi finger joint stick laminating persen nilai R
2
dan MSE pada model linier
berganda masing-masing 95,3 persen dan 1,73 sedangkan pada model Cobb- Douglas nilai R
2
dan MSE nya masing-masing 95,3 persen dan 0,00141. Untuk mendapatkan model persamaan yang BLUE, model yang didapat
harus lolos terhadap uji ekonometrika dan uji statistik. Pada uji ekonometrika asumsi klasik yang biasa digunakan yaitu asumsi kenormalan, asumsi
heteroskedastisitas, asumsi autokorelasi serta asumsi multikolinoeritas.
20 Khusus untuk asumsi multikolinieritas, peneliti terdahulu Widarwati
2008 dalam analisa faktor yang diduga mempengaruhi produksi gula awalnya tujuh variabel yaitu jumlah tebu, rendemen, jam mesin, tenaga kerja tetap, tenaga
kerja musiman, bahan pembantu, dan lama giling. Dalam pengolahan datanya, asumsi multikolinieritas tidak dapat dipenuhi dimana variabel lama giling
memiliki angka VIF 10 yaitu 10,0. Untuk mengatasinya, Widarwati menghilangkan variabel lama giling dan penggabungan faktor produksi tenaga
kerja tetap dan tenaga kerja musiman menjadi faktor produksi tenaga kerja total. Berbeda halnya dengan yang dilakukan oleh Widarwati, peneliti terdahulu
yang menggunakan metode yang berbeda dalam penanganan asumsi multikolinieritas seperti Nurfitriani 2011, Putra 2007, Endartrianti 2011
menggunakan analisis komponen utama Principal Component Analisys PCA untuk mengatasi asumsi multikolinieritas.
Nurfitriani 2011 menganalisis faktor-faktor apa saja yang berpengaruh dalam perkembangan jalan tol di Indonesia. Di dalam penelitiannya terdapat enam
faktor yang diduga mempengaruhi perkembangan jalan tol di Indonesia antara lain: PDBkapita, tenaga kerja, dana pemerintah, investasi swasta, jumlah
kendaraan, dan dummy kebijakan. Dari hasil analisis diketahui bahwa PDBkapita, tenaga kerja, dana pemerintah dan jumlah kendaraan terkena asumsi
multikolinieritas. Untuk itu model tersebut tidak dapat dilanjutkan. Untuk mengatasinya, Nurfitriani 2011 menggunakan regresi komponen utama untuk
mengatasinya sehingga model akhir yang didapat sudah terbebas dari asumsi multikolinieritas.
Putra 2007
melakukan analisis
terhadap faktor-faktor
yang mempengaruhi permintaan pupuk Urea dan SP-36. Pada model permintaan pupuk
Urea diduga dipengaruhi oleh harga pupuk Urea, harga pupuk SP-36, harga gabah, luas lahan dan jumlah produksi padi. Dari hasil analisis diketahui faktor-
faktor yang diduga tersebut, tidak lolos dalam asumsi multikolinieritas dimana nilai VIF 10 nyata. Sedangkan pada model permintaan SP-36 dipengaruhi oleh
tingkat harga pupuk Urea, harga pupuk SP-36, harga gabah, luas lahan dan jumlah produksi padi. Pada pengujian asumsi multikolinieritas, semua faktor yang diduga
juga memiliki angka VIF 10 yang artinya model tidak lolos uji asumsi tersebut.
21 Untuk mengatasi masalah multikolinieritas pada kedua model, Putra 2007
menggunakan regresi komponen utama sehingga didapat variabel bebas yang tidak berkorelasi satu sama lain tanpa mengeluarkan variabel yang ada dari model.
Selanjutnya Endartrianti 2011 menganalisis produktivitas faktor-faktor produksi, menganalisis Total Factor Productivity TFP, serta menganalisis
faktor-faktor yang mempengaruhi output industri pengolahan dan pengawetan daging di Indonesia. Faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap
pertumbuhan TFP Total Factor Productivity diantaranya biaya sewa modal, tenaga kerja, bahan baku dan energi. Hasil analisis menunjukkan bahwa tenaga
kerja dan bahan baku memiliki nilai VIF 10. Kemudian pada analisis faktor- faktor yang diduga mempengaruhi output industri pengolahan dan pengawetan
daging yaitu biaya sewa modal, tenaga kerja, bahan baku, energi serta TFP. Pada hasil pengujian asumsi klasik, tenaga kerja dan bahan baku tidak lolos asumsi
multikolinieritas. Endartrianti 2011 juga menggunakan regresi komponen utama untuk mengatasi asumsi multikolinieritas sehingga didapat model yang terbebas
dari asumsi tersebut. Menurut pendapat peneliti sendiri, penggunaan PCA dalam penanganan
asumsi multikolonieritas dirasa lebih baik dibandingkan dengan mengeluarkan variabel yang terkena asumsi tersebut. Hal ini dikarenakan dalam pendugaan
model, variabel yang digunakan jika menurut teori dan kondisi dilapangan memang penting untuk dimasukkan ke dalam model, maka tidak seharusnya
variabel tersebut dikeluarkan dari model akibat pelanggran asumsi. Pemodelan faktor-faktor produksi serta menganalisis faktor-faktor yang
berpengaruh terhadap tingkat produksi, penelitian ini akan menggunakan metode analisis yang digunakan oleh peneliti terdahulu tentang analisis faktor-faktor yang
mempengaruhi produksi, yaitu model fungsi produksi Cobb-Douglas serta menggunakan regresi komponen utama dalam mengatasi asumsi multikolinieritas.
22
III. KERANGKA PEMIKIRAN
Kategori