Metode Analisa Data
3.3. Metode Analisa Data
Metode analisa data yang digunakan dalam penelitian ini ada lah analisa input- Metode analisa data yang digunakan dalam penelitian ini ada lah analisa input-
3.3.1. Metode RAS
Metode RAS (Ricked A Stone) merupakan salah satu metode untuk memproyeksikan suatu tabel input -output yang baru dengan menggunakan koefisien - koefisien tabel input-output yang lama (tabel input-output dasar) (Nazara, 2005). Tabel input-output dasar yang digunakan dalam penelitian ini adalah Tabel Input - Output Sumatera Utara Tahun 2003. Proses penggunaan metode RAS sebagai berikut:
1. Penetapan tabel Input -Output Dasar. Dalam hal ini Tabel Input-Output Sumatera Utara Tahun 2003.
2. Menyusun Tabel Input -Output yang baru atau tabel I -O 2007 maka diperlukan data baru Tahun 2007, yaitu :
a. Total Permintaan antara dan Input Antara
b. Total Permintaan Akhir
c. Total Nilai Tambah
d. Total Output
3. Tabel Input-Output pada tahun dasar dihitung nilai koefisien input -output
4. Dengan mengasumsikan tidak terjadi perubahan teknologi dari t ahun dasar yaitu 4. Dengan mengasumsikan tidak terjadi perubahan teknologi dari t ahun dasar yaitu
3.3.2.Analisa Kontribusi
a) Analisa Kontribusi sebagai Output ( Output Share)
Xi
Output Share sektor ke-i =
…………………………………….(3.1)
∑ Xi
dimana : Xi = jumlah ouput sektor i
∑ Xi = jumlah total output di seluruh sek tor
b) Analisa Kontribusi sebagai permintaan Antara ( Intermediate Demand)
IDi
Intermediate Demand Share sektor ke-i =
…...…………….(3.2.)
Xi
dimana :
IDi = jumlah permintaan antara sektor ke -i
Xi
= jumlah output sektor ke -i
c) Analisa Kontribusi sebagai perm intaan Akhir (Final Demand Share)
FDi
Final Demand Share sektor ke-i =
………...…………….(3.3.)
Xi
dimana :
FDi = jumlah permintaan akhir sektor ke -i
Xi
= jumlah output sektor ke -i = jumlah output sektor ke -i
IAi
Intermediate Input Share sektor ke-i =
IAi = jumlah input antara sektor ke -i
Xi
= jumlah output sektor ke -i
e) Analisa Kontribusi sebagai Input PrimerNilai Tambah (Primary Input)
PIi
Primary Input Share sektor ke-i =
PI i = jumlah nilai Tambah antara sektor ke-i
Xi
= jumlah output sektor ke -i
3.3.3. Indeks Keterkaitan
Indeks total keterkaitan digunakan sebagai dasar perumusan strategi pembangunan ekonomi dengan melihat keterkaitan antar sektor dalam suatu sistem perekonomian. Menurut Rasmussen dalam Nazara (2005) indeks total keterkaitan meliputi indeks total kete rkaitan ke belakang dan indeks total keterkaitan ke depan. Indeks total keterkaitan ke belakang suatu industri sektor menunjukkan hubungan keterkaitan tentang pengaruh yang ditimbulkan oleh satu unit permintaan akhir pada sektor tersebut terhadap total pe mbelian input semua sektor di dalam suatu perekonomian. Indeks total keterkaitan ke depan menunjukkan hubungan keterkaitan Indeks total keterkaitan digunakan sebagai dasar perumusan strategi pembangunan ekonomi dengan melihat keterkaitan antar sektor dalam suatu sistem perekonomian. Menurut Rasmussen dalam Nazara (2005) indeks total keterkaitan meliputi indeks total kete rkaitan ke belakang dan indeks total keterkaitan ke depan. Indeks total keterkaitan ke belakang suatu industri sektor menunjukkan hubungan keterkaitan tentang pengaruh yang ditimbulkan oleh satu unit permintaan akhir pada sektor tersebut terhadap total pe mbelian input semua sektor di dalam suatu perekonomian. Indeks total keterkaitan ke depan menunjukkan hubungan keterkaitan
a) Indeks Total Keterkaitan ke Belakang
Konsep ini diartikan sebagai kemampuan suatu sektor untuk meningkatkan pertumbuhan industri hulunya. sektor j dikatakan mempunyai kaitan ke belakang yang tinggi apabila BLj mempunyai nilai leb ih besar dari satu. Rumus yang digunakan untuk mencari nilai indeks total keterkaitan ke belakang adalah :
n
BLj = ∑ aij ..................................................................(3.6)
I =n
dimana
BL j = indeks total keterkaitan ke belakang sektor j
ij a = unsur matriks kebalikan Leontief n = jumlah sektor
b) Indeks Total Keterkaitan ke Depan
Konsep ini diartikan sebagai kemampuan suatu sektor untuk mendorong pertumbuhan produksi sektor - sektor lain yang memakai input dari sektor ini. sektor i dikatakan mempunyai indeks total keterkaitan kedepan yang tinggi apabila nilai FLi lebih besar dari satu. Rumus yang digunakan untuk mencari nilai indeks total keterkaitan ke depan adalah:
FL i = indeks total keterkaitan ke depan sektor j
ij a = unsur matriks kebalikan Leontief n = jumlah sektor
3.3.4. Analisis Penentuan Sektorsubsektor Kunci (Prioritas)
Penentuan sektorsubsektor yang dijadikan sektorsubsektor kunci dalam perekonomian Sumatera Utara didasarkan pada peringkat nilai daya penyebaran dan derajat kepekaan seperti yang terlihat pada tabel 5.
Tabel 3.1. Kriteria Penentuan Peringkat Sektor KunciPrioritas
Derajat Kepekaan
Daya Penyebaran
Sumber : BPS,2004
Daya penyebaran menunjukkan besarnya sumbangan relatif sektor tertentu dalam memenuhi permintaan keseluruhan sektor perekonomian. Sedangkan derajat kepekaan merupakan kemampuan suatu sektor untuk mendorong pertumbuhan hilirnya. Jika nilai derajat kepekaan lebih dar i satu artinya sektor tersebut mempunyai kemampuan kuat untuk mendorong pertumbuhan hilirnya dan sebaliknya.
a. Indeks Daya Penyebaran (Pd)
Konsep daya penyebaran (power of dispersion) ini digunakan untuk mengetahui distribusi manfaat dari perkembangan sektor -sektor lainnya melalui mekanisme transaksi pasar input. Selain itu, konsep ini juga digunakan untuk melihat kemampuan suatu sektor dalam meningkatkan industri hulunya. Jika Pd ≥ 1, artinya sektor tersebut mempunyai kemamp uan kuat untuk menarik pertumbuhan sektor hulu. Namun jika Pd < 1, artinya kurang memiliki kemampuan kuat untuk menarik pertumbuhan hulunya. Berdasarkan matriks kebalikan Leontif (I -A) -1 , rumus
matematis untuk mencari nilai daya penyebarannya adalah :
n -1 ∑ ∑αij
i=1j=1
dimana Pdj : Indeks Daya Penyebaran
αij : Unsur Matriks Kebalikan
b. Indeks Derajat Kepekaan (ds)
Konsep derajat kepekaan (degree of Sensitivity) ini mempunyai keuntungan yaitu dapat mengetahui kepekaan suatu sektor terhadap sektor -sektor lainnya melalui mekanisme pasar output. Konsep ini diartikan sebagai kemampuan suatu sektor untuk mendorong pertumbuhan hilirnya. Jika ds ≥ 1 artinya sektor tersebut mempunyai
kemampuan kuat untuk mendorong sektor hilirnya. Jika ds < 1, maka sektor tersebut kemampuan kuat untuk mendorong sektor hilirnya. Jika ds < 1, maka sektor tersebut
n -1 ∑ ∑αij
i=1j=1
dimana Pdj : Indeks derajat kepekaan
αij : Unsur Matriks Kebalikan
3.3.5. Dampak Investasi
Untuk melihat dampak investasi sektor pertanian terhadap perekonomian Sumatera Utara digunakan dua pendekatan yakni pendekatan berdasarkan data input - output yang terbentuk dan pendekatan dengan menggunakan proses simulasi terhadap kegiatan investasi sektor pertanian.
a. Dampak terhadap pembentukan Output (X fid )
X -1
fid = (1 – A ) (fid) .................................................................................(3.10)
b. Dampak terhadap Tenaga Kerja (L ik )
L -1
ik = e (1 – A ) (fid) ................................................................................. (3. 11)
c. Dampak terhadap pendapatan (l)
l = ∑ Px i
fid X V .............................................. ................................(3.12)
∑ Vx i
dimana :
(1 – A ) -1 = matriks kebalikan Leontif
E = matriks koefisien tenaga kerja
V = matriks koefisien nilai tambah
Fid = Nilai investasi sektor pertanian
i Px
= Nilai upah dan gaji sektor i pada matriks transaksi domestik
i Vx = Nilai tambah bruto sektor i pada matriks transaksi domestik
3.3.6. Analisis Simulasi
Suatu analisis dampak dapat menangkap efek variabel eksogen dalam pengertian relatif. Untuk mengetahui dampak perubahan variabel eksogen terhadap output, pendapatan, dan kesempatan kerja maka dilakukan analisis simulasi. Dalam hal ini maka akan dilakukan skenario inje ksi tertentu dan realokasi terhadap variabel eksogen yaitu investasi. Skenario simulasi dapat dilakukan sebagai berikut : A.Simulasi Realokasi Dana Investasi
1. Realokasi investasi sektor industri sebesar 10 persen yang dialihkan ke
sektor pertanian.
2. Realokasi investasi sektor Bangunan sebesar 10 persen yang dialihkan ke
sektor pertanian.
B. Simulasi Peningkatan Dana Investasi
3. Injeksi investasi sebesar 10 persen yang dialokasikan ke sektor pertanian.
4. Injeksi investasi sebesar 10 persen terhadap sektor tanama n pangan
5. Injeksi investasi sebesar 10 persen terhadap sektor perkebunan
7. Injeksi investasi sebesar 10 persen terhadap sektor kehutanan
8. Injeksi investasi sebesar 10 persen terhadap sektor perikan an
9. Injeksi investasi sebesar 50 persen terhadap sektor pertanian