PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR) Seta Satria U

(1)

PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA

DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN

REGRESI SPLINE

SKRIPSI

Disusun oleh

SETA SATRIA UTAMA

24010210120004

JURUSAN STATISTIKA

FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA

UNIVERSITAS DIPONEGORO

SEMARANG

2014

(2)

i

PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA

DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN

REGRESI SPLINE

SETA SATRIA UTAMA

24010210120004

Skripsi

Diajukan Sebagai Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains

pada Jurusan Statistika

JURUSAN STATISTIKA

FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA

UNIVERSITAS DIPONEGORO

SEMARANG

2014

(3)

(4)

(5)

KATA PENGANTAR

Puji syukur ke hadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat,

hidayah, dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan Tugas

Akhir yang berjudul

Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi

Jawa Tengah Menggunakan Regresi Spline .

Tugas Akhir ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh

gelar Sarjana pada Jurusan Statistika Universitas Diponegoro. Tanpa adanya

bantuan dari berbagai pihak, penulisan Tugas Akhir ini tidak akan berjalan dengan

baik. Oleh karena itu, penulis ingin menyampaikan terima kasih kepada:

1. Ibu Dra. Dwi Ispriyanti, M.Si., selaku Ketua Jurusan Statistika Fakultas Sains

dan Matematika Universitas Diponegoro.

2. Ibu Dra. Suparti, M.Si., selaku dosen pembimbing I dan Ibu Rita Rahmawati,

S.Si., M.Si., selaku dosen pembimbing II yang telah berkenan meluangkan

waktu dalam memberikan masukan, arahan, dan bimbingan kepada penulis

hingga penulisan Tugas Akhir ini selesai.

3. Seluruh Dosen Jurusan Statistika FSM Universitas Diponegoro yang telah

memberikan ilmu yang sangat berguna.

4. Semua pihak yang telah membantu dalam penulisan laporan ini yang tidak

dapat disebutkan satu per satu.

Penulis berharap Tugas Akhir ini bermanfaat bagi civitas akademika di

Universitas Diponegoro khususnya Jurusan Statistika dan masyarakat umumnya.

Semarang, November 2014

Penulis

(6)

v

ABSTRAK

Pengangguran merupakan salah satu masalah ketenagakerjaan yang dihadapi

Indonesia. Provinsi Jawa Tengah adalah salah satu provinsi dengan angka

pengangguran yang cukup tinggi. Indikator utama yang digunakan untuk

mengukur angka pengangguran dalam angkatan kerja yaitu tingkat pengangguran

terbuka. Berdasarkan penelitian Arianie (2012) tingkat partisipasi angkatan kerja

berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka dan berdasarkan

penelitian Sari (2012) angka partisipasi kasar berpengaruh signifikan terhadap

tingkat pengangguran terbuka. Oleh karena itu, dalam penelitian ini menggunakan

dua variabel prediktor tersebut dengan tingkat partisipasi angkatan kerja sebagai

X1

dan angka partisipasi kasar sebagai X2. Penelitian ini bertujuan untuk mencari

model tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jawa Tengah. Metode yang

digunakan adalah metode regresi spline. Regresi spline memiliki kemampuan

menyesuaikan diri lebih efektif terhadap pola data yang naik atau turun secara

tajam dengan bantuan titik-titik knot. Penentuan titik knot optimal sangat

berpengaruh dalam penentuan model spline terbaik. Model spline terbaik adalah

model yang memiliki nilai GCV (Generalized Cross

Validation) paling minimum.

Model spline terbaik untuk analisis data tingkat pengangguran terbuka Provinsi

Jawa Tengah adalah model regresi spline pada saat X1

berorde 2 dan X2

berorde 4

dan banyaknya titik knot pada X1

adalah 1 knot yaitu pada titik 68,02394 dan X2

adalah 3 knot yaitu pada titik 82,13;87,19 dan 87,65 dengan nilai GCV sebesar

1,732746.

(7)

ABSTRACT

Unemployment is one of the employment problems facing Indonesia. Central Java

Province is one of the provinces with a high enough unemployment. The main

indicators used to measure the unemployment rate in the labor force that is

unemployed. Based on research Arianie (2012) labor force participation rate

significantly affect the unemployment rate and based on research Sari (2012) the

gross enrollment ratio significantly affects the rate of open unemployment.

Therefore, in this study using the two predictor variables with the labor force

participation rate as X1

and gross enrollment rate as X2. This study aimed to

explore the model of open unemployment rate in the Province of Central Java.

The method used is the method of spline regression. Spline regression has the

ability to adapt more effectively to the data patterns up or down dramatically with

the help of dots knots. Determination of the optimal point knots are very

influential in determining the best spline models. The best spline models are

models that have a minimum GCV (Generalized Cross Validation) Value. Best

spline models for the analysis of the data rate of unemployment in Central Java

Province is the spline regression model when order X1

is 2 and order X2

is 4 and

large number of knots in the X1

is 1 knot at the point 68.02394 and X2

is 3 knots

at the point 82.13, 87.19, and 87.65 with GCV value of 1.732746.

(8)

vii

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL... i

HALAMAN PENGESAHAN...ii

KATA PENGANTAR ... iv

ABSTRAK... v

ABSTRACT

... vi

DAFTAR ISI...vii

DAFTAR TABEL... ix

DAFTAR GAMBAR ... x

DAFTAR LAMPIRAN... xi

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang... 1

1.2. Rumusan Masalah ... 4

1.3. Batasan Masalah ... 4

1.4. Tujuan Penulisan ... 4

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Pengangguran Terbuka ... 5

2.2. Pendidikan ... 8

2.3. Regresi Spline ... 10

2.4. Pemilihan Titik Knot Optimal ... 13

2.5. Mean Absolute Precentage Error

(MAPE) ... 14

(9)

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Sumber Data ... 15

3.2. Variabel Penelitian ... 15

3.3. Metode Analisis Data ... 16

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Statistika Deskriptif ... 18

4.2. Scatterplot... 19

4.3. Pemilihan Titik Knot Optimal ... 21

4.4. Model Spline Terbaik ... 27

4.5. Mean Absolute Precentage Error

(MAPE) ... 33

4.6. Koefisien Determinasi (R

2

_{) ... 34}

BAB V

PENUTUP

5.1. Kesimpulan ... 35

5.2. Saran ... 35

DAFTAR PUSTAKA ... 36

(10)

ix

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 1.

Variabel Penelitian ... 16

Tabel 2.

Statistika Deskriptif ... 18

Tabel 3.

Titik Knot dan GCV untuk 1 Knot X1

dan 1 Knot X2

... 22

Tabel 4.

Titik Knot dan GCV untuk 1 Knot X1

dan 2 Knot X2... 23

Tabel 5.

Titik Knot dan GCV untuk 1 Knot X1

dan 3 Knot X2... 23

Tabel 6.

Titik Knot dan GCV untuk 2 Knot X1

dan 1 Knot X2... 24

Tabel 7.

Titik Knot dan GCV untuk 2 Knot X1

dan 2 Knot X2... 25

Tabel 8.

Titik Knot dan GCV untuk 2 Knot X1

dan 3 Knot X2... 25

Tabel 9.

Titik Knot dan GCV untuk 3 Knot X1

dan 1 Knot X2... 26

Tabel 10.

Titik Knot dan GCV untuk 3 Knot X1

dan 2 Knot X2... 27

Tabel 11.

Titik Knot dan GCV untuk 3 Knot X1

dan 3 Knot X2... 27

Tabel 12.

Perbandingan Nilai GCV Minimum... 28

Tabel 13.

Estimasi Parameter Model Spline Terbaik... 30

(11)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 1.

Diagram Alir Penelitian ... 17

Gambar 2.

Scatterplot

antara Variabel X1

terhadap Variabel Y ... 19

Gambar 3.

Scatterplot

antara Variabel X2

terhadap Variabel Y ... 20

Gambar 4.

Grafik Estimasi Model Spline Terbaik ... 31

(12)

xi

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

Lampiran 1.

Korelasi antar Variabel ... 39

Lampiran 1.

Data Penelitian dan Estimasi Penduga ... 40

Lampiran 2.

Data

Out Sample

... 41

Lampiran 3.

Program Pemilihan Titik Knot Optimal untuk 1 Knot X1

dan

1 Knot X2

... 42

Lampiran 4.

Program Pemilihan Titik Knot Optimal untuk 1 Knot X1

dan

2 Knot X2

... 46

Lampiran 5.

Program Pemilihan Titik Knot Optimal untuk 1 Knot X1

dan

3 Knot X2

... 50

Lampiran 6.

Program Pemilihan Titik Knot Optimal untuk 2 Knot X1

dan

1 Knot X2

... 54

Lampiran 7.

Program Pemilihan Titik Knot Optimal untuk 2 Knot X1

dan

2 Knot X2

... 58

Lampiran 8.

Program Pemilihan Titik Knot Optimal untuk 2 Knot X1

dan

3 Knot X2

... 62

Lampiran 9.

Program Pemilihan Titik Knot Optimal untuk 3 Knot X1

dan

1 Knot X2

... 66

Lampiran 10.

Program Pemilihan Titik Knot Optimal untuk 3 Knot X1

dan

2 Knot X2

... 70

Lampiran 11.

Program Pemilihan Titik Knot Optimal untuk 3 Knot X1

dan

3 Knot X2

... 74

(13)

.

(2012)

.

$ %

1

2.

' (

.

)

" "

-

.

' (

* +,

(

- ./ .0 12 34 .56078 8,

)

.

(

1

2

4

1

68,02394

2

3 82,13

87,19

87,65

*+,

1,732746.

(14)

ABSTRACT

CDEFGH I JFEDKB LIDEIMKNEEFGHI JFEDKGOIPHEFLMQRB D STDUID ELB Q

.

V EDKO QHW QA Q X OIAB DRE BL IDE IM K NE GOIAB DREL YB K N Q NBSN ED IZSN ZD EFGHI JFEDK

.

[ N E F QB D B DUBRQKIOL ZLEU K I F EQL ZOE KNE ZDEFGHI JFEDK OQK E B D KNE HQPIO M IORE KNQK BL ZDEFGHI JEU

.

\ QL EU ID OEL EQ ORN ]OB QDB E

(2012)

HQPIO MIO RE GQOKBRB G QKBID OQKE LBSDBMBRQDKHJ Q MME RKKNE Z DEFGH I JFEDK O QK E QDU P QL EUID O EL EQ ORN ^ QOB

(2012)

K NE SOIL L ED OIH H F EDK OQKB I LB SDB MBRQDKHJ QMME RK L KNE OQK E IM IG ED ZD EFGH IJFEDK

.

[ NEOEM I OE

,

BD K NB L LK ZU J ZLBDS KNE KY I G OEUBRKI O A QOBQPH EL YBKN KNE H QP IO M IOR E G QOKB RB G QKB ID OQKE QL _

1

QDU SOILL EDOIHHFEDK OQK E QL _

2.

[ NB L L KZU J QB F EU KI E` GH IOE K NE F IUEH IM IGED ZDEFGHIJF EDK O QK E BD KNE X OIABDRE IM VEDKO QH W QA Q

.

[ NE F EKNIU ZL EU BL KNE FEK NIU IM LGH B DE OESOE L LBID

.

^GHB DE OES OEL LBID NQL KNE QPBH B KJKIQUQG K F IOEEM M E RKBA EHJKIKNEUQK QG QK KEODLZG IOUIYDUOQFQKB RQHHJYBKN KNE NEHG IM UIK L aDIK L

.

b EKEOFB DQKB ID IM K NE IG KB F QH G IB DK aDIK L QOE A EOJ B DMHZEDKB QH BD UEKE OFBDB DS KN E P EL K LGHBDE FIUEHLc [ NE P EL K LGHBDE FIU EHL QOE FIUEHL K NQK NQAE Q FBDB F ZF dV e

(

dEDEO QHB fEU V OIL L eQH B UQKBID

)

e QHZ E

.

\EL K LGHBDE FIUEH L M IO K NE QDQHJLBL IM K NE UQK Q OQK E IM ZDEFGHI JFEDK BD V EDKOQH W QA Q X OIAB DREB L K NE LG H B DE OESO ELLBID FIUEH Y NED IOUEO_

1

B L

2

QDUIOUEO _

2

B L

4

QDU H QOS EDZFPE O IMaDIKLB D K NE_

1

aDIKQK KNEGIB DK

68.02394

QDU _

2

B L

3

aDIKL QKK NEG IB DK

82.13, 87.19,

QDUgh cijYBKNd V eA QHZEIM

1.732746.

(15)

w v

AB

vw vww

¢ ££ ¤¤ ¥ ¦

§ ¤¤ ¥¦

¦ £¨£ £ w¤ ¦

¢ ¡ ¡¡£ ©£ ª

¢¢ «w«w ¬

¢§ ¡¤ww ®

¢¦ w w¥ww ¯°w §

¢ª ±²³´µ¶ ·¸¹º ²»¼ ²½²´º ³ ¾²

E

¼ ¼·¼

(

)

¦ ¢¿ ¯Àw¤w w¤w

(

(16)

ÂÃ ÃÃ ÄÅÄÆÆÆ ÇÈÉÊË Ê ÌÊÍÆÎ ÈÏ ÈÌÆÉ ÆÅÏ

ÐÑÒÑ Ó ÔÕ Ö×ØË ÙÚ Ù ÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÒÛ

ÐÑÜÑ Ý ÙØÃÙÖ×ÞÎ ×ß ×ÞÃÚÃÙßÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÒÛ

ÐÑÐÑ Ç×Ú àá ×ÅßÙÞ Ãâ ÃâËÙÚ Ù ÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÒã

ÄÅÄÆÝ ä ÅÓÆÌË ÅÏÎ ÈÇÄÅ ä ÅÓÅÏ

åÑÒÑ Ó Ú ÙÚÃâ Ú Ãæ ÙË ×âæ ØÃçÚ Ãè ÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÒé

åÑÜÑ êëìíí îï ðñòíÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÒó

åÑÐÑ Î ×Õ ÃÞ Ãô ÙßÉ ÃÚÃæõßàÚÊçÚÃÕÙÞ ÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÜÒ

åÑåÑ Çàá ×ÞÓ çÞ Ã ß×É×ØÖÙÃæ ÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÜö

åÑÛÑ ÷îì øùúûò ñüíîý ïîëî øí ì þî

E

ïïò ï

(

ÇÅ Î È

)

ÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÐÐ åÑãÑ õà ×èÃâÃ×ßË ×Ú×ØÕÃßÙâÃ

(

)

ÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÐå ÄÅÄÝ Î ÈÏ É Î

ÛÑÒÑ õ×âÃÕ çÔÞ Ùß ÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÐÛ

ÛÑÜÑ ÓÙØÙß ÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÐÛ

Ë ÅÉ ÅÿÎ ÓÉÅ õÅ ÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÑÐã

(17)

1.

2.

!" ! # $ %

3.

& !' ()* +,,!' ( -.

)' ( -/

4.

& !' ()*+, ,!' ( -.

)0' ( -/

5.

& !' ()*+, ,!' ( -.

)1' ( -/

6.

& !' ()*+, ,!0' ( -.

)' ( -/

7.

& !' ()*+, ,!0' ( -.

)0' ( -/

8.

& !' ()*+, ,!0' ( -.

)1' ( -/

9.

& !' ()*+, ,!1' ( -.

)' ( -/

10.

& !' ()*+, ,!1' ( -.

)0' ( -/

11.

& !' ()*+, ,!1' ( -.

)1' ( -/

12.

) 56 * +7 ,0%

13.

8 7() # & !19

14.

' ( # "

:;<=>?@A B

(18)

EF GH FIJ FKL FI

MNONPNQ

JR STRU

1.

V W N XYNPZ O WY[ \Q\O W] WNQ ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^_` JR STRU

2.

abcdd ef ghidNQ ]NYNjN YWNk\Ol

]\Yn NoNpjNY WNk\ Oq^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^_r

JR STRU

3.

abcdd ef ghidNQ ]NYNjN YWNk\Ol s

]\Yn NoNpjNY WNk\ Oq^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^tu

JR STRU

4.

v YNwWxy z ]WPN z W{| o\ O} pO WQ\~\YkNWx ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^_ JR STRU

5.

v YNwWxy z ]WPN z WV N]N dac ghe ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

(19)

1.

¡ ¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢£¤

1.

¥ ¦ §¨ ¦ §©ª ¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢«¬

2.

¥ ®¯° ±² ³´µ ¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢«¶

3.

¦ ª¦ ·¸ ¹º» © © ¹¶¼

½ §

¶¼ ¾

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢« ¿

4.

¦ ª¦ ·¸ ¹º» © © ¹¶¼ ½

¿¼ ¾

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢« À

5.

¦ ª¦ ·¸ ¹º» © © ¹¶¼ ½

£¼ ¾

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢Á¬

6.

¦ ª¦ ·¸ ¹º» © © ¹¿¼ ½

¶¼ ¾

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢Á«

7.

¦ ª¦ ·¸ ¹º» © © ¹¿¼ ½

¿¼ ¾

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢ÁÂ

8.

¦ ª¦ ·¸ ¹º» © © ¹¿¼ ½

£¼ ¾

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢À¿

9.

¦ ª¦ ·¸ ¹º» © © ¹£¼ ½

¶¼ ¾

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢ÀÀ

10.

¦ ª¦ ·¸ ¹º» © © ¹£¼ ½

¿¼ ¾

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢Ã¬

11.

¦ ª¦ ·¸ ¹º» © © ¹£¼ ½

£¼ ¾

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢Ã«

(20)

1

ÇÈÇÉ

ÊËÌ ÍÈ ÎÏ ÐÏÈÌ

ÑÒÑÐÓÔÓÕÇÖ× ÓØ ÓÙ Ú

Û ÜÝ ÜÞ ß Üàá àá âá Üã äÜå æ çèéê Üã ëáã Üã ãÜß æìãÜÝ Üä ÜÝ ÜÞ é èé Üâá íÜã

íèßèâ ÜÞà èå ÜÜã á éá é ä Üã éèã îèåäÜß íÜã íèÞæäá çÜã ê ÜãëßÜ

.

Û èê ÜëÜæ ã èë Üå Ü ïÜã ë ê èåíèéê Üãë

,

ðãä ìã èß æ Ü ê èåá ç Ü ïÜ áãà á í é èãæãëíÜà íÜã íèß èâÜÞàèåÜÜã ä èé æ éèã îÜçÜæ à á âá Üã ã Üßæ ìã ÜÝ

.

ñ çÜïÜ ç èéèåæãàÜÞ ä ÜÝÜé é èã æãëíÜà í Üã íèß èâ Ü Þà èåÜÜã Üä ÜÝ ÜÞ é èã æãëí Üà íÜã ßàÜê æÝæàÜß ã Üß æ ìã ÜÝ

,

é èé Üîá çèåà á éêá ÞÜã èí ìã ìé æ

,

éèã æãëíÜàí Üã æíÝæé æãòèßàÜß æ

,

ä Üã é èã èíÜ ã ÜãëíÜ çèã ë Üã ëëá åÜã

.

Û ÜÝ Ü Þ ß Üà á éÜß ÜÝ ÜÞ ïÜã ë ä æ ÞÜäÜçæ ðãä ìãèß æ Ü çÜäÜ ßÜÜà æã æ Üä ÜÝ ÜÞ éÜß ÜÝÜÞ çèãëÜã ëëá å Üã ó

ô á éÝÜÞ çèãëÜãëëáåÜã ïÜã ë àæãëëæ ê è åä ÜéçÜí çÜä Ü é èãá åáããïÜ à æãëíÜà

íèßèâ ÜÞà èå ÜÜãé ÜßïÜ åÜí Üà

.

õèãëÜãëëáåÜã é èåá ç ÜíÜã é ÜßÜÝÜÞ íèà èã Üë ÜíèåâÜÜã ïÜã ë îá íá ç ß è åæá ß

.

öæãëëæãïÜ âá éÝÜÞ çèã ë ÜãëëáåÜã ä æßèê Üê íÜã ìÝèÞ ßèä æ íæà ã ïÜ âá éÝ ÜÞ Ý Ü çÜãë Üã

íèåâ Ü ïÜã ë à æä Üí ß èê Üã ä æãë ä èã ëÜã âá éÝ ÜÞ çèãäáäá í ÜàÜá çáã âá éÝ ÜÞ ÝáÝ á ß Üã

ß èíìÝÜÞ é èã èã ë ÜÞ äÜã ç èåëá åá Üã àæãëëæ ïÜã ëàè åá ß ê èåà Üéê ÜÞó ÷íæê Üà ãïÜ à èåâÜä æ

íèà æä Üíßèæ éê Üã ëÜã ÜãàÜ åÜ âá éÝÜÞ Ý ÜçÜã ëÜã íè åâÜ ä èãë Üã âá éÝ ÜÞ çèã îÜ åæ íèåâÜ

.

Û èÝ Üæã æàá çèãëÜã ëëáåÜã âáëÜäÜçÜàä æß èê Üê í Üã ìÝèÞ õèéáà á ßÜã øáêáã ëÜã ùèåâÜ

(

õø ù

)

ïÜã ëàèåâÜä æíÜ åèãÜçèãïèä æ ÜÝÜçÜã ë ÜãíèåâÜé èãëÜÝÜé æíè åá ëæ Üãß è ÞæãëëÜ ÞÜåá ß éèãáà á ç á ßÜÞÜãïÜ Üà Üá à èåâÜä æ íÜ åèã Ü ç èãïèä æÜ ÝÜçÜã ëÜã í èåâ Ü éèã ëÜÝÜé æ

íåæß æß íèá Üãë Üã ß èÞæã ëëÜ é èã ë Üéê æÝ íèê æâ ÜíÜã áãàá í é èãëá åÜã ëæ âá éÝÜÞ

(21)

2

ûüýþÿþ

(2012),

ý ÿ þ ý þý ý þýþ ü ý þþ ÿ ý ü ý ýþÿý ý ý ü ÿ þ ý ü ý ý þ ÿý ü ÿ þ

.

ý ü ý ýþÿý ü ÿ þ

(

)

üÿþ ý ü ÿ ü ýü þ ü ýý þÿý üÿ þ ý ý ü ÿ

.

ý ýü þþ

2013

ü ý

6,25

ü ÿü ý ý ü ÿ ü þ üý ü ýý ý ý ý

üÿþÿ

2013

üü ÿ

5,

ü ÿü ý ý ýý ý ü ý ý

þþü ýý

0,11

üÿü ý

(

, 2013).

ÿ ý ü ý üÿþ ý þ ÿ ý ý

ü ý þ þ ý ü ý ü ÿþ þ ý ü ýþ þ ü þýý

.

ü ýý þÿý ü ý þ þþ ý

.

üý

þþ

2013

ü ý

6,02

ü ÿü ý

,

ü ý üýý ý ü ü ÿ

0,3

üÿüý

ýý þþ

2012

üü ÿ

5,63

ü ÿ üý ý ýý ý ü ý ý

ü ÿþ ÿ

2013

þü ý ü ý ý ýüü ÿ

0,45

üÿ ü ýü ý ýý üü ÿ

5,57

üÿü ýþ ü ý þ þý ü üÿ üý þþ

2013

ü ÿþÿý ü ÿ

16

ÿ þ ÿý ý ý þþ

2012

ý ü ÿþÿý

4

ÿ þ ÿý ý ý ü ÿþ ÿ

2013.

ü ÿ ý üü ý ü ÿ ý ü ý þý þý ÿ þ ý ý ü ÿ ü ý

þþ

2013

ü ý

16,

þ ÿý üýý þ ü ü ý ü ÿ

ý ü ÿü ÿ ü ü ÿ

15,

þ ÿý

(

, 2013).

ý þý þýþ ü ý þÿ ý ü ý ý þÿ ý

þý ü ý ý üþý ý ü ÿ ! ÿ

-

! ÿ ý ü ü ýÿþ þ ü ü ý þý ý ü ý ý

! ÿ

-

! ÿ ý üüýÿþ ý ÿü ÿü

.

ý ÿüÿü ü ü ý þýý þýþ ü ýü þ þ þý ý ýÿ

(22)

3

"#$% #&'( $ ') *+, - #, "#$%#&'( *$'- %./ +$

.

0'$- #)#$.#, &' ,/1. *+( # *#- # . 1$ "#,2#

,

/'$- #*#/ / %3# 4' ,%) *' ,-' .#/#, $ '3$')% 2#%/ 15 *' ,-'.#/ #, *#$ #6'/$% .5

,+,*#$#6'/$ %.5- #, )' 6 % *#$ #6' /$ %.7 8'3$ ')% *#$ #6' /$ %. - %31,#.#, .'/ %.# &' ,/1.

*+(# *#- # .1$"# $'3$') %,2# - % .'/ #9 1%

,

$'3$') % , +,*#$ #6' /$ % . - %31,#.#, .' /% .# &' ,/1. *+( # *#- # .1$"# $' 3$') % , 2# / %- #. - %.' /#9 1%

,

- #, $'3$') % ) ' 6% *#$ #6'/$% . 6'$ 1*#.#,: #6 *1$#,#,/#$ #$ '3$') %*#$ #6' /$ %.- # ,$' 3$')%,+,*#$#6' /$ %.70' ,/1.

*+(# *#- # .1$ "# - #* #/ - %(%9 #/ )': #$# "%)1 #( 6' ,331, #.#, ; <=>> ?@ ABC> #,/ #$#

"#$% #&'($ ')*+,- #,"#$% #&' (*$'- % ./+$

.

0'&' $#* # *' ,' (% /% #, 6',3' , #% *' , 3#, 331$ #, *' $ ,#9 - % (#.1.#, +('9 D #$%

(2012)

- #, E$% #, '

(2012).

D #$ %

(2012)

6' (#. 1.#, *' 6 +-'(#, 6' , 331,#.#, *' ,-' .#/ #,$'3$ ')%)*(% ,'61( /% "#$% #&' (- #,- %- #*# /.#,"#$ %#& ' (2# , 3&' $ *' ,3#$ 19

)%3,%F% .#,/ '$9 #-#*GHG #- #(#9 *' ,- 1- 1. 1) % # .' $4 #

,

#, 3. #*#$ /%) % *#) % .#)#$

,

- # , /% ,3.#/ % ,"')/ #)%

.

I #(#6 *' ,' (% /% #,,2#

,

D #$%

(2012)

6' ,331, #.#, $'3$')% ) *(% ,' +$-' (% ,%'$ - ' , 3#, 6 #.)% 6#(/ %3# /% /% . .,+/*#- # )' / %#*"#$%#&' ( *$ '- %./ +$

.

E$ %#,'

(2012)

6' , 331, #.#,*',-' .#/#,$' 3$ ') % $%-3' -#, - %- #*#/.#, F #./ +$

-

F #. /+$ 2# , 3 6' 6 *' ,3#$ 19 % GH G#- #( #9 *'$)' ,/#)' *' $ /16& 19 #,*' ,- 1- 1.5/ %,3. #/ *#$/ %) %*#) %

#,3. #/ #, .' $4 #

,

$ #/#

-

$ #/# ( #6 # )' .+( #9

,

- #, *'$)' ,/#) ' *',- 1- 1. 2#, 3 / % ,33#( - % - #'$#9*'$.+/ # #,7

I #$ % *' ,'( %/ %#, )'&' (1 6 ,2# D #$%

(2012)

6 ',2#/#.#, &#9J# #, 3.# *#$/ %)% *#)% .#) #$ 6' 6*' ,3#$19 % G H G - % K#J# G% 61$ - #, E$ %#, '

(2012)

6' ,2#/ #.#,& #9J#/ %,3. #/*#$ /%) % *#) %#,3.#/#,.'$4 #6' 6*' , 3#$19 %G H G - %K#J#

G% 61$ - #, K#J# G',3#9

.

I % (%9 #/ - #$ % #,3.# . +$' (#)%

,

.+$' (#) % GH G /'$9 #- #* /% ,3.#/ *#$/ %)%*#)% #, 3.# /#, .'$ 4# -#, #, 3. # *#$/%)%*#)% .#) #$ DLH ('& %9 &') #$

(23)

4

MNOPMQMRST UTQMUTP MU MRV WX

.

Y Z[\P MR[N MTS]^_MZM`Q[N[ZT ST MNT NTQ[N] ZT US[R SMRTP ]N S]P `[NOMN MZT UT U ab a _T bRcdTN UT eMf M a [NOM\ _[N O MN ST NOP MS QMR STUT QMUT

MNOPMS MN P[ Rg M U[hMOMT i

1

_MN MN OP M QMR ST UTQMUT P MU MR V Wb U[h MOMT i

2

`[NOO]NMP MN `[ Sc _[ Q[N _[P MSMN R[ OR[ UT UQZTN[

.

W[N]R] S j] _TMN S MRM

(200

),

R[OR[ UT U QZT N[ `[R] QMPMN MN MZT UT U R[OR[ UT lMN O ` M`Q] `[NO[U ST`MUT _MS M lMN O

ST_MP `[`T ZTPT Qc ZM S[R S[N S] _MN `[ `TZT PT P[m[N _[R]N OMN _MZ M` `[NmMRT U[N _TRT

[ UST ` MUT _MSM _MRT Qc Z M lMN O S[Rh [N S]P

.

j[R _ MUMRP MN Q[Ng[ ZMU MN S[R U[h]S _MZM` Q[N[ ZTSTMN TNT MP MN _TP MgT `c _[ Z ST NOP MS Q[NOMN OO]RMN S[Rh]P M _T b RcdTN UT e Mf M

a[NO M\`[N OO]N MPMNR [ OR [ UTU QZTN[

.

nopqr srt uvwutu xuy

z] `] UMN`MU MZM\ _MZM`Q[N[ ZTSTMNTNTM_MZM\ `[ `c _[ ZP MNSTNOP MSQ[N OMN OO]R MN

S[Rh]P M_Tb RcdTN UTeMfMa [NO M\`[NOO]N MPMNR [ OR [ UTU QZT N[

.

no{ |u }utuvwut u xuy

jMSMUMN` MU MZM\_MZ M`Q[N[ ZT STMNT NTM_MZM\_MS MST NOP MSQ[N O MN OO]RMNS [R h]P M _T

b RcdTN UT eMf M a[N OM\ S M\]N

2012,

d MRT Mh[ Z QR [_T P ScR lMN O _TO]NMP MN M_MZM\ aT NOP MS bMRST UT QMUT XNOPMS MN ~[RgM

(

ab X~

)

_MN XNOPM bMR ST UT QMUT ~MU MR

(

Xb~

)

V Wb

,

_MN cR _[ lMN O _Tm ch M M_MZM\ c R _[

2, 3,

_ MN

4

_[NO MN `[N OPc `hTN MUT P MN h MN lMPSTST PPNc S`MPUT `MZ

3

ST STP_MZM`U[ ST MQd MRTMh[ Z

.

nor

juan Penelitian

a]g ] MN _MRT Q[N [ ZT ST MN TNT M_MZM\ `[NmMRT `c _[ Z S[Rh MT P STNOP MS Q[N OMN OO]RMN

(1)

EF GH FIJ FKL FI

MNONPNQ

JR STRU

1.

V W N XYNPZ O WY[ \Q\O W] WNQ ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^_` JR STRU

2.

abcdd ef ghidNQ ]NYNjN YWNk\Ol

]\Yn NoNpjNY WNk\ Oq^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^_r

JR STRU

3.

abcdd ef ghidNQ ]NYNjN YWNk\Ol s

]\Yn NoNpjNY WNk\ Oq^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^tu

JR STRU

4.

v YNwWxy z ]WPN z W{| o\ O} pO WQ\~\YkNWx ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^_ JR STRU

5.

v YNwWxy z ]WPN z WV N]N dac ghe ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

(2)

1.

¡ ¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢£¤

1.

2.

¥ ®¯° ±² ³´µ ¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢«¶

3.

½ §

¶¼

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢« ¿

4.

¿¼

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢« À

5.

£¼

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢Á¬

6.

¶¼

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢Á«

7.

¿¼

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢ÁÂ

8.

£¼

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢À¿

9.

¶¼

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢ÀÀ

10.

¿¼

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢Ã¬

11.

£¼

¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢Ã«

(3)

1

ÇÈÇÉ

ÊËÌ ÍÈ ÎÏ ÐÏÈÌ

ÑÒÑÐÓÔÓÕÇÖ× ÓØ ÓÙ Ú

Û ÜÝ ÜÞ ß Üàá àá âá Üã äÜå æ çèéê Üã ëáã Üã ãÜß æìãÜÝ Üä ÜÝ ÜÞ é èé Üâá íÜã

íèßèâ ÜÞà èå ÜÜã á éá é ä Üã éèã îèåäÜß íÜã íèÞæäá çÜã ê ÜãëßÜ

.

Û èê ÜëÜæ ã èë Üå Ü ïÜã ë ê èåíèéê Üãë

,

ðãä ìã èß æ Ü ê èåá ç Ü ïÜ áãà á í é èãæãëíÜà íÜã íèß èâÜÞàèåÜÜã ä èé æ éèã îÜçÜæ à á âá Üã ã Üßæ ìã ÜÝ

.

ñ çÜïÜ ç èéèåæãàÜÞ ä ÜÝÜé é èã æãëíÜà í Üã íèß èâ Ü Þà èåÜÜã Üä ÜÝ ÜÞ é èã æãëí Üà íÜã ßàÜê æÝæàÜß ã Üß æ ìã ÜÝ

,

é èé Üîá çèåà á éêá ÞÜã èí ìã ìé æ

,

éèã æãëíÜàí Üã æíÝæé æãòèßàÜß æ

,

ä Üã é èã èíÜ ã ÜãëíÜ çèã ë Üã ëëá åÜã

.

Û ÜÝ Ü Þ ß Üà á éÜß ÜÝ ÜÞ ïÜã ë ä æ ÞÜäÜçæ ðãä ìãèß æ Ü çÜäÜ ßÜÜà æã æ Üä ÜÝ ÜÞ éÜß ÜÝÜÞ çèãëÜã ëëá å Üã ó

ô á éÝÜÞ çèãëÜãëëáåÜã ïÜã ë àæãëëæ ê è åä ÜéçÜí çÜä Ü é èãá åáããïÜ à æãëíÜà

íèßèâ ÜÞà èå ÜÜãé ÜßïÜ åÜí Üà

.

õèãëÜãëëáåÜã é èåá ç ÜíÜã é ÜßÜÝÜÞ íèà èã Üë ÜíèåâÜÜã ïÜã ë îá íá ç ß è åæá ß

.

öæãëëæãïÜ âá éÝÜÞ çèã ë ÜãëëáåÜã ä æßèê Üê íÜã ìÝèÞ ßèä æ íæà ã ïÜ âá éÝ ÜÞ Ý Ü çÜãë Üã

íèåâ Ü ïÜã ë à æä Üí ß èê Üã ä æãë ä èã ëÜã âá éÝ ÜÞ çèãäáäá í ÜàÜá çáã âá éÝ ÜÞ ÝáÝ á ß Üã

ß èíìÝÜÞ é èã èã ë ÜÞ äÜã ç èåëá åá Üã àæãëëæ ïÜã ëàè åá ß ê èåà Üéê ÜÞó ÷íæê Üà ãïÜ à èåâÜä æ

íèà æä Üíßèæ éê Üã ëÜã ÜãàÜ åÜ âá éÝÜÞ Ý ÜçÜã ëÜã íè åâÜ ä èãë Üã âá éÝ ÜÞ çèã îÜ åæ íèåâÜ

.

Û èÝ Üæã æàá çèãëÜã ëëáåÜã âáëÜäÜçÜàä æß èê Üê í Üã ìÝèÞ õèéáà á ßÜã øáêáã ëÜã ùèåâÜ

(

õø ù

)

íåæß æß íèá Üãë Üã ß èÞæã ëëÜ é èã ë Üéê æÝ íèê æâ ÜíÜã áãàá í é èãëá åÜã ëæ âá éÝÜÞ

(4)

2

ûüýþÿþ

(2012),

ý ÿ þ ý þý ý þýþ ü ý þþ ÿ

ý ü ý ýþÿý ý ý ü ÿ þ ý ü ý ý þ ÿý ü ÿ þ

.

ý ü ý ýþÿý ü ÿ þ

(

)

üÿþ ý ü ÿ ü ýü þ

ü ýý þÿý üÿ þ ý ý ü ÿ

.

ý ýü þþ

2013

ü ý

6,25

ü ÿü ý ý ü ÿ ü þ üý ü ýý ý ý ý

üÿþÿ

2013

üü ÿ

5,

ü ÿü ý ý ýý ý ü ý ý

þþü ýý

0,11

üÿü ý

(

, 2013).

ÿ ý ü ý üÿþ ý þ ÿ ý ý

ü ý þ þ ý ü ý ü ÿþ þ ý ü ýþ þ ü þýý

.

ü ýý þÿý ü ý þ þþ ý

.

üý

þþ

2013

ü ý

6,02

ü ÿü ý

,

ü ý üýý ý ü ü ÿ

0,3

üÿüý

ýý þþ

2012

üü ÿ

5,63

ü ÿ üý ý ýý ý ü ý ý

ü ÿþ ÿ

2013

þü ý ü ý ý ýüü ÿ

0,45

üÿ ü ýü ý ýý

üü ÿ

5,57

üÿü ýþ ü ý þ þý ü üÿ üý þþ

2013

ü ÿþÿý ü ÿ

16

ÿ þ ÿý ý ý þþ

2012

ý ü ÿþÿý

4

ÿ þ ÿý ý ý ü ÿþ ÿ

2013.

ü ÿ ý üü ý ü ÿ ý

ü ý þý þý ÿ þ ý ý ü ÿ ü ý

þþ

2013

ü ý

16,

þ ÿý üýý þ ü ü ý ü ÿ

ý ü ÿü ÿ ü ü ÿ

15,

þ ÿý

(

, 2013).

ý þý þýþ ü ý þÿ ý ü ý ý þÿ ý

þý ü ý ý üþý ý ü ÿ ! ÿ

-

! ÿ ý

ü ü ýÿþ þ ü ü ý þý ý ü ý ý

! ÿ

-

! ÿ ý üüýÿþ ý ÿü ÿü

.

ý ÿüÿü

(5)

3

"#$% #&'( $ ') *+, - #, "#$%#&'( *$'- %./ +$

.

0'$- #)#$.#, &' ,/1. *+( # *#- # . 1$ "#,2#

,

/'$- #*#/ / %3# 4' ,%) *' ,-' .#/#, $ '3$')% 2#%/ 15 *' ,-'.#/ #, *#$ #6'/$% .5

,+,*#$#6'/$ %.5- #, )' 6 % *#$ #6' /$ %.7 8'3$ ')% *#$ #6' /$ %. - %31,#.#, .'/ %.# &' ,/1.

*+(# *#- # .1$"# $'3$') %,2# - % .'/ #9 1%

,

$'3$') % , +,*#$ #6' /$ % . - %31,#.#, .' /% .# &' ,/1. *+( # *#- # .1$"# $' 3$') % , 2# / %- #. - %.' /#9 1%

,

- #, $'3$') % ) ' 6% *#$ #6'/$% . 6'$ 1*#.#,: #6 *1$#,#,/#$ #$ '3$') %*#$ #6' /$ %.- # ,$' 3$')%,+,*#$#6' /$ %.70' ,/1.

*+(# *#- # .1$ "# - #* #/ - %(%9 #/ )': #$# "%)1 #( 6' ,331, #.#, ; <=>> ?@ ABC> #,/ #$#

"#$% #&'($ ')*+,- #,"#$% #&' (*$'- % ./+$

.

0'&' $#* # *' ,' (% /% #, 6',3' , #% *' , 3#, 331$ #, *' $ ,#9 - % (#.1.#, +('9 D #$%

(2012)

- #, E$% #, '

(2012).

D #$ %

(2012)

6' (#. 1.#, *' 6 +-'(#, 6' , 331,#.#, *' ,-' .#/ #,$'3$ ')%)*(% ,'61( /% "#$% #&' (- #,- %- #*# /.#,"#$ %#& ' (2# , 3&' $ *' ,3#$ 19

)%3,%F% .#,/ '$9 #-#*GHG #- #(#9 *' ,- 1- 1. 1) % # .' $4 #

,

#, 3. #*#$ /%) % *#) % .#)#$

,

- # , /% ,3.#/ % ,"')/ #)%

.

I #(#6 *' ,' (% /% #,,2#

,

D #$%

(2012)

6' ,331, #.#, $'3$')% ) *(% ,' +$-' (% ,%'$ - ' , 3#, 6 #.)% 6#(/ %3# /% /% . .,+/*#- # )' / %#*"#$%#&' ( *$ '- %./ +$

.

E$ %#,'

(2012)

6' , 331, #.#,*',-' .#/#,$' 3$ ') % $%-3' -#, - %- #*#/.#, F #./ +$

-

F #. /+$ 2# , 3 6' 6 *' ,3#$ 19 % GH G#- #( #9 *'$)' ,/#)' *' $ /16& 19 #,*' ,- 1- 1.5/ %,3. #/ *#$/ %) %*#) %

#,3. #/ #, .' $4 #

,

$ #/#

-

$ #/# ( #6 # )' .+( #9

,

- #, *'$)' ,/#) ' *',- 1- 1. 2#, 3 / % ,33#( - % - #'$#9*'$.+/ # #,7

I #$ % *' ,'( %/ %#, )'&' (1 6 ,2# D #$%

(2012)

6 ',2#/#.#, &#9J# #, 3.# *#$/ %)% *#)% .#) #$ 6' 6*' ,3#$19 % G H G - % K#J# G% 61$ - #, E$ %#, '

(2012)

6' ,2#/ #.#,& #9J#/ %,3. #/*#$ /%) % *#) %#,3.#/#,.'$4 #6' 6*' , 3#$19 %G H G - %K#J#

G% 61$ - #, K#J# G',3#9

.

I % (%9 #/ - #$ % #,3.# . +$' (#)%

,

.+$' (#) % GH G /'$9 #- #* /% ,3.#/ *#$/ %)%*#)% #, 3.# /#, .'$ 4# -#, #, 3. # *#$/%)%*#)% .#) #$ DLH ('& %9 &') #$

(6)

4

MNOPMQMRST UTQMUTP MU MRV WX

.

Y Z[\P MR[N MTS]^_MZM`Q[N[ZT ST MNT NTQ[N] ZT US[R SMRTP ]N S]P `[NOMN MZT UT U ab a _T bRcdTN UT eMf M a [NOM\ _[N O MN ST NOP MS QMR STUT QMUT

MNOPMS MN P[ Rg M U[hMOMT i

1

_MN MN OP M QMR ST UTQMUT P MU MR V Wb U[h MOMT i

2

`[NOO]NMP MN `[ Sc _[ Q[N _[P MSMN R[ OR[ UT UQZTN[

.

W[N]R] S j] _TMN S MRM

(200

),

R[OR[ UT U QZT N[ `[R] QMPMN MN MZT UT U R[OR[ UT lMN O ` M`Q] `[NO[U ST`MUT _MS M lMN O

ST_MP `[`T ZTPT Qc ZM S[R S[N S] _MN `[ `TZT PT P[m[N _[R]N OMN _MZ M` `[NmMRT U[N _TRT

[ UST ` MUT _MSM _MRT Qc Z M lMN O S[Rh [N S]P

.

j[R _ MUMRP MN Q[Ng[ ZMU MN S[R U[h]S _MZM` Q[N[ ZTSTMN TNT MP MN _TP MgT `c _[ Z ST NOP MS Q[NOMN OO]RMN S[Rh]P M _T b RcdTN UT e Mf M

a[NO M\`[N OO]N MPMNR [ OR [ UTU QZTN[

.

nopqr srt uvwutu xuy

z] `] UMN`MU MZM\ _MZM`Q[N[ ZTSTMNTNTM_MZM\ `[ `c _[ ZP MNSTNOP MSQ[N OMN OO]R MN

S[Rh]P M_Tb RcdTN UTeMfMa [NO M\`[NOO]N MPMNR [ OR [ UTU QZT N[

.

no{ |u }utuvwut u xuy

jMSMUMN` MU MZM\_MZ M`Q[N[ ZT STMNT NTM_MZM\_MS MST NOP MSQ[N O MN OO]RMNS [R h]P M _T

b RcdTN UT eMf M a[N OM\ S M\]N

2012,

d MRT Mh[ Z QR [_T P ScR lMN O _TO]NMP MN M_MZM\ aT NOP MS bMRST UT QMUT XNOPMS MN ~[RgM

(

ab X~

)

_MN XNOPM bMR ST UT QMUT ~MU MR

(

Xb~

)

V Wb

,

_MN cR _[ lMN O _Tm ch M M_MZM\ c R _[

2, 3,

_ MN

4

_[NO MN `[N OPc `hTN MUT P MN h MN lMPSTST PPNc S`MPUT `MZ

3

ST STP_MZM`U[ ST MQd MRTMh[ Z

.

nor

juan Penelitian

a]g ] MN _MRT Q[N [ ZT ST MN TNT M_MZM\ `[NmMRT `c _[ Z S[Rh MT P STNOP MS Q[N OMN OO]RMN