Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Analisis Stratifikasi Klaster UMKM di Jawa Tengah

LAM PIRAN

105

Lampiran 1 : Indikator Empiris Perkembangan Klaster
Faktor

No

Indikator Empiris

Kategori

Kelembagaan
1
2
3

Tahun M ulai Terbentuknya kelembagaan Klaster
Jumlah Unit Usaha yang sama dalam satu Klaster
Perkembangan Unit Usaha selama 3 tahun terakhir

1. < 5, 2. 6-10, 4. 11-15, 3. > 15 th
1100
1. M enurun, 2.Tetap, 3 Berkembang

4

Spesilisasi Jenis Produk yang dihasilkan :

5

Jenis usaha yang ada dalam klaster

6
7

Perkembangan Inovasi Produk
Perkembangan Penggunaan Teknologi:

8

9

Akses Usaha : Jangkauan Aktivitas usaha dalam pengadaan
bahan baku
Kondisi Permintaan

1. Produk Primer 1, 2. Produk Olehan 2,
3. Produk Primer banyak tdk diolah, 4.
Produk Olahan Banyak
1. Produsen saja, 2. Inti dan produsen, 3.
Inti, Pemasok, Jasa, Pedagang
1. Tidak ada, 2. Ada
1. Tidak ada, 2. Tradisional, 3. Semi, 4.
M asinal
1. Lokal, 2. Kabupaten, 3. Provinsi, 4.
Nasional, 5 Ekspor
1. M enurun, 2.Rendah/ terbatas, 3.
Tetap.4. Tinggi/ luas

10

11
12

Rata-rata Nilai Tambah
Rata-rata Keuntungan
Perkembangan Jangkauan Pasar

Aktivitas Usaha

Kinerja Usaha

106

1. < 25%, 2. 26-50%, 3. 51-75%, 4. > 75%
1. 75%
1. lokal, 2. Luar Kota, 3. Provinsi/
Nasional, 4. Ekspor

Konektivitas
13

Bentuk Kerjasama antar (vertikal) pengusaha dan Antara

14

Bentuk Kerjasama antar (vertikal) pengusaha dan Antara

15
16

Spesialisasi usaha dalam klaster
Jumlah lembaga terkoneksi

1. Tidak ada, 2. Diluar Klaster, 3 Ada, 4. Di
Dalam Klaster
1. Tidak ada, 2. Diluar Klaster, 3 Ada, 4. Di
Dalam Klaster
1. Tidak Ada, 2 Ada

107

Lampiran 2 : Hasil Analisis Faktor

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.513

Approx. Chi-Square
Bartlett's Test of Sphericity

Component
1

232.206

df

120

Sig.

.000

Total Variance Explained
Extraction Sums of Squared
Loadings
Initial Eigenvalues
% of
Cumulativ
% of
Cumulativ
Total
Variance
e%
Total
Variance
e%

Rotation Sum s of Squared

Loadings
% of
Cum ulativ
Total
Variance
e%

3.047

19.044

19.044

3.047

19.044

19.044

2.378

14.865

14.865

2

2.361

14.757

33.801

2.361

14.757

33.801

2.310

14.436

29.301

3

1.716

10.727

44.528

1.716

10.727

44.528

1.931

12.070

41.371

4

1.542

9.636

54.164

1.542

9.636

54.164

1.657

10.357

51.728

5

1.289

8.053

62.217

1.289

8.053

62.217

1.472

9.202

60.930

6

1.037

6.484

68.701

1.037

6.484

68.701

1.243

7.772

68.701

7

.988

6.178

74.879

8

.837

5.229

80.108

9

.746

4.664

84.772

10

.608

3.797

88.569

11

.504

3.150

91.719

12

.442

2.760

94.479

13

.352

2.199

96.678

14

.251

1.570

98.248

15

.203

1.270

99.518

16

.077

.482

100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

108

109

Lampiran 3 : Quick Cluster Analysis

Initial Cluster Centers
Cluster
1
Zscore: Orientasi Pasar
Zscore: Inovasi & Teknologi
Zscore: Klp Tingkat
Keuntungan
Zscore: Institutional
Linkage
Zscore(LamaBerdiri)

2

3

-.82513

1.55617

-.14476

.06550

.83513

-1.47376

1.68101

1.68101

-1.61097

.30037

2.52946

-1.18569

3.64914

-.35764

-.06446

a

Iteration History
Iteration

Change in Cluster Centers
1

2

3

1

1.558

2.207

1.798

2

.000

.211

.114

3

.000

.122

.068

4

.000

.000

.000

a. Convergence achieved due to no or small change in cluster
centers. The maximum absolute coordinate change for any
center is .000. The current iteration is 4. The minimum
distance between initial centers is 5.224.

110

Final Cluster Centers
Cluster
1

2

3

Zscore: Orientasi Pasar

-.34887

.44490

-.18256

Zscore: Inovasi & Teknologi

-.08843

1.04036

-.56160

Zscore: Klp Tingkat Keuntungan

1.35181

.25449

-.39172

Zscore: Institutional Linkage

-.44266

.94433

-.44266

Zscore(LamaBerdiri)

2.41779

-.22733

-.32144

Number of Cases in each Cluster

Cluster

Valid
Missing

1

5.000

2

15.000

3

27.000
47.000
.000

111

ANOVA
Cluster
Mean Square
Zscore: Orientasi Pasar
Zscore: Inovasi & Teknologi
Zscore: Klp Tingkat
Keuntungan
Zscore: Institutional
Linkage
Zscore(LamaBerdiri)

Error
df

Mean Square

F

Sig.

df

2.239

2

.944

44

2.372

.105

12.395

2

.482

44

25.714

.000

7.126

2

.722

44

9.875

.000

9.823

2

.599

44

16.401

.000

16.397

2

.300

44

54.629

.000

The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the
differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus
cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal.

112