## Total Faktor Produktivitas Industri Minyak Sawit
Mentah: Apakah Penggunaan Mesin Lama Masih Mendukung Efisiensi Produksi?
Dyah Wulan Sari a, ∗ , Al Khofi Aji a , Widya Sylviana a , & Haura Azzahra Tarbiyah Islamiya a
a Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Airlangga, Surabaya

## Abstract
This research aims to analyze the growth of total factor productivity (TFP) in the crude palm oil (CPO) industry in Indonesia using fim-level data from 2010 to 2014. The method used in this research is stochastic frontier analysis (SFA). The TFP growth is calculated by decomposing into three components: scale efficiency change (SEC), technological change (TC), and technical efficiency change (TEC). The research results show that the number of companies with relatively low technical efficiency (TE) values increases every year. There are still inefficiencies in Indonesia’s CPO industry, as seen by the overall negative growth in TFP. TEC leads to TFP growth at a higher rate than TC and SEC. The results of elasticity calculations show that the CPO industry is experiencing decreasing returns to scale. The elasticity of output for each input shows that raw material input has a greater impact on production fluctuations than capital, labor, or energy. Keywords: Crude Palm Oil (CPO); Total Factor Productivity (TFP); sustainable industrialization

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan menganalisis pertumbuhan total faktor produktivitas (TFP) pada industri minyak sawit mentah (CPO) di Indonesia menggunakan data tingkat perusahaan tahun 2010 sampai 2014, menggunakan metode stochastic frontier analysis (SFA). Pertum- buhan TFP dibagi menjadi tiga komponen perubahan: efisiensi skala (SE), teknologi (TC), dan efisiensi teknis (TE). Hasil penelitian menunjukkan masih adanya inefisiensi pada industri CPO di Indonesia, ditandai dengan peningkatan jumlah perusahaan dengan nilai TE yang rendah setiap tahunnya, TFP secara keseluruhan tumbuh negatif, serta nilai elastititas yang menunjukkan industri CPO mengalami decreasing return to scale . TEC ber- kontribusi lebih besar terhadap pertumbuhan TFP dibandingkan TC dan SEC, sedangkan input bahan mentah mempunyai dampak yang lebih besar terhadap fluktuasi produksi dibandingkan modal, tenaga kerja, atau energi.
Kata Kunci: minyak kelapa sawit mentah (CPO); produktivitas faktor total; industrialisasi berkelanjutan Kode Klasifikasi JEL: C23; D24; O47
∗ Alamat Korespondensi Penulis: Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Airlangga. Jalan Airlangga, No. 4-6, Surabaya 60286, Indonesia. Email : dyah-wulansari@feb.unair.ac.id.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024

## 1. Pendahuluan
Industri kelapa sawit merupakan salah satu sumber utama penghasil minyak nabati, produk kimia, dan energi. Hal ini menyebabkan industri kelapa sawit berkembang pesat karena meningkatnya permintaan. Keunggulan utama kelapa sawit dibandingkan dengan tanaman minyak lainnya adalah produksi yang jauh lebih tinggi per hektar sehingga mengarah ke pendapatan yang lebih tinggi. Selama beberapa dekade terakhir, produksi kelapa sawit global meningkat pesat. Lebih jauh, peningkatan tersebut mencapai hingga hampir dua kali lipat setiap 10 tahun (Khatun et al ., 2017).
Secara global, industri kelapa sawit didominasi oleh kawasan Asia Tenggara. Hal ini disebabkan karena kawasan tersebut memiliki kesesuaian dengan kondisi iklim regional dan tingkat hasil yang tinggi. Lebih jauh, kelapa sawit merupakan bahan baku biodiesel utama di Asia Tenggara. Sejak abad ke-14 diperkenalkan di wilayah ini, kelapa sawit menjadi komoditas pertanian penting, terutama Malaysia dan Indonesia yang mendominasi industri ini sejak pertengahan 1960- an (Mukherjee & Sovacool, 2014). Kelapa sawit memberikan kontribusi yang signifikan bagi perekonomian Indonesia dan Malaysia (melalui perusahaan swas- ta, perusahaan milik negara, dan petani kecil) kedua negara tersebut memasok 85% minyak sawit dunia (Purnomo et al ., 2020). Lebih jauh, kelapa sawit sebagai komoditas yang penting memiliki kontribusi terhadap penghidupan banyak masyarakat, PDB pemerintah, dan pencapaian beberapa tujuan pembangunan berkelanjutan (SDG) (Ayompe et al ., 2021).
Sebagai komoditas unggulan, kelapa sawit memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia karena kelapa sawit merupakan industri padat karya dan bernilai tinggi (Kementerian Pertanian [Kementan], 2017). Kelapa sawit memiliki keunggulan antara lain sebagai penyedia lapangan pekerjaan, sumber pendapatan rumah tangga, dan sumber penghasil devisa negara (Irawan & Soesilo, 2021). Hasil dari produksi kelapa sawit dapat diolah menjadi beberapa macam jenis minyak, antara lain Crude Palm Oil (CPO), Other Palm Oil , Crude Oil of Palm Kernel (PKO), dan Other Palm Oil Kernel (BPS, 2021). Salah satu hasil olahan dari kelapa sawit yang berkontribusi paling besar terhadap ekspor dan menjadi sumber penghasil devisa adalah Crude Palm Oil (CPO) (Departemen Perindustrian, 2007). Lebih jauh, hasil dari ekspor CPO berkontribusi lebih besar terhadap devisa negara Indonesia dibandingkan dengan batubara, minyak bumi, dan gas. Komoditas CPO juga menjadi salah satu sumber penopang hidup bagi sebagian masyarakat di pedesaan, selain dari komoditas karet dan tanaman komersil lainnya (Bakhtiar et al ., 2019).
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh Zuhdi et al . (2021) me- nunjukkan bahwa CPO Indonesia memiliki keunggulan komparatif di pasar internasional. Hal ini disebabkan adanya peran ilmu pengetahuan dan teknologi (IPTEK) yang mendukung peningkatan daya saing CPO. Hasil yang sama juga ditunjukkan oleh Nayantakaningtyas & Daryanto (2012), bahwa sumber daya IPTEK memiliki peranan penting sebagai faktor pendukung keunggulan kompe-
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
titif industri CPO di Indonesia. Di sisi lain, belum tersedianya fasilitas penunjang di beberapa daerah dapat menjadi faktor penghambat menurunnya daya saing CPO di pasar internasional.
Makin tingginya permintaan global dari energi, makanan, dan proses industri lainnya menyebabkan meningkatnya produktivitas CPO Indonesia (Purnomo et al ., 2020). Peningkatan hasil produktivitas CPO tersebut merupakan hasil upaya pemerintah dalam mendukung majunya industri CPO. Bentuk dukungan terse- but diimplementasikan ke dalam berbagai kebijakan, misalnya seperti pemberian insentif, alur perijinan yang dipermudah, dan subsidi investasi (Departemen Perindustrian, 2007). Berbagai macam upaya tersebut membawa dampak baik terhadap perekonomian di Indonesia, khususnya terhadap penyerapan tenaga kerja dan juga pendapatan negara berupa devisa yang dihasilkan melalui ekspor CPO (Bakhtiar et al ., 2019).
Di sisi lain, peningkatan produktivitas industri CPO tersebut juga dapat menyebabkan beberapa dampak negatif bagi lingkungan sekitar. Adapun dam- pak negatifnya adalah meningkatnya emisi karbon dioksida atau CO2 yang diakibatkan oleh efek rumah kaca (Inubushi et al ., 2003; Jamaludin et al ., 2019) serta polusi udara dan air yang disebabkan pengolahan limbah cair pabrik CPO yang mengeluarkan gas metana (Szulczyk & Khan, 2018). Sedangkan, hal ini berbanding terbalik dengan yang dipromosikan oleh negara-negara penghasil CPO di Asia Tenggara yang mengatakan bahwa CPO merupakan sumber energi terbarukan. Sehingga, dengan menggunakan CPO, merupakan salah satu upaya untuk mencegah terjadinya perubahan iklim (Colchester et al ., 2011).
Permasalahan-permasalahan yang ditimbulkan dari makin berkembangnya industri CPO inilah yang menyebabkan keberlangsungan produksinya menjadi terancam. Salah satu upaya untuk mengatasi hal tersebut adalah didirikannya Roundtable on Sustainable Palm Oil (RSPO), asosiasi ini bertujuan untuk mengem- bangkan standar global untuk industri CPO yang berkelanjutan. Tugas dari RSPO adalah untuk melindungi kawasan dengan nilai konservasi tinggi dan juga hutan primer, di samping itu, asosiasi ini juga melindungi dan menghormati hak-hak dari masyarakat lokal maupun masyarakat adat terkait pembelian atau sewa tanah untuk dijadikan lahan minyak sawit (Colchester et al ., 2011).
Lebih jauh, masalah-masalah yang sudah dijelaskan di atas dapat mengham- bat pertumbuhan industri CPO di Indonesia sehingga berpengaruh terhadap tingkat efisiensi dan produktivitas industri tersebut. Untuk mengatasi hal terse- but dibutuhkan instrumen khusus sebagai alat analisis perhitungan pertumbuh- an output CPO. Salah satu konsep dari pengukuran efisiensi dan pertumbuhan output ini adalah dengan menggunakan metode Total Factor Productivity (TFP). Norhidayu et al . (2018) melakukan penelitian untuk menghitung pertumbuhan TFP pada pabrik minyak sawit di Malaysia selama rentang tahun 2010–2014 dengan menggunakan metode SFA. Hasil empiris menunjukkan bahwa pertum- buhan produktivitas didorong oleh efisiensi teknis dan diikuti oleh technological progress . Namun, perubahan skala berdampak kecil pada pertumbuhan produkti- vitas. Secara keseluruhan, hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat peluang
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
Total Faktor Produktivitas Industri Minyak Sawit Mentah: ... 4
untuk meningkatkan pertumbuhan produktivitas di sektor minyak kelapa sawit di Malaysia, misalnya dengan memperbaiki kondisi kerja, meningkatkan kapasi- tas pabrik, serta memberikan insentif dan penghargaan kepada para pekerja.
Penelitian yang membahas terkait dengan TFP di berbagai negara telah di- lakukan oleh beberapa peneliti seperti See & Coelli (2013) di Malaysia; Roy et al . (2017) di Benggala Barat; Hossain et al . (2012) di Bangladesh; ˇ Cechura (2012) di Ceko; serta Liu & Li (2012), Liu & Tsai (2021), dan Liu et al . (2020) di Cina. Begitu juga dengan penelitian TFP di Indonesia. Penelitian TFP di Indonesia sebelumnya menggunakan objek penelitian sektor industri serta menggunakan berbagai macam metode. Mayashinta & Firdaus (2013) menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) dan Error Collection Model (ECM); Surjaningsih & Permono (2014) dan Jelita et al . (2020) menggunakan metode Data Envelopment Analysis (DEA); dan Nuryartono et al . (2016) dengan metode Tornqvist-Thiel dan Multiple Linear Regression (MLP).
Berdasarkan pembahasan yang sudah dijelaskan di atas, perlu dilakukan ana- lisis terkait produktivitas TFP dengan pendekatan yang berbeda dari penelitian sebelumnya. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk menghitung TFP beserta komponen dekomposisinya dengan metode Stochastic Frontier Analysis (SFA) pada industri minyak kelapa sawit mentah di Indonesia. Selanjutnya, metode dekomposisi digunakan untuk mengestimasi komponen-komponen di dalam TFP, yang meliputi Technical Efficiency Change (TEC), Technological Change (TC), dan Scale Efficiency Change (SEC). Metode ini memiliki keunggulan, yaitu me- masukkan perhitungan perubahan efisiensi ( catch up ) dan perubahan teknologi (inovasi) sebagai komponen pengukuran produktivitasnya (F¨are et al ., 1994).

## 2. Metodologi

## 2.1. Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan adalah data cross section dan time series. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Data sekunder tersebut merupakan jenis data firm level industri CPO yang berasal dari industri besar hingga sedang yang ada di Indonesia pada tahun 2010–2014 dengan lima digit kode International Standard Industrial Classification (ISIC), yaitu 10431. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari hasil survei tahunan yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) mencakup seluruh perusahaan manufaktur yang setidaknya mempekerjakan 20 orang pekerja setiap tahunnya. Data yang diperoleh masih berupa raw data unbalanced sebanyak 2.750 perusahaan, kemudian data tersebut diseleksi dan disesuaikan menjadi balanced panel data sebanyak 2.155 perusahaan.

## 2.2. Identifikasi Variabel
Penelitian ini menggunakan variabel fungsi produksi yaitu output (y) yang diha- silkan oleh perusahaan industri CPO di Indonesia sebagai variabel dependen.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
Sedangkan, modal (k), tenaga kerja (l), bahan baku (m), dan energi (e) digunakan sebagai variabel independennya. Masing-masing variabelnya dijelaskan dalam Tabel 1.
Tabel 1: Definisi Operasional Variabel Variabel Keterangan Unit Notasi Input Modal Juta Rupiah K Tenaga Kerja Orang L Bahan Baku Juta Rupiah M Energi Juta Rupiah E Output Output Kotor Juta Rupiah Q

## 2.3. Teknik Analisis

## 2.3.1. Stochastic Frontier Analysis (SFA)
Penelitian ini menggunakan metode analisis parametrik SFA dengan pendekatan panel frontier dan fungsi produksi translog seperti yang ditunjukkan oleh Persa- maan (5) sebagai teknik estimasi modelnya. Selanjutnya, metode dekomposisi digunakan untuk mengestimasi komponen-komponen di dalam TFP yang meli- puti TEC, TC, dan SEC. Salah satu keunggulan penggunaan metode SFA untuk mengestimasi perubahan TFP dan komponen dekomposisinya yaitu menunjuk- kan bentuk yang less noisy dan lebih halus jika dibandingkan dengan metode lainnya (Kang & Kim, 2018).
Pendekatan panel frontier digunakan karena data pada penelitian ini menggu- nakan gabungan antara data cross section dan time series . Lebih jauh, pendekatan tersebut memungkinkan untuk menghitung batasan ( frontier ) teknologi pada setiap tahunnya sehingga dapat memberikan informasi yang lebih banyak dan hanya memerlukan lebih sedikit asumsi (Coelli et al ., 2005). Fungsi produksi yang digunakan adalah fungsi produksi translog . Fungsi produksi ini memiliki keunggulan yaitu bentuk fungsi yang lebih fleksibel sehingga dapat meminima- lisir risiko kesalahan yang akan timbul pada saat melakukan spesifikasi model (See & Coelli, 2013).

## 2.3.2. Uji Likelihood-Ratio (LR)
Uji likelihood-ratio (LR) pada penelitian ini menggunakan tabel critical value yang terdapat pada Kodde & Palm (1986). Berdasarkan Coelli et al . (2005), persamaan uji LR secara sederhana dapat dituliskan sebagai berikut:
λ = − 2[ L ( H 0 ) − L ( H 1 )] (1)
dengan L (H 0 ) adalah nilai estimasi log-likelihood dari fungsi produksi restricted , sedangkan L (H 1 ) adalah nilai estimasi log-likelihood dari fungsi produksi translog .
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
Total Faktor Produktivitas Industri Minyak Sawit Mentah: ... 6
Jika nilai perhitungan λ kurang dari nilai critical value pada tabel, maka H 0 tidak ditolak.

## 2.3.3. Uji Nilai Gamma ( γ )
Nilai gamma ( γ ) mewakili proporsi variasi output pada model yang disebabkan oleh perbedaan tingkat inefisiensinya (Umasri & Malarvizhi, 2022). Berdasarkan Sharma et al . (2007), persamaan dasar untuk menghitung nilai gamma ( γ ) dapat dituliskan sebagai berikut:
γ = σ 2 u σ 2 u + σ 2 v (2)
dengan σ 2 u adalah koefisien dari sigma-u squared , sedangkan σ 2 v adalah koefisien dari sigma-v squared .
2.3.4. Uji Nilai Mu ( µ )
Nilai mu ( µ ) menunjukkan ada atau tidak adanya efek positif atau negatif pada estimasi rata-rata distribusi normal-truncated (Umasri & Malarvizhi, 2022). Ber- dasarkan Sharma et al . (2007), persamaan dasar untuk menghitung nilai Mu ( µ ) dapat dituliskan sebagai berikut:
µ it = − σ 2 u ε it + δ z it σ 2 v σ 2 u + σ 2 v (3)
dengan σ 2 u adalah koefisien dari sigma-u squared , sedangkan σ 2 v adalah koefisien dari sigma-v squared . Selanjutnya, ε it adalah error term yang terdiri dari ( v it − u it ), dengan v it berperan sebagai random variable (efek noise ) dan u it berperan sebagai inefisiensi. Tren waktu t digunakan untuk menangkap perubahan teknologi. Kemudian δ z it yang diperoleh dari z it yang menunjukkan vektor dari variabel spesifik wilayah (dapat bervariasi dari waktu ke waktu) yang diduga sebagai faktor yang berkontribusi terhadap ketidakefisienan wilayah dan δ adalah vektor dengan koefisien yang tidak diketahui.
2.3.5. Uji Nilai Eta ( η )
Nilai Eta ( η ) mengindikasikan adanya kecenderungan peningkatan atau penu- runan tingkat efisiensi selama periode yang diteliti (Umasri & Malarvizhi, 2022). Berdasarkan Battese & Coelli (1992), persamaan dasar untuk menghitung nilai Eta dapat dituliskan sebagai berikut:
η it = exp {− δ ( t − T ) } (4)
dengan δ adalah parameter yang berperan penting dalam perilaku efisiensi teknis dari waktu ke waktu. Jika δ > 0, maka efisiensi teknis meningkat. Jika δ < 0, maka efisiensi teknis menurun. Jika δ = 0, maka efisiensi teknis konstan.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024

## 2.4. Model Empiris
Penelitian ini menggunakan spesifikasi model SFA yang mengacu pada peneliti- an See & Coelli (2013) dengan melakukan perubahan pada beberapa variabelnya. Model stochastic frontier dari bentuk fungsi produksi translog yang digunakan pada penelitian ini dapat dituliskan sebagai berikut:
ln y it = β 0 + β k ln k it + β l ln l it + β m ln m it + β e ln e it + β t t + 1 2 β kk (ln k it ) 2 + β ll (ln l it ) 2 + β mm (ln m it ) 2 + β ee (ln e it ) 2 + β tt t 2 + β kl ln k it ln l it + β km ln k it ln m it + β ke ln k it ln e it + β lm ln l it ln m it + β le ln l it ln e it + β me ln m it ln e it + β kt ln k it t + β lt ln l it t + β et ln e it t + β mt ln m it t + v it − u it (5)
dengan y it adalah output pada tahun t ; k it adalah kapital pada tahun t ; l it adalah labor pada tahun t ; m it adalah material pada tahun t ; e it adalah energi pada tahun t ; t adalah waktu; β 0 adalah intersep; v it adalah random error ; u it adalah variabel acak non-negatif.

## 2.4.1. Fungsi Produksi Cobb-Douglas
Fungsi produksi Cobb-Douglas pertama kali diperkenalkan oleh Charles Cobb dan Paul Douglas. Fungsi produksi Cobb-Douglas ini juga sering digunakan dalam analisis ekonomi karena lebih mudah digunakan dibandingkan dengan fungsi produksi lainnya. Hingga kini, fungsi produksi Cobb-Douglas masih memberikan gambaran yang baik terkait hubungan antara output , modal, dan tenaga kerja. Lebih jauh, fungsi tersebut telah menjadi alat standar bagi para ekonom (Blanchard & Johnson, 2013).
Menurut Nicholson & Snyder (2012), persamaan fungsi produksi Cobb- Douglas dapat ditulis sebagai berikut:
q = f ( K , L ) = AK α L β (6)
dengan q adalah output , A adalah konstanta yang memiliki angka positif, K adalah modal (kapital), L adalah tenaga kerja ( labor ), α adalah elastisitas output dari K , dan β adalah elastisitas output dari L .

## 2.4.2. Fungsi Produksi Frontier
Fungsi produksi frontier adalah fungsi produksi yang mengukur tingkat efisiensi suatu perusahaan dalam mengelola sejumlah input tertentu dengan mengguna- kan bantuan teknologi yang ada sehingga dapat menghasilkan output maksimum (Coelli et al ., 2005). Fungsi produksi frontier merupakan gambaran dari standar optimum riil bagi perusahaan untuk menghasilkan output maksimum dengan menggunakan input tertentu. Standar optimum riil tersebut akan membentuk
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
Total Faktor Produktivitas Industri Minyak Sawit Mentah: ... 8
suatu garis batasan ( frontier ). Suatu perusahaan dapat dikatakan efisien secara teknis apabila kombinasi antara input dan output tepat berada pada garis batasan ( frontier ) tersebut. Aigner et al . (1977) dan Meeusen & van Den Broek (1977) merupakan para pelopor berkembangnya fungsi produksi ini. Seiring dengan berjalannya wak- tu, fungsi produksi ini lebih dikenal dengan nama Stochastic Production Frontier (SPF). Fungsi produksi frontier memiliki perbedaan dengan fungsi produksi pa- da umumnya, perbedaan tersebut terletak pada error term -nya. Error term pada fungsi produksi konvensional hanya menjelaskan tentang random error , sedang- kan pada fungsi produksi frontier hasil dari error term tidak hanya menjelaskan tentang random error , tetapi juga menjelaskan tentang inefisiensi perusahaan terse- but. Untuk itu, metode ini secara mungkin dapat mengestimasi inefisiensi suatu proses produksi tanpa mengabaikan kesalahan baku ( error term ) dari modelnya. Persamaan fungsi produksi frontier dapat dijelaskan sebagai berikut:
y it = f ( x it ; t , β ) exp ( v it − u it ) = f ( x it ; t , β ) exp ( ε it ) (7)
Berdasarkan Persamaan (7), dapat diketahui bahwa pendekatan stochastic frontier production memiliki ciri khas yang terletak pada error term yang dinota- sikan dengan menggunakan simbol ε it . Error term tersebut terdiri dari v it yang berperan sebagai random variable (efek noise ) dan u it yang berperan sebagai inefi- siensi sehingga ketika disatukan menjadi seperti ε it = v it − u it , yang independen dari satu sama lain dan tren waktu t digunakan untuk menangkap perubahan teknologi.

## 2.4.3. Fungsi Produksi Translog
Fungsi produksi translog menjelaskan tentang bagaimana suatu model menggu- nakan variabel yang berbeda-beda dengan mempertimbangkan faktor keterka- itan interaksi antarvariabelnya. Bentuk fungsional translog adalah bentuk yang fleksibel dan kurang restriktif daripada Cobb-Douglas pada elastisitas produksi dan substitusi. Oleh karena itu, bentuk fungsional ini merupakan bentuk yang lebih disukai dalam studi TFP. Lebih lanjut, keunggulan lainnya dari fungsi produksi translog adalah dapat mengurangi risiko kesalahan dalam spesifikasi yang terdapat di dalam model (See & Coelli, 2013).
Menurut Coelli et al. (2005), persamaan dasar dari bentuk fungsi produksi translog dapat dirumuskan sebagai berikut:
y = exp β 0 + N X n = 1 β n ln x n + 1 2 N X n = 1 N X m = 1 β nm ln x n ln x m (8)
dengan y merupakan output yang dihasilkan perusahaan dalam suatu industri; β n dan β nm adalah parameter tidak diketahui yang bertujuan untuk diestimasi; ln x n dan ln x m adalah logaritma natural dari kombinasi faktor-faktor input produksi yang digunakan.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024

## 2.4.4. Langkah-langkah Perhitungan TFP beserta Dekomposisi Komponennya
2.4.4.1. Technical Efficiency Change (TEC)
Technical Efficiency adalah kemampuan perusahaan untuk mencapai output mak- simum dengan menggunakan beberapa input tertentu. Karena efisiensi teknis memerlukan kombinasi input yang tepat sehingga hal ini juga disebut sebagai efisiensi input (Pindyck & Rubinfeld, 2013). Makin tinggi tingkat efisiensi, maka perusahaan makin efisien dalam menggunakan input yang ada (Farrell, 1957). Skala nilai TE berada di rentang antara 0 hingga 1. Apabila nilai TE menunjuk- kan angka 1, maka suatu perusahaan dapat dikatakan fully efficient dan kondisi operasionalnya tepat berada di garis frontier . Sedangkan, jika nilai TE kurang dari 1 mencerminkan kondisi operasional perusahaan berada di bawah garis frontier . Lebih jauh, batas antara nilai 1 dan nilai yang diamati disebut sebagai inefisiensi teknis (Coelli et al ., 2003). Coelli et al . (2005) menjelaskan bahwa efisiensi teknis (TE) dapat dihitung dengan menggunakan pendekatan yang sudah dijelaskan sebelumnya pada Per- samaan (7). Artinya, diperoleh ekspektasi bersyarat dari exp ( − u it ) dengan nilai ε it = v it − u it . Tren waktu t digunakan untuk menangkap perubahan teknologi. Karena u it adalah variabel acak non-negatif, prediksi TE ini antara 0 dan 1, de- ngan nilai 1 menunjukkan efisiensi teknis penuh. Pada metode parametrik yang mengacu pada Margono & Sharma (2006), persamaan dasar untuk menghitung TE dapat dirumuskan sebagai berikut:
TE it = y it ˆ y it (9)
dengan y it adalah rasio output aktual, ˆ y it adalah potensi output maksimum, TE it adalah technical efficiency perusahaan i pada tahun t . Sehingga, Efisiensi Teknis (TEit) untuk perusahaan ke- i pada waktu t adalah rasio output aktual terhadap output maksimum yang dapat dicapai. Selanjutnya, berdasarkan Persamaan (9) untuk menghitung Efficiency Change , dapat dirumuskan sebagai berikut:
TEC it , t − 1 = ln( TE it / TE it − 1 ) × 100 (10)
dengan TE i ( t − 1) adalah technical efficiency perusahaan i pada tahun sebelumnya ( t − 1).

## 2.4.4.2. Technological Change (TC)
Perubahan Teknologi (TC) atau bisa juga disebut sebagai Technological Progress (TP) adalah peningkatan output maksimum yang dapat diproduksi dengan meng- gunakan vektor input X dan tercermin dalam pergeseran batas produksi dari waktu ke waktu. Perubahan Teknis pada suatu sektor sering kali cenderung berjalan lambat, hal ini dapat dipengaruhi oleh berbagai macam faktor. Di sisi lain, perubahan teknis berkembang lebih cepat dan terus berlanjut dari waktu ke
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
Total Faktor Produktivitas Industri Minyak Sawit Mentah: ... 10
waktu pada sektor telekomunikasi (Coelli et al ., 2003).
Indeks TC antara periode t − 1 dan t untuk perusahaan ke- i dapat dihitung langsung dari parameter yang diestimasi. Pertama, mengevaluasi turunan parsial dari fungsi produksi terhadap waktu dengan menggunakan data untuk perusa- haan ke- i pada periode t − 1 dan t . Kemudian, indeks TC antara periode yang berdekatan t − 1 dan t dihitung sebagai rata-rata geometris dari dua turunan parsial ini (Coelli et al ., 2005). Secara sederhana pengukuran TC it , t − 1 memerlukan penghitungan turunan parsial terhadap waktu di setiap titik data.
Berdasarkan Sari et al . (2016), persamaan TC dapat dituliskan sebagai berikut:
TC it , t − 1 = 0 . 5 ∂ y it − 1 ∂ t + ∂ y it ∂ t × 100 (11) ∂ y it ∂ t = β t + β tt t + β nt xn it (12)
dengan ∂ y it − 1 ∂ t adalah output perusahaan i pada tahun sebelumnya ( t − 1) diturunkan terhadap t ; dan ∂ y it ∂ t adalah output perusahaan i pada tahun t diturunkan terhadap t .

## 2.4.4.3. Scale Efficiency Change (SEC)
Skala Efisiensi (SE) adalah suatu tingkat ukur bagi perusahaan dalam mengopti- malkan kinerja operasional produksinya. Tingkat skala efisiensi tiap perusahaan dapat berbeda, ada yang kecil dan ada yang besar. Perbedaan tingkat tersebut karena sebuah perusahaan tidak beroperasi pada skala operasi yang optimal secara teknis (Coelli et al ., 2003). Berdasarkan Sari et al . (2016), perhitungan SEC dapat dirumuskan sebagai berikut:
SEC it , t − 1 = 1 2 N X n = 1 r ( SF it ε n it + SF it − 1 ε n it − 1 )( x nit − x nit −
1 ) s × 100 (13)
SF it = ( ε Tit − 1) /ε Tit (14)
ε Tit = n X n = 1 ε nit (15)
ε nit = ∂ y it ∂ xn it = β n + 1 2 4 X n = 1 4 X m = 1 β nm xm it + β nt t (16)
dengan SF it adalah Scale Factor perusahaan i periode t , ε Tit adalah elastisitas total perusahaan i periode t , ε nit adalah elastisitas variabel input perusahaan i periode t , x nit adalah variabel input perusahaan i pada t .
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024

## 2.4.4.4. Total Factor Productivity (TFP)
TFP dapat didekomposisi menjadi tiga komponen, yaitu Technological Change (TC), Technical Efficiency Change (TEC), dan Scale Efficiency Change (SEC). TC adalah perubahan teknologi yang diakibatkan oleh pergeseran pada batas kemampuan teknologi di antara dua periode. TEC adalah pergerakan ke arah batas teknologi atau mendeket ke arah frontier untuk mengejar ketertinggalan teknologi. SEC ada- lah komponen perubahan produktivitas untuk mengukur skala ekonomi (Coelli et al ., 2003). Nilai TFP dapat menggambarkan tingkat kemajuan teknis suatu per- usahaan. Makin besar nilai TFP suatu perusahaan, maka tingkat efisiensinya juga makin besar. Pengukuran TFP dilakukan dengan menggunakan rasio total output tehadap semua input (multifaktor). Ketika nilai TFP suatu perusahaan bernilai positif, maka produktivitas perusahaan tersebut tergolong tinggi. Sebaliknya, jika TFP bernilai negatif, maka produktivitas perusahaan tersebut tergolong ren- dah (Coelli et al ., 2005). Untuk itu, penulis memilih untuk menggunakan metode pengukuran dekomposisi TFP dengan pendekatan Stochastic Frontier Analysis (SFA) karena metode tersebut dapat mempertimbangkan kemajuan dan efisiensi teknis dengan mempertimbangkan error term dalam pengukuran TFP. Persamaan dasarnya dapat ditulis sebagai berikut:
TFP = TEC + TC + SEC (17)

## 2.4.5. Elastisitas
Elastisitias memiliki fungsi untuk mengukur seberapa banyak output akan me- ningkat ketika tingkat input meningkat. Gagasan ini dapat diukur dengan mem- perkirakan elastisitas output sehubungan dengan input yang digunakan meliputi modal, tenaga kerja, bahan, dan energi. Kumbhakar et al . (2015) menjelaskan bah- wa elastisitas dalam ukuran produktivitas berasal dari skala efisiensi. Coelli et al . (2005) menyebutkan bahwa skala efisiensi mengacu pada jumlah produktivitas yang dapat ditingkatkan dengan berpindah ke ukuran skala yang paling produk- tif. Ketika nilai efisensi adalah sama dengan satu, maka perusahaan mengalami skala hasil yang konstan.
Persamaan dasar dari skala efisiensi dapat dirumuskan sebagai berikut:
SE ( x ) = exp ( (1 − ε ( x )) 2 2 β ) (18)
dengan:
ε ( x ) = N X n = 1 β n + N X m = 1 β nm ln x mi (19)
Lebih jauh, elastisitas skala dari Persamaan (19) dapat dievaluasi pada x
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
sehingga dapat diperoleh persamaan sebagai berikut:
β = N X n = 1 N X m = 1 β nm (20)
Berdasarkan Persamaan (16), elastisitas output terhadap masing-masing input yang meliputi modal, tenaga kerja, bahan baku, dan energi dapat diestimasi dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
ε k = β k + β kk ln k it + β kl ln l it + β km ln m it + β ke ln e it + β kt t (21)
ε l = β l + β ll ln l it + β kl ln k it + β lm ln m it + β le ln e it + β lt t (22)
ε m = β m + β mm ln m it + β km ln k it + β lm ln l it + β me ln e it + β mt t (23)
ε e = β e + β ee ln e it + β ke ln k it + β le ln l it + β me ln m it + β et t (24)
dengan ε k adalah elastisitas output terhadap input modal, ε l adalah elastisitas output terhadap input tenaga kerja, ε m adalah elastisitas output terhadap input bahan baku, ε e adalah elastisitas output terhadap input energi, dan t adalah parameter waktu (tahun).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil estimasi fungsi produksi translog menggunakan Stochastic Frontier Analysis (SFA) pada industri CPO di Indonesia selama rentang tahun 2010–2014 dapat dilihat pada Tabel 2. Berdasarkan uji spesifikasi model frontier menunjukkan nilai sigma-squared signifikan dan lebih kecil dari nilai gamma sehingga hasil estimasi ini dapat dikatakan valid. Untuk itu, nilai error masih pada batas kewajaran. Tabel 2 menunjukkan bahwa mu ( µ ) memiliki nilai sebesar 1,106 sehingga ter- dapat efek positif pada estimasi rata-rata distribusi normal-truncated . Berikutnya, nilai eta ( η ) signifikan pada tingkat signifikansi 1% dan bernilai negatif sebesar -0,324. Artinya, industri CPO di Indonesia selama periode 2010–2014 mengalami kecenderungan inefisiensi sebesar 32,44% di dalam model. Selanjutnya, nilai gamma ( γ ) signifikan pada tingkat signifikansi 1% dan bernilai positif. Artinya, sebesar 0,373 atau sebesar 37,7% variabilitas dari output disebabkan oleh Techni- cal Efficiency pada industri CPO di Indonesia dan sisanya sebesar 62,3% adalah random noise .
Selanjutnya adalah uji likelihood-ratio (LR). Berdasarkan Tabel 2, nilai estimasi log-likelihood dari fungsi produksi restricted adalah sebesar -539,629. Sedangkan, nilai estimasi log-likelihood dari fungsi produksi unrestricted atau translog adalah sebesar -108,383. Lebih jauh, dengan menggunakan Persamaan (1) dapat dike- tahui bahwa nilai uji LR adalah sebesar 862,49. Nilai uji LR tersebut lebih besar dari nilai critical chi-square sebesar 38,566 (df=16 dengan α =0,001) (Kodde & Palm, 1986). Sehingga, dapat disimpulkan bahwa H 0 ditolak. Artinya, fungsi produksi translog adalah fungsi produksi yang lebih baik dan sesuai untuk digunakan
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
pada penelitian ini dibandingkan dengan fungsi produksi restricted .
Tabel 2: Hasil Estimasi Stochastic Frontier Analysis Variabel Koefisien Std-error z-ratio Konstanta β o 5,779 0,389 14,85 lnKapital β lnK 0,424*** 0,058 7,32 lnLabor β lnL 0,101 0,081 1,24 lnMaterial β lnM -1,029*** 0,083 -12,39 lnEnergi β lnE 1,335*** 0,070 18,95 lnKapital X Kapital β lnKK 2 0,007* 0,004 1,76 lnLabor X Labor β lnLL 2 -0,009 0,006 -1,49 lnMaterial X Material β lnMM 2 0,194*** 0,007 27,69 lnEnergi X Energi β lnEE 2 0,097*** 0,008 11,62 lnKapital X Labor β lnKL 0,003 0,007 0,45 lnKapital X Material β lnKML -0,071*** 0,007 -9,51 lnKapital X Energi β lnKE 0,052*** 0,007 7,37 lnLabor X Material β lnLM -0,005 0,010 -0,51 lnLabor X Energi β lnLE 0,007 0,010 0,74 lnMaterial X Energi β lnME -0,278*** 0,013 -21,36 Waktu β t -0,038 0,082 -0,47 Waktu X Waktu β t 2 0,009 0,018 0,52 Waktu X lnKapital β tK -0,024*** 0,005 -4,45 Waktu X lnLabor β tL 0,012** 0,006 1,97 Waktu X lnMaterial β tM 0,042*** 0,007 6,25 Waktu X lnEnergi β tE -0,023*** 0,006 -3,76 Mu µ 1,106 . . Eta eta -0,324** 0,136 -2,39 Sigma-square σ 2 0,088*** 0,008 11,229 Gamma γ 0,373*** 0,055 6,743 Log-likelihood Restricted Unrestricted / Translog -539,629 -108,383 Uji LR 862,49 Keterangan: *** Signifikan pada α = 0,01, ** Signifikan pada α = 0,05, * Signifikan pada α = 0,1

## 3.1. Technical Efficiency Change (TEC)
Secara teknis, sebelum menghitung nilai TEC, harus terlebih dahulu melakukan perhitungan nilai TE seperti yang sudah dijelaskan pada Persamaan (9). Tabel 3 menunjukkan hasil estimasi nilai Technical Efficiency industri CPO Indonesia selama periode 2010–2014. Nilai rata-rata TE selama periode 2010–2014 selalu mengalami penurunan setiap tahunnya. Hasil tersebut sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Sugiharti et al . (2017) dan Margono et al . (2011), yang mana hasil studi empiris kedua tersebut juga menunjukkan penurunan nilai TE dari waktu ke waktu. Nilai rata-rata keseluruhan TE industri CPO adalah sebesar 0,551. Artinya, kegiatan produksi secara keseluruhan selama rentang periode tersebut belum mencapai tingkat fully efficient , dengan nilai minimal sebesar 0,44 dan nilai maksimal sebesar 0,745.
Lebih jauh, jika dilihat pada bagian jumlah perusahaan, selama periode
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
Total Faktor Produktivitas Industri Minyak Sawit Mentah: ... 14
Tabel 3: Technical Efficiency Industri CPO Indonesia, 2010–2014 Tahun Jumlah Perusahaan Rata-rata Minimal Maksimal 0–0,4 0,5–1 2010 - 431 0,741 0,656 0,866 2011 - 431 0,661 0,558 0,819 2012 9 422 0,564 0,446 0,759 2013 381 50 0,454 0,328 0,684 2014 426 5 0,338 0,215 0,593 2010–2014 816 1.339 0,551 0,44 0,745
2010–2014 jumlah perusahaan dengan nilai TE pada pada rentang nilai 0,5–1 selalu mengalami penurunan setiap tahunnya. Secara keseluruhan, sebanyak 1.339 perusahaan memiliki nilai TE di rentang 0,5–1. Artinya, sebanyak 62,13% dari total 2.155 perusahaan dapat dikatakan efisien secara teknis dan hampir mendekati fully efficient (jika nilai TE = 1). Selanjutnya, selama periode 2010–2014 sebanyak 816 perusahaan memiliki nilai TE di rentang 0–0,4. Artinya, sebanyak 37,86% dari total 2.155 perusahaan masih jauh dari fully efficient . Untuk itu, de- ngan nilai rata-rata TE yang kurang dari 1 menunjukkan bahwa masih terdapat inefisiensi pada industri CPO di Indonesia.
Tabel 4: Technical Efficiency Change Industri CPO Indonesia, 2010–2014
Tahun Rata-rata Minimal Maksimal 2010–2011 -0,115 -1,161 -0,055 2011–2012 -0,159 -0,223 -0,076 2012–2013 -0,219 -0,308 -0,104 2013–2014 -0,302 -0,424 -0,143 2010–2014 -0,199 -0,279 -0,094
Nilai TEC mengindikasikan bahwa suatu perusahaan bergerak menuju atau menjauh dari batas produksi. Tabel 4 menunjukkan hasil estimasi TEC industri CPO di Indonesia selama rentang tahun 2010–2014. Nilai Rata-rata TEC selama periode 2010–2014 selalu menunjukkan hasil yang negatif. Secara keseluruhan, nilai rata-rata TEC selama periode tersebut adalah sebesar -0,199, dengan nilai minimal sebesar -0,279 dan nilai maksimal adalah sebesar -0,094. Lebih jauh, jika dilihat dengan nilai maksimal tiap tahunnya, nilai TEC industri CPO di Indonesia masih menunjukkan nilai negatif. Artinya, secara keseluruhan industri CPO di Indonesia masih belum mencapai tingkat yang efisien. Berdasarkan hasil negatif yang terjadi terus-menerus tersebut menunjukkan bahwa perusahaan gagal untuk mewujudkan produktivitas yang maksimal melalui kombinasi input yang ada (Jondrow et al ., 1982). Shahabinejad et al . (2013) menyatakan bahwa efficiency change menjadi salah satu faktor utama penopang pertumbuhan produktivitas di negara-negara Asia, khususnya Indonesia. Sehingga, untuk itu perlu dilakukan peningkatan produktivitas dan efisiensi pada industri CPO di Indonesia (Abdul et al ., 2022).
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024

## 3.2. Technological Change (TC)
Norhidayu et al . (2018) menyebutkan bahwa TC berkaitan dengan pemanfaatan teknologi yang efektif dan efisien. Untuk itu, TC pada akhirnya harus menja- di sumber utama pertumbuhan TFP. Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 5 menunjukkan bahwa rata-rata perubahan teknologi yang diakibatkan oleh peru- bahan waktu dan faktor input lainnya mengindikasikan nilai yang sangat rendah selama periode 2010–2014, yaitu sebesar -0,014. Sementara itu, jangkauan mak- simal dan minimalnya masing-masing sebesar 0,197 dan -0,232. Hampir setiap tahun selama rentang periode 2010–2014 nilai TC menunjukkan hasil negatif, kecuali pada periode 2011–2012 yang menunjukkan nilai positif sebesar 0,004. Lebih jauh, jumlah perusahaan yang memiliki nilai TC di bawah 0 atau bernilai negatif terus meningkat tiap tahunnya. Secara keseluruhan, sebanyak 61,31% perusahaan dari total 1.724 perusahaan memiliki nilai TC di bawah 0. Di sisi lain, sebanyak 667 perusahaan memiliki nilai TC di atas 0 atau bernilai positif. Artinya, sebesar 38,69% dari total keseluruhan perusahaan memiliki perubahan teknis atau kemajuan teknologi, meskipun nilainya sangat kecil.
Tabel 5: Technological Change Industri CPO Indonesia, 2010–2014
Tahun Jumlah Perusahaan Rata-rata Minimal Maksimal < 0 > 0 2010–2011 222 209 -0,001 -0,134 0,115 2011–2012 192 239 0,004 -0,16 0,116 2012–2013 235 196 -0,002 -0,147 0,197 2013–2014 408 23 -0,058 -0,232 0,08 2010–2014 1.057 667 -0,014 -0,232 0,197
Nilai TC yang negatif mengindikasikan terjadi kemunduran teknologi pada industri CPO di Indonesia. Salah satu penyebab terjadinya kemunduran teknolo- gi adalah sebagian besar perusahaan di Indonesia masih menggunakan mesin lama untuk proses produksinya (Sari et al ., 2016). Hal ini menandakan bahwa perubahan teknologi sangat sedikit terjadi dan peluang untuk meningkatkan output secara optimal adalah sangat kecil. Kondisi ini menyebabkan kontribusi teknologi terhadap TFP juga relatif kecil. Namun demikian, rendahnya perubah- an teknologi ini membuat perusahaan terpaksa harus melakukan peningkatan faktor produktivitas. Beberapa cara yang dapat dilakukan untuk meningkat- kan produktivitas adalah dengan membuat kebijakan guna mendorong inovasi teknologi pada sektor industri CPO di Indonesia (Norhidayu et al ., 2018) dan berinvestasi pada penelitian dan pengembangan (R&D) pada mesin yang digu- nakan sehingga dapat menghasilkan teknologi yang lebih efisien dan canggih (Islamiya et al ., 2022).

## 3.3. Scale Efficiency Change (SEC)
SEC merupakan salah satu komponen pada perubahan produktivitas yang ber- fungsi untuk menghitung skala ekonomi. Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 6,
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
Total Faktor Produktivitas Industri Minyak Sawit Mentah: ... 16
menunjukkan bahwa rata-rata SEC tiap tahun selama periode 2010–2014 hampir selalu menunjukkan nilai negatif. Rata-rata nilai SEC selama periode 2010–2014 adalah sebesar -0,005. Sementara itu, nilai jangkauan minimal dan maksimalnya masing-masing adalah sebesar -0,434 dan 0,39. Di sisi lain, apabila ditinjau dari aspek perubahan tahunan terdapat 1 periode yang memiliki nilai positif, yaitu pada periode 2012–2013 dengan nilai rata-rata SEC sebesar 0,005. Namun, pada periode selanjutnya nilai rata-rata SEC kembali ke arah negatif. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan Yasin (2022), nilai SEC yang negatif disebabkan oleh pemanfaatan mesin-mesin lama pada saat proses produksi sehingga perusahaan tidak dapat meningkatkan skala produksi karena kemampuan mesin yang ter- batas. Lebih jauh, mesin-mesin yang berumur tua tersebut juga memiliki biaya perbaikan yang tidak murah sehingga menyebabkan nilai SEC suatu perusahaan mengalami penurunan atau bernilai negatif.
Tabel 6: Scale Efficiency Change Industri CPO Indonesia, 2010–2014
Tahun Jumlah Perusahaan Rata-rata Minimal Maksimal < 0 > 0 2010–2011 290 141 -0,014 -0,239 0,255 2011–2012 192 239 -0,003 -0,356 0,261 2012–2013 188 243 0,005 -0,107 0,394 2013–2014 272 159 -0,006 -0,434 0,179 2010–2014 942 782 -0,005 -0,434 0,394
Ditinjau dari jumlah perusahaan, pada periode 2010–2011, jumlah perusahaan yang memiliki nilai lebih besar dari 0 atau bernilai positif adalah sebanyak 141 perusahaan. Jumlah tersebut mengalami peningkatan setiap tahunnya. Periode yang memiliki jumlah perusahaan bernilai positif paling banyak terjadi pada tahun 2012–2013 dengan jumlah 243 perusahaan. Secara keseluruhan, selama 2010–2014, jumlah perusahaan yang bernilai positif adalah sebanyak 782 per- usahaan atau sebesar 45,36% dari total 1.724 perusahaan. Di sisi lain, masih terdapat perusahaan yang memiliki nilai SEC kurang dari 0 atau bernilai nega- tif. Pada tahun 2010–2011, jumlah perusahaan yang memiliki nilai SEC negatif adalah sebanyak 290 perusahaan. Jumlah tersebut selalu mengalami penurunan setiap tahunnya hingga periode 2012–2013 dengan jumlah perusahaan yang bernilai negatif adalah sebesar 188 perusahaan atau menurun sebesar 35% jika dibandingkan dengan periode awal. Namun, pada periode 2013–2014, jumlah perusahaan yang bernilai negatif meningkat kembali hingga menyentuh angka 272 perusahaan.
Perubahan yang sangat cepat tersebut disebabkan karena kombinasi antara input produksi dan teknologi yang digunakan belum efektif untuk menurunkan biaya produksi. Sehingga, mengakibatkan output tidak efisien dari sisi skala pro- duksi. Lebih jauh, berdasarkan hasil penelitian Liu & Tsai (2021), nilai perubahan skala yang rendah dapat menghambat dan menyebabkan fluktuasi pada peru- bahan TFP. Sugiharti et al . (2017) menyebutkan bahwa meskipun suatu industri memiliki teknologi yang rendah, tapi mampu untuk melakukan kombinasi input
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
yang tepat, maka akan dapat mendorong output ke hasil yang optimal. Sehing- ga, untuk mengatasi hal tersebut diperlukan adanya peningkatan pada skala produksi industri CPO di Indonesia (Sari et al ., 2021).

## 3.4. Total Factor Productivity (TFP)
Perhitungan nilai TFP diperoleh melalui penjumlahan komponen TEC, TC, dan SEC, sesuai dengan Persamaan (17) yang sudah dijelaskan pada bagian sebelum- nya. Tabel 7 menunjukkan hasil estimasi TFP pada industri CPO selama periode 2010–2014. Rata-rata TFP industri CPO setiap tahun selama periode 2010–2014 selalu bernilai negatif. Namun demikian, nilai TFP positif masih ditemukan pada beberapa perusahaan yang mampu mengalokasikan output dengan baik. Hal ini tercermin dalam kolom maksimal yang mana selama kurun waktu 2010–2014 tingkat pertumbuhan TFP bernilai positif. Secara keseluruhan, nilai rata-rata TFP adalah sekitar -0,227 dengan nilai maksimal dan minimal yang diperoleh adalah 1,317 dan -2,245.
Tabel 7: Total Factor Productivity Industri CPO Indonesia, 2010–2014
Tahun Jumlah Perusahaan Rata-rata Minimal Maksimal < 0 > 0 2010–2011 322 109 -0,163 -1,247 1,317 2011–2012 310 121 -0,158 -1,816 1,077 2012–2013 312 119 -0,159 -1,161 1,212 2013–2014 393 38 -0,429 -2,245 0,714 2010–2014 1.337 387 -0,227 -2,245 1,317
Ditinjau dari jumlah perusahaan, selama periode 2010–2014, jumlah kese- luruhan perusahaan yang memiliki nilai di atas 0 atau bernilai positif adalah sebanyak 387 perusahaan. Artinya, sebesar 22,45% perusahaan memiliki pro- duktivitas yang tinggi. Di sisi lain, jumlah perusahaan yang memiliki nilai di bawah 0 atau bernilai negatif selama periode tersebut adalah sebanyak 1.337 perusahaan. Artinya, sebesar 77,55% perusahaan masih memiliki produktivitas yang rendah. Tingkat produktivitas yang rendah ini juga mencerminkan input tidak dapat teralokasi secara baik sehingga pencapaian output yang optimal sulit untuk dijangkau.
Tabel 8: TFP dan Komponen Dekomposisi TFP Industri CPO Indonesia, 2010–2014
Tahun TEC TC SEC TFP 2010–2011 -0,115 -0,001 -0,014 -0,13 2011–2012 -0,159 0,004 -0,003 -0,162 2012–2013 -0,219 -0,002 0,005 -0,216 2013–2014 -0,302 -0,058 -0,006 -0,366 2010–2014 -0,199 -0,014 -0,005 -0,219
Secara keseluruhan, nilai rata-rata TFP industri CPO menunjukkan nilai negatif di tingkat perusahaan sehingga menyebabkan tingkat inefisiensi masih
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
Total Faktor Produktivitas Industri Minyak Sawit Mentah: ... 18
ditemukan. Nilai negatif tersebut juga mengimplikasikan bahwa TEC, TC, dan SEC berpengaruh relatif lemah. Hal ini dapat terlihat pada Tabel 8, yang mana setiap tahunnya selama periode 2010–2014, nilai TEC selalu memperoleh hasil yang negatif. Sugiharti et al . (2017) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa nilai TEC yang rendah menunjukkan bahwa input tidak dapat menyesuaikan dengan perubahan teknologi, hal ini kemungkinan disebabkan karena rendahnya penyerapan teknologi oleh tenaga kerja. Hasil yang sama juga ditunjukkan pada TC dan SEC yang hampir setiap tahun memiliki nilai negatif, kecuali pada tahun 2011–2012 untuk TC dan 2012–2013 untuk SEC yang masih terdapat nilai positif. Secara keseluruhan, pertumbuhan TFP industri CPO di Indonesia lebih banyak didorong oleh TEC dibandingkan dengan TC dan SEC. Sehingga, untuk dapat meningkatkan pertumbuhan TFP, maka perlu untuk meningkatkan TEC.

## 3.5. Elastisitas
Tabel 9 menjelaskan tentang hasil estimasi elastisitas output terhadap masing- masing input yang digunakan pada industri CPO Indonesia selama periode 2010–2014 yang meliputi elastisitas modal, tenaga kerja, bahan baku, dan energi. Perhitungan elastisitas ini perlu dilakukan karena hasil estimasi fungsi produksi translog tidak dapat diinterpretasikan secara langsung secara ekonomi. Sehing- ga, perlu untuk dilakukan perhitungan elastisitas untuk mengetahui seberapa banyak output yang juga akan meningkat ketika penggunaan input meningkat (Sari et al ., 2016).
Hasil estimasi pada Tabel 9 menunjukkan bahwa rata-rata elastisitas input kapital selama rentang periode 2010–2014 adalah sebesar 0,106. Elastisitas input tenaga kerja adalah sebesar 0,073. Elastisitas input bahan baku sebesar 0,622 dan elastisitas input energi adalah sebesar 0,166. Lebih jauh, jumlah total rata-rata elastisitas seluruh input selama rentang periode 2010–2014 jika digabungkan adalah sebesar 0,967. Nilai elastisitas tersebut kurang dari uniter atau 1, artinya industri CPO di Indonesia dapat dikatakan decreasing return to scale . Ketika terjadi peningkatan 1 unit input, maka tidak sebanding dengan kenaikan output pada porsi yang sama.
Ditinjau dari jumlah perusahaan, selama periode 2010–2014, jumlah perusa- haan yang memiliki nilai elastisitas total sama dengan 1 mengalami peningkatan setiap tahunnya. Secara keseluruhan, sebanyak 211 perusahaan memiliki nilai elastisitas total sama dengan 1. Artinya, sebesar 9,79% perusahaan dari total keseluruhan 2.155 perusahaan mengalami constant return to scale . Sehingga, ke- tika terjadi peningkatan 1 unit input, maka sebanding dengan kenaikan output pada porsi yang sama. Di sisi lain, sebanyak 1.944 perusahaan memiliki nilai elastisitas total kurang dari 1. Artinya, sebesar 90,21% perusahaan dari total 2.155 perusahaan mengalami decreasing return to scale . Sehingga, ketika terjadi peningkatan sebesar 1 unit input. maka tidak sebanding dengan kenaikan output pada porsi yang sama.
Berdasarkan nilai elastisitas output terhadap masing-masing input, elastisi-
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
Tabel 9: Elastisitas Industri CPO Indonesia, 2010–2014
Tahun Elastisitas Jumlah Perusahaan ε k ε l ε m ε e ε T ε T < 1 ε T = 1 2010 0,152 0,046 0,541 0,21 0,951 424 7 2011 0,121 0,059 0,627 0,155 0,963 414 17 2012 0,092 0,072 0,693 0,114 0,972 382 49 2013 0,073 0,083 0,707 0,111 0,975 361 70 2014 0,088 0,103 0,542 0,238 0,973 363 68 ¯ x 0,105 0,073 0,622 0,166 0,967 1.944 211
tas input bahan baku merupakan yang paling tinggi daripada elastisitas input lainnya. Sehingga, perubahan output lebih banyak didorong oleh bahan baku daripada modal, tenaga kerja, dan energi. Artinya, ketika terjadi pengurangan pada input bahan baku, maka akan sangat berpengaruh terhadap perubahan output industri CPO di Indonesia. Hasil tersebut sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Ikhsan (2007), Sari et al . (2016), Esquivias & Harianto (2020), dan Yasin (2022) yang juga menunjukkan bahwa elastisitas output dari input bahan baku memiliki koefisien elastisitas tertinggi. Selain itu, modal dan energi dipas- tikan memiliki proporsi yang sama dalam menyebabkan perubahan output . Di sisi lain, output tidak terlalu terdampak terhadap perubahan input tenaga kerja. Maka dari itu, pencapaian output yang terbaik dapat dilakukan dengan cara meningkatkan input bahan baku.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian ini adalah secara keseluruhan, nilai rata-rata TEC industri CPO di Indonesia selalu mengalami penurunan dan memperoleh hasil yang negatif. Untuk itu, industri CPO di Indonesia dapat dikatakan belum efisien. Selanjutnya, hampir setiap tahun nilai TC selalu menunjukkan hasil negatif, kecuali pada periode 2011–2012 yang menunjukkan nilai positif, meskipun relatif rendah. Nilai TC yang negatif mengindikasikan terjadi kemunduran teknologi pada industri CPO di Indonesia. Salah satu penyebab terjadinya kemunduran teknologi adalah sebagian besar perusahaan masih menggunakan mesin lama untuk proses produksinya.
Rata-rata SEC hampir selalu menunjukkan nilai negatif, kecuali pada periode 2012–2013 yang memiliki nilai positif, meskipun tergolong rendah. Namun, pada periode selanjutnya, nilai rata-rata SEC kembali ke arah negatif. Perubahan yang sangat cepat tersebut disebabkan karena kombinasi antara input produksi dan teknologi yang digunakan belum efektif untuk menurunkan biaya produksi. Hal ini mengakibatkan output tidak efisien dari sisi skala produksi. Kemudian, secara keseluruhan, nilai rata-rata TFP industri CPO menunjukkan nilai negatif sehingga menyebabkan tingkat inefisiensi masih ditemukan. Nilai negatif terse- but juga mengindikasikan bahwa TEC, TC, dan SEC berpengaruh relatif lemah. Pertumbuhan TFP lebih banyak didorong oleh TEC dibandingkan dengan TC
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
Total Faktor Produktivitas Industri Minyak Sawit Mentah: ... 20
dan SEC. Untuk itu, perlu dilakukan peningkatan TEC untuk meningkatkan pertumbuhan TFP industri CPO di Indonesia.
Terakhir, secara keseluruhan, nilai elastisitas industri CPO di Indonesia meng- indikasikan terjadinya decreasing return to scale . Lebih jauh, hasil estimasi elas- tisitas output terhadap masing-masing input menunjukkan bahwa perubahan output lebih banyak didorong oleh perubahan input bahan baku daripada modal, tenaga kerja, dan energi. Untuk itu, dalam memperoleh output yang optimal harus melakukan peningkatan pada input bahan baku.

## 4.1. Saran
Hasil estimasi TEC, TC, SEC, dan TFP selama rentang periode 2010–2014 selalu memperoleh hasil negatif. Sehingga, perlu dilakukan kebijakan guna meningkat- kan produktivitas dan efisiensi industri CPO di Indonesia. Pertama, mening- katkan kualitas input yang digunakan pada saat proses produksi. Kedua, perlu adanya peremajaan mesin-mesin produksi melalui kebijakan pemerintah sehing- ga inovasi teknologi dapat tercapai untuk menghasilkan output yang optimal dan efisien. Terakhir, saran untuk penelitian selanjutnya yaitu dapat lebih detail menjelaskan tentang dekomposisi TFP pada setiap provinsi penghasil industri CPO di Indonesia dan menggunakan data tahun yang terbaru sehingga dapat menghasilkan gambaran terkini terkait industri CPO di Indonesia.

## Daftar Pustaka
[1] Abdul, I., Wulan Sari, D., Haryanto, T., & Win, T. (2022). Analysis of factors affecting the technical inefficiency on Indonesian palm oil plantation. Scientific Reports, 12 (1), 3381. doi: https://doi.org/10.1038/s41598-022-07113-7.
[2] Aigner, D., Lovell, C. K., & Schmidt, P. (1977). Formulation and estimation of sto- chastic frontier production function models. Journal of Econometrics, 6 (1), 21-37. doi: https://doi.org/10.1016/0304-4076(77)90052-5.
[3] Ayompe, L. M., Schaafsma, M., & Egoh, B. N. (2021). Towards sustaina- ble palm oil production: The positive and negative impacts on ecosystem services and human wellbeing. Journal of Cleaner Production, 278 , 123914. doi: ht- tps://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123914.
[4] Bakhtiar, I., Suradiredja, D., Santoso, H., & Saputra, W. (eds.) (2019). Hutan kita bersawit: “gagasan penyelesaian untuk perkebunan kelapa sawit dalam kawasan hutan . Yayasan KEHATI.
[5] Battese, G. E., & Coelli, T. J. (1992). Frontier production functions, technical efficiency and panel data: with application to paddy farmers in India. Journal of Productivity Analysis, 3 , 153-169. doi: https://doi.org/10.1007/BF00158774.
[6] Blanchard, O., & Johnson, D. R. (2013). Macroeconomics (6th edition). Pearson.
[7] BPS. (2021). Statistik kelapa sawit Indonesia 2020 . Badan Pusat Statistik.
[8] ˇ Cechura, L. (2012). Technical efficiency and total factor productivity in Czech agri- culture. Agricultural Economics, 58 (4), 147-156. doi: 10.17221/56/2011-AGRICECON.
[9] Coelli, T., Estache, A., Perelman, S., & Trujillo, L. (2003). A primer on efficiency measurement for utilities and transport regulators . WBI Development Studies. The
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
World Bank. https://documents.worldbank.org/en/publication/documents- reports/documentdetail/979041468765575437/a-primer-on-efficiency- measurement-for-utilities-and-transport-regulators.
[10] Coelli, T. J., Rao, D. S. P., O’Donnell, C. J., & Battese, G. E. (2005). An introduction to efficiency and productivity analysis (2nd edition). Springer.
[11] Colchester, M., Chao, S., Dallinger, J., Sokhannaro, H. E. P., Dan, V. T., & Villanueva, J. (2011). Ekspansi kelapa sawit di Asia Tenggara: kecenderungan dan implikasi bagi masyarakat lokal dan masyarakat adat . Forest Peoples Programme dan Sawit Watch. https://www.forestpeoples.org/sites/fpp/files/publication/2012/10/bahasa- indonesia-version.pdf.
[12] Departemen Perindustrian. (2007). Gambaran sekilas industri minyak kelapa sawit . Pusat Data dan Informasi Departemen Perindustrian.
[13] Esquivias, M. A., & Harianto, S. K. (2020). Does competition and foreign investment spur industrial efficiency?: firm-level evidence from Indonesia. Heliyon, 6 (8), e04494. doi: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04494.
[14] F¨are, R., Grosskopf, S., Norris, M., & Zhang, Z. (1994). Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries. The American Economic Review, 84 (1), 66-83. https://www.jstor.org/stable/2117971.
[15] Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society, 120 (3), 253-281. doi: ht- tps://doi.org/10.2307/2343100.
[16] Hossain, M. K., Kamil, A. A., Baten, M. A., & Mustafa, A. (2012). Stochastic fron- tier approach and data envelopment analysis to total factor productivity and efficiency measurement of Bangladeshi rice. PLoS ONE, 7 (10), e46081. doi: ht- tps://doi.org/10.1371/journal.pone.0046081.
[17] Ikhsan, M. (2007). Total factor productivity growth in Indonesian manufactur- ing: a stochastic frontier approach. Global Economic Review, 36 (4), 321-342. doi: ht- tps://doi.org/10.1080/12265080701694488.
[18] Inubushi, K., Furukawa, Y., Hadi, A., Purnomo, E., & Tsuruta, H. (2003). Seasonal changes of CO2, CH4 and N2O fluxes in relation to land-use change in tropical peatlands located in coastal area of South Kalimantan. Chemosphere, 52 (3), 603-608. doi: https://doi.org/10.1016/S0045-6535(03)00242-X.
[19] Irawan, B., & Soesilo, N. I. (2021). Dampak kebijakan hilirisasi industri kelapa sawit terhadap permintaan CPO pada industri hilir. Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik,
12 (1), 29-43. doi: 10.22212/jekp.v12i1.2023.
[20] Islamiya, H. A. T., Sari, D. W., Yasin, M. Z., Restikasari, W., Shaari, M. S., & Susan- dika, M. D. (2022). Technical efficiency and productivity growth of crude palm oil: variation across years, locations, and firm sizes in Indonesia. Economies, 10 (12), 303. doi: https://doi.org/10.3390/economies10120303.
[21] Jamaludin, N. F., Muis, Z. A., & Hashim, H. (2019). An integrated carbon footprint accounting and sustainability index for palm oil mills. Journal of Cleaner Production,
225 , 496-509. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.03.312.
[22] Jelita, N., Harianto, H., & Rifin, A. (2020). Efisiensi teknis, perubahan teknologi, dan produktivitas faktor total pabrik kelapa sawit di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pertanian dan Agribisnis, 4 (1), 210-218. doi: https://doi.org/10.21776/ub.jepa.2020.004.01.19.
[23] Jondrow, J., Lovell, C. K., Materov, I. S., & Schmidt, P. (1982). On the estimation of technical inefficiency in the stochastic frontier production function model. Journal of Econometrics, 19 (2-3), 233-238. doi: https://doi.org/10.1016/0304-4076(82)90004-5.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
Total Faktor Produktivitas Industri Minyak Sawit Mentah: ... 22
[24] Kang, Z. N., & Kim, T. H. (2018). A comparative study of DEA-SFA for industry-level in China. Journal of International Trade & Commerce, 14 (3), 17-31.
[25] Kementan. (2017). Outlook 2017 kelapa sawit: komoditas pertanian sub sektor perkebunan . Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian, Sekretariat Jenderal - Kementerian Pertanian.
[26] Khatun, R., Reza, M. I. H., Moniruzzaman, M., & Yaakob, Z. (2017). Sustainable oil palm industry: The possibilities. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 76 , 608-619. doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.03.077.
[27] Kodde, D. A., & Palm, F. C. (1986). Wald criteria for jointly testing equality and inequality restrictions. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 54 (5), 1243- 1248. doi: https://doi.org/10.2307/1912331.
[28] Kumbhakar, S. C., Wang, H. J., & Horncastle, A. (2015). A practitioner’s guide to stochastic frontier analysis using Stata . Cambridge University Press.
[29] Liu, T., & Li, K. W. (2012). Analyzing China’s productivity growth: Evidence from manufacturing industries. Economic Systems, 36 (4), 531-551. doi: ht- tps://doi.org/10.1016/j.ecosys.2012.03.003.
[30] Liu, J., Dong, C., Liu, S., Rahman, S., & Sriboonchitta, S. (2020). Sources of total-factor productivity and efficiency changes in China’s agriculture. Agriculture, 10 (7), 279. doi: https://doi.org/10.3390/agriculture10070279.
[31] Liu, H., & Tsai, H. (2021). A stochastic frontier approach to assessing total factor productivity change in China’s star-rated hotel industry. Journal of Hospitality & Tourism Research, 45 (1), 109-132. doi: https://doi.org/10.1177/109634802094.
[32] Margono, H., & Sharma, S. C. (2006). Efficiency and productivity analyses of Indonesian manufacturing industries. Journal of Asian Economics, 17 (6), 979-995. doi: https://doi.org/10.1016/j.asieco.2006.09.004.
[33] Margono, H., Sharma, S. C., Sylwester, K., & Al-Qalawi, U. (2011). Technical efficiency and productivity analysis in Indonesian provincial economies. Applied Economics,
43 (6), 663-672. doi: https://doi.org/10.1080/00036840802599834.
[34] Mayashinta, W., & Firdaus, M. (2013). Faktor-faktor yang memengaruhi total factor productivity industri pertanian indonesia periode 1981-2010. Jurnal Manajemen & Agribisnis, 10 (2), 90-97. doi: https://doi.org/10.17358/jma.10.2.90-97.
[35] Meeusen, W., & van Den Broeck, J. (1977). Efficiency estimation from Cobb-Douglas production functions with composed error. International Economic Review, 18 (2), 435- 444. doi: https://doi.org/10.2307/2525757.
[36] Mukherjee, I., & Sovacool, B. K. (2014). Palm oil-based biofuels and sustainability in southeast Asia: A review of Indonesia, Malaysia, and Thailand. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 37 , 1-12. doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.05.001.
[37] Nayantakaningtyas, J. S., & Daryanto, H. K. (2012). Daya saing dan strategi pengem- bangan minyak sawit di Indonesia. Jurnal Manajemen & Agribisnis, 9 (3), 194-201. doi: https://doi.org/10.17358/jma.9.3.194-201.
[38] Nicholson, W., & Snyder, C. (2012). Microeconomic theory: basic principles and extensions (11th edition). Cengage Learning.
[39] Norhidayu, A., Azman, H., Balu, N., & Azman, I. (2018). Total factor productivity: how productive is the palm oil milling sector in Malaysia?. Oil Palm Industry Economic Journal, 16 (2), 19-27.
[40] Nuryartono, N., Pasaribu, S. H., & Panggabean, P. N. K. (2016). Total factor productiv- ity analysis of oil palm production in Indonesia. International Journal of Economics and Financial Issues, 6 (4), 1570-1577.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024
[41] Purnomo, H., Okarda, B., Dermawan, A., Ilham, Q. P., Pacheco, P., Nurfatriani, F., & Suhendang, E. (2020). Reconciling oil palm economic development and environ- mental conservation in Indonesia: A value chain dynamic approach. Forest Policy and Economics, 111 , 102089. doi: https://doi.org/10.1016/j.forpol.2020.102089.
[42] Pindyck, R. S., & Rubinfeld, D. L. (2013). Microeconomics (8th edition). Pearson.
[43] Roy, P. K., Das, P. S., & Pal, M. K. (2017). Decomposition of total factor productivity growth of the 2-digit manufacturing industries in West Bengal: A stochastic frontier approach. Arthaniti-Journal of Economic Theory and Practice, 16 (1-2), 101-124. doi: https://doi.org/10.1177/0976747920170104.
[44] Sari, D. W., Khalifah, N. A., & Suyanto, S. (2016). The spillover effects of foreign direct investment on the firms’ productivity performances. Journal of Productivity Analysis, 46 , 199-233. doi: https://doi.org/10.1007/s11123-016-0484-0.
[45] Sari, D. W., Islamiya, H. A. T., Restikasari, W., & Salmah, E. (2021). The source of output growth: Productivity performance in the Indonesian crude palm oil industry. Journal of Southwest Jiaotong University, 56 (2), 405-418. doi: https://doi.org/10.35741/issn.0258-2724.56.2.33.
[46] See, K. F., & Coelli, T. (2013). Estimating and decomposing productivity growth of the electricity generation industry in Malaysia: A stochastic frontier analysis. Energy Policy, 62 , 207-214. doi: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.115.
[47] Shahabinejad, V., Zare Mehrjerdi, M. R., & Yaghoubi, M. (2013). Total factor pro- ductivity growth, technical change and technical efficiency change in Asian econo- mies: Decomposition analysis. Iranian Journal of Economic Studies, 2 (2), 47-69. doi: 10.22099/ijes.2013.2719.
[48] Sharma, S. C., Sylwester, K., & Margono, H. (2007). Decomposition of total factor productivity growth in US states. The Quarterly Review of Economics and Finance, 47 (2), 215-241. doi: https://doi.org/10.1016/j.qref.2006.08.001.
[49] Sugiharti, L., Purwono, R., Primanthi, M. R., & Padilla, M. A. E. (2017). Indonesian productivity growth: Evidence from the manufacturing sector in Indonesia. Pertanika Journal of Social Science and Humanities, 25 (S), 29-44.
[50] Surjaningsih, N., & Permono, B. P. (2014). Dinamika total factor productivity industri besar dan sedang Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 16 (3), 277-308. doi: https://doi.org/10.21098/bemp.v16i3.46.
[51] Szulczyk, K. R., & Khan, M. A. R. (2018). The potential and environmental ramifica- tions of palm biodiesel: evidence from Malaysia. Journal of Cleaner Production, 203 , 260-272. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.241.
[52] Umasri, V., & Malarvizhi, C. A. (2022). Stochastic Frontier Analysis (SFA) of product- ion function of Micro Finance Institutions’ (Mfis) in South Asia. Webology, 19 (2), 2774-2884.
[53] Yasin, M. Z. (2022). Technical efficiency and total factor productivity growth of Indonesian manufacturing industry: does openness matter?. Studies in Microeconomics, 10 (2), 195-224. doi: https://doi.org/10.1177/2321022221102.
[54] Zuhdi, D. A. F., Abdullah, M. F., Suliswanto, M. S. W., & Wahyudi, S. T. (2021). The competitiveness of Indonesian crude palm oil in international market. Jurnal Ekonomi Pembangunan, 19 (1), 111-124. doi: https://doi.org/10.29259/jep.v19i1.13193.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024

## this page intentionally left blank
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 13 Number 1, 2024