## Jurnal Ilmiah Manajemen

## ANALISIS TOTAL FAKTOR PRODUKTIVITAS INDUSTRI MANUFAKTUR DI JAWA BARAT (2010-2015)
Rengganik,

## Magister Manajemen Universitas Mercubuana
rengganik@gmail.com
Abstract .  The objective of the research is to analyse an effect of labor, capital and raw  material to output on medium  and  large  scale  of  manufacturing  industry  in  West  Java  during  2010-2015.  This  research  used  the analysis of quantitative method. The Root test, Cointegration test, Common Effect Model, Fixed Effect Model, Chow Test, Random Effect Model, Hausman Test have been applied to the research. The model that has been choosed  is  that  Fixed  Effect  Model  approach.  The  result  of  panel  data  regression  analysis  in  this  research showed that the labor, capital and raw material have significant effect to industrial output. The t test shows that the  significance  value  is  0.01,  meaning  that  the  variables  of  labor,  capital  and  raw  material  partially  have  a significant  effect  to  industrial  output.  Based  on  the  result  of  the  research  it  can  be  concluded  that  the  labor, capital and raw material have a significant effect on output of the medium and large manufacturing industry in West Java during 2010-2015. The  researchers  suggest that the quality of labor needs to be improved through training, adjusting to the expertise required by the manufacturing industry. Related to industrial raw materials, the quality of domestic raw materials needs to be increased in order to be equivalent to imported raw materials. For Capital, credit quota is needed to be improved especially for industrial investment and industrial working capital.
Keywords : Total Factor Productivity, Labor, Capital, Raw Material, Manufacturing Industry
Abstrak . Tujuan penelitian ini adalah mengkaji apakah terdapat pengaruh positif antara tenaga kerja, modal dan bahan baku dengan output industri manufaktur/pengolahan besar dan sedang di Jawa Barat periode 2010-2015. Pada  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  adalah  analisis  kuantitatif.  Metode  yang  telah  diujikan  pada penelitian  ini  meliputi  Uji  Root,  Uji  Konitegrasi,  Common  Effect  Model,  Fixed  Effect  Model,  Uji  Chow, Random Effect Model, Uji Hausman. Fixed Effect Model menjadi model yang terpilih pada penelitian ini. Hasil regresi  data  panel  menunjukan  tenaga  kerja,  modal  dan  bahan  baku  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap output industri. Uji t menunjukan nilai signifikansi sebesar 0,01 yang berarti secara parsial tenaga kerja, modal, bahan baku memiliki pengaruh signifikan pada output industri. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa tenaga kerja, modal dan bahan baku memiliki pengaruh signifikan pada output industri manufaktur Jawa Barat  2010-2015.  Peneliti  menyarankan  agar  kualitas  tenaga  kerja  perlu  ditingkatkan  melalui  pelatihan, menyesuaikan  dengan  keahlian  yang  diperlukan  oleh  industri  manufaktur.  Terkait  bahan  baku  industri,  agar kualitas  bahan  baku  dalam  negeri  ditingkatkan  guna  setara  dengan  bahan  baku  impor.  Sementara  pada  modal, diperlukan peningkatan kuota kredit untuk investasi industri dan modal kerja industri.
Keywords : Total Faktor Produktivitas, Tenaga kerja, Modal, Bahan baku, Industri manufaktur

## PENDAHULUAN
Industri  manufaktur  memiliki  peran penting  dalam  perkembangan  ekonomi  suatu negara. Di Indonesia, diantara sejumlah sektor yang  menjadi  penopang  ekonomi  Indonesia yang  meliputi  sektor  pertanian,  peternakan, kehutanan dan perikanan; sektor pertambangan
dan  penggalian;  sektor  industri  pengolahan; listrik,  gas  dan  air  bersih;  bangunan; perdagangan, hotel dan restoran; pengangkutan dan komunikasi; keuangan, real estat  dan  jasa  perusahaan;  sektor  jasa-jasa, industri manufaktur merupakan sektor yang
berperan  penting.  Sektor  industri  manufaktur memberikan  kontribusi  melalui  nilai  tambah yang  paling  besar  diantara  sektor  ekonomi lainnya.  Berdasarkan  angka  Produk  Domestik Bruto  (PDB)  menurut  harga  konstan  2010, pada  tahun  2015  kontribusi  sektor  industri manufaktur  terhadap  perekonomian  mencapai
18,18  persen.  Pada  tahun  2012  kontribusi terhadap  perekonomian  sebesar  17,99  persen, tahun  2013  sebesar  17,74  persen  dan  tahun 2014 sebesar 17,89 persen. Kontribusi industri manufaktur periode tersebut mengalami peningkatan. (BPS, 2016) Tabel 1 Produk Domestik Bruto Uraian 2012 2013 2014 2015 PDB Nasional 6,03 5,56 5,02 4,79 PDB  Industri Pengolahan 6,98 5,45 5,61 5,04 Kontribusi Industri Pengolahan 17,99 17,74 17,89 18,18

## Sumber:  Badan Pusat Statistik,  2016
Hingga  triwulan  III  tahun  2016,  urutan sektor  ekonomi  yang  memberikan  kontribusi terbesar  dalam  perekonomian  Indonesia  tidak berubah, industri pengolahan tetap menjadi the leading sector terhadap PDB. Kontribusi besar industri  manufaktur  terhadap  pencapaian sasaran  pembangunan  ekonomi  nasional,  juga dalam  pembentukan  Produk  Domestik  Bruto dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto,  selain itu juga memiliki kemampuan dalam peningkatan nilai tambah yang tinggi, memberikan peluang menciptakan kesempatan bekerja  yang  pada  akhirnya  terkait  dengan kesejahteraan  masyarakat  dan  pengurangan kemiskinan.  Sektor  industri  manufaktur  juga menjadi  penarik  aktivitas  sektor  ekonomi lainnya seperti sektor perdagangan, pengangkutan,  jasa,  pariwisata  dan  sektor terkait lainnya. Hal tersebut akan meningkatkan penerimaan negara dari pertumbuhan  sektor  industri  dan  pertumbuhan ekonomi negara, memperkuat neraca pembiayaan  atau  cadangan  devisa.  (Winardi, 2017)
Jika  dilihat  dari  sisi  ekspor,  peran industri  manufaktur  terlihat  pada  produk ekspor  non  migas  yang  mendominasi  produk Winardi  (2017)  menyampaikan  bahwa  sektor industri  manufaktur  yang  berlokasi  di  dalam Kawasan  industri  memiliki  kinerja  yang  lebih baik  dibandingkan  dengan  sektor  indutri manufaktur  yang  berlokasi  di  luar  Kawasan Industri. Dengan kata lain, industri manufaktur Jawa  Barat  yang  memiliki  kawasan  industri terbesar  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  dari indutri manufaktur  di  Provinsi  lainnya di
ekspor  Indonesia.  Pada  periode  2011-2017 rata-rata  peranan  ekspor  non  migas  Indonesia sebesar  84,93  persen  sedangkan  peranan ekspor  migas  sebesar  15,07  persen.  Dari  tiga sektor  penopang  ekspor  nonmigas,  industri manufaktur  menempati  posisi  pertama  sebesar 81,72 persen.(BPS RI, 2018)
Industri manufaktur mengalami kecenderungan  menurun.  Produktivitas  sektor industri  manufaktur  menurun  hingga  ke  5,0 menempatkan  industri  manufaktur  pada  posisi keempat setelah pertambangan dan penggalian serta jasa finansial.
Berdasarkan  data Asian  Productivity Organization menunjukan  bahwa  Indonesia sudah  secara  intensif  dibekali  dengan  modal. Diagram menunjukan bahwa akumulasi modal Indonesia sebesar 73 persen namun total faktor produktivitas  hanya  sebesar  27 persen. Menurut Rajah, masalah Indonesia bukan pada level  investasinya  namun  pada  pertumbuhan produktivitas yang tidak memadai.
Dari  seluruh  wilayah  Indonesia,  Hampir 60  persen  industri  pengolahan  di  Indonesia berlokasi  di  Jawa  Barat.  Dari  74  kawasan industri yang tersebar di Indonesia, 40 industri terletak di Jawa Barat.
Indonesia. Namun, pada kenyataannya, industri  manufaktur  di  Jawa  Barat  mengalami penurunan,  tenaga  kerja  yang  melimpah  pun kurang dimanfaatkan, model yang intensif juga kurang  dialokasikan  dengan  baik  serta  bahan baku  juga  kurang  dimaksimalkan.  Sektor sektor  pendukung  industralisasi  di  Jawa  Barat juga  terhitung  kecil  kontribusinya.  Dengan mempertimbangkan         kondisi         tersebut,
penelitian  ini  berupaya  menelusuri  dan mengkaji tenaga  kerja,  modal dan bahan  baku industri  manufaktur  yang  mempengaruhi industri  manufaktur  Besar  dan  Sedang  Jawa Barat.  Kajian  terkait  faktor-faktor  produksi pada  industri  manufaktur  tidaklah  banyak. Kajian tersebut pada dasarnya dapat membantu  perusahaan-perusahaan  di  sektor industri  untuk  mengambil  keputusan  yang lebih  tepat.  Pada  penelitian  in  berupaya mengisi  kekurangan  kajian  terkait  total  faktor produktivitas  industri  manufaktur  besar  dan sedang  di  Provinsi  Jawa  Barat  pada  periode 2010-2015.  Faktor  produksi  yang  menjadi variabel  meliputi  tenaga  kerja,  modal  dan bahan  baku.  Kontribusi  industri  manufaktur terhadap  Produk  Domestik  Bruto  menurun, salah  satunya  oleh  karena  total  faktor produktivitas  industri  manufaktur  menurun. Terdapat  adanya  deindustralisasi  yang  dapat berakibat  pada  degradasi  industri  yaitu menurunnya daya saing.
Penelitian  terbatas  pada  industri  manufaktur besar  dan  sedang  dengan  klasifikasi  baku
lapangan  usaha  (KBLI)  2  digit  di  Provinsi Jawa Barat pada periode 2010-2015.
Berdasarkan uraian di atas, maka permasalahan dalam penelitian ini adalah
1. Bagaimana  pengaruh tenaga  kerja terhadap output  pada  industri  manufaktur  besar  dan sedang di Jawa Barat periode 2010-2015?
2. Bagaimana  pengaruh  modal terhadap output  pada  industri  manufaktur  besar  dan sedang di Jawa Barat periode 2010-2015?
3. Bagaimana  pengaruh  bahan  baku  terhadap output  pada  industri  manufaktur  besar  dan sedang di Jawa Barat periode 2010-2015?
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui :
1. Mengkaji  pengaruh  tenaga  kerja  terhadap output  pada  industri  manufaktur  besar  dan sedang di Jawa Barat periode 2010-2015
2. Mengkaji pengaruh modal terhadap outputpada  industri  manufaktur  besar  dan sedang di Jawa Barat periode 2010-2015.
3. Mengkaji pengaruh bahan baku terhadap outputpada industri manufaktur besar dan sedang di Jawa Barat periode 2010-2015.

## KAJIAN TEORI
Terminologi “produktivitas” muncul pertama  kali  di  sebuah  artikel  oleh  Qusnay pada  tahun  1966.  Lebih  dari  satu  abad sebelumnya, tahun 1883, Littre mendefinisikan produktivitas  sebagai  suatu  “ faculty  to produce ” dan definisi tersebut muncul kembali pada Larouss Dictionary . Produktivitas sederhananya  adalah  efisiensi  pada  produksi tentang seberapa banyak output yang diperoleh dari sejumlah input yang digunakan, umumnya diekspresikan  sebagai  rasio  output  input. (Syverson, 2011)
Produktivitas  adalah  sebuah  indeks  yang mengukur  output  (produk  dan  jasa)  yang terhubung  dengan  input  (tenaga  kerja,  bahan baku,  energi,  dan  sumber  daya  lainnya  yang digunakan  untuk  memproduksi  produk  dan jasa tersebut. Umumnya produktivitas dijelaskan dengan rasio output terhadap input:
(Stevenson, 2013) …………2.1 Suatu  rasio  produktivitas  dapat  dihitung untuk suatu operasional departemen, organisasi atau negara. Produktivitas memiliki implikasi  besar  dan  penting  bagi  suatu organisasi  dan  suatu  negara.  Bagi  organisasi
non  profit,  produktivitas  yang  semakin  tinggi berarti biaya rendah, untuk organisasi berorientasi profit produktivitas menjadi faktor penting  yang  menentukan  seberapa  kompetitif perusahaan  tersebut.  Bagi  suatu  negara,  rate pertumbuhan  produktivitas  menjadi  hal  yang sangat  penting.  Pertumbuhan  produktivitas merupakan peningkatan produktivitas dari satu periode  ke  produktivitas  lainnya  pada  periode sebelumnya.  (Stevenson, 2013)
Pengukuran produktivitas dapat berdasarkan suatu input tunggal (produktivitas parsial),  lebih  dari  satu  input  (multifaktor produktivitas),  atau  seluruh  input  (total  faktor produktivitas). Pilihan pengukuran produktivitas  utamanya  berdasarkan  pada tujuan  pengukuran.Owyong  menjelaskan  total faktor  produktivitas  merupakan  produktivitas yang  digabungkan  dari  seluruh  input  dan dilakukan  untuk  mencegah  masalah-masalah yang  dihadapi  saat  melakukan  pengukuran produktivitas  yang  hanya  berdasarkan  oleh satu faktor input saja. Total faktor produktivitas  menjadi  metode  pengukuran produktivitas yang paling popular dan digunakan  secara  meluas.  Secara  sederhana, total  faktor  produktivitas  didefinisikan
sebagai  bobot  rata-rata  produktivitas  dari semua  input  yang  dimana  bobot  tersebut dimiliki oleh input yang merupakan porsi pada total  biaya  produksi.  Sebagai  contoh  output yang  diukur  dengan  sejumlah  unit  fisik, semisal  ton,  maka  total  faktor  produktivitas diukur sebagai rasio output Y pada input X :
TFP =   ……………… 2.2
Biatour (2011) menyampaikan total faktor produktivitas adalah porsi dari output perusahaan,  industri  atau  negara  yang  tidak dapat  dijelaskan  oleh  sejumlah  modal,  tenaga kerja  serta  faktor  lainnya  yang  digunakan untuk  produksi.  Pertumbuhan  total  faktor produktivitas  dianggap  sebagai  suatu  proksi untuk  menguraikan  perubahan  teknologi  yang diiringi dengan kontribusi pada teori pertumbuhan ekonomi neoklasikal yang dipercaya  menjadi  predominan  penjelasan pertumbuhan ekonomi.
Ondrej  menyampaikan  bahwa  total  faktor produktivitas  adalah  suatu  metode  untuk pengukuran  keseluruhan  produktivitas  atas suatu  bisnis,  industri  dan  suatu  bentuk ekonomi.  Selain  itu,  TFP  juga  merupakan suatu pendekatan yang akhir-akhir ini menjadi popular  di  kalangan  pemerintah  ketika mengaplikasikan  apa  yang  disebut  dengan peraturan berdasarkan performa.
Total  faktor  produktivitas  perusahaan, industri atau grup industri didefinisikan
sebagai  output  nyata  yang  diproduksi  oleh suatu perusahaan atau industri yang dibedakan oleh  real  input  yang  digunakan  pada  unit produksi yang sama sepanjang waktu. (Diewert,2000)
Total  Faktor  Produktivitas  tidak  secara langsung  diukur,  melainkan  muncul  sebagai residual  pada  regresi  dari  pengukuran  seluruh output terhadap input. Jika dilihat dari literatur perkembangan ekonomi terdahulu, pengukuran Total  Faktor  Produktivitas  secara  bertahap digunakan  sebagai  landasan  untuk  analisis perkembangan produktivitas lintas perusahaan, industri dan negara.
Pertumbuhan  total  faktor  produktivitas pada  industri  manufaktur  telah  diuji  dengan pendekatan  parametrik  dan  non  parametrik. Sejumlah  peneliti  menggunakan  pendekatan ekonometrik  untuk  mengestimasi  tingkat  TFP dan  rate  pertumbuhan  TFP  pada  industri manufaktur. Pada pendekatan ini, rate pertumbuhan dari TFP diukur sebagai residual growth pada nilai tambah industri manufaktur, selanjutnya  menjelaskan  kontribusi  input pertumbuhan  pada  nilai  tambah.  Lach  (1995) menggunakan  translog  fungsi  produksi  dan fungsi  produksi  Cobb-Douglas  diterapkan guna mengestimasi pertumbuhan TFP estimasi rasio  input  produksi  yang  digunakan  pada metode  input.  (International  Journal  of Economics and Finance, 2011).
Untuk  mengidentifikasi predictor total faktor produktivitas, TFP sebagai suatu fungsi dari beberapa faktor. Keterkaitan pertumbuhan produktivitas  dengan  seluruh  variabel  tersebut dapat direpresentasikan dengan suatu persamaan pada bentuk berikut ini:
Y = f (X 1, X 2, X 3 ......................................... 2.3
dimana X 1 adalah tenaga kerja X 2 adalah modal X 3 adalah bahan baku
Pengukuran  TFP  umumnya  dilakukan  oleh para  peneliti  dengan  menggunakan  fungsi produksi  Cobb  Douglas.  Fungsi  Produksi Cobb-Douglas  adalah  suatu  fungsi  atau persamaan  yang  melibatkan  dua  atau  lebih variabel,  dimana  variabel  yang  satu  disebut dengan  variabel  independent,  yang  dijelaskan (Y) dan yang lain disebut variabel independent, yang menjelaskan (x). (Soekartawi, 1990).
Pertimbangan  pemilihan  fungsi  produksi Cobb-Douglas  sebagai  fungsi  Produksi  pada penelitian  ini  adalah  karena  penyelesaian fungsi  Cobb-Douglas  relatif  lebih  mudah dibandingkan  dengan  fungsi  yang  lain  seperti
fungsi  kuadratik.  Fungsi  Cobb-Douglas  juga dapat  lebih  mudah  ditransformasi  ke  bentuk linear,  hasil  pendugaan  melalui  fungsi  Cobb- Douglas  akan  menghasilkan  koefisien  regresi yang  juga  sekaligus  dapat  menggambarkan besaran  elastisitas,  besaran  elastisitas  tersebut menunjukan  tingkat  besaran returns  to  scale , koefisien  intersep  dari  fungsi  produksi  Cobb- Douglas  adalah  indeks  efisiensi fungsi produksi yang secara
langsung menggambarkan  efisiensi  penggunaan  input dalam  menghasilkan  output  dari  sistem produksi tersebut. (Ramdhani, 2011)
Menurut  Joseph  Amuka  (2018)  penggunaan fungsi produksi Cobb Douglas menjadi hal
yang  penting  karena  penggunannya  dapat memberikan  penjelasan  detail  pada  setiap industri  sehingga  dapat  mengetahui  faktor- faktor  produksi  dengan  lebih  baik  sehingga dapat mengambil kebijakan yang optimal guna kemajuan perusahaan.
Bentuk  non  linear  fungsi  produksi  Cobb- Douglas  diubah  menjadi  bentuk linear sehingga  dapat  diproses  ke  dalam  bentuk
model  regresi  klasik.  Perubahan  tersebut dilakukan  dengan  model  log-linear.  Fungsi produksi Cobb-Douglas secara meluas digunakan untuk menjelaskan hubungan input- ouput.  Hal  tersebut  diajukan  oleh  Knut Wicksell  (1851-1926)  dan  diuji  dengan statistik  oleh  Charles  Cobb  dan  Paul  Douglas pada  tahun  1900-1928,  (Hossian,  2013).
Artikel dengan judul “A  Theory  of Production”  yang  diperkenalkan  oleh  Cobb dan  Douglas  (1928)  menjelaskan  prosedur empiris regresi yang merupakan suatu pengukuran output terhadap pengukuran input, dengan asumsi bahwa fungsi produksi yang
Y =
…………….. 2.4 dimana Y = total produksi L = input tenaga kerja K = input modal A = total faktor produktivitas α dan  β adalah elastisitas dari tenaga kerja dan modal Menurut  Gujarati  (2008),  Fungsi  produksi Cobb  Douglas,  dalam  bentuk  stokastik  dapat digambarkan sebagai berikut
= ….  2.5 dimana Y = output = input tenaga kerja = input modal
u =  faktor gangguan stokastik e =  dasar dari logaritma natural
Dari  persamaan  tersebut  terlihat  bahwa hubungan  antara  input  dan  output  tersebut adalah nonlinear akan tetapi dapat ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  logaritma sebagai berikut:
ln  = ln + = + ……………………………... dimana = ln
Persamaan  di  atas  adalah  linear  dalam parameter , , sehingga  dapat  disebut sebagai  model  regresi  linear.  Persamaan
dikenal  dengan  bentuk  Cobb-Douglas.  Hal tersebut  menjadi  suatu  kajian  yang  dimana regresi  diaplikasikan  pada  data cross  section dan time series . (Biddle, 2012).
Berikut persamaan Cobb-Douglas:
tersebut nonlinear dalam variabel Y dan X, namun dalam log variabel-variablenya. Karakteristik dari fungsi Cobb Douglas adalah sebagai berikut:
1. adalah  elastisitas    output    (parsial) terhadap input tenaga kerja yang mengukur  perubahan  presentasi  dari output.  Sebesar  1  persen  perubahan  di dalam input tenaga kerja dengan menganggap input modal konstan.
2. adalah  elastisitas    output    (parsial) terhadap input modal, dengan menganggap input tenaga kerja konstan.
3.     Penjumlahan  ( )  menggambarkan returns  to  scale yaitu  respon  output  yang disebabkan  oleh  perubahan  proporsional pada  input.  Jika  hasil  penjumlahannya adalah  satu,  dikenal  sebagai  constans return to scale yaitu dengan melipatgandakan  input  sebanyak  dua  kali sehingga  output  berlipat  ganda  sebanyak dua  kali.  Jika  hasil  penjumlahannya adalah  kurang  dari  satu,  dikenal  sebagai decreasing  return  to  scale yaitu  dengan pelipatgandaan  input  akan  kurang  dari pelipatgandaan output. Ketika penjumlaha lebih besar daripada 1, diseb2u.6t increasing returns   to   scale yaitu   pelipatgandaan input  akan  lebih  dari  pelipatgandaan output.
Skala Pengembalian ( Return to scale )
Soekartawi  (1990)  menyatakan  bahwa  nilai elastisitas  dari  seluruh  faktor-faktor  produksi atau  elastisitas  produksi total  (  )
menunjukan return  to  scale atau  skala  usaha yang  mengikuti  kaidah increasing,  constant atau decreasing returns to scale .
Elastisitas  Produksi  (EP)  <  1  artinya  proporsi penambahan  faktor  produksi  melebihi/lebih
ln + ln + ln + ln +
besar  dari  proporsi  penambahan  produksi  itu sendiri. Kondisi demikian menunjukan decreasing  returns  to  scale. Jika  EP  =  1 artinya  penambahan  faktor  produksi  akan proporsional  dengan  penambahan  produksi yang diperoleh. Kondisi demikian menunjukan constant  returns  to  scale. Sedangkan  EP  >  1 maka  artinya  proporsi  penambahan  faktor produksi akan menghasilkan tambahan produksi  yang  proporsinya  lebih besar. Kondisi  demikian  menunjukan increasing returns to scale.
Pengukuran dan analisa total faktor produktivitas  menggunakan  pendekatan  Cobb Douglas  dan  Analisa  regresi  berganda.  Model tersebut dipilih oleh karena bentuk model yang sederhana  dan  mudah  dipahami.  Selain  itu, pada  model  tersebut  secara  langsung  juga dapat menggambarkan parameter yang mampu
menjelaskan elastisitas penggunaan input guna menghasilkan output. (Ramadhani, 2011) Nilai  elastisitas  produksi  dapat  dilihat  dari varibel  input  yang  digunakan  dalam  model serta  nilai  keseluruhannya  berada  antara  nol dan satu (0 < EP < 1).Dalam menghitung skala usaha  diperlukan  nilai  elastisitas  dari  masing masing yang meliputi:
1. Elastisitas tenaga kerja
= 2. Elastisitas modal =
3. Elastisitas bahan baku
=

## Faktor-Faktor Produktivitas
Pada penelitian ini menggunakan faktor-faktor produktivitas yaitu tenaga kerja, modal, bahan baku.

## Tenaga Kerja
Berdasarkan  konsep  dasar  dari  teori produksi, klasifikasi input meliputi  tenaga kerja  ( labour) ,  modal  ( capital ),  tanah  ( land ), bahan  baku  ( raw  material ),  waktu  ( time ).
Variabel-variabel  tersebut  dikaji  per  unit waktu. Suatu variable input merupakan sesuatu  yang  memiliki  ketersediaan  dalam Menurut Heizer dan Render, produktivitas meningkat  bergantung  pada  sejumlah  variabel yang  salah  satunya  adalah  tenaga  kerja.
Tenaga  kerja  dapat  memberikan  10  persen peningkatan per tahun pada produktivitas. Hal tersebut memiliki beberapa kunci utama untuk memperbaiki produktivitas tenaga kerja yaitu pendidikan dasar yang mumpuni, kesehatan tenaga kerja, faktor sosial yang  menunjang ketersediaan  tenaga  kerja  seperti  transportasi, sanitasi,   memelihara dan memperkaya
jangka  waktu  pendek  yang  elastis  sebagai contoh tenaga  kerja,  bahan  baku  dan  yang lainnya.  Secara  teknis,  suatu variable input merupakan sesuatu yang berubah yang dengan perubahannya menghasilkan output. Dalam jangka waktu Panjang, seluruh input merupakan variabel. (Trupti Mishra, 2017) kemampuan  tenaga  kerja, alokasi  pekerjaan lebih efektif dan komitmen yang kuat terhadap pekerjaan. (Heizer, Render, 2010)
Tenaga  kerja  merupakan  faktor  yang sangat  penting  bagi  suatu  industri  oleh  karena berhasilnya  suatu  pencapaian  tujuan  industri dipengaruhi  oleh  tenaga  kerja  yang  tersedia. Dalam  pengembangan  usaha,  tenaga  kerja harus diperhatikan dan diperhitungkan ketersediaannya baik kuantitas maupun keterampilan kerja. (Assauri, 2009).
Konsep dan definisi ketenagakerjaan yang digunakan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  adalah The  Labor  Force  Concept yang  disarankan oleh The  International  Labor  Organization (ILO) .  Konsep  tersebut  membagi  penduduk menjadi  dua  kelompok  yaitu  penduduk  usia kerja  dan  penduduk  bukan  usia  kerja. Penduduk  usia  kerja  didefinisikan  sebagai penduduk  yang  berumur  15  tahun  dan  lebih.
Penduduk  usia  kerja  dibedakan  dalam  dua kelompok  yaitu  berdasarkan  kegiatan  utama yang  sedang  dilakukannya,  yaitu  Angkatan Kerja  dan  Bukan  Angkatan  Kerja.  Penduduk yang termasuk Angkatan Kerja adalah mereka yang aktif dalam kegiatan ekonomi. Keterlibatan penduduk dalam kegiatan ekonomi  diukur  dengan  porsi  penduduk  yang masuk dalam pasar tenaga kerja yaitu
penduduk yang bekerja atau mencari pekerjaan.  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja (TPAK) merupakan ukuran
yang
menggambarkan  jumlah  angkatan  kerja  untuk setiap  100  penduduk  usia  kerja.  Angkatan kerja dibedakan menjadi bekerja dan menganggur. Bekerja dibagi  menjadi setengah pengangguran  dan  bekerja  penuh.  Kelompok setengah pengangguran dibagi menjadi Kentara  (jam  kerja  sedikit)  dan  tidak  kentara. Tidak  kentara  dibedakan  menjadi  kelompok produktivtas rendah dan kelompok penghasilan rendah. Sementara Bukan angkatan  kerja  diklasifikasikan  menjadi  tiga yaitu  sekolah,  mengurus  rumah  tangga  dan penerima pendapatan. (Simanjuntak, 1998)
Tinggi  rendahnya  jumlah  tenaga  kerja yang diminta oleh pengusaha dipengaruhi oleh tinggi rendahnya jumlah barang yang diproduksi  oleh  tenaga  kerja  tersebut.  Tinggi rendahnya  barang  yang  diproduksi  tergantung pada  tinggi  rendahnya  permintaan  oleh konsumen. Semakin tinggi jumlah barang yang diminta oleh konsumen semakin tinggi jumlah barang  yang  diproduksi  sehingga  semakin tinggi
Pengukuran  ideal  terhadap  tenaga  kerja umumnya  memerlukan  data  jumlah  input tenaga  kerja  baik  dari  segi  kuantitas  serta kualitas  tenaga  kerja  yang  dapat  meliputi  jam kerja, hubungan kerja dari faktor kualitas yaitu usia,  Pendidikan,  jenis  kelamin  keterampilan, dsb. Namun,survei yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik Industri Besar dan Sedang tidak mencakup  jam  kerja  serta  data  lainnya  terkait kualitas  tenaga  kerja.  Oleh  karena  itu,  input tenaga kerja pada penelitian ini adalah jumlah tenaga  kerja  setiap  perusahaan  yang  diperoleh dari  rata-rata  jumlah  pekerja  per  hari  kerja

## Bahan baku
Bahan  baku  adalah  bahan  mentah  atau material  yang  diproses  dengan  melalui  proses manufaktur,  mengkombinasikan  yang  pada akhirnya  menjadi  suatu  produk  baru  dan bermanfaat.  Bahan  baku  juga  dapat  berarti sesuatu  yang  berpotensi  untuk  perbaikan, perkembangan dan elaborasi. (Merriam webster, 2019)
Bahan  baku  adalah  semua  jenis  bahan baku  dan  bahan  penolong  yang  digunakan dalam  proses  produksi  dan  tidak  termasuk pembungkus,  pengepak,  pengikat  barang  jadi, bahan  bakar  yang  dipakai  habis,  perabot  atau peralatan.  (Badan Pusat Statistik, 2010)
meliputi  tenaga  kerja  produksi  dan  non produksi pada tahun survei dilakukan. (Bappenas, 2010)

## Modal
Selain tenaga  kerja,  modal  merupakan salah  satu  faktor  produksi  yang  penting lainnya.  Modal  dapat  dibedakan physical capital dan financial  capital . Physical  capital meliputi
peralatan, mesin-mesin, perlengkapan,  gedung. Financial  capital merupakanasset  finansial  yang mewakili physical  capital (saham)  atau  yang  digunakan untuk  memperoleh physical  capital juga termasuk Financial capital.
Modal  merupakan  banyaknya  nilai  dalam satuan  jutaan  rupiah  yang  meliputi  tanah, gedung,  mesin,  kendaraan  dan  modal  tetap lainnya.  Modal  ( capital )  digunakan  sebagai tolak ukur pengaturan. (Lessser, 2007) Dalam  karya  Douglas,  ia  meyakini konstruksinya  pada  pengukuran  “perubahan kuantitas  tenaga  kerja  dan  modal”  pada manufaktur  sejak  tahun  1899  hingga  1922 menjadi  langkah  penting  khususnya  bagi indeks  atas  modal  fisik.  Menurutnya,  terdapat dua tipe modal yaitu gedung pabrik dan mesin, peralatan  yang  juga  meliputi  nilai  dari  barang seperti  bahan  mentah,  barang  setengah  jadi dan barang yang belum atau tidak terjual yang ada  di  gudang.  Douglas  berpendapat  bahwa kedua  hal  tersebut  mewakili  “ fixed  capital ” modal  (dalam  dollar)  yaitu  gedung  pabrik  dan mesin dan peralatan. Douglas juga mempertimbangkan  porsi  dari  modal  untuk yang  tidak  dilaporkan  pada  survei.  Pada penelitian  ini,  modal  industri  manufaktur adalah  seluruh  nilai  dari  tanah,  gedung  mesin dan modal tetap lainnya.
Statistik menunjukkan  bahwa  lebih  dari 60  persen  manufaktur  mengimpor  bahan mentah  dari  keseluruhan  stok  yang  dimiliki, sementara  40  persen  yang  diperlukan  untuk kebutuhan input diperoleh dari pasar domestik. Hal tersebut, perusahaan manufaktur meyakini ketersediaan  dari  bahan  baku  secara  parsial berkontribusi pada kesuksesan mereka. Persediaan bahan baku baik yang diimpor atau yang  diproduksi  sendiri  menjadi  hal  yang krusial  bagi  kinerja  manufaktur.  (Wangwe, 2014)

## Output
Secara  umum,  output  adalah  sesuatu yang  dihasilkan  yang  dapat  berupa  mineral, pertanian  atau  produksi  dari  suatu  industri.
(Merriam  webster,  2019)  Menurut  Badan Pusat  Statistik,  output  adalah  nilai  keluaran yang  dihasilkan  dari  proses  kegiatan  industri yang terdiri dari barang yang dihasilkan,
tenaga  listrik  yang  dijual,  jasa  industri  yang diterima  dari  pihak  lain,  selisih  nilai  stok barang setengah jadi, penerimaan lain dari jasa non industri. (Badan Pusat Statistik, 2010)

## PENELITIAN TERDAHULU
Penelitian  terdahulu  telah  dilakukan oleh Sehgal (2011) total factor productivity of manufacturing  sector  in  India  a  regional analysis for the state of Haryana , Kim (2009) factor  determinant  of  total  factor  productivity growth in Malaysian manufacturing industries a  decomposition  analysis, Wayan  (2014) mengenai regional  productivity  growth  in

## HIPOTESIS PENELITIAN
Hipotesis penelitian ini adalah sebagai berikut: H1 : Tenaga Kerja diduga berpengaruh positif dan signifikan terhadap output industri Manufaktur besar dan sedang digit 2 di Jawa Barat H2 : Modal diduga berpengaruh positif dan signifikan terhadap output industri Manufaktur besar dan sedang digit 2 di Jawa Barat H3 : Bahan baku diduga berpengaruh positif dan signifikan terhadap output industri Manufaktur besar dan sedang digit 2 di Jawa Barat

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian penelitian ini adalah penelitian kuantitatif.  Pada  penelitian  ini,  Variabel dependen  (Y)  adalah  output.  Output  meliputi jumlah  barang  yang  dihasilakn,  listrik  yang dijual, jasa industri, pendapatan lain, selisih
Indonesia  :  a  DEA  Malmquist  productivity index  analysis. Total  produktivitas  provinsi Jawa  Barat  yang  telah  diteliti  dilakukan  oleh Elis Siti Aisah menggunakan ekonometrika, analisis  regresi  dan  perhitungan  pertumbuhan metode growth accounting. Eskani  (2016) menggunakan  metode penelitian yang sama yaitu ekonometrika namun terdapat perbedaan periode waktu penelitian, variabel penelitian. stok barang. Variabel independen (x) terdiri dari  tenaga  kerja,  modal  dan  bahan  baku. Tenaga  kerja  meliputi  jumlah  tenaga  kerja produksi dan jumlah pekerja lainnya baik laki laki dan  perempuan. Modal meliputi  jumlah pembelian  atau  penambahan  tanah,  gedung, mesin,  kendaraan  dan  modal  tetap  lainnya. Bahan  baku  mencakup  biaya  pembelian seluruh bahan baku.
Populasi  pada  penelitian  ini  meliputi  seluruh industri  manufaktur  di  Jawa  Barat.Sampel pada penelitian ini meliputi industri manufaktur besar dan sedang dengan klasifikasi  baku  lapangan  usaha  Indonesia (KBLI)  2  digit.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder.  Data tersebut diperoleh dari informasi statistik yang diterbitkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS). Metode  Pengumpulan  data  dilakukan  melalui kajian pustaka publikasi badan pusat statistik.

## Tabel 2 Industri Manufaktur Besar Sedang 2 Digit
No  Kode Jenis Industri Manufaktur 1 10 Industri Makanan 2 11 Industri Minuman
3 12 Industri Pengolahan Tembakau
4 13 Industri Tekstil 5 14 Industri Pakaian Jadi
6 15
Industri Kulit, Barang dari Kulit dan Alas kaki
7 16 Industri Kayu
8 17 Industri kertas
9 18 Industri Percetakan
10 19 Industri Produk dari Batu bara
11 20 Industri Kimia
12 21
Industri Farmasi
13 22 Industri Karet
14 23 Industri Barang Galian
15 24 Industri Logam Dasar 16 25 Industri Barang Logam 17 26 Industri Komputer 18 27 Industri Peralatan Listrik 19 28 Industri Mesin dan Perlengkapannya 20 29 Industri kendaraan Bermotor 21 30 Industri Alat Angkutan lainnya 22 31 Industri Furnitur 23 32 Industri Pengolahan Lainnya 24 33 Jasa Reparasi dan Pemasangan Mesin dan Peralatan
Sumber:  Badan Pusat Statistik, 2010
Metode  analisis  data  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah analisis regresi berganda. Analisis  Regresi  digunakan  untuk  mengetahui hubungan  antara  suatu  variabel  dependen dengan variable independen.
Metode pengolahan data menggunakan software  Eviews  versi  10.  Metode  pada penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi berganda dan serangkaian uji yang meliputi uji
stasioner (uji root), uji panel kointegrasi, uji t, uji  F,  Uji  model  yaitu common  effect,  fixed effect  model,  random  effect  model ,  dan  uji Chow dan  Uji Hausman .  Penelitian  ini memilih  menggunakan  model fixed  effect . Model  fixed  effect  merupakan  model  terpilih karena  lebih  baik  dalam  menunjukkan  nilai signifikansi  lebih  kecil  dari  0,05  pada probabilitas chi-square.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistik  deskriptif  merupakan  statistik  yang menggambarkan  fenomena  atau  karakteristik dari data. Karakteristik data yang digambarkan adalah  karakteristik  distribusinya.  Statistik tersebut memberikan informasi mengenai nilai frekuensi,  pengukur  tendensi  pusat  ( measures of  central  tendency ),  disperse  dan  pengukur- pengukur bentuk (measure of shape).
Frekuensi  menunjukan  berapa  kali  suatu fenomena terjadi.(Hartono,2013). Pengukur-
pengukur  tendensi  pusat  ( measures  of  central tendency )  atau  pengukur-pengukur  lokasi ( measures  of  location )  mengukur  nilai-nilai pusat  dari  distribusi  data  yang  meliputi  mean, median  dan  mode.  Rata-rata  atau  mean  atau average  adalah  nilai  total  dibagi  dengan jumlah  kejadiannya (frekuensi). Median adalah  nilai  pusat  dari  distribusi  data.  Mode adalah nilai yang paling banyak terjadi.

## Tabel 3 Statistik Deskriptif
OUTPUT TENAGAKERJA MODAL BAHANBAKU Mean 16.45715 10.22962 13.96975 15.66636 Median 16.99398 10.49392 14.11794 16.12635 Maximum 19.11278 12.64550 20.30818 18.48109 Minimum 10.64044 4.762174 3.912023 9.412465 Std. Dev 1.843055 1.608574 3.077132 1.960451 Skewness -1.336375 -1.264037 -0.916985 -1.335569 Kurtosis 4.439814 4.586114 4.598992 4.749508 Jarque Bera 55.29355 53.44149 35.52134 61.17451
Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 2369.830 1473.066 2011.644 2255.957 Sum Sq. dev. 485.7496 370.0142 1354.030 549.6018 Observations 144 144 144 144
Pada  tabel  di  atas  nilai  minimum  dari variabel  output  sebesar  10.640044,  nilai maksimum  dari  variabel  output  sebesar 19.11278,  nilai  rata-rata  (mean)  dari  variable output  sebesar  16.45715,  dan  nilai  dari standard  deviasi  dari  variabel  output  sebesar 1.843055.  Untuk  nilai  minimum  dari  variabel tenaga kerja sebesar 4.762174, nilai maksimum  dari  variabel  tenaga  kerja  sebesar 12.64550,  nilai  rata-rata  (mean)  dari  variable tenaga  kerja  sebesar  10.22962,  dan  nilai  dari standard  deviasi  dari  variabel  tenaga  kerja sebesar 1.608574. Variabel  modal memiliki

## Uji Stationeritas
Sebuah  uji  stationeritas  (atau  non stationeritas) juga dikenal dengan uji unit root. Sejumlah referensi terbaru berpendapat bahwa uji  unit  root  pada  data  panel  memiliki kekuatan  yang  lebih  besar  dibandingkan dengan uji unit root berdasarkan pada individu pada  time  series.  Untuk  data  panel,  pada
nilai  minimum  sebesar  3.912023,  nilai maksimum  dari  variabel  modal  sebesar 20.30818,  nilai  rata-rata  (mean)  dari  variable modal  sebesar  13.96975,  dan  nilai  dari standard  deviasi  dari  variabel  modal  sebesar 3.077132.  Variabel  bahan  baku  memiliki  nilai minimum  sebesar  9.412465,  nilai  maksimum dari  variabel  bahan  baku  sebesar  18.48109, nilai rata-rata (mean) dari variabel bahan baku sebesar  15.66636,  dan  nilai  dari  standard deviasi  dari  variabel  bahan  baku  sebesar 1.960451.
software eviews, eviews memberikan sejumlah tipe uji unit root berbasis panel yang meliputi: Levin,  Lin  dan  Chu  (2002),  Breitung  (2000), Im,  Pesaran  dan  Shin  (20`03),  Fisher  yang menggunakan  ADF  dan  PP  tes  (Maddala  dan Wu  (1999)  dan  Choi  (2001)),  dan  Hadri (2000).
Pada variabel tenaga kerja, berikut ini hasil uji unit root:
Tabel 9  Uji Root Tenaga Kerja Metode Statistik Prob Levin, Lin, Chu -17,7426 0.0000 Im, Pesaran, Shin -3,313582 0.0009 ADF – Fisher Chi-square 66,5987 0,0389 PP – Fisher Chi-square 76,7909 0,0052
Pada tabel  di atas  menunjukan bahwa variabel tenaga kerja stasioner  dengan metode Levin, Lin, Chu sebesar -17,7426 dengan nilai prob 0,0000. Berikut ini hasil uji unit root variabel modal:
Tabel 10  Uji Root Modal Metode Statistik Prob Levin, Lin, Chu -10,0319 0.0000 Im, Pesaran, Shin -3,07566 0.0011 ADF – Fisher Chi-square 76.6981 0.0053 PP – Fisher Chi-square 96.0971 0.0000
Pada  tabel  di  atas  menunjukan  bahwa  variabel  modal  stasioner  dengan  metode  Levin,  Lin,  Chu sebesar -10,0319 dengan nilai prob 0,0000.
Berikut ini hasil uji unit root variabel bahan baku:
Tabel 11 Uji Root Bahan Baku Metode Statistik Prob Levin, Lin, Chu -8.53411 0.0000 Im, Pesaran, Shin -1.43042 0.0763 ADF – Fisher Chi-square 68.5251 0.0274 PP – Fisher Chi-square 98. 2185 0.0000
Pada  tabel  di  atas  menunjukan  bahwa  variabel  bahan  baku  stasioner  dengan  metode  Levin, Lin, Chu sebesar -8,53411 dengan nilai prob 0,0000.
Berikut ini hasil uji unit root variabel output:
Tabel 12 Uji Root Output Metode Statistik Prob Levin, Lin, Chu -24.9905 0.0000 Im, Pesaran, Shin -8.86096 0.0000 ADF – Fisher Chi-square 117. 084 0.0000 PP – Fisher Chi-square 132. 769 0.0000
Pada tabel di atas menunjukan bahwa variabel output  stasioner  dengan  metode  Levin,  Lin, Chu  sebesar  -24.9905  dengan  nilai  prob 0,0000.

## Uji Kointegrasi
Teknik kointegrasi diperkenalkan pertama  kali  oleh  Engel  dan  Granger  tahun 1987  yang  kemudian  dikembangkan  oleh Johansen di tahun 1988 kemudian disempurnakan  kembali  oleh  Johansen  dan Juselius  di  tahun  1990.  Pengujian  kointegrasi dilakukan  terhadap  variabel-variabel  untuk mengkaji  apakah  residual  regresi  sudah mencapai stasioner atau belum. Pada ekonomi, kointegrasi  merupakan statistical  expression dari  hubungan  ekuilibrium  jangka  Panjang. Thomass  (1993)  menyebutkan  bahwa  bila terdapat  dua  variabel  dan  ,  maka  kedua variabel  tersebut  memiliki  hubungan  jangka panjang,  apabila  terdapat  eror  term  yang stasioner dihasilkan oleh kombinasi linear dari kedua  variabel  pada  derajat  integrasi  yang sama.  Sebaliknya  bila  error  term  tidak stasioner  maka  dikatakan  tidak  terdapat kondisi ekuilibrium.
Tujuh  tes  yang  dilakukan  yaitu  Panel  v statistic, panel rho-statistik, panel PP-Statistic, Panel ADF-Statistik, group rho-statistic, group
PP-statistic,  Group  ADF-Statistic.  Dengan sebelas hasil. Hasil pertama nilai prob sebesar 0,9712  lebih  besar  dari  0,05  sehingga  tidak dapat menolak hipotesis nol. Kedua nilai prob 0,9855 lebih besar dari 0,05 berarti tidak dapat menolak hipotesis nol, ketiga nilai prob 0,0245 lebih  kecil  dari  0,05  dapat  menolak  hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif atau H1, keempat  0,0301  lebih  kecil  dari  0,05  dapat menolak hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif  atau  H1,  prob  keempat  0,9998  lebih besar  dari  0,05  berarti  tidak  dapat  menolak hipotesis  nol,  keenam  sebesar  0,7611  lebih besar  dari  0,05  berarti  tidak  dapat  menolak hipotesis  nol,  ketujuh  0,0000  lebih  kecil  dari 0,05  dapat  menolak  hipotesis  nol dan menerima  hipotesis  alternatif  atau  H1,  prob kedelapan  0,0000,  prob  kesembilan  sebesar 1,0000 lebih besar dari 0,05 berarti tidak dapat menolak hipotesis nol, kesepuluh 0,0009 lebih kecil dari 0,05 dapat menolak hipotesis nol dan menerima  hipotesis  alternatif  atau  H1,  prob kesebelas  0,0048  lebih  kecil  dari  0,05  dapat menolak hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif  atau  H1.  Dari  sebelas  hasil,  enam hasil  dengan  nilai  lebih  kecil  dari  lima  persen yang  mengandung  arti  signifikan,  terjadi kointegrasi  sementara  lima  lainnya  tidak terjadi  kointegrasi.  Berdasarkan  hasil  uji
kointegrasi  data  panel  menunjukan  bahwa terjadi  kointegrasi.  Dengan  kata  lain,  variabel
Uji Model

## Common Effect Model (CEM)
Pada  model  common  effect  di  bawah, variabel  tenaga  kerja  memperoleh  nilai coefficient  sebesar  0,164750,  nilai  t-statistik sebesar  3,288508  dan  nilai  prob  sebesar 0,0013  (<5%).  Variabel  modal  dengan  nilai coefficient  sebesar  0,051020,  nilai  t-statistik sebesar  2,476875  dan  nilai  prob  sebesar 0,0144 (<5%). Variabel bahan baku memperoleh nilai coefficient sebesar 0,894925, nilai t-statistik sebesar 26,74642 dan nilai prob sebesar 0,0000 (<5%).

## Fixed Effect Model (FEM)
Pada  model  fixed  effect  di  atas, variabel  tenaga  kerja  memperoleh  nilai coefficient  sebesar  0,439343,  nilai  t-statistik sebesar  5,327386  dan  nilai  prob  sebesar 0,0000  (<5%).  Variabel  modal  memperoleh nilai  coefficient  sebesar  0,071684,  nilai  t- statistik  sebesar  4,199208  dan  nilai  prob sebesar  0,0001  (<5%).  Variabel  bahan  baku dengan  nilai  coefficient  sebesar  0,436268, nilai t-statistik sebesar 9,375346 dan nilai prob sebesar 0,0000 (<5%).
R-squared sebesar 0.979 yang memiliki  arti  bahwa  sebesar  97,9  persen kemampuan variabel independen dalam menjelaskan  variabel  dependen.  Sementara, Adjusted R-Square merupakan besarnya pengaruh atau kemampuan variabel independen secara simultan dalam menjelaskan variabel dependen dengan memperhatikan  standard  eror,  meski  memiliki penjelasan  yang  sama  seperti  R-Squared namun  pada  nilai  tersebut  telah  terkoreksi dengan  standard  error.  Adjusted  R-Squared sebesar  0,974.  Nilai  F-statistik  211,3561  dan prob (F-statistik) 0,000000.

## Uji Chow
R-squared  sebesar  0,959625  yang memiliki  arti  bahwa  sebesar  95,9  persen kemampuan variabel independen dalam menjelaskan  variabel  dependen.  Sementara, Adjusted R-Square merupakan besarnya pengaruh atau kemampuan variabel independen secara simultan dalam menjelaskan variabel dependen dengan memperhatikan  standard  eror,  meski  memiliki penjelasan  yang  sama  seperti  R-Squared namun  pada  nilai  tersebut  telah  terkoreksi dengan  standard  error.  Adjusted  R-Squared
memiliki hubungan jangka panjang.
sebesar  0.958760.  Nilai  F-statistik  1109.157 dan  prob  (F-statistik)  0,000000.  Durbin Watson sebesar 1.658113.

## Random Effect Model (REM)
Pada  model  random  effect,  variabel tenaga  kerja  memperoleh  nilai  coefficient sebesar  0,281956,  nilai  t-statistik  sebesar 6,788170 dan nilai prob sebesar 0,0000 (<5%). Variabel  modal  memperoleh  nilai  coefficient sebesar  0,088512,  nilai  t-statistik  sebesar 5,916926 dan nilai prob sebesar 0,0000 (<5%). Variabel  bahan  baku  dengan  nilai  coefficient sebesar  0,588421,  nilai  t-statistik  sebesar 17,60776 dan nilai prob sebesar 0,0000 (<5%).

## Uji Hausman
Pada  Uji  Hausman,  variabel  tenaga kerja  memperoleh  nilai  coefficient  sebesar 0.439343, nilai t-statistik sebesar 5.327386 dan nilai  prob  sebesar  0,0000  (<5%).  Variabel modal  memperoleh  nilai  coefficient  sebesar 0.071684, nilai t-statistik sebesar 4.199208 dan nilai  prob  sebesar  0,0001  (<5%).  Variabel bahan  baku  dengan  nilai  coefficient  sebesar 0.436268, nilai t-statistik sebesar 9.375346dan nilai prob sebesar 0,0000 (<5%).
R-squared  sebesar  0.979153  yang memiliki  arti  bahwa  sebesar  97,9  persen kemampuan variabel independen dalam menjelaskan  variabel  dependen.  Sementara, Adjusted R-Square merupakan besarnya pengaruh atau kemampuan variabel independen secara simultan dalam menjelaskan variabel dependen dengan memperhatikan  standard  eror,  meski  memiliki penjelasan  yang  sama  seperti  R-Squared namun  pada  nilai  tersebut  telah  terkoreksi dengan  standard  error.  Adjusted  R-Squared sebesar  0.974520.  Nilai  F-statistik  211.3561 dan  prob  (F-statistik)  0,000000.  Durbin Watson sebesar 2.090574.
Berdasarkan  hasil  uji  chow  dan  uji hausman, kedua tes tersebut memberikan hasil bahwa fixed effect menjadi model yang terbaik untuk  penelitian  ini.  Penelitian  ini  memilih Fixed  Effect  Model  (FEM).  Model  FEM memiliki  nilai  adjusted  R-Squared  sebesar 0,97 yang lebih besar dari model REM sebesar 0,91 dan model CEM sebesar 0,95. Nilai prob (F-stat) sebesar 0,000.
Tabel  diatas  menunjukan  bahwa  nilai Adj  R-squared C ommon  Effect  Model  (CEM) 0.926890, Adj  R-squared  Fixed  Effect  Model (FEM) sebesar  0.974520, Adj  R-squared Random Effect Model (REM) sebesar 0.918341.  Dengan  demikian  tabel  tersebut menunjukan  bahwa Adj  R-squared  FEM merupakan  yang  terbesar  yaitu  0,974520.  Hal tersebut  menjelaskan  bahwa  sebesar  97,  4 persen  pengaruh  variable  bebas  (independen) terhadap variabel terikat (dependen).

## Uji F (simultan)
Prob  (F-Statistics)  adalah  nilai  p  uji  F yang  merupakan  tingkat  signifikansi  dari  nilai F  yaitu  untuk  menilai  pengaruh  simultan variabel     independen     terhadap     variabel

## Uji t (parsial)
Uji  t  dalam  regresi  linear  berganda  ditujukan untuk  menguji  apakah  parameter  (koefisien regresi  dan  konstanta)  yang  diduga  untuk mengestimasi  persamaan  atau  model  regresi linear  berganda  sudah  merupakan  parameter yang tepat atau belum. Ketepatan dalam hal ini yaitu  parameter  tersebut  mampu  menjelaskan perilaku variabel independen dalam mempengaruhi variabel dependennya.
Parameter yang diestimasi dalam regresi linear meliputi  intersep  (konstanta)  dan  slope (koefisien regresi) saja.  Pada  uji  t,  difokuskan pada  parameter  slope  (koefisien  regresi)  saja. Hasil  uji  t  dapat  dilihat  apabila  nilai  prob  t hitung  (ditunjukan  pada  prob)  lebih  kecil  dari tingkat  kesalahan  (alpha)  0,05  (yang  telah
dependen apakah bermakna statistik atau tidak. Jika  nilai  p  kurang  dari  0,05  maka  menerima H1  atau  yang  berarti  pengaruh  simultan variabel independen terhadap variabel dependen  terbukti  bermakna  secara  statistik. Jika  nilai  p  lebih  besar  maka  menerima  H0 atau  yang  berarti  pengaruh  simultan  variabel independen  terhadap  dependen  tidak  terbukti bermakna  secara  statistik.  Pada  model  terpilih yaitu  fixed effect  model, menunjukkan  nilai  F statistik  sebesar  211.356  dengan  probabilitas 0,0000. Oleh karena probabilitas jauh dibawah 0,05  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  ketiga variabel  independen  tenaga  kerja,  modal  dan bahan  baku  secara  bersama-sama  (simultan)
berpengaruh terhadap output
ditentukan)  maka  dapat  dikatakan  bahwa variabel  independent  berpengaruh  signifikan terhadapat  variabel  dependennya,  sedangkan jika nilai prob t hitung lebih besar dari tingkat kesalahan  0.05  maka  dapat  dikatakan  bahwa variabel independent tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependennya.
Penelitian  ini  menggunakan  analisis regresi  berganda  yang  bertujuan  untuk mengetahui  pengaruh  tenaga  kerja,  modal  dan bahan baku terhadap output industri manufaktur  besar  dan  sedang  digit  2  di  Jawa Barat  pada  periode  penelitian  2010-2015. Berikut  adalah  hasil  pengolahan  data  secara matematis adalah sebagai berikut:
Y = 4,126697 + + + Berdasarkan  model  persamaan  di  atas,
model    menjelaskan    variabel    tenaga    ( ), modal  ( )  dan  bahan  baku  ( ) berpengaruh terhadap  output  (Y)  industri  manufaktur besardan  sedang  digit  2  di  Jawa  Barat  pada
periode penelitian 2010-2015.Penjelasan detail dari  masing  masing  variabel  independen terhadap  variabel  dependen  dijelaskan  sebagai berikut:
Pengaruh  tenaga  kerja  terhadap  output industri manufaktur besar dan sedang digit 2  di  Jawa  Barat  pada  periode  penelitian 2010-2015
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa variabel  tenaga  kerja  memiliki  pengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  output  industri manufaktur.  Nilai  koefisien  tenaga  kerja sebesar 0,439.
Pengaruh  modal  terhadap  output  industri manufaktur  besar  dan  sedang  digit  2  di Jawa  Barat  pada  periode  penelitian  2010- 2015.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel modal memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap output industri manufaktur.  Nilai  koefisien  modal  sebesar 0,071.
Pengaruh  bahan  baku  terhadap  output industri manufaktur besar dan sedang digit 2  di  Jawa  Barat  pada  periode  penelitian 2010-2015.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel bahan  baku  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  output  industri
manufaktur.  Nilai  koefisien  bahan  baku sebesar 0,436.
Diantara  ketiga  variabel  penelitian  ini,  tenaga kerja  memiliki  nilai  koefisien  paling  tinggi diantara  variabel  lainnya  yaitu  sebesar  0,439. Bahan  baku  memiliki  nilai  koefisien  sebesar 0,436  menempati  posisi  kedua  dan  modal dengan  nilai  koefisien  sebesar  0,071.  Hal tersebut  berarti  bahwa  industri  manufaktur Jawa  Barat  digit  2  cenderung labor  intensive bukan capital  intensive .  Hal  itu  terlihat  dari hasil  regresi  dimana  koefisien  elastisitas output  terhadap  tenaga  kerja  nilainya  lebih tinggi dibandingkan dengan koefisien elastisitas output terhadap modal.
Sementara,  Fazri  pada  hasil  penelitiannya menyatakan  bahwa  bahan  baku  memiliki pengaruh yang paling besar. Pengaruh signifikan  variabel  tenaga  kerja  dan  modal terhadap hasil produksi juga disampaikan oleh Winarsih (2014) menyampaikan bahwa variabel  tenaga  kerja  berpengaruh  signifikan secara parsial dalam meningkatkan produksi di industri  pengolahan  garam  Kabupaten  Pati. Selain tenaga kerja, winarsih juga menyampaikan  bahwa  modal  berpengaruh signifikan secara parsial variabel tenaga kerja, teknologi  dan  modal  secara  simultan  dalam meningkatkan produksi di industri pengolahan garam Kabupaten Pati.
Vahideh Ahmadi & Ahmad Ahmadi (2014) dengan  estimasi  model  regresi  panel  data menyatakan bahwa privatisasi dan peningkatan tenaga  kerja,  ketersediaan  modal  memiliki pengaruh  yang  signifikan  pada  pertumbuhan produktivitas  industri  manufaktur  Iran.  Selain itu,  peneliti  juga  menyampaikan  bahwa  23 sektor  industri  digit  2  di  Iran  tidak  mampu untuk  mengalokasikansecara  optimal  sumber daya  dan  mendapatkan  skala  optimal  yang menjadi  faktor  terpenting  bagi  perusahaan- perusahaan untuk meningkatkan produktivitasnya.
Seker  &  Saliola  (2018)  menyampaikan bahwa  Total  faktor  produktivitas  (TFP) merupakan  suatu  pengukuran  efisiensi  yang krusial  dan  menjadi  alat  yang  penting  bagi para pengambil kebijakan. Dalam penelitiannya, Indonesia bersama Turki,
Brazil,  Chile  yang  memiliki  nilai  positif namun  lebih  kecil  dari  nilai  rata  rata.  Hal tersebut  mengandung  arti  bahwa  perusahaan besar lebih produktif dari perusahan kecil.
Pada  penelitian  ini,  modal  berpengaruh signifikan terhadap output industri namun
modal menempati tempat ketiga setelah tenaga kerja  dan  bahan  baku.  Sementara  itu,  Aisah (2012) yang menyimpulkan bahwa pertumbuhan  kapital  dan  tenaga  kerja  masing masing  berkontribusi  81,86  persen  dan  4,89 persen terhadap pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan  TFP  yang  positif  menunjukan kemajuan  teknologi  yang  cukup  berperan dalam  perekonomian  Provinsi  Jawa  Barat, salah  satunya  karena  tingginya  akumulasi kapital  yang  berdampak  pada  adanya  transfer teknologi.
Dengan  bahasan  yang  sama  mengenai industri manufaktur Jawa Barat namun dengan variabel  berbeda,  Eskani(2010)  mendapati pertumbuhan total faktor produktivitas sebesar 1,83%  menunjukkan  masih  kecilnya  peran faktor  kemajuan  teknologi  dalam  produksi apabila  dibandingkan  dengan  faktor  kapital dan tenaga kerja.
Manonmani  (2014)  menyampaikan  bahwa pada perusahaan-perusahaan sektor manufaktur  di  India,  peningkatan  signifikan produktivitas  tenaga  kerja  dan  total  faktor produktivitas  tidak  dapat  mengurangi  biaya per  tenaga  kerja  dengan  metode  Solow, translog  selama  periode  penelitian.  Intensitas indeks modal selama periode penelitian berada pada  tren  eksponensial  8,41  persen  dengan tingkat  10  persen  signifikansi  statistik. Peningkatan produktivitas tenaga kerja terlihat memungkinkan  oleh  karena  dampak  lebih banyak  penggunaan  mesin  per  setiap  pekerja. Meskipun  demikian  perlu  diperhatikan  bahwa pada  suatu  kondisi  dimana  intensitas  modal meningkat  telah  meningkatkan  jam  tambahan kerja,  analisis  perubahan  produktivitas  parsial akan melebihkan hasil peningkatan produktivitas  tenaga  kerja  dan  mengecilkan peningkatan produktivitas modal.
Hal  yang  serupa  terkait  tenaga  kerja terhadap  output  industri,  Ahmadi  (2014) dengan  pengukuran  data  panel  model  regresi menyatakan bahwa privatisasi dan peningkatan ketersediaan  tenaga  kerja  memiliki  pengaruh yang signifikan pada pertumbuhan produktivitas.
Dewi (2018) menyampaikan bahwa modal, bahan  baku,  tenaga  kerja  secara  parsial berpengaruh positif dan signifikan serta secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap jumlah produksi, Nasir (2014) bahwa modal,  tenaga  kerja,  dan  bahan  baku berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap produksi industri kecil.
Penelitian  ini  menggunakan  uji  root  data panel  dan  kointegrasi  data  panel  sebagaimana pada Journal of Development Economics oleh Christopoulos  yang  menyampaikan  terkait penggunaan  kedua  uji  tersebut.  Umumnya, penggunaan  data cross  section membuka kemungkinan  hubungan  lancung  ( spurious correlation )  yang  muncul  dari  non  stasioner. Selain  itu,  penggunaan  data time  series, mungkin  menghasilkan  hasil  yang  tidak  dapat dipercaya  karena  rentan  waktu  yang  pendek pada seperangkat data. Peneliti telah menggunakan  uji  root  data  panel  dan  analisis kointegrasi untuk menyimpulkan bahwa terdapat  bukti  yang  cukup  kuat  mendukung hipotesis kausalitas dan tidak ada bukti adanya kausalitas  dua  arah.  Peneliti  menggunakan fully  modified  OLS untuk  mengestimasi kointegrasi, yaitu suatu metode yang mengatasi masalah endogenitas pada regressor.
Berbeda  dengan  Saad , pada  penelitiannya, Saad menyimpulkan bahwa keterbukaan memiliki pengaruh positif pada perkembangan ekonomi. Liberalisasi perdagangan memperkaya  kompetisi  dan  efisiensi  pada produksi,  hal  tersebut  juga  membuat  transfer teknologi  menjadi  memungkinkan  yang  juga memberi  peningkatan  pada  total  faktor produktivitas.
Keterkaitan  total  faktor  produktivitas  dan perkembangan  ekonomi  diteliti  oleh  Mehmet. Mehmet menyimpulkan bahwa setelah menguji total faktor produktivitas dan pertumbuhan  ekonomi secara  kausalitas, mengkalkulasi  total  faktor  produktivitas  dan memeriksa  hasil  regresi,  terdapat  hubungan linear  secara  ekonomi  yang  signifikan  antara total faktor produktivitas dan tingkat pertumbuhan  ekonomi.  Negara  berkembang seperti, Turki memiliki total faktor produktivitas  yang  tinggi  yang  berhubungan positif dengan pertumbuhan ekonomi meskipun  tidak  regular  dan  berkelanjutan. Sementara negara-negara maju  dengan  tingkat pertumbuhan  agak  rendah  namun  lancar  dan berkelanjutan dalam jangka waktu lama.
Kajian  industri  pengolahan  di  Jawa  Timur oleh  Darmawan  (2016)  menyimpulkan s ecara umum  industri  pengolahan  di  Jawa  Timur memiliki perubahan efisiensi yang sangat kecil meskipun negatif, hal tersebut mengindikasikan  adanya  penurunan  dalam  hal efisiensi  teknis  pada  industri  pengolahan. Keseluruhan nilai perubahan teknologi industri
pengolahan  dari  perspektif  fungsi  produksi Cobb-Douglas adalah sama, sehingga peningkatan  teknologi  di  industry  pengolahan di Jawa Timur relatif tidak signifikan. Industri yang  memiliki  Total  Faktor  Produktivitas paling  rendah  adalah  industri  peralatan kedokteran,  alat-alat  ukur,  peralatn  navigasi, peralatan  optik,  jam  dan  lonceng.  Selain  itu industri  tembakau  dan  industri  tekstil  adalah industri  yang  memiliki  nilai  Total  Faktor Produktivitas  yang  relatif  lebih  rendah,  hal tersebut mengindikasikan bahwa industri padat karya  seperti  tembakau  dan  tekstil  masih belum  siap  untuk  bersaing  secara  global. Industri  logam,  mesin  dan  peralatannya,  dan industri  kendaraan  bermotor  memiliki  nilai Total  Faktor  Produktivitas  yang  relatif  paling tinggi di antara industri pengolahan lainnya di Jawa  Timur.  Selain  itu  industri  tersebut memiliki perubahan skala efisiensi yang relatif lebih besar dibandingkan industri lainnya. Hal tersebut mengindikasikan bahwa adanya peningkatan skala berpoduksi juga meningkatkan produktivitas sebuah industri.
Selain itu, peneliti juga menggunakan perhitungan  skala  pengembalian  ( Return  to scale ) yang dijelaskan sebagai berikut: RTS = 0.439+0,071+0,436 = 0,946 Jika  RTS  >  1  maka  mengalami increasing return  to  scale yang  berarti  bahwa  proporsi penambahan  input  akan  menghasilkan  output yang  proporsinya  lebih  besar.  Jika  RTS  <  1 maka mengalami decreasingreturn to scale yang berarti bahwa proporsi penambahan input melebihi proporsi penambahan produksinya.  Pada  penelitian  ini, return  to scale sebesar  0,946  yang  berarti  mengalami decreasing return to scale.
Skala  pengembalian  ( return  to  scale ) hasilnya sebesar 0,946 yang berarti lebih kecil dari  1  maka  hal  tersebut  menunjukan  bahwa skala  hasil  produksi  turun  (decreasing  return) yang  berarti  penambahan  input  tenaga  kerja, modal dan bahan baku masing-masing sebesar 1%  melebihi  penambahan  produksi  sebesar 0,946%.  Dari  perhitungan  tersebut  terlihat bahwa  proses  produksi  periode  tersebut  tidak mampu  memberikan nilai tambah dikarenakan proporsi  penggunaan  input  terlalu  berlebihan dan  tidak  proporsional  dengan  hasil  produksi. Untuk meningkatkan skala hasil maka diharapkan perusahaan di setiap sektor industri dapat  lebih  mengefisiensikan  kembali  biaya- biaya  input  yang  semula  terlalu  besar. Kegiatan  perencanaan  produktivitas  dan
evaluasi  diperulkan  guna  dapat  meningkatkan produktivitas perusahaan.
Jika  dilihat  dari  nilai  tenaga  kerja,  modal dan  bahan  baku  menunjukkan  bahwa  terdapat inelastisitas  terhadap  output  oleh  karena  nilai lebih besar dari nol kecil dari satu. Gejala yang hampir sama juga diamati oleh peneliti Sehgal (2011).  Terdorong  oleh  karena  munculnya gejala  yang  tidak  sehat  pada  perubahan struktur  ekonomi,  pada  perkembangannya sektor tersier menguasai porsi besar pada GDP India  dan  Haryana,  penurunan  tren  sektor primer  dan  sektor  sekunder  ikut  menjadi perhatian  dalam  penelitian  Sehgal.  Sehgal menyampaikan bahwa termuannya pada perubahan teknologi menjadi kunci pendorong total faktor produktivitas pada sektor manufaktur  selama  periode  sebelum  masa reformasi. Dampak positifnya adalah liberalisasi kebijakan pada kemajuan teknologi di  industri  manufaktur.  Namun  Sepanjang masa  sesudah  reformasi,  negara  bagian Haryana  menyadari  terdapat  inefisiensi  pada penggunaan  sumber  daya  yang  memberikan tanda waspada
bahwa
terdapat ketidakmampuan sektor manufaktur
menguasai kemajuan teknologi.
Pada penelitian Hossian (2013)
menunjukan  bahwa  dari  sejumlah  industri yang  dikaji  terdapat  industri  yang  mengalami increasing dan decreasing  return  to  scale.
Sementara  itu,  penelitian  lain  dari  Ramdhani (2011)  menyampaikan  bahwa  produksi  pada tahun  2007  mengalami decreasing  return  to scale.
Laporan  ketenagakerjaan  Indonesia  (2017)
menyampaikan bahwa
pertumbuhan ketenagakerjaan secara positif merespon perubahan  dalam  pertumbuhan  hasil  industri, manufaktur  dan  jasa.  Elastisitas  tenaga  kerja terhadap  pertumbuhan  dalam  sektor  industri meningkat  pada  periode  2009-2016.  Pada periode  1990-1996,  untuk  setiap  1  persen peningkatan dalam hasil industri, pertumbuhan ketenagakerjaan meningkat sebesar 0,71 persen. Periode tahun 2009-2016, untuk setiap satu  persen  pertumbuhan  di  hasil  industri, pertumbuhan  ketenagakerjaan  meningkat  0,79 persen. Sementara hasil penelitian ini menyampaikan  bahwa  elastisitas  tenaga  kerja industri  manufaktur  Jawa  Barat  periode  2010- 2015,  untuk  setiap  satu  persen  peningkatan pada output industri, pertumbuhan tenaga kerja meningkat sebesar persen.

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  dapat diambil  beberapa  kesimpulan  yaitu  variabel tenaga  kerja  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  output  industri.  Kedua, variabel  modal  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  output  industri.  Ketiga, variabel bahan baku memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap output industri. Berdasarkan hasil temuan dalam penelitian ini dapat  dikemukakan  bahwa  variabel  tenaga kerja  memiliki  nilai  terbesar  diantara  variabel lainnya.  Dengan  kata  lain,  variabel  tenaga kerja  memiliki  nilai  pengaruh  yang  paling besar terhadap output industri manufaktur
besar  dan  sedang  digit  2  Di  Jawa  Barat. Peneliti  menyarankan  agar  kualitas  tenaga kerja  perlu  ditingkatkan  melalui  pelatihan, menyesuaikan dengan keahlian yang diperlukan  oleh  industri  manufaktur.  Terkait bahan  baku  industri,  yang  memiliki  nilai koefisien yang hampir sama besar pengaruhnya  dengan  tenaga  kerja.  Dalam  hal ini,  peneliti  menyarankan  agar  kualitas  bahan baku  dalam  negeri  ditingkatkan  guna  setara dengan  bahan  baku  impor.  Sementara  pada modal,diperlukan  peningkatan  kuota  kredit untuk  investasi  industri  dan  modal  kerja industri.
DAFTAR RUJUKAN Afrooz,  Ahmad  ,  Khalid  B  Abdul  Rahim. (2011). “Total Factor Productivity in Food Industries  of  Iran”. International  Journal
of  Economics  and  Finance, Vol. 3,  No. 1,  pp:
84-91.
Amuka,  Joseph  I  dan  Frederick  O.  (2018).
“Testing  the  Fit  of  Cobb  Douglas Production  Function  Within  Unrestricted Least Squares”, International Journal of
Economics  and  Financial  Isuues,  Vol.  8, No. 3, pp.  142-147
Babu,  Suresh  M  dan  Rajesh  Raj  S  Natarajan.
(2013). “Growth and Spread of Manufacturing Producitvity Across
Regions  in  India”. Springer  Plus, Vol.  53,
No. 2.
Badan  Pusat Statistik. (2015). Statistik Industri  Besar  dan  Sedang  Jawa  Barat
Buku 1. BPS Jawa Barat
Chhabra  ,Sheena.  (2015).  “An  Empirical Analysis  of  Total  Factor  Productivity  in Food  and  Beverage  Sector”. Productivity .
Vol. 56(2), p. 121-126
Darmawan,  Rizal  Rahmat.  (2016).  “Analisis Nilai  Total  Faktor  Produktivitas  Pada Industri  Manufaktur  Di  Jawa  Timur”,
Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Terapan,  Vol.01 No.1 pp. 57-71
Ekananda, Mahyus. (2015). Ekonometrika
Dasar Untuk Penelitian Di Bidang
Ekonomi, Sosial dan Bisnis. Jakarta : Mitra
Wacana Media Fazri,
Muhammad.
(2017). Analisis
Pertumbuhan  Total  Faktor  Produktivitas dan  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi
:Sektor  Manufaktur  Non  Migas  Di Indonesia  Periode  2003-2013. Tesis.
Ekonomi  Manajemen.  Institut  Pertanian Bogor
Gordon,  David  dan  Richard  Vaughan.  (2011). “The  Historical  Role  of  The  Production Function  in  Economics  and  Business”, American  Journal  of  Business  Education.
Vol. 4, No.4, pp. 25-29
Gujarati, Damodar N. (2003). Basic Econometrics  Fourth  Edition. Unites States Military Academy: Mc GrawHill
Gupta, Umesh Kumar. (2016). “An Analysis for The Cobb Douglas Production Function in General Form “, International Journal of Applied Reasearch. Vol. 2(4), pp. 96-99
Halid, O. Y. (2015). The Cobb Douglas Production of The Nigerian Economy (1974-2009). International Journal of Statistics and Applications, Vol. 5(2), pp.77-80
Heizer,  Jay  &  Barry  Render. Operation Management  Sustainability  and  Supply Chain  Management. United  States  of America: Pearson
Hossain,  Md.  Maoyazzem  dan  Ajit  Kumar Majumder, Tapati Basak. “An Application of  Non  Linear  Cobb  Douglas  Production Function to Selected Manufacturing Industries  In  Bangladesh.”  Open  Journal of Statistics, Vol. 2, pp.460-468
Husain,  Shaiara  &  Shahidul  Islam.  (2016)  “A Test  for  The  Cobb  Douglas  Production Function  in  Manufacturing  Sector  :  The Case of Bangladesh”, International Journal  of  Business  and  Economics Research, Vol. 5, No. 5, pp. 149-154
Ioan,  Catalin  Angelo  dan  Gian  Ioan.  (2015). “The  Complete  Theory  of  Cobb  Douglas Production Function”, Economica. Vol.11, No.1, pp.
Joshi, R.N. (2010). “Estimation of Total Factor Productivity  in  the  Indian  Garment Industry”, Journal  of  Fashion  Marketing and Management: An International Journal, Vol.14 (1), pp. 145-160
Jung, Jae Wook. (2014). Intermediate Macroeconomic Theory, Handout on Cobb Douglas Production Function.
Kumar,  Surender.  (2006).  “A  Decomposition of  Total  Productivity  Growth  A  Regional
Analysis of Indian Industrial Manufacturing Growth”, International
Journal  of  Productivity  and  Performance Management, Vol55(3), p. 311-331.
Manonmani M. (2014). “Total  Factor Productivity of Indian Corporate
Manufacturing  Sector”. Indian  Journal  of Industrial Relation , Vol. 49 (3)
Mukherjee,  “Deep  Narayan,N.  Vasudev,  R.
Vijaya  Kumari  and  K.  Suhasini.  2017.
“Estimation  of  Total  Factor  Productivity and  Its  Determinants  of  Maize  in Telangana  State” .  Economic  Affair Vol.
62, No. 4, p.595-601
Rekarti, E., Doktoralina, C. M., & Saluy, A. B.
(2018).  Development  model  of  marketing capabilities  and  export  performance  of SMEs: A proposed study. European
Journal  of  Business  and  Management,
ISSN , 2222-1905.
Sehgal,  Shallu  dan  Suparn  Sharma.  (2011). “Total Factor
Productivity of Manufacturing  Sector  in  India  :  A Regional  Analysis  For  The  State  of Haryana”. Economic Journal of Development Issues Vol. 13 & 14 Seker,  Murat.  (2018).  “A  Cross  Country
Analysis  of  Total  Factor  Productivity Using  Micro  Level  Data”, Central  Bank Review , Vol. 18, No. 1, pp. 13-27
Stevenson,  William  J.  (2005). Operations Management  Eighth  Edition  International Edition. New York :McGrawHill.
Sukharev, Oleg. (2016). “Structural Modelling of  Economic  Growth  :  Technological Changes”. Megatrend  Review, Vol.  13,
No,1 pp. 53-82
Syverson,  Chad.  (2011).  “What  Determines Productivity?”. Journal  of  Economic
Literature ”, Vol. 49. No. 2, pp. 326-365 .

## Wangwe,  Samuel  dan  Donald  Mmari.  (2014)
The  Performance  of  The  Manufacturing Sector  In  Tanzania.  WIDER. Working
Paper.  World  Institute  For  Development
Economics Reseach
Winardi, Dominicus Savio Priyasono, Hermanto Siregar, Heru Kustanto, (2017)“Kinerja Sektor Industri Manufaktur Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Lokasi Di Dalam dan Di Luar Kawasan Industri” .Jurnal Manajemen
Teknologi.
Winarno,  Wing  Wahyu.  (2016).  Analisis
Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews  Edisi  5.  Yogyakarta.  UPP  STIM YKPN
Wirakusumah, Agus Tjahajana. (2014). Konsep Pengembangan Industri Manufaktur 2012-2019
Wooldridge,  Jeffrey  M.  (2002). Econometric Analysis  of  Cross  Section  and  Panel Data. Cambridge, Massachusetts. London,
England : The MIT Press
Wooldridge,  Jeffrey  M.  (2013). Introductory Econometric  A  Modern  Approach  5 th
Edition. United States of America : South Western,  Cengage  Learning.  Michigan State University