Analisis Dekomposisi Produktivitas di Sektor Industri Kimia Indonesia:

## Pendekatan Malmquist Productivity Index
Bernadetta Dwi Suatmi
Program Studi Ilmu Manajemen, Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie Jl. Yos Sudarso Kav. 87, Sunter Jakarta 14350
Email: bernadetta@kwikkiangie.ac.id

## Abstract
This research aims to investigate the pattern of and to decompose the growth of total factor productivity  (TFP)  the  Indonesian  chemical  industry  (ISIC  35)  during  the  period  of  trade reform  (1981-2000).  Using  data  envelopment  analysis  (DEA)  output-oriented  Malmquist productivity index, TFP growth can be decomposed into efficiency change and technological change. Results of two-digit level of the chemical industry show that generally, the growths of TFP  were  positive  during  all  sample  period,  with  the  main  driver  was  efficiency  change. Exception  was  in  the  sub-period  of  further  reform  (1992-1996),  where  TFP  growth  was negative. These results similar to the analysis of three-digit level in sub-periods. Exceptions are  in  combined  industries  of  others  chemical  industri  (ISIC  352)  and  industrial  chemical industries (ISIC 351) and plastic industries (ISIC 356), where TFP growths were negative in the sub-period of further reform). The implication of this study show that trade reform policy may  have  different  effect  across  sub-sectors  and  sub-periods  in  the  Indonesian  chemical industri.
Keywords: data envelopment analysis method, Malmquist productivity index, Indonesia, chemical industry

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menginvestigasi  pola  pertumbuhan  dan  mendekomposisi pertumbuhan  TFP  sektor  industri  kimia  (ISIC  35)  Indonesia  pada  periode  reformasi perdagangan internasional, yaitu 1981-2000. Dengan pendekatan data envelopment analysis (DEA) output-oriented Malmquist productivity index ,  pertumbuhan TFP dapat didekomposisi menjadi dua faktor, yaitu pertumbuhan efisiensi dan perubahan teknologi. Hasil perhitungan dekomposisi  industri  kimia  level  dua-digit  dan tiga-digit  menunjukkan  kecenderungan  yang sama,  yaitu  secara  umum  TFP  industri  kimia  mengalami  pertumbuhan  positif  pada  periode 1981-2000  dengan  faktor  pendorong  utama  pertumbuhan  TFP  berasal  dari  pertumbuhan efisiensi.  Perkecualian  terjadi  di  sub-sektor  industri  kimia  lain  (ISIC  352)  dan  sub-sektor gabungan  ISIC  351  (kimia  industri)  dan  ISIC  356  (industri  plastik)  pada  periode  reformasi lanjutan (1992–1996) yang mengalami penurunan pertumbuhan TFP. Implikasi dari hasil studi ini  menunjukkan  bahwa  kebijakan  pemerintah  dapat memiliki  pengaruh  yang  berbeda  antar sub-sektor dan antar sub-periode pada industri kimia Indonesia.
Kata  kunci:  metode  data  envelopment  analysis,  indeks  produktivitas  Malmquist,  Indonesia, industri kimia

## Pendahuluan
Sejak studi mengenai total factor productivity (TFP) dilakukan oleh  antara lain Abramovitz (1956),  Swan  (1956),  Solow  (1957),  dan  Griliches  (1960),  pengembangan  teori  dan  studi empiris  peran  TFP  dalam  pertumbuhan  ekonomi  terus  dilakukan.  Pada  awalnya,  TFP didefinisikan  sebagai selisih  pertumbuhan output  dan pertumbuhan  input.  Dengan  kata lain, TFP  adalah  pertumbuhan  output  yang  bukan  dikarenakan  oleh  pertumbuhan  input.  Seiring dengan  berjalannya  waktu,  metode  pengukuran  produktivitas  mengalami  perkembangan signifikan  dengan  diperkenalkannya  pendekatan  frontier  oleh  Farrell  (1957).  Dengan pendekatan  ini,  suatu  perusahaan  dimungkinkan  mengalami  peningkatan  produktivitas  yang dikarenakan  oleh  kemajuan  teknologil  saja,  jika  perusahaan  tersebut  beroperasi  pada  kurva production  frontier .  Ketika  perusahaan  beroperasi  di  bawah production  frontier ,  perubahan pertumbuhan TFP dapat dimungkinkan penyebabnya bukan hanya karena perubahan teknologi, tetapi juga karena perubahan efisiensi. Diskusi mengenai beberapa metode pengukuran TFP dikemukan oleh oleh Angeriz, McCombie, and Roberts (2006) dan Isaksson (2009).
Secara ringkas, terdapat 2 (dua) pendekatan pengukuran pertumbuhan TFP, yaitu pendekatan non-frontier dan pendekatan frontier (Gatto, Liberto,  & Petraglia, 2009; Mahadevan, 2003). Baik  pendekatan  non-frontier  maupun  frontier  terdiri  atas  pendekatan  deterministik  dan ekonometri.  Pendekatan  non-frontier  deterministik  terdiri  atas growth  accounting dan index number .  Sementara  itu, pendekatan non-frontier  ekonometri  menggunakan  fungsi  biaya  dan produksi. Untuk pendekatan frontier deterministik menggunakan antara lain data envelopment analysis (DEA)  dan  pendekatan  frontier  ekonometri  antara  lain  menggunakan  pendekatan stochastic frontier analysis (SFA).
Dalam  konteks  studi  ini,  pendekatan  dengan  metode  frontier  dipilih  karena  pendekatan  ini memungkinkan hasil TFP didekomposisi tidak hanya dari pertumbuhan teknologi, tetapi juga dari  pertumbuhan  efisiensi.  Pendekatan  ekonometri  frontier  menggunakan  asumsi-asumsi tertentu untuk mengestimasi parameter-parameter yang diperlukan dengan menggunakan data output dan input dalam proses produksi. Teknikal efisiensi yang diperoleh dari hasil estimasi ekonometri tergantung pada bentuk fungsi ekonometri yang dipilih. Sementara itu pendekatan ekonometri frontier deterministik tidak memasukkan random errors dalam proses estimasi.
Studi ini bertujuan untuk menganalisis pola dan mendekomposisi TFP industri kimia (ISIC 35) Indonesia  pada  periode  reformasi  kebijakan  perdagangan  internasional,  yaitu  1981-2000. Analisis pertumbuhan TFP industri kimia dilakukan untuk melihat pola pertumbuhan TFP pada masa  reformasi  kebijakan  perdagangan  internasional,  appakah  ada  generalisasi  atau  pola spesifik  pada  industri  maupun  sub-sektor  industri  kimia.  Hasil  analisis  dekomposisi pertumbuhan  TFP  diperlukan  sebagai  salah  satu  bahan  pertimbangan  pengambil  kebijakan untuk merumuskan kebijakan selanjutnya.
Studi empiris mengenai analisis dekomposisi sektor industri manufaktur telah dilakukan oleh beberapa peneliti. Studi yang menggunakan growth accounting method antara lain dilakukan oleh  Aswicahyono,  Bird,  and  Hill  (1996),  Timmer  (1999),  dan  Vial  (2006).  Studi  empiris analisis  dekomposisi  dengan  menggunakan  pendekatan  SFA dilakukan  oleh  Margono  and Sharma  (2006),  Ikhsan  (2007),  Prabowo  and  Cabanda  (2011).  Sementara  itu,  studi  analisis
dekomposisi  dengan  menggunakan    DEA  antara  lain  dilakukan  oleh  Saputra  (2011),  Halim (2010), Suyanto and Salim (2013), dan Surjaningsih and Permono (2014). Penelitian-penelitian ini  masing-masing  memiliki  periode  sampel  yang  berbeda,  jadi  hasil  yang  diperoleh  dari masing-masing hasil penelitian tidak dapat secara langsung dibandingkan. Namun demikian, penelitian ini saling melengkapi, baik dari sisi metodologi maupun sampel penelitian. Studi  empiris  dalam  penelitian  ini  melengkapi  penelitian  sebelumnya,  terutama  dalam  hal sampel industry dan rentang waktu data penelitian.  Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data industri dari tahun 1981 – 2000 untuk industri kimia. Rentang waktu data penelitian ini dipilih karena selama masa tersebut Indonesia pada tahap transisi kebijakan perdagangan internasional  yang  lebih  terbuka.  Pemerintah  melakukan  kebijakan  deregulasi  kebijakan industri untuk mendorong pertumbuhan industri Indonesia.

## Metode Penelitian
Studi ini menggunakan metode DEA dan menghitung produktivitas industri kimia di Indonesia dengan menggunakan Malmquist Productivity  Index  (MPI). MPI  menggunakan  dua metode dalam perhitungan, yaitu input oriented dan output oriented distance functions . Input oriented distance function menggambarkan teknologi produksi kombinasi input minimum yang dapat menghasilkan  output  tertentu.  Sementara  itu, output  oriented  distance  function adalah teknologi  produksi  yang  dapat  menghasilkan  output  maksimum  dengan  menggunakan kombinasi input tertentu (Coelli, Rao, & Battese, 2005) . Dalam penelitian ini, metode yang digunakan  adalah output  oriented  distance  function .  Untuk  menjelaskan output  oriented distance function , sebuah industri C, menggunakan input 𝑥 𝑡 ∈   𝑅 + 𝑁 dan menghasilkan output 𝑦 𝑡 ∈   𝑅 + 𝑁 pada waktu t = 1, …, T. Jumlah input dan jumlah output dapat didefinisikan dengan menggunakan  output  possibility  set, P ,  yang  menunjukkan  seluruh  vektor  output, 𝑦 𝑡 = (𝑦 1 𝑡 , 𝑦 2 𝑡 , … , 𝑦 𝑚 𝑡 ) , yang dihasilkan dari kombinasi input 𝑦 𝑡 = (𝑥 1 𝑡 , 𝑥 2 𝑡 , … , 𝑥 𝑚 𝑡 ) selama periode t = 1, …, T. Secara matematis, dapat ditulis sebagai berikut:
𝑃 𝑡 (𝑥 𝑡 ) =   {𝑦 𝑡 : 𝑥 𝑡 𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡 𝑚𝑒𝑚𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑦 𝑡 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑡} t = 1, 2, …, T (1)
Output  oriented  distance yang  juga  mengacu  pada distance  fuction (Shephard,  1970) dideskripsikan sebagai berikut:
𝐷 𝑡 (𝑥, 𝑦) = min {⅄ ∈   [0.1]: 𝑦 ⅄ ∈   𝑃 𝑡 (𝑥)}  𝑡 = 1, … , 𝑇
(2)
Distance function ini ekuivalen atau lebih kecil dari 1, atau dengan kata lain 𝐷 𝑡 (𝑥, 𝑦)   ≤ 1 , jika dan hanya jika output y berada dalam production possibility set x, atau dengan kata lain 𝑦 ∈ 𝑃 (𝑥) . Distance function ekuivalen atau sama dengan 1( D (x, y)= 1 ), jika y berada tepat di posisi kurva production possibility set .  Sebuah industri disebut dalam kondisi efektif secara teknikal jika nilai intervalnya sama dengan 1.
Jika dianggap sebuah industri pada periode t , metode pengukuran output sitance ditunjukkan dengan rasio jarak vertikal ob/oa. Output dapat dinaikkan agar produksi efisien secara teknis pada periode t , yaitu pergerakan sepanjang kurva seperti ditunjukkan pada Gambar 1. Sebagai perbandingan adalah rasio jarak  vertical  oe.od  yang  menunjukkan  efisiensi  yang  sama  pada periode t . Namun demikian, kurva frontier bergeser ke atas, yang berarti nilainya lebih dari 1,
meskipun  pada  kondisi  industri  tidak  efisien  ketika  dibandingkan  pada  periode t+1 .  MPI mengukur  perubahan  total  factor  productivity  (TFP)  antara  dua  periode.  MPI  dapat menggunakan  metode  output  oriented  atau  input  oriented.  Studi  ini  menggunakan  metode output oriented.  Metode output oriented menekankan pada level output maksimum yang dapat diproduksi  dengan  menggunakan  kombinasi  input  dan  tingkat  teknologi  tertentu.    Sesuai dengan Färe, Grosskopf, Norris, and Zhongyang (1994), output oriented MPI antara periode t (periode dasar) and periode t + 1 adalah sebagai berikut:
𝑀 𝑂 𝑡,𝑡+1 (𝑥 𝑡 , 𝑥 𝑡+1 , 𝑦 𝑡 , 𝑦 𝑡+1 ) =   [ 𝐷 𝑂 𝑡 (𝑥 𝑡+1 ,𝑦 𝑡+1 ) 𝐷 𝑂 𝑡 (𝑥 𝑡 ,𝑦 𝑡 ) 𝐷 𝑂 𝑡+1 (𝑥 𝑡+1 ,𝑦 𝑡+1 ) 𝐷 𝑂 𝑡+1 (𝑥 𝑡 ,𝑦 𝑡 ) ] 1 2
(3)
Gambar 1. Output oriented Malmquist productivity indeks dan efisiensi (Zrelli, Alsharif, & Tlili, 2020)
Simbol subscript O menunjukkan bahwa model tersebut menggunakan output oriented. Notasi 𝐷 𝑂 𝑡 (𝑥 𝑡+1 , 𝑦 𝑡+1 ) adalah distance function teknologi dari periode observasi t +1 ke periode t .
MPI  adalah  nilai  yang  diperoleh  dari  persamaan  (3).  MPI  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Caves, Christensen, and Diewert (1982). Rasio yang pertama  menunjukkan MPI pada periode t dan  juga  menunjukkan  perubahan  produktivitas  dari  periode t ke  periode t +  1  dengan menggunakan teknologi t sebagai referensi. Rasio yang kedua mewakili MPI pada periode t + 1 dan mengukur perubahan produktivitas dari periode t ke periode t + 1 dengan menggunakan teknologi t + 1 sebagai referensi. Dalam persamaan... tersebut terlihat bahwa perhitungan MPI menggunakan  rata-rata  geometrik,  baik  pada  rasio  pertama  maupun    rasio  kedua.  Jika  nilai 𝑀 𝑂 𝑡,𝑡+1 (𝑥 𝑡 , 𝑥 𝑡+1 , 𝑦 𝑡 , 𝑦 𝑡+1 ) lebih besar dari 1, artinya terjadi pertumbuhan TFP positif pada dua periode  tersebut,  sementara  itu  jika  nilainya  lebih  kecil  dari  1,  berarti  terjadi  penurunan produktivitas. Menurut (Färe et al., 1994), MPI dapat didekomposisi menjadi dua komponen dengan cara yang sama dengan penulisian indeks produktivitas seperti dalam persamaan  (4) sebagai berikut:
𝑀 𝑂 𝑡,𝑡+1 (𝑥 𝑡 , 𝑥 𝑡+1 , 𝑦 𝑡 , 𝑦 𝑡+1 ) = ( 𝐷 𝑂 𝑡+1 (𝑥 𝑡+1 ,𝑦 𝑡+1 ) 𝐷 𝑂 𝑡 (𝑥 𝑡 ,𝑦 𝑡 ) ) [ 𝐷 𝑂 𝑡 (𝑥 𝑡+1 ,𝑦 𝑡+1 ) 𝐷 𝑂 𝑡+1 (𝑥 𝑡+1 ,𝑦 𝑡+1 𝐷 𝑂 𝑡 (𝑥 𝑡 ,𝑦 𝑡 ) 𝐷 𝑂 𝑡+1 (𝑥 𝑡 ,𝑦 𝑡 ) ] 1 2
(4)
Dalam persamaan (4) ini rasio bagian pertama adalah ∆𝑇𝐸 𝑡,𝑡+1 = ( 𝐷 𝑂 𝑡+1 (𝑥 𝑡+1 ,𝑦 𝑡+1 ) 𝐷 𝑂 𝑡 (𝑥 𝑡 ,𝑦 𝑡 ) ) , bagian ini menghitung  pergeseran  teknikal  efisiensi  selama  dua  periode  berdasarkan  output-oriented
Farrel.  Sementara itu. rasio bagian kedua adalah ∆𝑇𝐶 𝑡,𝑡+1 = [ 𝐷 𝑂 𝑡 (𝑥 𝑡+1 ,𝑦 𝑡+1 ) 𝐷 𝑂 𝑡+1 (𝑥 𝑡+1 ,𝑦 𝑡+1 𝐷 𝑂
𝑡 (𝑥 𝑡 ,𝑦 𝑡 ) 𝐷 𝑂 𝑡+1 (𝑥 𝑡 ,𝑦 𝑡 ) ] 1 2 , yaitu bagian  yang  menghitung  perubahan  teknologi  yang  terjadi  selama  dua  periode.  Rata-rata geometric  ( geometric  mean )  digunakan  untuk  menghitung  perubahan  teknologi  yang digunakan pada periode t dan t +1, pada saat penggunaan input 𝑥 𝑡 dan 𝑥 𝑡+1 . Nilai perubahan TC yang lebih dari satu menunjukkan adanya perbaikan teknologi. Sebaliknya, jika nilainya kurang dari satu berarti menunjukkan kemunduran teknologi. Rasio perubahan efisiensi ( ∆𝑇𝐸 : technical  efficiency  change )  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  untuk  menerapkan  atau beradaptasi  dengan  teknologi  global  pada  kurun  waktu  yang  berbeda,  sementara  itu (∆𝑇𝐶 : technical change ) menunjukkan  perubahan teknologi yang digunakan oleh perusahaan yang mengakibatkan  bergesernya  kurva  produksi  frontier  dan  selanjutnya  mempengaruhi  jumlah output yang diproduksi.
MPI  dalam  persamaan  (4)  terdiri  atas  empat  distance  function,  yaitu 𝐷 𝑂 𝑡 (𝑥 𝑡 , 𝑦 𝑡 ) , 𝐷 𝑂 𝑡 (𝑥 𝑡+1 , 𝑦 𝑡+1 ) , 𝐷 𝑂 𝑡+1 (𝑥 𝑡 , 𝑦 𝑡 ) , dan 𝐷 𝑂 𝑡+1 (𝑥 𝑡+1 , 𝑦 𝑡+1 ) . Dengan menggunakan data panel, MPI dapat dihitung dengan menggunakan DEA linear programming .Untuk studi ini, metode DEA digunakan untuk mengestimasi production possibility frontier. Data selanjutnya diolah dengan menggunakan perangkat lunak data envelopment (DEAP) versi 2.1 yang dikembangkan oleh Coelli (1996) untuk menghitung MPI.

## Hasil dan Pembahasan

## Data
Studi ini menggunakan Survei Tahunan Statistik Industri Perusahaan Menengah dan Besar atau Statistik  Industri  (SI)  sebagai  sumber  data  utama.  Data  ini  merupakan  hasil  survei  yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) setiap tahun. BPS mengumpulkan informasi utama tiap  perusahaan  yang  berada  di  sektor  Indonesia  yang  memiliki  minimal  20  karyawan. Informasi yang dikumpulkan tersebut antara lain klasifikasi industri, kode spesifik perusahaan dalam  industri,  dan  tahun  produksi  pertama  kali.    Survei  ini  juga  mengumpulkan  informasi mengenai status kepemilikan (domestik, asing, atau pemerintah), lokasi (kabupaten, propinsi), informasi mengenai produksi ( gross output , konsumsi energi, material, jumlah karyawan, dan nilai kapital dan investasi), dan tambahan informasi yang berkaitan dengan proses produksi ( antara  lain  pendapatan,  pengeluaran  non-produksi,  persentase  produksi  yang  diekspor,  dan nilai  material  yang  diimpor).  Jumlah  perusahaan  yang  disurvei  tiap  tahun  berbeda-beda, dengan jumlah minimum 7.469 perusahaan pada tahun 1975. Laporan ringkas dari survey ini dirilis  setiap  tahun  oleh  BPS  dalam  publikasinya  yang  berjudul  Statistik  Industri  (SI).  Data firm-level (tingkat  perusahaan)  tersedia  dalam  bentuk  elektronik,  dapat  diperoleh  dari  BPS dengan membayar tarif tertentu sesuai dengan peraturan yang berlaku.
Survey tahunan untuk perusahaan industri manufaktur dilakukan oleh BPS sejak tahun 1975, dan  data  yang  paling  terbaru  tersedia  yaitu  tahun  2018.  Namun,  penelitian  ini  hanya
menggunakan  data  dari  tahun  1981  sampai  dengan  tahun  2000.  Periode  ini  dipilih  untuk mendapatkan  jumlah  perusahaan  yang  paling  banyak,  yang  muncul  secara  konsisten  pada periode sebelum dan sesudah liberalisasi perdagangan.
BPS  menggolongkan  data  tingkat  perusahaan  dalam  SI  dalam  5  (lima)  digit  kode  industri berdasasrkan  klasifikasi  standar  internasional  ( International  Standard  Classification Standard/ISIC ) dengan beberapa modifikasi yang dilakukan untuk menyesuaikan kondisi yang ada  di  Indonesia.  Selama  periode  observasi,  BPS  mengubah  klasifikasi  2  (dua)  kali  untuk mengakomodasi kenaikan jumlah perusahaan manufaktur dan perubahan ISIC. Reklasifikasi terjadi  pada  tahun  1990  dan  1998.  Dengan  demikian,  penyesuaian  dilakukan  untuk mendapatkan kode klasifikasi yang konsisten untuk periode observasi yang digunakan dalam penelitian ini.
Penelitian  ini  juga  menggunakan  beberapa  sumber  data  lain  yang  digunakan  sebagai  data pelengkap. Berikut ini adalah data pelengkap yang digunakan:
a. Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB)
IHPB yang digunakan dalam penelitian ini adalah IHPB untuk empat digit kode industri.
b. Indeks harga perdagangan besar untuk mesin
Indeks  harga  mesin  meliputi  harga  semua  jenis  mesin  (kecuali  produk  elektronik), perlengkapan transportasi, dan bangunan perumahan dan bukan bangunan perumahan.
c. Indeks harga perdagangan besar untuk listrik.
Indeks harga perdagangan besar untuk listrik dihitung dari indeks harga perdagangan alat-alat dan perlengkapan elektronik pada dua digit ISIC kode produksi.
d. Indeks Harga Bahan Bakar
Indeks harga bahan bakar dihitung dari harga minyak FOB ( free on board ) Spot Brent. Nilai US$  harga  minyak  FOB  Spot  Brent  ini  dikonversi  menjadi  rupiah  dengan  mengalikannya dengan  rata-rata  bulanan  nilai  kurs  rupiah.  Data  kurs  rupiah  terhadap  dollar  diperoleh  dari publikasi Bank Indonesia.
Data indeks harga perdagangan besar, indeks harga perdagangan besar untuk mesin, dan indeks harga perdagangan untuk listrik diperoleh dari publikasi BPS. Sementara itu data indeks harga bahan bakar minyak diperoleh dari publikasi Thomson Reuter. Data-data ini digunakan untuk menghitung nilai riil data output dan input.
Output dan material dihitung nilai riilnya dengan cara membagi nilai nominalnya dengan harga indeks  harga  perdagangan  besar.  Kapital  dan  material  nilai  riilnya  juga  dihitung  dengan membagi  nilai  nominal  dengan  deflatornya.  Indeks  harga  mesin  digunakan  sebagai  deflator nilai kapital, sementara itu indeks harga listrik digunakan sebagai deflator listrik. Indeks harga bahan bakar digunakan sebagai deflator bahan bakar.
Berdasarkan hasil beberapa penelitian, data SI yang tersedia di Indonesia cukup lengkap dan termasuk  di  antara  dataset  yang  terbaik  dalam  statistik  industri  (Amiti  &  Konings,  2007; Narjoko  &  Hill,  2007) . Namun  demikian,  data  SI  memiliki  beberapa  kelemahan  sehingga
memerlukan  penyesuaian  jika  ingin  digunakan  sebagai  data  dalam  penelitian  agar  data  ini konsisten. Konsistensi data diperlukan untuk memperoleh hasil analisis yang berkualitas.
Berikut ini adalah proses penyesuaian yang diolah pada data yang terkumpul agar data tersebut konsisten:

## Langkah 1: Penyesuaian untuk mendapatkan definisi variable.
Pada  tahun-tahun  tertentu,  BPS  mengubah  nama  variable.  Penulis  telah  memeriksa  dan membandingkan  kuesioner  yang  dibuat  oleh  BPS  tiap  tahun  untuk  memastikan  bahwa  data yang dikumpulkan benar dan konsisten. Jika definisi yang digunakan tidak konsisten, penulis menghitung  kembali  variable  tersebut  agar  mendapatkan  definisi  yang  konsisten  sepanjang periode yang digunakan dalam penelitian.

## Langkah 2: Membersihkan data yang tidak masuk akal.
Berikut ini adalah langkah-langkah untuk meminimalkan penggunaan data yang tidak masuk akal:
a. Perusahaan  yang  memiliki  nilai  nol  atau  negatif  untuk  output,  jumlah  tenaga  kerja, material atau energy dihapus dari data penelitian.
b. Penyesuaian  dilakukan  untuk  data  mentah  yang  mengalami  kesalahan  ketik  agar konsisten dengan data tahun-tahun sebelum dan sesudahnya. Salah satu contoh adalah perubahan yang cukup drastis dalam data persentase kepemilikan asing, yang dalam beberapa tahun 100 persen dimiliki oleh asing, namun pada tahun tertentu menjadi 0 persen. Koreksi dilakukan dengan mengubah persentase 0 persen menjadi 100 persen.

## Step 3: Back-casting untuk nilai kapital yang kosong.
Banyak perusahaan melaporkan nilai 0 (nol) atau tidak mengisi data kapital. Untuk mengisi data tahun tertentu yang hilang, data kapital yang tesedia diregress terhadap nilai output riil tahun sebelumnya untuk mendapatkan prediksi kapital pada tingkat perusahaan. Penelitian ini mengikuti metodologi yang diperkenalkan oleh Vial (2006).
Step  4: Melakukan  penyesuaian  identitas  perusahaan  agar  konsisten  dalam  balanced panel dataset.
Balanced  panel  dataset diperoleh  dengan  mencocokkan  identitas  perusahaan  dengan menggunakan perangkat lunak STATA.
Step 5: Membuat nilai riil output dan input (kapital, material, dan energi).
Pengolahan data dalam bentuk riil dilakukan dengan membagi data nominal dengan deflator yang relevan. Nilai riil adalah nilai berdasarkan harga tahun 1993. Untuk meriilkan nilai output dan material, nilai nominal output dan material dibagi dengan indeks harga perdagangan besar. Untuk meriilkan nilai kapital, nilai nominal kapital dibagi dengan indeks harga mesin. Nilai nominal  energi  merupakan  penjumlahan  nilai  nominal  pengeluaran  untuk  listrik  dan  bahan bakar. Untuk meriilkan nilai pengeluaran listrik, nilai nominal pengeluaran untuk listrik dibagi dengan indeks harga listrik. Sementara itu meriilkan nilai nominal bahan bakar, nilai nominal bahan bakar dibagi dengan indeks harga bahan bakar. Penjumlahan nilai riil pengeluaran listrik dan bahan bakar merupakan nilai riil pengeluaran untuk energi.
Data yang digunakan untuk analisis penelitian diklasifikasikan menjadi tiga digit level untuk sektor kimia (ISIC 35). Disagregasi tiap sektor industri ini dilakukan untuk mendapat analisis
yang  lebih  detil  dari  masing-masing  sub-sektor  dalam  tiap  sektor  industri  yang  diamati. Perbedaan jumlah disagregasi di kedua sektor ini Tabel 1 menunjukkan jumlah perusahaan dan observasi sektor industri kimia. Industri kimia dibagi menjadi 3 (tiga) sub-sektor yaitu industri kimia lain (ISIC 352), produk karet (ISIC 355), dan industri kimia dan produk plastik (ISIC 351 dan 356).
Tabel 1.  Jumlah Perusahaan dan Observasi pada Sektor Kimia (ISIC 35) Indonesia, 1981 - 2000
Industri Jumlah Perusahaan Jumlah Observasi ISIC 35 (Kimia) 1. ISIC 352 (Produk Kimia lain)
2. ISIC 355 (Karet dan produk karet untuk industri) 3. ISIC  351+356  (produk  Kimia  Industri  dan Industri Plastik) 123 62 56 2,460 1,240 1,120
Sumber: Kompilasi penulis.
Untuk  menganalisis  pola  dekomposisi  TFP  tiap  periode  reformasi  perdagangan,  periode observasi  dibagi  menjadi  4  (empat)  sub-periode  sesuai  dengan  perkembangan  reformasi perdagangan  perekonomian  Indonesia  dari  tahun  1981  sampai  dengan  2000.  Keempat  sub- periode tersebut adalah periode substitusi impor (1981 – 1985), periode awal reformasi (1982- 1992), periode reformasi lanjutan (1992 – 1996), dan periode krisis ekonomi (1996 – 2000).

## Pembahasan
Ringkasan data yang diperoleh dan telah dibersihkan agar sesuai dengan tujuan penelitian ini dapat  dilihat  di  Tabel  2.  Tabel  ini  menampilkan  nilai  rata-rata,  minimum,  dan  maksimum output,  dan input yang berupa jumlah tenaga kerja, kapital, material, dan energi untuk masing- masing sub-sektor yang dianalisis.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Output dan Input Industri Kimia Indonesia 1981 – 2000
Mean Min Max ISIC 352 (Produk kimia lain) Y L K M E 12900356.5 318.5 170563.3 6363173.3 172827.7 17687 20 4741 2328 118 778636480 5053 2709881 348832736 7128549 ISIC 355 (Karet dan produk karet untuk industri) Y L K M E 26574712 375.375 261777.9 18103246 859143.8 11403.2 19 4056.264 5524.116 4056.3 613664320 7183.002 2357917 409758880 2357917
ISIC  351+356  (Produk  kimia  industri  dan industri plastik) Y L K M E
9186407 186.8 139807 5338029.4 392607.6 17512.3 19 5211.9 1225.4 183.4 170564512 2508 1115879 119715184 17050392
Keterangan: Y : output (milyar Rupiah) L : jumlah karyawan (orang) K , M, dan E masing-masing berturut-turut adalah kapital, material, dan energi yang satuannya ketiga-tiganya adalah dalam milyar Rupiah.
Analisis dekomposisi pertumbuhan TFP pada sektor industri kimia (ISIC 35) terbagi menjadi dua pokok bahasan, yaitu dekomposisi TFP pada dua-digit ISIC dan dekomposisi pada tiga- digit  ISIC.  Dekomposisi TFP  pada  tiga-digit  ISIC  dilakukan  agar  diperoleh  gambaran  yang lebih  detil  mengenai  dekomposisi  pada  tiap  sub-sektor  industri.  Selanjutnya,  untuk  melihat dampak perubahan kebijakan perdagangan internasional permerintah, analisis  industri kimia dua-digit dan tiga digit didekomposisi menurut sub-periode yang telah dijelaskan pada bagian sebelumnya.
Hasil  perhitungan  dekomposisi  sektor  industri  kimia  Indonesia  pada  rentang  waktu  1981 sampai dengan 2000 terlihat pada Tabel 3. Hasil dekomposisi sektor kimia (ISIC 35) pada level dua-digit industri menunjukkan bahwa pada periode 1982-2000 TFP rata-rata tumbuh sebesar 0.7 persen. Pertumbuhan TFP ini terutama didorong oleh pertumbuhan efisiensi teknis sebesar 4.4 persen, sementara itu perubahan teknologi mengalami penurunan ( technological regress ) sebesar 3.4 persen. Jika dilihat masing-masing sub-sektor, dari tiga sub-sektor yang diamati, dua di antaranya, yaitu sub-sektor industri kimia lain (ISIC 352) dan sub-sektor produk karet (ISIC 352 dan ISIC 355)  mengalami pertumbuhan TFP positif. Pertumbuhan positif TFP kedua sektor  ini  terutama  didorong  oleh  pertunbuhan  efisiensi  teknis,  sementara  itu  perubahan teknologi  tumbuh  negatif.  Gabungan  sub-sektor  ISIC  351  (kimia  industri)  dan  ISIC  356 (industri  plastik)  mengalami  pertumbuhan  TFP  negatif,  yaitu  rata-rata  menurun  sebesar  0.5 persen.
Jika  dilihat  dekomposisi  TFP  pada  tiap  sub-periode  kebijakan,  terlihat  bahwa  pendorong perubahan  TFP  tiap  sub-periode  berbeda-beda.  Namun,  dapat  dikatakan  sebagian  besar pendorong  pertumbuhan  TFP  adalah  berasal  pertumbuhan  efisiensi.  Pada  periode  substitusi impor  (1982  –  1985),  TFP  sektor  industri  kimia    (ISIC  35)  tumbuh  sebesar  0.4  persen. Pertumbuhan  ini  terutama  didorong  oleh  pertumbuhan  efisiensi  meningkat  rata-rata  sebesar 12.3 persen, sementara itu perubahan teknologi mengalami pertumbuhan negatif. Jika dilihat dari sub-sektor pembentuk sektor industri, Pertumbuhan TFP positif pada sub-sektor industri kimia  lain  (ISIC  352)  dan  sub-sektor  produk  karet  (ISIC  355  ).  Kedua  sub-sektor  ini  TFP tumbuh positif karena didorong pertumbuhan positif pada komponen efisiensi teknis. Untuk perubahan  teknologi,  kedua  sub-sektor  ini  menunjukkan  adanya  pertumbuhan  negatif.  Pada sub-periode ini, gabungan sub-sektor ISIC 351 (kimia industri) dan ISIC 356 (industri plastik) mengalami pertumbuhan TFP nol persen atau tidak mengalami pertumbuhan. Hal ini karena komponen  pertumbuhan  efisiensi  tumbuh  negative,  sementara  itu  pertumbuhan  tekmologi tumbuh sebesar 6.7 persen.
Hampir sama dengan kondisi pada sub-periode substitusi impor, hasil pertumbuhan TFP dan dekomposisi TFP pada sub-periode awal reformasi  menunjukkan bahwa TFP sektor industri kimia  (ISIC  35)  tumbuh  rata-rata  0.9  persen.  Masing-masing  sub-sektor  pada  ISIC  35  juga mengalami pertumbuhan positif. Untuk sub-sektor ISIC 352 (produk kimia lain) dan ISIC 355 (produk karet), pertumbuhan TFP yang positif didorong oleh perubahan efisiensi, sementara itu perubahan teknologi mengalami pertumbuhan negative (nilai lebih kecil dari 1). Untuk sub- sektor  gabungan  sub-sektor  ISIC  351  (kimia  industri)  dan  ISIC  356  (industri  plastik),  TFP tumbuh positif sebesar 0.4 persen.  Berbeda dengan dua sub-sektor industri sebelumnya, pada sub-sektor  ini  pertumbuhan  TFP  sebesar  0.4  persen  terutama  didorong  oleh  meningkatnya pertumbuhan  teknologi  sebesar  1.5  persen,  sementara  pertumbuhan  efisiensi  mengalami penurunan.
Tabel 3. Dekomposisi Pertumbuhan TFP Sektor Industri Kimia Indonesia, 1982 - 2000
1982-1985 1985-1992 1992-1996 1996-2000 1982-2000 Substitusi Impor Awal Reformasi Reformasi Lanjutan Krisis Ekonomi ISIC 35 Industri Kimia Effch 1.123 1.039 1.059 1.024 1.044 Techch 0.894 0.972 0.935 1.014 0.965 Tfpch 1.004 1.009 0.990 1.038 1.007 ISIC 352 Produk Kimia Lain Effch 1.403 1.081 1.030 1.012 1.074 Techch 0.715 0.940 0.951 1.052 0.942 Tfpch 1.003 1.016 0.979 1.065 1.012 ISIC 355 Produk Karet Effch 1.077 1.048 1.128 1.024 1.021 Techch 0.936 0.963 0.909 1.017 0.994 Tfpch 1.008 1.009 1.025 1.041 1.016 ISIC 351+356 Produk Plastik dan Produk Kimia Industri Effch 0.937 0.989 1.021 1.037 1.036 Techch 1.067 1.015 0.945 0.974 0.960 Tfpch 1.000 1.004 0.965 1.010 0.995

## Keterangan:
Contoh menghitung pertumbuhan produktivitas, misalnya Tfpch industry kimia periode 1982- 2000 = 1.007 berarti kenaikan TFP pada periode 1982 – 2000 adalah (1.007 – 1.000)*100% = 0.7% per tahun.
Sementara  itu jika  nilai  produktivitas  kurang  dari  1, berarti terjadi  penurunan produktivitas. Sebagai contoh, Tfpch sub-sektor industri produk plastik dan produk kimia industri  periode 1982-2000 adalah 0.995, berarti terjadi penurunan produktivitas sebesar (1.000 – 0.995)*100% = minus 0.5% per tahun.
Berbeda dengan dua sub-periode sebelumnya, pada periode reformasi lanjutan (1992 – 1996), TFP industri kimia mengalami penurunan, ditunjukkan dengan nilai TFP yang lebih kecil dari 1. TFP mengalami penurunan sebesar 1 persen. Pada periode ini efisiensi tumbuh sebebesar 5.9  persen,  namun  pertumbuhan  teknologi  mengalami  penurunan  sebesar  6.5  persen.  Jika dilihat lebih detil pada sub-sektor pendukungnya, terlihat bahwa penurunan TFP terjadi pada sub-sektor ISIC 352 (produk kimia lain) dan gabungan sub-sektor ISIC 351 (kimia industri) dan ISIC 356 (industri plastik). Pada kedua sub-sektor ini, efisiensi mengalami pertumbuhan positif,  namun  perubahan  teknologi  mengalami  pertumbuhan  penurunan  (terlihat  dari  nilai TECHCH kurang dari 1).  Satu-satunya sub-sektor yang mengalami pertumbuhan TFP positif adalah sub-sektor ISIC 355 (produk karet), yang tumbuh 2.5 persen, terutama didorong oleh perubahan  efisiensi  sebesar  12.8  persen,  sementara  itu  pertumbuhan  teknologi  mengalami penurunan.
Rata-rata pertumbuhan TFP tertinggi sektor industri kimia (ISISC 35) terjadi pada sub-periode krisis ekonomi. Pada periode ini TFP tumbuh rata-rata 3.8 persen. Tidak seperti sub-periode sub-periode  sebelumnya,  pertumbuhan  TFP  pada  masa  krisi  ekonomi  didorong  oleh pertumbuhan  positif  kedua  komponen  TFP,  yaitu  pertumbuhan  efisiensi  dan  pertumbuhan teknologi, yang masing-masing tumbuh sebesar 2.4 persen dan 1.4 persen. Dilihat lebih detil dari  sub  sektor  industri  pendukung  ISIC  35,  pada  tiga-level  digit  ISIC,  ketiga  sub-sektor industri  yang  diamati  mengalami  rata-rata  pertunbuhan  positif  pada  sub-periode  ini.  Setiap komponen TFP pada setiap-sub-sektor juga mengalami pertumbuhan positif, yang ditunjukkan dengan  nilai  lebih  dari  1,  kecuali  untuk  sub-sektor  gabungan  ISIC  351  (kimia  industri)  dan ISIC 356 (industri plastik) yang mengalami technological regress pada sub-periode ini.
Dari analisis MPI di atas, terlihat bahwa untuk periode seluruh sampel, 1981-2000, ISIC 35 dua-digit, TFP mengalami per tahun rata-rata mengalami kenaikan per tahun, dengan factor pendorong  pertumbuhan  utamanya  adalah  pertumbuhan  efisiensi.  Jika  dilihat  perttumbuhan masing-masing sub-sektor industri pendukung, yaitu ISIC tiga-digit. ISIC 352 (produk kimia lain)  dan  ISIC  355  (produk  karet)  memiliki  pola  pertumbuhan  yang  sama,  yaitu  TFP mengalami peningkatan, dengan factor pendorong utamanya adalah pertumbuhan efisiensi. Hal yang  berbeda  terjadi  pada  gabungan  sub-sektor  ISIC  351  (kimia  industri)  dan  ISIC  356 (industri plastik) yang mengalami rata-rata pertumbuhan negatif.
Pola  yang  sama  juga  terlihat  pada  analisis  dekomposisi  berdasarkan  sub-periode  kebijakan reformasi  perdagangan  internasional.  Pada  analisis  ISIC  35  dua-digit,  rata-rata  semua  sub- periode  kebijakan  mengalami  pertumbuhan  TFP  positif  kecuali  pada  periode  reformasi lanjutan.  Faktor  utama  pendorong  pertumbuhan  TFP  adalah  pertumbuhan  efisiensi.Analisis pada ISIC 35 tiga-digit pada sub-sektor yang dianalisis juga menghasilkan kesimpulan yang sama,  hampir  rata-rata  sub-sektor  industri  kimia  tiga-digit  menunjukkan  pertumbuhan  TFP positif  pada  masing-masing  sub-periode.  Faktor  pendorong  pertumbuhan  TFP  juga pertumbuhan  efisiensi.  Perkecualian  terjadi  pada  sub-industri  gabungan  ISIC  351  (kimia industri) dan ISIC 356 (industri plastik) yang mengalami rata-rata TFP pertumbuhan negative pada sub-periode reformasi lanjutan (1992-1996), yaitu ISIC 352 (produk kimia lain) dan sub- industri gabungan ISIC 351 (kimia industri) dan ISIC 356 (industri plastik).

## Simpulan dan Saran
Studi ini bertujuan untuk menganalisis pertumbuhan TFP industri kimia (ISIC 35) Indonesia pada masa kebijakan reformasi perdagangan internasional. Pertumbuhan TFP dianalisis dengan menggunakan metode fungsi produksi linear DEA dan output-based Malmquist productivity index .    Metode  ini  mendekomposisi  perubahan  TFP  yang  terdiri  dari  dua  komponen,  yaitu perubahan efisiensi dan pertumbuhan teknologi. Analisis dilakukan baik dalam level industri dua-digit,  maupun  tiga-digit.  Analisis  disagregasi  industri  dilakukan  untuk  mendapatkan informasi  pendorong  pertumbuhan  TFP  masing-masing  sub-sektor.  Masing-masing  agregasi dan disagregasi sektor industri kimia dianalisis baik untuk seluruh periode pengamatan (1981 –  2000),  maupun  sub-periode  berdasarkan  kebijakan  reformasi  perdagangan  internasional. Studi ini membagi periode 1981 – 2000 menjadi 4 (empat) sub-periode, yaitu periode substitusi impor (1982 – 2000), periode awal reformasi (1985 – 1992), periode reformasi lanjutan 91992 – 1996), dan periode krisis ekonomi (1996 – 2000).
Hasil dekomposisi TFP dengan metode DEA MPI menunjukkan bahwa pada level industri dua- digit  (ISIC)  35  selama  periode  seluruh  sampel  pengamatan,    rata-rata  TFP  mengalami peningkatan dengan komponen pendorong utama pertumbuhan adalah pertumbuhan efisiensi. Dalam level tiga-digit, seluruh sub-sektor yang diamati mengalami pertumbuhan TFP positif dengan  factor  pendorong  utama  pertumbuhan  TFP  bersalah  dari  pertumbuhan  efisiensi. Perkecualian terjadi pada sub-sektor gabungan ISIC 351 (kimia industri) dan ISIC 356 (industri plastik)  yang  mengalami  pertumbuhan  TFP  negatif.  Hasil  dekomposisi  per  sub-periode menunjukkan kecenderungan yang hampir sama dengan dekomposisi seluruh periode.  Untuk analisis  dua-digit  level,  seluruh  sub-periode  menunjukkan  TFP  positif  dengan  pendorong utama  pertumbuhan  adalah  pertumbuhan  efisiensi.  Perkecualian  terjadi  pada  sub-periode reformasi lanjutan  yang menunjukkan pertumbuhan TFP negatif. Untuk analisis dekomposisi tiga-digit level, sebagian besar sub-sektor industri mengalami TFP positif pada sebagian besar sub-periode  dengan  factor  pendorong  pertumbuhan  utama  adalah  perubahan  efisiensi. Perkecualian pada analisis tiga-digit level terjadi pada  ISIC 352 (produk kimia lain) dan sub- industri gabungan ISIC 351 (kimia industri) dan ISIC 356 (industri plastik) yang mengalami pertumbuhan  TFP  negatif  pada  periode  reformasi  lanjutan.  Hasil  dekomposisi  tersebut menunjukkan bahwa meskipun sebagian besar sub-sektor mengalami pertumbuhan TFP positif dengan faktor pendorong utama adalah pertumbuhan efisiensi, beberapa sub-sektor mengalami pertumbuhan TFP negatif pada sub-periode tertentu. Dampak kebijakan tiap sub-periode dapat memiliki  pengaruh  yang  bertbeda  pada  beberapa  sub-periode.    Hasil  dekomposisi  tersebut menunjukkan bahwa meskipun sebagian besar sub-sektor mengalami pertumbuhan TFP positif dengan faktor pendorong utama adalah pertumbuhan efisiensi, beberapa sub-sektor mengalami pertumbuhan TFP negatif pada sub-periode tertentu. Dampak kebijakan tiap sub-periode dapat memiliki pengaruh yang berbeda pada beberapa sub-periode.
Studi ini memiliki beberapa keterbatasan yang dapat diperbaiki untuk penelitian lebih lanjut. Keterbatasan-keterbatasan tersebut antara lain berkaitan dengan data sampel dan metodologi. Berkaitan  dengan  data  sampel,  studi  ini  hanya  mengambil  perusahaan-perusahaan  tertentu yang  ada  pada  seluruh  observasi.  Ini  berarti  bahwa  ada  perusahaan-perusahaan  yang  tidak digunakan  dalam  periode  pengamatan,  karena  datanya  tidak  tersedia  secara  lengkap.  Tidak dimasukkannya perusahaan-perusahaan ini berpotensi mengurangi informasi yang barangkali penting dalam penellitian. Berkaitan dengan metodologi, penelitian menggunakan metodologi DEA  yang  antara  lain  memiliki  kelemahan  tidak  memasukkan  faktor  kesalahan/error  baik
dalam pengukuran, maupun dalam proses produksi. Untuk penelitian berikutnya, metodologi ini dapat diperbaiki dengan menggunakan metodologi lain, antara lain pendekatan stochastic frontier .

## Daftar Pustaka
Abramovitz, M. (1956). Resource and Output Trends in the United States Since 1870. The American economic review, 46 (2), 5-23. doi:10.2307/1910656
Amiti, M., & Konings, J. (2007). Trade Liberalization, Intermediate Inputs, and Productivity: Evidence from Indonesia. American Economic Review, 97 (5), 1611-1638. doi:10.1257/aer.97.5.1611
Angeriz, A., McCombie, J., & Roberts, M. (2006). Productivity, efficiency and technological change  in  European  Union  regional  manufacturing:  A  data  envelopment  analysis approach. The Manchester School, 74 (4), 500-525. Aswicahyono, H. H., Bird, K., & Hill, H. (1996). What Happens to Industrial Structure When Countries Liberalise? Indonesia since the mid-1980s. Journal of development studies, 32 (3), 340. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=bth&AN=9603062868&site =ehost-live
Caves, D. W., Christensen, L. R., & Diewert, W. E. (1982). The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input, Output, and Productivity. Econometrica 50 (6), 1393-1393. Retrieved from http://search.proquest.com/docview/214655014?accountid=10382
Coelli, T. (1996). A guide to DEAP version 2.1: a data envelopment analysis (computer) program. Centre for Efficiency and Productivity Analysis, University of New England, Australia, 96 (08), 1-49.
Coelli, T., Rao, D. S. P., & Battese, G. E. (2005). An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (2nd ed.). New York: Springer.
Färe, R., Grosskopf, S., Norris, M., & Zhongyang, Z. (1994). Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in Industrialized Countries. (cover story). American Economic Review, 84 (1), 66-83. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=bth&AN=9406080294&site =ehost-live
Farrell, M. J. (1957). The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 120 (3), 253-290. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/2343100
Gatto, M. D., Liberto, A. D., & Petraglia, C. (2009). Measuring Productivity. Working Paper, 05 (01), 1-59.
Griliches, Z. (1960). Measuring Inputs in Agriculture: A Critical Survey. Journal of Farm Economics, 42 (5), 1411-1427. doi:10.2307/1235702
Halim, R. E. (2010). Marketing productivity and profitability of Indonesian public listed manufacturing firms: an application of data envelopment analysis (DEA). Benchmarking: An International Journal .
Ikhsan, M. (2007). Total Factor Productivity Growth in Indonesian Manufacturing: A Stochastic Frontier Approach. Global Economic Review, 36 (4), 321-342. doi:10.1080/12265080701694488
Isaksson, A. (2009). The UNIDO World Productivity Database: An Overview. International Productivity Monitor, 18 , 38-50. Retrieved from https://EconPapers.repec.org/RePEc:sls:ipmsls:v:18:y:2009:3
Mahadevan, R. (2003). To Measure or Not To Measure Total Factor Productivity Growth?
Oxford Development Studies, 31 (3), 365-378. doi:10.1080/1360081032000111742 Margono, H., & Sharma, S. C. (2006). Efficiency and Productivity Analyses of Indonesian Manufacturing Industries. Journal of Asian Economics, 17 (6), 979-995.
doi:10.1016/j.asieco.2006.09.004
Narjoko, D., & Hill, H. (2007). Winners and Losers During a Deep Economic Crisis: Firm- level Evidence from Indonesian Manufacturing. Asian Economic Journal, 21 (4), 343-368. doi:10.1111/j.1467-8381.2007.00261.x
Prabowo, T. H. E., & Cabanda, E. (2011). Stochastic frontier analysis of Indonesian firm efficiency: A note. International Journal of Banking and Finance, 8 (2), 74-91. Saputra, P. M. A. (2011). Analysis of technical efficiency of Indonesian manufacturing industries: An application of DEA. International Research Journal of Finance and Economics, 66 (1), 107-116. Shephard, R. W. (1970). Theory of Cost and Production Functions . Princeton: Princeton University Press.
Solow, R. M. (1957). Technical Change and the Aggregate Production Function. The Review of Economics and Statistics, 39 (3), 312-320. doi:10.2307/1926047
Surjaningsih, N., & Permono, B. P. (2014). Dinamika total factor productivity industri besar dan sedang Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 16 (3), 277-308. Suyanto, & Salim, R. (2013). Foreign Direct Investment Spillovers and Technical Efficiency in the Indonesian Pharmaceutical Sector: Firm Level Evidence. Applied economics, 45 (3), 383-395. doi:10.1080/00036846.2011.605554
Swan, T. W. (1956). Economic Growth and Capital Accumulation. Economic Record, 32 , 334-361.
Timmer, M. P. (1999). Indonesia's Ascent on the Technology Ladder: Capital Stock and Total Factor Productivity in Indonesian Manufacturing, 1975–95. Bulletin of Indonesian economic studies, 35 (1), 75-97. doi:10.1080/00074919912331337497 Vial, V. (2006). New Estimates of Total Factor Productivity Growth in Indonesian Manufacturing. Bulletin of Indonesian economic studies, 42 (3), 357-369. doi:10.1080/00074910601053227
Zrelli, H., Alsharif, A. H., & Tlili, I. (2020). Malmquist Indexes of Productivity Change in Tunisian Manufacturing Industries. Sustainability, 12 (4), 1367.