## Analisis Perbandingan Profil Pengrajin di Tiga Sentra Kerajinan Tenun Songket Palembang
Irmeilyana 1 , Ngudiantoro 2 , Anita Desiani 3 , Desty Rodiah 4
1,3 Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya
4 Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Jln. Raya Palembang-Prabumulih km. 32 Indralaya, Kabupaten Ogan Ilir, Sum-Sel  INDONESIA
1 imel_unsri@yahoo.co.id
3 anita.arhami@gmail.com
Abstrak — Paper ini  membahas profil dan karakter kerja pengrajin songket di 3 kecamatan  yang ada  di  Kabupaten Ogan  Ilir. Perbandingan profil pengrajin didasarkan pada  histogram  dari kategori variabel profil. Gambaran  grafis  dari  matriks data pengrajin dari setiap kecamatan direpresentasikan  dalam  bentuk  biplot.  Distribusi  umur  pengrajin  pada  ketiga  kecamatan  hampir  sama.    Tingkat  pendidikan  pengrajin mayoritas  tingkat  SD.  Jika  ditinjau  dari  produktivitas  berdasarkan  waktu  dan  jumlah  kain  yang  dihasilkan,  maka  pengrajin  Tanjung  Batu mempunyai  produktivitas  yang  lebih  tinggi.  Sedangkan  produktivitas  ditinjau  dari  segi  pendapatan,  maka  pengrajin  Pemulutan  Barat mempunyai produktivitas  yang  lebih tinggi. Masa  kerja  yang berkorelasi tinggi dengan umur  dapat dikarenakan profesi penenun dilakukan sejak usia masih belia. Masa kerja, umur, pendidikan, dan budaya kerja pengrajin di setiap kecamatan cenderung tidak berkorelasi terhadap pendapatan dan produktivitas.
Kata kunci —pengrajin songket, produktivitas, biplot, perbandingan profil, profil pengrajin.
Abstract —  This  paper  discusses  the  profile  and  work  character  of  songket  weavers  in  3  districts  in  Kabupaten  Ogan  Ilir.  Comparison  of weavers profile is based on histogram of the profile variable cathegories. Graphics description of weavers’ data matrices on each districts were representated by biplot.   The  education level of the  majority  of  weavers is elementary school.  If productivity  that is based on time and the amount  of  fabric  produced  is  reviewed,  the  Tanjung  Batu  weavers  have  higher  productivity.    Whereas  productivity  is  viewed  in  terms  of income, the Pemulutan Barat weavers have higher productivity. Period of work, age, education, and work culture of weavers in each district tend not to correlate with income and productivity.
Keywords — Songket weavers, productivity, biplot, profile comparison, weavers profile.

## I. P ENDAHULUAN
Kain tenun songket Palembang merupakan salah satu kain tenun  terbaik  di  Indonesia  diukur  dari  segi  kualitasnya.  Kain tenun  ini  merupakan  kerajinan  hasil  kreasi  seni  budaya  yang harus  dipertahankan  kelestariannya.  Harga  kain  songket sangat tergantung  pada  jenis  dan  kualitas  bahan  benang  serta jenis  motif.  Proses  penenunan  kain  songket  masih menggunakan  alat  tenun  tradisional,  sehingga  membutuhkan waktu yang relatif lama. Selain itu juga diperlukan kemahiran dalam menenun sesuai motif.
Kabupaten Ogan Ilir (OI) merupakan salah satu kabupaten penghasil kain tenun songket Palembang.  Penenun songket di Kabupaten  OI  menyebar  di  beberapa  desa  yang  ada  di Kecamatan  Indralaya,  Kecamatan  Pemulutan,  Kecamatan Pemulutan  Barat,  Kecamatan  Pemulutan  Selatan,  Kecamatan Tanjung Batu, dan Kecamatan Tanjung Raja.
Sentra  penghasil  tenun  songket  di  Kecamatan  Indralaya dikenal  sebagai  Kampung  BNI  yang  meliputi  beberapa  desa, dengan pusat kegiatannnya berada di Desa Muara Penimbung. Akses  infrastruktur  yang  membaik  dan  lokasi  yang  dekat dengan  ibukota  kabupaten  juga  berperan  sehingga  sentra kerajinan  songket  di  Kecamatan  Indralaya  lebih  dikenal  luas. Kampung  BNI  dibentuk  berdasarkan  kemitraan  antara pemerintah,  BNI,  dan  CTI  (Cita  Tenun  Indonesia)  dalam usaha peningkatan ekonomi kerakyatan.  Tentunya, kemitraan ini  mempengaruhi  produktivitas  penenun,  yang  dapat membedakan  sosial  ekonomi  penenun  di  Kampung  BNI dengan sentra penghasil tenun di kecamatan lain.
Sedangkan  kecamatan  lain  yang  juga  dikenal  sebagai sentra  kerajinan  songket,  diantaranya  Kecamatan  Tanjung Batu  dan  Kecamatan  Pemulutan  Barat,  belum  mendapat
perhatian yang lebih serius dari pihak pemerintah daerah, baik dari segi bantuan finansial, promosi, maupun kompetensi.
[1]  meneliti  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap produktivitas  perempuan  pengrajin  lontar  di  Desa  Bona, Kabupaten  Gianyar.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produktivitas  adalah  umur, pengalaman  kerja  dan  status  perkawinan.  Tingkat  pendidikan tidak  mempengaruhi  produktivitas.  Umur  merupakan  faktor dominan yang berpengaruh.
[2]  meneliti  keberadaan  Kampung  Tenun  Indralaya melalui  pendekatan  sejarah,  sosiologi,  dan  estetika,  dengan metode  penelitian  kualitatif.    [3]  meneliti  profil  pengrajin tenun  songket  dan  pandai  besi  di  Desa  Limbang  Jaya Kecamatan  Tanjung  Batu.  Berdasarkan  [4],  salah  satu  faktor yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  produktivitas  penenun adalah motivasi usaha.
Karakter dan profil penenun pada suatu sentra usaha dapat menentukan  produktivitas  penenun.  Variabel  produktivitas yang  didefinisikan  mencakup  perbandingan  hasil  produksi secara kuantitatif berdasarkan waktu dan pendapatan.
Beberapa  metode  dalam  analisis  multivariate  yang berkaitan  dengan  upaya  penyederhanaan  masalah  gugus  data dengan  banyak  variabel  dan  objek  adalah  analisis  komponen utama  (sebagai  metode  tahap  awal),  analisis  biplot  (sebagai analisis  grafik),  analisis  korespondensi,  dan  analisis  cluster ( cluster  analysis ).  Analisis-analisis  ini  dapat  mereduksi  data dengan  cara  mengidentifikasi  sejumlah  kelompok  yang  lebih kecil dari keseluruhan data. [5], [6], [7].
Tujuan  penelitian  pada  tulisan  ini  adalah  untuk membandingkan  analisis  karakter,  profil,  dan  potensi  yang mempengaruhi  produktvitas  dari  pengrajin  masing-masing sentra  kerajinan  songket  di  Kabupaten  Ogan  Ilir  dengan menggunakan  deskripsi  statistik  melalui  histogram.    Tujuan
selanjutnya juga untuk menganalisis gambaran grafis karakter penenun setiap sentra kerajinan songket melalui biplot.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  studi  kasus.    Populasi  yang menjadi  subjek  penelitian  ini  adalah  masyarakat  penenun songket di Kabupaten Ogan Ilir  yang meliputi 3 lokasi, yaitu: Kecamatan  Indralaya,  Kecamatan  Pemulutan  Barat,  dan Kecamatan  Tanjung  Batu.  Sampel  yang  diambil  adalah penenun  wanita  yang  memenuhi  kriteria  (asumsi)  yang  telah ditentukan; seperti profesi sebagai penenun telah berlangsung dalam  waktu  tertentu  (lebih  dari  2  tahun),  telah  berproduksi dalam  jumlah  tertentu  (minimal  5  helai),  dan  masuk  dalam kategori  usia  produktif  (usia  17-65  tahun).  Teknik pengambilan sampel  yang digunakan adalah teknik purposive sampling .
Data diperoleh melalui observasi di lapangan, wawancara, dan  penyebaran  kuisioner.  Variabel-variabel  yang  diteliti meliputi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produktivitas pengrajin;  yang  meliputi  umur,  tingkat  pendidikan,  masa kerja,  jumlah  pendapatan,  persepsi  terhadap  masa  depan profesi  pengrajin,    persepsi/budaya  kerja  (meliputi:  motivasi usaha,  motivasi  kerja,  budaya  kerja,  jumlah  jam  kerja,  jadual kerja,  manajemen  waktu  dalam  aktivitas  sehari-hari, ketekunan,  perilaku,  filosofi/tujuan  bekerja,  ketekunan  dan keuletan),  kompetensi  (meliputi:  kuantitas  dan  kualitas produk, penggunaan teknologi, tingkat kemahiran, kreativitas, daya seni, dan inovasi), dan jiwa kewirausahaan.
Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:
1. pengambilan  data  melalui  kuesioner  (yang  telah  diuji validitas  dan  reliabillitasnya)  dan  wawancara  kepada responden.
2. melakukan  analisis  deskriptif,  dan  pengolahan  data  lebih lanjut dengan analisis multivariate.
2.1  Uji validitas dan realibilitas pada hasil jawaban kuesioner.
2.2  Analisis  deskriptif;  untuk  memberi  gambaran  (deskripsi) umum tentang karakteristik variabel-variabel pada masing- masing  lokasi  penelitian  (Kecamatan  Tanjung  Batu, Kecamatan Indralaya, dan Kecamatan Pemuutan Barat).
2.3 Menyusun matriks-matriks data dari responden pada setiap lokasi.  Dalam hal ini ada 3 matriks data.
2.4  Analisis komponen utama; untuk pereduksian data.
2.5  Analisis  biplot;  untuk  peragaan  grafis  dari  data,  dengan bantuan software Minitab versi 18.
2.6 Interpretasi hasil.
2.7.Menarik  kesimpulan;  sehingga  didapat  hasil  karakter (profil)  dan  potensi  pengrajin  yang  mempengaruhi produktivitas pengrajin.
Langkah  2.1  sampai  Langkah  2.7  dilakukan  pada  matriks data 3 sentra kerajinan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Variabel  profil  yang  diteliti  terdiri  dari  umur,  tingkat pendidikan,  masa  kerja,  pendapatan  bersih  per  bulan,  dan produktivitas pengrajin.  Sedangkan variabel karakter meliputi motivasi kerja, motivasi usaha, dan budaya kerja. Produktivitas  meliputi:  pendapatan  rata-rata  per  bulan,  rata- rata  jumlah  produk  yang  dihasilkan  dalam  1  bulan,  rata-rata
lama  waktu  kerja  per  hari,  dan  rata-rata  lama  pengerjaan  1 produk  (dalam  hari).  Deskripsi  statistik  yang  disajikan  hanya berupa  mean,  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Sedangkan histogramnya dapat dilihat pada Gambar 1.
Data  tingkat  pendidikan,  motivasi  kerja,  motivasi  usaha, dan  budaya  kerja  didapat  dari  item-item  pertanyaan  yang jawabannya  berskala  ordinal,  sehingga  harus  diubah  menjadi skala  interval  dengan  menggunakan  MSI  (Metode Successive Interval ).  Nilai  variabel  motivasi  kerja,  motivasi  usaha,  dan budaya kerja dihitung berdasarkan rata-rata dari data berskala ordinal  maupun  interval  tetapi  hanya  ditampilkan  bentuk deskripsi statistik saja.
P1 didefinisikan sebagai produktivitas berdasarkan alokasi jam  kerja  selama  1  bulan.  P2  didefinisikan  sebagai produktivitas berdasarkan waktu pengerjaan (jumlah jam kerja dalam  jam)  untuk  menghasilkan  1  kain.  Sedangkan  P3 didefinisikan  sebagai  produktivitas  berdasarkan  pendapatan per 1 jam kerja selama 1 bulan.
T ABEL I M EAN P ROFIL P ENGRAJIN P ADA 3 K ECAMATAN
Variabel Indralaya  Pemulutan Barat Tanjung Batu Pendidikan* 1.6100 1.4078 2.398 Umur 38.84 34.43 35.88 MsaKerja 18.010 12.612 19.84 Pendapatan 1271600 1447573 1204356 P1 0.008152 0.007234 0.019266 P2 0.012706 0.008070 0.02290 P3 7533 5789 6531 Motivasi Kerja* 2.6538 3.2743 2.9418 MotivasiUsaha* 2.5600 2.9184 2.4396 Budaya Kerja* 2.0000 2.0522 2.1856 Pendidikan** 1.7619 1.4556 1.9379 Motivasi Kerja** 2.6584 2.6251 3.1082 Motivasi Usaha** 2.5993 2.8245 2.5446 Budaya Kerja** 2.2262 1.8623 2.2849
Keterangan: *) menyatakan variabel yang nilainya berskala ordinal **) menyatakan variabel yang nilainya berskala interval Penghasilan = pendapatan bersih
Angka yang dicetak tebal menyatakan angka yang paling tinggi untuk setiap mean variabel
Berdasarkan  Tabel  1,  pengrajin  di  Tanjung  Batu mempunyai  rata-rata  tingkat  pendidikan,  masa  kerja, produktivitas  (baik  berdasarkan  waktu  maupun  pendapatan), motivasi  kerja,  dan  budaya  kerja  yang  lebih  tinggi. Sedangkan pengrajin di Pemulutan Barat mempunyai rata-rata pendapatan,  motivasi  kerja,  dan  motivasi  usaha  yang  paling tinggi.
A. Histogram Kategori pada Variabel Nilai  variabel  dikelompokkan  menjadi  beberapa  kategori, yang  juga  didasarkan  pada  nilai  mean  dan  standar  deviasi., sehingga selanjutnya didapat Gambar 1.
(a) Frekuensi pada kategori umur
(b) Frekunsi berdasarkan pendidikan (c) Frekuensi berdasarkan masa kerja (d) Frekuensi berdasarkan jumlah kain per bulan (e) Frekuensi berdasarkan pendapatan (f) Frekuensi berdasarkan jam kerja/hari (g) Frekuensi berdasarkan produktivitas P1
(h) Frekuensi berdasarkan produktivitas P2

## Frekuensi (i) Frekuensi berdasarkan produktivitas P1

## Gambar 1. Histogram dari beberapa variabel
Berdasarkan  Gambar  1a,  distribusi  umur  pengrajin  pada ketiga kecamatan hampir sama.  Tingkat pendidikan pengrajin mayoritas tingkat SD (Gambar 1b).  Sebagian kecil pengrajin Tanjung  Batu  mempunyai  pendidikan  yang  lebih  tinggi  (ada yang  sampai  D3  dan  S1)  dan  juga  mempunyai  masa  kerja lebih dari 25 tahun yang lebih banyak (Gambar 1c).
Ditinjau  dari  jumlah  kain  yang  dihasilkan  dalam  1  bulan, pengrajin di Tanjung Batu lebih produktif dibanding pengrajin dari 2 kecamatan lainnya (Gambar 1d).  Rata-rata pengrajin di setiap kecamatan mayoritas mempunyai pendapatan bersih Rp 500.000,-  – Rp 1.000.000,-.  Sebagian pengrajin di Pemulutan Barat mempunyai jam kerja per hari lebih dari 8 jam (Gambar 1f).
Jika  ditinjau  dari  produktivitas  berdasarkan  waktu  dan jumlah  kain  yang  dihasilkan,  maka  pengrajin  Tanjung  Batu mempunyai  produktivitas  yang  lebih  tinggi.  Sedangkan produktivitas  ditinjau  dari  segi  pendapatan,  maka  pengrajin Pemulutan Barat mempunyai produktivitas yang lebih tinggi.

## B. Hasil Pengolahan Data dengan Analisis Multivariat
Deskripsi  grafis  setiap  data  profil  pengrajin  setiap kecamatan  dijelaskan  dengan  biplot.  Matriks  data  setiap kecamatan  terdiri  dari  10  variabel;  yaitu  umur,  pendidikan, masa kerja, pendapatan (penghasilan bersih), produktivitas P1, P2,  P3,  motivasi  kerja,  motivasi  usaha,  dan  budaya  kerja. Variabel  pendidikan,  motivasi  kerja,  motivasi  usaha,  dan budaya  kerja  yang  digunakan  adalah  variabel  yang  skalanya interval.
Biplot berdasarkan 2 komponen utama (KU) pertama dari hasil  analisis  komponen  utama  ( Principal  Component Analysis ; PCA ), dengan menggunkan matriks korelasi. Empat nilai  eigen  pertama  merepresentasikan  keragaman  lebih  dari 75 %, sehingga hasil AKU dapat dikatakan berhasil.
Tabel  2  berikut  menyatakan  persentase  keragaman ( goodness  of  fit )  yang  dapat  diterangkan  oleh  4  komponen utama (KU) pertama jika salah satu atau dua dari variabel P1, P2, dan P3 tidak dimasukkan dalam matriks data.
Berdasarkan  Tabel  2,  persentase  keragaman  yang direpresentasikan oleh biplot akan meningkat jika variabel P1 dan P2 tidak dimasukkan dalam matriks data awal. Dalam hal ini  pengaruh  P3  lebih  dominan  dalam  menentukan representasi  subruang  yang  terbentuk.  Jika  tanpa  P2,  maka keragaman  juga  semakin  besar.    Sebaliknya  jika  hanya  P2 yang  dimasukkan  dalam  matriks  data,  maka  keragaman  akan menurun.    Jadi  urutan  variabel  yang  berpengaruh  kuat  dalam menentukan keragaman yang dapat direpresentasikan subruang hasil PCA adalah P3, P1, dan P2.

## TABELl 2
Keragaman Yang Dapat Diterangkan Oleh 4 Ku Pertama
Var* Matriks data Kumulatif 1 KU I Kumulatif 2 KU I Kumulatif 3 KU I Kumulatif 4 KU I P1, Indralaya 30,9 51,5 63,8 75,7 P3 P. Barat 32,2 52,3 69,1 79,0 T. Batu 36,5 53,7 67,3 79,5 P1, Indralaya 32,4 55,2 71,5 83,5 P2 P. Barat 34,0 55,7 74,7 84,3 T. Batu 36,1 60,5 77,2 87,5 P2, Indralaya 31,5 50,5 66,3 78,1 P3 P. Barat 32,3 54,1 72,6 82,2 T. Batu 36,0 53,,2 66,5 78,8 P2 Indralaya 31,0 52,7 68,7 79,4 P. Barat 32,4 56,1 73,5 82,1 T. Batu 32,2 54,2 69,3 80,5 - Indralaya 28,6 48,2 65,4 75,9 P. Barat 31,5 54,2 70,1 78,2 T. Batu 29,8 50,2 66,7 79,7 Keterangan: Var*: Variabel yang tidak dimasukkan dalam matriks data -
: semua variabel produktivitas masuk dalam matriks data

## B1. Matriks Data Indralaya
Sebagian output hasil PCA pada matriks korelasi Indralaya dapat dilihat pada Tabel 3.  Persentase keragaman yang dapat diterangkan  oleh  2  KU  pertama  sebesar  48,2%.    Dua  KU pertama  juga  direpresentasikan  dalam  bentuk  biplot  pada Gambar 2.
Tabel 3 Koefisien 2 ku i pada matriks korelasi indralaya Variabel PC1 PC2 Pendidikan 0.259 -0.357 Umur -0.374 0.348 Masa Kerja -0.294 0.410 Pendapatan 0.321 0.435 P1 0.379 0.328 P2 0.208 0.067 P3 0.421 0.460 Motivasi Kerja 0.340 -0.175 Motivasi Usaha 0.349 -0.200 Budaya Kerja 0.038 0.020
5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 5 4 3 2 1 0 -1 -2 First Component Se co nd C om po ne nt BudayaK MUsaha MKerja P3 P2 P1 Penghasilan MasaKerja Umur Pendidikan Biplot of Pendidikan; ...; BudayaK
Gambar 2. Biplot matriks data Kecamatan Indralaya
Hasil  biplot  matriks  data  Indralaya  dari  2  KU  pertama merepresentasikan  keragaman  sebesar  48,2%.  Variabel  yang berkontribusi  besar  terhadap  subruang  2  dimensi  adalah  P3, masa  kerja,  dan  pendapatan.  Berdasarkan  Gambar  2,  dapat diinterpretasikan bahwa:
- Korelasi yang tinggi antara umur dengan masa kerja.
- variabel umur berkorelasi cukup tinggi dengan masa kerja. Pendapatan mempunyai korelasi yang sangat tinggi dengan produktivitas  P2.    Sedangkan  P1  dengan  P3  saling berkorelasi  cukup  tinggi.    Hal  yang  sama  juga  pada motivasi usaha dengan motivasi kerja.
- Masa  kerja,  umur,  pendidikan,  budaya  kerja,  motivasi kerja,  dan  motivasi  usaha  cenderung  tidak  berkorelasi terhadap pendapatan dan produktivitas P1 dan P2.

## B2 Matriks Data Pemulutan Barat
Sebagian  output  hasil  PCA  pada  matriks  korelasi Pemulutan Barat dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Koefisien 2 ku i pada matriks korelasi pemulutan barat
Variabel PC1 PC2 Pendidikan -0.171 -0.308 Umur 0.333 0.476 Masa Kerja 0.307 0.469 Pendapatan 0.477 -0.148 P1 0.400 -0.330 P2 0.331 -0.242 P3 0.478 -0.242 Motivasi Kerja -0.135 0.129 Motivasi Usaha -0.056 -0.033 Budaya Kerja 0.135 0.438
Hasil  biplot  matriks  data  Pemulutan  Barat  dari  2  KU pertama  merepresentasikan  keragaman  sebesar  54,2%. Berdasarkan  Tabel  4,  variabel  yang  berkontribusi  besar terhadap  subruang  2  dimensi  adalah  umur,  masa  kerja, pendapatan, dan P3.
Berdasarkan  Gambar  3,  maka  dapat  diinterpretasikan sebagai berikut:
- Ada beberapa pengrajin yang mempunyai masa kerja (juga umur yang tinggi) dan budaya kerja yang tinggi tetapi tidak
berpengaruh terhadap pendapatan dan produktivitas P1, P2, dan P3.
- Masa  kerja,  umur,  pendidikan,  budaya  kerja,  cenderung tidak  berkorelasi  terhadap  pendapatan  dan  produktivitas P1, P2, dan P3.
- korelasi antara umur dengan masa kerja dan korelasi antara pendapatan  dengan  P3  sangat  tinggi.  Sedangkan  korelasi antar P1, P2, dan P3 cukup tinggi.
Pekerjaan  sebagai  pengrajin  dilakukan  dari  usia  masih belia, sehingga masa kerja berkorelasi erat dengan umur.
4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 First Component S e c o n d C o m p o n e n t BudayaK MUsaha MKerja P3 P2P1 Penghasilan MasaKerja Umur Pendidikan Biplot of Pendidikan; ...; BudayaK Gambar 3. Biplot matriks data Pemulutan Barat
B3  Matriks Data Tanjung Batu
Sebagian  output  hasil  PCA  pada  matriks  korelasi Pemulutan Barat dapat dilihat pada Tabel 5.

## TABEL 5 KOEFISIEN 2 KU I PADA MATRIKS KORELASI TANJUNG BATU
Variabel PC1 PC2 Pendidikan -0.407 0.078 Umur 0.546 -0.005 Masa Kerja 0.540 0.012 Pendapatan 0.097 0.619 P1 -0.156 0.329 P2 -0.217 0.259 P3 0.096 0.639 Motivasi Kerja 0.021 0.143 Motivasi Usaha -0.014 0.080 Budaya Kerja 0.392 0.029
Hasil biplot matriks data Tanjung Batu dari 2 KU pertama merepresentasikan  keragaman  sebesar  50,2%.  Berdasarkan Tabel  5, variabel  yang  berkontribusi  besar terhadap subruang 2 dimensi adalah umur, masa kerja, dan pendapatan.
Berdasarkan  Gambar  4,  maka  masa  kerja,  umur, pendidikan,  budaya  kerja,  cenderung  tidak  berkorelasi terhadap  pendapatan  dan  P3.  Umur  berkorelasi  sangat  tinggi terhadap  masa  kerja.  Pengrajin  yang  masa  kerjanya  tinggi sebagian besar pendidikannya rendah.  Variabel P1 dengan P2
berkorelasi  sangat  tinggi,  demikian  juga  korelasi  antara  P3 dengan pendapatan.
5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 7.5 5.0 2.5 0.0 First Component S e c o n d C o m p o n e n t BudayaK MUsaha MKerja P3 P2P1 Penghasilan MasaKerja Umur Pendidikan Biplot of Pendidikan; ...; BudayaK Gambar 4. Biplot matriks data Kecamatan Tanjung Batu IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. ketiga matriks data sama-sama direpresentaskan oleh masa kerja dan penghasilan pada subruang dimensi 2.
2. Karakter  penenun  di  Pemulutan  Barat  dan  Tanjung Batu juga didominasi oleh variabel umur. Sedangkan karakter  penenun  di  Indralaya  dan  Pemulutan  Barat yang dominan juga adalah produktivitas P3.
3. Pendapatan berkorelasi kuat dengan produktivitas P3, karena  P3  ditentukan  oleh  pendapatan  setiap  bulan berdasarkan  jumlah  kain  yang  dihasilkan  dan  jam kerja rata-rata dalam sehari.
4. Umur,  masa  kerja,  pendidikan,  dan  budaya  kerja cenderung tidak berkorelasi terhadap produktivitas.

## R EFERENSI
[1] Andari, N. P. U. and L.Aswitari, “Pengaruh sosial demografi terhadap produktivitas  tenaga  kerja  perempuan  pengrajin  lontar  di  desa  bona, gianyar,” Denpasar, 2010.
[2] Viatra,  A.  W.  and  S.  Triyanto,  “Seni  kerajinan  songket  Kampoeng Tenun di Indralaya, Palembang,” Ekspresi Seni , vol. 16, no. 2, pp. 168– 183, 2014.
[3] Irmeilyana,  Ngudiantoro,  A.  Desiani.  “Suatu  Analisis  Profil  Pengrajin Songket di Desa Limbang Jaya I Kecamatan  Tanjung Batu  Kabupaten Ogan Ilir,” Kependud. dan Kebijak. Publik , vol. 1, no. 1, 2017.
[4] Irmeilyana,  A.  Desiani,  Ngudiantoro,  S.  A.  alfarisy,  “Analyzing characteristic of Songket Crafter’s Productivity in Limbang Jaya Using by Path Analysis,” 2018.
[5] Johnson,  R.  A.  and  D.  W.  Wichern, Applied  Multivariate  Statistical Analysis , 6th ed. New York: Prentice Hall International, Inc., 2007.
[6] Jolliffe,  I.  T., Principal  Component  Analysis ,  2nd  ed.  New  York: Springer-Verlag, 2002.
[7] Dillon,  W.  R.and  M.  Goldstein, Multivariate  Analysis,  Methods  and Application . New York: Jhon Wiley and Sons, 1984.