## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY INDUSTRI PERTANIAN INDONESIA PERIODE 1981-2010
Wida Mayashinta *)1 dan Muhammad Firdaus *)
*) Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor Jl. Kamper Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680

## ABSTRACT
This study was undertaken to 1) analyze the total factor productivity (TFP) in Indonesian agriculture industry  through  the  approach  of  the  Cobb-Douglas  production  function  and  2)  analyze  the  factors that  affect  the  agricultural  industry  TFP  using  the  error  correction  model  (ECM).  The  method  used is a quantitative method to measure the level of TFP, which is ordinary least square method and the factors that influence TFP by using ECM. The results of the estimation, the variables that significantly affect short-term agricultural industry TFP is gross domestic product, domestic investment, industrial exports (X) and capital imports (M). Therefore, to optimize the productivity of the industrial output, the industry must innovate. In addition, the government should enact policies to encourage the uptake of agricultural industry technology to become more powerful or higher through policies that would support high productivity such as investment and trade.
Keywords: cobb-douglas, ECM, industrial agriculture, OLS, TFP

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  1)  menganalisis  total  factor  productivity  (TFP)  industri  pertanian  di Indonesia melalui dengan pendekatan fungsi produksi cobb-douglas dan 2) untuk menganalisis faktor- faktor yang memengaruhi TFP industri pertanian menggunakan metode error correction model (ECM). Metode yang digunakan adalah metode kuantitatif untuk mengukur tingkat TFP yaitu metode ordinary least square dan faktor-faktor yang memengaruhi TFP dengan menggunakan metode ECM. Hasil estimasi, variabel yang berpengaruh nyata terhadap TFP industri pertanian jangka pendek adalah produk domestik bruto, penanaman modal dalam negeri, ekspor hasil industri (X) dan impor modal (M). Oleh karena itu, untuk mengoptimalkan produktivitas output industri maka industri harus melakukan inovasi. Di samping itu, pemerintah perlu memberlakukan kebijakan yang dapat mendorong penyerapan teknologi industri pertanian menjadi lebih kuat atau tinggi melalui kebijakan yang dapat mendorong produktivitas tinggi seperti investasi dan perdagangan.
Kata kunci: cobb-douglas, ECM, industri pertanian, OLS, TFP
1 Alamat Korespondensi:

## Email: widamayashinta@gmail.com

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara berkembang yang sedang membangun  untuk  menjadi  negara  maju.  Negara maju  ditandai  dengan  kemajuan  industri  dan  sektor jasa sebagai sektor primer. Oleh karena itu, Indonesia melakukan proses industrialisasi untuk meningkatkan perekonomian  negara  (Sastrosoenarto,  2006).  Seiring dengan pembangunan, peran industri dan jasa semakin penting dalam menyumbang kekayaan negara.Industri yang  berkembang  pesat  di  Indonesia  adalah  industri pengolahan.  Selain  itu,  karena output yang  terus meningkat  dan  menjadi  sektor  yang  memberikan kontribusi  terbesar  dalam  Produk  Domestik  Bruto
(PDB)  Indonesia.  PDB  yang  dihasilkan  industri pengolahan  pada  tahun  2008  sebesar  557,8  triliun rupiah  dengan  pertumbuhan  26,8%  dan  meningkat pada  tahun  berikutnya  menjadi  570,1  triliun  rupiah walaupun  pertumbuhannya  turun  menjadi  26,2% dan  mengalami  penurunan  pertumbuhan  kembali  di tahun  2010  menjadi  25,8%  dengan  nilai  PDB  597,1 triliun  rupiah.  Nilai  PDB  industri  pengolahan  terus meningkat  dengan  peningkatan  sebesar  25,7%  dan 25,6% pada tahun 2011 dan 2012. Hasil nilai tersebut, terdapat sembilan sektor ekonomi penting lain, seperti perdagangan, hotel dan restoran, pertanian, peternakan, kehutanan, dan perikanan (BPS, 2012).
Industri  pengolahan  Indonesia  terbagi  menjadi  dua subsektor  yang  diklasifikasikan  menjadi  industri pertanian dan nonpertanian. Sektor industri pengolahan merupakan  salah  satu  sektor  penyerap  tenaga  kerja yang  cukup  besar  khususnya  pada  industri  berbasis pertanian.  Sebagai  ilustrasi,  sejak  tahun  2006–2010 penyerapan  tenaga  kerja  di  sektor  industri  pertanian lebih besar dibandingkan dengan industri nonpertanian. Penyerapan tenaga kerja industri pertanian pada tahun 2006 sebesar 58,75% dari total tenaga kerja di sektor industri dan 57,61% pada tahun 2010 (BPS, 2012).
Potensi  sektor  industri  pertanian  domestik  harus diikuti  dengan  peningkatan  produktivitas  agar perkembangan output industri  pertanian  dapat  terus ditingkatkan  dengan  penggunaan  faktor-faktor produksi  yang  optimal  dan  didukung  efisiensi produksi,  seperti  peningkatan  teknologi  dan input pada  sektor  industri  pertanian.  Industri  pertanian yang  berperan  sebagai  alat  pertumbuhan  ekonomi nasional  seharusnya  dapat  meningkatkan output- nya secara  berkelanjutan  dengan  tingat  efisiensi  yang tinggi.  Namun,  besarnya  penggunaan input industri pertanian  tidak  disertai  dengan  peningkatan output yang memadai. Pertumbuhan input dan output industri pertanian  cenderung  mengalami  fluktuasi  bahkan negatif pada tahun 2009. Hal ini menunjukkan terdapat ketidakstabilan  pertumbuhan input dan output pada industri  pertanian.  Ketidakstabilan  ini  menunjukkan produktivitas industri pertanian cenderung lemah dan tidak  tahan  terhadap  guncangan  seperti  krisis.  Hal tersebut  dapat  dilakukan  dengan  penggunaan input yang efisien karena menghasilkan output yang optimal. Penggunaan input industri  pertanian,  seperti  tenaga kerja, bahan baku, energi, dan sewa modal yang efisien dapat terjadi jika ada teknologi yang mendukungnya.
Faktor  produksi    yang    efisien    akan      menciptakan produksi  yang  optimal.  Selain      peningkatan  faktor produksi  secara  kuantitatif, dibutuhkan  faktor lain untuk mencapainya yaitu produktivitas. Tingkat  produktivitas dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  indikator  untuk mengukur  besarnya  dampak  keterbatasan  teknologi terhadap kinerja sektor melalui Total Factor Productivity (TFP). Pengukuran TFP pada sektor industri pertanian untuk  mengetahui  tingkat  produktivitas  industri pertanian. Produktivitas industri pertanian yang tidak stabil  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  seperti kondisi  ekonomi  yang  tercermin  oleh  indikator pertumbuhan  ekonomi,  perdagangan,dan  investasi. Oleh  karena  itu,  menjadi  penting  untuk  mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi produktivitas industri
pertanian.  Secara  umum,  tujuan  penelitian  ini  adalah menganalisis produktivitas industri penelitian. Namun, secara rinci, penelitian itu bertujuan menganalisis TFP sektor  industri  pertanian  di  Indonesia  sebelum  dan sesudah krisis 1997–1998, membandingkan TFP antar subsektor industri pertanian dan TFP industri pertanian, dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi TFP sektor industri pertanian di Indonesia.
Ada dua hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu sebagai berikut. Pertama , faktor-faktor produksi yang terdiri atas tenaga kerja, bahan baku, dan biaya sewa modal memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap output industri pertanian Indonesia. Kedua , kondisi  ekonomi,  seperti  perdagangan  dan  investasi terdiri  atas  PDB,  Penanaman  Modal  Asing  (PMA), Penanaman  Modal  Dalam  Negeri  (PMDN),  serta ekspor  dan  impor  modal  memiliki  pengaruh  positif dan signifikan terhadap TFP industri pertanian dalam jangka panjang dan jangka pendek.
Ikemoto  (1986)  menyajikan  estimasi  tingkat pertumbuhan  TFP  di  sebagian  besar  negara-negara Asia  pada  tahun  1970–1980.  Hasil  penelitian  yang dilakukan,  Ikenoto  membedakan  antara  peran investasi  dari  domestik  dan  luar  negeri  pada  TFP. Hasil  penelitiannya  mengindikasikan  indikator ekonomi  tersebut  baik  investasi  yang  berasal  dari domestik  maupun  luar  negeri  berkaitan  positif  pada pertumbuhan produktivitas. Pertumbuhan TFP terhadap pertumbuhan secara keseluruhan di Taipei, China, dan Republik Korea sangat tinggi, sedangkan Hong Kong, Cina, Malaysia, Filipina, Singapura, dan Thailand jauh lebih  rendah.  Ikemoto  menunjukkan  bahwa  dalam kasus  Hong  Kong,  Cina,  Malaysia,  dan  Singapura ekonomi  ini  sudah  memiliki  teknologi  tingkat  tinggi dan lebih sulit untuk mewujudkan produktivitas yang lebih  tinggi.  Di  sisi  lain,  Filipina  dan Thailand  tidak memanfaatkan  inovasi  untuk  mendukung  teknologi yang  memadai.  Harrison  (1993)  dalam  penelitiannya mengungkapkan  bahwa  keterbukaan  ekonomi  seperti perdagangan dapat meningkatkan produktivitas dengan adanya  perluasan  skala  ekonomi  karena  perdagangan yang terjadi melalui ekspor dan impor dapat membuka akses transfer teknologi.
Beberapa penelitian yang terkait dengan penelitian ini telah  dilakukan  oleh  Felipe  (1997)  dan  Jajri  (2007). Felipe (1997) memberikan analisis pertumbuhan TFP di negara-negara kawasan Asia Timur selama 30 tahun. Analisis  data  untuk  mengestimasi  pertumbuhan  TFP menggunakan  model  dan  pendekatan  produksi cobb
douglas serta pertumbuhan solow. Hasil penelitiannya menunjukkan  hasil  negatif  untuk  TFP  negara-negara Asia  Timur.  Di  samping  itu,  Jajri  (2007)  meneliti mengenai pengaruh kondisi perdagangan dan investasi pada Total  Factor  Productivity  Growth (TFPG) pertanian  Malaysia.  Hasil  studi  menunjukkan  bahwa faktor  perdagangan  dan  investasi  memiliki  pengaruh positif terhadap TFPG Malaysia.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  tahunan dalam  bentuk time  series (deret  waktu)  selama periode  1980–2010.  Data  tersebut  dikumpulkan untuk  menganalisis  TFP,  seperti  produksi  industri pengolahan,  jumlah  tenaga  kerja,  biaya  sewa  modal, bahan  baku,  dan  energi.  Data  yang  digunakan  untuk menganalisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi  TFP, seperti PDB, PMA, PMDN, ekspor hasil industri, dan impor  modal.  Industri  pengolahan  yang  diteliti  pada penelitian  ini  adalah  industri  pengolahan    pertanian dengan kode ISIC 31–33 pada tahun 1980–1999 dan kode  15–20  sejak  tahun  2000–2010.  Data  tersebut diperoleh  dari  informasi  statistik  yang  dimiliki  oleh Badan Pusat Statistik (BPS), Kementerian Perindustrian (Kemenperin),  jurnal  penelitian,  disertasi,  tesis, skripsi, dan penelusuran situs-situs yang terkait dengan penelitian.
Penelitian ini menggunakan metode analisis deskriptif dan  kuantitatif.  Metode  deskriptif  digunakan  untuk memberikan  gambaran  secara  umum  mengenai industri  pertanian  di  Indonesia  serta  menjelaskan variabel-variabel  yang  terkait  dalam  penelitian  ini. Metode kuantitatif digunakan untuk mengukur tingkat TFP adalah metode Ordinary Least Square (OLS) dan faktor-faktor  yang  memengaruhi  TFP  menggunakan metode Error Correction Model (ECM).
Model yang digunakan pada penelitian ini merupakan fungsi  produksi Cobb-Douglas dimana  nilai  A  pada fungsi  produksi  diartikan  sebagai  TFP.  Pertumbuhan TFP dihitung sebagai residu, yaitu jumlah pertumbuhan output  yang  tersisa  setelah  menghitung  determinan pertumbuhan yang bisa diukur (BPPT, 2012). Berikut fungsi produksi dengan efek teknologi.

## Y = ALα K β
Penelitian  ini  menggunakan    input  berupa  jumlah tenaga kerja (TK), biaya bahan baku (B), biaya energi
(E), dan biaya sewa modal (SM) sehingga persamaan menjadi:
Keterangan:
ΔΑ/A
: Total Factor Productivity (%) ΔL/L : Pertumbuhan output (%) ΔB/B : Pertumbuhan jumlah tenaga kerja (%) ΔE/E : Pertumbuhan energi (%) ΔM/M : Pertumbuhan sewa modal (%)
a, b, c, d : Koefisien
Analisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi  TFP menggunakan  metode  ECM,  yaitu  dengan  menduga model  jangka  panjang  dan  pendek.  ECM  digunakan untuk mengatasi perbedaan kekonsistenan hasil jangka panjang dan pendek dengan disekuilibrium pada satu periode  dikoreksi.  Model  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
Keterangan:
TFP
: Total Factor Productivity (%) PDB : Produk Domestik Bruto industri (milyar rupiah) PMA : Penanaman Modal Asing industri (juta US$) PMDN : Penanaman  Modal  Dalam  Negeri (milyar rupiah) X : ekspor hasil industri (juta US$) M : impor bahan industri (juta US$) α 1 , α 2 , ... : koefisien
Indonesia  sebagai  negara  berkembang  sedang giat  melakukan  pembangunan  ekonomi  melalui industrialisasi.  Peran    sektor  industri    dalam perekonomian  sangat  penting  sebagai  penggerak utama pembangunan di Indonesia dengan memberikan kontribusi  terbesar  bagi  PDB  Indonesia.  Indonesia merupakan  negara  agraris  yang  memiliki  potensi besar  untuk  produk  pertanian  karena  Sumber  Daya Alam  (SDA)  yang  melimpah.  Didukung  oleh keadaan iklim dan tanah yang baik  untuk  bercocok tanam    memberikan  peluang    yang  besar  dalam mengembangkan pertanian secara luas. Potensi industri pertanian  sebagai  pendorong  pertumbuhan  ekonomi tidak  hanya  dilihat  dari  kontribusi  terhadap  PDB
nasional  yang  cukup  besar,  tetapi  juga  ditunjukkan oleh perannya dalam penyerapan tenaga kerja. Sebagai alat  pertumbuhan  ekonomi,  industri  pertanian  dalam perannya  seharusnya  dapat  meningkatkan output- nya secara berkelanjutan dengan tingat efisiensi yang tinggi. Hal ini dapat dilakukan dengan penggunaan input yang efisien. Karena hal ini akan menghasilkan output yang optimal.  Penggunaan input industri  pertanian  yang terdiri atas tenaga kerja, bahan baku, energi, dan sewa modal yang efisien dapat terjadi jika ada teknologi yang mendukungnya.
Keberadaan  teknologi  pada  industri  berperan  sangat penting  dalam  efisiensi  faktor-faktor  produksi  yang digunakan  industri  sebagi input. Perkembangan penyerapan  teknologi  industri  pertanian  yang  tinggi atau rendah dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti output nasional,  keterbukaan  ekonomi  dalam  hal  ini perdagangan,  dan  investasi.  Pertumbuhan input dan teknologi  yang  memadai  ini  secara  bersamaan  dapat meningkatkan  pertumbuhan output yang  positif. Pertumbuhan output yang positif menunjukkan bahwa produktivitas  industri  pertanian  tinggi.  Produktivitas pertanian    yang  tinggi  merupakan  landasan  untuk mewujudkan  peran  penting  industri  pertanian  dalam pembangunan  di  Indonesia.  Lebih  jelasnya  kerangka pemikiran penelitian ini pada Gambar 1.

## HASIL

## Gambaran Umum Industri Pertanian
Sejak  tahun  1990–2010  penyerapan  tenaga  kerja  di sektor industri pertanian lebih besar jika dibandingkan
dengan industri nonpertanian (Gambar 2). Penyerapan tenaga kerja industri pertanian pada tahun 1990 mampu menyerap  sebesar  65,94%  dari  total  tenaga  kerja  di sektor  industri,  yaitu  sebesar  1.753.608  jiwa  dari 2.659.165  jiwa  tenaga  kerja  industri.  Secara  umum, sejak  tahun  1990  penyerapan  tenaga  kerja  industri pertanian  dan  subsektornya  mengalami  peningkatan pertahunnya. Namun, penyerapan tenaga kerja industri pertanian  mengalami  penurunan  pada  tahun  1998 dan  tahun  2008.  Hal  ini  disebabkan  oleh  efek  krisis ekonomi Indonesia tahun 1998 dan efek krisis ekonomi global yang dipicu Amerika tahun 2008. Kedua krisis tersebut  memengaruhi  keadaan  dan  stabilitas  negara, salah satunya berpengaruh pada penurunan penyerapan tenaga  kerja  yang  mengakibatkan  pengangguran meningkat  drastis.  Hal  ini  terjadi  di  beberapa  sektor ekonomi  termasuk  sektor  industri.  Sektor  industri pertanian  sebagai  salah  satu  penyerap  tenaga  kerja yang cukup besar mengalami penurunan jumlah tenaga kerja  pada  tahun  1997  sebesar  1,4%  dan  pada  tahun 2008 sebesar 2,8%.
Sejak tahun 1990 pergerakan nilai output pada industri pertanian  searah  atau  sejajar  dengan  nilai output industri  pengolahan  (Gambar  3).  Pada  tahun  1997, 2004, dan 2008 terlihat terjadi penurunan nilai output baik  industri  pengolahan  maupun  industri  pertanian. Hal  ini  disebabkan  oleh  beberapa  kondisi,  seperti krisis ekonomi nasional pada tahun 1997–1998, krisis listrik nasional pada tahun 2004, dan krisis global pada tahun 2008. Kondisi tersebut menjadi faktor penyebab turunnya output industri karena memengaruhi produksi industri dan faktor produksinya.

## Pertumbuhan ekonomi
Industri pertanian Indonesia Perkembangan teknologi: output nasional, perdagangan, dan investasi Pertumbuhan input : tenaga kerja, bahan baku, energi, dan sewa modal
Pertumbuhan output

## Tingkat produktivitas

## Gambar 1. Kerangka pemikiran penelitian
Gambar 2  Jumlah tenaga kerja industri pengolahan, industri pertanian dan persubsektor tahun 1990- 2010 (jiwa)
Gambar 2.  Jumlah tenaga kerja industri pengolahan, industri pertanian, dan per subsektor tahun 1990–2010
Gambar 3 Nilai output industri pengolahan dan industri pertanian tahun 1990 -2010 (miliar rupiah)
Gambar 3. Nilai output industri pengolahan dan industri pertanian tahun 1990–2010 (miliar rupiah)
Tabel 1.    Hasil regresi fungsi  produksi cobb-douglas industri pertanian Variabel Koefisien t-Statistik TK 0,07539 3,71539* BB 0,92479 52,08777* E 0,03808 2,13828* SM 0,01078 1,05406 R- Squared 0,999774 F-Statistik 28732,51 Keterangan: *signifikan pada taraf nyata 10%
Analisis Total Factor Productivity (TFP)
Total  Factor  Productivity dapat  diartikan  sebagai kumpulan  dari  seluruh  faktor  kualitas  menggunakan sumber  daya  yang  ada  secara  optimal  untuk menghasilkan lebih banyak output dari tiap unit input . TFP dapat dianggap sebagai suatu ukuran peningkatan efisiensi  dari  produksi  dan  progres  teknologi  untuk jangka panjang. Laju proses teknologi dihitung untuk memperlihatkan bahwa dalam jangka panjang teknologi tidak bernilai konstan. Langkah awal yang dilakukan sebelum  menghitung  TFP  yang  dilambangkan  oleh ΔΑ/Α  adalah meregresikan jumlah Tenaga Kerja (TK), biaya Bahan Baku (BB), biaya Energi (E), dan biaya Sewa Modal (SM) sebagai faktor-faktor produksi dari industri pertanian.
Faktor  produksi  bahan  baku  dan  energi  berpengaruh nyata  terhadap  produksi  (Tabel  1).  Hal  ini  dapat dibuktikan  dengan  nilai  t-Statistik  yang  memiliki nilai  lebih  besar  dari  nilai  t-tabel  pada  taraf  nyata 10%  (t-tabel  =  1,753).  Nilai  F-statistik  sebesar 28732,51. Nilai tersebut lebih besar dari nilai F-tabel
pada tingkat signifikansi 10% (F-tabel = 2,36). Dapat disimpulkan  bahwa  minimal  ada  salah  satu  variabel yang berpengaruh nyata terhadap produksi pada tingkat kepercayaan  10%.  Nilai  R- Squared adalah  sebesar 0,999774, artinya faktor-faktor produksi yang terdapat dalam  model  (tenaga  kerja,  bahan  baku,  energi,  dan sewa  modal)  dapat  menjelaskan  keragaman  sebesar 99,98%  dan  sisanya  0,02%  dijelaskan  oleh  faktor produksi lain yang tidak dimasukkan ke dalam model fungsi produksi tersebut.
Langkah selanjutnya adalah menghitung pertumbuhan pertahun  dari  kelima  variabel  fungsi  produksi  yaitu Q,  TK,  BB,  E,  dan  SM.  Setelah    diperoleh    nilai pertumbuhan fungsi produksi maka dengan pengalian nilai koefisien pada regresi untuk setiap faktor produksi akan  diperoleh  nilai  TFP.  Nilai  TFP  yang  negatif menunjukkan  bahwa  efisiensi  faktor  produksi  atau penguasaan  teknologi  pada  industri  pertanian  dan subsektornya  masih  lemah.  Rata-rata  TFP  industri subsektor  selama  periode  1981–2010  sedikit  di  atas TFP  sektor  industri  pertanian  secara  agregat,  artinya tingkat efisiensi faktor produksi pada industri subsektor lebih tinggi dari tingkat efisiensi faktor produksi sektor industri pertanian secara agregat (Gambar 4).
Nilai  rata-rata  TFP  sektor  industri  pertanian  tahun 1981-2010  sebesar  -0,0033  dengan  rata-rata  sebelum krisis sebesar -0,0050 dan setelah krisis sebesar -0,0025 (Tabel 2). Nilai TFP yang negatif menunjukkan efisiensi faktor  produksi    atau    penguasaan  teknologi  pada industri pertanian masih lemah (Bernard, 1996). Nilai rata-rata TFP sektor industri pertanian tahun 1981–2010 sebesar -0,0033, dengan rata-rata sebelum krisis sebesar -0,00505 dan setelah krisis sebesar -0,0025 (Tabel 2). Nilai  TFP  yang  negatif  menunjukkan  efisiensi  faktor produksi  atau  penguasaan  teknologi  pada  industri pertanian  masih  lemah.  TFP  tertinggi  terdapat  pada subsektor industri makanan, minuman, dan tembakau dengan  rata-rata  sebesar  0,0026  yang  memiliki  nilai TFP -0,0029 sebelum krisis dan setelah krisis sebesar 0,0082,  sedangkan  nilai  TFP  terendah  terdapat  pada
subsektor industri kayu dan anyaman dengan rata-rata sebesar -0,0084 dengan nilai saat sebelum krisis sebesar -0,0046 dan setelah krisis sebesar -0,019.
Nilai TFP industri makanan, minuman, dan tembakau memiliki nilai tertinggi dibandingkan dengan subsektor industri  pertanian  lain.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa penyerapan teknologi atau efisiensi faktor produksinya lebih baik. Semakin efisien suatu industri maka rasio antara input dan output akan  semakin  kecil. Hal ini dapat  disebabkan  karena  pemakaian  teknologi  pada industri makanan, minuman, dan tembakau lebih tinggi dan didukung oleh karakteristik dari industri ini, yaitu padat tenaga kerja khususnya pada industri tembakau. Ketika  produksi  rendah  maka  tenaga  kerja  dapat dikurangi  (dilakukan shifting )  untuk  menekan  biaya. Salah  satu  contoh  yang  menggambarkan  rendahnya teknologi  industri  pertanian  di  Indonesia  adalah industri kakao. Industri kakao Indonesia belum mampu menghasilkan  produk  kakao  berkualitas  dan  hanya sebagian kecil layak untuk diekspor. Indonesia sebagai produsen  kakao  hanya  dapat  mengekspor  komoditas kakao sebagai bahan baku bagi industri luar negeri. Salah satu pangsa pasar terbesar komoditas kakao Indonesia adalah Uni Eropa dan Amerika Serikat. Namun, produk kakao asal Indonesia seringkali mengalami penahanan otomatis dari Amerika, seperti  ( automatic detention ) , sedangkan dari Eropa berupa discounted price. Hal ini disebabkan  karena  kakao  Indonesia  tidak  memenuhi standar kualitas mutu di dua negara tersebut (Saragih, 2011).
Gambar 4.  Nilai TFP industri pertanian dan subsektornya tahun1981–2010 (persen)

## Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi TFP
Analisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi  TFP menggunakan    model  ECM, yaitu   dengan  menduga model  jangka  panjang  dan  jangka  pendek.  ECM digunakan  untuk  mengatasi  perbedaan  kekonsistenan hasil  jangka  pendek  dengan  jangka  panjang. Cara  mengatasinya      adalah    dengan    mengoreksi disequilibrium  dalam  satu  periode.  Uji  unit root dan  derajat  integrasi  pada  variabel  yang  diamati menunjukkan  beberapa  variabel  independen  tidak stasioner  pada  level,  tetapi  stasioner  pada  derajat pertama  ( first  difference ).  Uji  kointegrasi  yang dilakukan pada faktor-faktor yang memengaruhi TFP memiliki kestabilan jangka panjang.

## Model  Jangka  Panjang  dan  Pendek  Industri Pertanian
Estimasi  regresi  model  jangka  panjang  dan  jangka pendek pada industri pertanian ditunjukkan pada Tabel 3.  Hasil  dari  estimasi  tersebut  adalah  PMDN  dan  M signifikan pada taraf 10% memengaruhi pertumbuhan TFP industri pertanian pada jangka panjang,  sedangkan PDB  dan  X  memengaruhi  pertumbuhan  TFP  jangka pendek. PDB sebagai indikator output industri nasional berpengaruh  signifikan  positif  pada  TFP  industri pertanian  dalam  jangka  pendek  dengan  koefisien 0,36519.  Hal  ini  berarti  peningkatan  PDB  industri sebesar  1%  akan  meningkatkan  pertumbuhan  TFP industri pertanian sebesar 0,36519%, cateris paribus. Pengaruh  positif  PDB  pada  TFP  disebabkan  oleh peningkatan PDB sektor industri yang mengindikasikan terjadinya  penambahan output. Hal  ini  berarti  terjadi peningkatan produksi yang mendorong efisiensi faktor produksi atau penyerapan teknologi (Akinlo, 2005).
Variabel  PMDN  berpengaruh  signifikan  positif terhadap  TFP  sektor  industri  pertanian  untuk  jangka panjang dengan prospek satu tahun mendatang. Nilai koefisien  yang  dihasilkan  sebesar  0,0293.  Hal  ini berarti,  setiap  penambahan  PMDN  sebesar  1%  maka
akan meningkatkan  efisiensi faktor produksi  sebesar 0,0293%  pada  tahun  berikutnya, cateris  paribus . Hubungan  positif  dijelaskan  dengan  meningkatnya investasi dapat meningkatkan  penyerapan  teknologi pada  industri  pertanian  karena  secara  tidak  langsung dapat    meningkatkan  daya    saing    yang  akan meningkatkan  produktivitas  industri  pertanian (Ikemoto, 1986).
Faktor  perdagangan,  terdiri  atas  ekspor  dan  impor berpengaruh  nyata  pada  industri  pertanian.  Ekspor hasil  industri  pertanian  (X)  berpengaruh  signifikan terhadap TFP  sektor  industri  pertanian pada jangka pendekdengan nilai koefisien sebesar -0,1352. Hal ini berarti, setiap penambahan ekspor hasil industri sebesar 1%  akan  menurunkan  pertumbuhan  TFP  industri pertanian sebesar 0,1352%, cateris paribus. Meskipun nilai  ekspor  hasil  industri  pertanian  terus  meningkat, tetapi ekspor masih didominasi oleh hasil industri bahan setengah jadi atau bahan mentah berteknologi rendah dan padat karya sehingga tidak mendorong penyerapan teknologi.  Variabel  impor  Modal  (M)  berpengaruh signifikan positif terhadap TFP sektor industri pertanian pada  jangka  panjang  dengan  nilai  koefisien  sebesar 0,0851. Hal tersebut berarti, setiap penambahan impor modal  sebesar  1%  akan  meningkatkan    pertumbuhan TFP pada industri pertanian sebesar 0,0851 % pada dua tahun berikutnya, cateris paribus . Impor modal berupa mesin  dari  luar  negeri  akan  meningkatkan  efisiensi faktor  produksi  dalam  proses  produksi  karena  proses produksi dilakukan menggunakan mesin.
Tabel    3.    Hasil  regresi  model  jangka  panjang  dan
pendek industri pertanian Variabel Koefisien Statistik-t Pengaruh lnPDB 0,36519 2,71053* Jangka pendek lnPMA(-3) 0,00303 1,18963 Jangka panjang (lnPMDN(-1) 0,02931 1,95659* Jangka panjang lnX -0,13523 -2,11174* Jangka pendek lnM(-2) 0,08155 2,87570* Jangka panjang
Keterangan: *signifikan pada taraf 10%

## Tabel 2. Nilai TFP rata-rata periode 1981–2010 industri pertanian berserta subsektornya
Kondisi TFP Industri pertanian 31 32 33 Rata-rata total -0,003306 0,002632 0,002192 -0,00840 Sebelum krisis 1997–1998 -0,005051 -0,002960 0,000082 -0,00460 Setelah krisis 1997–1998 -0,002493 0,008280 0,003231 -0,01900 Keterangan:
31 = Industri makanan, minuman dan tembakau, 32 = Industri tekstil, kulit, dan alas kaki, 33 = Industri kayu dan anyaman
Varibel  PMA  pada  industri  pertanian  tidak  signifikan memengaruhi pertumbuhan TFP. Hal ini dikarenakan nilai  PMA  industri  yang  terbentuk  merupakan  nilai investasi  pembaharuan  setiap  tahunnya  dan  bukan merupakan  nilai  total  secara  keseluruhan  sehingga nilai  PMA  yang  terdata  sangat  berfluktuatif  dan menyebabkan  pertumbuhan  TFP  industri  pertanian kurang peka terhadap nilai PMA.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Nilai pertumbuhan TFP industri pertanian tahun 1981– 2010  menunjukkan    bahwa    tingkat    produktivitas industri  pertanian  masih  lemah.  Hal  ini  ditunjukkan oleh  besaran  nilai  TFP  industri  pertanian  yang bernilai  negatif  baik  itu  saat  sebelum  krisis  maupun setelah  krisis.  Hasil  TFP  pada  industri  pertanian sebelum  krisis  merepresentasikan    nilai    yang  lebih rendah  dibandingkan  dengan  pertumbuhan  TFP  pada periode setelah krisis. Hal ini menandakan terjadinya perkembangan  teknologi  dalam  industri  pertanian setelah terjadinya krisis tahun 1997–1998.
Hasil  analisis  TFP  subsektor  yang  memiliki  efisiensi tertinggi dalam penggunaan faktor produksinya adalah industri  makanan,  minuman,  dan  tembakau.  Hal  ini dikarenakan  subsektor  tersebut  merupakan  industri yang  padat  modal,  tenaga  kerja  yang  tinggi,dan penyerapan  teknologi  cenderung  tinggi.  Subsektor yang memiliki nilai TFP terendah adalah industri kayu dan  anyaman.  Hal  ini  disebabkan  oleh  penyerapan teknologi pada industri kayu masih lemah dan faktor produksi  cenderung  lebih  tinggi  pada  tenaga  kerja dibandingkan dengan penggunaan mesin. Hasil analisis TFP industri pertanian dipengaruhi oleh PMDN, impor modal  (M)  pada  jangka  panjang,  PDB,  dan  ekspor hasil  industri  pertanian  (X)  pada  jangka  pendek.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  indikator  ekonomi  (faktor investasi, yaitu PMDN dan faktor perdagangan, yaitu impor modal) dapat meningkatkan produktivitas secara natural  tanpa  intervensi  pada  jangka  panjang  dengan penyerapan teknologi.

## Saran
Nilai  TFP  yang  rendah  pada  industri  pertanian menunjukkan    bahwa    penyerapan    teknologi    pada faktor-faktor produksi yang diamati masih lemah atau
rendah  sehingga  tidak    efisien    dalam  penggunaan sumber  daya  yang  digunakan  sebagai input. Oleh karena  itu,  untuk  mengoptimalkan output industri dengan produktivitas yang tinggi maka industri dapat melakukan  inovasi  untuk  meningkatkan  efisiensi setiap  faktor  produksi.  Di  samping  itu,  pemerintah dapat  memberlakukan  kebijakan  yang  mendorong penyerapan  teknologi  industri  pertanian  menjadi lebih  kuat  atau  tinggi  melalui  kebijakan  yang  dapat mendorong  produktivitas  tinggi  seperti  investasi  dan perdagangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Akinlo AE. 2005. Impact of Macroeconomics Factors on  Total  Factor  Productivity  in  Sub-Saharan African Countries . Helsinki (FI): World Institute for Development Economics Research.
Bernard  AB,  Jones  CI.1996.  Productivity  across industries  and  countries:  time  series  theory and  evidence. The  Review  of  Economics  and Statistics 78(1):135–146.
[BPPT]  Badan  Pengkajian  dan  Penerapan Teknologi. 2012. Peranan  Teknologi  dalam  Pertumbuhan Ekonomi  Indonesia:  Pendekatan  Total  Factor Productivity. Prihawantoro  S,  Hutapea  R, Suryawijaya I, editor. Jakarta: BPPT-Press.
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2012. Indikator Ekonomi.
Jakarta: BPS.
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2012. Statistik Indonesia. Jakarta: BPS.
Felipe  J.  1997. Total  Factor  Productivity  Growth  in East  Asia:  A  Critical  Survey. Manila:  Asian Development Bank.
Harrison    AE.  1993.  Productivity,  impercfect competition  and  trade  reform. Journal  of International Economics 26:53–73. Ikemoto, Y. 1986. Technical progress and the level of technology  in  asian  countries. The  Developing Economies XXXIV-4:368–90. Jajri I. 2007. Determinants of total factor productivity growth  in  Malaysia. Journal  of  International Economics 28(3):41-58.
Saragih  R.  2011. Kakao  Indonesia:  Optimis  Nomor Satu di Dunia. Medan : PBT BBP2TP Direktorat Jenderal Perkebunan.
Sastrosoenarto  H.  2006. Industrialisasi  Serta Pembangunan,  Sektor  Pertanian  dan  Jasa. Jakarta: Gramedia Pustaka.