PELATIHAN UNTUK STAF PENELITI Puslitbang Penyelenggaraan Pos dan Telekomunikasi
ANALISIS MODEL INPUT-OUTPUT Oleh Dr. Uka Wikarya
Lembaga Penyelidikan Ekonomi dan Masyarakat Fakultas Ekonomi Universtas Indonesia 19 Agustus 2015
1
Model Tabel Input-Output (I-O) Regional Tabel Input-Output (Tabel IO) merupakan uraian statistik dalam bentuk matriks yang menyajikan informasi tentang transaksi barang dan jasa serta saling keterkaitan antar satuan kegiatan ekonomi (sektor) dalam suatu wilayah pada suatu periode waktu tertentu. Oleh karena itu Tabel IO merupakan sebuah model kuantitatif yang menunjukkan potret keadaan ekonomi (economics Landscape) suatu wilayah pada suatu periode tertentu (tahun). Sebagai suatu model kuantitatif, Tabel IO akan memberikan gambaran menyeluruh mengenai: a) Struktur perekonomian nasional/regional yang mencakup struktur output dan nilai tambah masingmasing sektor, b) Stuktur input antara, yaitu penggunaan berbagai barang dan jasa oleh sektor-sektor produksi, 2
c)
Struktur penyediaan barang dan jasa baik berupa produksi dalamnegeri maupun barang-barang yang berasal dari impor, d) Struktur permintaan barang dan jasa, baik permintaan antara oleh sektor-sektor produksi maupun permintaan akhir untuk konsumsi, investasi dan ekspor. e). Alat untuk melihat keterkaitan antar sektor yang terdapat dalam perekonomian f) Memperkirakan dampak permintaan akhir dan perubahannya terhadap berbagai output sektor produksi, nilai tambah bruto, kebutuhan impor, pajak, kebutuhan tenaga kerja dan sebagainya g) Memberi petunjuk mengenai sektor-sektor yang mempunyai pengaruh terkuat terhadap pertumbuhan ekonomi serta sektor-sektor yang peka terhadap pertumbuhan perekonomian nasional. 3
Kerangka Dasar Model Tabel Input Output
4
Jenis-jenis Tabel IO Regional Harga Produsen Transaksi Total
Harga Konsumen
Tabel IO
Transaksi Domestik
Harga Produsen
Harga Konsumen 5
Struktur Input dan Jenis Tabel I-O Ilustrasi Struktur Input Secangkir Kopi:
6
Tabel IO dibagi ke dalam 3 kuadran, yakni: 1. Kuadran I Berisi transaksi input antara, yaitu nilai pengeluaran untuk barang dan jasa yang dibutuhkan untuk menghasilkan output dalam proses produksinya. Nilai transaksi ini dapat dipandang sebagai sisi input antara ataupun sisi permintaan antara. Cara membaca simbol pada kuaran I: Xij = nilai output sektor produksi i yang digunakan sebagai input sektor produksi j Contoh: X12 = nilai output sektor produksi 1 yang digunakan sebagai input antara sektor produksi 2. X23 =nilai output sektor produksi 2 yang digunakan sebagai input sektor produksi 3, dst. 7
2. Kuadran II Berisi transaksi permintaan akhir, yaitu nilai pengeluaran atas barang dan jasa yang untuk dikonsumsi langsung dan bukan digunakan sebagai input dari proses produksi selanjutnya. Permintaan akhir dirinci ke dalam 5 komponen, yakni: a. Konsumsi Rumah Tangga (C) b. Pengeluaran Konsumsi Pemerintah (G) c. Pembentukan Modal Tetap Domestik Bruto atau Investasi (I) d. Ekspor (EX), dan e. Sisa produksi barang atau jasa yang belum dikonsumsi, atau disebut juga sebagai perubahan stok (S). 8
Struktur Permintaan dan Jenis Tabel I-O Ilustrasi Struktur Permintaan: Peternakan dan Hasil-hasilnya
9
3. Kuadran III: Berisi transaksi input primer, yang menunjukkan besarnya balas jasa dari faktor produksi, yang terdiri dari upah dan gaji, surplus usaha, pajak tidak langsung, depresiasi dan subsidi. Oleh karenanya transaksi ini disebut juga sebagai Nilai Tambah Bruto (NTB) atau Gross Value Added Contoh: V1 = nilai input primer yang digunakan oleh sektor produksi 1 untuk memenuhi proses produksinya Sedangkan arti simbol Xi = total nilai input (=nilai output) sektor produksi i, seperti: X1 = total nilai input (nilai output) sektor 1 X2 = total nilai input (nilai output) sektor 2, dst 10
Blok Penyediaan menunjukkan nilai barang atau jasa suatu sektor untuk memenuhi permintaan antara dan permintaan akhir. Nilai total penyediaan sektor i dapat berasal dari dua sumber, yaitu: a) b)
Output domestik dari sektor produksi i : Xi Output dari luar negeri (impor) dari sektor produksi i: Mi
Identitas pada tabel IO Jika dibaca menurut baris: xi1+ xi2 + xi3 + Fi = Xi + Mi; dimana Fi = Ci + Gi + Ii + Si+ EXi Jika dibaca menurut kolom: x1j+ x2j + x3j + Vj = Xj
11
Tabel IO Nasional 2005, Klasifikasi 9 sektor (milyar Rp)
12
Keterangan Kode Sektor
13
ANALISIS TABEL IO 1. Struktur Input Produksi Koefisien input aij yang diperoleh dengan rumus xij aij = Xj
merupakan rasio input antara yang berasal dari sektor i untuk sektor j (xij) dengan total input sektor j (Xj). Koefisien input disebut juga koefisien teknis atau teknologi karena menggambarkan bagaimana kombinasi penggunaan input untuk menghasilkan satu unit output. Disamping itu menggambarkan pula peranan tiap sektor dalam pembentukan output suatu sektor.
14
Koefisien Input atau Teknis Tabel IO 2005 (Analisis Model Terbuka)
15
Koefisien Input atau Teknis Tabel IO 2005 Komposisi Nilai Input Antara Sektor Pertanian (sektor-1) tahun 2005 0.0052 Pemerintahan dan Jasas Sosial Kemasyarakatan 0.0134 Lemb Keuangan, Persewaan Bangunan dan Jasa… 0.0108 Angkutan dan Komunikasi 0.0226 Perdagangan, Hotel dan Restoran 0.0088 Bangunan Listrik, Gas dan Air Bersih 0.0005 Industri Manufaktur Pertambangan dan Penggalian 0.0000 Pertanian
0.0879 0.0662
0.0000 0.0100 0.0200 0.0300 0.0400 0.0500 0.0600 0.0700 0.0800 0.0900 0.1000
• Contoh interpretasi sektor 1(kolom): – Untuk menghasilkan Rp 1 nilai output sektor 1 (pertanian), dibutuhkan bahan baku (input antara) senilai Rp 0.2155; Rinciannya: Rp 0.0662 untuk bahan baku dari sektor 1 (pertanian), Rp 0.0879 untuk bahan baku dari sektor 3 (manufaktur), Rp 0.0005 untuk bahan baku sektor Gas, Listrik dan Air bersih, dst. – Pengeluaran terbesar untuk membeli bahan baku dari sektor manufaktur: berupa pupuk, pestisida, plastik,dll . – Cara interpretasi serupa berlaku untuk sektor-sektor lainnya 16
Koefisien Input atau Teknis Tabel IO 2005 (Analisis Model Tertutup)
17
Koefisien Input atau Teknis Tabel IO 2005
• Contoh interpretasi: – Interpretasi komposisi pengeluaran untuk masing-masing bahan baku (input antara) sama seperti pada Analisis Tabel IO Terbuka (seperti dibahas pada slide sebelumnya). – Perbedaannya, disini ditambah satu baris (baris HH) dan satu kolom (kolom HH). Baris HH menggambarkan pengeluaran sektor untuk upah tenaga kerja (=income rumah tangga). Kolom HH: menggambarkan pengeluaran rumah tangga untuk membeli ouput sektor. – Sektor 1 (kolom): untuk menghasilkan Rp 1 nilai output, dikeluarkan dana sebesar Rp 0.1726 untuk membayar tenaga kerja (baris HH). – Sektor HH (kolom): untuk setiap rupiah total pengeluaran rumah tangga Rp 0.1014 dibelanjakan utk membeli output sektor 1 (pertanian); Rp 0.3309 membeli output sektor manufaktur; dst. – Cara interpretasi serupa berlaku untuk sektor-sektor lainnya.
18
2. Mengetahui Multiplier dan Dampak Output Order kemeja dari USA : $1juta
Output Garment utk ekspor naik: $ 1 juta.
+
Output Garment domestik naik: $ 0.05 juta.
=
Total kenaikan Output Garment: $1.05juta
+ Stimulus =1
Input antara naik: Kain, Kancing, resluiting, benang, pewarna, listrik, bahan bakar dll
Output Kegiatan produksi: Kain, Kancing, pewarna, listrik, bahan bakar dll --> meningkat
Output semua kegiatan Produktif selain garmen Naik: $0.60 juta
= Input primer naik: Upah dan gaji, keuntungan usaha, pajak tidak langsung
Belanja RTutk brng konsumsi naik, Belanja Prshaan barang modal naik Output semua kegiatan Produktif naik: $1.65 juta
Dampak Output = 1.65 Multiplier Output: 1.65 / 1 = 1.65
19
Penurunan Model Multiplier Output Neraca Transaksi Total
Neraca Transaksi Domestik
(x11 + x12 + x13 + F1 ) − M1 = X 1 (x 21 + x 22 + x 23 + F2 ) − M 2 = X 2 (x 31 + x 32 + x 33 + F3 ) − M 3 = X 3
x 11 + x 12 + x 13 + F1 = X 1 + M 1 x 21 + x 22 + x 23 + F2 = X 2 + M 2 x 31 + x 32 + x 33 + F3 = X 3 + M 3 Dari rumus koef input antara:
a ij =
x ij X j
(x11 + x12 + x13 + F1 ) = X 1 (x 21 + x 22 + x 23 + F2 ) = X 2 (x 31 + x 32 + x 33 + F3 ) = X 3
xij = aij X j
Dibersihkan dari komponen impor
a11 X 1 + a12 X 2 + a13 X 3 + F1 = X 1 a21 X 1 + a 22 X 2 + a 23 X 3 + F2 = X 2 a31 X 1 + a32 X 2 + a33 X 3 + F3 = X 3
a11 a 21 a 31
a12 a22 a32
a13 X 1 F1 X 1 a 23 X 2 + F2 = X 2 a33 X 3 F3 X 3
AX + F = X
20
Penurunan Model Multiplier Output AX + F = X
Dampak Output Variabel Stimulus
F = X − AX F = (I − A ) X
−1
X = (I − A ) F
(I − A) −1 F = (I − A ) −1 (I − A) X Koefisien variabel stimulus: pengganda atau multiplier untuk mendapatkan output
−1
(I − A ) F = X
dX = (I − A) −1 dF Perubahan Output
Perubahan Stimus
21
Formula Multiplier Output Untuk menghitung angka multiplier atau pengganda output diperoleh dengan rumus:
M O = [ I − A]−1 dimana MO = matriks multiplier/pengganda output berukuran n x n ; dapat diterapkan untuk I = matriks identitas berukuran n x n A = matriks koefisien teknis berukuran n x n [I-A]-1 = matriks kebalikan Leontief Sebenarnya yang menjadi pusat analisis dari tabel IO adalah matriks kebalikan Leontief [I-A]-1 atau matriks multiplier/pengganda output 22
Matriks kebalikan Leontief atau matriks pengganda output (Analisis Model Terbuka)
Jumlah kolom 1 (sektor 1) = 1.3399 artinya jika permintaan akhir sektor 1 bertambah senilai 1 satuan uang, ouput perekonomian bertambah sebesar 1.3399 satuan uang. 23
Interpretasi Multiplier Output Pemerintahan dan Jasas Sosial Kemasyarakatan
1.6308
Lemb Keuangan, Persewaan Bangunan dan Jasa Perusahaan
1.4251
Angkutan dan Komunikasi
1.6685
Perdagangan, Hotel dan Restoran
1.6042
Bangunan
1.8458
Listrik, Gas dan Air Bersih
2.0226
Industri Manufaktur
1.7273
Pertambangan dan Penggalian
1.2107
Pertanian 0.000
1.3399 0.500
1.000
1.500
2.000
2.500
• Sektor 4 (Listrik, Gas dan Air bersih) memiliki multiplier output tertinggi (=2.0226). Setiap kenaikan permintaan output sektor-4 sebesar Rp 1, berdampak meningkatkan output perekonomian secara keseluruhan (semua sektor) sebesar Rp 2.0226. Sektor ini berkekuatan besar dalam menstimulir pertumbuhan, krn banyak membutuhkan dan dibutuhkan oleh sektor-sektor lain. • Sektor 2 (pertambangan dan penggalian) memiliki multiplier output terendah (=1.2107), karena tidak banyak membutuhkan input / bahan baku dari sektorsektor lain. Hal yang hampir sama terjadi pada sektor pertanian. 24
Matriks kebalikan Leontief atau matriks pengganda output (Analisis Model Tertutup)
Jumlah kolom 1 (sektor 1) kurang baris H = 2.0517-0,2897=1.7620, artinya jika permintaan akhir sektor 1 bertambah senilai 1 satuan uang, ouput perekonomian bertambah sebesar 1.7620 satuan uang, dan pendapatan naik 0.2897 satuan uang. 25
Interpretasi Multiplier Output Analisis Model Tertutup 1.3020
Rumah Tangga 0.5968
Pemerintahan dan Jasas Sosial Kemasyarakatan Lemb Keuangan, Persewaan Bangunan dan Jasa Perusahaan Angkutan dan Komunikasi Perdagangan, Hotel dan Restoran
0.3494
Bangunan
0.3229
Listrik, Gas dan Air Bersih
0.2910
Industri Manufaktur
0.2730
Pertanian 0.00 Pendapatan
• •
•
2.5004
0.2897 0.3583
Pertambangan dan Penggalian
3.1994 1.8473 2.1907 2.1134 2.3163 2.4466 2.1251
0.1851
1.4805
0.2897 0.50
1.7620 1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
3.50
Output
Dalam analisis tertutup selain mengetahui dampak thd output, juga dampak income atau pendapatan rumah tangga (pekerja). Sektor 9 (Jasa-jasa) memiliki multiplier total tertinggi (=3.0972), tersusun atas multiplier output dan income masing-masing 2.5004 dan 0.5968. Artinya untuk setiap peningkatan permintaan output sektor 9 sebesar Rp 1, akan berdampak meningkatkan output perekonomian secara keseluruhan sebesar Rp2.5004 dan meningkatkan pendapatan semua pekerja sebesar Rp 0.5968. Sektor 2 (pertambangan) memiliki multiplier total terendah (=1.6656) yg tersusun atas 26 multiplier output dan Income masing-masing 1.4805 dan 0.1851.
3. Multiplier dan Dampak Pendapatan Penurunan Multiplier Pendapatan: Neraca per kolom:
x1j+ x2j + x3j + Vj = Xj
Dimana: Xj = Nilai output atau nilai produksi sektor j xij = input antara untuk produksi sektor j yang barang/jasanya dipasok oleh oleh sektor i Vj = penjumlahan dari komponen bukan input antara, yang terdiri dari: impor bahan baku dari luar negeri / daerah Mj = V201j = pengeluaran atau pendapatan untuk pekerja V202j = surplus usaha (keuntungan dan pembayaran kepada negara) Pengelauran untuk depresiasi atau penyusutan barang modal V203j = V204j = Pajak tidak langsung bersih : pajak pertambahan nilai bersih V205j = Subsidi dari pemerintah
Koefisien pendapatan pekerja: v201 j =
V201 j
, dihitung dari angka Tabel IO Xj Untuk mendapatkan kembali angka V201j, jika Xj sdh diketahui: V201 j = v201 j × X j Kita sekarang memiliki kumpulan v201j sebanyak n (banyak sektor dalam tabel IO), yang kemudian ditempatkan ke dalam matrik diagonal 27
Penurunan Multiplier Pendapatan (1/2) Matriks diagonal koefisien pendapatan pekerja
Vˆ201
0 ... 0 v201,1 0 v ... 0 201 , 2 = ... ... ... ... 0 .... v201, n 0
Angka pendapatan pekerja sektoral dihitung dengan rumus:
ˆ ( I − A ) −1 F v 201 = V 201 pendapatan pekerja
Matriks Pengganda untuk mendapatkan pendapatan pekerja
Stimulus
Elemen dalam matriks tidak lazim disebut multiplier pendapatan
28
Pengganda untuk mendapatkan pendapatan pekerja:
M
I
= Vˆ 201 [ I − A ] − 1
Pendapatan pekerja:
ˆ ( I − A ) −1 F v 201 = M I F = V 201 dimana ˆ = matriks diagonal koefisien nilai upah dan gaji V 201 v201 = vektor pendapatan pekerja, dimensi nx1 Mi = matriks pengganda mendapatkan pendapatan pekerja [I-A]-1 = matriks kebalikan Leontief Angka Pengganda Pendapatan (Income Multiplier) Pekerja sektoral:
ˆ ( I − A) −1 V ˆ −1 Im = V 201 201 29
Matriks Dampak Pendapatan (Analisis Model Terbuka) Sektor 1 2 3 4
1 0.1877 0.0011 0.0145 0.0004
2 0.0012 0.1218 0.0057 0.0002
3 0.0244 0.0091 0.1379 0.0019
4 0.0078 0.0231 0.0413 0.1160
5 0.0116 0.0095 0.0444 0.0009
6 0.0125 0.0019 0.0211 0.0023
7 0.0054 0.0021 0.0259 0.0019
8 0.0020 0.0010 0.0084 0.0011
9 0.0093 0.0024 0.0280 0.0019
5 6 7 8 9 Dampak Pendapatan Koef Pendap Pengganda Pendapatan
0.0015 0.0064 0.0032 0.0039 0.0039 0.222 0.173 1.289
0.0017 0.0025 0.0023 0.0021 0.0046 0.142 0.113 1.261
0.0010 0.0137 0.0070 0.0068 0.0078 0.210 0.107 1.963
0.0024 0.0129 0.0056 0.0090 0.0054 0.223 0.098 2.286
0.1340 0.0210 0.0083 0.0108 0.0075 0.248 0.133 1.866
0.0026 0.1892 0.0109 0.0170 0.0109 0.268 0.178 1.511
0.0031 0.0110 0.1763 0.0104 0.0390 0.275 0.161 1.709
0.0048 0.0051 0.0064 0.1769 0.0168 0.223 0.152 1.464
0.0036 0.0148 0.0085 0.0092 0.3805 0.458 0.363 1.264
• Jika permintaan akhir sektor 1 naik senilai 1 satuan uang (su), pendapatan rumah tangga seluruh sektor naik sebesar 0.222 su. • Multiplier pendapatan sektor 1 = 1.289 artinya untuk setiap tambahan 1 rupiah pendapatan pekerja di sektor 1, akan menciptakan pendapatan nasional sebesar 1.289 rp.
30
Interpretasi Multiplier Pendapatan
• • •
Jika terjadi peningkatan permintaan akhir atas output sektor 3 (manufaktur) sebesar Rp 1, berdampak pd peningkatan income pekerja di seluruh sektor sebesar Rp 0.210. Jk tidak ada mekanisme multiplier output income naik sebesar Rp 0.107, yaitu hanya diterima oleh para pekerja di sektor-1. Krn ada multiplier output, mk dampak income menjadi Rp 0.210. Perbandingan dampak income yang diterima pekerja di semua sektor (0.210) dan yg diterima pekerja sektor 1 (0.107) adalah 2.9770 (=multiplier income tipe I) 31
Matriks Dampak Pendapatan (Analisis Model Tetutup)
• Jika permintaan akhir sektor 1 naik senilai 1 su, pendapatan rumah tangga seluruh sektor naik sebesar 0.2897 su. • Multiplier pendapatan sektor 1 = 1.6783 artinya untuk setiap tambahan 1 rupiah pendapatan pekerja sektor 1, akan menciptakan pendapatan nasional sebesar 32 1.6783 rp.
Interpretasi Multiplier Pendapatan
• • •
Jika terjadi peningkatan permintaan akhir atas output sektor 4 (LGA) sebesar Rp 1, berdampak pd peningkatan income pekerja di seluruh sektor sebesar Rp 0.2910. Jk tidak ada mekanisme multiplier output income naik sebesar Rp 0.0977, yaitu hanya diterima oleh para pekerja di sektor-1. Krn ada multiplier output, mk dampak income menjadi Rp 0.2910. Perbandingan dampak income yang diterima pekerja di semua sektor (0.291) dan yg diterima pekerja sektor 1 (0.0977) 33 adalah 2.9770 (=multiplier income tipe II))
4. Multiplier dan Dampak Nilai Tambah Bruto Nilai tambah bruto: Dimana: V201j = V202j = V203j = V204j = V205j =
VAj =v201j+ v202j + v203j + v204j + v205j
pengeluaran atau pendapatan untuk pekerja surplus usaha (keuntungan dan pembayaran kepada negara) Pengelauran untuk depresiasi atau penyusutan barang modal Pajak tidak langsung bersih : pajak pertambahan nilai bersih Subsidi dari pemerintah
Koefisien nilai tambah bruto sektor j, v j =
VA j
Xj Untuk mendapatkan kembali angka VAj, jika Xj sdh diketahui: VA j = v j × X j Kita sekarang memiliki kumpulan vj sebanyak n (banyak sektor dalam tabel IO), yang kemudian ditempatkan ke dalam matrik diagonal Angka nilai tambah bruto sektoral dihitung dengan rumus:
v1 0 ... 0 0 v ... 0 2 ˆ = V ... ... ... ... 0 0 .... v n
ˆ ( I − A ) −1 F VA = V Nilai Tambah Bruto
Stimulus Pengganda
34
Koefisien Nilai Tambah Bruto:
Vˆ
SKT
5
1
2
3
4
6
7
8
9
1
0.765
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
2
0.000
0.819
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
3
0.000
0.000
0.374
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
4
0.000
0.000
0.000
0.303
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
5
0.000
0.000
0.000
0.000
0.358
0.000
0.000
0.000
0.000
6
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.593
0.000
0.000
0.000
7
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.488
0.000
0.000
8
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.680
0.000
9
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.540
35
Dampak Nilai Tambah Bruto dan Proses Perhitungan ˆ (I − A) −1 V
VA =
F
SKT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
375,615
1
0.832
0.005
0.108
0.035
0.052
0.056
0.024
0.009
0.041
195,418
317,170
2
0.008
0.885
0.066
0.168
0.069
0.014
0.016
0.007
0.018
197,401
795,681
3
0.051
0.020
0.483
0.145
0.155
0.074
0.091
0.029
0.098
1,231,130
26,911
4
0.001
0.001
0.006
0.359
0.003
0.007
0.006
0.003
0.006
27,553
206,862
5
0.004
0.004
0.003
0.006
0.360
0.007
0.008
0.013
0.010
528,981
433,186
6
0.021
0.008
0.046
0.043
0.070
0.631
0.037
0.017
0.049
194,422
7
0.010
0.007
0.021
0.017
0.025
0.033
0.534
0.019
0.026
239,391
8
0.017
0.010
0.031
0.040
0.048
0.076
0.047
0.791
0.041
287,654
9
0.006
0.007
0.012
0.008
0.011
0.016
0.058
0.025
0.566
Jumlah
0.950
0.947
0.775
0.821
0.794
0.913
0.820
0.914
0.855
NTB
2,876,892
F
477,378 228,020 133,327 424,687
Matriks menggandakan Final demand (F) ke Nilai tambah bruto (VA)
36
Matriks kebalikan Koefisien Nilai Tambah Bruto:
Vˆ −1 sektor
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
1.307
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
2
0.000
1.221
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
3
0.000
0.000
2.675
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
4
0.000
0.000
0.000
3.303
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
5
0.000
0.000
0.000
0.000
2.796
0.000
0.000
0.000
0.000
6
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
1.687
0.000
0.000
0.000
7
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
2.049
0.000
0.000
8
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
1.471
0.000
9
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
1.853
37
Angka Pengganda Nilai Tambah Bruto ˆ (I − A ) V ˆ −1 V SKT 1
1 1.087
2 0.006
3 0.289
4 0.114
5 0.144
6 0.094
7 0.049
8 0.013
9 0.076
2
0.010
1.080
0.177
0.554
0.193
0.023
0.032
0.010
0.033
3
0.066
0.024
1.291
0.477
0.434
0.125
0.186
0.043
0.182
4
0.001
0.001
0.016
1.187
0.008
0.012
0.012
0.005
0.011
5
0.005
0.005
0.007
0.021
1.008
0.012
0.017
0.019
0.018
6
0.028
0.010
0.122
0.142
0.196
1.065
0.075
0.025
0.092
7
0.013
0.009
0.057
0.056
0.070
0.056
1.095
0.029
0.048
8
0.023
0.012
0.082
0.133
0.135
0.128
0.096
1.164
0.076
9
0.008
0.008
0.031
0.027
0.031
0.027
0.119
0.037
1.049
1
1
1
Vektor baris u: u
1
1
1
1
1
1
ˆ (I − A)V ˆ −1 MVA= uV MVA
1.241
1.156
2.072
2.711
2.219
1.541
1.681
1.345
Setiap kenaikan satu juta rupiah nilai tambah bruto di sektor manufaktur, akan meningkatkan nilai tambah bruto nasional 2,072 juta rupiah
1.585
38
5. Multiplier dan Dampak Kesempatan Kerja Koefisien Tenaga Kerja,
lj =
TK j
Xj TK j = l j × X j Untuk mendapatkan kembali angka TKj, jika Xj sdh diketahui: Kita sekarang memiliki kumpulan lj sebanyak n (banyak sektor dalam tabel IO), yang kemudian ditempatkan ke dalam matrik diagonal Angka kesempatan kerja sektoral dihitung dengan rumus:
l1 0 ... 0 0 l ... 0 2 Lˆ = ... ... ... ... 0 0 .... l n
TK = Lˆ (I − A) −1 F Jumlah Kesempatan Kerja
Stimulus Pengganda
39
Satuan Output : Milyar Rp; Satuan Tenaga kerja (TK): orang; Satuan Koefisien TK (baris koef): orang/milyar rp.
Pengganda Dampak Kesempatan Kerja Dampak Sektoral dan Sumbernya SKT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Jumlah
1 89.464 0.020 0.782 0.010 0.085 0.867 0.243 0.106 0.240 91.816
2 0.571 2.320 0.306 0.006 0.091 0.344 0.179 0.058 0.285 4.160
3 11.615 0.173 7.430 0.051 0.052 1.868 0.539 0.186 0.485 22.400
4 3.711 0.439 2.225 3.033 0.130 1.757 0.429 0.245 0.337 12.308
5 5.547 0.181 2.392 0.025 7.339 2.859 0.634 0.293 0.465 19.734
6 5.975 0.036 1.139 0.060 0.144 25.767 0.833 0.462 0.677 35.092
7 2.591 0.041 1.395 0.049 0.172 1.498 13.475 0.285 2.421 21.926
8 0.944 0.018 0.451 0.030 0.261 0.700 0.491 4.819 1.044 8.758
9 4.430 0.047 1.511 0.050 0.200 2.017 0.649 0.250 23.625 32.779
Koef TK Total Dampak Multiplier
82.266 91.816 1.116
2.147 4.160 1.937
5.756 22.400 3.891
2.556 12.308 4.815
7.281 19.734 2.710
24.201 35.092 1.450
12.309 21.926 1.781
4.140 8.758 2.116
22.515 32.779 1.456
40
Interpretasi Multiplier Kesempatan Kerja • Jika terjadi peningkatan permintaan output sektor 1 (pertanian) sebesar Rp 1 milyar, berdampak pd peningkatan kesempatan kerja di seluruh sektor sebesar 100.39 orang. • Padahal jk tidak ada mekanisme keterkaitan antar sektor, kesempatan kerja hanya naik sebesar 82.27 orang, yaitu yang diserap oleh sektor pertanian saja. • Krn ada keterkaitan antar-sektor, maka dampak kesempatan kerja di seluruh sektor (termasuk pertanian) menjadi 100.39 orang. Perbandingan dampak kesempatan kerja yg muncul di semua sektor dan yg muncul di sektor pertanian adalah 1.22. Angka ini dsbt multiplier kesempatan kerja. Artinya jika terjadi peningkatan kesempatan kerja di sektor pertanian sebesar 1 orang, akan meningkatkan kesempatan kerja di seluruh sektor sebanyak 1.22 orang. 41
6. Untuk Melihat Keterkaitan antar sektor perekonomian. 1. Keterkaitan ke Belakang 1.1 Keterkaitan ke belakang langsung (direct Bacward linkage) • Dilihat dari koefisien input antara.
1.2 Keterkaitan kebelakang Total (Total backward linkage) Besar-kecilnya ukuran keterkaitan ke belakang suatu sektor ditunjukkan oleh Indeks Keterkaitan ke Belakang (IKBj), yang diperoleh dengan cara: n
∑ IKB
j
=
b ij
i = 1 n
n
n
∑
∑
i = 1
j = 1
b ij
dimana IKBj = indeks keterkaitan total ke belakang sektor-j bij = unsur matriks kebalikan Leontif baris-i dan kolom-j n = ukuran matriks Leontif (ukuran sektor tabel IO)
42
2) Keterkaitan kedepan (Forward linkage) 2.1 Keterkaitan ke depan Langsung (Direct Forward Linkage) •
Lihat dari koefisien input antara: lihat secara horisontal
2.2 Keterkaitan ke depan Total (Total Direct Forward Linkage) Besar-kecilnya ukuran keterkaitan ke depan suatu sektor ditunjukkan oleh Indeks Keterkaitan ke Depan (IKDj), yang diperoleh dengan cara: n
∑ b IKD
i
=
ij
j=1 n n
∑
∑ b
n ij
i=1 j−1
dimana IKDj = indeks keterkaitan total ke depan sektor-i bij = unsur matriks kebalikan Leontif baris-i dan kolom-j n = ukuran matriks Leontif (ukuran sektor tabel IO) 43
KETERKAITAN KE HULU DAN HILIR Keterkaitan industri ke arah Hulu
44 Keterkaitan Industri ke arah Hilir
Ilustrasi Indeks Keterkaitan Total ke Belakang dan ke Depan 0.944=1.5176
Matriks Multiplier Output:
Indeks Keterkaitan ke belakang
÷1.6083
SKT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
Indeks
1
1.0875
0.0069
0.1412
0.0451
0.0674
0.0726
0.0315
0.0115
0.0538
1.5176
0.944
2
0.0094
1.0803
0.0807
0.2046
0.0842
0.0166
0.0190
0.0086
0.0217
1.5251
0.948
3
0.1359
0.0532
1.2907
0.3865
0.4155
0.1978
0.2423
0.0783
0.2625
3.0627
1.904
4
0.0037
0.0023
0.0199
1.1868
0.0097
0.0233
0.0193
0.0115
0.0195
1.2961
0.806
5
0.0117
0.0124
0.0072
0.0178
1.0079
0.0197
0.0236
0.0358
0.0274
1.1635
0.723
6
0.0358
0.0142
0.0772
0.0726
0.1181
1.0647
0.0619
0.0289
0.0834
1.5568
0.968
7
0.0197
0.0145
0.0438
0.0349
0.0515
0.0677
1.0947
0.0399
0.0527
1.4194
0.883
8
0.0255
0.0141
0.0450
0.0592
0.0709
0.1117
0.0687
1.1642
0.0604
1.6198
1.007
9
0.0107
0.0126
0.0215
0.0150
0.0206
0.0300
0.1076
0.0464
1.0493
1.3138
0.817
Total
1.3399
1.2107
1.7273
2.0226
1.8458
1.6042
1.6685
1.4251
1.6308
1.6083
Indeks
0.8331
0.7528
1.0740
1.2576
1.1477
0.9974
1.0374
0.8861
1.0140
1.04740=1.7273÷1.6083
Rata-rata angka multiplier output sektoral
Indeks Keterkaitan ke Depan
•
Indeks Keterkaitan Total ke Belakang (IKB) atau Total Backward Linkage = derajat keterkaitan sektor dg sektor-sektor yang lebih hulu secara Total.
•
Keterkaitan Total ke Depan (IKD) atau Forward Linkage = derajat keterkaitan sektor dg sektor-sektor yang lebih45 hilir.
Keterbatasan analisis model I-O • Keseragaman – Setiap sektor hanya memproduksi satu jenis output yang seragam (homogeneity) dari susunan input tunggal.
• Kesebandingan – Kenaikan penggunaan input berbanding lurus dengan kenaikan output (proportionality), yang berarti perubahan tingkat output tertentu akan selalu didahului oleh perubahan pemakaian input yang sebanding. – Dengan lain perkataan, setiap sektor hanya memiliki satu fungsi produksi dimana input berhubungan secara fixed proportional. Asumsi ini menyampingkan pengaruh skala ekonomis, artinya makin banyak output yang dihasilkan, biaya produksi per unit makin kecil sehingga penggunaan Input Antara semakin efisien.
• Penjumlahan – Efek total dari kegiatan produksi di berbagai sektor merupakan penjumlahan (additivity) dari proses produksi masing-masing sektor secara terpisah. Ini berarti seluruh pengaruh di luar sistem input-output diabaikan.
46
7. Supply- Side IO Model Misalkan kita mendefinisikan matriks Transaksi Kuadran I sebagai Z, vektor output sebagai X, dan vektor non input antara adalah W, sebagai berikut:
z11 Z = z 21 z31
z12 z 22 z32
z13 X1 z 23 ; X = X 2 ; [W1 W2 W3 ] X 3 z33
Koefisien alokasi output adalah :
a11 r A = a21 a31
r A = Xˆ
a12 a22 a32
( )
−1
Z
z11 a13 X 1 z a23 = 21 X2 a33 z 31 X 3 sehingga
z12 X1 z 22 X2 z32 X3 r ˆ Z= X A
( )
z13 1 X1 X1 z 23 = 0 X2 z33 0 X 3
0 1 X2 0
0 z11 0 z 21 1 z31 X 3
z12 z22 z32
z13 z 23 z33
47
Koefisien Alokasi Output SKT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
1
0.0662
0.0001
0.4295
0.0000
0.0189
0.0661 0.0001
0.0001
0.0208 0.6019
2
0.0000
0.0707
0.3056
0.0324
0.0797
0.0000 0.0001
0.0000
0.0017 0.4903
3
0.0203
0.0054
0.1930
0.0098
0.0804
0.0400 0.0263
0.0045
0.0418 0.4215
4
0.0030
0.0031
0.2721
0.1519
0.0028
0.1216 0.0451
0.0257
0.0647 0.6900
5
0.0075
0.0069
0.0042
0.0015
0.0010
0.0160
0.0110
0.0175
0.0198 0.0855
6
0.0152
0.0040
0.1477
0.0044
0.0673
0.0422 0.0181
0.0066
0.0414 0.3469
7
0.0132
0.0092
0.1332
0.0027
0.0395
0.0899 0.0720
0.0234
0.0445 0.4277
8
0.0187
0.0085
0.1261
0.0069
0.0629
0.1685 0.0453
0.1333
0.0513 0.6214
9
0.0048
0.0064
0.0390
0.0003
0.0063
0.0213 0.0665
0.0224
0.0363 0.2034
48
Proses penurunan mutliplier Misalkan Wj adalah seluruh pembayaran untuk non input antara, misalnya impor (mj), tenaga kerja (hi), dan komponen value added lainnya. Maka jumlah pembayaran di kolom j adalah:
X j = z1 j + z2 j + z3 j + w j Struktur tersebut yang mewakili matriks berukuran 3x3 adalah:
[X 1
X2
X 3 ] = i ' Z + [W1 W2 W3 ]
X ' = i' Z + W r ˆ X ' = i' XA + W r X '= X ' A +W r X ' ( I − A) = W r −1 X ' = W ( I − A)
i ' Xˆ = X '
Asumsi dalam pendekatan supply-side: pola distribusi output bersifat stabil dalam sistem ekonomi
r −1 ∆X ' = ∆W ( I − A)
Multiplier input
49
[∆X 1
∆X 2
∆X 3 ] = [∆W1 ∆W2
r −1 Q = ( I − A)
[∆X 1
∆X 2
r −1 ∆W3 ]( I − A)
Multiplier input
∆X 3 ] = [∆W1
∆W2
q11 ∆W3 ]q21 q31
q12 q22 q32
q13 q23 q33
Jumlah angka baris i ke kanan: multiplier input (supply) dari sektor i
Jika ∆W1=1, ∆W2=0 dan ∆W3=0, maka vektor ∆X:
∆ X = [q11 q12
q13 ] = [1 0
q11 0 ] q 21 q31
q12 q 22 q32
q13 q 23 q33
Penambahan input (tenaga kerja, atau impor) untuk produksi sektor 1 berdampak meningkatkan output pada sektor-1 (q11), sektor-2 (q12), dan sektor-3 (q13) 50
Matriks Pengganda Input r −1 ( I − A) Vˆ SKT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
1
1.0875
0.0055
0.6121
0.0082
0.0795
0.1082
0.0256
0.0082
0.0585
1.9932
2 3
0.0119
1.0803
0.4436
0.0470
0.1258
0.0313
0.0196
0.0078
0.0298
1.7971
0.0313
0.0097
1.2907
0.0161
0.1129
0.0679
0.0454
0.0130
0.0658
1.6528
4
0.0206
0.0101
0.4774
1.1868
0.0629
0.1918
0.0863
0.0457
0.1168
2.1986
5
0.0099
0.0083
0.0265
0.0027
1.0079
0.0249
0.0162
0.0218
0.0253
1.1436
6
0.0241
0.0075
0.2247
0.0088
0.0935
1.0647
0.0337
0.0139
0.0608
1.5318
7
0.0243
0.0141
0.2337
0.0078
0.0747
0.1242
1.0947
0.0353
0.0705
1.6794
8
0.0356
0.0155
0.2721
0.0149
0.1164
0.2317
0.0778
1.1642
0.0915
2.0197
9
0.0098
0.0092
0.0860
0.0025
0.0224
0.0412
0.0804
0.0306
1.0493
1.3314
51
Pengganda Dampak Nilai Pendapatan Koefisien Pendapatan Pekerja Vˆ 1 2 3 4 5 6 7 8
1 0.17261 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000
2 0.00000 0.11277 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000
3 0.00000 0.00000 0.10685 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000
4 0.00000 0.00000 0.00000 0.09774 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000
5 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.13291 0.00000 0.00000 0.00000
6 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.17766 0.00000 0.00000
7 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.16102 0.00000
8 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.15198
9 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000
9
0.00000
0.00000
0.00000
0.00000
0.00000
0.00000
0.00000
0.00000
0.36263
r −1 ( I − A) Vˆ
Pengganda Pendapatan:
r −1 ∆Y ' = ∆W ( I − A) Vˆ
SKT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
1
0.1877
0.0006
0.0654
0.0008
0.0106
0.0192
0.0041
0.0013
0.0212
0.3109
2
0.0021
0.1218
0.0474
0.0046
0.0167
0.0056
0.0031
0.0012
0.0108
0.2133
3
0.0054
0.0011
0.1379
0.0016
0.0150
0.0121
0.0073
0.0020
0.0238
0.2062
4
0.0036
0.0011
0.0510
0.1160
0.0084
0.0341
0.0139
0.0070
0.0424
0.2774
5
0.0017
0.0009
0.0028
0.0003
0.1340
0.0044
0.0026
0.0033
0.0092
0.1592
6
0.0042
0.0008
0.0240
0.0009
0.0124
0.1892
0.0054
0.0021
0.0220
0.2611
7
0.0042
0.0016
0.0250
0.0008
0.0099
0.0221
0.1763
0.0054
0.0256
0.2707
8
0.0061
0.0018
0.0291
0.0015
0.0155
0.0412
0.0125
0.1769
0.0332
0.3177
9
0.0017
0.0010
0.0092
0.0002
0.0030
0.0073
0.0129
0.0047
0.3805
0.4206
52
Pengganda dan Dampak Nilai Tambah Bruto Koefisien NTB
Vˆ
1 2 3 4 5 6 7 8
1 0.765 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
2 0.000 0.819 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
3 0.000 0.000 0.374 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
4 0.000 0.000 0.000 0.303 0.000 0.000 0.000 0.000
5 0.000 0.000 0.000 0.000 0.358 0.000 0.000 0.000
6 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.593 0.000 0.000
7 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.488 0.000
8 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.680
9 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
9
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.540
r −1 ∆VA' = ∆W(I − A) Vˆ
r −1 ( I − A) Vˆ
Pengganda NTB: SKT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
1
0.832
0.004
0.229
0.002
0.028
0.064
0.012
0.006
0.032
1.210
2
0.009
0.885
0.166
0.014
0.045
0.019
0.010
0.005
0.016
1.168
3
0.024
0.008
0.483
0.005
0.040
0.040
0.022
0.009
0.035
0.666
4
0.016
0.008
0.178
0.359
0.022
0.114
0.042
0.031
0.063
0.834
5
0.008
0.007
0.010
0.001
0.360
0.015
0.008
0.015
0.014
0.437
6
0.018
0.006
0.084
0.003
0.033
0.631
0.016
0.009
0.033
0.834
7
0.019
0.012
0.087
0.002
0.027
0.074
0.534
0.024
0.038
0.816
8
0.027
0.013
0.102
0.005
0.042
0.137
0.038
0.791
0.049
1.204
9
0.008
0.008
0.032
0.001
0.008
0.024
0.039
0.021
0.566
0.707
53
Pengganda dan Dampak Kesempatan Kerja Koefisien Tenaga Kerja 1 2 3 4 5 6 7 8 9
1
2
82.266 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000 2.147 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
1
3
4
0.000 0.000 5.756 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000 0.000 0.000 2.556 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
5
6
7
8
9
0.000 0.000 0.000 0.000 7.281 0.000 0.000 0.000 0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 24.201 0.000 0.000 0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 12.309 0.000 0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 4.140 0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 22.515
r −1 ∆(TK)'= ∆W(I − A) Lˆ
r −1 ( I − A) Lˆ
Pengganda TK: SKT
Lˆ
2
3
4
5
6
7
8
9
Total
1
89.464
0.012
3.524
0.021
0.579
2.617
0.315
0.034
1.317
97.881
2
0.979
2.320
2.553
0.120
0.916
0.758
0.241
0.032
0.672
8.590
3
2.578
0.021
7.430
0.041
0.822
1.644
0.558
0.054
1.481
14.629
4
1.693
0.022
2.748
3.033
0.458
4.643
1.063
0.189
2.630
16.480
5
0.813
0.018
0.153
0.007
7.339
0.603
0.200
0.090
0.569
9.792
6
1.980
0.016
1.293
0.023
0.681
25.767
0.415
0.058
1.369
31.602
7
2.001
0.030
1.345
0.020
0.544
3.006
13.475
0.146
1.588
22.155
8
2.925
0.033
1.566
0.038
0.847
5.608
0.957
4.819
2.060
18.855
9
0.808
0.020
0.495
0.006
0.163
0.997
0.989
0.127
23.625
27.231 54
SELESAI TERIMA KASIH 55
