ANALISIS PENGARUH PENGGUNAAN ENERGI TERHADAP OUTPUT

PRODUKSI INDUSTRI BESAR DAN SEDANG DI JAWA TENGAH

Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Program Studi Strata 1

Jurusan Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Oleh :

WAHYU DEDY SANJAYA

B 300140155

PROGRAM STUDI EKONOMI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA

2018

i

ii

iii

1

ANALISIS PENGARUH PENGGUNAAN ENERGI TERHADAP

OUTPUT PRODUKSI INDUSTRI BESAR DAN SEDANG DI JAWA

TENGAH

AbatrakEnergi merupakan suatu kebutuhan pokok yang tak terpisahkan dari semua kegitan

manusia. Terutama dalam bidang industri, energi digunakan sebagai modal yang

berbentuk sumber energi untuk membantu proses produksi. Dari mulai energi

bahan bakar untuk menjalakan mesin produksi industri, dan energi listrik untuk

membantu menjalankan mesin dan membantu penerangan pada waktu proses

produksi industri. Penelitian ini menunjukan bahwa konsumsi energi bahan bakar

serta energi listrik mempengaruhi output produksi industri Besar dan Sedang

Provinsi Jawa Tengah 2010-2014. Model analisis yang digunakan adalah panel

data dengan pendekatan Fixed Effect Model (FEM) yang mengunakan data time

series selama lima tahun (2010-2014) dan data cross section 24 sektor industri di

Jawa Tengah. Berdasarkan hasil penelitian diketahui, pada uji validitas pengaruh

(Uji T) menunjukan variabel energi bahan bakar dan energi listrik secara sendiri-

sendiri memiliki pengaruh signifikan terhadap output produksi. Sedangkan pada

uji eksitensi model (Uji F) menunjukan bahwa secara simultan variabel energi

bahan bakar dan energi listrik berpengaruh terhadap output produksi, atau

menunjukan model eksis. Koefisien determinasi R2 menunjukan bahwa variabel

bebas yang diteliti mampu menjelaskan 97,34% sisanya 2,66% sisanya dijelaskan

oleh variabel yang tidak diteliti.

Kata Kunci: Output Produksi, Energi Bahan Bakar, Energi Listrik

Abstract

Energy is an essential requirement that is inseparable from all human activities.

Especially in the field of industry, energy is used as capital in the form of energy

sources to assist the production process. From the start of fuel energy to running

industrial production machinery, and electrical energy to help run the engine and

assist lighting at the time of industrial production process. This study shows that

the consumption of fuel energy and electrical energy affects the production output

of large and medium industries of Central Java Province 2010-2014. The analysis

model used is Fixed Effect Model (FEM) data panel using time series data for five

years (2010-2014) and cross section data of 24 industry sectors in Central Java.

Based on the results of the research is known, on the validity test of influence

(Test T) shows the variable of fuel energy and electric energy individually has a

significant influence on production output. While on model existence test (F test)

shows that simultaneously variable of fuel energy and electric energy influence to

output of production, or show model exist. The coefficient of determination R2

shows that the independent variables studied are able to explain the remaining

97.34% of the remaining 2.66% is explained by the variable not examined.

Keywords: Production Output, Fuel Energy, Electrical Energy

2

1. PENDAHULUAN

Energi merupakan suatu kebutuhan pokok yang tak terpisahkan dari manusia.

Hampir semua sektor dalam kehidupan ini membutuhkan energi untuk mencukupi

kebutuhan-kebutuhan manusia. Sedangkan seiring berjalannya waktu sumber

energi konvensional seperti minyak bumi dan batubara semakin menipis, hal

tersebut dikarenakan bahwa sumber-sumber energi konvensional tersebut

merupakan sumber energi yang tidak dapat terbarukan. Artinya sumber energi

seperti ini suatu saat akan habis. Dengan kondisi seperti itu penggunakan energi

harus dilakukan dengan bijaksana, produktif, dan efisien. Selain itu menciptakan

dan menggunakan sumber energi yang dapat diperbarui, merupakan suatu tuntutan

bagi semua pihak terutama pemerintah. Namun permasalahan saat ini adalah

sumber energi pengganti masih belum membuahkan hasil optimal untuk

digunakan secara komersial. Dilain sisi harga untuk sumber energi dalam negeri

menunjukan trend yang terus meningkat, hal tersebut dikarenakan kenaikan harga

minyak dunia yang semakin meningkat dan berimbas pada kenaikan harga energi

dalam negeri, ditambah menipisnya cadangan minyak nasional (Raharjo dan

Riadi, 2016).

Dalam dunia industri, energi sangatlah penting. terutama dalam

penggunaan energi listrik. Porsi pemakaian serta alokasi dana untuk kebutuhan

listrik dalam industri adalah yang terbesar. Menurut Wiryawan, dkk (2016) Energi

listrik saat ini adalah energi yang paling banyak digunakan pada kehidupan

sehari-hari di berbagai sektor mulai dari rumah tangga, perkantoran hingga pabrik

berskala kecil dan besar.

Menurut Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral (2016),

Perkembangan zaman yang diiringi dengan pertambahan jumlah populasi dunia,

membuat penggunaan energi juga semakin bertambah. Terlebih dengan adanya

revolusi industri yang memicu pertumbuhan industri di segala sector, membuat

penggunaan energi juga semakin bertambah.

3

Tabel 1Banyaknya Perusahaan / Unit Usaha Menurut Jenis Industri di Jawa Tengah

Tahun 2006 - 2016

Tahun

Agro Industri Industri Total

Besar Kecil dan

Menengah Besar

Kecil dan

Menengah Besar

Kecil dan

Menengah

2006 268 324,568 496 319,452 764 644,020

2007 277 323,664 495 320,411 772 644,075

2008 283 323,335 498 320,590 781 643,925

2009 288 322,910 501 320,770 789 643,680

2010 269 324,415 495 319,686 764 644,101

2011 297 328,610 528 315,724 825 644,334

2012 301 328,953 534 316,052 835 645,005

2013 305 335,477 542 309,671 847 645,148

2014 268 324,568 560 320,014 828 644,582

2015 251 319,485 546 312,110 797 631,595

2016 259 317,748 548 313,140 807 630,888

Sumber: Dinas Perindustrian Provinsi Jawa Tengah dalam BPS

Dapat dilihat pada Tabel 1 menunjukan bahwa jumlah total untuk industri

besar mengalami naik turun dalam kurun waktu tahun 2006-2014, untuk industri

kecil dan menengah juga demikian. Jumlah industri besar dan industri kecil dan

menengah yang terbesar sama-sama ditahun 2013. Pertumbuhan jumlah industri

dapat dipengaruhi beberapa faktor, yaitu masuknya investor asing, pembangunan

infrastruktur yang terus berkembang, ataupun pinjaman modal usaha dari

pemerintah. Jika usaha semakin mudah untuk dilakukan oleh masyarakat, dapat

diperkirakan perkembangan industri akan berjalan dengan cepat.

4

Gambar 1Konsumsi Energi Bahan bakar dan Energi Listrik dalam proses industri Besar dan

Sedang Jawa Tengah 2006-2014

Sumber: Badan Pusat Statistik Jawa Tengah (diolah)

Gambar 1 merupakan konsumsi energi bahan bakar dan energi listrik

tahun 2006-2014 yang digunakan dalam proses produksi industri besar dan sedang

di Jawa Tengah. Grafik tersebut menunjukan bahwa dari konsumsi bahan bakar

dan konsumsi listrik proses produksi menunjukan tren naik. Tetapi jika dilihat

proses naik turunnya, konsumsi bahan bakar pada tahun 2009-2011 terjadi

penurunan. Dan untuk konsumsi listrik mengalami penurunan terlihat pada tahun

2007-2009. Naik turunnya konsumsi energi bahan bakar maupun energi listrik

dipengaruhi kebutuhan industri. Apabila permintaan barang naik, maka konsumsi

energi juga akan naik. Begitupun sebaliknya, apabila permintaan turun produsen

juga akan menurunkan konsumsi energinya.

0

1.000.000.000

2.000.000.000

3.000.000.000

4.000.000.000

5.000.000.000

6.000.000.000

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Energi Bahan Bakar Energi Listrik

5

2. METODE

2.1 Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder. Data

sekunder merupakan data yang diperoleh peneliti secara tidak langsung atau

melalui perantara seperti lembaga pengumpul data yang dipublikasikan untuk

umum.

Sumber data peneliti berasal dari Badan Pusat Statistik. Data yang dipakai

dalam penelitian merupakan data jumlah bahan bakar industri besar dan sedang

per kode industri di jawa tengah 2010-2014 dalam ribuan rupiah.

2.2 Metode Analisis Data

Data Panel merupakan gabungan antara dua lintas waktu (time series) dan

data lintas individu (cross section) yang sama diikur pada waktu yang berneda.

Analisis data panel digunakan untuk mengamati hubungan antara satu variabel

terikat (dependent variable) dengan variabel bebas (indenpendent variabel).

Berikut model persamaan yang digunakan dalam penelitian ini

(Soekartawi, 2003):

Yit = β0 + β1 X1it + β2 X2it + e

logYit = β0 + β1 logX1it + β2 logX2it + e

log(OP)it = β0 + β1 log(EBB)it + β2 log(EL)it + e

di mana:

logOP = output produksi

logEBB = energi bahan bakar

logEL = energi listrik

β0 = konstanta

β1 dan β2 = koefisien regresi variabel bebas

6

i = subskrip wilayah (sektor-sektor industri besar dan sedang

di Provinsi Jawa Tengah)

t = subskrip waktu (2010-2014)

e = error term

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

Untuk mengetahui pengaruh penggunaan energi bahan bakar dan energi

listrik terhadap output produksi industri besar dan sedang di Provinsi Jawa

Tengah digunakan Analisis Regresi Data Panel dengan model ekonometrika

sebagai berikut :

log(OP)it = β0+ β1 log(EBB)it + β2 log(EL)it + e

di mana:

logOP = output produksi

logEBB = energi bahan bakar

logEL = energi listrik

β0 = konstanta

β1 dan β2 = koefisien regresi variabel bebas

i = subskrip wilayah (sektor-sektor industri besar dan sedang

di Provinsi Jawa Tengah)

t = subskrip waktu (2010-2014)

e = error term

Dalam analisis model data panel terdapat tiga macam metode yang

digunakan untuk mengestimasi model Asumsi Koefisien Tetap Antar Waktu dan

Individu (Common Effect Model), Asumsi Slope Konstan, Tetapi Intersepsi

Bervariasi (Fixed Effect Model), dan Pendekatan Efek Acak (Random Effect

Model). Model estimasi data penel dari tiga model dapat dilihat di Tabel 4.2

7

Tabel 2

Hasil Regresi Data Panel Cross Section

Variabel Koefisien Regresi

PLS FEM REM

C 9.926713 16.046220 15.095440

logEBB 0.343292 0.198512 0.224287

logEL 0.339010 0.132711 0.161519

R2

0.652403 0.973401 0.425450

Adj. R2

0.646461 0.966327 0.415628

F-statistik 109.798300 137.599200 43.318750

Prob F-statistik 0.000000 0.000000 0.000000

3.1 Pemilihan Model Estimasi Terbaik

Untuk menentukan model estimasi terbaik dari hasil estimasi PLS, FEM,

REM digunakan uji Chow dan uji Hausman. Apabila pada uji Chow terpilih PLS

dan pada Uji Hausman terpilih REM, maka harus dilakukan uji Langrange

Multiplier (LM) untuk menentukan model estimasi terbaik antara hasil estimasi

PLS dan REM.

1) Uji Chow

Uji Chow merupakan uji untuk menentukan model terbaik antara Fixed

Effect Model dengan Common Effect Model. Jika hasilnya menyatakan

menerima hipotesis nul maka model terbaik untuk digunakan adalah Common

Effect Model. Akan tetapi, jika hasilnya menyatakan menolak hipotesis nul

maka model terbaik yang digunakan adalah Fixed Effect Model, dan pengujian

akan berlanjut ke uji hausman.

Tabel 3

Hasil Uji Chow Test

Effect Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 49.321781 (23,94) 0.0000

Cross-section Chi-square 308.420855 23 0.0000

8

Dari Tabel 3 diketahui bahwa p-value(prob) dari Uji F-Statistik adalah

sebesar 0,0000 (lebih kecil dari 0,05), sehingga dengan tingkat keyakinan 95%

hasil dapat menolak H0. Ini berarti berdasarkan Uji Chow, metode FEM lebih

tepat digunakan daripada Metode Common Effect.

2) Uji Hausman

Uji Hausman merupakan pengujian untuk menentukan penggunaan

metode antara Random Effect Model dengan Fixed Effect Model. Jika dari hasil

uji hausman tersebut menyatakan menerima hipotesis nul maka model yang

terbaik untuk digunakan adalah Random Effect. Akan tetapi, jika hasilnya

menyatakan menolak hipotesis nol maka terbaik yang digunakan adalah Fixed

Effect.

Tabel 4

Hasil Uji Hausman

Test Summary

Chi-Sq.

Statistic

Chi-

Sq.d.f Prob.

Cross-section random 12.028942 2 0.0024

Berdasarkan Tabel 4 Uji Hausman, nilai cross-section random adalah

0,0024 yang lebih kecil dari Alpha 0,05 sehingga menolak hipotesis nul, jadi

menurut uji Hausman, model yang terbaik digunakan adalah menggunakan

metode Fixed Effect.

Dari uji pemilihan model melalui uji Chow dan uji Hausman, model

yang terbaik adalah model estimasi model FEM, yang hasilnya estimasi

lengkapnya terlihat pada Tabel 5.

Tabel 5

Hasil Estimasi Fixed Effect Model

logOPi = 16.04622 + 0.198512logEBBi + 0.132711logELi

(0.0000)* (0.0028)*

R2 = 0.973401 F Statistik = 137.5992 Probabilitas = 0.000000

9

Keterangan : () menunjukan Koefisien Standar Eror ; * Signifikansi

pada level 5% ; ** Signifikansi pada level 10% ;

Tabel 6

Efek dan Konstanta Cross Section

ISIC Sektor Industri Efek Konsatanta

13 Tekstil 1.563782 17.610002

19 Produk dari Batu Bara dan Pengilangan Minyak -3.004865 13.041355

18 Percetakan dan Reproduksi Media Rekaman -0.147026 15.899194

27 Peralatan Listrik -0.493811 15.552409

12 Pengolahan Tembakau 2.847013 18.893233

32 Pengolahan Lainya -0.215509 15.830711

14 Pakaian Jadi 0.895297 16.941517

11 Minuman -0.395982 15.650238

28 Mesin dan Perlengkapan -1.394716 14.651504

10 Makanan 1.464435 17.510655

24 Logam Dasar -0.270135 15.776085

15 Kulit, Barang dari Kulit dan Alas Kaki -0.817413 15.228807

26 Komputer, Barang Elektronik dan Optik -0.029396 16.016824

17 Kertas dan Barang dari Kertas -0.120661 15.925559

29 Kendaraan Bermotor Trailler dan Semi Trailer 0.084630 16.130850

16

Kayu, Barang dari Kayu dan Gabus (Tidak

Termasuk Furnitur), dan Barang Anyaman dari

Bambu, Rotan dan Sejenisnya

0.768215 16.814435

22 Karet, Barang dari Karet dan Plastik 0.628737 16.674957

33 Jasa Reparasi dan Pemasangan Mesin dan

Peralatan Mesin dan Peralatannya -1.584443 14.461777

31 Furnitur 0.540969 16.587189

21 Farmasi Produk Obat Kimia dan Obat Tradisional 0.238610 16.284830

25 Barang Logam, Bukan Mesin dan Peralatannya -0.727717 15.318503

23 Barang Galian Bukan Logam -0.267904 15.778316

20 Bahan Kimia dan Barang dari Bahan Kimia 0.192950 16.239170

30 Alat Angkutan Lainnya 0.244941 16.291161

10

3.2 UJI KEBAIKAN MODEL

1) Eksistensi Model

Uji eksistensi model adalah uji untuk menentukan model yang dipakai

eksis atau tidak. Model eksis apabila seluruh variabel independen secara

simultan memiliki pengaruh terhadap variabel dependen. Uji eksistensi model

adalah uji F. Dalam penelitian ini, formulasi hipotesis uji eksistensi modelnya

adalah H0 : β0 = β = β2 = 0, koefisien regresi secara simultan bernilai nol atau

model tidak eksis. Ha : β0 ≠ 0│β1 ≠ 0 │ β2 ≠ 0, koefisien regresi tidak secara

simultan bernilai nol atau model eksis. H0 akan diterima jika nilai p (p value),

probabilitas, atau signifikasi empirik statistik F > α.; H0 akan ditolak jika nilai

p (p value), probabilitas, atau signifikasi empirik statistik F ≤ α.

Dari Tabel 5, terlihat nilai p, probabilita, atau signifikansi empirik F

pada estimasi model terpilih yang memiliki nilai 0.000000, yang berarti < 0,05;

jadi Ho ditolak, dan Ha diterima, kesimpulan model yang digunakan dalam

penelitian eksis.

2) Interpretasi Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh

kemampuan model dalam menerangkan variasi Koefisien variabel terikat

(dependen). Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2

yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam

menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati

satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi

yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel-variabel dependen. Dari Tabel 5

estimasi model terpilih menggunakan Fixed Effect Model pengaruh bahan bakar

dan energi listrik terhadap output industri besar dan sedang produksi di Provinsi

Jawa Tengah pada lampiran diperoleh R2 sebesar 0.973401. Artinya variabel

bebas menjelaskan variabel terikat yang ada dalam model sebesar 97,34%

sedangkan sisanya 2,66% sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

11

3.3 Uji Validitas Pengaruh

Uji validitas pengaruh menguji signifikansi pengaruh dari variabel

independen secara sendiri-sendiri. Uji validitas pengaruh adalah uji t. H0 uji t β1

= 0 , variabel independen i tidak memiliki pengaruh signifikan; dan HA-nya β1 =

0, variabel independen ke i memiliki pengaruh signifikan. H0 akan diterima jika p

(p value), probabilitas, atau signifikasi empirik statistik t > α; H0 akan ditolak

jika nilai p (p value), probabilitas, atau signifikasi empirik statistik t ≤ α.

Dari Tabel 5, terlihat nilai p (p value), probabilitas, atau signifikasi

empirik statistik t variabel EBB sebesar 0.0000 (< 0,05); dan p (p value),

probabilitas, atau signifikasi empirik statistik t variabel EL sebesar 0.0028 (<

0,05). Dari hasil ini dapat disimpulkan variabel energi bahan bakar dan energi

listrik secara sendiri-sendiri memiliki pengaruh signifikan.

3.4 Interpretasi Pengaruh Variabel Independen

Dari uji validitas pengaruh dimuka terlihat bahwa variabel independen

yang diuji, yaitu energi bahan bakar (EBB) dan energi listrik (EL) memiliki

pengaruh signifikan terhadap variabel dependen output produksi.

Variabel energi bahan bakar memiliki koefisien regresi sebesar 0.198512.

Pola variabel independen energi bahan bakar dan output produksi adalah

logaritma-logaritma sehingga apabila energi bahan bakar naik 1 persen maka

output produksi akan naik sebesar 0.198512 persen. Sebalinya apabila energi

bahan bakar turun 1 persen maka output produksi juga akan ikut turun sebesar

0.198512 persen.

Variabel energi listrik memiliki koefisien regresi sebesar 0.132711. Pola

variabel independen energi listrik dan output produksi adalah logaritma-logaritma

sehingga apabila energi listrik naik 1 persen maka output produksi akan naik

sebesar 0.132711 persen. Sebalinya apabila energi listrik turun 1 persen maka

output produksi juga akan ikut turun sebesar 0.132711 persen.

Pada Tabel 6 menunjukan efek dan konstanta dari setiap sektor industri.

Hasil konstanta akhir diperoleh dari penjumlahan efek ditambah konstanta dari

model regresi yang terpilih dalam penelitian. Jadi konstanta akhir merupakan nilai

12

yang akan dijelaskan. Jumlah konstanta akhir dari setiap sektor tidak akan

dijelaskan satu persatu-satu, tetapi dalam penelitian ini akan membahas dari 5

konstanta tertinggi dan 5 konstanta terkecil.

Untuk nilai konstanta tertinggi adalah sektor pengolahan tembakau,

sektor tekstil, sektor makanan, sektor pakaian jadi, dan sektor kayu, barang dari

kayu dan gabus (tidak termasuk furnitur), dan barang anyaman dari bambu, rotan

dan sejenisnya. Diasumsikan bahwa setiap variabel bebas penelitian tidak

berpengaruh, maka dari sektor-sektor tersebut terpilih output produksi yang

mempunyai nilai yang tertinggi. Jika output produksi tinggi maka permintaan

barang untuk sektor-sektor industri juga tinggi, industri akan dikatakan baik

apabila permintaan akan barangnya selalu berkembang. Industri yang berkembang

dengan baik akan berimbas terhadap jumlah pertumbuhan ekonomi regional

(provinsi).

Sedangkan untuk nilai konstanta terendah adalah sektor produk dari batu

bara dan pengilangan minyak, sektor jasa reparasi dan pemasangan mesin dan

peralatan mesin dan peralatannya, sektor mesin dan perlengkapan, sektor kulit,

barang dari kulit dan alas kaki, dan sektor peralatan listrik. Diasumsikan bahwa

setiap variabel bebas penelitian tidak berpengaruh, maka dari sektor-sektor

tersebut terpilih output produksi yang mempunyai nilai yang terendah. Jika output

produksi rendah maka permintaan barang untuk sektor-sektor industri juga

rendah, maka sektor industri mempunyai dampak yang kecil terhadap

pertumbuhan ekonomi regional (provinsi).

4 PENUTUP

4.1 Simpulan

Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah disampaikan

sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

a) Energi bahan bakar (EBB) berpengaruh positif dan signifikan terhadap

output produksi industri di Provinsi Jawa Tengah. Nilai koefisien regresi

sebesar 0.198512. Pola variabel independen energi bahan bakar dan output

produksi adalah logaritma-logaritma sehingga apabila energi bahan bakar

naik 1 persen maka output produksi akan naik sebesar 0.198512 persen.

13

Sebalinya apabila energi bahan bakar turun 1 persen maka output produksi

juga akan ikut turun sebesar 0.198512 persen.

b) Energi listrik (EL) berpengaruh positif dan signifikan output produksi

industri di Provinsi Jawa Tengah. Nilai koefisien regresi sebesar 0.132711.

Pola variabel independen energi listrik dan output produksi adalah

logaritma-logaritma sehingga apabila energi listrik naik 1 persen maka

output produksi akan naik sebesar 0.132711 persen. Sebalinya apabila

energi listrik turun 1 persen maka output produksi juga akan ikut turun

sebesar 0.132711 persen.

c) Berdasarkan hasil pengolahan data, secara bersama-sama (simultan)

variabel energi bahan bakar dan energi listrik berpengaruh terhadap output

produksi industri besar dan sedang di Provinsi Jawa Tengah. Dari hasil

tersebut juga menunjukan bahwa model yang digunakan eksis.

d) Dari hasil pembahasan penelitian ditemukan bahwa untuk nilai konstanta

tertinggi adalah sektor pengolahan tembakau, yang diasumsikan bahwa

setiap variabel bebas penelitian tidak berpengaruh, maka dari sektor-sektor

tersebut terpilih output produksi yang mempunyai nilai yang tertinggi. Jika

output produksi tinggi maka permintaan barang untuk sektor-sektor

industri juga tinggi, industri akan dikatakan baik apabila permintaan akan

barangnya selalu berkembang. Industri yang berkembang dengan baik

akan berimbas terhadap jumlah pertumbuhan ekonomi regional (provinsi).

Sedangkan untuk nilai konstanta terendah adalah sektor produk dari batu

bara dan pengilangan minyak, yang diasumsikan bahwa setiap variabel

bebas penelitian tidak berpengaruh, maka dari sektor-sektor tersebut

terpilih output produksi yang mempunyai nilai yang terendah. Jika output

produksi rendah maka permintaan barang untuk sektor-sektor industri juga

rendah, maka sektor industri mempunyai dampak yang kecil terhadap

pertumbuhan ekonomi regional (provinsi).

14

4.2 Saran

a) Penggunaaan energi digunakan sebagai bahan modal proses produksi perlu

adanya keseimbangan yang efisien, antara modal energi sebagai input dan

hasil output produksi. Penggunaan energi yang boros dan apabila hasilnya

tidak maksimal akan menimbulkan kerugian bagi produsen ataupun

lingkungan sekitar industri. Perkembangan teknologi yang pesat

menyediakan mesin-mesin produksi yang ramah lingkungan, tetapi apabila

produsen acuh terhadap permasalahan tersebut, dengan alasan biaya

membeli mesin membutuhkan biaya yang tidak sedikit. Dipastikan

pemborosan penggunaan energi tetap akan terjadi yang menyebabkan tidak

maksimalnya produksi industri dan semakin cepat rusaknya lingkungan

sekitar industri.

b) Pemerintah merupakan ujung tombak untuk segala hal dalam menentukan

suatu kebijakan dalam kesejahteraan masyarakat. Peraturan tentang energi

menyebutkan bahwa penggunaan energi harus mengutamakan energi

terbarukan. Yang termasuk dalam energi terbarukan adalah gas bumi dan

batubara. Untuk itu pemerintah selaku pemegang kebijakan seharusnya

mendorong atau memberi sosialisasi terhadap produsen industri untuk

memperbaharui mesin-mesin produksinya agar diganti dengan mesin-

mesin yang menggunakan energi gas bumi dan batubara sebagai peraturan

yang berlaku. Hal ini dapat mengurangi penggunaan energi fosil yang kian

hari semakin melonjak jumlah penggunaannya.

DAFTAR PUSTAKA

Undang-Undang No.30 Tahun 2009 Tentang Ketenagalistrikan (2009).

Algifari. (2002). Ekonomi Mikro Teori dan Kasus (Edisi Ke-2 ed.). Sekolah

Tinggi Ilmu Ekonomi YKPN.

Algifari. (2003). Ekonomi Mikro dan Kasus. STIE.Yayasan Keluarga Pahlawan

Negara.

15

Ansud, A. (2016, Jumat 19 Februari). Klasifikasi Industri Berdasarkan SK

Menteri Perindustrian No.19/M/I/1986. Dipetik Maret 17 Sabtu, 10.00

WIB, 2018, dari Bahan Ajar:

http://materiku86.blogspot.co.id/2016/03/klasifikasi-industri-berdasarkan-

surat-Keputusan-menteri-perindustrian.html?m=1

Asril, S. (2014, Senin 17 November). Jokowi Tetapkan Harga Premium Rp 8.500

dan Solar Rp 7.500. Dipetik April 15 Minggu, 2018, dari Kompas.com:

https://nasional.kompas.com/read/2014/11/17/21225431/Jokowi.Tetapkan.

Harga.Premium.Rp.8.500.dan.Solar.Rp.7.500

Assasuri, A. (2008). Pengertian dan Pengawasan Proses Produksi. Jakarta.

Badan Pusat Statistik. (2010-2014). Biaya Input Industri Besar dan Sedang di

Jawa Tengah. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah.

Badan Pusat Statistik. (2010-2014). Nilai Output Industri Besar dan Sedang di

Jawa Tengah. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah.

Badan Pusat Statistik. (2016). Banyaknya Perusahaan/Unit Usaha Menurut Jenis

Industri di Jawa Tengah Tahun 2009 - 2013. Provinsi Jawa Tengah.

Butarbutar, G. R. (2017). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi

Pandapatan Usaha Industri Makanan Khas di Kota Tebing Tinggi.

Universitas Pekanbaru.

Cahya, C. (2018, Selasa 18 Januari). Pertumbuhan Ekonomi Jateng Lebih Cepat

Dibanding Nasional. Dipetik 13 April Jumat, 2018, dari Suara Merdeka:

http://www.suaramerdeka.com/news/detail/13207/Selama-Lima-Tahun-

Pertumbuhan-Ekonomi-Jateng-Lebih-Cepat-Dibanding-Nasional

DetikFinance. (2013, Jumat 21 Juni). Kenaikan Harga BBM ke-4 Kali Era SBY.

Dipetik April 15 Minggu, 2018, dari detikFinance:

https://m.detik.com/finance/energi/d-2280812/kenaikan-harga-bbm-ke-4-

kali-era-sby

16

Faisol, E. (2017, 2 Rabu Agustus). BPS: Industri Manufaktur Besar dan Sedang

di Jawa Tengah. Dipetik April 14 Sabtu, 2018, dari Tempo.co:

https://bisnis.tempo.co/read/896439/bps-industri-manufaktur-besar-dan-

sedang-di-jateng-meningkat

Febriyanto, S. (2014). Analisis Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Nilai Tambah

Industri Besar dan Sedang di Provinsi Jawa Tengah tahun 2006-2010.

Universitas Muhammadiyah Surakarta.

Gujarati, Damodar. (2003). Ekonometri Dasa, Terjemahan: Sumarmo Zain.

Jakarta: Erlangga.

Hapsari, A. (2015). Pengaruh Nilai Bahan Baku, Bahan Bakar, dan Jumlah

Tenaga Kerja terhadap Output Industri Tekstil di Indonesia. Universitas

Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Kadir, A. (2010). Energi: Sumber daya, Inovasi, Tenaga Listrik dan Potensi

Ekonomi.

Kartiasih, F., Syaukat, Y., & Anggraeni, L. (2012). Determinan Intensitas Energi

Indonesia. Subdirektorat Statistik Pertambangan dan Energi, Badan Pusat

Statistik, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Bogor.

Kusumadewi, A. (2014, 28 Kamis Agustus). Pasang Surut Harga BBM Setiap

Rezim. Dipetik April 15 Minggu, 2018, dari CNN Indonesia:

https://m.cnnindonesia.com/nasional/20140828162430-12-1997/pasang-

surut-harga-bbm-setiap-rezim

M.Th. Kristiati. (2011). Sumber Energi Penghasil Listrik.

Mangari, E. S. (2017). Pengaruh Pendapatan Nasional terhadap Pola Konsumsi

Energi Sektoral Indonesia. Departemen ilmu Ekonomi, Universitas

Hasanuddin Makasar.

Menteri ESDM. (2016). Program Strategi EBTKE dan Ketenagalistrikan. Dalam

Jurnal Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral.

17

Mudakir, B. (2007). Permintaan Energi Listrik di Jawa Tengah. Fakultas

Ekonomi Universitas Diponegoro Semarang.

Outlook Energi Indonesia. (2016). Pengembangan Energi untuk Mendukung

Program Subtitusi BBM. Dalam A. Sugiyono, Anindhita, M. S. Boedoyo,

& Adiarso (Penyunt.). www.bppt.go.id.

Pambudi, H. G. (2009). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Intensitas

Energi Industri Menengah-Besar Indonesia. Departemen Ilmu Ekonomi,

Institut Pertanian Bogor.

Permatasari, P. E. (2015). Analisis Pengaruh Modal, Bahan Baku, Bahan Bakar,

dan Tenaga Kerja pada Usaha Tahu di Kota Semarang tahun 2015.

Universitas Diponegoro Semarang.

Pindyck, R. S., & Rubinfeld, L. D. (2007). Mikroekonomi. PT. Media Global

Edukasi, Jakarta.

Rahardja, P., & Manurung, M. (2010). Teori Ekonomi Mikro Suatu Pengantar.

Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

Raharjo, M. A., & Riadi, S. (2016). Audit Konsumsi ENergi Untuk Mengetahui

Peluang Penghematan Energi pada Gedung PT Indonesia Caps and

Closures. Program Studi Teknik Industri, Universitas Mercu Buana,

Jakarta.

Rahmadeni, & Yonesta, E. (2016). Analisis Regresi Data Panel pada Pemodelan

Produksi Panen Kelapa Sawit di Kebun Sawit Plasma Kampung Buatan

Baru. UIN Sultan Syarif Kasim Riau.

Reksoprayitno, S. (2000). Pengantar Ekonomi Mikro. BPFE Yogyakarta.

Rubinfeld, D. L., & Pindyck, R. S. (2007). Mikro Ekonomi (Edisi Keenam ed.).

Samuelson, P. A., & Nordhaus, W. D. (2003). Ilmu Mkiroekonomi. P.T. Media

Global Edukasi Jakarta.

18

Sekretariat Jenderal Dewan Energi Nasional. (2015). Ketahanan Energi

Indonesia.

Soekartawi. (1994). Teori Ekonomi Produksi (Analisis Fungsi Cobb-Douglas ed.).

Sofjan Assauri. (1993). Manajemen Produksi dan Operasi (Edisi Empat ed.).

Sri Adiningsih. (1991). Ekonomi Mikro. Yogyakarta: BPFE.

Sukirno, S. (2009). Mikro Ekonomi: Teori Pengantar. (E. Ketiga, Penyunt.) PT.

RajaGrafindo Persada.

Sumolang, Z. V., Rotinsulu, T. O., & Engka, D. S. (t.thn.). Analisis Faktor-Faktor

yang Mempengaruhi Produksi Industri Kecil Olahan Ikan di Kota

Manado. Universitas Sam Ratulangsi.

Suparmoko, M. (2011). Teori Ekonomi Mikro (Edisi Pertama ed.). Yogyakarta.

Suparmoko, M. (2011). Teori Ekonomi Mikro. BPFE.Yogyakarta.Fakultas

Ekonomika dan Bisnis.UGM.

Suroyah, I. A. (2016). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Nilai Produksi

Industri Kecil Tenin Ikat di Kabupaten Jepara Jawa Tengah. Universitas

Negeri Yogyakarta.

William, Hanes, Joosten, & Prima, A. (2015). Pengembangan Sistem Informasi

Produksi pada Nikko Bakery. STMIK Mikroskil, Medan.

Wiryawan, I. A., Ta, I., & Sambara, K. M. (2016). Analisis Penggunaan Energi

Listrik pada Proses Produksi di PT Bali Mei Sho. Jurusan Teknik Elektro,

Politeknik Negeri Bali, Bukit Jimbaran, Tuban Badung, Bali.

Yusgiantoro, P. (2000). Ekonomi Energi Teori dan Praktik. Jakarta: LP3ES.