Mei 27, 2022

Bejagadget

Ikuti perkembangan terkini Indonesia di lapangan dengan berita berbasis fakta Beja Gadget, cuplikan video eksklusif, foto, dan peta yang diperbarui.

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Inkompetensi Teknis Perkebunan Kelapa Sawit Indonesia

Deskripsi area

Data untuk penelitian ini diambil dari data sekunder resmi yang dirilis oleh Badan Pusat Statistik (PBS) di Indonesia berdasarkan data penelitian pertanian (survei pendapatan rumah tangga pertanian) untuk Indonesia pada tahun 2013. Badan Pusat Statistik Indonesia melakukan pertanian. Data survei setiap 10 tahun. Oleh karena itu, database ini adalah database survei terbaru yang dilakukan oleh Biro Statistik Federal dan mencakup data untuk data di seluruh negara. Sampel 14.367 perusahaan.

Analisis batas acak

Dalam penelitian ini, kami menggunakan analisis batas acak berdasarkan ambang batas kinerja berdasarkan pemodelan ekonometrik. Eikner dkk. Dan Meusen dkk. Menetapkan fungsi produksi batas acak22,23. Fungsi ini melibatkan dua jenis aturan gangguan: satu untuk waktu yang tidak efisien dan yang lainnya untuk memungkinkan kesalahan acak mempengaruhi produksi. Karena penanganan kebisingan acak dan memungkinkan uji statistik hipotesis dengan struktur produk dan nilai yang tidak efisien, fungsi produksi batas acak memiliki dua manfaat utama.24.

Dalam banyak literatur, menentukan inkompetensi dapat didekati dengan menggunakan proses penilaian dua tingkat. Pada tahap pertama, kamusaya Batas acak dapat diakses dari proses produksi. Di tingkat dua, nilai-nilai kamusaya Turunan dari tingkat pertama ditarik kembali terhadap variabel tetap-spesifik yang diharapkan dapat memperjelas perbedaannya. kamusaya Antar perusahaan. Battese dan Coelli telah menunjukkan bahwa faktor-faktor konkret ini harus dievaluasi secara bersamaan dalam perkiraan kisaran produksi karena variabel-variabel ini dapat secara langsung mempengaruhi inefisiensi.25. Dalam studi ini, parameter batas produksi acak dan model inefisiensi dievaluasi secara bersamaan. Model ini dapat dibuat sebagai Persamaan. (1):

$$ \ teks {Y}} _ {\ teks {i}} \, {=} \, {\ teks {X}} _ teks \ teks {i} {\ upbeta +} \ kiri ({\ teks v} } _ {\ teks {i}} – {\ teks {u}} _ {\ teks {i} kanan \ kanan), \ quad \ teks {i} = 1, \ ldots, \ teks {N, $$

(1)

Di sana kamusaya = produksi perusahaan ke-i; X.saya= ak × 1 vektor input dimensi perusahaan ke-i; = vektor parameter yang tidak diketahui; vsaya= Variabel acak independen dan berdistribusi seragam N (0,v2) Dan kamusaya Variabel non-acak negatif yang diharapkan mewakili periode produksi yang tidak efisien dan diasumsikan terputus pada nol N (m.saya ,\ ({\ sigma} _ {u} {2} \)) Dapat ditunjukkan oleh distribusi dan Persamaan. (2)

$$ \ teks {m}} _ {{\ teks {i}} = {\ teks {z}} _ {teks \ teks {i}} del \ delta, $$

READ  INA dan Bank Mango akan meningkatkan masa depan bank di Indonesia

(2)

dimana zsaya= ap × adalah vektor dari variabel yang dapat mempengaruhi kinerja suatu organisasi, vektor dari parameter yang akan dievaluasi adalah = a 1 p.

Parameter yang digunakan dalam model ini \ ({\ sigma} _ {\ teks {u} {2 \) Dan \ ({\ sigma} _ {\ teks {v}} {2} \) Dengan \ ({\ sigma {{2} = \ teks {\ sigma} _ {\ teks {v} {{2} + s \ sigma} _ {\ teks {u}} {2 \) Dan \ (\ upgamma} = {{\ sigma} _ {\ teks {u} ^ {{2} {/ ({{\ sigma} _ {\ teks {v}} {{2} + {\ sigma} _ { \ teks {u} {2} \ teks {)} \).

Model produksi acak dapat dinyatakan dalam Persamaan. (3) Dengan mengikuti Battese dan Coelli25,

$$ lny} _ {i} = {\ beta} _ {0} + \ sum_ {m} {\ beta} _ {m} ln {x} _ i mi} + {\ varepsilon} _ {i, $$

(3)

Dimana y mewakili output dan x mewakili input yang digunakan dalam output \ (\ Beta \) Apakah koefisien. Dari Persamaan (3), kinerja teknis minyak sawit dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan. (4) Kinerja teknis (TEsaya) Diukur dengan menghitung rasio keluaran yang diamati terhadap keluaran maksimum (batas).

$$ TE} _ {i} = \ frac {{y} _ {i} {{y} _ {i} {{*} = \ frac {\ mathrm {exp} ({x} _ i }} \ beta + {v} _ {i} – {u} _ {i})} {\ mathrm {exp} ({x} _ {i} \ beta + {v} _ {i})} = e \ mathrm {xp } \ kiri (- {u} _ {i} \ kanan). $$

(4)

Nilai kinerja teknis antara satu dan nol (\ (0 <{TE} _ {i} <1) \). Jika nilai kinerja teknis mendekati satu, maka perusahaan tersebut efisien.

Mengikuti Bottes dan Goelly25Itu \ ({u} _ {i} \) Dikatakan variabel non-acak negatif, dan ini mencirikan cacat acak dari output dari output yang paling efisien. Dianggap bahwa \ ({u} _ {i} \) Distribusi normal rata-rata dicirikan oleh pemutusan dan dapat diberikan sebagai persamaan. (5):

$$ \ mu} _ {\ teks {i}} = {\ delta} _ {0} \ teks {+} \ sum _ {\ teks {j = 1}} ^ {\ teks {J}} \ updelta } _ {\ teks {j} teks \ teks {z}} _ {\ teks {ji}}, $$

(5)

Dan variasi, \ ({\ Sigma ^ {2} \)Di mana \ ({z} _ {ji} \) Merupakan evaluasi terhadap interpretasi ke-j mengenai pengaruh inkompetensi teknis perusahaan i dan \ ({\ Delta} _ {0} \) Dan \ ({\ Delta} _ {j} \) Parameter yang tidak dapat diprediksi. Di Sini, \ ({z} _ {ji} \) Adalah vektor elemen yang terkait dengan inefisiensi dan fluktuasi dari waktu ke waktu. Komponen acak dari model inkompetensi tidak terdistribusi secara merata atau tidak harus negatif24.

READ  Repsol merencanakan FIT untuk Sagakomank, Indonesia pada 2022

Dalam penelitian ini, proses produksi didasarkan pada bentuk trans-lock dan Persamaan. (3) dapat diperluas ke Persamaan. (6),

$$ lnY} _ {i} = {\ beta} _ {0} + {\ beta} _ {po {n lnPo} _ {i} + {\ beta} _ {pu} {lnPu} _ {i + { \ beta} _ {Ps} {lnPs} _ {i} + {\ beta} _ {Tk {{lnTk} _ {i} + {\ beta} _ {ln} {lnLa} _ {i} +0,5 taruhan \ beta} _ {Po} ({lnPo} _ {i})} ^ {2} +0,5 \ beta} _ {Pu} ({lnPu} _ {i})} ^ 2} +0,5 {\ beta} _ { Ps} ({lnPs} _ {i {)} ^ {2} +0,5 {\ beta} _ {Tk} ({lnTk} _ {i}) ^ {2} +0,5 {\ beta } _ {La} ( {lnLa} _ {i {)} ^ {2} + \ beta} _ {Po} {\ beta} _ {Pu} {lnPo} _ {i} n lnPu} _ {i } + {\ beta} _ { Po} {\ beta} _ {Ps {lnPo} _ {i} n lnPs} _ {i} + {\ beta} _ {Po} {\ beta} _ {Tk lnPo} _ {i} {lnTk} _ { i} + {\ beta} _ {Po} {\ beta} _ {La} n lnPo} _ {i} {lnLa} _ {i} + {\ beta} _ {Pu} {\ beta} _ {Ps} {lnPu} _ {i} {lnPs} _ {i} + \ beta} _ {Pu} {\ beta} _ {Tk} {lnPu} _ {i lnTk} _ {i} + {\ beta} _ {Pu } {\ beta} _ {La} {lnPu} _ {i {{lnLa} _ {i} + \ beta} _ {Ps} {\ beta _ {Tk} {lnPs} _ {i} {lnTk} _ { i} + \ beta} _ {Ps} {\ beta} _ {La} n lnPs} _ {i {n lnLa} _ {i} + taruhan \ beta} _ {Tk {\ beta} _ {La} {lnTk } _ {i {{lnLa} _ {i} + {v} _ {i} + {u} _ {i}, $$

(6)

Dimana, kamusayai Mewakili produksi perkebunan kelapa sawit di kebun, input yang digunakan dalam proses penilaian adalah Po (pohon), Pu (pupuk), Ps (pestisida), Tk (tenaga kerja), dan La (tanah),sayaApakah koefisien yang diperkirakan. Resolusi untuk ketidakmampuan teknis ditunjukkan pada Persamaan. (7)

$$ {u} _ {i} = {\ delta} _ {0} + {\ delta} _ {1} {pen} _ {i} + \ delta _ {2} {um} _ {i + {\ delta} _ {3} {sp} _ {i} + {\ delta} _ {4} {kb} _ {i} + \ delta _ {5} {opt} _ {i} + \ delta} _ {6 {{peny} _ {i} + {\ delta} _ {7} {cr} _ {i} + \ delta} _ {8} {pantat} _ {i} + del \ delta } _ {9} {plas } _ {i} + {\ varepsilon} _ {i}, $$

(7)

Di mana, \ ({u} _ {i} \)= Ketidakmampuan teknis; \ (\ Delta \) = Koefisien; Pen = tingkat pendidikan petani; Um = umur petani; sp = cara penanaman; kb = kualitas benih; Seleksi = serangga; peny = layanan ekstensi cr = pinjaman; Keledai = Anggota Paguyuban dan Plas = Petani Plasma.

Data dan variabel

Produksi minyak sawit (y) dihitung berdasarkan hasil produksi termasuk semua nilai produksi primer, nilai produk sampingan, nilai produk yang dipanen sendiri dan nilai pengurangan, dan diukur dalam ribuan rupee. . Pohon (po) Kelapa sawit dihitung sebagai berat pohon (WT) untuk menentukan umur pohon.16,17,24. Ada dua metode untuk menghitung WT: (1) memperkirakan data menggunakan lag kuadrat minimum nonlinier dan (2) menghitung WT menggunakan profil hasil dua tahun dari literatur17. Penelitian ini menggunakan metode kedua, mengikuti jejak Varina, Hardoi, Kuznati dan Rifin.21. Pohon berbobot dapat didefinisikan sebagai:

READ  Piala Sudirman: Jordan-Octaviandi menangkan Indonesia Grup C

$$ {WT} _ {i} = {k} _ {1} {WT} _ {1i} + {k} _ {2} {WT} _ {2i + {k} _ {3} WT _ {3i , $$

(8)

Di mana \ ({WT} _ {i} \) Jumlah pohon menurut bobot petani i. \ ({WT} _ {1} \), \ ({WT} _ {2 \), \ ({WT} _ {3} \) Kelompok usia 3-7 tahun, 8-16 tahun dan lebih dari 16 tahun, masing-masing. \ ({k} _ {1} \), \ ({k} _ {2} \) Dan \ ({k} _ {3} \) Berat masing-masing kategori umur. Menurut Varina dkk.4Menghormati \ ({k} _ {1} \), \ ({k} _ {2} \) Dan \ ({k} _ {3} \) Adalah 0,81, 1 dan 0,98, masing-masing.

Pupuk (pu) mengandung banyak jenis pupuk yaitu urea, TSP/SP36, ZA, KCL, NPK, pupuk organik (pupuk kandang/kompos) dan pupuk lainnya dan dinyatakan dalam ribuan rupiah. Pestisida (ps) meliputi pestisida padat dan cair yang diukur dalam ribuan rupiah. Tenaga kerja (tk) adalah jumlah orang yang bekerja di perkebunan di Palmyra. Medan (la) tidak dinyatakan dalam data sensus, sehingga peneliti menghitung luas dengan mengalikan jumlah pohon dengan jarak antar pohon. Pendidikan (pen) didasarkan pada tingkat pendidikan petani dan diukur dengan tahun ajaran. Umur (um) adalah umur petani. Pola tanam (sp) dinyatakan dalam variabel dummy dan jika petani menggunakan metode tanam tunggal (1) dan sebaliknya (0).

Kualitas benih (kb) terbagi menjadi benih tidak bersertifikat (0) dan benih bersertifikat (1). Serangga (Opt) terpapar pada produksi minyak sawit selama penanaman hama, penyakit gulma, dll., dan pohon terpapar hama (1) dan sebaliknya (0). Penyuluhan adalah di mana anggota keluarga petani menerima saran (1) tentang mengelola perkebunan kelapa sawit atau tidak (0). Petani memiliki akses ke kredit (1) dan sebaliknya (0). Anggota Asosiasi Petani (1) dan lainnya (0). Petani adalah petani plasma (1) dan sebaliknya (0). Tabel 1 menunjukkan analisis rinci produksi minyak sawit.

Tabel 1 Angka deskriptif.