Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi hubungan antara digitalisasi dengan produktivitas tenaga kerja di sektor industri manufaktur. Kami menggunakan data 33.577 perusahaan industri berskala besar dan sedang di Indonesia Tahun 2017 yang diperoleh dari hasil Survei Industri Besar Sedang, Badan Pusat Statistik RI. Kami menggunakan metode regresi linier berganda terhadap data cross-section dengan variabel dependen yaitu produktivitas tenaga kerja dan variabel independen utama yaitu proporsi nilai aset ICT terhadap total aset barang modal sebagai variabel digitalisasi. Hasil estimasi menunjukkan bahwa digitalisasi berasosiasi positif dan signifikan terhadap produktivitas tenaga kerja industri besar dan sedang di Indonesia.

---

This study aimed to estimate the relationship between digitalization and labor productivity in manufacturing sector. We used data of 33.577 large and medium industrial firms in Indonesia in 2017 obtained from Annual Manufacturing Survey 2017 database, Statistics Indonesia. We used multiple linear regression on cross-sectional data with labor productivity as dependent variable and ICT asset proportion as our main independent variable, represented the digitalization variable. Our estimation results show that digitalization is positively and significantly associated with labor productivity in large and medium industries in Indonesia."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengestimasi hubungan antara digitalisasi dengan produktivitas tenaga kerja di sektor industri manufaktur. Kami menggunakan data 33.577 perusahaan industri berskala besar dan sedang di Indonesia Tahun 2017 yang diperoleh dari hasil Survei Industri Besar Sedang, Badan Pusat Statistik RI. Kami menggunakan metode regresi linier berganda terhadap data cross-section dengan variabel dependen yaitu produktivitas tenaga kerja dan variabel independen utama yaitu proporsi nilai aset ICT terhadap total aset barang modal sebagai variabel digitalisasi. Hasil estimasi menunjukkan bahwa digitalisasi berasosiasi positif dan signifikan terhadap produktivitas tenaga kerja industri besar dan sedang di Indonesia.

---

ABSTRACTThis study aimed to estimate the relationship between digitalization and labor productivity in manufacturing sector. We used data of 33.577 large and medium industrial firms in Indonesia in 2017 obtained from Annual Manufacturing Survey 2017 database, Statistics Indonesia. We used multiple linear regression on cross-sectional data with labor productivity as dependent variable and ICT asset proportion as our main independent variable, represented the digitalization variable. Our estimation results show that digitalization is positively and significantly associated with labor productivity in large and medium industries in Indonesia."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh dari kepemilikan sertifikasi terhadap produktivitas industri manufaktur di Indonesia. Produktivitas diukur dengan melihat nilai pertumbuhan Total Factor Productivity (TFP) dan sertifikasi diukur berdasarkan kepemilikan sertifikat SNI industri manufaktur. Penelitian ini menggunakan data panel dari Data Industri Besar dan Sedang periode tahun 2017 hingga 2019. Hasil estimasi menunjukkan bahwa kepemilikan sertifikasi SNI memiliki pengaruh positif terhadap pertumbuhan produktivitas total industri manufaktur di Indonesia.

---

This study aims to analyze the effect of certification ownership on the productivity of the manufacturing industry in Indonesia. Productivity is measured by Total Factor Productivity (TFP) growth and certification is measured based on ownership of the SNI certificate in the manufacturing industry. This study uses panel data from Data Industri Besar dan Sedang (Large and Medium Industry Data) for the period 2017 to 2019. The estimation results show that ownership of SNI certification has a positive effect on the total productivity growth of the manufacturing industry in Indonesia."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengeliminasi berbagai pemborosan yang terjadi pada proses produksi tahu isi milik UKM TAISI, dengan menggunakan salah satu lean tool yaitu value stream mapping (VSM) demi tercapainya prinsip lean manufacturing. Untuk dapat memahami dan menggambarkan proses bisnis dan kegiatan produksi tahu isi, diperlukan observasi dan wawancara dengan beragam operator produksi dan nonproduksi. Penelitian ini menggunakan pendekatan VSM untuk merancang solusi produksi yang dapat mengeliminasi berbagai pemborosan. Hasil dari penelitian ini adalah telah diidentifikasi enam pemborosan utama yaitu menunggu, produk tidak sesuai spesifikasi, produksi berlebih, transportasi tidak efisien, pergerakan (motion) yang tidak perlu, dan proses yang tidak perlu. Solusi yang dihasilkan antara lain menjaga konsistensi kualitas dan datangnya bahan baku, automasi alat produksi, pemesanan bahan baku maksimal 2% melebihi permintaan harian, menggunakan conveyor/troli, penerapan paletisasi, penerapan aktivitas quality control di proses pembelahan, dan penerapan kanban system antara proses pembelahan dan pengisian. Pada future state map, solusi tersebut ditargetkan mengurangi total cycle time dari 30,74 menit menjadi 10,47 menit, total nonvalue added cycle time dari 2,92 menit menjadi 0,8 menit, dan penghematan biaya pemesanan bahan baku hingga 60%. Penelitian ini juga memberikan saran dan implementasi berbagai solusi improvement yang dijelaskan pada action plan dengan membaginya kedalam tiga kelompok aktivitas yaitu supplier loop, processing loop, dan pacemaker loop.

---

This study is purposed to identify and eliminate wastes in filled tofu production of UKM TAISI, by using one of lean tools called value stream mapping, to achieve lean manufacturing. To understand and map the process correctly, observations and interview techniques with workers from various types of work were done. This study using VSM approach is to propose solution regards on production process to eliminate wastes. Major findings resulted from the study are six wastes being identified which are waiting, defect, overproduction, inefficient transportation, unnecessary motion, and overprocessing. The proposed solutions are maintaining the consistency of raw material?s quality and arrival, automating production equipment by using automatic machine, ordering raw material maximum 2% more than demand on daily basis, using conveyor/trolley, installing palletization system, proceeding quality control on cutting process, and adopting kanban system between cutting and filling process. In future state map, those improvements are targeted to achieve reduction on total cycle time from 30,74 minutes to 10,47 minutes, total nonvalue added cycle time from 2,92 minutes to 0,8 minutes, and reduction on raw material ordering cost by 60%. This study also suggests implementation showed in annual action plan by dividing improvements plan into three loop of activities which are supplier loop, processing loop, and pacemaker loop."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan struktur perilaku dan kinerja industri besar sedang dalam penyerapan tenaga kerja di IndonesiaMetode yang digunakan yaitu analisis kuantitatif deskriptif dan estimasi ekonometrika data panel. Analisis struktur perilaku dan kinerja industri dianalisis dengan data panel dengan hasil bahwa konsentrasi rasio empat perusahaan terbesar CR4 dan biaya input advertensi berpengaruh signifikan terhadap profit Kinerja industri juga dianalisis dengan data panel yang menunjukkan bahwa profit upah tenaga kerja riil teknologi dan output berpengaruh signifikan terhadap penyerapan tenaga kerja di Indonesia.Koefisien variabel profit 0 05 teknologi 0 04 dan output 0 09 yang bermakna kenaikan satu persen porsi profit atau teknologi atau output akan meningkatkan jumlah penyerapan tenaga kerja sedangkan variabel upah tenaga kerja riil 0 27 yang bermakna jika terjadi kenaikan upah riil sebesar 1 juta maka akan tingkat penyerapan tenaga kerja akan turun.

---

The focus of this study aims to determine the development of the structure conduct and performance of large and medium industry are employment in Indonesia.

This study used quantitative descriptive methods and econometric of panel data. Analysis of the structure conduct and performance of large and medium industry were analyzed by profit approach with econometric model of the panel which shows that the concentration ratio of the four biggest companies CR4 and input cost advetise significantly influence the profit. Industry performance is also analyzed with panel data showing that profit real wages of labor technology and output have a significant effect on employment in Indonesia.

The coefficient of profit is 0 05 technology is 0 04 and output is 0 09 which indicate if increase 1 percent of the portion profit technology or output will increase the employment rate while the coefficient of wages 0 27 indicate increase 1 million of the portion real wages the employment rate will reduce."

"Transformasi yang besar dalam industri automasi telah memasuki fase baru yang dikenal sebagai era Industri 4.0. Fenomena perkembangan teknologi secara besar pada era industri ke-4 ini telah mendesak negara-negara di dunia untuk mengambil langkah dalam merevitalisasi teknologi pada industri penopang pertumbuhan ekonomi negaranya, khususnya industri manufaktur, agar dapat merasakan manfaat-manfaat yang dijanjikan oleh penggunaan teknologi industri 4.0 tersebut dalam kurun waktu panjang. Sebagai negara berkembang yang sedang berupaya untuk mengoptimalkan kinerja dan potensi dari sektor manufaktur nya, Indonesia pada tahun 2018 meluncurkan sebuah peta jalan implementasi industri 4.0 pada lima sektor unggulannya yang berjudul Making Indonesia 4.0. Industri makanan dan minuman sebagai kontributor PDB terbesar dari industri manufaktur non-migas ini merupakan industri penopang dari perekonomian Indonesia dan dipilih sebagai industri prioritas dalam pengimplementasian peta jalan industri 4.0 di Indonesia. Dalam upaya mempercepat implementasi, pemerintah menyusun beberapa kebijakan yang diharapkan dapat mengakselerasi tingkat adopsi teknologi pada industri yang telah dipilih termasuk industri makanan dan minuman. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak dari kebijakan-kebijakan pemerintah terhadap adopsi teknologi industri 4.0 pada sektor makanan dan minuman menggunakan pendekatan sistem dinamis. Hasil akhir dari penelitian ini berupa model konseptual yang menggambarkan interaksi antarvariabel dalam percepatan adopsi teknologi industri 4.0 pada industri ini.

---

The great transformation in industrial automation has entered a new phase known as the Industrial 4.0. The phenomenon of major technological developments in industry 4.0 has triggered countries in the world to take steps in revitalizing their nation-wide industrial technology in order to reap the benefits from Industry 4.0. As a developing country which is trying to optimize the performance and potential of its manufacturing sector, Indonesia launched a national roadmap for implementing industry 4.0 in its five leading sectors entitled Making Indonesia 4.0. The food and beverage industry, as the largest GDP contributor of the non-oil and gas manufacturing industry, was chosen as the priority industry in implementing 4.0 industrial roadmap in Indonesia. To accelerate the implementation, the government has developed a number of policies that are expected to accelerate the level of technology adoption in selected industries including the food and beverage industry. This paper aims to analyse the impact of industrial policies toward industry 4.0 implementation in food and beverage industry in Indonesia by using system dynamics approach. The output of this research is a conceptual model representing variable interactions that hasten technologies 4.0 adoption in this industry."

"Studi ini menganalisis dampak knowledge spillover terhadap produktivitas industri manufaktur di Indonesia selama 2010-2014. Terdapat dua jalur limpahan pengetahuan yang dianalisis. Pertama melalui jalur antar industri yaitu keterkaitan antar industri dalam hubungan secara vertikal (pemasok-pengguna) melalui jaringan rantai pasok yang dibagi ke dalam dua saluran: 1) Kedekatan ekonomi (input-output), melalui transaksi barang antara pada: a) Hulu, yaitu antara industri (sebagai pengguna) yang bertransaksi dengan industri hulunya (sebagai pemasok); dan b) Hilir, yaitu antara industri (sebagai pemasok) yang bertransaksi dengan industri hilirnya (sebagai pengguna); dan 2) Kedekatan teknologi, melalui keterkaitan antar industri (high-tech – low-tech) dan keterkaitan intra industri (high-high dan low-low). Kedua melalui jalur antar wilayah yaitu keterkaitan melalui aglomerasi industri dari wilayah-wilayah yang berdekatan secara geografis (memiliki kedekatan spasial) dan memiliki kedekatan teknologi. Dengan menggunakan Intersectoral Durbin Model (IDM) dan model industrifirm, pendekatan pertama dianalisis dengan meregresikan total faktor produktivitas (TFP) dengan faktor internal dan faktor eksternal industri dalam keterkaitan ke belakang dan keterkaitan ke depan. Sedangkan pendekatan kedua dianalisis dengan menggunakan Spatial Durbin Model (SDM) dan Moran-I, di mana total faktor produktivitas (TFP) diregresikan dengan karakteristik faktor internal wilayah itu sendiri (yang merupakan akumulasi faktor input industri, aglomerasi industri dan infrastruktur wilayah itu sendiri) dan faktor eksternal dari wilayah terdekat yang merupakan bobot tertimbang dari inverse jarak geografis antar wilayah (Kabupaten dan Kota). Hasil studi ini menyimpulkan bahwa difusi pengetahuan berdampak positif terhadap produktivitas melalui downstream spillover effect dari keterkaitan antar industri (high-tech – low-tech) dan upstream spillover effect dari keterkaitan intra industri (high-high dan low-low), berdasarkan jalur antar sektor, dan melalui aglomerasi industri pada wilayah yang saling berdekatan secara geografis dan memiliki profil kemiripan teknologi, khususnya di sektor high-tech, berdasarkan jalur antar wilayah. Temuan penting lain adalah bahwa investasi pada modal manusia dan modal fisik merupakan prasyarat untuk dapat menyerap pengetahuan dan memperkecil gap teknologi dari perusahaan/industri yang lebih lebih maju.

---

This study analyzes the impact of knowledge spillover on the productivity of

the manufacturing industry in Indonesia during 2010-2014. There are two paths

analyzed in this dissertation research. The first is through the inter-sector path,

namely the linkage between industries in a vertical relationship (suppliercustomer)

through a supply chain network which is divided into two channels: 1)

Economic distance (input-output), through transaction activities of intermediate

goods on: a) Upstream namely between the industry (as a customer) that transacts

with its upstream industry (as a supplier); and b) Downstream, namely between

industries (as suppliers) transacting with their downstream industries (as

customers); and 2) Technology proximity, through inter-industry linkages in

different sector (high-tech – low-tech) and intra-industry linkages in similar sector

(high-high and low-low). The second is through the inter-region path, namely the

linkages where knowledge spillover flows through industrial agglomerations that

are geographically close and have technological proximity.

By using the Intersectoral Durbin Model (IDM) dan industry-firm model,

intersectoral spillover is analyzed by regressing the total factor productivity (TFP)

with industry internal factors and industry external factors in backward linkage

and forward linkages. Meanwhile, interregional spillover is analyzed using the

Spatial Durbin Model (SDM) and Moran-I methods, where the total factor

productivity (TFP) is regressed with the characteristics of the region's own

internal factors (which are the accumulation of industrial input factors, industrial

agglomeration and the region's infrastructure itself ) and external factors ftrom the

nearest region which are the weighted weight of the inverse geographic distance

between regions (Regency and City).

This study concludes that knowledeg spillover has a positive impact on

productivity through the downstream spillover effect from inter-industry linkages

(high-tech - low-tech) and upstream spillover effect from intra-industry linkages

(high-high and low-low), based on inter-sector path. Meanwhile, knowledge

spillover has a positive impact on productivity through industrial agglomeration in

areas that are geographically close to each other and have a similar technological

profile especially in the high-tech sector, based on inter-region path. Another

important finding is that investment in human capital and physical capital is a

prerequisite for absorbing technological knowledge and reducing technological

gaps from more advanced company/industry."

"Manajemen laba terjadi pada saat manajemen menggunakan pertimbangan dalam pelaporan keuangan dan dalam merestrukturisasi transaksi dengan tujuan memberikan pemahaman yang keliru pada pengguna laporan keuangan mengenai kinerja perusahaan, atau mempengaruhi kontrak dimasa mendatang yang bergantung pada nilai laporan keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk mencari bukti adanya hubungan antara manajemen laba lewat kebijakan akrual yang dilakukan perusahaan sektor manufaktur, dengan penerapan status papan perdagangan berganda di Bursa Efek Jakarta (BEJ), yang akan memberikan tekanan pada manajemen perusahaan sektor manufaktur agar tidak tercatat pada papan kedua / pengembangan. Dengan menggunakan data 67 perusahaan sektor manufaktur BEJ periode 2000-2001, penelitian dilakukan dengan Model Modified Jones yang dibandingkan dengan Model Indeks Eckel. Dari hasil pengujian, ditemukan bahwa status pencatatan pada papan perdagangan mempunyai hubungan terhadap manajemen laba lewat kebijakan akrual yang dilakukan perusahaan. Status papan perdagangan akan mempengaruhi manajemen laba dengan pola penurunan laba, dimana ketika tercatat pada papan pengembangan, perusahaan akan semakin mengurangi manajemen laba lewat kebijakan akrual."

"Adanya faktor skala ekonomi dalam pemilihan lokasi menyebabkan beberapa perusahaan yang sej erns memilih berada pada lokasi yang berdekatan, sehingga membawa dampak menurunnya biaya produksi perusahaan. Berkumpulnya beberapa perusahaan sejenis dalam suatu Iokasi industri disebut aglomerasi industri. Hal inilah yang dapat menjelaskan mengapa suatu kota memiliki perusahaan yang jenisnya sama lebih darn sate, dan adanya kecenderungan bahwa kota akan berkembang di sekitar lokasi industri. Suatu kota industri yang besar terbentuk karena adanya aglomerasi ekonomi dalam produksi. Ada dua jenis aglomerasi ekonomi, yaitu localization economies dan urbanization economies.Menurut Henderson (1988), localization economies terjadi jika biaya produksi perusahaan-perusahaan sebagai bagian darn suatu industri menurun pada saat total output darn industri meningkat. Sedangkan urbanization economies terjadi jika biaya produksi sebuah perusahaan secara individual menurun saat total output clan wilayah urban/ perkotaan meningkat. Terdapat kontroversi darn efek yang ditimbulkan oleh localization economies (dikemukakan oleh Alfred Marshall) dengan urbanization economies (diidentifikasi oleh Jane Jacobs). Mills, Henderson, 0 hllallachain dan Satterthwaite mengatakan bahwa localization economies lebih panting dibanding urbanization economies, karena pertumbuhan tenaga kerja suatu sektor lebih tergantung pada besarnya sektor tersebut daripada besarnya wilayah perkota nl metropolitan sektor tersebut berada.Secara umum, pro duktifitas modal dan tenaga kerja sektor industri di Jakarta cukup bank, dimana modal per tenaga kerja dan upah per tenaga kerja mempengaruhi output per tenaga kerj a. Artinya kenaikan modal dan upah akan mampu mendorong kenaikan output. Aglomerasi ekonomi yang terjadi pada mayoritas sub-sektor industri di Jakarta merupakan aglomerasi jenis localization dan urbanization economies, dimanaperusahaan-perusahaan di sektor industri memilih berlokasi di Jakarta karena pertimbangan biaya produksi yang lebih murah, dan juga karena pertimbangan besarnya jumlah penduduk. Hal inn didukung oleh kenyataan bahwa infrastruktur yang ada di DKI Jakarta lengkap, terutama untuk akses transportasi dankomunikasi, serta posisi Jakarta sebagai pusat kegiatan ekonomi nasional.Analisis regresi data panel menunj ukkan bahwa terdapat perbedaan basil yang mendasar antara data industri dengan klasifikasi ISIC 2 digit dengan industri berdasarkan klasifikasi ISIC 3 digit dalam observasi. Sub-sektor industri di DKI Jakarta yang mengalami aglomerasi industri ialah sub-sektor Industri Tekstil, Pakaian Jadi, dan Kulit, Industri Kertas dan Barang Barang darn Kertas, Percetakan dan Penerbitan, Industri Kimia dan Barang-Barang darn Kimia, Petroleum, Batu Bara, Karat, dan Barang darn Plastik, Industri Barang-Barang Ban Logam, Mesin dan Perlengkapannya, Industri Pengolahan Lainnya. Sedangkan sub-sektor Industri Makanan, Minuman Serta Tembakau, Industri Kayu dan Barang-Barang dari Kayu, Termasuk Alat-Alat Rumah Tangga darn Kayu, Industri Barang-Barang Galian Bukan Logam, dan Industri Dasar Logam tidak mengalami aglomerasi. Pada golongan pokok industri teridentifikasi tidak terjadi aglomerasi industri.Perlu ada penyusunan kebijakan industri yang lebih diarahkan hanya pads industri yang memang mengalami aglomerasi. Sebaiknya pemerintah daerah DKI Jakarta lebih mengutamakan sub-sektor industri yang sudah terkonsentrasi kuat, dan mengalami aglomerasi jenis localization economies sekaligus urbanization economies."