Laporkan Masalah

Analisis pengelompokan industri dan faktor-faktor yang mempengaruhi :: Studi kasus Kabupaten Klaten

PRATOMO, Wachju Adhy, Dr. Mudrajad Kuncoro, MSoc.Sc

2002 | Tesis | Magister Ekonomika Pembangunan

Dalam rangka mencoba untuk menganalisis perkembangan dari lndustri Kecil dan Rumah Tangga (IKRT) di Klaten, yang merupakan satu kota di Propinsi Jawa Tengah. Perhatian khusus diberikan pada pengelompokan industri dan faktor-faktor yang mempengaruhi pada IKRT. Perkembangan yang cepat dari lndustri Besar dan Menengah (IBM) sejak tahun 1970-an membayangi perkembangan industri kecil dan menengah yang lambat. Sekalipun demikian industri kecil dan rumah tangga mempunyai peran yang agak besar dalam ha1 penyerapan tenaga kerja dan mendukung pendapatan rumah tangga. Penting dalam membedakan daerah industri yang mempunyai kesamaan, maka digunakan analisis diskriminan, model ini dapat membedakan kluster industri (IKRT) dan bukan kluster industri (IKRT) dan bukan kluster industri (IKRT)dengan menggunakan beberapa prediktor. Prediktor yang mempunyai pengaruh terbesar adalah proporsi tbnaga kerja terlatih diikuti dengan proporsi pedesaan, proporsi produktivitas, upah rata-rata dan populasi. Dengan demikian lndustri kecil dan rumah tangga (IKRT) di daerah industri berbeda secara statistik di Klaten dapat dilihat. Terjadinya krisis ekonomi cenderung tidak berpengaruh pada industri kecil dan rumah tangga penurunan jumlah industri kecil dan rumah tangga tidak substansial.

The study attempts to analyse the development of small and cottage establishment (SCE) in Klaten, one of districts in the Central Java province. Special attention is given to industrial clustering. We explore some key factors that influence SCE. The rapid growth of Large and Medium Establishments (LME) since the 1970s has over shadowed the sluggish growth of SCE. Never the less, SCE have played a considerable role in generating employment and supporting household income. Important distinguishing features of the industrial district have been identified by discriminant analysis, our model can discriminate cluster industri (SCE) and non cluster industri (SCE) using some predictors. The results suggest that the best predictor was proportion of skilled workers, followed by proportin of residing in rural regions, proportion productivity, average wages and population. Thus, SCE in industrial districts differ statistic3lly from the rest of Klaten in terms of those key variables. We found that economic crisis negatively affected SCE as the number of SCE declined substantially.

Kata Kunci : Industri,Pengelompokan


    Tidak tersedia file untuk ditampilkan ke publik.