IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Jenis dan

IV. METODOLOGI PENELITIAN
4.1.
Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan
Pusat Statistik dan dari berbagai sumber lain yang dianggap relevan dengan
penelitian. Untuk keperluan analisis, data yang digunakan adalah data dari Tabel
Input Output tahun 2006 yang kemudian di-Update ke tahun 2009 berdasarkan
data tahun 2006. Model Input-Output di-Update dengan menggunakan metode
RAS. Metode RAS merupakan salah satu teknik penyusunan Tabel IO dengan
menggunakan metode non survei. Secara sederhana metode RAS merupakan satu
metode untuk memperkirakan koefisien input yang baru pada tahun t, dimana A(t)
menggunakan informasi koefisien tahun dasar A(0), dengan menggunakan total
permintaan antara tahun t, dan total input antara tahun t. Langkah-langkah untuk
meng-update Tabel IO 2006 ke Tabel IO 2009 Provinsi Aceh adalah sebagai
berikut : (1) data tahun dasar yang digunakan adalah Tabel IO 2006, (2) dengan
menggunakan asumsi tahun 2006, informasi koefisien input tahun 2006 kemudian
dihitung nilai input antara (Kuadran I), input primer (Kuadran III) dan permintaan
akhir (Kuadran II), (3) dari hasil perhitungan awal diperoleh total baris yaitu nilai
total permintaan (Kode 301) dan total penyediaan (Kode 700) yang tidak sama
(unbalance), meskipun secara kolom (input dan output) mempunyai nilai yang
balance, (4) melakukan balancing pada total baris (permintaan dan penyediaan)
dengan menggunakan metode RAS menggunakan microsoft exel, (5) tahap
pertama RAS dilakukan dengan balancing total baris, sehingga menyebabkan
unbalance di total kolom, kemudian baru melakukan balancing di total kolom
ysang menyebabkan total baris menjadi unbalance dengan selisih yang semakin
52
kecil sampai diperoleh nilai baris permintaan dan penyediaan dan kolom inputoutput yang balance; (6) hasil dari metode RAS kemudian dimasukkan pada
Tabel IO updating 2009 secara lengkap (Kuadran I-III) sehingga diperoleh nilai
permintaan (310) dan penyediaan (700), nilai input (210) dengan output (600)
yang juga balance.
4.2.
Metode Analisis
Penelitian ini menggunakan Tabel Input-Output 2009 yang diturunkan dari
Tabel Input-Output tahun 2006. Sektor yang akan dianalisis dalam penelitian ini
terdiri dari 55 sektor dengan menggunakan matrix 55x55 sektor seperti yang
terdapat pada Tabel Input-Output 2006. Dalam penelitian ini tidak dilakukan
disagregasi
maupun
agregasi
mengingat
keterbatasan
waktu
penelitian.
Disagregasi dan agregasi mempunyai pengertian yang berbeda. Disagregasi
merupakan pemecahan satu sektor perekonomian menjadi beberapa sektor
perekonomian, misalnya Tabel IO Aceh yang berjumlah 55 sektor dipecah
menjadi 60 sektor. Sedangkan agregasi merupakan penggabungan beberapa sektor
perekonomian menjadi satu sektor perekonomian, misalnya Tabel IO Aceh yang
55 sektor diagregasi menjadi 20 sektor perekonomian. Disagregasi dan agregasi
sektor biasanya dilakukan sesuai dengan analisis data. Untuk melihat struktur
Tabel Input-Output Provinsi Aceh tahun 2009 yang terdiri dari matrix 55x55
sektor disajikan pada Tabel 6. Sedangkan untuk keterangan kode sektor yang
terdapat dalam Tabel disajikan secara lengkap pada Lampiran 1.
53
Tabel 6. Struktur Tabel Input-Output Provinsi Aceh Tahun 2009
Output
Sektor ekonomi
Jumlah
Permintaan Akhir
Ouput
1 2 3 4 5…. 55
180
301 302 303 304 305
600
Input
1
2
.
.
55
190
201
202
209
210
4.3.
Analisis Struktur Permintaan dan Penawaran dalam Pembangunan
Untuk menjawab tujuan pertama dari penelitian, maka digunakan beberapa
alat analisis yang membahas tentang permintaan dan penawaran dalam
pembangunan di Provinsi Aceh. Model sisi permintaan dan penawaran merupakan
faktor eksogen yang mempengaruhi perekonomian. Perekonomian dapat tumbuh
apabila terdapat dorongan atau peningkatan pada permintaan akhir yang bersifat
eksogen. Pendekatan sisi penawaran menjadikan perekonomian sebagai suatu
sektor yang dikendalikan oleh sisi biaya produksi. Dalam model ini, pertumbuhan
sektor-sektor produksi dimungkinkan bukan oleh peningkatan permintaan akhir,
namun karena adanya perubahan biaya input primer. Analisis Input-Output sisi
permintaan yaitu setiap nilai transaksi input antara dibagi dengan nilai total input
sektor produksi yang menggunakannya. Sementara sisi penawaran melihat setiap
nilai transaksi input antara dibagi dengan total output setiap sektor produksi yang
bersangkutan (Daryanto dan Yundy, 2010a).
54
Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
=
………………………………………………………………(12)
dimana:
= Hasil bagi nilai transaksi antara dengan total output
Zij = Penggunaan output sektor listrik (sektor i) oleh sektor ekonomi lain
(sektor j)
Xj = Total input sektor ( j)
4.3.1. Ekspor dan Impor
Ekspor menunjukkan nilai barang dan jasa yang dihasilkan Provinsi Aceh
yang dijual ke luar Provinsi Aceh , sedangkan impor menunjukkan nilai barang
dan jasa yang berasal dari luar Provinsi Aceh (Rochana, 1999).
Rumus yang digunakan adalah:
Ii = OTi – Si
Ei = OTi – Di……………………………………………….
(13)
dimana:
Ii = Impor seluruh sektor ekonomi ( i)
Ei = Ekspor sektor ekonomi (i)
Si = Penawaran domestik sektor ekonomi (i)
Di = Permintaan domestik sektor ekonomi (i)
OTi = Output total sektor ekonomi
Untuk melihat jumlah ekspor antar sektor maka jumlah output total
dikurangi dengan jumlah permintaan domestik dari sektor tersebut. Sedangkan
untuk melihat jumlah impor maka jumlah output total sektor i dikurangi dengan
penawaran domestik sektor i.
4.3.2. Analisis Struktur Output
Output merupakan nilai produksi barang dan jasa yang dihasilkan oleh
sektor-sektor ekonomi. Dimana total output sama dengan total input (Daryanto
55
dan Yundy, 2010b). Apabila input yang digunakan sama dengan satu maka output
yang dihasilkan juga sama dengan satu. Rumus yang digunakan adalah sebagai
berikut:
.
n
n
i =1
j =1
∑ = Xi =
∑Xj …………………………………………………
(14)
dimana:
Xi = Total output sektor ekonomi (i)
Xj = Total Input sektor ekonomi (j)
Jika total input sektor i sama dengan satu maka jumlah output yang
dihasilkan oleh sektor i sama dengan jumlah input yang digunakan oleh sektor j.
Bila total input sektor i > 1 maka jumlah output yang dihasilkan oleh sektor j juga
lebih besar, dan sebaliknya bila total input sektor i < 1 maka output yang
dihasilkan sektor j juga akan lebih kecil.
4.3.3. Analisis Struktur Nilai Tambah
Nilai tambah merupakan balas jasa yang diciptakan kepada faktor-faktor
produksi yang berperan dalam proses produksi . Dimana balas jasa mencakup
komponen yaitu: upah atau gaji, surplus usaha, penyusutan, dan pajak tak
langsung (Saragih, 2003).
Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
n
V j = ∑Vij
………………………………………………………
(15)
j =1
dimana:
Vj = Input primer dari sektor ekonomi lain (j)
Vij = Banyaknya Output sektor Listrik (i) yang digunakan sebagai input
oleh sektor pertambangan (j)
Jika Vj sama dengan satu maka struktur nilai tambah sektor j sama dengan
rata-rata struktur nilai tambah sektor i, bila Vj > 1 maka struktur nilai tambah
56
sektor j lebih besar dari rata-rata i, dan bila Vj < 1 maka struktur nilai tambah
sektor j lebih rendah dibandingkan i.
4.3.4. Analisis Keterkaitan
4.3.4.1. Analisis Keterkaitan ke Depan
Untuk menjawab tujuan kedua dari penelitian digunakan beberapa alat
analisis yang bertujuan untuk melihat keterkaitan antar sektor ekonomi di Provinsi
Aceh. Keterkaitan langsung ke depan (direct forward linkage) digunakan untuk
mengetahui tingkat kepekaan suatu sektor terhadap sektor-sektor lainnya melalui
mekanisme pasar output. Hal tersebut menunjukkan kemampuan suatu sektor
untuk mendorong pertumbuhan produksi sektor-sektor lain yang memakai input
dari sektor ini. Sektor–i dikatakan mempunyai keterkaitan (FLi) yang tinggi
apabila lebih besar dari satu. Sebaliknya nilai FLi rendah jika lebih kecil dari satu
(Daryanto dan Yundy, 2010a).
Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
n
FLi = ∑  ij ……………………………………………………
(16)
j =1
dimana:
FLi = Keterkaitan langsung ke depan sektor ekonomi (i)
αij = Unsur matriks kebaikan Leontief
Jika FLi sama dengan satu maka sektor i memiliki keterkaitan langsung
kedepan sama dengan rata-rata sektor ekonomi lain, bila FLi > 1 maka sektor i
memiliki keterkaitan langsung kedepan lebih tinggi dibandingkan rata-rata sektor
ekonomi lain, dan bila FLi < 1 maka nilai keterkaitan langsung sektor i lebih kecil
dibandingkan dengan rata-rata sektor ekonomi lain.
Selain keterkaitan langsung ke depan, keterkaitan tidak langsung ke depan
(indirect forward linkage) juga digunakan untuk melihat kepekaan dari suatu
57
sektor tertentu terhadap sektor-sektor yang menggunakan output sektor tersebut
baik secara langsung maupun tidak langsung perunit kenaikan permintaan total.
Apabila permintaan akhir setiap sektor perekonomian meningkat satu unit, maka
sektor–i tersebut dapat menyumbang pemenuhan sebesar αij unit (Daryanto dan
Yundy, 2010a).
Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
n
FTLi = ∑  ij
…………………………………………………
(17)
j =1
dimana:
FTLi = Keterkaitan tidak langsung ke depan sektor ekonomi (i)
αij = Unsur matriks kebalikan Leontief
Jika nilai FTLi sama dengan satu berarti nilai keterkaitan tidak langsung
kedepan sektor i sama dengan rata-rata sektor ekonomi lain, bila FTLi > 1 maka
nilai keterkaitan tidak langsung sektor i lebih tinggi dengan rata-rata nilai
keterkaitan tidak langsung sektor ekonomi lain, dan bila FTLi < 1 berarti sektor i
memiliki nilai keterkaitan tidak langsung yang lebih rendah dibandingkan sektor
ekonomi lain.
4.3.4.2. Analisis Keterkaitan ke Belakang
Keterkaitan langsung ke belakang (direct backward linkage) digunakan
untuk mengetahui distribusi manfaat dari pengembangan suatu sektor terhadap
perkembangan sektor-sektor lainnya melalui mekanisme transaksi pasar input. Hal
tersebut menunjukkan kemampuan suatu sektor untuk meningkatkan pertumbuhan
industri hulunya (Daryanto dan Yundy, 2010a).
Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
n
BLj=∑ij …………………………………………………
j=1
(18)
58
dimana:
BLj = Keterkaitan langsung kebelakang sektor ekonomi lain (j)
αij = Unsur matriks koefisien input
Bila BLj sama dengan satu maka sektor j dikatakan mempunyai kaitan
kebelakang yang sama i, bila BLj > 1 maka sektor j memiliki keterkaitan
kebelakang yang tinggi dibandingkan dengan sektor i, sebaliknya jika BLj < 1
maka sektor j memiliki keterkaitan langsung yang rendah dibandingkan dengan i.
Sementara itu keterkaitan tidak langsung ke belakang (indirect backward
linkage) digunakan untuk menunjukkan akibat dari suatu sektor terhadap sektorsektor yang menyediakan input antara bagi sektor tersebut baik secara langsung
maupun tidak langsung perunit kenaikan permintaan total. Besaran ini dapat
dengan menjumlahkan peningkatan menurut kolom elemen-elemen matriks (1-A)1
. Dari rumus tersebut diperoleh bahwa bila permintaan akhir sektor j naik satu
unit, produksi selisih sektor perekonomian naik sebesar
ij
unit (Daryanto dan
Yundy, 2010b).
Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
n
BTLj= ∑ij ………………………………………………
dimana:
(19)
j=1
BTLj = Keterkaitan tidak langsung ke belakang sektor ekonomi lain (j)
αij
= Unsur matriks kebalikan Leontief
Nilai BTLj dapat mempunyai nilai sama dengan satu, lebih besar satu dan
lebih kecil dari satu. Bila BTLj = 1, ini berarti bahwa sektor j memiliki keterkaitan
tidak langsung ke belakang yang sama dengan rata-rata keterkaitan tidak langsung
sektor i, bila BTLj > 1 maka keterkaitan tidak langsungnya diatas rata-rata sektor
59
i, dan bila BTLj < 1 maka keterkaitan tidak langsungnya lebih rendah
dibandingkan dengan rata-rata sektor i.
4.3.5. Analisis Dampak Penyebaran
Keterkaitan langsung ke depan (direct forward linkage) dan tidak lansung
ke depan (indirect forward linkage) maupun keterkaitan langsung ke belakang
(direct backward linkage) dan keterkaitan tidak langsung ke belakang (indirect
backward linkage), seperti diuraikan sebelumnya maka belum memadai apabila
dipakai sebagai landasan pemilihan sektor kunci. Indikator-indikator tersebut
tidak dapat diperbandingkan antar sektor karena peranan permintaan akhir setiap
sektor tidak sama. Oleh karena itu, kedua indeks tersebut haruslah dinormalkan
dengan cara membandingkan rata-rata dampak yang ditimbulkan oleh sektor
tersebut dengan rata-rata dampak seluruh sektor. Analisis ini disebut dengan
dampak penyebaran yang terbagi dua, yaitu: kepekaan penyebaran dan derajat
kepekaan (Saragih, 2003).
4.3.5.1. Analisis Daya Penyebaran
Daya penyebaran (power of dispersion) digunakan untuk mengetahui
distribusi manfaat dari pengembangan suatu sektor terhadap perkembangan
sektor-sektor lainnya melalui mekanisme transaksi pasar input. Konsep ini juga
sering diartikan sebagai kemampuan suatu sektor untuk meningkatkan
pertumbuhan industri hulunya atau kemampuan suatu sektor untuk menarik sektor
hulunya. Sektor –j dikatakan mempunyai keterkaitan kebelakang yang tinggi
apabila PDj mempunyai nilai lebih besar dari satu, sebaliknya jika nilai PDj
60
mempunyai nilai lebih kecil dari satu (Daryanto dan Yundy, 2010b). Rumus yang
digunakan untuk mencari nilai koefisien penyebaran adalah:
n
PDj =
dimana:
n ∑  ij
n
i=0
n
∑ ∑
j =1 i =1
………………………………………. (20)
ij
PDj = Daya penyebaran sektor ekonomi (j)
αij = Unsur matriks kebalikan Leontif
Nilai PDj dapat bernilai sama dengan 1, lebih besar 1 atau lebih kecil 1.
Bila PDj = 1 hal tersebut berarti bahwa daya penyebaran sektor j sama dengan
rata-rata daya penyebaran seluruh sektor ekonomi. Bila PDj > 1 hal tersebut
berarti daya penyebaran sektor j lebih tinggi dari daya penyebaran seluruh sektor
ekonomi. Sebaliknya, bila PDj < 1 hal tersebut berarti bahwa daya penyebaran
sektor j dibawah rata-rata daya penyebaran seluruh sektor ekonomi.
4.3.5.2. Analisis Derajat Kepekaan
Derajat kepekaan (degree of sensitivity) untuk mengetahui tingkat
kepekaan suatu sektor terhadap sektor-sektor yang lain malalui mekanisme pasar
output. Konsep ini sering juga diartikan sebagai kemampuan suatu sektor untuk
mendorong pertumbuhan produksi sektor-sektor lain yang memakai input dari
sektor ini atau dengan kata lain adalah kemampuan suatu sektor untuk mendorong
sektor hilirnya (Daryanto dan Yundy, 2010a).
Rumus yang digunakan
untuk mencari nilai derajat kepekaan adalah:
n
SDi =
n∑ij
n
i =0
n
……………………………………………….. (21)

∑ ∑
j =1 i =1
ij
dimana;
SDi = Derajat Kepekaan sektor ekonomi
αij = Unsur matriks kebalikan Leontif
61
Nilai SDi dapat bernilai sama dengan 1, lebih besar 1 atau lebih kecil 1.
Bila SDi = 1 hal tersebut berarti bahwa derajat kepekaan sektor i sama dengan
rata-rata derajat kepekaan seluruh sektor ekonomi. Bila SDi > 1 hal tersebut
berarti derajat kepekaan sektor i lebih tinggi dari derajat kepekaan seluruh sektor
ekonomi. Sebaliknya, bila SDi < 1 hal tersebut berarti bahwa derajat kepekaan
sektor i dibawah rata-rata derajat kepekaan seluruh sektor ekonomi.
4.3.6. Analisis Dampak (Multiplier) Perubahan Permintaan Akhir
terhadap Output, Pendapatan dan Tenaga Kerja Sektor Ekonomi
Untuk menjawab tujuan ketiga dari penelitian, digunakan tiga alat analisis
yang bertujuan untuk melihat dampak (multiplier) terhadap output, pendapatan
dan tenaga kerja. Multiplier adalah pengukuran suatu respon atau dampak dari
stimulus ekonomi. Multiplier adalah koefisien yang menyatakan kelipatan dampak
langsung dari meningkatnya permintaan akhir sesuatu sektor terbesar satu unit
terhadap produksi total semua sektor di wilayah penelitian. Total multiplier yang
diturunkan model Input-Output dapat diklasifikasikan dalam lima komponen yang
berbeda yaitu : initial impact, first round effect, industrial support effect,
consumption induced effect dan flow on effect.
Tabel 7. Rumus Multipler Output, Pendapatan dan Tenaga Kerja
Item
Multipler
Output
Efek awal
1
Efek putaran
∑iaij
Efek Dukungan ∑iαij – 1 - ∑iaij
Industri
Efek Konsumsi
∑iα*ij - ∑αij
Efek Total
∑iα*ij
Efek Lanjutan
∑iα*ij – 1
Sumber: Daryanto dan Yundy (2010)
dimana:
Pendapatan
hi
∑iaij hi
∑iαij hi – hj - ∑iaij hi
Tenaga kerja
ei
∑iaij ei
∑iαij ei – ej - ∑iaij ei
∑iα*ij hi - ∑αij hi
∑iα*ij hi
∑iα*ij hi - hi
∑iα*ij ei - ∑αij ei
∑iα*ij ei
∑iα*ij ei - ei
62
ai
hi
ei
αij
α*ij
= Koefisien output
= Koefisien pendapatan rumah tangga
= Koefisien tenaga kerja
= Matriks kebalikan Leontif model terbuka
= Matrik kebalikan Leontif model terbuka
Type I =
Type II =
4.3.6.1. Analisis Multiplier Output
Multipler output dihitung berdasarkan unit perubahan output sebagai efek
awal, yaitu kenaikan atau penurunan output sebesar satu unit satuan. Setiap
element dalam matriks kebalikan Leontief (inverse matrix) menunjukkan total
pembelian input baik tidak langsung maupun langsung dari sektor –i sebesar satu
unit satuan ke permintaan akhir. Dengan demikian informasi ini mempunyai arti
bahwa struktur perekonomian dapat menentukan tingkat keterkaitan antar sektor
dalam perekonomian suatu wilayah. Koefisien dari matriks kebalikan Leontief
menunjukkan besarnya perubahan aktivitas dari suatu sektor akan mempengaruhi
tingkat output dari sektor-sektor lain.
4.3.6.2. Analisis Multiplier Pendapatan
Multiplier pendapatan mengukur peningkatan pendapatan akibat adanya
perubahan output dalam perekonomian. Dalam Tabel Input-Output, yang
dimaksud dengan pendapatan adalah upah dan gaji yang diterima oleh rumah
tangga. Pengertian pendapatan yang dimaksud mencakup beberapa jenis
pendapatan, yang umumnya diklasifikasikan sebagai pendapatan rumah tangga,
deviden dan bunga bank.
63
4.3.6.3. Analisis Multiplier Tenaga Kerja
Multiplier tenaga kerja menunjukkan perubahan tenaga kerja yang
disebabkan oleh perubahan awal dari sisi output. Multiplier tenaga kerja tidak
diperoleh dari elemen-elemen dalam Tabel Input-Output. Untuk memperoleh
multiplier tenaga kerja maka Tabel Input-Output harus ditambahkan baris yang
menunjukkan jumlah tenaga
kerja
untuk masing-masing sektor dalam
perekonomian suatu wilayah. Penambahan baris ini bertujuan untuk mendapatkan
koefisien tenaga kerja. Cara untuk memperoleh koefisien tenaga kerja adalah
membagi setiap jumlah tenaga kerja masing-masing sektor perekonomian dengan
jumlah total output dari masing-masing sektor ekonomi.
Koefisien tenaga kerja (ei) menunjukkan efek langsung ketenagakerjaan
dari setiap sektor akibat adanya perubahan output sektor ke –i. Efek langsung dan
tidak langsung ditunjukkan dengan αij ei untuk setiap sektor ∑α*ij untuk semua
sektor dalam perekonomian suatu wilayah. Sedangkan efek total ditunjukkan
dengan α*ij ei (Daryanto dan Yundy, 2010b).
4.4.
Simulasi Perubahan Pengeluaran Konsumsi Rumahtangga, Konsumsi
Pemerintah dan Ekspor terhadap Output, Pendapatan dan Tenaga
Kerja Sektor Ekonomi
Sementara itu untuk menjawab tujuan terakhir (keempat) dari penelitian
maka digunakan alat analisis yang bertujuan untuk melihat dampak perubahan
permintaan akhir terhadap output, pendapatan dan tenaga kerja. Permintaan akhir
dalam model Input-Output, terdiri dari: konsumsi rumah tangga, konsumsi
pemerintah, pembentukan modal, perubahan stok, ekspor dan impor. Permintaan
akhir tersebut merupakan produk barang dan jasa yang digunakan sebagai
indikator kesejahteraan masyarakat. Dalam penelitian ini akan dilakukan simulasi
64
perubahan permintaan akhir yang meliputi pengeluaran konsumsi pemerintah,
pengeluaran konsumsi rumah tangga, dan ekspor.
Analisis simulasi digunakan untuk mengetahui perubahan variabel
eksogen terhadap neraca endogen pada Tabel I-O Provinsi Aceh 2006. Selain itu
analisis dilakukan untuk melihat dampak perubahan variabel eksogen pada
permintaan akhir terhadap neraca endogen, yaitu output, pendapatan dan
kesempatan kerja. Hasil simulasi akan digunakan sebagai perumusan implikasi
kebijakan.
Alternatif permintaan akhir yang akan disimulasikan terdiri dari 3
kebijakan sebagai berikut:
1. Pengeluaran konsumsi rumahtangga naik sebesar 40 persen dan pengeluaran
pemerintah naik sebesar 17 persen
2. Pengeluran konsumsi rumahtangga turun 40 persen dan pengeluaran
pemerintah turun sebesar 17 persen
3. Ekspor meningkat sebesar sebesar 32 persen
Pertimbangan besarnya angka persentase yang di ambil untuk simulasi
kebijakan yaitu berdasarkan data distribusi Produk Domestik Regional Bruto
Pemerintah Aceh atas dasar harga konstan menurut penggunaannya dalam kurun
waktu 1998-2009. Selama kurun waktu tersebut distribusi pengeluaran konsumsi
pemerintah, rumahtangga, dan ekspor memberikan distribusi yang berfluktuatif
(Lampiran 19).
Perhitungan yang digunakan untuk dampak dari setiap skenario tersebut
digunakan rumus sebagai berikut (Hotman, 2006):
65
1. Dampak Permintaan Akhir terhadap Output
X = [I-A] -1 F …………………………………………………………. (22)
dimana:
X
[I-A]
F
= Matriks output
-1
= Matriks pengganda
= Permintaan Akhir
2. Dampak Permintaan Akhir terhadap Pendapatan
I = τv [I-A] -1F ………………………………………………………….(23)
dimana:
I = Matriks pendapatan
τ = Matriks koefisien nilai tambah
v = Matriks koefisien pendapatan
3. Dampak Permintaan Akhir terhadap Kesempatan Kerja
L = γ [I-A] -1F ………………………………………………….
dimana:
L = Matriks kesempatan kerja
γ = Matriks koefisien tenaga kerja
(24)