BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah - Analisis pengaruh stok beras, luas areal panen padi, produktivitas lahan, jumlah konsumsi beras dan harga beras terhadap ketahanan pangan provinsi sumatera utara dengan metode regresi data panel.

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Thomas Malthus memberi peringatan pada tahun 1798 bahwa jumlah manusia

  akan meningkat secara eksponensial, sedangkan usaha pertambahan persediaan pangan hanya dapat meningkat secara aritmatika, sehingga akan terjadi sebuah kondisi dimana dunia akan mengalami kekurangan pangan akibat pertambahan ketersediaan pangan yang tidak sebanding dengan pertambahan penduduk. Pemikiran Malthus telah mempengaruhi kebijakan pangan internasional, antara lain melalui Revolusi Hijau yang sempat dianggap berhasil meningkatkan laju produksi pangan dunia sehingga melebihi laju pertambahan penduduk. Pada saat itu, variabel yang dianggap sebagai kunci sukses penyelamat ketersediaan pangan adalah teknologi. Hingga awal tahun 2000-an, sebelum pemanasan global menjadi suatu isu penting, dunia selalu optimis mengenai ketersediaan pangan. Bahkan waktu itu, FAO memprediksi bahwa untuk 30 tahun ke depan, peningkatan produksi pangan akan lebih besar daripada pertumbuhan penduduk dunia. Peningkatan produksi pangan yang tinggi itu akan terjadi di negara-negara maju. Selain kecukupan pangan, kualitas makanan juga akan membaik. Prediksi ini didasarkan pada data historis selama dekade 80-an hingga 90-an yang menunjukkan peningkatan produksi pangan di dunia rata-rata per tahun mencapai 2,1%, sedangkan laju pertumbuhan penduduk dunia hanya 1,6% per tahun. Untuk periode 2000-2015 laju peningkatan produksi pangan diperkirakan akan menurun menjadi rata-rata 1,6% per tahun, namun ini masih lebing tinggi jika dibandingkan dengan laju pertumbuhan penduduk dunia yang diprediksi 1,2% per tahun. Untuk periode 2015-2030 laju pertumbuhan produksi pangan diprediksikan akan lebih rendah lagi yakni 1,3% per tahun tetapi juga masih lebih tinggi daripada pertumbuhan penduduk dunia sebesar 0,8% per tahun. Juga FAO memprediksi waktu itu bahwa produksi biji-bijian dunia akan meningkat sebesar 1 milliar ton selama 30 tahun ke depan, dari 1,84 miliar ton di tahun 2000 menjadi 2,84 miliar ton di tahun 2030 (Siswono, 2002). yakin bahwa dunia sedang menghadapi krisis pangan sejak tahun 2007 karena laju pertumbuhan penduduk dunia yang tetap tinggi setiap tahun, sementara lahan yang tersedia untuk kegiatan-kegiatan pertanian semakin sempit dan akibatnya harga pangan dunia melejit. World Food Program (WFP) menyatakan sekitar 100 juta orang di tiap benua terancam kelaparan. Badan PBB ini menyebut krisis pangan tersebut sebagai the silent tsunami, petaka yang melanda diam-diam.

  Krisis pangan juga sedang mengancam Indonesia. Hal itu bisa terlihat dari kenaikan harga sejumlah komoditas pangan penting yang lebih dari 50% dan juga areal pertanian yang semakin sempit akibat alih fungsi lahan. Sektor pertanian sebagai toggak utama pemenuhan kebutuhan pangan Indonesia menjadi sangat strategis perannya dalam mempertahankan Negara Kesatuan Republik Indonesia. Peran strategis yang disandangnya sudah sewajarnya bila mendapat perhatian yang serius baik dari kalangan pemerintah maupun dari masyarakat Indoesia. Dalam kenyataanya, peran strategis sektor pertanian malah memicu sebuah gejolak yang rentan dengan perbedaan dan persaingan yang tidak sehat oleh para petinggi negara yang memiliki kewenangan dan kekuasaan dalam mengambil keputusan di tanah air ini. Kebijakan impor beras telah menjadi sebuah mesin penghancur semangat petani indonesia dalam memenuhi kebutuhan pangan nasional.

  Sumatera Utara sebagai salah satu penghasil padi mempunyai tingkat produksi padi yang berfluktuasi dari waktu ke waktu. Produksi pada dasarnya merupakan hasil kali luas panen dengan produktivitas per hektare lahan, sehingga seberapa besar produksi suatu wilayah sangat tergantung berapa luas panen pada tahun yang bersangkutan atau berapa tingkat produktivitasnya. Kondisi luas panen di Sumatera Utara semakin terancam dengan semakin bertambahnya jumlah penduduk setiap tahun yang menyebabkan permintaan terhadap lahan perumahan dan infrastruktur, dan perubahan fungsi lahan pertanian untuk pengembangan industri dan lain-lain semakin meningkat. Selain luas panen, konsumsi per kapita penduduk Sumatera Utara juga menjadi faktor yang berpengaruh terhadap belum makan nasi sudah melekat dalam budaya masyarakat Sumatera Utara yang membuat konsumsi per kapita per tahun tergolong tinggi, yaitu 136,85 kg/ kap/ thn.

  Kabupaten/ kota di Sumatera Utara memiliki kondisi dan karakteristik pangan beras yang berbeda, misalnya kondisi stok beras, luas panen padi, produktivitas lahan, jumlah konsumsi beras dan harga beras. Kondisi-kondisi inilah yang akan digunakan untuk mengukur ketahanan pangan di Sumatera Utara dengan rasio ketersediaan beras di tiap kabupaten/ kota di Provinsi Sumatera Utara sebagai proxy .

  Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode regresi data panel untuk menganalisis pengaruh kondisi tersebut terhadap ketahanan pangan di Sumatera Utara. Metode ini adalah penggabungan data cross-section dan time-series. Dengan data panel diperoleh lebih banyak data dan informasi yang lebih lengkap serta bervariasi sehingga mampu meningkatkan presisi dari estimasi yang dilakukan. Berdasarkan uraian diatas maka penulis memberikan judul tulisan ini dengan

  “Analisis Pengaruh Stok Beras, Luas Panen Padi, Produktivitas Lahan,

Jumlah Konsumsi Beras dan Harga Beras Terhadap Ketahanan Pangan Provinsi

Sumatera Utara Dengan Metode Regresi Data Panel”

1.2 Rumusan Masalah

  Yang menjadi masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana pengaruh stok beras, luas panen padi, produktivitas lahan, jumlah konsumsi beras dan harga beras terhadap ketahanan pangan di Provinsi Sumatera Utara.

   Batasan Masalah

  Penelitian ini dibatasi dalam beberapa hal, yaitu: 1.

  Penelitian ini difokuskan pada ketahanan pangan beras.

  2. Periode data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dari tahun 2007 sampai dengan tahun 2011.

  3. Data yang diolah adalah data historis dari 25 kabupaten/ kota di Sumatera Utara yang sudah terbentuk hingga tahun 2007. Data dari kabupaten/ kota yang mengalami pemekaran setelah tahun 2007, diakumulasikan ke kabupaten induk.

  4. Penelitian ini menggunakan rasio ketersediaan beras sebagai variabel terikat.

  Sedangkan variabel bebas yang digunakan adalah stok beras, luas panen padi, produktivitas lahan, jumlah konsumsi beras dan harga beras.

1.4 Tujuan Penelitian

  Tujuan dari penelitian ini ialah untuk menganalisis dan mengukur pengaruh stok beras, luas panen padi, produktivitas lahan, jumlah konsumsi beras dan harga beras terhadap ketahanan pangan di Provinsi Sumatera Utara.

  1.5 Manfaat Penelitian

  Manfaat dari penelitian ini ialah: 1.

  Diharapkan penelitian ini dapat dijadikan pertimbangan bagi pemerintah daerah dalam rangka perencanaan dan pengambilan kebijakan dibidang pertanian dan ketahanan pangan. Dapat berguna sebagai referensi bagi kalangan akademis dan pemerintah daerah serta pihak-pihak terkait dalam perencanaan strategi menghadapi permasalahan ketahanan pangan dimasa yang akan datang.

  1.6 Tinjauan Pustaka

  Data panel biasa disebut data longitudinal atau data runtun waktu silang (coss-

  

sectional time series) , dimana banyak kasus diamati pada dua periode waktu atau

  lebih yang diindikasikan dengan penggunaan data time series. Data panel dapat menjelaskan dua macam informasi yaitu, informasi cross-section pada perbedaan antar subjek dan informasi time series yang merefleksikan perubahan pada subjek waktu. Ketika kedua informasi tersebut tersedia, maka analisis data panel dapat digunakan (Nachrowi 2006).

  Data time series adalah data yang dikumpulkan dari satu individu untuk beberapa waktu, sedangkan data cross section adalah data yang dikumpulkan dari berbagai individu dalam satu waktu tertentu. Data panel adalah kombinasi data dan cross-section. Data panel merupakan kumpulan data cross-section

  time series

  yang diamati secara simultan/ serentak dari waktu ke waktu (time series). Dengan kata lain, data panel merupakan data dari beberapa individu yang diamati dalam kurun waktu tertentu (Baltagi 2005).

  Model regresi linier yang digunakan untuk data cross section dan time

  series adalah (Nachrowi 2006) :

   Model dengan data cross section

  N : banyaknya data cross section  Model dengan data time series

  T : banyaknya data time series Mengingat data panel merupakan gabungan dari data cross section dan data

  time series , maka modelnya dituliskan dengan:

  Dengan: N = banyaknya observasi T = banyak waktu N x T = banyaknya data panel

  Ada tiga metode untuk mengestimasi model regresi data panel yaitu: 1. Common Effect Model (CEM) adalah metode regresi yang mengestimasi data panel dengan metode Ordinary Least Square (OLS). Metode ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu sehingga diasumsikan bahwa perilaku antar individu sama dalam berbagai kurun waktu. Model ini hanya mengkombinasikan data time series dan cross section dalam bentuk pool, mengestimasinya dengan menggunakan pendekatan kuadrat terkecil (pooled

  least square) 2.

  Fixed Effect Model (FEM) adalah metode regresi yang mengestimasi data panel dengan menambahkan variabel dummy. Model ini mengasumsikan bahwa terdapat efek yang berbeda antar individu. Perbedaan itu dapat diakomodasi melalui perbedaan pada intersepnya. Oleh karena itu dalam model fixed effect, setiap individu merupakan parameter yang tidak diketahui dan akan diestimasi dengan menggunakan teknik variabel dummy.

  3. Random Effect Model (REM) adalah metode regresi yang mengestimasi data panel dengan menghitung error dari model regresi dengan metode Generalized

  

Least Square (GLS). Berbeda dengan fixed effect model, efek spesifikasi dari

  masing-masing individu diperlakukan sebagai bagian dari komponen error yang bersifat acak dan tidak berkorelasi dengan variabel penjelas yang teramati. Model ini sering disebut juga dengan Error Component Model

1.7 Metodologi Penelitian

  Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini ialah: 1.

  Pengambilan data berupa data sekunder dari Badan Ketahanan Pangan dan Perum BULOG Divisi Regional Sumatera Utara.

2. Mendefenisikan Operasional Variabel a.

  Rasio ketersediaan beras Rasio ketersediaan beras adalah angka perbandingan dari jumlah produksi beras dan konsumsi beras di tiap kabupaten/ kota di Provinsi Sumatera Utara.

  Variabel ini merupakan proxy dari ketahanan pangan.

  b.

  Stok beras Stok beras merupakan jumlah beras yang dapat disimpan oleh suatu daerah setiap tahun. Satuan dari variabel ini adalah ton.

  c.

  Luas areal panen padi Luas areal panen padi adalah jumlah areal yang dapat memproduksi padi setiap tahunnya. Satuan dalam variabel ini adalah hektar.

  d.

  Produktivitas Lahan Produktivitas Lahan diukur berdasarkan rata-rata produksi padi yaitu rata-rata jumlah padi yang dapat dihasilkan dari 1 hektare lahan per tahun. Satuan dari variabel ini adalah kuintal/ hektar. e.

  Jumlah konsumsi beras Jumlah konsumsi beras adalah jumlah beras yang dikonsumsi seluruh penduduk suatu kabupaten/ kota dalam jangka waktu satu tahun. Satuan dalam variabel ini dalah ton.

  f.

  Harga beras Harga beras adalah harga komoditi beras yang sudah ditambah dengan biaya digunakan dalam penelitian ini adalah beras IR 64. Satuan dalam variabel ini adalah rupiah/ kilogram.

  3. Menganalisis data sehingga diketahui bagaimana pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat menggunakan regresi data panel dan diolah dengan program eviews.