BAB 1
PENDAHULUAN
1.1Latar 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.
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).
Masalah kecukupan pangan dunia menjadi isu penting, dan banyak kalangan 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.
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 ketahanan pangan di Sumatera Utara. Pemikiran belum dikatakan makan jika 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
1.2Rumusan 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.
1.3Batasan 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.
1.4Tujuan Penelitian
1.5Manfaat 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.
2. 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.
1.6Tinjauan 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 time series dan cross-section. Data panel merupakan kumpulan data cross-section
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) :
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)
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 (ECM).
1.7Metodologi 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
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 transportasi dalam pendistribusiannya (harga pasar). Jenis beras yang digunakan dalam penelitian ini adalah beras IR 64. Satuan dalam variabel ini adalah rupiah/ kilogram.
