PPT Sempro Mohd Ilham Akbar 2001101010034

(1)

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KESEJAHTERAAN PETANI DI SUMATERA

S E M I N A R P RO P O SA L

Mohd Ilham Akbar 2001101010034

Zulkifli, S.E., M. Si

Dosen Pembimbing Dosen Pembahas

Prof. Dr. Srinita, S.E., M.Si Amri, S.Si., M.Si

(2)

S EM I NA R P RO P O S A L

Latar Belakang

02

Sektor pertanian sangat penting bagi pertumbuhan ekonomi

Indonesia. Namun, kurangnya petani berkualitas

menyebabkan rendahnya pendapatan dan kesejahteraan

petani. Peningkatan kesejahteraan petani menjadi tujuan

utama pemerintah melalui berbagai kebijakan dan program

pembangunan pertanian untuk meningkatkan produksi,

menjaga stabilitas pasokan, dan meningkatkan pendapatan

petani.

(3)

03

Analisis data menunjukkan adanya fluktuasi kesejahteraan petani di Sumatera. Lampung mencatat NTTP tertinggi pada 2012 (135,30), sementara Kepulauan Riau memiliki nilai terendah pada 2010 (65,18). Secara umum, sebagian besar provinsi mengalami penurunan NTTP antara 2013–2020, tetapi mulai pulih pada 2023, dengan Aceh mencapai NTTP tertinggi dalam 10 tahun terakhir (104,01). Hal ini mengindikasikan adanya perbedaan tingkat daya beli dan efisiensi sektor pertanian di masing- masing provinsi.

Nilai Tukar Petani tanaman Pangan (NTTP) menurut provinsi di pulau sumatera tahun 2010-

2023

Aceh Sumatera Utara Sumatera barat Riau Jambi Sumateran Selatan Bengkulu Lampung Kep. Bangka Belitung Kep. Riau 0.00

20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 140.00 160.00

NTTP (Nilai Tukar Petani Sub Sektor Tanaman Pangan) menurut Provinsi Di Pulau Sumatera

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023

(4)

03

Data luas panen padi di 10 provinsi Pulau Sumatera menunjukkan penurunan signifikan dari 2010–2023. Sumatera Utara dan Sumatera Selatan memiliki luas panen terbesar, mencapai puncaknya pada 2016. Sebaliknya, Kepulauan Riau mencatatkan luas panen terkecil pada 2023.

Provinsi lain, seperti Lampung, juga mengalami penurunan drastis. Hal ini mengindikasikan perubahan dalam pola atau intensitas pertanian di masing-masing provinsi.

Luas Panen Padi (ha) menurut Provinsi di pulau sumatera tahun 2010-2023

200000.00 400000.00 600000.00 800000.00 1000000.00 1200000.00

Luas Panen Padi (Ha)

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023

(5)

03

Data ini menunjukkan adanya variasi yang signifikan. Sumatera Selatan mencapai produktivitas tertinggi pada 2023 (56,19 ku/ha), sementara Kepulauan Riau memiliki produktivitas terendah (28,11 ku/ha). Aceh mengalami peningkatan signifikan dari 44,92 ku/ha pada 2010 menjadi 55,22 ku/ha pada 2023. Secara umum, sebagian besar provinsi menunjukkan peningkatan, meskipun beberapa seperti Sumatera Barat dan Riau mengalami fluktuasi. Hal ini mencerminkan perbedaan efisiensi produksi antarprovinsi.

Produktivitas (ku/ha) menurut Provinsi di pulau sumatera tahun 2010-2023

Aceh Sumatera Utara Sumatera barat Riau Jambi Sumateran Selatan Bengkulu Lampung Kep. Bangka Belitung Kep. Riau 0

10 20 30 40 50 60

Produktivitas Padi (ku/ha)

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023

(6)

03

Data ini menunjukkan adanya variasi pertumbuhan. Lampung memiliki PDRB tertinggi pada 2020, sementara Sumatera Utara juga mengalami peningkatan signifikan.

Kepulauan Bangka Belitung dan Kepulauan Riau tetap rendah, menunjukkan kontribusi sektor pertanian yang kecil. Aceh dan Sumatera Barat mengalami penurunan pada 2021–2022, sebelum stabil kembali pada 2023. Ini mencerminkan perbedaan potensi dan kontribusi sektor pertanian di masing- masing provinsi.

PDRB Sub Sektor Tanaman pangan menurut provinsi di pulau sumatera tahun 2010 - 2023

5000000.00 10000000.00 15000000.00 20000000.00 25000000.00 30000000.00 35000000.00 40000000.00 45000000.00

PDRB Sub sektor pertanian Tanaman Pangan Tahun Dasar 2010 (Juta Rupiah)

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023

(7)

04

Rumusan Masalah Berdasarkan latar

belakang di atas, maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah

bagaimana pengaruh luas panen, produktivitas dan produk domestik regional bruto (PDRB) terhadap

kesejahteraan petani di Provinsi Sumatera?

Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan

masalah, maka tujuan dalam penelitian ini adalah untuk

mengetahui dan menganalisis pengaruh luas panen,

produktivitasi dan produk domestik regional bruto (PDRB) terhadap

kesejahteraan petani di

Provinsi Pulau Sumatera.

(8)

04

Manfaat Teoritis

Penelitian ini diharapkan bermanfaat sebagai

referensi teoritis dan empiris bagi

perkembangan ilmu

pengetahuan, khususnya bagi penelitian lanjutan tentang analisis

kesejahteraan petani di provinsi Sumatera.

Manfaat Praktis

Penelitian ini dapat menjadi pertimbangan bagi

pemerintah dalam

merumuskan kebijakan untuk meningkatkan kesejahteraan petani di Sumatera, serta

menjadi referensi penting bagi peneliti dan akademisi.

Manfaat Penelitian

(9)

Penelitian Terdahulu

05

Purmomo & Sayikri (2021) dalam penelitiannya

menyatakan bahwa produktivitas memiliki dampak

negatif terhadap kesejahteraan petani, sedangkan luas panen berdampak positif terhadap kesejahteraan

petani yang diukur melalui nilai tukar petani (NTP).

S EM I NA R P RO P O S A L Jumilah et al., (2019) dalam penelitiannya menyatakan

bahwa inflasi dan PDRB sektor pertanian memiliki hubungan yang signifikan dan positif terhadap nilai tukar petani.

Apipah, (2023) dari hasil penelitiannya menyatakan bahwa variabel produktivitas dan luas panen

berpengaruh terhadap NTP komoditas tanaman pangan di Jawa Barat.

Rahman & Sangeran (2022) dari hasil penelitiannya menunjukkan bahwa inflasi berpengaruh negatif dan signifikan dan luas panen berpengaruh positif dan signifikan terhadap nilai tukar petani.

(10)

06

Kerangka Penelitian

Hipotesis

1. H0: Diduga luas panen, produktivitas, inflasi dan produk domestik regional bruto (PDRB) tidak memiliki pengaruh terhadap kesejahteraan petani di Sumatera.

2. H1: Diduga luas panen, produktivitas, inflasi dan produk domestik regional bruto (PDRB) memiliki pengaruh terhadap kesejahteraan petani di Sumatera.

Kesejahteraan Petani

PDRB Luas Panen

Produktivitas

(11)

07

S EM I NA R P RO P O S A L Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini berfokus pada analisis tentang pengaruh luas panen, produktivitas, inflasi dan PDRB terhadap kesejahteraan

petani di Sumatera selama tahun 2010 sampai dengan tahun 2023

Jenis dan Sumber Data

Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data panel yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Indonesia. Adapun data yang

digunakan meliputi data luas panen, produktivitas, infasi dan PDRB, serta data NTTP dari 10 provinsi yang

berada di pulau Sumatera Indonesia.

Metode Penelitian

(12)

Definisi Operasional Variabel

Kesejahteraan petani, diukur dengan nilai tukar petani (NTP), yaitu rasio antara indeks harga yang diterima petani (it) dengan indeks harga yang dibayar petani (ib) diukur dalam satuan (index) dalam bentuk data tahun 2010-2023

Luas panen, menggunakan data luas panen diukur dalam satuan (hektar) pada setiap provinsi dalam bentuk data tahun 2010-2023

Produktivitas, menggunakan data produktivitas diukur dalam satuan (ku/ha) pada setiap provinsi dalam bentuk data tahun 2010-2023

08

S EM I NA R P RO P O S A L PDRB sub sektor tanaman pangan, menggunakan data PDRB atas dasar

harga berlaku diukur dalam satuan (juta rupiah) pada setiap provinsi dalam bentuk data tahun 2010-2023

(13)

Model Analisis Data

09

S EM I NA R P RO P O S A L INF = Inflasi

LogPDRB = logaritma Produk Domestik Regional Bruto

i = Provinsi t = Waktu

e = Error term

(14)

10

S EM I NA R P RO P O S A L Model Estimasi Regresi Data Panel

1. Model koefisien Tetap (Common Effect Model)

2. Model Efek Tetap (Fixed Effect Model)

3. Model Efek Random (Random Effect)

Pemilihan Model Estimasi Regresi 4. Uji Chow

5. Uji Hausman

6. Uji Lagrange Multiplier

Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas

2. Uji Multikolinearitas 3. Uji Autokorelasi

4. Uji Heterokedastisitas

Uji Hipotesis

5. Uji Parsial (Uji t) 6. Uji Simultan (Uji F)

7. Uji Koefisien Determinasi (R²)

(15)

Hasil Penelitian dan Pembahasan

09

Uji Statistik Deskriptif

(16)

Terima Kasih