## TANTANGAN UTAMA DALAM SATU DATA KEBIJAKAN IMPOR BERAS
Oleh:
Hendri Sitanggang 1)
Agung F. Sampurna 2)
Universitas Indonesia 1,2)
E-mail: hendri.sitanggang@gmail.com 1) afsampurna1971@gmail.com 2)

## ABSTRACT
Rice  import  policies  must  be  supported  by  good  quality  data.  If  the  import  is  not  in accordance  with  the  needs,  it  will  be  detrimental  to  farmers  or  the  general  public  in Indonesia. The Presidential Regulation on Satu Data Indonesia (SDI) is the government's step in  providing  one  and  quality  data  in  Indonesia  to  support  various  government  policy programs.  In  general,  there  are  four  stages/components  in  implementing  SDI,  namely  data planning,  data  collection,  data  monitoring  and  data  dissemination.  This  study  provides  an analysis of two components as the main challenges related to rice import policy data, namely data  collection  and  data  dissemination.  Data  collection  related  to  data  collection  methods and sectoral ego of agricultural data. Dissemination of data related to updated data and data interpretation.
Keywords: Rice Import, Satu Data, Data Collection and Dissemination.

## ABSTRAK
Kebijakan impor beras harus didukung dengan data yang berkualitas. Jika impor tidak sesuai dengan kebutuhan maka akan merugikan petani atau masyarakat umum di Indonesia. Perpres Satu Data Indonesia (SDI) merupakan langkah pemerintah dalam menyediakan data yang satu dan  berkualitas  di  Indonesia  untuk  mendukung  berbagai  program  kebijakan  pemerintah. Secara  umum  terdapat  empat  tahapan/komponen  dalam  pelaksanaan  SDI  yaitu  perencanaan data,  pengumpulan  data,  pemantauan  data  dan  diseminasi  data.  Kajian  ini  memberikan analisis terhadap dua komponen sebagai tantangan utama terkait data kebijakan impor beras, yaitu pengumpulan data dan diseminasi data. Pengumpulan data terkait metode pengumpulan data  dan  ego  sektoral  data  pertanian.  Sosialisasi  data  terkait  pemutakhiran  data  dan interpretasi data.
Kata Kunci: Impor Beras, Satu Data, Pengumpulan dan Sosialisasi Data.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara agraris  yang  memiliki  potensi  pertanian yang besar. Luas panen Indonesia menurut data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada tahun  2021  adalah  10,51  juta  ha  dengan produktivitas  mencapai  52,56  kuintal/ha. Total  produksi  padi  Indonesia  pada  tahun
2021  adalah  54,42  juta  ton,  sedikit menurun dari tahun 2020 senilai 54,65 juta ton.  Berdasarkan  data  proyeksi  United States Department  of Agriculture (USDA) pada  bulan  Agustus  2022,  produksi  padi Indonesia  menempati  urutan  4  terbesar  di dunia setelah Tiongkok, India dan Bangladesh  dengan  total  produksi  34,6
juta  ton.  Berbagai  capaian  tersebut  tidak membuat Indonesia berhenti untuk melakukan  impor  beras.  Laporan  BPS
menunjukkan  bahwa  selama  tujuh  tahun terakhir, Indonesia melakukan impor beras dari berbagai negara lain.
Gambar 1. Impor Beras Indonesia Tahun 2015-2021 (Ton)

## Sumber: BPS
Dari  tabel  di  atas  terlihat  bahwa  impor beras turun signifikan pada tahun 2017 dan 2019  sedangkan  meningkat  signifikan pada  tahun  2018,  mencapai  638,29  persen dibandingkan tahun sebelumnya. Fluktuasi impor  beras  selama  tujuh  tahun  terakhir menimbulkan pertanyaan apakah kebijakan impor pemerintah yang dilakukan  sudah  tepat.  Selain  itu,  pada tahun  2021  Indonesia  melakukan  ekspor sebanyak  3,21  ribu  ton  atau  sekitar  0,08 persen  jika  dibandingan  nilai  impor  beras pada  tahun  yang  sama.  Hal  disebabkan oleh  beberapa  kemungkinan  diantaranya adalah nilai impor beras yang terlalu besar sehingga  sebagian  impor  beras  dialihkan untuk  ekspor  beras.    Kemungkinan  lain adalah  pemerintah  ingin  memberikan pesan  keberhasilan  swasembada  beras Indonesia  lewat  ekspor  beras.      Kebijakan impor  beras  akan  bergantung  kepada kesejahteraan  petani  dan  masyarakat  lain
di  Indonesia.  BPS  menggunakan  beras sebagai  salah  satu  komoditas  garis kemiskinan makanan di Indonesia. McCulloch (2008) menganalisis hubungan antara harga beras dan tingkat  kemiskinan di Indonesia. Hasil penelitiannya menyimpulkan  bahwa  kenaikan  harga beras  nasional  di  atas  harga  beras  dunia akan menyebabkan bertambahnya kemiskinan  di  Indonesia.  Oleh  karena  itu, data  pangan  yang  tepat  menjadi  kunci dalam  mendukung  kebijakan  impor  yang beras yang tepat.  Penelitian ini bermaksud menggambarkan berbagai tantangan utama satu  data  sebagai  dasar  pengambilan kebijakan  impor  beras  di  Indonesia berdasarkan  isu-isu  terkini.  Rosner  & McCulloch  (2008)    menyampaikan  bahwa hasil  penghitungan  produksi  padi  sebelum 2008    masih  kurang  akurat  dari  sisi produksi, konsumsi dan impor beras.
Heinrich  (2007)  dan  Warren  (2002)
861,601.00 1,283,178.50 305,274.60 2,253,824.50 444,508.80 356,286.30 407,741.40 2015
2016 2017 2018 2019 2020 2021
menyampaikan dalam penelitiannya bahwa pembuatan  kebijakan  publik  semakin semakin dipengaruhi oleh penelitian berbasis  data.  Data  dianggap  sebagai elemen  paling  mendasar  yang    dipahami dalam  proses  menciptakan,  menciptakan, dan  menerapkan  pengetahuan    untuk menjawab  pertanyaan  publik.  Kemajuan terbaru  dalam  teknologi    dan Big  Data akan meningkatkan optimisme  pemerintah bahwa  teknologi  ini  dapat  meningkatkan kemampuan mereka untuk melayani warga negara  mereka  dan  mengatasi  tantangan nasional utama dalam ekonomi, perawatan kesehatan,  penciptaan  lapangan  kerja, bencana  alam,  dan  terorisme  (Kim  et  al, 2014;  George  et  al,  2014).  Namun banyaknya  data    tidak  selalu  mengarah pada  peningkatan  sektor  publik  seperti yang diharapkan. Lembaga-lembaga pemerintah  sering  mengumpulkan  data pemerintah  secara  individu  dan  memiliki kecenderungan  untuk  tidak  membagikan informasi  mereka  agar  tetap  independen. Kegagalan peningkatan teknologi, informasi dan komunikasi (TIK) pada 80 – 90 persen kasus disebabkan oleh keengganan  dan  ketidakmampuan  instansi pemerintah  yang  berbeda  untuk  berbagi informasi  berbasis  data  (Fawcett  et  al, 2009; Kamal, 2006; Peled, 2014).
2. METODE PELAKSANAAN
Penelitian  ini  bersifat deskriptif.
Penelitian  deskriptif  adalah  metode penelitian yang berusaha menggambarkan  objek  atau  subjek  yang diteliti  secara  mendalam,  luas,  dan terperinci. Peneliti berusaha menggambarkan fenomena terkait tantangan  data  dalam  kebijakan  impor beras  Indonesia.  Teknik  pengumpulan data yang digunakan adalah pengumpulan  data  sekunder  dan  studi literatur  yang  relevan  dengan  masalah dalam  penelitian.  Teknik  analisis  data yang digunakan adalah illustrative method (metode ilustrasi). Metode ilustrasi  adalah  sebuah  metode  analisis data  kualitatif  yang  mengambil  konsep teori  dan  diimplementasikan  ke  dalam situasi  empiris  untuk  menyusun  data berdasarkan teori.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Impor  beras  adalah  kebijakan  yang dipilih ketika produksi dan persedian beras dengan  konsumsi  beras.  Volume  impor beras berdasarkan volume produksi, persediaan  dan  kebutuhan  beras.  Jika volume  impor  beras    berlebihan  maka harga beras dalam negeri akan turun secara berlebihan dan merugikan petani. Dorkeshan  dkk  (2017)  menyimpulkan dalam penelitianya bahwa kebijakan impor beras  di  Malaysia  memiliki  dampak
negatif  terhadap  peningkatan  pendapatan petani.  Jika  impor  beras  tidak  dapat memenuhi  kebutuhan  dalam  negeri,  maka harga  beras  akan  semakin  meningkat  dan inflasi semakin tinggi. Oleh karena itu data padi  beras  yang  akurat  sangat  penting sebagai dasar kebijakan impor beras.
Permasalahan  data  dan  informasi  di Indonesia  secara  umum  sudah  diantisipasi pemerintah  melalui  kebijakan  Satu  Data Indonesia  (SDI)  yang  berdasarkan  kepada Perpres  Nomor  39  Tahun  2019.      SDI merupakan  salah  satu  inisiatif  pemerintah untuk  mewujudkan  keterbukaan  informasi atau Open Government dalam memperkuat
pembangunan nasional dan penyelenggaraan  pelayanan  publik.    SDI adalah  adalah  kebijakan  tata  kelola  data pemerintah untuk  menghasilkan data  yang akurat,  mutakhir,  terpadu,  dan  dapat dipertanggungjawabkan, serta mudah diakses  dan  dibagipakaikan  antar  instansi pusat dan instansi daerah melalui pemenuhan standar data, metadata, interoperabilitas  data,  dan  menggunakan kode referensi dan data induk. Permasalahan  implementasi  SDI  dapat dibagi  menjadi  empat  komponen  seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Komponen dan Sub Komponen Permasalahan SDI (Islami, 2021)
Perencanaan Data Pengumpulan Data Pemeriksaan Data Penyebarluasan Data Mekanisme pengawasan rencana aksi SDI Standar data SDM analisis data internal Infrastruktur digital Penetapan daftar dan prioritas data Ego sektoral dalam data Platform yang memiliki interoperabilitas Pemahaman open data Lembaga Pembina Data (BPS, BIG, Kemenkeu) Kapasitas penghimpunan dan pengkoordinasian data Regulasi turunan SDI Keamanan data Data  beras  merupakan  data  yang memiliki  dampak  pada  kesejahteraan masyarakat Indonesia secara umum mengingat sebagian besar penduduk Indonesia  mengkonsumsi  beras.  Dari keempat  komponen, peneliti  melihat bahwa terdapat dua komponen utama yang menjadi  tantangan  utama  dalam  kebijakan
impor beras.

## 1) Komponen Pengumpulan Data Metode Pengumpulan Data
Produksi  padi  di  Indonesia  dihitung berdasarka rumus:
Sebelum  tahun  2018,  luas  panen  padi dihitung  berdasarkan eye  estimate yang dilakukan Kementerian Pertanian (Kementan) dan produktivitas padi dihitung  berdasarkan  survei  ubinan  yang dilakukan  BPS. Eye  estimate merupakan pendekatan yang menggunakan pandangan mata  petugas  dalam  memperkirakan  luas panen.  Oleh  karena  itu,  metode eye estimate memiliki  hasil  estimasi  yang kurang  akurat.  Survei  ubinan  merupakan survei yang menghitung produktivitas padi dengan  sampel  berukuran  2,5  x  2,5  meter pada  lahan  pertanian.  Kedua  metode tersebut  terus  digunakan  hingga  pada 2018,  penghitungan  luas  panen  padi diganti dengan metode baru yang memanfaat  citra  satelit  yang  disebut dengan Kerangka Sampel (KSA).  Metode
eye estimate dinilai overestimate , Indonesia seharusnya sudah bisa melakukan ekspor padi namun kenyatannya Indonesia masih terus melakukan impor beras. KSA didefinisikan  sebagai  teknik  pendekatan penyampelan  yang  menggunakan  area lahan  sebagai  unit  enumerasi.  Sistem  ini berbasis teknologi sistem informasi geografi (SIG), pengideraan jauh, teknologi  informasi,  dan  statistika  yang saat  ini  sedang  diimplementasikan  di Indonesia  untuk  perolehan  data  dan informasi  pertanian  tanaman  pangan. Berdasarkan hasil pengumpulan data  yang dilakukan  BPS  melalui  metode  KSA  dan data  rutin  Kementan,  terdapat  selisih  luas panen  dan  produksi  padi/beras  pada  tahun 2018.
Tabel 2. Luas Panen dan Produksi Padi/Beras tahun 2018
Rincian Metode KSA Metode Eye Estimate Selisih Hasil (Eye Estimate - KSA) Persentase Selisih Hasil Produksi padi (juta ton GKG) 56,54 83,04 26,5 32 Produksi beras untuk pangan (juta ton) 32,42 47,61 15,2 32 Luas panen (juta hektar) 10,9 15,99 5,1 32 Konsumsi beras untuk pangan (juta ton) 29,57 29,57 - - Surplus produksi beras (juta ton) 2,85 18,04 15,1 84 Sumber: BPS dan Kementan, 2018
Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa terdapat selisih yang cukup besar, yaitu 32 persen  antara  hasil  metode  KSA  dan  Eye Estimate. Hal tersebut akan mempengaruhi
kebijakan impor beras yang dilakukan oleh pemerintah.  Metode  pengumpulan  data sangat  mempengaruhi  tingkat  keakuratan data. Semakin besar peran teknologi dalam
metode  pengumpulan  data,  maka  semakin bagus  kualitas  data  yang  dihasilkan. Teknologi terus akan berkembang
sehingga  metode  pengumpulan  data  harus dikembangkan  mengikuti  perkembangan teknologi  agar  kualitas  data  semkin  baik. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chen,  Lin & Yang (2022) menyampaikan pentingnya peran  analisis  data  melalui  algoritma neural  network dan  kombinasi  data  satelit dan kecerdasan buatan/ Artificial
Intelligence  (AI)  dalam  mengumpulkan informasi pertanian.

## Ego Sektoral Data
Data  beras  di  Indonesia  melibatkan beberapa  institusi  yaitu  Kementerian Pertanian  (Kementan),  Badan  Urusan Logistik  (Bulog),  BPS  dan  Kementerian Perdagangan (Kemendag). Hubungan antara  instansi-instansi  tersebut  dapat dijelaskan sebagai berikut:
Gambar 2. Instansi yang Terkait Data Pertanian
Kementerian Pertanian dan BPS melakukan  penghitungan  produksi  padi secara terpisah. Sejak 2018, produksi beras secara  nasional  mengacu  kepada  hasil perhitungan  BPS.  Kementerian  Pertanian tetap  menghitung  produksi  padi  sebagai pembanding dengan data BPS.
Penghitungan  konsumsi  beras  dilakukan BPS  dengan  pendekatan  rumah  tangga (Survei Sosial Ekonomi Nasional/Susenas)
dan  non  rumah  tangga  (Survei  Jasa Akomodasi,  Survei  Penyedia  Jasa  Makan dan  Minum,  dan  survei  lainnya).  Bulog mencatat  persediaan  beras  yang  dimiliki pemerintah  untuk  memenuhi  kebutuhan beras  dalam  negeri.  Sumber  persediaan beras  tersebut  bisa  berasal  dari  dalam negeri  maupun  luar  negeri.  Kementerian Perdagangan  berperan    dalam  melakukan kebijakan  impor  beras  khususnya  jika
Produksi Padi/Beras (Kementan & BPS) Konsumsi Beras (BPS) Persediaan Beras (Bulog) Impor Beras (Kemendag)
produksi beras dalam negeri tidak mencukupi kebutuhan dalam negeri.  Oleh karena itu jika produksi beras negeri lebih tinggi,  impor  beras  cenderung  lebih
rendah. Namun hal tersebut tidak tergambar  jelas  pada  tahun  2018-2021 dimana  kedua  data  tersebut  memiliki hubungan
yang searah.
Gambar 3. Produksi dan Impor Beras di Indonesia, 2018-2021 (Ton)
Sumber: BPS Kecenderungan
institusi untuk menggunakan  data  masing-masing  tanpa adanya kolaborasi  memiliki  kaitan dengan kinerja institusi tersebut. Salah satu contoh Kementan  memberikan  bantuan  pupuk sebesar Rp. 28,5 triliun pada 2018 dan Rp 29,5  triliun  pada  2019.  Jika  bantuan tersebut  tidak  diikuti  dengan  peningkatan produksi  padi,  maka  Kementan  dinilai kurang  berhasil  dalam  melaksanakan program  pertanian.  Hal  yang  sama  bisa terjadi kepada instansi lain seperti Kemendag,  BPS  dan  Bulog.  Hasil  kinerja masing-masing  institusi  akan  dipengaruhi oleh  data  pertanian  yang  dihasilkan. Kecenderungan stakeholder untuk mempertahankan  datanya  masing-masing akan  berdampak  negatif  kepada  tujuan besar dalam pembangunan negara. Penelitian  Fawcett  et  al  (2009),    Kamal (2006)  dan  Peled,  (2014)  menyimpulkan
semakin banyaknya data tidak meningkatkan  kualitas  pelayanan  publik karena  banyaknya  institusi  yang  tidak berbagi  data  dan  bertahan  pada  data masing-masing. Masalah ego sektoral data pertanian tidak hanya terjadi pada institusi publik,  tetapi  juga  non  publik.  Diekmann (2012) menyampaikan dalam penelitiannya  bahwa  banyak  peneliti bidang  pertanian  mengalami  kesulitan dalam mengakses data-data pertanian yang dilakukan  oleh  organisasi  atau  peneliti lain.

## 2) Komponen Penyebarluasan Data Data Terupdate
Statistik  Indonesia  mencatat  produksi beras  Indonesia  2021  sebesar  31,69  juta ton, naik dibandingkan dengan tahun 2020 sebesar  31,33  juta  ton.  Namun  ringkasan eksekutif luas panen dan produksi panen di
2,253,825
444,509 356,286 407,741 33,942,865
31,313,034 31,496,747    31,356,017
2018
2019 2020 2021 Impor Beras (Ton) Produksi  Beras (Ton)
Indonesia  2021  menunjukkan  produksi beras  Indonesia  turun  31,36  juta  ton  pada 2021 jika dibandingkan  2020 dengan nilai sebesar  31,50  juta  ton.  Penjelasan  dari kedua perbedaan angka ini adalah Statistik Indonesia  melaporkan  data  yang  masih sementara  sedangkan  publikasi  eksekutif luas  panen  dan  produksi  panen  di Indonesia  2021    melaporkan  data  tetap. Kedua data ini bisa memberikan kesalaham  persepsi  jika  pengguna  data tidak  teliti  dalam  membaca.  Selain  itu, ketidaktahuan  adanya  update  data  beras membuat  evaluasi  kebijakan  pemerintah menjadi  kurang  tepat.  Penyedia  data, khususnya  dalam  hal  ini  BPS  perlu memberikan  informasi  data  paling  update ada  di  publikasi  atau  tabel  mana  sehingga pengguna data mendapatkan data terbaru.

## Interpretasi Data
Pada Agustus 2022, Indonesia mendapat  penghargaan  dari  International Rice  Research  Institute (IRRI)  atas keberhasilan mencapai  swasembada beras. Presiden  Indonesia    dalam  sambutannya menyampaikan  bahwa  Indonesia  sudah tidak  lagi  impor  beras  selama  3  tahun terakhir. Namun jika melihat data publikasi Statistik Indonesia yang dikeluarkan  oleh  BPS,  Indonesia  masih impor  beras  sejak  2019  hingga  2021. Penjelasan dari perbedaan kedua informasi ini adalah data impor beras pada publikasi
BPS  tidak  digunakan  untuk  konsumsi rumah  tangga  tetapi  industri.  Pengambil kebijakan  impor  beras  perlu  hati-hati dalam  menginterpretasi  data  dan  penyedia data  harus  memberikan  informasi  atau keterangan  yang  perlu  agar  tidak  terjadi kesalahan interpretasi data. Laporan Statistik  Indonesia  tidak  memberikan keterangan  mengenai  jenis  atau  tujuan penggunaan  beras  impor  yang  masuk  di Indonesia  sehingga  masyarakat  pada umumnya akan berpikir bahwa data impor tahun  tiga  tahun  terakhir  digunkan  untuk konsumsi  masyarakat.  Metadata  terkait produksi,  konsumsi  dan  impor  beras menjadi penting bagi pengambil kebijakan dan  masayarakat  dalam  memahami  suatu permasalahan.

## 4. SIMPULAN

## A. Simpulan
Perpres  Satu  Data  Indonesia  (SDI) menjadi langkah pemerintah dalam menyediakan  satu  data  dan  berkualitas  di Indonesia  guna  mendukung  berbagai program  kebijakan  pemerintah  termasuk kebijakan impor beras. Metode pengumpulan data, ego sektoral di instansi data  pertanian,  kesediaan  data  terupdate dan    interpretasi  data  menjadi  tantangan utama  yang  harus  ditingkatkan  dalam mendukung  kebijakan  impor  beras  yang bermanfaat bagi seluruh masyarakat Indonesia.  Oleh  karena  itu  para  intansi
penyedia  data  pertanian  perlu  semakin meningkatkan  kualitas  data  pertanian nasional  lewat  beberapa  hal. Pertama, penggunaan  teknologi  terbaru  sebagai instrumen pengumpulan data.
Penghitungan luas panen saat ini menggunakan  citra  satelit  dalam  analisis. Ke  depan,  bisa  menerapkan  teknologi drone atau  alat  lain  yang  menghasilkan pencitraan  luas  panen  yang  lebih  akurat. Kedua ,  kolaborasi  antar  instansi  pertanian harus  semakin  ditingkatkan  mengingat banyaknya  instanis  yang  memiliki  data terkait  pangan  di  Indonesia.  Seluruh  data dielaborasi  menjadi  satu  data  nasional yang terpercaya dan bebas dari kepentingan  politik.    Pemanfaatan  portal SDI  harus  semakin  ditingkatkan  dalam mendukung  satu  data  pangan  nasional. Ketiga penyediaan  informasi  terkait  data terupdate dan keterangan tambahan mengenai  data  perlu  disampaikan  dalam publikasi/laporan penyedia data. Pengguna data  dapat  memperoleh  informasi  terbaru dan tidak salah dalam menginterpretasikan  data  jika  penyedia data  memberikan  informasi  tersebut. Kesalahan  dalam  memahami  data  dapat berdampak  pada  kurang  tepatnya  suatu keputusan yang diambil.
Penelitian  ini  memberikan  informasi secara  umum  tantangan  utama  dalam  data kebijakan  impor  beras  pada  situasi  terkini
di  Indonesia.  Penelitian  lebih  lanjut diperlukan  untuk  dapat  melihat  dampak kebijakan impor beras terhadap pendapatan petani, pendapatan masyarakat,  sektor-sektor  di  luar  tanaman padi serta modernisasi pertanian 4.0.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik.  (2022). Ringkasan Eksekutif  Luas Panen dan Produksi Padi  di  Indonesia  2021 .  Jakarta:
BPS.
Badan  Pusat  Statistik.  (2022). Statistik Indonesia 2022 . Jakarta: BPS
Badan  Pusat  Statistik.  (2021). Konsumsi Bahan Pokok 2019 . Jakarta: BPS
Chen,  Shijun  et  al.  (2022).  Efficient agricultural  disaster  financing  using satellite data and artificial intelligence. Computers and Electrical  Engineering  Volume  103, October 2022, 108394 .
Florian  Diekmann.  (2012).  Data  Practices of  Agricultural  Scientists:  Results from  an  Exploratory  Study. Journal of Agricultural & Food Information, 13:1, 14-34, DOI:10.1080/10496505.2012.63600

## 5
Dordkeshan,  Mohammad  J.  et  al.  (2017).
Assessing the Impact of Rice Import Quota Policy  on the Malaysian Rice Sector. Journal  of  Food  Products Marketing,  23:8,  890-900,  DOI:

## 10.1080/10454446.2017.1244798.
Fawcett,  S.  E.,  C.  Wallin,  C.  Allred,  and G.  Magnan.  (2009).  Supply  chain information-sharing:  Benchmarking a  proven  path.  Benchmarking: An International  Journal  16(2):222– 246. doi:10.1108/14635770910948231 .
George,  G.,  Haas,  M.  R.  &  Pentland  ,  A.
(2014).  Big  Data  And  Management. Academy  of  Management  Journal, 57(2), 321-326 .
Heinrich,  C.  J.  (2007).  Evidence-based policy and performance
management: Challenges and
prospects in two parallel movements. The  American  Review  of  Public Administration
37(3):255–277. doi:10.1177/0275074007301957 .
Islami,  Maulia  J.  (2021).  Implementasi Satu  Data  Indonesia:  Tantangan  dan Critical  Success  Factors. Jurnal
Komunikasi. 10 (1), 13-23 .
Kamal,  M.  M.  (2006).  IT  innovation adoption  in  the  government  sector:
Identifying the critical success factors. Journal of Enterprise
Information Management
19(2):192–222. doi:10.1108/17410390610645085. Kementerian Pertanian. (2021). Dukungan APBN  Terhadap  Sektor  Pertanian. Diakses dari: https://berkas.dpr.go.id/puskajia
nggaran/analisis-ringkas- cepat/public-file/analisis-ringkas- cepat-public-39.pdf Tanggal 9
September 2022 .
Kemensetneg.  (2019).  Peraturan  Presiden No.39  Tahun  2019  Tentang  Satu Data Indonesia. Indonesia.
Kim,  G.-H.,  Trimi,  S.  &  Chung,  J.H.
(2014). Big Data Applications in the Government
Sector.
Communications  of    The  ACM, 57(3), 78-85.
McCulloch,  Neil.  (2008).  Rice  Prices  and Poverty  in  Indonesia. Bulletin  of Indonesian  Economic  Studies,  44:1, hlm. 45-64 .
Neuman,  W.  Lawrence.  (2014). Social Research  Methods:  Qualitative  and Quantitative  Approaches. Harlow: Pearson Education
Peled, A. (2014). Traversing digital babel: Information, E-government, and exchange . Boston: MIT Press
Rakhmayant, Intan. (2022). Jokowi Terima Penghargaan  Swasembada  Beras  RI dari IRRI. Diakses dari: https://www.cnbcindonesia.com/new s/20220814142625-4-
363594/jokowi-terima-penghargaan- swasembada-beras-ri-dari-irri Tanggal 10 September 2022. Ruslan,  Kadir.  (2019). Memperbaiki  Data Pangan  Indonesia  Lewat  Metode Kerangka  Sampel  Area .  Jakarta:
Center for Indonesian Policy
Studies.
United  States  Department  of  Agriculture.
(2022). Diakses dari: https://apps.fas.usda.gov/psdonline/c
irculars/production.pdf  tanggal 9
September 2022 .
Warren,  E.  (2002).  Market  for  data:  The changing  role  of  social  sciences  in shaping  the  law. Wisconsin  Law Review 1:1–43.