## KAJIAN VALIDITAS INSTRUMEN PENGUKURAN SKALA PENGALAMAN KERAWANAN PANGAN DI INDONESIA *
Herlina 1 , Bagus Sartono 2‡ , and Budi Susetyo 3
1 Badan Pusat Statistik, Indonesia, ummiaddina@gmail.com
2 Department of Statistics, IPB University, Indonesia, bagusco@gmail.com
3 Department of Statistics, IPB University, Indonesia, buset008@yahoo.com
‡ corresponding author
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802) Vol 4 No 1 (2020), 136 - 155
Copyright © 2020 Herlina, Bagus Sartono, and Budi Susetyo.  This is an open-access article distributed under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use,  distribution,  and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
The results of the FAO study since 2013 through the Voices of Hungry Project (VoH- FAO) have produced measures of the Food Insecurity Experience Scale (FIES). FIES is a global reference scale that becomes a reference for comparing the prevalence of food  insecurity  between  countries  and  regions.  The  challenge  of  using  the  FIES instrument, each country must carry out linguistic adaptations that are appropriate to the culture  and  national  language.  This  study  aims  to  analyze  the  validity  of  FIES measurements in Indonesia, including internal and external analysis. The Rasch model (RM)  used  for  internal  validity  analysis.  Measurement  of  the  validity  and  reliability  of Indonesian FIES items was calibrated with a global reference scale. Differences in the scale  of  calibration items  with  a  global reference  scale  of less  than  0.35 indicate  that they  are  standard  items.  FIES  measurements  require  at  least  five  common  items. External analysis of FIES measurements uses the Pearson correlation between district- level  aggregation  on  each  FIES  item  that  is  answered  "yes"  and  determinant characteristics  of  household  food  insecurity.  The  expected  correlation  coefficient indicated the direction of a positive correlation and observed the correlation coefficient of item 1501 to 1508, which is getting smaller. Internal analysis of FIES measurements in  Indonesia  shows  the  achievement  of  unidimensional  and  local  independence assumptions.  However,  item  1501  has  identified  as  an  outlier.  Then  identify  unique issues are 1501 and 1504, while unique items in rural subsamples are 1503 and 1508. Unique item differences founded in food expenditure 60 percent or more, i.e., 1502. This shows a discordance with items assumption of parameter invariance. The reliability of the FIES item is 0.78, and this reflects the suitability of the model quite well. External analysis of the FIES measurement identifies item 1501 and 1504 as invalid items (unique items).
Keywords : calibration, food insecurity experience scale, pearson, rasch model.
* Received Aug 2019; Accepted Feb 2020; Published online on Feb 2020

## 1.  Pendahuluan
Kerawanan  pangan  merupakan  suatu  kondisi  ketidakmampuan  individu  dan  rumah tangga untuk memperoleh pangan yang memadai dan dan bergizi. Pemerintah turut bertanggung jawab dalam pemenuhannya dan tercantum dalam Undang-Undang No. 18 Tahun 2012 tentang Pangan (DKP, 2015). Undang-undang tersebut mendefinisikan ketahanan  pangan  sebagai  kondisi  terpenuhinya  pangan  yang  cukup,  beragam jenisnya dan bergizi serta menjangkau bagi seluruh rakyat.
Pada  Deklarasi  Konferensi  Tingkat  Tinggi  Dunia  tahun  2009, Food  Agriculture Organization (FAO) merevisi konsep ketahanan pangan untuk memperjelas indikator akses  pangan.  Ketahanan  pangan  berwujud  tersedianya  akses  fisik,  sosial  dan ekonomi untuk mendapatkan makanan yang memadai, bergizi dan beragam. Hal ini bertujuan  agar  setiap  orang  memiliki  kehidupan  yang  aktif  dan  sehat  (FAO,  2009). Dengan demikian, dimensi ketahananan pangan meliputi ketersediaan pangan, akses mendapatkan pangan, dan pemanfaatan pangan.
FAO  menginisiasi  pengukuran  kerawanan  pangan  menggunakan  pendekatan akses untuk mendapatkan makanan. Hasil studi FAO sejak tahun 2013 melalui Voices of  Hungry  Project (VoH-FAO)  menghasilkan  pengukuran  Skala  Pengalaman Kerawanan  Pangan  ( Food  Insecurity  Experience  Scale /FIES).  Ballard et  al. (2013) memaparkan bahwa instrumen FIES merupakan akumulasi dari dua skala ketahanan pangan berbasis pengalaman yang telah divalidasi. Cafiero et al. (2018) memaparkan bahwa pengumpulan data FIES dilakukan oleh Gallup World Poll (GWP) sejak tahun 2014 sampai tahun 2016 di 153 negara atau wilayah dan menghasilkan skala referensi global  FIES  ( The  FIES  Global  Standard  Scale ).  Skala  tersebut  berguna  untuk memvalidasi butir FIES dan menetapkan reliabilitas pada pengukuran skala FIES yang dilakukan  oleh  masing-masing  negara.  Butir  yang  valid  digunakan  untuk  mengukur prevalensi  kerawanan  pangan  di  negara  tersebut,  dan  selanjutnya  nilai  prevalensi dianalisis keterbandingannya antar negara.
FAO (2018) menyatakan sejak tahun 2017, terdapat sembilan negara yang mulai menggunakan  seluruh butir FIES pada pelaksanaan survei di  negaranya. Indonesia termasuk  diantaranya  yang  mengintegrasikan  instrumen  FIES  pada  Survei  Sosial Ekonomi  Rumah  Tangga  Nasional  (SUSENAS)  mulai  tahun  2017.  Gambar  1 merupakan  rangkaian  pertanyaan  butir  FIES  yang  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa Indonesia.
Ballard et al. (2013) memaparkan Gambar 1 diatas akan di jawab “ya” pada butir FIES berdasarkan situasi yang pernah dialami responden. Pengalaman ini setidaknya terjadi  satu  kali  dalam  setahun  terakhir.  Penyebab  terbatasnya  akses  karena kurangnya  uang  atau  sumber  daya  lainnya.  Sumber  daya  lainnya  mengacu  pada kondisi kurang tersedia sarana lainnya yang biasa dimanfaatkan untuk mendapatkan makanan.  FAO  (2018)  memaparkan  sumber  daya  lain  meliputi  makanan  yang diperoleh dari produksi sendiri termasuk produksi dari kegiatan pertanian yang dapat dijual maupun dikonsumsi sendiri serta kiriman makanan dari pihak luar rumah tangga.
Ballard et  al. (2013)  menyatakan  bahwa  responden  dimungkinkan  membuat kesalahan  dalam  menyampaikan  pengalamannya.  Penyebab  yang  paling  mungkin karena  kesalahpahaman  responden  terhadap  makna  butir  FIES.  Oleh  karena  itu, konsep  yang  mendasari  pengukuran  FIES  meliputi  respon  terhadap  butir  dan pembentukan  skala  pengukuran.  Respon  terhadap  butir  dimaksudkan  peluang
responden akan menjawab setiap butir sesuai dengan tingkat keparahan kerawanan pangan  yang  pernah  dialaminya.  Semakin  parah  pengalaman  kerawanan  pangan responden maka relatif semakin besar peluang untuk menjawab “ya” pada butir FIES. Cafiero et al. ( 2018) menyatakan bahwa probabilitas untuk menegaskan hal-hal yang kurang parah selalu lebih tinggi daripada yang menegaskan hal-hal yang lebih parah .
Gambar 1: Pertanyaan FIES dalam kuesioner Kor SUSENAS Maret 2017.
Kajian  validitas  instrumen  FIES  di  Indonesia  belum  diteliti.  Oleh  karena  itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis validitas instrumen FIES, meliputi analisis internal  dan  eksternal  pengukuran  FIES.  Analisis  internal  pengukuran  FIES menggunakan Rasch  Model (RM)  yang  bertujuan  memastikan  penduga  parameter yang  dihasilkan  sesuai  dengan  konstruk  teori  kerawanan  pangan.  RM  merupakan pendekatan model psikometrik Teori Respon Butir ( Item Respon Theory /IRT) model logistik  satu  parameter. Cafiero et  al. ( 2014 ),  Nord ( 2014 ),  FAO ( 2018) menyatakan bahwa  RM  mampu  menduga  tingkat  keparahan  setiap  butir  berdasarkan  respon seluruh responden dengan menerapkan serangkaian uji validitas dan reliabilitas.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Data
Penelitian  menggunakan  data  Susenas  Maret  2017  bersumber  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS). Satuan pengamatan  dalam penelitian ini adalah rumah tangga yang
menjawab  dengan  lengkap  seluruh  butir  FIES.  Data  yang  digunakan  meliputi  butir FIES dan peubah determinan kerawanan pangan.
Tabel 1: Peubah-peubah yang digunakan dalam penelitian.
Peubah Definisi Peubah Skala Penelitian KRT rawan (X1) Kepala rumah tangga perempuan yang memiliki ART berusia 0-14 tahun Nominal 1. Ya 0. Tidak (Magaña-Lemus et al. , 2016) (Wardani, 2018) JART-014 (X2) Jumlah anggota rumah tangga berusia 0-14 tahun Rasio (Magaña-Lemus et al. , 2016) (Wambogo et al. , 2018) Air tidak layak (X3) Air Tidak Layak adalah air yang bukan bersumber dari leding eceran/meteran dan pompa/sumur terlindung/mata air terlindung. Sumber air tersebut berjarak kurang 10 m ke tempat penampungan kotoran/tinja Nominal 1. Ya 0. Tidak (DKP, 2015) (BPS, 2017a) (BPS, 2017b) Sanitasi tidak layak (X4) Tidak tersedianya fasilitas layak untuk membuang kotoran dan bahan buangan berbahaya lainnya Nominal 1. Ya 0. Tidak (DKP, 2015) (BPS, 2017a) (Alexandri, 2015) KPS (X5) Responden memiliki Kartu Perlindungan Sosial Nominal 1. Ya 0. Tidak (Smith et al. , 2017) (Wardani, 2018) PJS (X6) BPJS Kesehatan dimana iurannya ditanggung oleh pemerintah Nominal 1. Ya 0. Tidak (Smith et al. , 2017) (Wardani, 2018) Raskin (X7) Responden merupakan penerima bantuan beras miskin dari pemerintah Nominal 1. Ya 0. Tidak (Smith et al. , 2017) (Sundari & Nachrowi, 2015) Tidak KUR (X8) Responden tidak memiliki akses terhadap Kredit Usaha Rakyat/KUR Nominal 1. Ya 0. Tidak (Smith et al. , 2017) Pengeluaran perkapita (X10) Pengeluaran rata-rata sebulan untuk setiap anggota rumah tangga Rasio (Smith et al. , 2017) Penerima transfer (X11) Pembiayaan sebagian besar kebutuhan hidupnya berasal dari kiriman uang atau barang dari orang diluar anggota rumah tangga Nominal 1.  Ya 0.  Tidak (Smith et al. , 2017) (Wardani, 2018) PPP (X12) Persentase pengeluaran untuk pangan terhadap total pengeluaran rumah tangga Rasio (Sundari & Nachrowi, 2015) Pangan GKM (X13) Pengeluaran makanan perkapita sama atau lebih kecil dari Garis Kemiskinan Makanan Provinsi Nominal 1.  Ya 0.  Tidak (Duffy & Zizza, 2016) (Smith et al. , 2017) (Magaña- Lemus et al. , 2016)
Butir  FIES  terdiri  dari  delapan  butir  yang  menunjukkan  urutan  pengalaman kesulitan rumah tangga untuk akses mendapatkan makanan karena kurangnya uang atau  sumber  daya  lainnya.  Butir  1501  merupakan  pengalaman  kekhawatiran  rumah tangga tidak akan memiliki cukup makanan ( worried ). Butir 1502 tentang pengalaman rumah tangga tidak bisa menyantap makanan sehat dan bergizi ( healthy ). Butir 1503 tentang pengalaman menyantap sedikit jenis makanan ( fewfood ). Butir 1504 tentang melewatkan satu kali waktu makan ( skipped ). Butir 1505 tentang makan lebih sedikit dari  yang  dibutuhkan  ( ateless ).  Butir  1506  tentang  kehabisan  makanan  atau  tidak memiliki  sedikitpun  makanan  ( runout ).  Butir  1507  tentang  pengalaman  fisik  merasa lapar  namun  tidak  mendapatkan  makanan  ( hungry ).  Butir  1508  merupakan pengalaman  responden  selama  seharian  tidak  mengkonsumsi  makanan  apapun ( wholeday ).
Pada setiap butir disediakan empat pilihan jawaban, sebagai berikut:
•  Rumah tangga menjawab kode 1 jika pernah mengalami keadaan tersebut.
•  Rumah tangga menjawab kode 5 jika tidak pernah mengalami keadaan tersebut.
•  Rumah tangga menjawab kode 8 jika tidak mengetahui keadaan tersebut.
•  Rumah tangga menjawab kode 9 jika menolak menjawab.
Determinan  kerawanan  pangan  ditampilkan  pada  Tabel  1.  Hal  ini  merujuk  hasil penelitian kerawanan pangan rumah tangga terdahulu.

## 2.2 Metode Penelitian
Tahapan analisis data yang dilakukan dalam penelitian, sebagai berikut :
1.  Penyiapan data dengan mengganti kode pada peubah FIES rincian 1501 sampai dengan  1508.  Kode  1  tetap,  kode  5  diubah  menjadi  0  dan  kode  8  serta  9  tidak digunakan  dalam  analisis.  Perlakuan  yang  sama  diterapkan  pada  data  kosong ( missing  value ).  Oleh  karena  itu,  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber dari rumah tangga yang merespon seluruh butir FIES.
2. Eksplorasi data mentah butir FIES dengan menganalisis persentase respon “ya” pada setiap butir FIES.
3.  Pengolahan  data  FIES  menggunakan Rasch  Model  Conditional  Maximum Lilkelihood  (RM-CML) menggunakan  penimbang  rumah  tangga  dan  prosedur pendugaan parameter menggunakan algoritma Quasi Newton-Raphson (QN). Rasch Model (RM) merupakan teori respon butir dengan satu parameter logistik ( One  Parameter  Logistics  Model ).  RM  biasa  digunakan  dalam  pengukuran  di bidang  pendidikan  dan  psikologi.  RM  mampu  menilai  kesesuaian  serangkaian butir dengan konstruk teori yang mendasari pengukuran, membuat skala butir dan membandingkan kinerja skala dalam berbagai populasi (Ballard et al. , 2013; Nord, 2014).
RM  pertama  kali  dikembangkan  oleh  George  Rasch  pada  tahun  1960.  Rasch memberikan dua buah tes kepada siswa kelas 4 sampai dengan kelas 6 SD. Hasil tes  menyimpulkan  peluang  siswa  menjawab  soal  dengan  benar  tergantung perbedaan antara kemampuan siswa dengan tingkat kesulitan soal (Bond & Fox, 2015). Gagasan Rasch tersebut menunjukkan peluang siswa dengan kemampuan tertentu ( 𝜃 𝑗 ) merespon dengan benar pada soal dengan tingkat kesulitan tertentu ( 𝛽 𝑖 ). Hal  ini  dimodelkan  dengan  fungsi  logistik  jarak  antara 𝜃 𝑗 dan 𝛽 𝑖 ,  sebagai berikut:
  1 j i P e P     
Persamaan 1  menunjukkan P sebagai nilai peluang siswa ke-j  menjawab benar pada soal ke-i. Sedangkan (1-P) merupakan peluang siswa ke-j menjawab salah pada  soal  ke-i, e adalah  basis  logaritma  natural, 𝜃 𝑗 menunjukkan  penduga parameter  tingkat  kemampuan  siswa  dan 𝛽 𝑖 menunjukkan  penduga  parameter tingkat kesulitan butir soal.
4.  Menganalisis kesesuaian penduga parameter tingkat keparahan butir ( β i ) dengan konstruk teori pengukuran pengalaman kerawanan pangan menggunakan kurva karakteristik butir.
Analisis  skala  keparahan  butir  ( b i )  menggunakan  Kurva  Karakteristik  Butir  ( Item Characteristics  Curve /ICC).  ICC  menunjukkan  hubungan  antara  peluang responden  menjawab  ya  (Pi(θ))  dengan  skala  kemampuan  responden  ( θ ). Hambleton et  al. (1991)  menyatakan  ICC  sebagai  hubungan  matematis  antara peluang responden dengan kemampuan tertentu mampu menjawab  benar pada butir soal. Cafiero et al. (2017) memaparkan ICC sebagai berikut:
Gambar 2: Kurva karakteristik butir.
Gambar 2 merupakan kurva karakteristik butir dalam konteks kerawanan pangan. Pada  sumbu x menunjukkan  skala  kemampuan  responden,  atau  dinyatakan sebagai  skala  tingkat  keparahan  kerawanan  pangan  responden  ( θ ).  Sumbu y menunjukkan  peluang  responden  menjawab  “ya”  pada  suatu  butir  FIES  ( P i (θ) ). Skala tingkat kesukaran butir ( b i ) dinyatakan sebagai skala keparahan butir yang menunjukkan  pengalaman  kesulitan  responden  dalam  akses  mendapatkan makanan. Skala tersebut ditunjukkan pada saat θ memiliki peluang menjawab “ya” sebesar 0.5.
5.  Menganalisis validitas internal butir FIES meliputi nilai fit statistics ( infit , outfit , dan korelasi residual) serta koefisien reliabilitas.
FAO  (2018)  memaparkan  pengukuran  validitas  butir  FIES  dengan  menilai konsistensi  data  dengan  asumsi  RM.  Jika  asumsi  terpenuhi  menandakan pengukuran  FIES  dapat  digunakan  untuk  menghitung  prevalensi  kerawanan pangan. Hal ini merupakan pengukuran validitas internal butir FIES.
FAO  (2018)  dan  Ballard et  al. (2013)  mencantumkan  asumsi  RM  dalam pengukuran FIES, sebagai berikut:
 Semakin parah pengalaman kerawanan pangan responden, maka semakin tinggi peluangnya untuk menjawab “ya” pada suatu butir. Hal ini ditunjukkan oleh kurva karakteristik butir.
 Unidimensi  yakni  hanya  mengukur  kemampuan  responden  yang  diwakili data respon tentang pengalaman akses untuk mendapatkan makanan.
 Independensi  lokal  yang  menunjukkan  bahwa  jawaban  responden  ke-j pada  suatu  butir  bersifat  independen  terhadap  jawaban  responden  pada butir  lainnya.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  korelasi  residual  antar  butir  yang bernilai kecil, sehingga diinterpretasikan bahwa jawaban responden pada suatu butir tidak memengaruhi jawaban responden pada butir yang lain.
 Invariansi  parameter  dimana  semua  butir  terkait  dengan  sifat  laten kerawanan  pangan  namun  berbeda  dalam  tingkat  keparahannya.  Hal  ini terbukti  jika  parameter  butir  yang  valid  tidak  berbeda  walaupun  diujikan pada kelompok responden yang berbeda kemampuannya.
Nord  (2014)  menyatakan  data  yang  memenuhi  asumsi  tersebut  menunjukkan bahwa  skor  mentah  rumah  tangga  merupakan  data  ordinal  dari  penduga parameter  tingkat  kesulitan  butir.  Responden  dengan  skor  mentah  bernilai  6 hanya  menunjukkan keadaan  yang  lebih  tidak  aman  dibandingkan  dengan  skor mentah bernilai 3. Namun, tidak dapat digunakan untuk menyatakan perbedaan diantara kedua skor tersebut. Penduga parameter tingkat keparahan kerawanan pangan responden dapat menginformasikan perbedaan tersebut secara kuantitatif menggunakan pengukuran prevalensi kerawanan pangan rumah tangga. Validasi dengan RM menghasilkan statistik kesesuaian model ( fit statistics ) yang memberikan keterangan mengenai kesesuaian dari asosiasi setiap butir dengan sifat  laten  yang  mendasarinya. Fit  statistics meliputi  nilai infit dan outfit yang menunjukkan  kekuatan  dan  konsistensi  asosiasi  dari  setiap  butir  dengan  sifat laten yang mendasarinya (Carlo Cafiero et al. , 2014). Nord (2014) menyatakan fit statistics menggunakan  pendekatan Chi-Square yakni  dengan  membandingkan respon  aktual  dengan  respon  probabilistik  dari  setiap  sel  matriks  rumah  tangga per butir. Infit butir menggunakan rumus berikut:
    2 2 1 1 / k k i ij ij ij ij i i Infit u P P P              Outfit butir menggunakan rumus berikut:
  2 2 1 / / k i ij ij ij ij i Outfit u P P P n          

## 
Persamaan (11) dan (12) menggunakan u ij sebagai respon yang diberikan rumah tangga ke-j pada butir ke-i; P ij merupakan peluang respon rumah tangga ke-j pada butir ke-i dibawah asumsi RM; dan n adalah jumlah rumah tangga sampel. Selain itu, diperoleh nilai korelasi residual untuk menguji asumsi independensi lokal RM.
6.  Melakukan  kalibrasi  skala  butir  FIES  Indonesia  dengan  skala  referensi  global ( global reference scale ). Selanjutnya ditetapkan butir FIES yang termasuk umum (valid) dan butir unik (tidak valid).
7.  Melakukan pengujian asumsi invariansi penduga parameter tingkat kesulitan butir pada subsampel rumah tangga yang berbeda. Subsampel yang dimaksud meliputi
wilayah tempat tinggal dan pangsa pengeluaran pangan. Prosedurnya mengikuti tahapan pada poin 3 sampai 6.
8.  Menganalisis validitas eksternal butir FIES menggunakan korelasi Pearson antara nilai agregasi kabupaten/kota pada setiap butir FIES yang berkode 1 (Y) dengan karakteristik determinan kerawanan pangan rumah tangga (X).
Ballard et  al. (2013)  menyatakan  bahwa  tidak  ada  indikator  tunggal  untuk menjelaskan  dimensi  keamanan  pangan  dan  gizi.  Analisis  butir  FIES  dengan determinan  kerawanan  pangan  diharapkan  menunjukkan  konsistensi  antara jawaban  responden  dengan  karakteristik  rumah  tangganya.  Hal  ini  ditunjukkan oleh  nilai  koefisien  korelasi  yang  semakin  kecil  pada  butir  FIES  yang  semakin parah.
Korelasi  antara  butir  FIES  yang  dijawab  “ya”  dengan  peubah  determinan kerawanan  pangan  merupakan  pengamatan  berpasangan  pada  data  sampel rumah  tangga.  Analisis  menggunakan  korelasi Pearson dengan  persamaan berikut:
   
    1 2 2 1 1 n i i i xy n n i i i i x x y y
r
x x y y           
Persamaan  diatas  menunjukkan r xy merupakan  koefisien  korelasi  x  dan  y. Koefisien  korelasi  bernilai  -1  sampai  1  dan  memiliki  arah  korelasi  positif  atau negatif. Nilai koefisien semakin mendekati 1 atau  -1 menunjukkan korelasi yang semakin kuat antara peubah X dengan Y. Koefisien korelasi positif bermakna nilai X yang besar berkorelasi dengan nilai Y yang besar pula, begitu pun sebaliknya. Korelasi negatif menunjukkan nilai X yang besar berasosiasi dengan nilai Y yang kecil, begitu pun sebaliknya.

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Eksplorasi Data FIES
Pengukuran  FIES  menggunakan Rasch  Model mensyaratkan  respon  yang  lengkap responden  (rumah  tangga).  Pada  penelitian  ini  terdapat  2.31  persen  sampel  rumah tangga  yang  tidak  merespon  seluruh  butir  FIES.  Berdasarkan  butir  FIES  yang  tidak direspon  lengkap,  diketahui  butir  1502  paling  banyak  tidak  direspon  (38.33  persen) dan butir 1508 paling sedikit tidak direspon lengkap (20.65 persen).
Butir  FIES  menunjukkan  situasi  yang  berbeda  berdasarkan  urutan  kerawanan pangan  yang  dialami  responden (Ballard et  al. ,  2013).  Oleh  karena  itu,  setiap  butir FIES yang dijawab “ya” memiliki persentase yang semakin menurun mulai dari butir ke-1  sampai  dengan  butir  ke-8.  Gambar  3  menunjukkan  persentase  responden menjawab “ya” pada setiap butir FIES.
Gambar 3: Persentase responden menjawab “ya” pada setiap butir FIES.
Gambar 3 menunjukkan persentase butir 1504 (melewatkan satu kali waktu makan / skipped ) memiliki persentase lebih kecil dibandingkan butir 1505 (kekurangan makan / ateless ).  Hal  ini  mengindikasikan  ketidakkonsistenan  responden  dalam  melaporkan pengalamannya. Konsisten dimaksud jika suatu butir direspon “ya” maka merespon “ya”  pada  semua  butir  yang  kurang  parah  (Carlo  Cafiero et  al. ,  2014).  Begitu  pun respon  “tidak”  pada  suatu  butir  maka  akan  merespon  “tidak”  pada  butir  yang  lebih parah. Hal ini merupakan konstruk teori butir FIES.
Hasil pengolahan data mentah menunjukkan persentase terbesar dari total sampel yang  tidak  konsisten  merespon  pada  butir  1505  (5.916  persen).  Hal  ini  dapat dinyatakan bahwa terdapat 5.916 persen rumah ta ngga yang merespon “ya” pada butir 1505 namun merespon “tidak” pada butir 1504. Persentase kedua terbesar dari total sampel  yang  tidak  konsisten  merespon  pada  butir  1502  (3.062  persen).  Hal  ini mengindikasikan kurang tepatnya rumah tangga memahami butir 1501 dan 1504.

## 3.2 Kurva Karakteristik Butir
Hasil pengolahan RM yang menunjukkan hubungan tingkat kemampuan rumah tangga ( θ j ) dengan peluang menjawab benar ( P ( θ )) digambarkan oleh kurva karakteristik butir ( Item Characteristics  Curve /ICC). Nilai θ j berada  pada kontinum  yang sama dengan penduga parameter skala keparahan  butir ( β i ), yakni pada rentang nilai  -4.2 sampai dengan  4.2.  Peluang  rumah  tangga  menjawab  butir  dengan  benar  ( P(θ) )  bernilai diantara 0 sampai 1. Penduga parameter β i menunjukkan skala kemampuan tertentu dari rumah tangga agar  mempunyai peluang sebesar 50 persen menjawab ya pada
31.73 20.61 17.05 5.16 11.52 6.69 4.55 2.69 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 Respo n Y a (% ) Butir FIES
butir. Garis vertikal pada P( 𝜃) =0.5 menunjukkan nilai skala keparahan butir mulai dari -3 sampai dengan 3. Keseragaman kemiringan kurva menunjukkan daya diskriminasi yang sama pada butir. Gambar 4 menunjukkan ICC butir FIES Indonesia.
Gambar 4: Kurva Karakteristik Butir FIES.
Berdasarkan Gambar 4 diketahui butir 1501 (khawatir tidak akan memiliki  cukup makanan/ worried )  sebagai  butir  termudah  dan  butir  1508  (seharian  tidak  makan apapun/ wholeday )  merupakan  butir  tersulit.  Keduanya  memiliki  jarak  terkecil  dan terbesar  dihitung  dari  titik  awal  kurva.  Selain  itu  juga  memperhatikan  nilai 𝛽 𝑖 ̂ ,  yakni terkecil  pada  butir  1501  dan  yang  terbesar  pada  butir  1508.  Ilustrasi  ini  bermakna bahwa skala keparahan butir semakin besar menunjukkan pengalaman rumah tangga yang semakin rawan pangan. Hal ini sesuai dengan teori konstruk butir FIES dimana kedelapan  butirnya  merupakan  urutan  pengalaman  kerawanan  pangan.  Namun terdapat  urutan  yang  berbeda  pada  butir  1504  (melewatkan  satu  kali  waktu makan/ skipped ).  Posisi  kurva  butir  1504  berada  didekat  butir  1507  (lapar  tapi  tidak mendapatkan  makanan/ hungry ).  Hal  ini  mengindikasikan  perbedaan  pemahaman pada butir 1504.

## 3.3 Analisis Keterandalan Internal Butir FIES

## 3.3.1.   Skala Keparahan Butir dan Unidimensi
Cafiero et  al. ( 2018) mendefinisikan  skala  keparahan  sebagai  tingkatan  yang menunjukkan  dampak  negatif  pada  rumah  tangga  ataupun  kesejahteraan  individu akibat ketidakmampuannya dalam mengakses makanan yang dibutuhkan. Memeriksa asumsi  unidimensi  melalui  besaran infit dan outfit .  Kedua  statistik  fit  tersebut menunjukkan kekuatan dan konsistensi setiap butir dengan sifat latennya ( Cafiero et al. ,  2016;  Cafiero et  al. ,  2018).  Tabel  2  memberikan  informasi  adanya  variasi  skala kesukaran butir dan fit statistics .
Tabel 2: Parameter skala keparahan butir FIES Indonesia dan statistik fit.
Butir FIES Skala Keparah- an Butir Standar Global Skala Keparah- an  Butir Indonesia
( 𝛽 𝑖 ̂ ) Galat Baku
𝛽 𝑖 ̂ Infit Outfit Skala
Keparahan Indonesia (Kalibrasi dengan Skala Global) Selisih Skala Global dengan Skala Indonesia 1501 -1.223 -3.391 0.010   1.153   3.186 -1.673 0.450 1502 -0.847 -1.948 0.009   0.970   1.579 -0.961 0.114 1503 -1.106 -1.397 0.010   0.776   0.830 -0.689 0.416 1504 0.351 1.439 0.015   1.037   1.201 0.709 0.358 1505 -0.312 -0.394 0.011   0.861   0.812 -0.195 0.117 1506 0.507 0.850 0.013   0.912   0.896 0.419 0.088 1507 0.755 1.738 0.017   0.834   0.815 0.857 0.102 1508 1.876 3.110 0.025   1.031   2.288 1.534 0.342
Tabel  2  menyajikan infit berkisar  0.776  sampai  dengan  1.153,  atau  dapat dinyatakan bahwa semua butir berkinerja baik. Ballard et al. ( 2013) menyatakan bahwa skala  pengukuran  yang  dibentuk  oleh  butir  bernilai infit antara  0.8-1.2  menunjukkan terpenuhinya  asumsi  unidimensi.  Dengan  demikian  dapat  dinyatakan  bahwa pengukuran FIES di Indonesia memenuhi asumsi unidimensi.
Outfit bernilai lebih dari 2 menunjukkan respon butir yang tidak menentu (pencilan). Namun  Nord  (2014)  menyatakan outfit bernilai  2  atau  lebih  dapat  diabaikan  jika sampelnya kurang dari 0.25 persen responden. Perhatikan pada Tabel 2, butir 1501 dan  1508  memiliki  outfit  lebih  dari  2.  Namun,  merujuk  pada  Gambar  2  diketahui persentase butir 1501 dan 1508 sebesar 31.3 dan 2.69 persen. Dengan demikian outfit butir  1501  menunjukkan  data  yang  tidak  menentu  (pencilan)  sedangkan  o utfit butir 1508 dapat diabaikan.
Pada Tabel 2 kolom skala keparahan butir hasil kalibrasi dengan skala referensi global  menunjukkan  nilai  -2.0  sampai  2.0.  Skala  mendekati  -2.0  menunjukkan  butir yang  mudah,  sedangkan  skala  mendekati  2.0  menunjukkan  butir  tersebut  sukar (Hambleton et al. , 1991). Hal ini menunjukkan bahwa seluruh butir FIES berada dalam rentang yang diterima dan sesuai dengan konstruk teoritis butir FIES. Memperhatikan nilai galat baku yang kecil dari penduga parameter skala keparahan  butir  Indonesia ( 𝛽 𝑖 ̂ )  maka  dapat  dinyatakan  bahwa  sampel  menunjukkan  akurasi  yang  baik  dari sampel rumah tangga terhadap penduga parameter populasinya.
Namun,  berdasarkan  kalibrasi  skala  butir  FIES  Indonesia  dengan  skala  global diperoleh skala butir 1504 lebih besar dari butir 1505 serta nilai skalanya relatif dekat dengan  skala  butir  1507.  Pada  kolom  selisih  skala  global  dengan  skala  Indonesia diketahui butir yang bernilai lebih dari 0.35 yakni butir 1501, 1503 dan 1504. Hal ini menunjukkan  bahwa  ketiga  butir  tersebut  termasuk  butir  unik  karena  dipahami berbeda-beda oleh beragam responden.

## 3.3.2.  Independensi Lokal
Korelasi  residual  digunakan  untuk  memeriksa  asumsi  independensi  lokal  dari  RM. Nord ( 2014) menyatakan  korelasi  residual  bernilai  (>|0.4|)  menunjukkan  butir  yang tidak independen. Tabel 3 menunjukkan korelasi residual pengukuran butir FIES.
Tabel 3: Korelasi residual butir FIES. Butir FIES 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1501 -0.022 -0.082 -0.128 -0.129 -0.091 -0.091 -0.115 1502 0.170 -0.082 -0.054 -0.096 -0.078 -0.102 1503 0.170 -0.004 0.232 0.011 0.004 -0.067 1504 -0.082 -0.004 0.048 0.046 0.090 0.034 1505 -0.054 0.232 0.048 0.101 0.088 -0.027 1506 -0.096 0.011 0.046 0.101 0.237 0.080 1507 -0.078 0.004 0.090 0.088 0.237 0.206
Tabel 3 menunjukkan nilai korelasi residual antar butir berkisar di |0.004| sampai |0.237|. Nilai tersebut kurang dari |0.4|, bahkan kurang dari |0.25|. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa data FIES Indonesia memenuhi asumsi independensi lokal yakni tidak terdapat korelasi antar butir FIES.

## 3.3.3. Reliabilitas
Koefisien  reliabilitas  hasil  pengukuran  RM  menunjukkan  interaksi  antara  responden dan butir secara keseluruhan dengan batasan 0.7. Pada penelitian ini diperoleh nilai koefisien  reliabilitas flat sebesar  0.782.  Hal  ini  bermakna  bahwa  butir  FIES  secara keseluruhan  sudah  baik  dalam  mengukur  kerawanan  pangan.  Koefisien  reliabilitas hasil pengolahan data sampel seluruh rumah tangga (Indonesia) dan rumah tangga menurut subsampel dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4: Reliabilitas butir FIES Indonesia dan menurut subsampel
Kelompok Reliabilitas Flat Reliabilitas Standar Indonesia 0.782 0.684 Perkotaan 0.779 0.696 Perdesaan 0.786 0.674 PPP60 0.784 0.691 PPP<60 0.783 0.684
Perhatikan nilai koefisien reliabilitas standar yang bernilai lebih kecil dari reliabilitas flat .  Hal  ini  berlaku  pada  semua  subsampel  rumah  tangga  menurut  wilayah  tempat tinggal  (perkotaan  dan  perdesaan)  serta  subsampel  menurut  pangsa  pengeluaran rumah tangga (PPP 60 persen atau lebih dan PPP kurang dari 60 persen). Dengan demikian  dapat  dinyatakan  secara  keseluruhan  model,  data  FIES  Indonesia  sudah sesuai  konstruk  teori  dan  arah  kesalahan  pengukuran  tidak  terpengaruh  oleh  objek yang diukur.
Namun,  pengukuran  FIES  bertujuan  untuk  memantau  kerawanan  pangan  yang dapat dibandingkan antar negara. Oleh karena itu, skala pengukuran FIES Indonesia divalidasi  menggunakan  prosedur  kalibrasi  butir  dengan  memilah  sampel  menurut wilayah tempat tinggal dan pangsa pengeluaran pangan.

## 3.3.4.  Kalibrasi Butir FIES dan Invariansi Parameter

## Kalibrasi Simultan Parameter
Kalibrasi  simultan  dilakukan  serentak  pada  skala  pengukuran,  parameter  tingkat kesulitan  butir  FIES  dan  kemampuan  rumah  tangga.  Kalibrasi  dilakukan  dengan menyetarakan  ( equating )  rataan  ( mean )  dan  simpangan  baku  ( standar  deviation ). Gambar  5  merupakan  hasil  kalibrasi  simultan  yang  mengidetifikasi  butir  FIES Indonesia sebagai butir umum (valid) dan butir unik (tidak valid). Butir 1501 dan 1504 teridentifikasi sebagai butir unik (tidak valid).
Gambar 5: Plot kalibrasi skala keparahan butir FIES Global dengan Indonesia
Gambar 6 menunjukkan perbandingan plot kalibrasi simultan skala keparahan butir FIES  Global  dengan  Indonesia  menurut  wilayah  tempat  tinggal  (perkotaan  atau perdesaan).  Gambar  6(a)  merupakan  rumah  tangga  wilayah  perkotaan  yang menunjukkan butir unik meliputi butir 1501 dan 1504. Butir unik yang berbeda pada wilayah  perdesaan  (Gambar  6(b))  yakni  butir  1503  dan  1508.  Hal  ini  menunjukkan tidak terpenuhinya asumsi invariansi parameter pada rumah tangga menurut wilayah tempat tinggal.
(a) Perkotaan (b) Perdesaan
Gambar 6: Perbandingan plot kalibrasi simultan skala keparahan butir FIES Global dengan Indonesia menurut wilayah tempat tinggal.
Gambar 7  menunjukkan hasil kalibrasi simultan  pengukuran FIES  menggunakan subsampel menurut pangsa pengeluaran pangan. Gambar 7(a), yakni rumah tangga dengan  pangsa  pengeluaran  pangan  60  persen  atau  lebih  menunjukkan  butir  1501 dan  1502  merupakan  butir  unik.  Pada  rumah  tangga  dengan  pangsa  pengeluaran pangan  kurang  dari  60  persen  (Gambar  7(b))  menunjukkan  butir  1501  dan  1504 merupakan butir unik. Terdapat perbedaan interpretasi pada butir 1502 dan 1504, hal ini menunjukkan tidak terpenuhinya asumsi invariansi parameter.
(a) Pangsa pengeluaran pangan 60 persen atau lebih
(b) Pangsa pengeluaran pangan kurang 60 persen
Gambar 7: Perbandingan plot kalibrasi simultan skala keparahan butir FIES Global dengan Indonesia menurut pangsa pengeluaran pangan
Berdasarkan analisis internal butir FIES, dapat dirangkum sebagai berikut:
•  Pengukuran  FIES  di  Indonesia  sudah  memenuhi  asumsi  unidimensi  dan independensi lokal, namun butir 1501 diindikasikan pencilan.
•  Koefisien reliabilitas pengukuran FIES Indonesia sebsar 0.78 menunjukkan secara keseluruhan merupakan model yang cukup baik.
•  Prosedur  kalibrasi  skala  butir  FIES  Indonesia  terhadap  skala  referensi  global menunjukkan perbedaan butir unik menurut sampel seluruh data dan subsampel. Hal ini menunjukkan tidak terpenuhinya asumsi invariansi parameter.
•  Butir  FIES  Indonesia  yang  terindikasi  butir  unik  adalah  1501  dan  1504.  Namun terdapat perbedaan butir unik menurut subsampel wilayah perdesaan (butir 1503 dan  1508).  Perbedaan  juga  ditemui  pada  butir  unik  menurut  subsampel  pangsa pengeluaran pangan 60 persen atau lebih yaitu butir 1502.

## 3.4 Analisis Eksernal Butir FIES
Analisis  eksternal  pengukuran  FIES  dilakukan  dengan  menganalisis  korelasi  antara agregasi  tingkat  kabupaten pada  setiap  butir  FIES  yang  dijawab  “ya”  dengan karakteristik determinan kerawanan pangan rumah tangga. Gambar 8  menunjukkan sebagian besar koefisien korelasi memiliki arah korelasi positif. Hal ini berarti semakin
besar persentase rumah tangga menjawab “ya” pada butir FIES berkorelasi dengan semakin besar persentase rumah tangga yang sesuai dengan karakteristik akses fisik, sosial  dan  ekonomi  rumah  tangga  rawan  pangan.  arah  korelasi  negatif  ditunjukkan peubah X10 dan X11 (Gambar 8(c)). Hal ini termasuk relevan, dimana semakin besar persentase rumah tangga menjawab “ya” pada butir FIES berkorelasi dengan semakin kecil  pengeluaran  perkapita  rumah  tangga  dan  semakin  kecil  persentase  rumah tangga penerima transfer dari pihak diluar anggota rumah tangga.
Memerhatikan  besaran  koefisien  korelasi  antara  butir  FIES  dengan  karakteristik rumah tangga rawan pangan ditunjukkan butir 1501 lebih kecil dari butir 1502 dan butir 1504  lebih  kecil  dari  butir  1505.  Berdasarkan  konstruk  teori  FIES,  respon  yang semakin kecil pada butir FIES yang semakin parah, berarti seharusnya nilai koefisien korelasi 1501 lebih besar dari butir 1502 dan butir 1504 lebih besar dari butir 1505.
Butir  1508  menunjukkan  arah  korelasi  yang  berbeda  dengan  butir  FIES  lainnya yakni pada peubah  X1,  X5,  X6,  X7 dan  X10. Namun  merujuk pada proporsi respon butir  8  yang  lebih  kecil  dari  0.25  dari  sampel  rumah  tangga  maka  hal  ini  dapat diabaikan.  Dengan  demikian,  dapat  dinyatakan  bahwa  butir  yang  tidak  valid ditunjukkan oleh butir 1501 dan 1504. Hal ini sejalan hasil analisis internal butir FIES.
Berdasarkan Gambar 8 diketahui koefisien korelasi terbesar ditunjukkan butir 1502 (pengalaman  tidak  dapat  menyantap  makanan  sehat  dan  bergizi),  butir  1503 (pengalaman  menyantap sedikit jenis makanan) dan butir 1505 (makan lebih sedikit dari yang dibutuhkan) dengan peubah X2 (jumlah anggota rumah tangga berusia 0-4 tahun).  Hal  ini  mengindikasikan  pada  rumah  tangga  yang  semakin  banyak  memiliki anak berusia 0-4 tahun mempunyai persentase yang semakin besar untuk menjawab “ya” pada ketiga butir tersebut.
(a) karakteristik akses fisik (b) karakteristik akses sosial
(c) karakteristik akses ekonomi
Gambar 8: Korelasi butir FIES dengan karakteristik akses fisik, sosial dan ekonomi rumah tangga rawan pangan.

## 4.  Simpulan dan Saran

## 4.1 Simpulan
Analisis  internal  pengukuran  FIES  di  Indonesia  mengidentifikasi  validitas menggunakan Rasch  Model .  Hasilnya  sudah  memenuhi  asumsi  unidimensi  dan independensi  lokal.  Namun  butir  1501  teridentifikasi  pencilan,  menunjukkan beragamnya  interpretasi  rumah  tangga  terhadap  butir  tersebut.  Koefisien  reliabilitas bernilai 0.78 menunjukkan pengukuran FIES Indonesia sudah sesuai dengan konstruk teori  FIES.  Nilai  yang  sama  diperoleh  dari  pengukuran  reliabilitas  pada  subsampel wilayah  tempat  tinggal  dan  pangsa  pengeluaran  pangan.  Hal  ini  menunjukkan konsistensi pengukuran FIES.
Prosedur  kalibrasi  simultan  skala  butir  FIES  Indonesia  terhadap  skala  referensi global  ( global  reference  scale )  menunjukkan  perbedaan  butir  unik  menurut  sampel seluruh data dan subsampel. Butir FIES Indonesia yang terindikasi butir unik adalah butir  1501  dan  1504.  Namun  terdapat  perbedaan  butir  unik  menurut  subsampel wilayah perdesaan yang meliputi butir 1503 dan 1508. Perbedaan juga ditemui pada butir unik menurut subsampel pangsa pengeluaran pangan 60 persen atau lebih yaitu butir 1502. Hal ini menunjukkan tidak terpenuhinya asumsi invariansi parameter.
Analisis  eksternal  pengukuran  FIES  mengidentifikasi  bahwa  butir  1501  dan  butir 1504  sebagai  butir  yang  tidak  valid  (butir  unik).  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  besaran koefisien korelasi butir 1501 lebih kecil dari butir 1502 dan butir 1504 lebih kecil dari butir 1505. Selain itu, diperoleh koefisien korelasi terbesar antara butir 1502, 1503 dan 1505 dengan peubah X2. Hal ini mengindikasikan pada rumah tangga yang semakin banyak memiliki anak berusia 0-4 tahun mempunyai persentase yang semakin besar untuk menjawab “ya” pada ketiga butir tersebut.

## 4.2 Saran
Perlu dilakukan kajian adaptasi linguistik pada butir unik (yang tidak valid). Kajian ini bertujuan  memperbaiki  kalimat  yang  membentuk  butir  agar  dipahami  sama  oleh berbagai  karakteristik  rumah  tangga.  Harapannya  dapat  mengurangi  informasi  tidak konsisten dan membantu menjamin keterbandingan antar negara. Batasan dibutuhkan untuk  mendefinisikan  khawatir  pada  butir  1501  dalam  konteks  tidak  akan mendapatkan  makanan.  Penggunaan  tambahan  kata  diperlukan  pada  butir  1504. Sebagai saran, ditambahkan kata tidak bisa makan atau tidak mendapatkan makanan sesuai kebiasaan waktu makannya.
Penelitian berikutnya dapat melengkapi analisis butir FIES menggunakan analisis spasial berdasarkan peubah determinan kerawanan pangan.

## Daftar Pustaka
Alexandri,  C.  (2015).  Population  food  security  assessment:  A  methodological approach. Agrarian Economy and Rural Development-Realities and Perspectives for  Romania.  6th  Edition  of  the  International  Symposium ,  2 –8.  Bucharest:  The Research Institute for Agri cultural Economy and Rural ….
Ballard, T. J., Kepple, A. W., & Cafiero, C. (2013). The food insecurity experience scale: development of a global standard for monitoring hunger worldwide . Retrieved from http://www.fao.org/economic/ess/ess-fs/voices/en/
Bond, T., & Fox, C. M. (2015). Applying the Rasch model: Fundamental measurement in the human sciences . Routledge.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  (2017a). Indikator  tujuan  pembangunan  berkelanjutan Indonesia . Jakarta (ID): Badan Pusat Statistik.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  (2017b). Statistik  kesejahteraan  rakyat .  Jakarta  (ID): Badan Pusat Statistik.
Cafiero, C., Nord, M., Viviani, S., Del Grossi, M. E., Ballard, T., Kepple, A., & Nwosu, C. (2016). Methods for estimating comparable prevalence rates of food insecurity experienced  by  adults  throughout  the  world .  Rome  (IT):  Food  and  Agriculture Organization of the United Nations.
Cafiero, C, Melgar-Quinonez, H. R., Ballard, T. J., & Kepple, A. W. (2014). Validity and reliability of food security measures. Annals of the New York Academy of Sciences , 1331 (1): 230 –248.
Cafiero,  C,  Viviani,  S.,  &  Nord,  M.  (2018).  Food  security  measurement  in  a  global context: The food insecurity experience scale. Measurement , 116 : 146 –152.
[DKP] Dewan Ketahanan Pangan. (2015). Peta Ketahanan dan Kerentanan Pangan Indonesia Tahun 2015 . Jakarta (ID): Kementerian Pertanian RI.
Duffy, P. A., & Zizza, C. A. (2016). Food insecurity and programs to alleviate it: what we  know  and  what  we  have  yet  to  learn. Journal  of  Agricultural  and  Applied Economics , 48 (1): 1 –28.
[FAO] Food and Agriculture Organization. (2009). Draft declaration of the world summit on food security . Retrieved from http://www.fao.org/fileadmin/templates/wsfs/Summit/Docs/Declaration/WSFS09_D raft_Declaration.pdf
[FAO]  Food  and  Agriculture  Organization.  (2018). Using  the  Food  Insecurity Experience
Scale (FIES) . Retrieved from http://www.fao.org/elearning/#/elc/en/course/SDG212
Hambleton,  R.  K.,  Swaminathan,  H.,  &  Rogers,  H.  J.  (1991). Fundamentals  of  item response theory . Sage.
Magaña-Lemus, D., Ishdorj, A., Rosson, C. P., & Lara-Álvarez, J. (2016). Determinants of household food insecurity in Mexico. Agricultural and Food Economics , 4 (1): 10.
Nord,  M.  (2014). Introduction  to  item  response  theory  applied  to  food  security measurement: Basic concepts, parameters, and statistics (Vol. 2014). Rome (IT): FAO.
Smith, M. D., Rabbitt, M. P., & Coleman- Jensen, A. (2017). Who are the world’s food insecure?  New  evidence  from  the  Food  and  Agriculture  Organization’s  food insecurity experience scale. World Development , 93 : 402 –412.
Sundari, I., & Nachrowi, N. D. (2015). Analisis Raskin dan Ketahanan Pangan Rumah Tangga  di  Indonesia  (Analisis  Data  Susenas  2011). Jurnal  Ekonomi  Dan Pembangunan Indonesia , 15 (2): 121 –143.
Wambogo, E. A., Ghattas, H., Leonard, K. L., & Sahyoun, N. R. (2018). Validity of the food insecurity experience scale for use in sub-Saharan Africa and characteristics of food-insecure individuals. Current Developments in Nutrition , 2 (9): nzy062.
Wardani, A. S. (2018). Determinan Ketahanan Pangan Dan Gizi Rumah Tangga Petani Indonesia Di Kawasan Pedesaan [disertasi] . Surabaya (ID): Universitas Airlangga.