journal homepage: http://jurnal.polbangtanmanokwari.ac.id
Disrupsi Sistem Produksi Padi Nasional: Mampukah Indonesia Memenuhi Kebutuhan Beras di Tahun 2045?
Marwanti 1 , Setyono Hari Adi 2 * , Hendri Sosiawan 3 , Muhrizal Sarwani 4 , Gatot Irianto 5 , Mohammad Ismail Wahab 6 1 Program Studi Magister Agribisnis, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, Jakarta, Indonesia
2,3 Pusat Riset Limnologi dan Sumber Daya Air, Badan Riset dan Inovasi Nasional, Bogor, Indonesia
4,5 Balai Besar Pengujian Standardisasi Instrumen Sumber Daya Lahan Pertanian, Kementerian Pertanian, Bogor, Indonesia
6 Direktorat Serealia, Direktorat Jenderal Tanaman Pangan, Kementerian Pertanian, Jakarta, Indonesia
Produksi  padi  di  Indonesia  tahun  2022  tercatat  mengalami peningkatan sebesar 1,25 juta ton Gabah Kering Giling (GKG) atau 2,31 % dibandingkan produksi padi pada tahun 2021 yang mencapai  54,42  juta  ton  GKG.  Peningkatan  produksi  ini disebabkan  oleh  peningkatan  luas  panen  padi  sebesar  10,61 juta  hektar  dengan  jumlah  produksi  sekitar  55,67  juta  ton Gabah  Kering  Giling  (GKG).  Terjadinya  kenaikan  produksi padi ternyata belum mampu memenuhi permintaan kebutuhan beras  nasional  dengan  laju  pertumbuhan  penduduk  rata-rata nasional 1,2% per tahun, laju alih fungsi lahan rata-rata 96 ribu hektar  per  tahun,  peningkatan  harga  beras  domestic  4%  per tahun  pada  periode  2018-2022,  dan  tingginya  volume  impor beras  sebesar  2,5  juta  ton  dan  komoditas  pangan  lainnya, terutama terigu sebesar 9,5 juta ton pada 2022, dan ubi kayu sebesar  52%  per  tahun  sejak  2000.  Kondisi  ini  diperkirakan semakin  tinggi  pada  tahun  2045  jika  tidak  ada  implementasi disrupsi  teknologi  produksi  pertanian  pangan  yang  mampu menyelesaikan  masalah  peningkatan  produksi  pangan nasional, termasuk padi, secara cepat dan  masif dari  hulu ke hilir.  Disrupsi  pertanian  ( disruptive  agriculture )  secara operasional dimaknai sebagai tindakan berbiaya murah ( low- cost ) yang mampu melakukan semua pekerjaan, baik di hulu, onfarm dan  hilir,  secara  lebih  cepat  dan  masif,  sehingga meningkatkan efisiensi teknis, alokasi, dan ekonomi produksi pertanian  secara  berkelanjutan.  Indikator  keberhasilan penerapan disruptive  agriculture antara  lain  peningkatan produksi  dan  mutu  hasil,  penurunan  biaya  produksi,  dan keuntungan usaha tani yang signifikan.
ABSTRAK

## ARTIKEL INFO
Sejarah artikel Diterima 21/08/2023
Diterima dalam bentuk revisi 06/11/2023 Diterima dan disetujui 17/11/2023
Tersedia online 22/12/2023

## Kata kunci
Disruptive agriculture Rice production Food resilience
Jurnal Triton, Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421 e ISSN : 2745-3650, p ISSN : 2085-3823 DOI: https://doi.org/10.47687/jt.v14i2.588
*Email Penulis Korespondensi : setyono.hari.adi@brin.go.id marwanti21@mhs.uinjkt.ac.id 1 , setyono.hari.adi@brin.go.id 2 , hendri.sosiawan@brin.go.id 3 , muhrizal.sarwani@gmail.com 4 , gatotirianto2410@gmail.com 5 , Ismailwahab@pertanian.go.id 6
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.

## ABSTRACT
Indonesia  paddy  production  in  2022  recorded  an increase of 1.25 million metric tons of dry unhusked- rice  or  about  2.31  %  increase  compared  to  2021 production of about 54.42 million metric tons. This increase  that  mainly  caused  by  the  increase  of cultivation  area  by  10.61  million  hectares  resulted in  approximately  55.67  million  metric  tons  of  dry unhusked-rice.  However,  the  increase  in  rice production was not able to meet national demand of rice causing a high volume of rice import totaling of 2.5  million  metric  tons,  as  well  as  other  food commodities,  particularly  wheat  with  9.5  million metric tons in 2022, and cassava with an increasing annual  rate  up  to  52  percent  since  2000.  This
condition is expected to worsen by the year 2045 if there is no implementation of disruptive agriculture in  rice  production  technology that  can  rapidly  and massively  solves  national  issue  of  increasing  food productions,  including  rice.  Disruptive  agriculture can be defined as a fast and massive implementation of  low-cost  agricultural  technologies  to  enhance agricultural  efficiency  and  allocation,  to  ensure economic  sustainability  of  agricultural  production.
Indicators  of  successful  disruptive  agriculture technologies  implementation  include  increased  in agriculture  production  and  quality,  reduced production costs, and significant increase of farmer profits.

## PENDAHULUAN
Ketersediaan  pangan  merupakan  hak asasi manusia yang dijamin oleh Pasal 27 UUD 1945  dan  Deklarasi  Roma  (1996).  Undang- Undang No. 7/1996 tentang Pangan diterbitkan dengan  memperhatikan  pentingnya  beras sebagai  kebutuhan  pangan  pokok  utama. Kenaikan  harga  beras  secara  ekstrem  sebagai salah satu pemicu krisis ekonomi dan politik di tahun  1965/1966  dan  1997/1998  terbukti mengguncang  stabilitas  sosial,  ekonomi  dan politik  nasional.  Selain  itu,  sistem  produksi beras  juga  mempunyai  peran  dalam  stabilisasi bidang  penyerapan  tenaga  kerja,  pertumbuhan ekonomi  perdesaan,  menjaga  tata  guna  air, kebersihan  udara,  serta  pemenuhan  gizi masyarakat  seperti  kalori,  protein,  lemak  dan vitamin.
Fluktuasi  produksi  beras  di  Indonesia sangat  tergantung  pada  faktor  iklim (Pramono &  Romdon  2022; Perdinan et  al .,  2018) .
Perubahan  iklim ekstrem memberikan dampak negatif  terhadap  produksi  padi  di  Indonesia. Faktor-faktor  seperti  suhu,  kekeringan,  banjir,
dan peningkatan serangan hama penyakit secara ekstrem  dapat  mengganggu  pertumbuhan  dan mengurangi  produksi  padi  secara  signifikan (Wang et al ., 2018) . Selama periode 1970-2010, kondisi  El  Nino  dan  La  Nina  berturut-turut mengurangi  produksi  padi  nasional  sekitar  - 0,50%  dan  -0,65%,  masing-masing (Irawan 2013) .  Dampak  El  Nino  pada  tingkat  nasional terlihat dari penurunan produksi padi di daerah irigasi,  yang  memaksa  pemerintah  untuk mengimpor  beras  untuk  memenuhi  kebutuhan pasokan pangan. Selama periode El Nino pada tahun 1972, 1982, 1992, dan 1997, impor beras pemerintah  mencapai  tingkat  tertinggi,  yaitu sebesar 615 ribu ton, 1,57 juta ton, 3,67 juta ton, dan  7,1  juta  ton.  Namun,  pada  tahun  2002, 2003,  2004,  dan  2006,  jumlah  impor  beras mengalami  penurunan  dibandingkan  dengan tahun 1997, yaitu sebesar 3,10 juta ton, 2,4 juta ton,  2,0  juta  ton,  dan  700  ribu  ton (Khudori 2008) .  Pada  El  Nino  tahun  2015,  yang menyebabkan  kekeringan  dan  gagal  panen secara masif di beberapa wilayah di Indonesia, secara  signifikan  menurunkan  produksi  beras,
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.
meningkatkan  harga  beras,  serta  mengurangi pasokan  beras  di  beberapa  daerah  sehingga impor  beras  Indonesia  mencapai  1,28  juta  ton pada  tahun  2016 (Julianto,  2016; Mulyaqin,
2020; Salman, 2016) .
Produksi  beras  juga  dipengaruhi  oleh luas  baku  sawah  yang  dipicu  oleh  laju  alih fungsi  lahan  sawah  menjadi  perumahan, kawasan  industri,  jalan  tol,  dan  kebutuhan urban lainnya (Purwanti, 2020; Sari & Yuliani, 2022) .  Laju  alih  fungsi  lahan  sawah  di Indonesia  pada  tahun  2000-2015  tercatat mencapai  96.512  hektar  per  tahun.  Angka  ini menunjukkan perbedaan yang signifikan dengan kemampuan pemerintah dalam mencetak  sawah  baru,  yang  hanya  sekitar 20.000-30.000  ha  per  tahun.    Tren  alih  fungsi lahan  ini  akan    terus  berlanjut  sejalan  dengan pengembangan  infrastruktur  jalan  tol  beserta turunannya.  Diprediksi  akan  tersisa  5,1  juta hektar  lahan  sawah  di  tahun  2045 (Mulyani et al ., 2016) , jauh di bawah luas baku lahan sawah tahun  2019  sebesar  7,46  juta  hektar (Badan Pertanahan Nasional, 2019; Yuniartha, 2020) .
Produksi  padi  di  Indonesia  tahun  2022 tercatat  mengalami  peningkatan  sebesar  1,25 juta  ton  GKG  atau  2,31  persen  dibandingkan produksi padi pada tahun 2021 yang mencapai 54,42  juta  ton  GKG (Badan  Pusat  Statistik, 2022; Sutrisno, 2022) . Peningkatan produksi ini disebabkan  oleh  peningkatan  luas  panen  padi sebesar  10,61  juta  hektar  dengan  jumlah produksi  sekitar  55,67  juta  ton  Gabah  Kering Giling (GKG). Akan tetapi, kenaikan produksi padi  ini  ternyata  belum  mampu  memenuhi permintaan kebutuhan beras nasional tercermin dari peningkatan harga beras domestik, volume
impor  beras  dan  komoditas  pangan  lainnya, terutama  terigu (Ariska  &  Qurniawan,  2021; Rahayu  &  Febriaty  2019) .  Berdasarkan proyeksi baseline , konsumsi beras per kapita di
Indonesia diperkirakan akan meningkat sebesar 1,5%  menjadi  99,08  kilogram  per  kapita  per tahun pada tahun 2025. Apabila Indonesia tidak mampu menurunkan konsumsi beras per kapita, maka  konsumsi  beras  pada  tahun  2045  akan mencapai  99,55  kilogram  per  kapita (Arifin 2018) .  Diperlukan  35,4  juta  ton  beras  atau setara  dengan  64,4  juta  ton  GKG  untuk memenuhi  kebutuhan  354  juta  penduduk Indonesia pada tahun 2045.
Data  impor  beras,  komoditas  pangan lainnya,  dan  harga  komoditas  pangan  tercatat mengalami  peningkatan  yang  konsisten  sejak tahun  2010 (Angraini et  al .,  2022; Wibawa et al .,  2023) .    Pada  tahun  2008  impor  beras  dan komoditas  pangan  lainnya  sebesar  8,0  juta  ton dan dalam  waktu 10 tahun terjadi peningkatan impor  komoditas  pangan  utama  berkisar  25.3 sampai 27,6 juta ton (Santosa, 2021) . Sinyal ini menunjukkan  bahwa,  program  peningkatan produksi  padi  yang  dijalankan  pemerintah melalui  peningkatan  provitas,  perluasan  areal, dan  pembangunan  infrastruktur  tidak  mampu meleverage  tantangan  pemenuhan  kebutuhan pangan nasional sampai dengan saat ini. Usaha pemerintah  melalui  subsidi  pupuk  untuk mengurangi biaya produksi padi sehingga harga pupuk  ½  dari  harga  gabah  kering  giling terkendala faktor distribusi sehingga ketersediaannya  tidak  sesuai  enam  tepat  (tepat jenis,  jumlah,  mutu,  harga,  lokas,  dan  waktu). Selain  itu  luas  kepemilikan  lahan  petani  yang relatif  kecil  menyebabkan  keberlanjutan  usaha
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421 Marwanti et al.
tani padi secara perseorangan tidak menguntungkan dari aspek ekonomi.
Pemerintah  perlu  mencari  terobosan  untuk menurunkan  harga  pupuk  dan  biaya  produksi padi  yang  lebih  murah  sebagai  insentif  petani, dan tidak membebani konsumen.
Disparitas  harga  beras  domestik  dan internasional  yang  semakin  besar  sejak  tahun 2010  menyebabkan  derasnya  arus  impor  beras yang  mendestruksi  harga  beras  di  pasar domestik.  Kondisi  ini  menyebabkan  turunnya pendapatan  dan  kesejahteraan  petani  yang berdampak pada turunnya kemampuan investasi  petani  pada  budidaya  padi  musim selanjutnya (Arifin,  2020) .  Peningkatan  laju alih  fungsi  lahan  sawah  yang  berkelanjutan tidak  terhindarkan  yang  akan  berdampak langsung  pada  penurunan  produksi  beras nasional.  Kondisi  ini  diperkirakan  semakin parah  pada  tahun  2045  jika  tidak  ada implementasi  disrupsi  teknologi  yang  mampu menyelesaikan  masalah  peningkatan  produksi padi nasional  secara  cepat dan masif dari  hulu ke hilir. Disrupsi pertanian ( disruptive agriculture )  secara  operasional  dimaknai sebagai  tindakan  berbiaya  murah  ( low-cost ) yang mampu melakukan semua pekerjaan, baik di hulu, onfarm dan hilir, secara lebih cepat dan masif, sehingga meningkatkan  efisiensi teknis, alokasi,  dan  ekonomi  produksi  beras  secara berkelanjutan (Ezeomah  &  Duncombe,  2019;
Curry et  al .,  2021) .  Indikator  keberhasilan penerapan disrupsi pertanian antara lain adalah peningkatan produksi dan mutu hasil, penurunan  biaya  produksi,  dan  keuntungan usaha tani yang signifikan.
Tulisan  ini  membahas  hasil  analisis  dan prediksi  produksi  beras  nasional  tahun  2045 menggunakan  pendekatan Recurrent  Neural Network (RNN)  dengan  mengintegrasikan faktor-faktor  determinan  dalam  penerapan disruptive  agriculture .  Diskusi  hasil  studi difokuskan  pada  teknik  penerapan  disrupsi pertanian  secara  murah,  masif,  dan  cepat, dengan tujuan penurunan biaya produksi beras secara  signifikan  melalui  penerapan  efisiensi teknis,  alokasi,  dan  ekonomi  produksi  beras nasional.

## METODE
Proyeksi produksi padi nasional di tahun 2045  dianalisis  menggunakan  data  yang bersumber  dari  basis  data  FAOSTAT  yang dapat diakses di https://www.fao.org/faostat/en/ (FAO,  2023) .  Basis  data  FAOSTAT  memuat data tahunan terkait pertanian Indonesia dengan total  sebanyak  912  parameter  dengan  periode tahun  data  antara  1961  -  2022.  Tidak  semua parameter pertanian dalam basis data FAOSTAT  memiliki  data  yang  lengkap  setiap tahunnya, hanya parameter dengan kelengkapan  data  lebih  dari    70%  yang dipertimbangkan dalam studi ini. Total terdapat 315 dari total 912 parameter data pertanian yang tersedia  dengan  kekosongan  data  tidak  lebih dari  18  tahun  dari  total  62  tahun  data  pada periode  1961  sampai  2022.  Selanjutnya,  data kosong  di  beberapa  tahun  data  diestimasi  dari data  yang  tersedia  dengan  menggunakan teknnik  imputasi.  Pada  teknik  imputasi,  data seri waktu terdekat digunakan untuk mengestimasi  nilai  kosong  dalam  suatu variabel.  Ketentuan yang diterapkan adalah jika data yang kosong berada di antara dua data yang
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.
tersedia,  maka  nilai  imputasi  akan  dihitung sebagai  rata-rata  dari  dua  data  tersebut.  Lebih lanjut, apabila data yang kosong berada di awal atau  akhir  periode  data,  maka  nilai  imputasi akan  dihitung  berdasarkan  tren  dari  data  pada tahun-tahun berikutnya atau sebelumnya.
Kompleksitas model proyeksi padi yang dibangun  disederhanakan  dengan  mengurangi jumlah  parameter  model,  terutama  variable- variabel  yang  memiliki  nilai  multikolinearitas tinggi.  Proses  seleksi  variabel  bebas  untuk mengurangi  kompleksitas  model  dilakukan dengan menggunakan teknik Ridge regression .
Proses Ridge Regression dijalankan menggunakan R  Statistics dengan  paket GLMNet  pada  lingkungan  perangkat  lunak Rstudio (Friedman et al ., 2010; R Core Team, 2023; RStudio Team, 2023) . Ridge Regression dipilih karena kemampuannya dalam mengatasi masalah  multikolinearitas  data,  terutama  pada kondisi jumlah variabel bebas yang lebih besar daripada  jumlah  tahun  datanya (Hoerl  & Kennard, 1970) . Ridge Regression menghitung nilai  koefisien  regresi  untuk  masing-masing 315  variabel  pertanian  terhadap  parameter produksi  beras.  Besaran  absolut  koefisien regresi  ini  menunjukkan  kontribusi  masing- masing parameter pertanian terhadap parameter produksi  pertanian,  dengan  nilai  koefisien terbesar diasumsikan memiliki kontribusi 100% terhadap nilai prediksi produksi beras nasional. Studi  ini  mempertimbangkan  variabel  bebas dengan  nilai  kontribusi  lebih  dari  70%  untuk kemudian  dilakukan expert  judgment dalam penentuan  variabel-variabel  bebas  pertanian yang  digunakan  untuk  analisis  proyeksi produksi  beras  di  tahun  2045.  Proses expert
judgement terhadap hasil seleksi variabel bebas menggunakan Ridge  Regression memilih sebanyak  20  variabel  bebas  pertanian  yang digunakan proses pemodelan prediksi beras.
Produksi  beras  nasional  tahun  2045 diprediksi  menggunakan  metode Recurrent Neural Network (RNN) yang mengintegrasikan teknik Gated  Recurrent  Units (GRU).  Teknik GRU  perlu  diintegrasikan  kedalam  RNN sebagai  solusi  terhadap  masalah short-term memory pada RNN (Chung et al ., 2014) . Dalam studi  ini,  GRU-RNN  proyeksi  produksi  beras nasional  dibangun  menggunakan R  Statistic melalui  paket  KERAS  dalam  lingkungan perangkat  lunak  RStudio (Allaire  &  Chollet, 2023) .  KERAS  merupakan  sebuah library dalam  bahasa  pemrograman  Python  yang diadopsi  kedalam  R  untuk  membangun algoritma deep learning berbasis pada platform TensorFlow (https://keras.io/). TensorFlow adalah sebuah platform komputasi berbasis alur grafik yang dikembangkan oleh Google. Model dibangun  dengan  menggunakan  1  layer  GRU dengan dimensi output sebanyak 16 unit, yang dikombinasikan dengan 1 dense layer dengan 1 dimensi output. Model RNN proyeksi produksi beras dioptimasi menggunakan  algoritma Root Mean Squared Propagation (RMSProp)
(Hinton et al ., 2012) . Proses pemodelan diawali dengan  proses  normalisasi  data  terhadap  nilai rata-rata dan standar deviasinya. Data ternormalisasi  kemudian  dibagi  menjadi  2 bagian untuk proses training (data tahun ganjil) dan  validasi  (data  tahun  genap),  yaitu  masing- masing  sebesar  50%  dari  total  sebanyak  62 tahun  data  dari  periode  1961  sampai  dengan 2022.  Pemilihan  sampel  acak  dalam  proses
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.
training model dilakukan dengan menggunakan fungsi generator dengan  total  500  data sampling untuk masing-masing iterasi, dan total 150 training model  iterasi. Mean  Absolute Error (MAE)  digunakan  sebagai  metrik penentuan model terbaik dalam proses training model.  Dalam  studi  ini,  kriteria  model  terbaik adalah  model  dengan  nilai validation  mean absolute  prediction  error (terdenormalisasi) kurang  dari  5%  terhadap  produksi  beras nasional  saat  ini.  Prediksi  produksi  beras dilakukan  untuk  tahun  2034,  2042,  dan  2045, atau masing-masing dalam rentang prediksi 12, 20, dan 23 tahun kedepan sejak tahun 2022.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Faktor Determinan Penentu Produksi Beras Nasional
Hasil expert judgement pemilihan variabel  bebas  pertanian  dengan  kontribusi minimal 70% terhadap produksi beras nasional keluaran dari proses Ridge Regression disajikan pada  Tabel  1.  Gambar  1  dan  2  menunjukkan data  seri  waktu  dari  beberapa  variabel  yang terseleksi.  Hasil  proses  seleksi  variabel  bebas menunjukkan 20 parameter pertanian memiliki korelasi dengan produksi beras nasional. Ke-20 parameter  ini  mewakili  4  aspek  budidaya pertanian yang saling terkait, meliputi parameter:  1)  sumber  daya  lahan,  2)  sosial ekonomi,  3)  energi,  dan  4)  produk  pertanian pengganti selain beras. Terpilihnya 20 parameter  ini  menunjukkan  bahwa  produksi beras  nasional  merupakan  isu  yang  kompleks yang  mempengaruhi  kehidupan  masyarakat dalam arti luas.
Parameter sumber daya lahan merupakan variabel  umum  dalam  studi  proyeksi  produksi beras  karena  berkaitan  langsung  dengan budidaya  padi.  Beberapa  studi  menunjukkan dampak  perubahan  iklim (Ansari et  al .,  2021; Falcon et  al ., 2004; Naylor et  al ., 2001, 2007;
Yuliawan  &  Handoko  2016) ,  variabilitas  air pertanian (Hidayat et al ., 2019; Khasanah et al .,
2021; Mediawan et al ., 2021; Ratri et al ., 2023) , kondisi  lahan  (tanah) (Agus et  al .,  2019) ,  dan faktor  lingkungan (Setyanto et  al .,  2018;
Yudhana et al ., 2021) terhadap produksi beras nasional.  Selain parameter sumber daya lahan, aspek  sosial  ekonomi  merupakan  variabel umum  lain  yang  dikaitkan  dengan  produksi beras nasional, walaupun pembahasannya lebih banyak  difokuskan  pada  skala  ekonomi  mikro masyarakat lokal (Arifin et al ., 2021; Rondhi et al. , 2018; Zahri et al ., 2019) . Parameter energi muncul sebagai parameter baru dalam studi ini dan  belum  banyak  digunakan  dalam  studi proyeksi beras nasional.  Studi oleh Putri et al .
(2020) berhasil  membandingkan  total  energi yang  dibutuhkan  dalam  proses  panen  padi menggunakan tenaga manusia, mesin pertanian, dan kombinasi antara keduanya.
Selain  parameter  sumber  daya  lahan, sosial ekonomi, dan energi, parameter lain yang relatif baru dan belum banyak digunakan dalam proyeksi  beras  nasional  adalah  keterkaitan antara  produksi  beras  dengan  produksi pertanian  lain  selain  beras.  Proses  seleksi variabel  menunjukkan  nilai  impor  jagung  dan produksi  kelapa  sawit  memiliki  korelasi  yang kuat  dengan  produksi  beras  nasional.  Jagung dan  kelapa  sawit  merupakan  dua  komoditas yang bisa di budidayakan dengan baik di lahan
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.
pertanian  Indonesia  dan  memiliki  nilai keuntungan  lebih  tinggi  dari  budidaya  padi. Jagung  biasa  dibudidayakan  pada  lahan  yang sama  dengan  padi.  Peningkatan  kebutuhan produksi  minyak  sawit  dunia  akan  mendorong konversi  lahan  pertanian  di  Indonesia  ke perkebunan  sawit  karena  memiliki  nilai ekonomis  yang  lebih  tinggi.  Beberapa  studi menunjukkan  keterkaitan  antara  penurunan produksi  beras  nasional  dengan  peningkatan
areal  perkebunan  kelapa  sawit  dan  komoditas pertanian  lain  yang  bernilai  tinggi (Gellert, 2015; McCarthy, 2010; Vel et al ., 2016; Zahri et  al .,  2019) .  Rendahnya  nilai  ekonomi pertanian padi akan mendorong konversi lahan sawah menjadi non sawah yang memiliki nilai ekonomis lebih tinggi seperti jagung dan sawit (Murdy & Nainggolan, 2020) .
Gambar 1. Perbandingan luas panen dan produksi beras nasional
Gambar 2. Perbandingan produksi beras dan kelapa sawit nasional
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.
Tabel 1. Hasil Seleksi Variabel Bebas Ppertanian yang Berkontribusi terhadap Produksi Beras Nasional
No Nama Variabel Koefisien  Kontribusi* 1 Nilai impor tepung jagung Flour of maize Import Value -0.0112 1.0000 2 Emisi CH4 padi CH4 Rice Emissions 0.0108 0.9623 3 Suplai pangan produk beras (kcal/capita/day) Food supply Rice and products (kcal/capita/day) 0.0106 0.9451 4 Jumlah tenaga kerja perempuan di sector pertanian, kehutanan, dan perikanan (umur 15+) Female Employment in agriculture forestry and fishing by age 0.0104 0.9314 5 Total  Jumlah  tenaga  kerja  di  sektor  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan (umur 15+) Total Employment in agriculture forestry and fishing by age 0.0104 0.9295 6 Fiksasi biologi nitrogen di lahan pertanian Cropland nitrogen Biological Fixation 0.0103 0.9184 7 Angka kehilangan produk beras Losses Rice and products 0.0100 0.8958 8 Kontribusi  GDP  dari  sektor  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan (USD) Share of GDP USD Value Added Agriculture Forestry and Fishing -0.0096 0.8540 9 Efisiensi penggunaan nitrogen di lahan pertanian ( Nutrient Budget ) Cropland nitrogen use efficiency Nutrient Budget -0.0093 0.8263 10 Rasio  nilai  produk  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan  terhadap total manufacturing (USD) Ratio of Value Added Agriculture Forestry and Fishing USD Value Added Total Manufacturing 0.0092 0.8189 11 Luas Panen Padi Harvested Area 0.0087 0.7739 12 Produksi kelapa sawit Yield Oil palm fruit 0.0085 0.7605 13 Fosfor per unit area lahan pertanian (tanpa tanaman) Cropland phosphorus per unit area Crop Removal 0.0084 0.7482 14 Nitrogen per unit area lahan (nutrient budget) Cropland nitrogen per unit area Nutrient Budget 0.0084 0.7480 15 Fosfor per unit area lahan pertanian (keluaran) Cropland phosphorus per unit area Outputs 0.0084 0.7480 16 Luas area lahan yang digunakan untuk pembangunan irigasi Share in Agricultural land Land area equipped for irrigation 0.0083 0.7435 17 Total energi sektor pertanian (tanpa listrik) Use in agriculture Total Energy excl electricity 0.0082 0.7336 18 Total energi sektor pertanian Use in agriculture Total Energy 0.0082 0.7327 19 Emisi CO2 dari total energi (tanpa listrik) Emissions CO2 Total Energy excl electricity 0.0082 0.7323 20 Emisi CO2 dari total energi Emissions CO2 Total Energy 0.0081 0.7266
* Proporsi nilai koefisien absolut regresi terhadap nilai koefisien absolut terbesar

## Proyeksi Produksi Beras Nasional di 2045
Hasil  pengembangan  model  prediksi produksi  padi  tahun  2034,  2042,  dan  2045
menunjukkan  produksi  padi  masing-masing sebesar  53,4,  39,3,  dan  35,4  juta  ton  GKG, dengan  MAE  masing-masing  sebesar  1,4,  1,4,
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.
dan  1,5  juta  ton  GKG  (Gambar  3).  Hasil simulasi  proyeksi  produksi  padi  nasional menggunakan metode GRU-RNN menunjukkan terjadinya penurunan produksi di tahun  2045  sebesar  22,7%  terhadap  produksi tahun  2022.  Hasil  simulasi  ini  mempertegas tren  penurunan  produksi  beras  yang  sudah terjadi mulai tahun 2018 sampai dengan 2022, dan  penurunan  produksi  ini  diproyeksi  akan berlanjut sampai dengan tahun 2045.
Mempertimbangkan  tren  peningkatan  jumlah penduduk  dan  penurunan  areal  lahan  sawah baku nasional, maka perlu diterapkan kebijakan yang  bersifat  disruptif  berbiaya  murah  ( low- cost )  yang  dapat  diimplementasikan  secara masif  dan  cepat  pada  skala  nasional,  untuk dapat  memenuhi  permintaan  kebutuhan  beras masyarakat sampai dengan tahun 2045.
Hasil proyeksi produksi beras nasional di 2045 menggunakan model GRU-RNN menunjukkan  laju  penurunan  produksi  beras nasional secara linear kurang lebih 770 ribu ton per  tahun.  Proyeksi  penurunan  produksi  beras nasional ini sesuai dengan studi lain terkait (Ray et al ., 2013; Susanti et al ., 2021; Sutrisno et al .,
2019) .  Proyeksi  konsumsi  beras  di  Indonesia diperkirakan  meningkat  sebesar  1,5%  menjadi 99,08  kilogram  per  kapita  pada  2025  dan meningkat sebesar 2% menjadi 99,55 kilogram per  kapita  pada  2045 (Arifin,  2018) .  Dengan menggunakan  faktor  koreksi  pada  Neraca Bahan  Makanan  (NBM)  untuk  kegunaan  lain pangan  dan  non-pangan,  pakan,  benih,  serta memperhitungkan hilang dan susut menggunakan  estimasi FAO  (2011) ,  proyeksi konsumsi  beras  Indonesia  mencapai  102,73 kilogram pada 2025 dan 103,22 kilogram pada
2045.  Berdasarkan data BPS, jumlah penduduk Indonesia saat ini adalah sekitar 276 juta jiwa, dan diproyeksikan akan mencapai 319 juta jiwa pada 2045 dengan pertumbuhan sebesar 1,17% per  tahun.  Dengan  mempertimbangkan  faktor koreksi  NBM  dan  hilang  susut,  proyeksi kebutuhan  beras  pada  tahun  2045  diprediksi mencapai 32,9 juta ton atau setara dengan 59,90 juta  ton  GKG.  Apabila  dibandingkan  dengan kapasitas produksi padi nasional hasil simulasi sebesar 33-37 juta ton akan terjadi defisit 19,90 juta  ton  GKG.  Artinya  ada  tren  peningkatan importasi  beras  lebih  besar  dari  600  %  dari impor tahun 2022 merupakan refleksi ketidakberhasilan sistem produksi beras nasional  merespon  kebutuhan  dan  dinamika lingkungan strategis nasional maupun global.
Hasil pemodelan ini merupakan peringatan dini bagi stakeholder beras nasional bahwa  strategi  peningkatan  produksi  beras nasional  yang  dijalankan  sekarang  mungkin belum  cukup  untuk  mempertahankan  produksi beras  nasional  sampai  dengan  dua  dekade kedepan. Strategi pencetakan sawah, peningkatan  produktivitas  lahan,  peningkatan indeks  pertanaman,  dll  pada  akhirnya  akan mencapai  titik  maksimal  karena  tertekan  oleh derasnya  laju  konversi  lahan  yang  dibarengi dengan peningkatan jumlah penduduk. Diperlukan  terobosan  yang  bersifat  disruptif untuk  meningkatkan  nilai  ekonomi  budidaya padi secara  signifikan sehingga dapat bersaing dengan  komoditas  pertanian  lainnya,  baik dalam  skala  nasional  maupun  internasional. Alih  fungsi  lahan  diprakirakan  hanya  dapat dimoderasi  melalui  peningkatan  pendapatan petani  beras  secara  signifikan.  Keterbatasan
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.
daya  beli  beras  masyarakat  pada  akhirnya mendorong  satu-satunya  opsi  peningkatan margin keuntungan  produksi  beras  melalui
penurunan  biaya  produksi  beras  melalui penerapan  disrupsi  teknologi  pertanian  secara murah, massif, dan cepat.
Gambar 3. Tren produksi padi nasional hasil simulasi model dengan GRU-RNN (1961-2045)
Strategi Pemenuhan Produksi Beras
Nasional
Berdasarkan  data Badan  Pusat  Statistik (BPS)  1980-2020 ,  produktivitas  rata-rata meningkat sebesar 0,04 ton/ha per tahun. Pada tahun  1980,  produktivitas  rata-rata  di  Jawa hanya  mencapai  4,0  ton/ha,  sedangkan  di  luar Jawa  adalah  3,0  ton/ha.  Tahun  2020, produktivitas  rata-rata  di  Jawa  meningkat menjadi  5,6  ton/ha,  sedangkan  di  luar  Jawa meningkat  menjadi  4,6  ton/ha.  Pertanyaan fundamentalnya  adalah  mengapa  peningkatan produktivitas  lahan  sawah  tidak  mampu mengkompensasi  kebutuhan  beras  dalam negeri?  Peningkatan  produktivitas  sangat mungkin  dibarengi  oleh  penurunan  luas  panen akibat  alih  fungsi  lahan,  karena  lahan-lahan sempit  dan  hasil  waris  cenderung  dijual  dan dibagi.  Pilihan  pembelinya  biasanya  untuk keperluan infrastruktur ataupun bangunan baik
pabrik  maupun  perumahan.  Perluasan  pabrik dan perumahan diakselerasi dengan terbangunnya tol dari Merak sampai Probolinggo dan direncanakan sampai Banyuwangi. Banyaknya pintu masuk dan pintu keluar tol memicu harga tanah semakin tinggi, sehingga  alih  fungsi  lahan  menjadi  suatu keniscayaan.  Hasil  yang  diperoleh  dari budidaya  padi  dibandingkan  untuk  keperluan industri,  tentu  tidak  bisa  dibandingkan  secara langsung. Pengembangan infrastruktur jalan tol merupakan suatu dilema yang memicu trade-off bagi sektor pertanian. Dengan akses yang lebih baik akan memperlancar angkutan produksi dan menurunkan  ongkos  angkut  pertanian  menuju pasar, sehingga biaya pemasaran berkurang dan menyebabkan harga produk pertanian semakin terjangkau (Wirabrata & Silalahi, 2012) , tetapi di sisi lain pembangunan tol memicu alih fungsi lahan  karena land  rent industri  lebih  tinggi
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.
dibandingkan  usaha  pertanian.  Pemerintah tidak  bisa  membiarkan  pencaplokan  lahan sawah  secara  masif  tanpa  kendali.  Pilihan pengembangan  infrastruktur  kereta  api  harus diutamakan  dibandingkan  jalan  tol,  agar kapasitas  angkut  barang  dan  jasa  dapat dimaksimalkan  dan  alih  fungsi  lahan  dapat dimitigasi (Humas  Ditjen  Perkeretaapian,
2019) .
Peningkatan  produktivitas  lahan  sawah yang  signifikan  tidak  tercapai  sepenuhnya karena rendahnya insentif yang diterima petani menyebabkan  investasi  produksi  yang  terus menurun  sehingga  sulit  mencapai  peningkatan produksi secara nasional. Usaha tani kemudian dilakukan hanya atas dasar melanjutkan budaya nenek  moyang  karena  secara  ekonomi  tidak menguntungkan.  Kondisi  ini  mengancam keberlanjutan  usaha  tani  nasional  karena generasi  milenial  kurang  (tidak)  tertarik  untuk melanjutkan usaha tani padi. Untuk memenuhi kebutuhan  pangan  nasional,  penting  untuk mempertahankan lahan sawah dengan produktivitas tinggi di Jawa dari konversi lahan. Mitigasinya  adalah  konsolidasi  pengelolaan sawah  sehingga  alokasi  curahan  tenaga kerjanya  produktif,  sisa  tenaga  kerjanya  bisa untuk kegiatan  diluar  sektor  pertanian.
Mengacu pada gambar 3, selama periode 2010- 2018 produksi beras  sudah melandai dan terus menurun dari tahun 2019. Expert judgment saat itu  berhipotesis  bahwa  penurunan  produksi Tahun 2019 sampai saat ini terjadi karena tidak ditemukannya terobosan teknologi varietas dan budidaya  yang  murah,  cepat,  dan  masif, sehingga  mampu  mengungkit  produksi  padi nasional (Badan Pusat Statistik, 2020; Santosa,
2021) . Tidak berhasilnya pemerintah mengendalikan  laju  alih  fungsi  lahan  melalui instrumen  perundangan (Kaputra,  2015) . Pendapat  ini  masih  diyakini  dan  dipercaya sampai    saat  ini,  sehingga  periode  2019-2023 strategi pemerintah dalam pemenuhan kebutuhan pangan dalam jangka pendek masih mengandalkan program peningkatan produktivitas  dan  luas  panen.  Inilah  kesalahan fundamental  yang  perlu  dikoreksi  secepatnya, karena produksi padi terus menurun, sekalipun upaya  peningkatan  produktivitas  dan  indeks pertanaman/perluasan areal sudah dilakukan.
Peningkatan produktivitas dan perluasan areal  tanam  yang  menjadi  andalan  program pemerintah  setelah  tahun  2019  tidak  mampu memenuhi  kebutuhan  beras  nasional  sampai tahun  2023.  Indikasi  konkritnya  adalah importasi  beras  dan  terigu  terus  meningkat. Implikasi  langsungnya,  sistem  produksi  beras nasional  terdistruksi  secara  sistemik  karena impor  beras  akan  mendistorsi  harga  beras  di dalam negeri, menurunkan pendapatan petani di panen  raya,  sehingga  akan  menggerus  modal untuk  pertanaman  berikutnya  dan  seterusnya. Impor yang dilakukan pada puncak panen raya, seperti  impor  pada  bulan  Januari  sampai  Mei 2023,  selain  membanjiri  pasokan  beras  di pasaran juga menyebabkan harga jual gabah di lapangan  mengalami  depresiasi,  sekalipun pemerintah menaikkan harga pembelian pemerintah  (HPP) (Mawarni,  2023; Rizki, 2023) .  Fakta  lainnya  tentang  menurunnya produksi  beras  tahun  2022  adalah  tingginya harga beras medium di pasaran saat panen raya walaupun operasi pasar sudah dilakukan (Idris,
2023) .  Fenomena  ini  menunjukkan  bahwa,
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.
desifit  produksi  terhadap  konsumsi  sangat dalam, sehingga panen raya dan penggelontoran beras  operasi  pasar  tidak  mampu  mengungkit harga beras medium di pasaran.
Penurunan daya sangga ( buffering capacity ) sistem produksi beras nasional  akan semakin  terdistruksi  karena  harus  menahan tekanan dari faktor lain seperti alih fungsi lahan, penurunan  investasi,  produksi  dan  provitas. Sinyal  ini  dapat  dilihat  dari  data  impor komoditas  pangan  beras  dan  pangan  lainnya yang  terus  meningkat  pada  periode  tersebut (Santosa,  2021) .  Hal  ini  semakin  dipicu  oleh tergerusnya  pendapatan  petani  karena  biaya produksi yang meningkat, sehingga menurunkan  modal  petani  untuk  berproduksi secara  berkelanjutan.  Meskipun  UU  PLP2B telah komprehensif mengatur alih fungsi LP2B dan aturan turunannya, praktik alih fungsi lahan tetap  terjadi,  menunjukkan  sinyal  negatif terhadap  implementasi  PLP2B  yang  belum efektif  dalam  menangani  alih  fungsi  lahan pertanian menjadi non-pertanian (Dahiri, 2021) .
Demikian juga dengan memenggunakan instrumen  undang-undang  41/2009  beserta  4 peraturan  pemerintah  turunannya  Nomor  12 Tahun  2012,  tentang  Insentif  Perlindungan Lahan Pertanian Berkelanjutan; PP No. 1 Tahun 2011 tentang Penetapan dan Alih Fungsi Lahan Pertanian  dan  PP  No.  20/2012  tentang Pembiayaan  Perlindungan  Lahan  Pertanian Pangan  Berkelanjutan  terbukti  tidak  mampu mempertahankan apalagi menurunkan laju alih fungsi  lahan.  Alih  fungsi  lahan  diprakirakan dapat dimoderasi melalui peningkatan pendapatan yang signifikan dari hasil budidaya padi.
Disrupsi  sistem  produksi  padi  nasional merujuk pada perubahan signifikan yang terjadi dalam  sistem  produksi  padi.  Hal  ini  dapat disebabkan  oleh  berbagai  faktor,  seperti perubahan  kebijakan  pemerintah,  perubahan iklim  yang  ekstrem,  atau  kemajuan  teknologi dalam  produksi,  pengolahan,  atau  distribusi beras.  Dampak  dari  disrupsi  tersebut  meliputi perubahan ketersediaan dan harga beras di pasar domestik, serta dapat mempengaruhi keamanan pangan, ekonomi, dan aspek sosial yang terkait dengan  sektor  pertanian  dan  petani.  Disrupsi teknologi di hulu ( up stream ) meliputi jenis dan sistem  produksi  pupuk  dan  pestisida, on  farm berupa  olah  tanah,  tanam,  penyiangan, penyemprotan,  pemupukan,  sedangkan  di  hilir ( down stream ) meliputi panen dan pengolahan hasil.  Teknologi  produksi  padi  dapat  lebih efisien  apabila  disrupsi  teknologi  ini  dapat dilakukan sehingga biaya produksi lebih murah, cepat  dan  masif.  Sehingga  terjadi  efisiensi  di segala aspek baik teknis, alokatif dan ekonomi.

## Skenario Disrupsi Sistem Budidaya Padi
Disrupsi  sistem  produksi  beras  nasional merupakan  suatu  keniscayaan  agar  Indonesia bisa  keluar  dari  perangkap  pangan  termasuk padi  ( rice  trap ).  Untuk  mendiskripsikan disrupsi sektor produksi padi, maka dikelompokkan  pembahasan  menjadi  dua bagian,  yaitu  a)  skenario  disrupsi  berbiaya murah  ( low  cost  disruption  scenario ),  b) skenario  investasi  untuk  memicu  dan  memacu disrupsi  ( investment  disruption  scenario ),  dan c) kebun padi swasta.

## Skenario Low Cost Disruption
Peningkatan  daya  beli  masyarakat  dan kompensasi  inflasi  yang  dilakukan  oleh
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421 Marwanti et al. pemerintah melalui peningkatan Upah Minimum  Regional  (UMR)  dan  peningkatan harga  pokok  pembelian  gabah  pemerintah sepintas  sangat  populis.  Skenario  ini  dikenal sebagai  skenario low  cost karena  biaya  yang dikeluarkan  pemerintah  relatif  kecil,  karena pengusaha dan masyarakatlah yang membiayai skenario  tersebut.  Namun  demikian  cara tersebut  justru  dalam  jangka  panjang  akan mendistorsi  harga  beras  di  dalam  negeri.  Jika UMR  dinaikkan  setiap  tahun  dan  HPP  gabah disesuaikan setiap lima tahun sekali, maka cepat dan  pasti  biaya  produksi  beras  nasional  makin mahal  dan  tidak  kompetitif  terhadap  produk sejenis yang diimpor. Pemerintah harus mampu menciptakan  lapangan  kerja  yang  produktif, sehingga  upah  yang  diterima  bukan  hanya membayar kerja fisik, tetapi memperhitungkan kerja  ketrampilan  dan  intelektual.  Secara simultan,  kerja  sektor  pertanian  juga  harus mampu  mendisrupsi  teknologi  eksisting  agar lebih  produktif,  cepat,  murah  dan  masif pelaksanaannya.  Target  yang  harus  dicapai adalah  penerapan  teknologi  disrupsi  sampai menurunkan  biaya  produksi  padi  20%  dari biaya  produksi  negara  kompetitor.  Argumen nya angka ini stabil terhadap guncangan valas, inflasi, maupun bencana. Angka ini merupakan angka  yang pasti menjaga/menjamin  kepastian untuk melawan impor.
Sasaran  akhir  dari  penerapan  disrupsi pertanian  adalah  efisiensi  biaya  produksi  padi sehingga  kompetitif  terhadap  HPP  produk pangan  impor,  terutama  beras.  Disrupsi teknologi  dalam  sektor  pertanian  memiliki potensi  untuk  menghasilkan  perubahan  positif dalam cara produksi, pengolahan, dan distribusi
produk  pertanian.  Penerapan  teknologi  seperti Internet of Things (IoT), big data, analitik, dan kecerdasan  buatan  ( Artificial  Inteligent /AI) dapat  membantu  mengoptimalkan  penggunaan sumber  daya,  memperbaiki  efisiensi  produksi, meningkatkan  hasil  panen  dan  profitabilitas pertanian  yang  lebih  tinggi (Himesh et  al .,
2018) .
Skenario  Investasi  untuk  Memicu  dan Memacu Disrupsi
Insentif teknologi produksi dan pengolahan hasil disruptif antara lain, produksi bahan organik yang masif, berbiaya murah, dan in situ (menggunakan bahan lokal), memanfaatkan  daur  ulang  sampah  terseleksi. Pilihan  ini  untuk  menekan  biaya  produksi pupuk  yang  semakin  mahal  bahan  bakunya serta  sensitif  terhadap  gejolak  moneter  dan dinamika geopolitik regional dan internasional. Produksi bahan organik in situ memungkinkan tanah  semakin  subur  dan  tidak  memerlukan pengolahan  tanah  penuh,  melainkan  cukup pengolahan  tanah  minimum  ( minimum  tillage ) atau  bahkan  tanpa  olah  tanah  ( zero  tillage ).
Peningkatan  kesubuhan  tanah  melalui  aplikasi bahan  organik  akan  menekan  penggunaan pupuk  anorganik (Siwanto  &  Melati,  2015) . Apabila  penanaman  padi  dilakukan  melalui tabur  dengan  drone  seperti  di  negara  negara maju  seperti  Amerika  Serikat,  maka  biaya tanam  juga  tereduksi  secara  signifikan. Pendekatan  tanam  tebar  akan  memerlukan volume  benih  tiga  kali  lipat  dibandingkan kebutuhan  normal.  Namun  demikian,  populasi padi  akan  meningkat  minimal  200%,  sehingga produksi per hektar ditargetkan minimal 10 ton GKG/hektar. Pemerintah perlu memberi
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.
insentif  untuk  investasi  pengolahan  sampah kota  dan  pengembangan  drone  agar  sistem produksi  padi  dapat  didisrupsi  secara  utuh. Selanjutnya, insentif pengadaan unit penggilingan  padi  moderen  yang  mampu menghasilkan by  product seperti hush dan oil bran yang  harganya  sangat  mahal.  Jika by product dapat  dimaksimalkan,  maka  harga beras  akan  menjadi  lebih  murah.  Kredit  bagi penyediaan  teknologi  sistem  produksi  yang disruptif  mulai  produksi  pupuk,  pengolahan tanah,  tanam,  penyiangan,  pemupukan,  panen dan  pengolahan  hasil  harus  menjadi  prioritas utama, seperti halnya pemerintah mengucurkan kredit usaha rakyat (KUR).

## Kebun Padi Swasta
Disrupsi sektor pertanian harus digerakkan swasta agar beban biaya pemerintah dapat diminimalkan. Indonesia punya pelajaran yang  baik  dalam  pengembangan  kelapa  sawit. Melalui insentif kredit dan fasilitasi pemerintah, pengembangan  kebun  padi  dapat  mengadopsi dengan berbagai penyesuaian mengikuti pengembangan  kebun  sawit.  Modernisasi industri pengolahan sawit swasta terjadi karena insentif  dan  ekosistem  bisnis  yang  diciptakan pemerintah  kondusif,  sehingga  Indonesia menjadi  produsen  minyak  sawit  terbesar  di dunia.  Keberhasilan  PT.  Topi  Koki  dalam mengelola lahan rawa pasang surut dan lebak di Kabupaten  Ogan  Komering  Ilir  dan  Ogan  Ilir dengan luasan lebih dari 1.000 hektar per lokasi membuktikan  bahwa  konsolodasi  lahan  dan kebun  padi  swasta  menguntungkan (Susmana,
2016) .  Usaha  tani  padi  eksisting  dengan  biaya yang  efisien,  dan  penerapan  teknologi  yang cepat dan massif, dibarengi dengan
pemberdayaan petani setempat mampu menghasilkan  keuntungan  perusahan  yang kemudian  dapat  digunakan  untuk  memperluas areal kebun padi. Selain infrastruktur pengelolaan air, PT. Topi Koki juga melengkapi infrastruktur  pengolahan  hasil  pertanian  dan pemasaran  baik  retail  maupun  partai  besar. Pemerintah  perlu  menumbuhkan  ekosistem bisnis  untuk  mendorong  terbentuknya  kebun padi  swasta  lain  dengan  menyederhanakan proses  perijinan  lahan,  regulasi  pembangunan infrastruktur irigasi, dan insentif pajak termasuk importasi  barang  modal  mendukung  kegiatan disrupsi  pertanian  diperlakukan  secara  khusus. Keberhasilan pengembangan kebun padi swasta dapat  menjadi  industri  pertanian  baru  yang mampu menciptakan kesempatan berusaha dan lapangan kerja baru, peningkatan pertumbuhan ekonomi,  pemerataan  pembangunan,  dan mitigasi kemiskinan secara berkelanjutan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Peningkatan  produksi  padi  nasional belum mampu memenuhi permintaan kebutuhan beras nasional akibat tingginya rata- rata  laju  pertumbuhan  penduduk  nasional  per tahun.  Diprakirakan  defisit  antara  kebutuhan dan  pasokan  terus  meningkat  sejalan  dengan tekanan  dan  dinamika  lingkungan  strategis global  (perubahan  iklim,  perdagangan  bebas), regional (alih fungsi lahan, regulasi pemerintah dan  perubahan  pola  konsumsi  masyarakat). Peningkatan  harga  beras  domestik,  dan tingginya  volume  impor  beras  dan  komoditas pangan  lainnya  menunjukkan  kecenderungan penurunan kemampuan produksi pangan nasional. Penurunan kapasitas produksi pangan
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.
nasional utamanya beras utamanya disebabkan oleh  terus  menurunnya  keuntungan  yang diperoleh  petani,  sehingga  terjadi  penurunan kemampuan  pembiayaan  petani  pada  masa tanam  berikutnya.  Kondisi  ini  menyebabkan sebagaian besar generasi muda kurang berminat bekerja  di  sektor  pertanian,  dan  praktis  petani yang  bekerja  di  lapangan  sekadar  meneruskan tradisi dan budaya tanpa inovasi yang memadai.
Distruksi  sistem  produksi  padi  nasional terjadi  secara  sistemik,  masif  dan  terstruktur akibat  para  pemangku  kepentingan  tidak berhasil  menempatkan  kepentingan  nasional ( national interest ) sebagai kepentingan bersama yang  harus  diamankan at  all  cost .  Usaha pemerintah  dalam  bentuk  bantuan/subsidi pupuk,  benih,  alat  mesin  pertanian,  pestisida pada  lahan  yang  kurang  produktif,  dapat direalokasi  untuk  mendukung  pengembangan model  disrupsi  sektor  pertanian.  Kebijakan pemerintah untuk mendorong tercapainya biaya produksi padi yang murah dengan produktivitas padi yang tinggi dapat dilakukan dengan masif dalam  waktu  yang  cepat  harus  dikerjakan  saat ini  juga  agar  keuntungan  usaha  tani  menjadi lebih  menjanjikan  dan  investasi  pertanian semakin  berkembang.  Insentif  pajak,  biaya masuk  peralatan  produksi,  pasca  panen,  dan pengolahan hasil perlu diakselerasi, agar sektor pertanian tumbuh dengan laju yang lebih tinggi dibandingkan  biaya  pendanaan  ( cost  of  fund ), sehingga  investasi  sektor  pertanian  menjadi suatu  bisnis  yang  menjanjikan.  Keberhasilan petani mandiri dalam mengelola lahan rawa dan pasang  surut  di  Sumatra  Selatan  melalui pengelolaan  lahan  dan  air  serta  pasca  panen, pengolahan hasil dan pemasaran menjadi bukti
lapangan  bahwa  usaha  tanaman  pangan  dapat memberikan  hasil  yang  menjanjikan  jika dikelola secara profesional.
Disrupsi  sistem  produksi  beras  dapat dikembangkan  melalui  beberapa  skema  sistem pertanian  yang  sudah  ada  ( existing )  seperti program  Makmur  di  PT  Pupuk  Indonesia, Kemitraan PT. Wilmar dengan Petani di Ngawi, Pandeglang dan Mojokerto, serta PT. Topi Koki yang ada di Sumatra Selatan. Pertimbangannya, disrupsi  sebagai  bentuk  transformasi  dari  pola business as usual ke disruptif akan lebih mudah adopsinya, cepat pelaksanaan dan pengembangannya,  sehingga  progresnya  bisa dipantau  kemajuannya.  Secara  akseleratif disrupsi diperluas, dipercepat dan ditingkatkan di  semua  rantai  bisnis  prosesnya,  sehingga mencapai hasil optimum bagi petani.
Secepatnya  segera  dieksekusi,  dengan  disrupsi hulu, budidaya, hilir sampai pemasaran, sampai tercapai  biaya  produksi  padi  kompetitif menghadapi kompetitornya. Investasi teknologi pemacu  dan  pemicu  disrupsi  merupakan  suatu keniscayaan, sehingga pemerintah perlu memberikan  atensi  khusus  misalnya  dengan memasukkan  sebagai  salah  satu  program strategis  nasional  (PSN)  dengan  maksud  agar pendanaan,  pelaksanaan,  monitoring  dan pelaporan menjadi perhatian (atensi) pimpinan nasional.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI
Seluruh penulis memiliki kontribusi yang sama  dan  berpartisipasi  aktif  dalam  proses koleksi  dan  analisis  data,  serta  penyusunan, review, dan perbaikan artikel.
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.

## DAFTAR PUSTAKA
Agus, F., Andrade, J. F., Edreira, J. I. R., Deng,
N., Purwantomo, D. K., Agustiani, N., ...
&  Grassini,  P.  (2019).  Yield  gaps  in intensive rice-maize cropping sequences in  the  humid  tropics  of  Indonesia. Field Crops Research , 237 , 12-22.
Allaire,  J.  J.,  and  François  Chollet.  (2023). Keras: R Interface to ‘Keras.’
Angraini,  R.,  Amaliah,  I.,  &  Haviz,  M.  (2022,
January). Pengaruh Harga Beras, Pendapatan Perkapita, Jumlah Penduduk dan  Impor  Beras  terhadap  Permintaan Beras  di  Indonesia  Tahun  2010-2020. In Bandung Conference Series: Economics Studies (Vol. 2, No. 1, pp. 68- 75).
Ansari,  A.,  Lin,  Y.  P.,  &  Lur,  H.  S.  (2021).
Evaluating  and  adapting  climate  change impacts on rice production in Indonesia:
a case study of the Keduang subwatershed, Central Java. Environments , 8 (11), 117.
Arifin,  B.  (2018).  “PERSPEKTIF:  Proyeksi Konsumsi Pangan Dan Kebijakan Rantai Nilai.”  Retrieved  May  23,  2023 (https://ekonomi.bisnis.com/read/20180 807/99/825199/perspektif-proyeksi- konsumsi-pangan-dan-kebijakan-rantai- nilai).
Arifin, B. (2020). Ekonomi Beras Kontemporer .
Gramedia Pustaka Utama.
Ariska,  F.  M.,  &  Qurniawan,  B.  (2021).
Perkembangan impor beras di Indonesia. Journal  of  Agriculture  and Animal Science , 1 (1), 27-34.
Badan  Pertanahan  Nasional.  (2019).  “Peta Spasial Luas Baku Sawah Tahun 2019.”
Badan Pusat Statistik. (2020). Luas Panen Dan
Produksi Padi Di Indonesia Tahun 2019 . Badan Pusat Statistik. (2022). Luas Panen Dan Produksi  Padi  Di  Indonesia  2021 . Jakarta.
Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K., & Bengio, Y. (2014).  Empirical  evaluation  of  gated recurrent  neural  networks  on  sequence modeling. arXiv preprint
arXiv:1412.3555 .
Curry, G. N., Nake, S., Koczberski, G., Oswald, M.,  Rafflegeau,  S.,  Lummani,  J.,  ...  & Nailina, R. (2021). Disruptive innovation in  agriculture:  Socio-cultural  factors  in technology  adoption  in  the  developing world. Journal of Rural Studies , 88 , 422- 431.
Dahiri,  D.  (2021).  Analisis  Kritis  Terhadap Implementasi Perlindungan Lahan Pertanian  Pangan  Berkelanjutan. Jurnal
Budget:  Isu  dan  Masalah  Keuangan Negara , 6 (1), 1-16.
Ezeomah,  B.,  &  Duncombe,  R.  (2019,  April).
The role of digital platforms in disrupting agricultural  value  chains  in  developing countries. In International Conference on Social  Implications  of  Computers  in Developing  Countries (pp.  231-247). Cham: Springer International Publishing.
Falcon,  W.  P.,  Naylor,  R.  L.,  Smith,  W.  L.,
Burke,  M.  B.,  &  McCullough,  E.  B.
(2004). Using climate models to improve Indonesian  food  security. Bulletin  of Indonesian  Economic  Studies , 40 (3),
355-377. FAO.  2023.  “FAOSTAT  Online  Database.” Retrieved March 1, (2023) (https://www.fao.org/faostat/en/#data).
Friedman,  J.,  Hastie,  T.,  &  Tibshirani,  R.
(2010). Regularization paths for generalized linear models via coordinate descent. Journal of statistical software , 33 (1), 1.
Gellert,  P.  K.  (2015).  Palm  oil  expansion  in Indonesia: land grabbing as accumulation by dispossession. In States and citizens:
accommodation,
facilitation and resistance to globalization (Vol.  34,  pp.  65-99). Emerald Group Publishing Limited.
Hidayat,  A.  M.,  Mulyo,  A.  P.,  Azani,  A.  A.,
Aofany, D., Nadiansyah, R., & Rejeki, H. A. (2019). Evaluasi ketersediaan sumber daya  air  berbasis  metode  neraca  air thornthwaite  mather  untuk  pendugaan surplus  dan  defisit  air  di  Pulau  Jawa. In Prosiding  SNFA  (Seminar  Nasional Fisika dan Aplikasinya) (Vol. 3, pp. 35- 46).
Himesh, S., Rao, E. P., Gouda, K. C., Ramesh, K. V., Rakesh, V., Mohapatra, G. N., ...
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al.
&  Ajilesh,  P.  (2018).  Digital  revolution and  Big  Data:  a  new  revolution  in agriculture. CABI Reviews , (2018), 1-7.
Hinton,  G.,  Srivastava,  N.,  &  Swersky,  K. (2012).  Neural  networks  for  machine learning  lecture  6a  overview  of  mini- batch  gradient  descent. Cited  on , 14 (8),
2.
Hoerl, A. E., & Kennard, R. W. (1970). Ridge regression: Biased estimation for nonorthogonal problems. Technometrics , 12 (1), 55-67.
Humas  Ditjen  Perkeretaapian.  (2019).  “Moda
Transportasi Kereta Api, Moda Angkutan  Umum  Massal  Pilihan  Di Perkotaan.” Kementerian  Perhubungan . Retrieved May 30, 2023 (https://djka.dephub.go.id/moda- transportasi-kereta-api-moda-angkutan- umum-massal-pilihan-di-perkotaan-1).
Idris,  Mawarni.  (2023).  “Jokowi  Bingung Harga  Beras  Mahal  Justru  Saat  Panen Raya.” Kompas.Com , March 16. Unpublished.
Irawan,  B.  (2013).  Dampak  El  Nino  dan  La Nina  terhadap  produksi  padi  dan palawija. Jakarta: Badan Penelitian dan Pengembangan  Pertanian,  Kementerian Pertanian .
Julianto,  Pramdia  Arhando.  (2016).  “Impor
Beras  RI  Pada  2016  Mencapai  1,2  Juta Ton.” Kompas.Com .  Retrieved  May  30, 2023
(https://money.kompas.com/read/2016/1
2/29/202642826/impor.beras.ri.pada.201 6.mencapai.1.2.juta.ton).
Kaputra,  I.  (2015).  Alih  fungsi  lahan, pembangunan  pertanian  dan  kedaulatan pangan. Jurnal Strukturisasi , 1 (1), 25-39.
Khasanah, N. M., Tanika, L., Pratama, L. D. Y., Leimona, B., Prasetiyo, E., Marulani, F.,
...  &  Van  Noordwijk,  M.  (2021).
Groundwater-extracting  rice  production in  the  Rejoso  Watershed  (Indonesia) reducing urban water availability: characterisation and intervention priorities. Land , 10 (6), 586.
Khudori,  S.  K.  (2008).  Ironi  Negeri  Beras.
Yogyakarta: Insist Press.
Mawarni,  A.  M.  (2023).  “Masa  Panen  Raya Tiba,  Pemerintah  Harus  Serap  Beras Petani Semaksimal Mungkin.” Jawa Pos , March 29. Unpublished.
McCarthy, J. (2010). Processes of inclusion and adverse  incorporation:  Oil  palm  and agrarian  change  in  Sumatra,  Indonesia. The/ourna/of  Peasant  Studies,  37  (4): 821-850.
Mediawan, Y., Montarcih, L., Soetopoi, W., & Prayogo,  T.  B.  (2021).  Water  Balance Supporting the Irrigation Water Demand in  Java  Island,  Indonesia. Indonesian Journal of Geography , 53 (1).
Mulyani,  A.,  Kuncoro,  D.,  Nursyamsi,  D.,  & Agus, F. (2016). Analisis konversi lahan sawah: Penggunaan data spasial resolusi tinggi  memperlihatkan  laju  konversi yang  mengkhawatirkan. Jurnal  Tanah dan Iklim , 40 (2), 121-133.
Mulyaqin, T. (2020). The Impact of El Niño and
La  Nina  on  Fluctuation  of  Rice Production in Banten Province. Agromet , 34 (1), 34-41.
Murdy,  S.,  &  Nainggolan,  S.  (2020).  Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Alih Fungsi  Lahan  Di  Kabupaten  Tanjung
Jabung Timur-Indonesia. Jurnal Manajemen Terapan Dan Keuangan , 9 (03), 206-214.
Naylor,  R.  L.,  Battisti,  D.  S.,  Vimont,  D.  J.,
Falcon,  W.  P.,  &  Burke,  M.  B.  (2007). Assessing risks of climate variability and climate  change  for  Indonesian  rice agriculture. Proceedings of the National Academy  of  Sciences , 104 (19),  7752- 7757.
Naylor, R. L., Falcon, W. P., Rochberg, D., & Wada, N. (2001). Using El
Nino/Southern  Oscillation  climate  data to predict rice production in Indonesia. Climatic  Change , 50 ,  255- 265.
Perdinan,  P.,  Atmaja,  T.,  Adi,  R.  F.,  & Estiningtyas, W. (2018). Adaptasi perubahan  iklim  dan  ketahanan  pangan: telaah  inisiatif  dan  kebijakan. Jurnal Hukum Lingkungan Indonesia , 5 (1), 60- 87.
Pramono,  J.,  &  Romdon,  A.  S.  (2022).
Peningkatan Produktivitas Melalui
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421
Marwanti et al. Perbaikan  Sistem  Budidaya  Padi  Sawah Di Tengah Ancaman Perubahan Iklim. KaliAgri Journal , 3 (2), 9-19.
Purwanti,  T.  (2020).  Petani,  Lahan  dan Pembangunan:  Dampak  Alih  Fungsi Lahan  terhadap  Kehidupan  Ekonomi Petani. Umbara , 3 (2), 95-104.
Putri, R. E., Cahyani, G. A., Fahmy, K., Arlius, F., & Hasan, A. (2020, June). Comparison  of  Performance  and  Total Energy Requirement for Several Harvesting Method of Indonesian
Farmers.  In IOP  Conference  Series: Earth  and  Environmental  Science (Vol. 515, No. 1, p. 012004). IOP Publishing.
R  Core  Team.  (2023).  “R:  A  Language  and Environment for Statistical Computing.”
Rahayu, S. E., & Febriaty, H. (2019, October). Analisis  perkembangan  produksi  beras dan impor beras di Indonesia.
In Prosiding Seminar Nasional
Kewirausahaan (Vol. 1, No. 1, pp. 219- 226).
Ratri, D. N., Weerts, A., Muharsyah, R., Whan, K., Tank, A. K., Aldrian, E., & Hariadi, M.  H.  (2023).  Calibration  of  ECMWF
SEAS5  based  streamflow  forecast  in
Seasonal  hydrological  forecasting  for
Citarum river basin, West Java, Indonesia. Journal of Hydrology: Regional Studies , 45 , 101305.
Ray,  D.  K.,  Mueller,  N.  D.,  West,  P.  C.,  & Foley,  J.  A.  (2013).  Yield  trends  are insufficient  to  double  global  crop production  by  2050. PloS  one , 8 (6), e66428.
Rizki,  M.  (2023).  “Sah!  Pemerintah  Naikkan
Harga Gabah Dan Beras, Ini Rinciannya.” CNBC  Indonesia ,  March 21. Unpublished.
Rondhi,  M.,  Pratiwi,  P.  A.,  Handini,  V.  T., Sunartomo,  A.  F.,  &  Budiman,  S.  A. (2018).  Agricultural  land  conversion, land  economic  value,  and  sustainable agriculture:  A  case  study  in  East  Java, Indonesia. Land , 7 (4), 148.
RStudio  Team.  (2023).  “RStudio:  Integrated Development Environment for R.”
Salman,  R.  S.  (2016).  Impact  Of  El  Nino Phenomenon  On  Paddy  Field  At  Seram
Island (Case Study: El Nino 2015-2016). In International  Conference  on  Climate Change (pp. 248-254).
Santosa,  A.  D.  (2021).  “Kebijakan  Pangan Badan  Pangan  Nasional.” Kompas.Id . Retrieved May 30, 2023
(https://www.kompas.id/baca/opini/2021 /09/09/badan-pangan-nasional-2).
Sari,  R.  W.  S.  W.  S.,  &  Yuliani,  E.  (2022). Identifikasi  Dampak  Alih  Fungsi  Lahan Pertanian  Ke  Non  Pertanian  Untuk Perumahan. Jurnal  Kajian  Ruang , 1 (2), 255-269.
Setyanto,  P.,  Pramono,  A.,  Adriany,  T.  A.,
Susilawati,  H.  L.,  Tokida,  T.,  Padre,  A. T., & Minamikawa, K. (2018). Alternate wetting  and  drying  reduces  methane emission  from  a  rice  paddy  in  Central Java,  Indonesia  without  yield  loss. Soil Science  and  Plant  Nutrition , 64 (1),  23- 30.
Siwanto, T., & Melati, M. (2015). Peran pupuk organik  dalam  peningkatan  efisiensi pupuk  anorganik  pada  Padi  Sawah ( Oryza sativa L.). Indonesian Journal of Agronomy , 43 (1), 8-14.
Susanti,  E.,  Dewi,  E.  R.,  Surmaini,  E., Sopaheluwakan,  A.,  Linarko,  A.,  & Syahputra, M. R. (2021). The projection of  rice  production  in  Java  Island  to support  Indonesia  as  the  world  food granary.
In E3S Web
of Conferences (Vol. 306). EDP Sciences.
Susmana,  A.  (2016).  “Sukarta  Buyung:  Usaha Meningkatkan  Pangan  Dari  Sumatera Selatan.” Berdikarionline.Com ,  March. Unpublished.
Sutrisno,  D.,  Ambarwulan,  W.,  Nahib,  I., Suryanta, J., Windiastuti, R., & Kardono, P.  (2019).  Cellular  automata  markov method,  an  approach  for  rice  self- sufficiency projection. Journal of Ecological Engineering , 20 (6).
Sutrisno,  Eri.  (2022).  “Indonesia.Go.Id  - Produksi Padi Di 2022 Alami Kenaikan.” Indonesia.Go.Id .  Retrieved  May  22, 2023
(https://indonesia.go.id/kategori/editorial /6142/produksi-padi-di-2022-alami- kenaikan?lang=1).
Jurnal Triton Vol. 14 No. 2 (Desember, 2023) : 403-421 Marwanti et al.
Vel,  J.  A.,  McCarthy,  J.  F.,  &  Zen,  Z.  (2016,
July).  The  conflicted  nature  of  food security policy: Balancing rice, sugar and palm oil in Indonesia. In Anthropological Forum (Vol.  26,  No.  3,  pp.  233-247). Routledge.
Wang, J., Vanga, S. K., Saxena, R., Orsat, V., & Raghavan, V. (2018). Effect of climate change  on  the  yield  of  cereal  crops:  A review. Climate , 6 (2), 41.
Wibawa,  N.  C.,  Ardini,  H.,  Hermawati,  G., Firdausa,  R.  N.,  Anggoro,  K.  B.,  & Wikansari,  R.  (2023).  Analisis  Impor Beras  Di  Indonesia  Dan  Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Impor Beras. Jurnal Economina , 2 (2), 574-585.
Wirabrata,  A.,  &  Silalahi,  S.  A.  F.  (2012).
Hubungan  infrastruktur  transportasi  dan biaya  logistik. Jurnal  Ekonomi  & Kebijakan Publik , 3 (1), 119-136.
Yudhana,  A.,  Sulistyo,  D.,  &  Mufandi,  I.
(2021).  GIS-based  and  Naïve  Bayes  for nitrogen  soil  mapping  in  Lendah, Indonesia. Sensing  and  Bio-Sensing
Research , 33 , 100435.
Yuliawan, T., & Handoko, I. (2016). The effect of  temperature  rise  to  rice  crop  yield  in Indonesia uses Shierary Rice model with geographical  information  system  (GIS)
feature. Procedia
Environmental
Sciences , 33 , 214-220.
Yuniartha,  L.  (2020).  “Kementerian  Agraria:
Luas  Lahan  Baku  Sawah  Tahun  2019 Sebesar 7,46 Juta Hektare.” Kontan.Co.Id .  Retrieved  May  30,  2023
(https://industri.kontan.co.id/news/keme nterian-agraria-luas-lahan-baku-sawah- tahun-2019-sebesar-746-juta-hektare).
Zahri, I., Wildayana, E., Ak, A. T., Adriani, D., &  Harun,  M.  U.  (2019).  Impact  of conversion  from  rice  farms  to  oil  palm plantations on socio-economic aspects of ex-migrants  in Indonesia. Agricultural Economics , 65 (12), 579-586.