Jurnal Agrimanex Vol.2 No.1, September 2021; Halaman 59-75

## DAMPAK KEBIJAKAN HARGA DAN IMPOR BERAS TERHADAP PENGENTASAN KEMISKINAN DI INDONESIA
Impact of Rice Price and Import Policy on Poverty Reduction in Indonesia
Ekalia Yusiana 1),* , Luthfi Nur’azkiya 2)
1,2) Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kecamatan Teluk Jambe Timur, Kabupaten Karawang, Jawa Barat 41361
* E-mail: ekalia.yusiana@faperta.unsika.ac.id
Diterima: 15 Agustus 2021 | Direvisi: 02 September 2021 | Disetujui: 25 September 2021

## ABSTRACT
Poverty is one of the goals of development and is used as a measure of the success of economic development. The purpose of this study was to analyze the impact of the implementation of price policies and rice import policies in poverty alleviation. The research model is compiled using time series data with a research time span from 1981 to 2014. The specification of the model used is using an empirical study of multiple linear regression econometric analysis. The results show that there are  that have an impact on poverty alleviation, among others:  The policy of reducing the price of urea fertilizer by 25 percent is able to reduce poverty by 0,025 percent; The  policy  of  reducing  the  government  purchase  price  by  25  percent  can  reduce poverty  by 0,035 percent;  The abolition of the government's purchase price policy is also able to reduce poverty by 0,142 percent;  The policy to increase the area of irrigation by 15 percent can reduce poverty alleviation by 0,002 .
Keywords: rice, poverty, price policy, import policy

## ABSTRAK
Kemiskinan  menjadi  salah  satu  tujuan  pembangunan  ekonomi  dan  dijadikan  sebagai  ukuran keberhasilan pembangunan ekonomi. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dampak penerapan kebijakan harga dan kebijakan impor beras dalam pengentasan kemiskinan. Model penelitian  yang  disusun  menggunakan  data time  series dengan  rentang  waktu  penelitian  dari tahun 1981 hingga 2014. Spesifikasi model yang digunakan adalah menggunakan studi empiris analisis  ekonometrika  regresi  linier  berganda.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat kebijakan  yang  memiliki  dampak  terhadap  pengentasan  kemiskinan,  antara  lain:  Kebijakan penurunan  harga  pupuk  urea  25  persen  mampu  mengurangi  kemiskinan  0,025  persen; Kebijakan menurunkan harga pembelian pemerintah 25 persen dapat mengurangi kemiskinan sebesar  0,035  persen;    Kebijakan  Penghapusan  harga  pembelian  pemerintah  mengurangi kemiskinan sebesar 0,142 persen;  Kebijakan meningkatkan luas areal irigasi sebesar 15 persen dapat mengurangi pengentasan kemiskinan sebesar 0,002.
Kata kunci: beras, kemiskinan, kebijakan harga, kebijakan impor

## PENDAHULUAN
Kemiskinan menjadi isu penting yang harus  diperhatikan  karena  kemiskinan merupakan
kondisi absolut yang menyebabkan  masyarakat  disuatu  wilayah tidak  mempunyai  kemampuan  untuk
memenuhi  kebutuhan  dasar  sesuai  dengan tata nilai yang berlaku di masyarakat  yang disebabkan  oleh  kultural,  natural,  dan struktural  (Nugroho  dan  Duhri,  2004). Kemiskinan  bukan  hanya  dialami  oleh negara  berkembang  tetapi  juga  Negara
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702; Halaman 59-75
maju.  Permasalahan  kemiskinan  tentunya membutuhkan upaya atau langkah kebijakan  dalam  mengurangi  kemiskinan,
dan kemiskinan dapat memberikan dampak positif maupun negatif bagi berbagai sektor terutama sektor pertanian (Pratiwi1* et al., 2020).
Permasalahan kemiskinan disebabkan karena  sebagian  besar  pertumbuhan ekonomi  tidak  terdistribusi  secara  merata dan  hanya  dinikmati  kelompok  kelas menengah  atas.  Berdasarkan  pengukuran, ketimpangan  di  Indonesia  telah  mencapai tingkat  yang  tinggi  yaitu  6,7  %  dari  total seluruh  rumah  tangga  di  Indonesia  yang mengalami  permasalahan  kemiskinan. Sekitar  11,07%  dari  total  rumah  tangga tergolong  dalam  data  yang  pengeluaran rata-ratanya  di  bawah  garis  kemiskinan. Kemiskinan  Indonesia  menunjukkan  92% yang  disebabkan  oleh  ketimpangan  biaya (Purwono  et  al.,  2021).  Pengentasan kemiskinan  dapat  dilakukan  melalui peningkatan
pertumbuhan ekonomi berkelanjutan  selama  reformasi  dan  dapat menciptakan  pertumbuhan  kelas  sosial yang mapan secara ekonomi (World Bank,
2007). Kemiskinan disebabkan
oleh berbagai  faktor  antara  lain  pertumbuhan ekonomi,  pendidikan,  upah  minimum  dan pengangguran.  Upaya  yang  dilakukan untuk  mengurangi  kemiskinan  harus dilakukan  secara  menyeluruh  hingga mengupas penyebab kemiskinan itu terjadi, antara lain melalui peningkatan pendidikan masyarakat, perluasan lapangan kerja serta penyediaan  akses  kredit  bagi  masyarakat miskin.  Pertumbuhan  ekonomi  merupakan ukuran  penting dalam melihat pengentasan kemiskinan  dan  dijadikan  kunci  utama dalam mengurangi kemiskinan, oleh karena itu upaya ini perlu dilakukan bersama-sama baik  oleh  masyarakat,  pemerintah  ataupun stakeholder, sehingga pengentasan
kemiskinan  dapat  teratasi  secara  merata (Arifin, 2016).
Selain pertumbuhan ekonomi, kemiskinan juga disebabkan oleh infrastruktur  yang  kurang  memadai  dan pendapatan  perkapita  penduduk  yang menurun.  Berbagai  kebijakan  perlu dilakukan oleh pemerintah untuk mengurangi  kemiskinan  dan  bersama dengan  masyarakat  melakukan  upaya peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  untuk mengurangi  pengentasan  kemiskinan  di masyarakat    sehingga  masyarakat  dapat hidup di atas garis kemiskinan (Septiadi et al., 2016).
Beras merupakan komoditas pertanian  penting  yang  ketersediaannya harus tetap terjaga karena beras merupakan kebutuhan  pangan  pokok  masyarakat Indonesia.  Indonesia  memiliki  peringkat ke-4  yang  menjadi  Negara  dengan  jumlah penduduk  besar  di  Dunia.  Kebutuhan konsumsi  beras  di  Indonesia  terus meningkat,  oleh  karena  itu  Kebijakan penyediaan  ketersediaan  pangan  penting diperhatikan oleh pemerintah sebagai upaya menjaga  ketersediaan  pangan  masyarakat Indonesia. Beberapa wilayah yang menjadi surplus beras di Indonesia antara lain Pulau Jawa,  Sumatera  dan  Sulawesi  sedangkan untuk  pulau  yang  mengalami  defisit  beras adalah  Indonesia  Timur  seperti  Provinsi Papua, NTT, NTB dan Maluku (Pratama et al., 2019).
Dinamika  kebijakan  perberasan  dari sisi  produsen  terus  diupayakan  oleh pemerintah  untuk  meningkatkan  produksi seperti menerapkan kebijakan subsidi input, kebijakan harga dasar pembelian pemerintah,  kredit  usahatani,  peningkatan luas  areal  irigasi  hingga  tarif  impor. Dampak  langsung  dari  beragam  kebijakan perberasan  tersebut  berpengaruh  pada peningkatan kuantitas dan penurunan harga beras  (Manning  C,  1987).  Pengentasan
Jurnal Agrimanex Vol.2 No.1, September 2021; Halaman 59-75
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702
kemiskinan merupakan kondisi penting dan harus diperhatikan oleh berbagai pihak baik pemerintah, stakeholder maupun masyarakat.  Berbagai  kebijakan  terus diupayakan  untuk  mengatasi  pengentasan kemiskinan,  oleh  karena  itu  penelitian tentang dampak kebijakan harga dan impor beras  terhadap  pengentasan  kemiskinan penting  dilakukan  untuk  menganalisis dampak  penerapan  kebijakan  harga  dan kebijakan  impor  beras  dalam  pengentasan kemiskinan.

## METODE PENELITIAN
Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data time series dengan periode  tahunan  dalam  rentang  waktu penelitian  dari  tahun  1981  sampai  2014. Data  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari beberapa instansi terkait yaitu Badan Pusat Statistik (BPS) dan Kementerian Pertanian (Kementan)  diantaranya  adalah  jumlah penduduk  miskin,  pertumbuhan  ekonomi, harga beras eceran riil, inflasi, jumlah impor beras,  pendapatan  per  kapita,  luas  areal padi,  harga  gabah,  kredit  usahatani,  luas irigasi,  curah  hujan,  luas  areal  panen, konsumsi  beras,  harga  kedelai,  jumlah penduduk,  nilai  tukar,  harga  beras  eceran, tarif impor, harga beras dunia, harga gabah, harga  pupuk  urea,  produksi  padi  dan produksi beras.
Untuk kelengkapan serta penyesuaian data juga dilakukan pengumpulan data dari beberapa  publikasi  seperti  World  Bank, serta publikasi-publikasi lainnya. Hal yang perlu  diperhatikan  dalam  penelitian  ini adalah  harga  yang  digunakan  merupakan hasil deflasi dengan indeks harga konsumen tahun  dasar  (2010=100)  dengan  tujuan untuk  menghilangkan  atau  menghindari pengaruh  inflasi.  Sehingga  harga  nominal yang  diperoleh  secara  langsung  dapat menjadi harga riil.

## Spesifikasi Model
Model adalah sebagai suatu penjelasan  dari  fenomena  aktual  sebagai suatu  sistem  atau  proses  (Koutsoyiannis, 1977).  Model  dalam  studi  yang  dilakukan merupakan studi empiris, yang menggunakan  analisis  ekonometrika  yaitu regresi linier berganda. Model ekonometrika adalah suatu pola khusus dari model  aljabar,  yakni  suatu  unsur  yang bersifat stochastic yang mencakup satu atau lebih  variabel  pengganggu  (Intriligator 1978).
Model  ekonometrika  merupakan gambaran  dari  hubungan  masing-masing variabel  penjelas  ( explanatory  variables ) terhadap  variabel  endogen  ( dependent variables )  khususnya  yang  menyangkut tanda dan besaran ( magnitude and sign ) dari penduga  parameter  sesuai  dengan  harapan teoritis  secara  apriori.  Model  yang  baik haruslah  memenuhi  kriteria  teori  ekonomi ( theoritically meaningful ), kriteria statistika yang  dilihat  dari  suatu  derajat  ketepatan ( goodness  of  fit )  yang  dikenal  dengan koefisien  determinasi  (R²)  serta  nyata secara  statistik  ( statistically  significant ),
sedangkan kriteria ekonometrika menetapkan apakah suatu taksiran memiliki sifat-sifat yang dibutuhkan seperti unbiasedness,  consistency,  sufficiency dan efficiency. Statisitk  Dw  adalah  salah  satu kriteria  ekonometrika  yang  digunakan untuk  menguji  taksiran,  yaitu  menguji validitas  dari  asumsi autocorrelation (Koutsoyiannis  1977).  Ada  11  model regresi yang akan diestimasi. Seluruh data yang  digunakan  untuk  regresi  adalah  data runtut  waktu  ( time  series )  periode  1998 – 2014.

## Persamaan Kemiskinan
Model  kemiskinan  dalam  studi  ini diduga  dipengaruhi  oleh  Pertumbuhan
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702; Halaman 59-75
Ekonomi  (GWT),  Harga  Bahan  Bakar Minyak  (Premium),  Harga  Beras  Eceran (HBER),  Pengeluaran  Pemerintah  untuk Infrastruktur  (GI),  Inflasi  (INF,  jumlah impor beras Indonesia (JIB) dan
Pendapatan  Perkapita  Penduduk  Indonesia (PPP).  Persamaannya  adalah  sebagai berikut:
POVt=  g0+  g1GWTt  +  g2HBBMRt  + g3GIt+ g4PPP1t + g5LJIB+ g6HBER + g7 POVt- 1  + g8LINF+U7…............ .........   (1) Keterangan : POVt =  Jumlah  Penduduk  Miskin Indonesia (Jiwa) GWTt =  Pertumbuhan Ekonomi (Persen) HBBMRt =   Harga Bahan Bakar Minyak  (Premium)  Riil (Rupiah/Liter) HBERt =  Harga  Beras  Eceran  Riil (Rp/Kg) Git =  Pengeluaran Pemerintah untuk Infrastruktur (Rp) LINFt =  Tingkat  Inflasi  Tahun sebelumnya (Persen) LJIBt =  Jumlah impor beras Indonesia tahun sebelumnya (Kg) PPP1t =  Rasio pendapatan perkapita penduduk Indonesia (Rp) POVt-1 =  Jumlah  Penduduk  Miskin Indonesia Tahun sebelumnya (Jiwa) U7 =  Variabel pengganggu
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah:
g1, g3, g4 < 0; g2, g8, g5, g6 > 0; dan 0 < g7 <1.

## Persamaan Luas Areal Panen Padi
Model persaaan luas areal panen padi merupakan  persamaan  struktural,  dimana dipengaruhi  oleh  Harga  Gabah  Tingkat Petani (HGTP), Kredit Usaha Tani (KUT), Luas  Areal  Irigasi  (LASI),  tingkat  Curah
Hujan (CH) dan luas areal panen padi tahun sebelumnya. Persamaannya adalah sebagai berikut:
LAPt=  a0+  a1LHGTPRt+  a2KUTRt+ a3LASIt + a4CHt+ a5LAPt-1+ U1................................... ……………. (2) Keterangan: LAPt = Luas  areal  panen  padi (Ha) LHGTPRt =  Lag Harga gabah tingkat petani (Rp/Kg) KUTRt =  Kredit  Usahatani  Riil (Rp) LASIt =  Luas areal irigasi (Ha) CHt =  Curah hujan (mm/tahun) LAPt-1 =  Lag  luas  areal  panen (Ha) U1 =  Variabel pengganggu
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah:
a1, a2, a3, a4 > 0 ; dan 0 < a5< 1

## Persamaan Produktivitas Padi
Persamaan  struktural  selanjutnya adalah produktivitas padi, dimana produktivitas  padi  dipengaruhi  oleh  Harga Gabah  Tingkat  Petani  (HGTP),  Harga Pupuk Urea (HPU), Curah Hujan (CH) dan produktivitas  padi  tahun  sebelumnya. Persamaannya adalah sebagai berikut:
YPPt  =  b0+  b1HGTPRt+  b2HPUR2t  + b3CHt + YPPt-1+ U2 ………................................. ................... (3) Keterangan: YPPt = Produktivitas padi (Kg/ha) HGTPRt =  Harga  gabah  tingkat petani riil (Rp/Kg) HPUR2t =  Rasio  Harga  Pupuk Urea Riil (Rp/Kg) CHt =  Curah hujan (mm/tahun)
Jurnal Agrimanex Vol.2 No.1, September 2021; Halaman 59-75 p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702 YPPt-1 =  Lag produktivitas padi U2 =  Variabel pengganggu
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah : b1, b3 > 0; b2 < 0 ; dan 0 < b4< 1

## Persamaan Jumlah Impor Beras
Model  persamaan  impor  beras Indonesia  dipengaruhi  oleh  Harga  Beras Impor Indonesia (HIBIR), nilai tukar (ER), Stok  Beras  Awal  Tahun  (SBAT), Permintaan Beras Indonesia (DBIN), Harga Beras  Eceran  (HBER)  dan  jumlah  impor beras  tahun  sebelumnya.  Persamaannya adalah sebagai berikut:
JIBt  =  c0  +  c1HIBIRt  +  c2ER1t  + c3SBATt-1  +  c4LDBINt  +  c5HBERt  + c6JIBt-1 + U3 ………………………… (4)
Keteranga:
JIBt = Jumlah impor beras Indonesia (Kg) HIBIRt =  Harga Beras Impor Indonesia Riil (US$/Kg) ERt =  Nilai tukar Rupiah terhadap Dollar (Rp/US$) LSBATt =  Stok  beras  awal  tahun  di Bulog (Kg) LDBINt =  Lag  Permintaan  Beras Indonesia (Kg) HBERt =  Harga  Beras  Eceran  Riil (Rp/Kg) JIBt-1 =  Lag  jumlah  impor  beras Indonesia (Kg) U3 =  Variabel pengganggu Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah : c1, c2, c3,< 0 c4, c5 > 0 dan 0 < c6 <1

## Persamaan Harga Impor Beras
Harga impor beras Indonesia
dipengaruhi  oleh  Harga  Beras  Dunia  Riil (HBDR), Tarif Impor Beras Indonesia Riil
(TARIFR) dan harga beras impor Indonesia tahun sebelumnya (LHIBIR).
HIBIRt  =  d0+  d1HBDRt+  d2TARIFRt  + d3HIBIRt-1 + U4.................................... (5)
Keterangan: HBDRt = Harga  beras  dunia  Riil ( US$/Kg) TARIFRt = Tarif impor beras Indonesia (persen). HIBIRt-1 = Lag  harga  impor  beras Indonesia (US$/Kg) U4 = Variabel pengganggu
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah : d1, d2 > 0 dan 0 < d3 <1.

## Persamaan Permintaan Beras
Jumlah  Permintaan  beras  Indonesia dipengaruhi  oleh  Harga  Pokok  Pembelian Pemerintah  Beras  Riil  (HPPBR),  Harga Kedelai Tingkat Petani (HKTP), Pendapatan  Perkapita  Penduduk  Indonesia (PPP),  Jumlah  Penduduk  Indonesia  (JPI), kemiskinan  (POV)  dan  permintaan  beras tahun  sebelumnya.  Persamaannya  adalah sebagai berikut:
DBINt = e0 + e1HPPBRt + e2LHKTPRt + e3JPIt + e4PPP2t + e5POVt + e6DBINt-1 + U5.........................................................   (6) Keterangan: DBINt = Jumlah  konsumsi  beras untuk pangan (Kg) HPPBRt =  Harga Pokok Pembelian Pemerintah  Beras  riil (Rp/Kg) LHKTPRt =  Lag  Harga  Kedelai  Riil (Rp/Kg) PPP2t =  Rasio Pendapatan Perkapita Penduduk Indonesia (Rp) POVt =  Jumlah Penduduk Miskin Indonesia (Jiwa) JPIt =  Jumlah Penduduk Indonesia (000 Jiwa) DBINt-1 =  Lag  jumlah  konsumsi beras untuk pangan
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702; Halaman 59-75
U5 =  Variabel pengganggu
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah : e3, e4 > 0; e1, e2, e5 < 0 dan 0 < e6 <1

## Persamaan Harga Eceran Beras
Selanjutnya  persamaan  harga  eceran beras  di  Indonesia  dipengarhui  oleh produksi  beras  Indonesia  (PBI),  Harga Pembelian Pemerintah Beras riil (HPPBR), harga pupuk urea riil (HPUR), harga gabah tingkat  petani  riil  (HGTPR)  dan  harga eceran beras tahun sebelumnya. Persamaannya adalah sebagai berikut: HBERt  =  f0  +  f1PBIt  +  f2HPPBR1t  + f33HPURt  +  f4HGTPRt  +  f5HBERt-1+ U6..........................................................  (7) Keterangan: HBERt = Harga  beras  eceran  riil (Rp/Kg) PBIt =  Produksi beras Indonesia (Kg) HPPBRt =  Harga pembelian pemerintah  beras  riil (Rp/Kg) HPURt =  Harga  pupuk  urea  riil (Rp/Kg) HBERt-1 =  Lag  harga  beras  eceran Indonesia HGTPR =  Harga  gabah  tingkat petani riil (Rp/Kg) U6 =  Variabel pengganggu
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah: f1< 0 ; f2,f3, f4> 0 dan 0 < f5 <1

## Persamaan Penawaran Beras
Diketahui  bahwa  model  penawaran beras  Indonesia  merupakan  persamaan identitas, dimana penawaran beras Indonesia  berasal  dari  Produksi  Beras Indonesia  (PBI)  dikurangi  jumlah  beras untuk  benih,  penggunaan  lain/susut  (JBB) ditambah  stok  beras  akhir  tahun  tahun sebelumnya (LSBAT) dan ditambah jumlah
beras  yang  di  impor  Indonesia  (JIB). Persamaannya adalah sebagai berikut:
QSBIt  =  PBIt – JBBt  +  LSBATt  +  JIBt ……………………………………….. (8) Keterangan: QSBIt = Penawaran beras Indonesia (Kg) PBIt =  Produksi beras Indonesia (Kg) JBBt =  Jumlah  beras  untuk benih, penggunaan lain/susut (Kg) LSBATt =  Stok  beras  akhir  tahun di Bulog T-1 (Kg) JIBt =  Jumlah  impor  beras Indonesia (Kg)

## Persamaan Produksi Padi Indonesia
Persamaan produksi padi Indonesia merupakan  perkalian  antara  luas  areal penanaman  padi  (LAP)  dikalikan  dengan produktivitas (YPP). Persamaannya adalah sebagai berikut:
PPIt = LAPt * YPPt ……………........... (9)

## Persamaan Produksi Beras Indonesia
Selanjutnya,  jumlah  produksi  beras Indonesia  diperoleh  dari  perkalian  antara produksi padi (PPI) dengan angka konversi (K). Persamaanya adalah sebagai berikut:
PBIt = PPIt * Kt ……………............. (10)
Persamaan  Jumlah  beras  untuk  benih, penggunaan lainnya, susut dan Tercecer Sedangkan jumlah beras untuk benih, susut/lainnya  merupakan  perkalian  antara Proporsi  beras  untuk  benih,  penggunaan lain/susut  (PROB)  sebanyak  10persen dengan produksi beras Indonesia (PBI).
JBBt= PROBt * PBIt ……………...... (11)
Keterangan : PPIt   = Produksi Padi Indonesia (Kg)
Jurnal Agrimanex Vol.2 No.1, September 2021; Halaman 59-75
LAPt   = luas Areal Panen Padi (Ha)
YPPt   = Produktivitas Padi (Kg/ha)
PBIt   = Produksi Beras Indonesia (Kg) Kt = Angka Konfersi (63 persen) PROBt  =  Proporsi  beras  untuk  benih, penggunaan lain/susut (10 persen)

## Identifikasi Model
Menurut Koutsoyiannis (1977) suatu persamaan  dapat  dikatakan  teridentifikasi apabila  memenuhi  syarat order  condition . Kondisi  order  didasarkan  atas  kaidah penghitungan variabel-variabel yang dimasukan  dan  dikeluarkan  dari  suatu persamaan  tertentu.  Identifikasi  model persamaan  struktural  berdasarkan order condition sebagai berikut:
a) (K – M)  >  (G – 1):  Persamaan dinyatakan over identified
b) (K – M)  =  (G – 1):  Persamaan dinyatakan exacly identified
c) (K – M)  <  (G – 1):  Persamaan
dinyatakan under identified
Dimana:
K =  Total  variabel  dalam  model, yaitu  variable  endogen  dan predetermined variable ( current exogenous  variable,  lagged exogenous variable, dan lagged endogenous variable ). M =  Jumlah  variabel  endogen  dan eksogen  yang  termasuk  dalam satu  persamaan  tertentu  dalam model, dan
G =  Total  persamaan  dalam  model, yaitu  jumlah  variabel  endogen dalam model. Hasil  Identifikasi  untuk  setiap persamaan  struktural  haruslah exactly identified atau overidentified untuk  dapat menduga  parameter-parameternya.    Pada studi  ini,  model  terdiri  dari  11  variabel endogen  dan  17  variabel  eksogen  dengan lag  sebesar  9  variabel.  Berdasarkan ketentuan kriteria identifikasi model di atas,
maka  semua  persamaan  struktural  yang disusun  dalam  penelitian  ini  bersifat teridentifikasi berlebih ( overidentified ).

## Validasi Model
Validasi  model  bertujuan  untuk mengetahui  tingkat  representasi  model dibandingkan  dengan  dunia  nyata  sebagai dasar  untuk  melakukan  simulasi.  Berbagai kriteria  statistik  dapat  digunakan  untuk validasi  model  ekonometrika  dengan membandingkan  nilai-nilai  aktual  dan dugaan variabel-variabel endogen. Validasi model  dilakukan  dengan  menggunakan Root  Means  Squares  Error (RMSE), Root Means  Percent  Squares  Error (RMSPE) dan Theil’s  Inequality  Coefficient (U)
(Pindyck  dan  Rubinfield  1991).  Rumus penghitungannya adalah sebagai berikut:
..(12) ..(13)
..(14)
Dimana:
y s t  =  Nilai  hasil  simulasi  dasar  dari variabel observasi yt a =  Nilai aktual variabel observasi n =  Jumlah periode observasi
Statistik  RMSPE  digunakan  untuk mengukur seberapa jauh nilai-nilai variabel endogen hasil pendugaan menyimpang dari alur  nilai-nilai  aktualnya  dalam  ukuran relatif  (persen),  atau  seberapa  dekat  nilai dugaan  itu  mengikuti  perkembangan  nilai aktualnya.  Sedangkan  nilai  statistik  U bermanfaat  untuk mengetahui  kemampuan model  untuk  analisis  simulasi  peramalan. Nilai koefisien Theil (U) berkisar antara 0
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702; Halaman 59-75
dan 1. Jika U = 0 maka pendugaan model sempurna,  jika  U  =  1  maka  pendugaan model  naif.  Disamping  itu,  validasi  model juga  dapat  dijelaskan  dari  nilai  koefisien determinsi  (R2),  semakin  besar  nilai tersebut  semakin  besar  proporsi  variasi perubahan  variabel  endogen  yang  dapat dijelaskan  oleh  variasi  dalam  variabel penjelas sehingga model semakin baik.

## Simulasi Model
Tujuan  simulasi  model  adalah  untuk melakukan pengujian dan evaluasi terhadap model,  mengevaluasi  kebijakan-kebijakan pada  masa  lampau,  membuat  peramalan untuk  masa  yang  akan  datang  (Pindyck, 1991). Beberapa skenario simulasi alternatif  kebijakan  ekonomi  beras  yang dilakukan difokuskan pada kebijakan harga pembelian  pemerintah,  harga  pupuk  urea, tarif  impor,  dan  luas  areal  irigasi.  Hal  ini dikarenakan  tujuan  penelitian  ini  untuk menganalisis dampak dari kebijakan harga dan  tarif  impor  terhadap  pengentasan kemiskinan di Indonesia. Beberapa
instrumen  kebijakan  tersebut  diantaranya adalah sebagai berikut. 1. Meningkatkan  harga  pupuk  urea sebesar  25  persen.  Alternatif  ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana  dampak  dari  penghapusan subsidi  pupuk  terhadap  kemiskinan  di
Indonesia.
2. Menurunkan harga pupuk urea sebesar 25  persen.  Alternatif  ini  dilakukan untuk  mengetahui  bagaimana  dampak penurunan  harga  pupuk  terhadap peningkatan  produksi  beras  dan bagaimana  pengaruhnya  terhadap kemiskinan.
3. Menurunkan tarif impor beras sebesar 0 persen. Alternatif ini dilakukan untuk mengetahui dampak yang akan terjadi apabila  pemerintah  menghapuskan kebijakan  tarif  impor  beras  sebesar  0
persen  terhadap  penawaran  dan permintaan  beras  serta  bagaiman dampaknya terhadap kemiskinan. 4. Meningkatkan harga pembelian pemerintah  25  persen.  Alternatif  ini dilakukan  untuk  mengetahui  dampak yang  akan  terjadi  apabila  pemerintah meningkatkan harga pembelian pemerintah  sebesar  25  persen  yang merupakan  angka  pertumbuhan  harga pembelian  pemerintah  setiap  tahun. Peningkatan  ini  dimaksudkan  untuk meningkatkan  produksi  padi  serta meningkatkan kesejahteraan petani.
5. Menurunkan harga pembelian pemerintah  25  persen.  Alternatif  ini untuk  mengetahui  dampak  dari penurunan harga pembelian pemerintah terhadap tingkat kemiskinan. 6. Kebijakan penghapusan harga pembelian  pemerintah.  Alternatif  ini dilakukan agar harga beras diserahkan kepada mekanisme pasar.
7. Meningkatkan luas areal irigasi sebesar
15  persen.  Alternatif  ini  merupakan turunan  dari  kebijakan  yang  tertuang dalam  rencana  strategis  Kementerian Pertanian 2014-2019 yang menargetkan  perluasan  areal  irigasi sebesar  500.000  ha/tahun.  Apabila dibandingkan dengan kondisi luas areal irigasi  saat  ini,  maka  peningkatannya sebesar  15  persen.  Kebijakan  ini diharapkan  meningkatkan  produksi padi dan mampu mengurangi kemiskinan di Indonesia. HASIL DAN PEMBAHASAN Keragaan Umum Hasil Estimasi Pendugaan Model Ekonometrika Model ekonometrika dalam penelitian  ini  merupakan  model  yang dibangun  melalui  beberapa  tahapan respesifikasi  model.  Data  yang  digunakan adalah  data  deret  waktu (time  series) dengan  periode  pengamatan  tahun  1981
Jurnal Agrimanex Vol.2 No.1, September 2021; Halaman 59-75
sampai  dengan  2014.  Berdasarkan  hasil estimasi  yang  dapat  dijelaskan  bahwa secara umum semua variabel penjelas yang dimasukkan
kedalam persamaan- persamaan perilaku mempunyai tanda yang sesuai  dengan  harapan,  khususnya  dilihat dari  teori  ekonomi.  Kriteria-kriteria statistika  yang  umum  digunakan  dalam mengevaluasi  hasil  estimasi  model  cukup meyakinkan. Hasil estimasi parameter, R2, nilai uji-F, uji-t, dan nilai elastisitas untuk setiap persamaan struktural.

## Persamaan Kemiskinan
Tabel 1. Hasil Pendugaan Variabel Kemiskinan Variable Elastisitas Variable SR LR Label Intercept Intercept GWT -0,132 -0,333 Pertumbuhan Ekonomi Indonesia (%) HBBMR 0,043 0,109 Harga Bahan Bakar  Minyak Premium Riil (Rp/Liter) GI -0,039 -0,099 Pengeluaran Pemerintah Untuk Infrastruktur (Rp) PPP1 0,000 0,000 Rasio Pendapatan Perkapita LJIB 0,013 0,031 Jml Impor Beras T-1 HBER 0,022 0,057 Harga Beras Eceran Riil (Rp/Kg) LINF 0,002 0,002 Inflasi T-1 LPOV Jumlah Penduduk Miskin Indonesia T-1 R-Squarce: 0,86444, Fhitung: 19,13 Berdasarkan Tabel 1 dapat diketahui bahwa respon negatif yang mempengaruhi kemiskinan di Indonesia adalah pertumbuhan ekonomi, pengeluaran pemerintah  untuk  infrastruktur,  dan pendapatan perkapita penduduk Indonesia. Sementara  itu  variabel  harga  bahan  bakar
minyak (premium), inflasi tahun sebelumnya,  jumlah  impor  beras  tahun sebelumnya,  harga  beras  eceran  Indoensia dan kemiskinan tahun sebelumnya memberikan pengaruh yang positif terhadap kemiskinan di Indonesia. Pengaruh  variabel  pertumbuhan  ekonomi terhadap kemiskinan dalam jangka pendek yakni  sebesar  0,132  dan  jangka  panjang yakni  sebesar  0,333.  Artinya  kenaikan  1 persen pertumbuhan ekonomi akan menurunkan  jumlah  kemiskinan  Indonesia sebesar 0,132 persen dalam jangka pendek dan  menurunkan  jumlah  kemiskinan Indonesia  sebesar  0,333  persen  dalam jangka  panjang.  Hal  ini  menandakan pertumbuhan ekonomi secara berkelanjutan masih  menjadi  alternatif  yang  baik  dalam mengurangi  jumlah  penduduk  miskin  di Indonesia.  Harga  bahan  bakar  minyak (premium)  memiliki  pengaruh  terhadap kemiskinan  Indonesia.  Secara  ekonomi pendugaan kemiskinan terhadap perubahan harga  BBM  dalam  jangka  pendek  sebesar 0,043  dan  jangka  panjang  0,109.  Artinya kenaikan  1  persen  harga  BBM  akan menaikkan  jumlah  kemiskinan  Indonesia sebesar 0,043 persen dalam jangka pendek dan menaikkan jumlah kemiskinan Indonesia  sebesar  0,109  persen  dalam jangka  panjang.  Temuan  ini  mampu menjelaskan  bahwa  kenaikan  harga  BBM memiliki  potensi  menambah  jumlah penduduk  miskin  di  Indonesia,  sehingga perlu  dipertimbangkan  terkait  dampak pasca menaikkan harga BBM.
Pengaruh variabel pengeluaran pemerintah  untuk  infrastruktur  terhadap kemiskinan  Indonesia  memiliki  pengaruh yang  tidak  nyata  secara  statistik.  Secara ekonomi  respon  variabel  kemiskinan Indonesia terhadap perubahan pengeluaran pemerintah  untuk  infrastruktur  adalah inelastis  baik  dalam  jangka  pendek  yakni
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702; Halaman 59-75
sebesar  0,039  maupun  dalam  jangka panjang  yakni  sebesar  0,099.  Secara ekonomi  kemiskinan  juga  tidak  responsif ( inelastis )  terhadap  perubahan  inflasi  baik dalam  jangka  pendek  yakni  sebesar  0,002 maupun  dalam  jangka  panjang  yakni sebesar  0,002.  Secara  ekonomi  respon variabel  kemiskinan  terhadap  perubahan jumlah impor beras pada tahun sebelumnya dalam  jangka  pendek  yakni  sebesar  0,013 maupun  dalam  jangka  panjang  yakni sebesar 0,031.
Berdasarkan  Tabel  1  menunjukkan bahwa  persamaan  kemiskinan  Indonesia dapat dikatakan baik, dimana nilai koefisien determinasinya  R2  =  0,86444,  artinya variasi  perubahan  variabel  endogen  dapat dijelaskan  sebesar  86  persen  oleh  variasi variabel penjelas, sedangkan 14 persen lagi dijelaskan  oleh  faktor  lain  di  luar persamaan.  Sedangkan  hasil  uji  statistik Fhitung  =  19,13,  artinya  peubah  penjelas dari  persamaan  Kemiskinan  Indonesia tersebut  secara  bersama-sama  dapat menjelaskan dengan baik perilaku
Kemiskinan Indonesia.

## Persamaan Luas Areal Panen Padi
Tabel 2.  Hasil Pendugaan Parameter Variabel Luas Areal Panen
R-Square: 0,92364, Fhitung: 65,32
Pada  Tabel  2  dapat  diketahui  bahwa respon luas areal panen berhubungan positif dengan  harga  gabah  tingkat  petani,  kredit usahatani,  luas  areal  irigasi,  curah  hujan,
dan  luas  areal  panen  tahun  sebelumnya. Luas areal panen tidak responsif (inelastis) terhadap  perubahan  harga  gabah  tingkat petani,  dengan  elastisitas  jangka  pendek sebesar  0,040  dan  jangka  panjang  sebesar 0,118.  Artinya  harga  gabah  tingkat  petani berpengaruh terhadap perubahan luas areal panen tetapi dengan perubahan yang kecil. Peningkatan  1  persen  harga  gabah  tingkat petani akan meningkatkan luas areal panen sebesar 0,040 persen dalam jangka pendek dan meningkat sebesar 0,118 persen dalam jangka panjang.
Secara statistik, luas areal panen padi di Indonesia dipengaruhi oleh variabel luas areal  irigasi  dan  curah  hujan,  sedangkan luas  areal  panen  tahun  sebelumnya berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel luas areal panen pada taraf signifikansi 5%. Respon  variabel  luas  areal  panen  padi  di Indonesia  tidak  responsif (inelastis) terhadap  perubahan  variabel  luas  areal irigasi dan curah hujan. Elastisitas variabel luas areal irigasi dalam jangka pendek dan jangka  panjang  sebesar  0,087  dan  0,257. Variabel  curah  hujan  sebesar  0,046  dan 0,136.

## Persamaan Produktivitas Padi
Tabel 3.  Hasil  Pendugaan  Parameter  Variabel Produktivitas
R-Square: 0,97104, Fhitung: 234,74
Berdasarkan  Tabel  3    produktivitas padi  di  Indonesia  dipengaruhi  oleh  harga gabah  tingkat  petani,  rasio  harga  pupuk
Variable Elastisitas Variable
SR LR Label Intercept Intercept HGTPR 0,040  0,118 Harga Gabah Tingkat Petani Riil (Rp/Kg) KUTR 0,005  0,016 Kredit  Usaha  Tani Riil (Rp) LASI 0,087  0,257 Luas  Areal  Irigasi (Ha) CH 0,046  0,136 Curah Hujan (Mm/Tahun) LLAP Luas  Areal  Panen T-1 Variable Elastisitas Variable SR LR Label
Intercept
Intercept HGTPR 0,02146  0,090104 Harga  Gabah Tingkat Petani Riil (Rp/Kg) HPUR2 -765636 - 3214610 Rasio  Harga Pupuk Urea CH 0,035044  0,147137 Curah  Hujan (Mm/Tahun) LYPP Produktivitas T-1
Jurnal Agrimanex Vol.2 No.1, September 2021; Halaman 59-75
urea,  tingkat  curah  hujan  dan  tingkat produktivitas  tahun  sebelumnya.  Respon produktivitas  terhadap  perubahan  harga gabah  tingkat  petani  adalah inelastis, dengan  elastisitas  jangka  pendek  sebesar 0,021  dan  jangka  panjang  sebesar  0,090. Artinya, peningkatan 1 persen harga gabah tingkat petani akan meningkatkan produktivitas  sebesar  0,021  persen  dalam jangka pendek dan meningkat sebesar 0,090 persen dalam jangka panjang. Variabel  rasio  harga  pupuk  urea berpengaruh tidak nyata dengan
produktivitas  dengan  hubungan  yang negatif.  Artinya  kenaikan  atau  penurunan harga  pupuk  urea  akan  berdampak  kepada penurunan  atau  kenaikan  produktivitas panen padi. Hal ini disebabkan jika terjadi kenaikan  harga  pupuk  urea,  maka  para petani akan menggunakan pupuk urea lebih sedikit  dari  penggunaan  ideal  pupuk  urea pada  tanaman  padi  petani.  Dampaknya adalah  produktivitas  juga  ikut  menurun seiring kurangnya penggunaan pupuk urea tersebut.  Respon  produktivitas inelastis dalam  jangka  pendek  terhadap  perubahan harga pupuk urea dengan elastisitas sebesar 0,765  dan  jangka  panjang  produktivitas responsif (elastis) terhadap  perubahan harga pupuk urea dengan elastisitas 3,21.

## Persamaan Jumlah Impor Beras
Berdasarkan  estimasi  persamaan jumlah impor beras pada tabel 4, Variabel rasio harga beras eceran di dalam negeri dan jumlah  impor  beras  tahun  sebelumnya memiliki  pengaruh  positif,  akan  tetapi jumlah  impor  beras  Indonesia  tidak responsif (inelastis) terhadap  perubahan harga  beras  eceran  dengan  elastisitas sebesar  1,691 dalam  jangka  pendek  dan sebesar  3,899 dalam  jangka  panjang. Artinya  kenaikan  1  persen  harga  beras eceran  di  dalam  negeri  akan  menaikkan jumlah  impor  beras  sebesar  1,691  persen
dalam jangka pendek dan menaikkan impor beras  sebesar  3,899 persen  dalam  jangka panjang.

## Tabel  4. Hasil Pendugaan Parameter Variabel Jumlah Impor Beras
Variable Elastisitas Variable SR LR Label Intercept Intercept HIBIR2 -1,762 -4,061 Perubahan Harga Beras Impor ER1 -0,003 -0,007 Perubahan  Nilai Tukar LSBAT -0,310 -0,715 Stok Beras Akhir Thn T-1 LDBIN 1,179 2,718 Konsumsi  Beras Ind T-1 HBER2 1,691 3,899 Rasio Harga Beras Eceran LJIB Jml Impor Beras T-1 R-Square: 0,46859, Fhitung: 3,82

## Persamaan Harga Beras Impor
Tabel  5.  Hasil  Pendugaan  Parameter  Variabel Harga Beras Impor
R-Square : 0,93332 , Fhitung: 135,30
Pada  Tabel  5  dapat  diketahui  bahwa harga  beras  impor  dipengaruhi  secara positif    oleh  harga  beras  dunia  dan  tarif impor  serta  harga  beras  impor  tahun sebelumnya.    Dalam  jangka  pendek  harga beras  impor  tidak  responsif  terhadap perubahan  harga  beras  dunia  dengan elastisitas  sebesar    0,009.  Namun  dalam jangka panjang harga beras impor responsif terhadap  perubahan  harga  beras  dunia dengan  elastisitas  sebesar  0,556.  Artinya kenaikan  1  persen  harga  beras  dunia  akan meningkatkan  harga  beras  impor  sebesar
Variable Elastisitas Variable SR LR Label Intercept Intercept HBDR1 0,009  0,556 Perubahan Harga Beras Dunia TARIFR1 0,00 0,00 Perubahan Tarif Impor Beras LHIBIR Harga  Beras  Impor T-1
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702; Halaman 59-75
0,009 dalam  jangka  pendek  dan    sebesar 0,556  dalam  jangka  panjang.  Hal  ini menandakan  harga  beras  dunia    menjadi salah satu faktor penting dalam mempengaruhi  perubahan  harga  beras impor.

## Persamaan Permintaan Beras
Persamaan  permintaan  beras  untuk konsumsi  dipengaruhi  secara  negatif  oleh harga  beras  eceran,  harga  kedelai  tingkat petani  dan  jumlah  penduduk  miskin  dan secara  positif  oleh  pendapatan  perkapita dan jumlah penduduk.
Respon  permintaan  beras  Indonesia terhadap  perubahan  jumlah  penduduk miskin  adalah inelastis dalam  jangka pendek 0,05 dan  jangka  panjang  sebesar 0,10 .
Secara  ekonomi,  permintaan  beras Indonesia    tidak  responsif  terhadap perubahan  jumlah  penduduk  Indonesia dalam  jangka    pendek  yakni  sebesar 0,71 , akan tetapi responsif dalam jangka panjang sebesar  1,51.  Artinya  1  persen  kenaikan jumlah penduduk Indonesia akan  menaikan permintaan  beras  Indonesia  sebesar  0,71 persen  dalam  jangka  pendek  dan    sebesar 1,51 persen dalam jangka panjang.
Tabel  6.   Hasil Pendugaan Parameter Variabel Permintaan Beras Variable Elastisitas Variable SR LR Label Intercept Intercept HBER - 0,03 - 0,07 Harga  Beras  Eceran Riil (Rp/Kg) LHKTPR - 0,01 - 0,02 Harga  Kedelai  Tkt Petani Riil T-1 JPI 0,71  1,51  Jumlah Penduduk Indonesia (000 Jiwa) PPP2 0,01  0,02  Rasio Pendapatan Perkapita POV - 0,05 - 0,10 Jumlah Penduduk Miskin  Indonesia  (Juta Jiwa) LDBIN Konsumsi Beras Ind T- 1 R-Square : 0,92882, Fhitung : 56,54

## Persamaan Harga Eceran Beras
Tabel 7.  Hasil  Pendugaan  Parameter  Variabel
Harga Beras Eceran Indonesia Variable Elastisitas Variable SR LR Label Intercept Intercept PBI2 - 0,061 - 0,066  Rasio Produksi Beras HPPBR1  0,008  0,009  Perubahan Harga Pembelian Pemerintah HPUR 0,062  0,067  Harga  Pupuk  Urea Riil (Rp/Kg) HGTPR 0,912  0,985  Harga Gabah Tingkat Petani Riil (Rp/Kg) LHBER Harga Eceran T-1 R-Square: 0,99825, Fhitung: 3085,35 Respon Harga beras eceran Indonesia terhadap perubahan produksi beras Indonesia  adalah inelastis, baik  jangka pendek  ( 0,061 )  maupun  jangka  panjang ( 0,066 ),  artinya  perubahan  peningkatan produksi  beras  Indonesia  sebesar  satu persen akan menurunkan harga beras eceran sebesar 0,061 persen  pada  jangka  pendek dan 0,066 persen pada jangka panjang.
Harga  beras  eceran  tidak  responsif terhadap  perubahan  harga  pembelian pemerintah  dengan  elastisitas  jangka pendek sebesar 0,008 dan elastisitas jangka panjang  sebesar 0,009 .  Secara  ekonomi, harga beras eceran tidak responsif terhadap perubahan  harga  pupuk  urea  dengan elastisitas jangka pendek sebesar 0,062 dan elastisitas  jangka  panjang  sebesar  0,067. Artinya  apabila  terjadi  peningkatan  harga pupuk  urea  sebesar  1  persen,  maka  akan meningkatkan  harga  beras  eceran  sebesar 0,062  persen  dalam  jangka  pendek  dan
0,067 persen dalam jangka panjang. Hal ini menandakan  harga  pupuk  urea  tidak menjadi faktor penting dalam mempengaruhi harga beras eceran. Analisis Simulasi Kebijakan
Kebijakan harga dan impor beras dalam pengentasan kemiskinan di Indonesia
Jurnal Agrimanex Vol.2 No.1, September 2021; Halaman 59-75
Kebijakan  yang  dijadikan  sebagai instrumen  kebijakan  antara  lain  kebijakan harga  pembelian  pemerintah,  harga  pupuk urea, tarif impor beras, kredit usahatani dan luas  areal  irigasi.  Alternatif  kebijakan pemerintah  dalam  menetapkan  harga pembelian  pemerintah  adalah  dengan menaikan dan menurunkan harga.
Sedangkan  kebijakan  tarif  impor  beras adalah  dengan  menghapuskan  kebijakan tarif  impor  yang  mengikuti  ketentuan perdagangan  bebas.  Alternatif  kebijakan harga pupuk urea juga dengan meningkatkan  harga  pupuk  urea  sebagai bentuk  kebijakan  pemerintah  dalam pengurangan/pencabutan  subsidi  pupuk serta  menurunkannya  sebagai  bentuk penambahan subsidi pupuk urea. Alternatif kebijakan  kredit  usahatani  yang  dilakukan adalah  dengan  meningkatkan  kredit usahatani.  Kebijakan  ini  berdasar  pada kebijakan pemerintah yang tertuang dalam APBN. Dimana nilai kredit pertanian tren- nya terus mengalami peningkatan. Sedangkan kebijakan luas areal irigasi juga diasumsikan mengalami kenaikan
mengikuti  rencana  strategis  Kementrian Pertanian  yang  berupaya  untuk  terus memperluas  areal  irigasi  dalam  mencapai target peningkatan produktivitas padi.
Kebijakan  meningkatkan  harga  pupuk urea sebesar 25 persen
Secara keseluruhan, dampak kebijakan  peningkatan  harga  pupuk  urea 25% berdampak negatif pada produktivitas, produksi padi, dan beras susut, benih serta permintaan  beras  di  Indonesia.  Tabel  8 menunjukkan dampak kebijakan
peningkatan  pupuk  urea  berdampak  pada penurunan  produktivitas  sebesar  0,023 persen,  hal  tersebut  berdampak  pula  pada penurunan  produksi  sebesar  0,020  persen serta  penurunan  permintaan  beras  sebesar
0,036  persen.  Sebaliknya,  kebijakan peningkatan harga pupuk urea
meningkatkan  harga  beras  eceran  sebesar 1,539  persen  yang  berdampak  juga  pada kemiskinan sebesar 0,025 persen.
Tabel 8. Dampak kebijakan peningkatan harga pupuk urea sebesar 25%

## Menurunkan harga pupuk urea sebesar 25 persen
Tabel 9.  Dampak kebijakan menurunkan harga pupuk urea sebesar 25%
Pada  tabel  9  dapat  dilihat  bahwa dampak  kebijakan  menurunkan  harga pupuk  urea  sebesar  25%  berdampak  pada pengurangan  jumlah  impor  beras  sebesar 4,085,  menurunkan  penawaran  beras
Variable perubahan (%) Keterangan POV 0,025 Kemiskinan LAP 0,000 Luas Areal Panen YPP -0,023 Produkstivitas PPI -0,020 Produksi Padi Indonesia PBI 0,000 Produksi Beras Indonesia JBB -0,025 Beras Susut, Benih, dll JIB 4,085 Jumlah Impor Beras QSBI 0,125 Penawaran Beras DBIN -0,036 Permintaan Beras HBER 1,539 Harga Beras Eceran HIBIR 0,000 Harga Beras Impor Variable perubahan (%) Keterangan POV -0,025 Kemiskinan LAP 0,000 Luas Areal Panen YPP 0,023 Produkstivitas PPI 0,039 Produksi Padi Indonesia PBI 0,031 Produksi Beras Indonesia JBB 0,022 Beras Susut, Benih, dll JIB -4,085 Jumlah Impor Beras QSBI -0,094 Penawaran Beras DBIN 0,036 Permintaan Beras HBER -1,544 Harga Beras Eceran HIBIR 0,000 Harga Beras Impor
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702; Halaman 59-75
sebesar 0,094 persen serta berdampak pada penurunan  harga  beras  eceran  sebesar 1,544.  Hal  tersebut  berpengaruh  pada pengurangan  kemiskinan  sebesar  0,025 persen.  Kebijakan  penurunan  harga  pupuk tidak  berpengaruh  pada  luas  areal  panen, namun  berpengaruh  terhadap  peningkatan produktivitas sebesar 0,023 dan peningkatan  produksi  padi  sebesar  0,039
persen.

## Menurunkan tarif impor beras sebesar 0 persen
Tabel  10.  Dampak  kebijakan  penurunan  tarif
impor sebesar 0% Variable persentase (%) Keterangan POV 0 Kemiskinan LAP 0 Luas Areal Panen YPP 0 Produkstivitas PPI 0 Produksi Padi Indonesia PBI 0 Produksi Beras Indonesia JBB 0 Beras Susut, Benih, dll JIB 8,357 Jumlah Impor Beras QSBI 0,313 Penawaran Beras DBIN 0 Permintaan Beras HBER 0 Harga Beras Eceran HIBIR -4,788 Harga Beras Impor Pada  tabel  10  dapat  dilihat  dampak kebijakan  penurunan  tarif  impor  sbesar  0 persen,  kebijakn  ini  tidak  berpengaruh terhadap kemiskinan, luas areal, produktivitas,  produksi  padi,  permintaan beras serta harga eceran beras di Indonesia. Namun  kebijakan  tersebut  memberikan pengaruh  terhadap  peningkatan  jumlah impor  beras  sebesar  8,357  persen  serta penawaran  beras  sebesar  0,313  persen. Kebijakan penurunan tarif impor sebesar 0 persen  memberikan  dampak  terhadap penurunan harga beras impor sebesar 4,788 persen.  Hal  tersebut  mendorong  adanya jumlah impor beras di Indonesia. Kebijakan penghapusan  tarif  impor  memberikan dampak terhadap kecenderungan Indonesia
untuk  lebih  mengimpor  beras  dikarenakan harga beras impor lebih murah.
Meningkatkan harga pembelian
pemerintah 25 persen Tabel 11. Dampak kebijakan peningkatan harga pembelian pemerintah 25% Variable (%) Keterangan POV 0,035 Kemiskinan LAP 0,000 Luas Areal Panen YPP 0,000 Produkstivitas PPI 0,000 Produksi Padi Indonesia PBI 0,000 Produksi Beras Indonesia JBB 0,000 Beras Susut, Benih, dll JIB 3,863 Jumlah Impor Beras QSBI 0,156 Penawaran Beras DBIN -0,072 Permintaan Beras HBER 2,151 Harga Beras Eceran HIBIR 0,000 Harga Beras Impor
Pada  tabel  11  dapat  dilihat  bahwa dampak  kebijakan  peningkatan  harga pembelian  pemerintah  sebesar  25% berdampak  pada  penurunan  permintaan beras  sebesar  0,072  persen.  Seiring kebijakan  yang  diterapkan  memiliki pengaruh  terhadap  peningkatan  jumlah impor  beras  sebesar  3,863  persen, meningkatan  penawaran  beras  sebesar 0,156  persen  serta  berpengaruh  juga terhadap  peningkatan  harga  beras  eceran sebesar 2,151 persen. Kebijakan peningkatan  harga  pembelian  pemerintah sebesar  25  persen  memberikan  pengaruh nyata  terhadap  pengentasan  kemiskinan sebesar 0,035 persen.
Menurunkan harga pembelian pemerintah 25 persen Pada  tabel  12  dapat  dilihat  secara keseluruhan  bahwa  kebijakan  penurunan harga  pembelian  pemerintah  sebesar  25 persen  memberikan  dampak  terhadap penurunan  jumlah  impor  beras  sebesar 3,863 persen, menurunkan penawaran beras sebesar 0,125 persen, dan berdampak juga terhadap  penurunan  harga  beras  eceran
Jurnal Agrimanex Vol.2 No.1, September 2021; Halaman 59-75
sebesar  2,51  persen.  Kebijakan  penurunan harga pembelian pemerintah tidak berpengaruh  terhadap  beberapa  variable yaitu  luas  areal  panen,  produktivitas, produksi  padi  dan  produksi  beras,  serta harga beras impor di Indonesia.
Tabel 12. Dampak kebijakan menurunkan harga pembelian pemerintah 25%
Variable persentase (%) Keterangan POV -0,035 Kemiskinan LAP 0,000 Luas Areal Panen YPP 0,000 Produkstivitas PPI 0,000 Produksi Padi Indonesia PBI 0,000 Produksi Beras Indonesia JBB 0,000 Beras  Susut,  Benih, dll JIB -3,863 Jumlah Impor Beras QSBI -0,125 Penawaran Beras DBIN 0,036 Permintaan Beras HBER -2,151 Harga Beras Eceran HIBIR 0,000 Harga Beras Impor Kebijakan Penghapusan harga pembelian pemerintah Tabel  13.  Dampak  kebijakan  menghapuskan harga pembelian pemerintah
Secara keseluruhan dampak
kebijakan  penghapusan  harga  pembelian pemerintah  dapat  dilihat  pada  tabel  13.
Kebijakan  penghapusan  harga  pembelian pemerintah  memberikan  dampak  terhadap
penurunan kemiskinan sebesar 0,142 persen dan  penurunan  harga  beras  eceran  sebesar 8,604 persen serta penurunan jumlah impor beras  sebesar  15,  450  persen.  Selain  itu, Kebijakan  tersebut  juga  berpengaruh  pada peningkatan  permintaan  beras  sebesar 0,217  persen.  Namun  tidak  berpengaruh terhadap  luas  areal  panen,  produktivitas, produksi  padi,  produksi  beras,  serta  harga beras impor.

## Meningkatkan luas areal irigasi sebesar 15 persen
Tabel 14.  Dampak  kebijakan  meningkatkan luas areal irigasi 15% Variable persentase (%) Keterangan POV -0,002 Kemiskinan LAP 1,305 Luas Areal Panen YPP 0,000 Produkstivitas PPI 1,295 Produksi Padi Indonesia PBI 1,308 Produksi Beras Indonesia JBB 1,289 Beras Susut, Benih, dll JIB -1,234 Jumlah Impor Beras QSBI 1,125 Penawaran Beras DBIN 0,000 Permintaan Beras HBER -0,117 Harga Beras Eceran HIBIR 0,000 Harga Beras Impor
Dampak  kebijakan  peningkatan  luas areal  irigasi  pada  tabel  14  memberikan dampak  terhadap  penurunan  harga  beras eceran  sebesar  0,117  persen,  hal  tersebut mendorong penurunan jumlah impor beras sebesar  1,234  persen  serta  mengakibatkan penurunan kemiskinan di Indonesia sebesar 0,002  persen.  Kebijakan  tersebut  juga berpengaruh  pada  peningkatan  luas  areal panen  padi  sebesar  1,305,  produksi  padi 1,295  persen  dan  produksi  beras  1,308 persen serta penawaran beras sebesar 1,125 persen.
Variable persentase (%) Keterangan
POV -0,142 Kemiskinan LAP 0,000 Luas Areal Panen YPP 0,000 Produkstivitas PPI 0,000 Produksi Padi Indonesia PBI 0,000 Produksi Beras Indonesia JBB 0,000 Beras Susut, Benih, dll JIB -15,450 Jumlah Impor Beras QSBI -0,531 Penawaran Beras DBIN 0,217 Permintaan Beras HBER -8,604 Harga Beras Eceran HIBIR 0,000 Harga Beras Impor
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702; Halaman 59-75

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
1. Kebijakan harga  yang berdampak pada pengentasan  kemiskinan  ada  4  antara lain:  (1)  kebijakan  penurunan  harga pupuk  urea  25  persen  mampu mengurangi  kemiskinan  0,025  persen, (2)  kebijakan  menurunkan  harga pembelian pemerintah 25 persen dapat mengurangi kemiskinan sebesar 0,035 persen,  (3)  kebijakan  Penghapusan harga  pembelian  pemerintah  juga mampu mengurangi kemiskinan sebesar 0,142 persen dan (4) kebijakan meningkatkan luas areal irigasi sebesar 15 persen dapat mengurangi pengentasan kemiskinan sebesar 0,002. 2. Dampak  kebijakan  impor  beras  yang diterapkan sebesar 0% tidak berpengaruh  terhadap  pengentasan kemiskinan,  hal  ini  dapat  diketahui dengan  kebijakan  tersebut  dapat mempengarui  jumlah  peningkatan penawaran beras sebesar 0,313 persen dan berpengaruh juga terhadap jumlah impor beras di Indonesia sebesar 8,357 persen. Hal ini dikarenakan harga beras impor  turun  sebesar  4,788  persen sehingga  kebijakan  impor  bukanlah kebijakan  yang  baik  untuk  diterapkan dalam  pengentasan  kemiskinan  di Indonesia.

## Saran
1. Kebijakan  harga  yang  sebaiknya menjadi fokus utama dalam pengentasan kemiskinan oleh pemerintah  yaitu kebijakan penurunan harga pembelian pemerintah. Kebijakan  tersebut  sebaiknya  menjadi acuan  dan  program  utama  dalam pengentasan kemiskinan di Indonesia.
2. Selain  kebijakan  penurunan  harga pembelian  pemerintah,  pemerintah juga hendaknya memperhatikan
kebijakan  harga  lainnya  yang  dapat membantu dalam pengurangan kemiskinan  di  Indonesia  diantaranya yaitu kebijakan penurunan harga pupuk urea,  kebijakan  penghapusan  harga pembelian pemerintah, kebijakan meningkatkan  luas  areal  irigasi,  serta kebijakan  kombinasi  antara  kebijakan menurunkan  harga  pupuk  urea. Kebijakan  tersebut  sebaiknya  lebih diperhatikan  dan  menjadi  acuan pemerintah dalam mengambil keputusan untuk mengurangi kemiskinan di Indonesia.

## REFERENSI
Koutsoyiannis. (1977). Theory of Econometrics: An Introductory Exposition  of  Econometric  Methods Ed  ke-2.  London  (GB): The MacMillan Press Ltd.
Manning  C.  (1987).  Public  Policy  Rice Productionand Income Distribution: A Review  of  Indonesia’  s  Rice  Selt Sufficiency  Program. South  East Asean  Journal  of  Social  Science , 15 (1), 66 – 81.
Nugroho  I,  D.  R.  (2004). Pembangunan Wilayah,  Perspektif  Ekonomi,  Sosial dan Lingkungan . LP3ES.
Pindyck  RS,  R.  D.  (1991). Econometric Models  and  Economic  Forcasts.  Ed ke-3. McGarw-Hill Inc.
Pratama,  A.  R.,  Sudrajat,  S.,  &  Harini, R.
(2019).  Analisis  Ketersediaan  dan Kebutuhan  Beras  di  Indonesia  Tahun 2018. Media  Komunikasi  Geografi , 20 (2), 101. https://doi.org/10.23887/mkg.v20i2.1 9256 Pratiwi1*,  E.  D.,  Ashar2,  K.,  &  Wildan Syafitri2. (2020). Dampak Kemiskinan  Terhadap  Pola  Mobilitas Tenaga Kerja Antarsektor di
Jurnal Agrimanex Vol.2 No.1, September 2021; Halaman 59-75
Indonesia. Kependudukan  Indonesia , 15 (1),  1 – 18.  File:///C:/Users/Ekalia Yusiana/Downloads/473-1777-1- PB.Pdf
Purwono,  R.,  Wardana,  W.  W.,  Haryanto, T.,  &  Khoerul  Mubin,  M.  (2021). Poverty  Dynamics  In  Indonesia: Empirical Evidence From Three Main
Approaches. World  Development Perspectives , 23 , 100346.
Https://Doi.Org/10.1016/J.Wdp.2021.
100346 Salbiah Rizky Arifin, A. W. (2016). Faktor- Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat Kemiskinan. Ilmu Ekonomi Mulawarman , 1 (1), 21 – 33.
File:///C:/Users/Ekalia Yusiana/Downloads/264-11028-1- PB.Pdf
Septiadi,  D.,  Harianto,  H.,  &  Suharno,  S. (2016).  DAMPAK  KEBIJAKAN
HARGA  BERAS  DAN  LUAS AREAL IRIGASI TERHADAP PENGENTASAN  KEMISKINAN  DI INDONESIA. Jurnal Agribisnis Indonesia , 4 (2), 91.
Https://Doi.Org/10.29244/Jai.2016.4. 2.91-106
World  Bank.  (2007). World  Development Indicators . World Bank.