INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 17083-17093 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Dinamika Ketahanan Pangan: Analisis Pengaruh Luas Panen Padi, Konsumsi Beras, Harga Beras, dan Jumlah Penduduk Terhadap Produksi Padi di Wilayah Sentra Padi di Indonesia Tahun 2017-2021
Rita Rahim 1 ✉ , Ani Dela 2 , Rosiana Nurfalah 3 , Yulia Anggraeni 4 , Sanjiwan Pasaribu 5 ,
Nabila Dwi Utami 6 , Ria Kurnia 7
Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Email: rahimrita539@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Indonesia  adalah  salah  satu  negara  penghasil  beras  terbesar  di  dunia.  Namun,  produksi  beras  di Indonesia masih mengalami fluktuasi dan tidak stabil. Penelitian bertujuan untuk menganalisis pengaruh luas panen padi, konsumsi beras, harga beras, dan jumlah penduduk terhadap produksi padi di wilayah sentra padi di Indonesia Tahun 2017-2022. Data berasal dari BPS dan Badan Ketahanan Pangan. Metode yang digunakan ialah data panel statis dengan menggunakan alat bantu yaitu STATA 14. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  Luas  Panen,  Harga  Beras  dan  Jumlah  Penduduk  berpengaruh  dan  signifikan terhdap Produksi Padi di Wilayah Sentra Padi di Indonesia Tahun 2017-2022.
Kata Kunci: Luas Panen Padi, Konsumsi Beras, Harga Beras, Jumlah Penduduk, Produksi Padi

## Abstract
Indonesia  is  one  of  the  largest  rice  producing  countries  in  the  world.  However,  rice  production  in Indonesia is still fluctuating and unstable. The research aims to analyze the influence of rice harvest area, rice consumption, rice price, and population on rice production in rice center areas in Indonesia in 2017- 2022. Data comes from BPS and the Food Security Agency. The method used is static panel data using a tool, namely STATA 14. The research results show that the harvest area, rice price and population have a significant and influential effect on rice production in rice center areas in Indonesia in 2017-2022. Keywords: Rice Harvest Area, Rice Consumption, Rice Price, Population, Rice Production

## PENDAHULUAN
Sektor  pertanian  memiliki  peran  krusial  dalam  pembangunan  dan  perekonomian Indonesia. Sebagai komoditas utama, padi sangat diperlukan karena menghasilkan beras sebagai makanan pokok bagi penduduk Indonesia dan menjadi komoditas penting dalam memastikan  ketahanan  pangan.  Dalam  memenuhi  kebutuhan  pangan,  keperluan  kalori masyarakat melalui beras yaitu sebesar 40-80% yang didapat melalui beras, disisi lain 2/3 lahan pertanian juga digunakan untuk menanam padi untuk sumber pendapatan petani di Asia (Henny et al., 2021).
Meskipun produksi padi beberapa tahun belakangan ini mengalami kenaikan, namun bukan berarti masalah pangan sudah teratasi. Terlebih lagi jumlah penduduk yang terus bertambah menjadikan jumlah penduduk tidak sebanding dengan kemampuan produksi bahan pangan (Juliyanti & Usman, 2018). Berikut merupakan data rata-rata produksi padi di wilayah sentra padi di Indonesia.
Tabel 1. Rata-Rata Produksi Padi Provinsi Rata-Rata Produksi Padi Jawa Timur 10,515,747 Jawa Barat 9,832,473 Jawa Tengah 10,131,865 Sumatera Selatan 3,167,232 Sumatera Utara 2,673,603 Sumatera Barat 1,699,012 Lampung 2,807,490 Kalimantan Selatan 1,457,868 Kalimantan Barat 907,122

## Sumber: data diolah, BPS (2024)
Jika dilihat dari tabel di atas, Pulau Jawa masih mendominasi sebagai wilayah penghasil beras  terbesar,  lebih dari setengah total produksi padi berasal dari  Pulau Jawa.  Adapun
beberapa wilayah sentra produksi padi di luar Pulau Jawa antara  lain Provinsi Sumatera, Lampung, dan Kalimantan.
Lahan  adalah area  tanah yang mencakup luas bumi,  pola sedimentasi, pengaturan aliran air, keberadaan tumbuhan dan hewan, yang secara bersama-sama dipengaruhi oleh aktivitas  manusia  dan  berdampak  pada  penggunaannya  baik  saat  ini  maupun  di  masa mendatang (Juliyanti & Usman, 2018). Sedangkan luas lahan didefinisikan sebagai ukuran dari  area  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  hasil  pertanian.  Luas  ini  umumnya  tetap namun  dapat  berkurang  karena  digunakan  untuk  keperluan  non-pertanian.  Luas  panen merujuk pada area lahan yang digunakan untuk menanam tanaman yang dipanen. Produksi hasil  pertanian  cenderung  meningkat  seiring  dengan  bertambahnya  luas  lahan  panen. Karena itu, luas lahan merupakan variabel kunci yang mempengaruhi produksi padi (Henny et al., 2021).
Indonesia  menempati  peringkat  ketiga  sebagai  negara  dengan  konsumsi  beras tertinggi di dunia. Beras tetap menjadi makanan utama yang dikonsumsi oleh sekitar 90% penduduk Indonesia hingga saat  ini.  Sebagai komoditas  pangan yang krusial, mencapai kecukupan  produksi  beras  secara  nasional  sangat  penting  dalam  mencapai  ketahanan pangan.  Beras  masih  dominan  sebagai  bahan  makanan  pokok  dalam  pola  makan masyarakat Indonesia, dengan tingkat konsumsi yang mencapai lebih dari 95% baik di Jawa maupun di luar Jawa, mencapai 97% hingga 100%. Ini menunjukkan bahwa hanya sekitar 3% dari rumah tangga di Indonesia yang tidak mengonsumsi beras (Suryana, 2002)
Ketika harga gabah dan beras stabil dan menguntungkan, petani dapat dengan yakin melakukan  investasi  yang  diperlukan  untuk  meningkatkan  produksi.  Mereka  akan menginvestasikan  dalam  benih  berkualitas  dan  pupuk  yang  seimbang,  serta  merawat tanaman dengan baik dengan harapan mendapatkan hasil yang menguntungkan. Perum Bulog berperan penting dalam meningkatkan kesejahteraan petani padi dengan menjamin harga yang adil. Kebijakan harga ini menjadi faktor penting dalam meningkatkan produksi Permintaan terhadap beras cenderung stabil dari waktu ke waktu. Harga beras di pasar tidak akan mengalami fluktuasi yang signifikan jika tidak ada gangguan dari permintaan atau pasokan. Hal  ini  dapat dijelaskan secara teoritis berdasarkan  karakteristik elastisitas harga dari komoditas strategis ini yang inelastis. Dengan kata lain, meskipun terjadi kenaikan harga  beras  yang  besar  di  pasar,  dampaknya  terhadap  volume  pembelian  beras  oleh konsumen rumah tangga tidak akan naik secara proporsional dalam persentase yang sama.
Dalam jangka panjang, permintaan beras akan meningkat, terutama sejalan dengan pertumbuhan penduduk. Semakin banyak penduduk berarti kebutuhan pangan juga akan
bertambah,  namun  ketersediaan  pangan  selalu  dipenuhi  dengan  ketidakpastian.  Untuk menghadapi  pertumbuhan  penduduk  yang  terus  meningkat,  pemerintah  melakukan berbagai upaya meningkatkan produksi pertanian terutama untuk memenuhi kebutuhan beras.  Peningkatan  produksi ini menjadi fokus utama kegiatan  pertanian (Onibala et al., 2017). Pemerintah senantiasa berusaha meningkatkan ketahanan pangan melalui produksi dalam negeri,  suatu  pertimbangan  penting mengingat pertumbuhan populasi yang  luas dan penyebaran geografis yang beragam di Indonesia.
Masalah beras tetap menjadi fokus utama dalam perekonomian Indonesia. Berbagai isu seperti harga, produksi, penyediaan, dan konsumsi selalu menjadi perhatian utama dan membutuhkan perhatian dari berbagai pihak.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menerapkan pendekatan kuantitatif, dimana menggunakan data yang bersumber  dari  data  sekunder.  Jenis  yang  digunakan  adalah  data  panel,  yaitu penggabungan antara data time series (2017-2022) dan cross section (9 Provinsi). Informasi yang  terdapat  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  lembaga-lembaga  seperti  Badan  Pusat Statistik (BPS) dan Badan Ketahanan Pangan Nasional.

## Tabel 2. Definisi Operasional Variabel
Alat  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  regresi  data  panel  yang  diolah menggunakan STATA 14. Dalam regresi data panel, terdapat tiga kemungkinan model yang akan digunakan yaitu common effect model, fixed effect model, dan random effect model (Santi & Sasana, 2020). Pada penelitian ini model yang digunakan adalah Random Effect Model. Estimasi model yang akan digunakan adalah sebagai berikut:
Y it = β 0 + β 1 X1 it + β 2 X2 it + β 3 X3 it + ε it PRD it = β 0 + β 1 LU it + β 2 CR it + β 3 HBR it + β 4 POP it + ε it Keterangan:
PRD = Produksi Padi untuk provinsi i dan tahun t LU = Luas Panen Padi untuk provinsi i dan tahun t CR = Konsumsi Beras untuk provinsi i dan tahun t HBR = Harga Beras untuk provinsi i dan tahun t POP = Total jumlah penduduk untuk provinsi i dan tahun t Β 0 = Intercept Β = Nilai koefisien variabel i = 1,2,3 … ,9 (data cross section 9 provinsi sentra padi Indonesia) t = 1,2,3 … ,9 (data time series tahun 2017-2021)
ε it
= gangguan
Adapaun  Pemilihan  model  terbaik  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  3  uji  yaitu  Uji  Chow,  Uji  Hausman  dan  Uji  Lagrange  Multiplier.  Uji  Chow dilakukan  untuk  menentukan  model  yang  tepat  digunakan  dalam  data  panel,  adapun hipotesis uji chow yaitu H0 adalah Common Effect Model dan H1 adalah Fixed Effect Model. Apabila nilai crosssection F < (0.05) maka H0 ditolak dan H1 tidak ditolak, artinya model yang tepat adalah Fixed Effect Model. Sedangkan apabila nilai cross-section F > (0.05) maka H0 tidak ditolak dan H1 ditolak yang artinya model yang tepat dipilih adalah Common Effect Model. Jika Uji Hausman penentuan ini, yang dilihat adalah nilai Cross-section F. Apabila nilai crosssection F < (0.05) maka H0 ditolak dan H1 tidak ditolak, artinya model yang tepat adalah Fixed Effect Model. Sedangkan apabila nilai cross-section F > (0.05) maka H0 tidak ditolak dan H1 ditolak yang artinya model yang tepat dipilih adalah Random Effect Model. Sedangkan, Uji Uji LM dapat dilihat dari distribusi chi square dengan degree of freedom jumlah variabel independen. Jika nilai LM statistik > nilai kritis statistik chi squares maka menolak H0, artinya model yang paling tepat digunakan yaitu Random Effect. Sebaliknya jika nilai LM statistik < nilai statistik chi square sebagai nilai kritis, maka H0 tidak ditolak, yang artinya estimasi yang digunakan dalam regresi data panel adalah metode Common Effect.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemilihan Model Regresi Data Panel
a. Uji Chow
Tabel 3. Uji Chow
Berdasarkan hasil uji chow, diperoleh nilai Prob > F 0.0083 < 0.05. Maka H0 ditolak, Artinya FEM menjadi model terpilih.
b. Uji Hausman
Tabel 3. Uji Hausman
Berdasarkan hasil uji hausman, diperoleh nilai prob. 0.0084 < 0.05. Maka H0 ditolak, Artinya FEM menjadi model terpilih.
Analisis Regresi Data Panel
Uji statistik atau hipotesis digunakan untuk mengevaluasi hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Sebagai hasil dari pengolahan data, estimasi regresi data panel adalah sebagai berikut.
Tabel 5. Estimasi Data Panel
PRD it = 2327,393+ 4,225149LU it + 07784,6071CR it - 277,9813CR it + 58,14459POP it + ε it
Hasil  perhitungan  LP  menjelaskan  nilai  koefisien  sebesar  2327,393  dengan  nilai probabilitas 0,000 menunjukkan bahwa LP berpnegaruh positif terhadap Produksi Padi di 9 Provinsi  Wilayah  Sentra  Padi  di  Indonesia  Tahun  2017-2021.  koefisien  regresi  sebesar 4.225149 yang berarti bahwa setiap peningkatan Luas Panen Padi sebesar 1% maka akan terjadi peningkatan Produksi Padi sebesar 4.225149 % dengan asumsi variabel lain tetap (cateris paribus).
Luas  lahan  merupakan  faktor  produksi  yang  penting  untuk  produksi  padi,  karena petani memiliki peluang yang lebih besar untuk menghasilkan jumlah padi yang tinggi dan sebaliknya. Faktor produksi lahan sangat penting untuk produksi pertanian karena tanpa lahan komoditas apapun tidak akan bisa diproduksi. Fenomena yang terjadi menunjukkan bahwa  alih  fungsi  lahan  pertanian  menyebabkan  luas  lahan  pertanian  menyempit. Akibatnya,  produksi  komoditas  pertanian,  termasuk  padi,  menurun  (Muttaqin  &  Suman, 2023).
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Sitohang,  2015)  dimana  hasil penelitiannya menyebutkan bahwa variabel luas lahan panen padi mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap rasio ketersediaan pangan di Provinsi Riau. Hal ini karena
fakta bahwa produksi padi akan meningkat seiring dengan luas lahan panen, yang berarti ketersediaan pangan juga akan meningkat.
Hasil  perhitungan  Konsumsi  Beras  menjelaskan  nilai  koefisien  sebesar  7784.607 dengan nilai probabilitas 0,796 lebih besar dari alpha 0.05 maka H1 ditolak dan H0 tidak ditolak,  yang  artinya  bahwa  Konsumsi  Beras  tidak  berpengaruh  dan  tidak  signifikan terhadap Produksi Padi di 9 Provinsi Wilayah Sentra Padi di Indonesia Tahun 2017-2021. koefisien regresi sebesar 7784.607 yang berarti bahwa setiap peningkatan Konsumsi beras sebesar 1% maka akan terjadi peningkatan Produksi Padi sebesar 7784.607% dengan asumsi variabel lain tetap (cateris paribus).
Hasil ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan (Asriadi & Firmansyah, 2023) yang menyatakan  bahwa  konsumsi  beras  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  produksi  beras. Konsumsi dalam negeri tidak selalu berdampak langsung pada produksi beras dalam negeri, meskipun  Indonesia  merupakan  salah  satu  produsen  beras  terbesar  di  dunia.  Selain  itu, sentra  padi  di  Indonesia  sering  menerapkan  teknologi  modern  untuk  meningkatkan produktivitas dan efisiensi produksi, yang dapat menghasilkan produksi beras yang lebih tinggi tanpa mengubah konsumsi beras secara proporsional.
Dalam  studi  statistik,  hasil  menunjukkan  bahwa  tingkat  konsumsi  beras  tidak berpengaruh terhadap  produksi beras. Ini karena variabel lain  yang lebih  dominan atau lebih signifikan, seperti teknologi pertanian, kebijakan pertanian, cuaca, atau harga input pertanian (seperti pupuk dan pestisida).
Hasil perhitungan Harga Beras menjelaskan nilai koefisien sebesar -277.9813 dengan nilai probabilitas 0,091 lebih besar dari alpha 0.05 maka H1 ditolak dan H0 tidak ditolak, yang artinya bahwa Harga Beras tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Produksi Padi di 9 Provinsi Wilayah Sentra Padi di Indonesia Tahun 2017-2021. koefisien regresi sebesar - 277.9813 yang berarti bahwa setiap peningkatan Konsumsi beras sebesar 1% maka akan terjadi  penurunan  Produksi  Padi  sebesar  277.9813  %  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap (cateris paribus).
Hal ini seseuai dalam teori ekonomi mikro disebutkan bahwa jika harga barang naik maka permintaan konsumen akan turun atau berkurang. Sebaliknya jika harga suatu barang turun maka permintaan naik ataupun meningkat. (Gapari, 2021). Ketika harga beras tinggi, Petani cenderung  beralih dari tanaman padi ke tanaman  lain yang memiliki permintaan tinggi dan harga jual yang lebih menguntungkan dalam jangka pendek, seperti hortikultura atau tanaman komersial lainnya. Hal ini mengakibatkan penurunan luas lahan yang ditanami padi, yang pada gilirannya mengakibatkan penurunan produksi padi.
Harga beras yang tinggi dapat menaikkan biaya  produksi  padi karena  harga input seperti  bibit,  pupuk,  pestisida,  dan  biaya  tenaga  kerja  cenderung  ikut  naik.  Hal  ini menyebabkan petani harus mengeluarkan lebih banyak biaya untuk menghasilkan beras, yang pada gilirannya dapat mengurangi keuntungan bersih mereka dari penjualan beras. Bagaimana petani menangani harga beras yang tinggi dapat dipengaruhi oleh kebijakan pemerintah terkait harga beras, seperti insentif impor atau kebijakan harga minimum. Jika kebijakan ini tidak disesuaikan dengan baik, dapat menyebabkan insentif yang kurang untuk meningkatkan produksi padi di tengah harga beras yang tinggi.
Hasil  perhitungan  Jumlah  Penduduk  menjelaskan  nilai  koefisien  sebesar  2327393 dengan nilai probabilitas 0,007 lebih kecil dari alpha 0.05 maka H1 tidak ditolak dan H0 ditolak,  yang  artinya  bahwa  Jumlah  Penduduk  berpengaruh  dan  signifikan  terhadap Produksi Padi di 9 Provinsi Wilayah Sentra Padi di Indonesia Tahun 2017-2021, dengan nilai koefisien regresi sebesar 2327393 yang berarti bahwa setiap peningkatan Jumlah Penduduk sebesar 1% maka akan terjadi kenaikan Produksi Padi sebesar 2327393 % dengan asumsi variabel lain tetap (cateris paribus).
Hasil penelitian ini juga serupa dengan hasil penelitian yang dilakukan (Septi, 2023) dimana penelitiannya menyebutkan bahwa Jumlah penduduk berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap produksi padi. Hal ini sejalan dengan Teori Malthus (1998) yang menyatakan bahwa seiring peningkatan jumlah dan semakin pertumbuhan penduduk maka meningkat  pula  kebutuhan  pangan.  Dinamika  demografi  yang  disebutkan  di  atas  dapat ditentukan untuk mengubah karakteristik pertumbuhan, struktur dan distribusi penduduk, atau  untuk  mengubah  jumlah  individu  dalam  komunitas  populasi  yang  lebih  besar  dari waktu  ke  waktu.  (Partiwi  &  Sukamdi,  2010).  Jumlah  penduduk  yang  besar  memiliki kemampuan  untuk  menciptakan  pasar  yang  stabil  dan  berkelanjutan  untuk  produk pertanian  seperti  beras.  Petani  memiliki  insentif  ekonomi  untuk  meningkatkan  produksi mereka karena mereka memiliki pasar yang dapat diandalkan untuk menjual hasil panen mereka.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis regresi data  panel  statis dengan model Random Effect Model  sebagai model terbaik, maka dapat ditarik  kesimpulan secara  simultan variabel bebas  (Luas  Panen  Padi,  Konsumsi  Beras,  Harga  Beras,  dan  Jumlah  Penduduk) berpengaruh  secara  bersama-sama  terhadap  Produksi  Padi  di  Wilayah  Sentra  Padi  di Indonesia tahun 2017-2021. Secara parsial, variabel Luas  panen  dan  Jumlah  Penduduk
berpengaruh positif dan signifikan, variabel Harga Beras berpengaruh negatif dan tidak signifikan dan variabel Konsumsi Beras tidak berpengaruh positif dan signifikan.
Penelitian  lebih  lanjut  diperlukan  untuk  mempertimbangkan  faktor  tambahan seperti iklim, teknologi pertanian, dan faktor ekonomi yang mempengaruhi produksi padi. Selain  itu,  penelitian  mendalam  diperlukan  untuk  dapat  memahami  yang  lebih  baik mengenai hubungan yang lebih komprehensif antara variabel-variabel ini dan produksi padi. Dengan menerapkan rekomendasi ini, diharapkan bahwa ini akan membantu dalam pembuatan  kebijakan  yang  lebih  baik  dan  mendukung  peningkatan  produksi  padi  di Provinsi Sentra Padi di Indonesia.
DAFTAR PUSTAKA
Agustina, I. M., & Kartika, I. N. (2017). Pengaruh Tenaga Kerja, Modal dan Bahan Baku Terhadap Produksi Industri Kerajinan Patung Kayu di Kecamatan Tegallalang. Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana, 6(7), 1302 – 1331.
Asriadi,  A.  A.,  &  Firmansyah.  (2023).  Pengaruh  Luas  Panen,  Konsumsi  Beras  Terhadap Produksi  Tanaman  Padi  di  Kota  Makassar. Jurnal  Ilmu  Pertanian,  Peternakan, Perikanan Dan Lingkungan, 3(2), 115 – 120.
Gapari, M. Z. (2021). Pengaruh kenaikan harga beras terhadap kesejahteraan petani di desa sukaraja. Jurnal Pendidikan Dan Ilmu Sosial, 3(April), 14 – 26.
Hasanah, L. (2022). Analisis Faktor-Faktor Pengaruh Terjadinya Impor Beras di Indonesia Setelah  Swasembada  Pangan  Lutfianasari  Hasanah  Fakultas  Ekonomi  Universitas Tidar , Magelang Produksi Beras , Luas Lahan Panen , dan PDB . Analysis Of Factors Causing Rice Imports After F. Jurnal Ilmiah Ekonomi Pembangunan, 1(2), 57 – 72.
Henny,  K.,  Kharismawati,  D.,  &  Karjati,  P.  D.  (2021).  Pengaruh  Luas  Lahan  dan  Jumlah Tenaga Kerja terhadap Produksi Padi di 10 Kabupaten Jawa Timur Tahun 2014-2018. Jurnal Economie, 03(1), 50 – 66.
Juliyanti, J., & Usman, U. (2018). Pengaruh Luas Lahan, Pupuk Dan Jumlah Tenaga Kerja Terhadap Produksi Padi Gampong Matang Baloi. Jurnal Ekonomi Pertanian Unimal,
1(1), 31. https://doi.org/10.29103/jepu.v1i1.501
Muttaqin, A. F., & Suman, A. (2023). PENGARUH LUAS LAHAN PANEN PADI DAN DAK FISIK  PERTANIAN  TERHADAP  PRODUKSI  PADI  DI  JAWA  TIMUR. Journal  of Development Economic and Social Studies, 2(4), 727 – 736.
Onibala,  A.  G.,  Sondakh,  M.  L.,  Kaunang,  R.,  &  Mandei,  J.  (2017).  ANALISIS  FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI PADI SAWAH DI KELURAHAN KOYA,
KECAMATAN TONDANO SELATAN. Jurnal Agri-Sosio Ekonomi Unsrat, 13(2), 237 –
242.
Pangan,  S.  K.  (2022).  KETAHANAN  PANGAN  TAHUN  2022.  In Pusat  Data  dan  Sistem Pertanian Sekretariat Jendral Kementerian Pertanian.
Partiwi,  A.  A.,  &  Sukamdi.  (2010). PENGARUH  DINAMIKA  PENDUDUK  TERHADAP KETAHANAN PANGAN DI PROVINSI JAWA BARAT DAN JAWA TIMUR. 1(2).
Prabayanti, H., Sutrisno, J., & Antriyandarti, E. (2022). Determinan Ketahanan Pangan di Provinsi Jawa Tengah. Jurnal Pangan Media Komunikasi Dan Informai, 31(3), 191 – 198.
Prayitno, G., Dito, M., & Hidayat, A. (2017). Ketahanan Pangan Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat. 5, 1 – 13.
Pujoharso, C. (2013). APLIKASI TEORI KONSUMSI KEYNES TERHADAP INDONESIA. Skripsi. Putri, C., Sari, M., Trisniarti, N., Pembangunan, P. E., Ekonomi, F., & Malikussaleh, U. (2023).
ANALISIS  FIXED  EFFECT  MODEL  LUAS  PANEN  DAN  PRODUKSI  PADI  TERHADAP PDRB PADA 5 PROVINSI DI INDONESIA. Jurnal Ekonomi Pertanian Unimal, 6(1), 1 – 11.
Santi, R., & Sasana, H. (2020). ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI , JUMLAH PENDUDUK , FOREIGN DIRECT INVESTMENT ( FDI ) , ENERGY USE / CONSUMPTION DAN  KRISIS  EKONOMI  TERHADAP  KUALITAS  LINGKUNGAN  DITINJAU  DARI TINGKAT  CARBON  FOOTPRINT  DI  ASEAN  8. Diponegoro  Journal  of  Economics, 10(2), 1 – 11.
Septi. (2023). FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PRODUKSI PADI DI KABUPATEN
TAPANULI SELATAN. Profetik Jurnal Ekonomi Syariah, 2(2), 806 – 817.
Sitohang,  S.  (2015).  PENGARUH  LUAS  LAHAN  PANEN  PADI,  KONDISI  JALAN,  DAN JUMLAH KONSUMSI BERAS TERHADAP KETAHANAN PANGAN DI PROVINSI RIAU. Jom FEKON, 2(2), 1 – 14.
Wehantouw, D. V., Kindangen, P., & Walewangko, E. N. (2021). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Tingkat  Ketahanan  Pangan  Di  Propinsi  Sulawesi  Utara. Jurnal
Pembangunan Ekonomi Dan Keuangan Daerah, 22(3), 132. https://doi.org/10.35794/jpekd.35496.22.3.2021
Widyawati, R. F., Hariani, E., Ginting, A. L., & Nainggolan, E. (2021). Pengaruh pertumbuhan ekonomi,  populasi  penduduk  kota,  keterbukaan  perdagangan  internasional terhadap  emisi  karbon  dioksida  (co  2  )  di  negara  asean. Jambura  Agribusiness Journal, 3(1), 37 – 47.