ISSN: 1858-4837 E-ISSN: 2598-019X Volume 14, Nomor 2 (2019), https://jurnal.uns.ac.id/region

## Hubungan Spasial dalam Ketahanan Pangan tingkat Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat

## Spatial Correlation and Food Security in West Java Province
AR. Rohman Taufiq Hidayat a *, Muhammad Dito b , Gunawan Prayitno a
a Department of Urban Regional Planning, Faculty of engineering, University of Brawijaya, Malang, Indonesia
b Student of Department of Urban Regional Planning, Faculty of engineering, University of Brawijaya, Malang, Indonesia
* Corresponding author’s email: a.r.taufiq.h@ub.ac.id

## Abstrak
Kerawanan pangan berdampak pada stabilitas sosial ekonomi wilayah. Populasi provinsi jawa  barat  tumbuh  1,54%  setiap  tahun  nya  tanpa  diikuti  peningkatan  produksi  pangan secara  linear.  Kondisi  ini  berpeluang  memicu  kekurangan  persediaan  beras  dan kerawan  pangan.  Pada  tingkat  provinsi,  kota/kabupaten  dapat  bekerja  sama  untuk mencapai  ketahanan  pangan.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  berusaha  untuk mengidentifikasi status ketahanan pangan kota/kabupaten di Provinsi Jawa Barat dengan menggunakan  indikator  WFP  dan  Permentan  no  65  tahun  2010.  Indikator  tersebut berjumlah  9  indikator  dan  menggunakan  konsep  swasembada  pangan.  Hasil  analisis menunjukkan bahwa 25 kota dan kabupaten berada pada kondisi sangat tahan pangan. Hanya 2 kota/kabupaten yang memiliki status tahan pangan. 8 kota/kabupaten memiliki hubungan  yang  tinggi  yang  berpusat  di  Kabupaten  Sumedang  (hot  spot  dengan  Gi  * 1.6021).  Sedangkan  19  kabupaten/kota  memiliki  low  value  dan  berpusat  di  Kabupaten Cirebon (Cold spot dengan Gi* value * - 1.67778). Kota/kabupaten dapat menggunakan hasil  pengelompokan  tersebut  untuk  mencapai  mempertahankan  dan  memperbaiki status  ketahanan  pangan  dengan  cara  kerjasama  antar  wilayah.  Terutama  dalam  hal pemenuhan ketersediaan beras.
Kata Kunci : Ketahanan pangan, Spatial Autocorrelation

## Abstract
Food  crisis  affects  socio-economic  stability  in  some  region.  Population  of  West  Java Province  grows  1.54%  annually.  However,  it  is  not  followed  by  increasing  of  rice production. This condition will lead rice deficiency and food insecurity in  several cities and  regencies.  At  provincial  level,  cities  and  regencies  may  working  together  to  meet food  security.  Therefore,  this  research  aims  to  identify  food  security  status  and relationship  among  cities  and  regencies  according  to  Food  World  Programme  and Regulation of Ministry of Agriculture no 65 year 2010 indicators. The indicators consist of 9 indicators and using self-sufficient concept. The result show, 25 cities and regencies are in  very  high  food  security.  Only  2  regency  and  city  are  in  high  food  security  status.  8 regencies / cities are clustered and have high value of spatial relation which is centered in  Sumedang  Regency  (hot  spot  dengan  Gi  *  1.6021 ) .  19  districts  /  cities  are clustered and have low value of spatial relation and the center is Cirebon Regency (cold spot with Gi value * - 1.67778 ) . Regencies/cities can use the result to maintain or improve food security  by  establishing  collaboration  among  cluster  members,  especially  rice production.
Keywords : Food security, Spatial Autocorrelation

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi  pangan  yang  kritis  menyebabkan  gangguan  sosial  –  ekonomi  di  suatu wilayah. Sampai saat, ini pemerintah Indonesia belum dapat memenuhi ketahanan pangan di beberapa wilayah di indoensia (FWP, 2015). Ketahanan pangan sendiri berarti  kondisi  dan  upaya  yang  diperlukan  untuk  mencegah  Pangan  dari kemungkinan  cemaran  biologis,  kimia,  dan  benda  lain  yang  dapat  mengganggu, merugikan,  dan  membahayakan  kesehatan  manusia  serta  tidak  bertentangan dengan  agama,  keyakinan,  dan  budaya  masyarakat  sehingga  aman  untuk dikonsumsi (UU No 8 tahun 2012 tentang pangan).
Provinsi  Jawa  Barat  memiliki  luas  wilayah  admistrasi  sebesar  35.377,76  km2, pada  tahun  2016  wilayah  administrasi  Provinsi  Jawa  Barat  terdiri  atas  18  wilayah kabupaten  dan  9  kota,  yang  teridiri  atas  626  Kecamatan.  Provinsi  Jawa  Barat mempunyai jumlah penduduk sebesar 47,38 juta jiwa penduduk dengan rata - rata pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi  sebesar  1,54  %  pertahunnya,  akan  tetapi pertumbuhan penduduk tersebut tidak dibarengi dengan peningkatn produktivitas tanaman  pangan  Provinsi  Jawa  Barat  dimana  produktivitas  padi  di  Provinsi  Jawa Barat  dalam  5  tahun  terakhir  mengalami  penurunan  produksi  hingga  sebesar 363.928  ton,  apabila  hal  ini  berlanjut  dapat  menyebabkan  defisit  ketersediaan pangan pada Provinsi Jawa Barat. Selain itu Akses masyarakat terhadap air minum berkualitas di kabupaten / Kota di Provinsi Jawa Barat yang rendah, dimana pada tahun  2016  terdapat  34,07  %  rumah  tangga  di  Provinsi  Jawa  Barat  tidak  memiliki akses  terhadap  air  bersih.  Oleh  sebab  itu  perlu  adanya  identifikasi  status ketahanan  pangan  tingkat  kota  dan  kabupaten  di  Provinsi  Jawa  Barat  dengan konsep swasembada pangan.
Untuk  mengetahui  hubungan  ketahanan  pangan  Provinsi  Jawa  Barat  atar kota/kabupaten,  dibutuhkan  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  pengolahan data  secara  geospasial.  Analisis  yang  digunaka  adalah  Spatial  Autocorrelation. Analisis  ini  mampu  identifikasi neighbour yang  menyatakan  hubungan  antar komponen/variable  yang  ada.  Hasil  tersebut  dapat  menjelaskan  kondisi keterhubungan  antar  Kabupaten  /  Kota  di  wilayah  Provinsi  Jawa  Barat.  Nantinya hasil  tersebut  dapat  berguna  bagi  pemangku  kebijakan  untuk  melakukan kerjasama antar wilayah guna mencapai ketahanan pangan.

## 2. METODE PENELITIAN
Terapat  3  tahap  dalam  penelitian  ini.  Tahap  pertama  yaitu  menghitung  masing masing  indikator  ketahanan  pangan  sesuai  dengan  Peraturan  menteri  pertanian nomor:  65/permentan/ot.140/12/2010  tentang  standar  pelayanan  minimal  bidang ketahanan pangan provinsi dan kabupaten/kota. Tahap kedua, setelah menghitung indeks  ketahanan  pangan  komposit  (IFI)  yang  berasal  dari  indikator  ketahanan pangan  tersebut.  Tahap  ketiga,  analsis  spatial  autocorrelation  dengan menggunakan  hasil  perhitungan  tahap  satu  dan  dua.  Analisis  spatial autocorrelation (neighbours) menggunakan Metode Getis-Ord GI*, sehingga akan menghasilkan klasifikasi status wilayah kecamatan dengan status Low Value (Cold Spot) dan High Value (Hot Spot).

## 2.1 Analisis ketahanan pangan
Pada penelitian ini, terdapat beberapa tahapan dalam menentukan nilai ketahanan pangan  dari  masing  masing  Kabupaten  /  Kota  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Pertama, mengjitung dan pengelompokan indikator berdasarkan ketentuan dari world food programme  (WFP, 2009) kedalam 9 indeks ketahanan pangan yang berasaskan 3 pilar  ketahanan  pangan  yaitu  ketersediaan  pangan,  akses  pangan,  dan  pola pemanfaatan  pangan.  Tabel  2.1  menunjukkan  variabel  dan  sub  variabel  yang digunakan untuk menghitung nilai indeks tersebut.
Tabel 1. Nama Indeks komponen Ketahanan Pangan Variabel Nama indeks Rasio konsumsi normatif per kapita terhadap ketersediaan bersih pangan pokok I AV Persentase penduduk hidup di bawah garis kemiskinan I BPL Persentase  desa  yang  tidak  memiliki  akses  penghubung  yang memadai I ROAD Persentase rumah tangga tanpa akses listrik I Elec Angka harapan hidup I LEX Persentase rumah tangga tanpa akses ke air bersih I NUT Persentase  rumah  tangga  yang  tinggal  lebih  dari  5  km  dari  fasilitas kesehatan I WATER Persentase bayi gizi buruk I HEALTH Persentase penduduk buta huruf I Lit
Sumber: Peraturan Mentri Pertanian No 65 Tahun 2010
Berikut  adalah  rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  masing-masing  indeks pada tabel 2.1 tersebut:
Keterangan: Xij = nilai ke – j dari indikator ke –i Xi min = nilai minimum dari indikator i
Xi max

## = nilai maksimum dari indikator i
Selanjutnya adalah menghitung indeks komposit ketahanan pangan (IFI). Rumus IFI menggunakan rumus sebagai berikut:
Indeks  ketahanan  pangan  komposit  (IFI),  merupakan  nilai  yang  digunakan  untuk menentukan kondisi tingkat ketahanan dan kerawanan pangan suatu daerah serta faktor-faktor  penyebabnya  yang  disusun  dalm  tingkat  prioritas.  Nilai  IFI  akan dikelompokkan kedalam 6 kelas sesuai dengan Peraturan Mentri Pertanian No 65 Tahun 2010.

## 2.2 Analisis hubungan spasial
Pada  kasus  ketahanan  dan  kerentanan  pangan,  Spatial  Autocorrelation  akan digunakan  untuk  mengetahui  pola  spasial  berdasarkan  nilai  indeks  ketahanan pangan komposit (IFI) pada masing - masing kabupaten / kota yang nantinya akan terlihat  sebuah  pola  pemusatan  ketahanan  pangan  di  Provinsi  Jawa  Barat. Pendekatan  yang  dilakukan  dalam  melakukan  pemodelan  spatial  autocorrelation ini  menggunakan  pendekatan  melalui  metode  Getis  Ord  Gi*.  Metode  Getis-Ord sendiri  adalah  pendekatan  statistik  untuk  mengukur  hubungan  spasial  dengan menggunakan  matriks  berdasarkan  jarak  wilayah.  Metode  Statistik  Getis-Ord digunakan untuk mengukur seberapa tinggi atau rendah nilai pemusatan data pada suatu  wilayah  tertentu.  Statistik  Gi*  merupakan  indikator  pengelompokan  lokal yang  mengukur  'konsentrasi'  dari  variabel  atribut  X  di  seluruh  wilayah  i  yang terdistribusi  secara  spasial  (Getis,  1992).  Statistik  tersebut  mengukur  tingkat pengelompokan  (pemusatan)  yang  merupakan  hasil  dari  poin  bobot  konsentrasi (atau  area  yang  direperentasikan  sebagai  suatu  bobot)  dan  seluruh  poin  bobot yang  lain  yang  termasuk  dalam  radius  jarak  d  dari  point  bobot  asal  (Getis  dkk, 1992).  Secara  umum  Gi*statistic  dari  asosiasi  spasial  keseluruhan  dinyatakan sebagai berikut
Setelah  menghitung  nilai  dari  Gi*  dan  E(Gi*)  maka  selanjutnya  dilakukan penentuan kelas dari masing masing kabupaten, dengan cara membandingkan Gi* dan E(Gi*), dimana
• Jika  Gi*  >  E(Gi*),  maka  daerah  tersebut  termasuk  kedalam  status  kelas  high values (hot spot).
• Jika  Gi*  <  E(Gi*),  maka  daerah  tersebut  termasuk  kedalam  status  kelas  low values (cold spot).
Data yang dikumpulkan dalam penelitian pemodelan spatial auto corelation dalam analisis  ketahanan  pangan  Provinsi  Jawa  Barat  berupa  data  kuantitatif. Pengumpulan  data  dalam  penelitian,  menggunakan  metode  survei  sekunder. Survei sekunder digunakan untuk mengumpulkan data sekunder yang berasal dari instansi  pemerintah  maupun  lembaga  swasta  terkait  data  yang  dibutuhkan  untuk menghitung  komponen  indeks  ketahanan  pangan.  Selain  itu,  perolehan  data sekunder  juga  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  studi  kepustakaan. Dimana  studi  kepustakaan  dilakukan  dengan  cara  mengkaji  referensi-referensi teori  yang  relevan  dengan  ketahanan  pangan  wilayah.  Hasil  kajian  tersebut nantinya  digunakan  menghitung  indeks  ketahanan  pangan  Kabupaten/Kota Provinsi  Jawa  Barat.  Penggunaan  dan  teknik  pengambilan  data  sesuai  dengan Peraturan  Menteri  Pertanian  Nomor:  65/Permentan/Ot.140/12/2010  tentang Standar  Pelayanan  Minimal  Bidang  Ketahanan  Pangan  Provinsi  Dan  Kabupaten  / Kota.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Ketahanan pangan
3.1.1. Ketersediaan Pangan
Data  ketersediaan  beras  diperoleh  dari  Dinas  Ketahanan  Pangan  Provinsi  Jawa Barat.  Data  jumlah  penduduk  bersumber  pada Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat. Ketersediaan beras tersebut berasal dari produksi dalam kabupaten/kota itu sendiri. Berikut perbandingan jumlah penduduk dengan produksi beras.

## Gambar 1 Ketersediaan Pangan dan Jumlah Penduduk (Hidayat, 2018)
Produksi beras terendah adalah Kota Banjar yang mencapai 33 ribu ton pertahun. Jumlah tersebut sesuai dengan luas lahan pertanian Kota Banjar yang cukup sempit dibandingkan  kota/kabupaten  di  Jawa  Barat.  Terbaca  agregat  tertinggi  adalah Kabupaten  Bogor.  Produksi  beras  Kabupaten  Bogor  mencapai  633.557  ton. Sedangkan jumlah penduduk mencapai lebih dari 5 juta jiwa. Kab. Bogor memiliki jumlah  penduduk  tinggi  karena  sebagai  daerah  penyangga  Ibukota  Jakarta. Sedangkan  lahan  pertanian  pangan  tidak  luas  karena  kondisi  geografis  yang berbukit-bukit.  Namun  status  ketersediaan  pangan  masih  dalam  kondisi  surplus rendah.
Berbeda dengan Kota Bogor, dan Kota Bandung. Jumlah penduduk nya mencapai 1 juta jiwa dan 2,5 juta jiwa secara berurutan. Namun produksi beras hanya dikisaran 200ribu  ton  per  tahun  sehingga  status  ketersediaan  pangan  nya  adalah  surplus rendah.  Sehingga  kota  bogor  dan  kota  bandung  harus  melakukan  impor  dari kota/kabupaten  sekitar  nya.  kondisi  ini  cukup  wajar  untuk  wilayah  perkotaan. Karena  guna  lahan  non  pertanian  mendominasi  guna  lahan  perkotaan  sehingga produksi pangan lokal cukup rendah.
Walaupun  secara  keseluruhan  wilayah  Provinsi  sudah  mengalami  surplus  pangan akan  tetapi  15%  ketersediaan  beras  di  Provinsi  Jawa  Barat  di  distribusi  dari  luar provinsi  Jawa  Barat,  hal  ini  dikarenakan  semakin menyusutnya lahan pertanian di Provinsi  Jawa  Barat.  Menurut  penelitian  dari  Wiwied  Hartanti  et  al  (2012) ketersediaan pangan pangan disuatu wilayah  akan mempengaruhi PDRB perkapita berasarkan  harga  dasar  dimana  nantinya  akan  berpengaruh  terhadap  salah  satu indikator  ketahanan  pangan  yaitu  persentase  rumah  tangga  miskin.  Hal  tersebut bisa terjadi karena apabila suatu wilayah tidak dapat menyediakan kebutuhan akan beras  secara  berkelanjutan,  nantinya  wilayah  tersebut  akan  mengalami kelangkaan beras yang akan berpengaruh terhadap naiknya harga beras di pasar yang  akan  berdampak  meningkatnya  persentase  rumah  tangga  miskin  karena kenaikan  harga  bahan  dasar  pokok  akan  menyebabkan  menurunnya  PDRB perkapita berdasarkan harga dasar.

## 3.1.2. Akses Pangan
Analisis  akses  pangan  provinsi  Jawa  Barat  dibagi  menjadi  2  yaitu  akses  fisik  dan akses ekonomi. Ketahanan pangan berdasarkan akses fisik dapat dihitung melalui
persentase  desa  tanpa  akses  yang  memadai,  sedangkan  akses  ekonomi  dapat dihitung berdasarkan 2 aspek yaitu persentase penduduk minskin disuatu wilayah dan persentase keluarga tanpa akses listrik.
Secara  umum  akses  penghubung  antar  desa  di  Provinsi  Jawa  Barat  sudah  dapat dilalui oleh kendaraan roda 4. Terdapat beberapa desa yang tidak dapat diakses secara terus menerus sepanjang tahun melalui kendaraan roda 4.
Gambar 2. Komponen Akses terhadap Pangan
(Hidayat, 2018)
Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten  Bandung  Barat,  Kabupaten  Purwakarta  dan Kabupaten  Bekasi  merupakan  merupakan  empat  kabupaten  tertinggi  dengan persentasi jumlah desa  yang tidak dapat dijangkau oleh kendaraan roda 4. Secara kesuluruhan Provinsi Jawa Barat memiliki persentase jumlah desa yang tidak bisa dijangkau oleh kendaraan roda 4 dengan sebesar 3,4 % (203 desa). Hal ini sesuai dengan  yang  tercantum  dalam  RPJMD  Provinsi  Jawa  Barat  2013  –  2018  dimana pemerintah Provinsi Jawa Barat akan memberikan dukungan pembangunan jalan di sentra  pertanian,  wisata  dan  industri  manufaktur  di  wilayah  pedesaan.  Data tersebut  menunjukkan  bahwa  masyarakat  Provinsi  Jawa  Barat  sudah  dapat mengakses pangan dengan baik.
Analisis  ketahanan  pangan  berdasarkan  akses  non  fisik  dapat  dihitung  melalui  2 aspek  yaitu  berdasarkan  persentase  jumlah  rumah  tangga  miskin  dan  persentase rumah tangga tanpa akses listrik.
Pendekatan  yang  digunakan  dalam  menentukan  persentase  penduduk  miskin menggunakan  pendekatan poverty  line (garis  kemiskinan).  Garis  kemiskinan
adalah acuan yang digunakan oleh pemerintah dengan mengidentifikasi Penduduk miskin.  Penduduk  dapat  dikatakan  miskin  apabila  pendapatannya  dibawah  garis kemiskinan  yang  sudah  ditentukan  oleh  pemerintah  provinsi.  Perhitungan persentase  rumah  tangga  miskin  ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui  seberapa banyak rumah tangga yang tidak dapat mengakses pangan secara ekonomi.
Kota  Tasikmalaya,  Kabupaten  Kuningan  dan  Kabupaten  Cirebon  merupakan  3 wilayah  di  Provinsi  Jawa  Barat  yang  memiliki  persentase  rumah  tangga  miskin tertinggi  di  Provinsi  Jawa  Barat,  menurut  Dinas  Sosial  Provinsi  Jawa  Barat  hal tersebut bisa terjadi karena di wilayah tersebut daya beli masyarakat rendah dan sebagian masyarakat yang berada di wilayah tersebut berkerja di sektor informal yang akhirnya mempengaruhi pendapatan perkapita yang rendah.
Menurut data Potensi Desa (PODES) Jawa Barat 2014, hampir seluruh rumah tangah di Provinsi Jawa Barat sudah memiliki akses listrik. Hanya 1,14 % dari total kepala keluarga  yang  belum  mendapatkan  akses  listrik.  Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten Subang  dan  Kabupaten  Pangandaran  adalah  3  wilayah  tertinggi  dalam  jumlah rumah tangga tanpa akses listrik. Karena terdapat tantangan geografis yaitu lokasi desa  yang  terletak  pada  wilayah  perbukitan.  Meskipun  demikian  data  tersebut menunjukkan  tingkat  kesejahteraan  ekonomi  masyarakat  di  Provinsi  Jawa  Barat yang tinggi.

## 3.1.3. Pola Pemanfaatan Pangan
Angka  harapan  hidup  digunakan  untuk  menggambarkan  kondisi  kesejahteraan masyarakat  di  suatu  wilayah  di  bidang  kesehatan,  dengan  cara  memberikan gambaran probabilitas umur rata rata yang dapat di capai seseorang. Menurut data Badan Pusat Statistika Provinsi Jawa Barat tahun 2016 capaian angka harapan hidup kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat, berkisar 68,54 tahun sampai dengan 74,55 tahun.  Secara  keseluruhan  angka  harapan  hidup  masyarakat  provinsi  Jawa  Barat tiap  tahunnya  semakin  membaik.  Selama  periode  2011  –  2016    rata-rata peningkatan angka harapan hidup 0,88 tahun atau sebesar 0,24% tiap tahunnya.

## Gambar 3. Angka Harapan Hidup (tahun) (Hidayat, 2018)
Grafik  tersebut  menunjukkan  angka  harapan  hidup  wilayah  kabupaten  lebih rendah  dibandingkan  dengan  wilayah  kota.  Angka  harapan  hidup  suatu  wilayah dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor  perubahan demografi, perbedaa kondisi sosial  ekonomi,  dan  ketersediaan  sarana  kesehatan  (Chan  &  Kamala  Devi,  2015). penyebab  angka  harapan  hidup  wilayah  kota  lebih  tinggi  dibandingkan  wilayah kabupaten  adalah  1)  wiayah  kota  memiliki  kesejahteraan  penduduk  dan  derajat kesehatan  yang  lebih  baik  dibandingkan  kabupaten,  yang  dilihat dari rendahnya persentase penduduk miskin wilayah perkotaan yang lebih rendah dibandingkan dengan  wilayah  kabupaten  2)  rendahnya  persentase  bayi  gizi  buruk  di  wilayah kota jika dibandingkan dengan wilayah kabupaten 3) rendahnya angka buta huruf di wilayah kota dibandngkan dengan wilayah kabupaten.
Perhitungan  Persentase  rumah  tangga  tanpa  akses  air  bersih  ini  berguna  untuk mengindentifikasi  derajat  kesehatan  masyarakat  di  suatu  wilayah.  Menurut  data Riset  Kesehatan  Dasar  2017,  hanya  64,60%  rumah  tangga  di  Jawa  Barat  yang memiliki  akses  terhadap  air  bersih  (Kementrian  Kesehatan,  2017).  Walaupun Angka  ini  relatif  rendah,  tetapi  telah  menunjukan  peningkatan  setiap  tahunnya dimana pada dari tahun 2013 – 2017 terjadi peningkatan sebesar 4,22.

## Gambar 4. Rumah Tangga Tanpa Akses Air Bersih (%)
(Hidayat, 2018)
Persentase rumah tangga tanpa akses air bersih di Provinsi Jawa Barat adalah 35,32 %, angka ini relatif tinggi yang menandakan bahwa derajat kesehatan masyarakat di  Provinsi  Jawa  Barat  cukup  rendah.  Kabupaten  Cianjusr,  Kota  Cimahi  dan Kabupaten  Indramayu  adalah  3  wilayah  yang  memiliki  persentase  rumah  tangga tanpa akses air bersih tertinggi, hal ini bisa disebabkan karena beberapa hal, salah satu faktor yang paling mendasar adalah tidak mampunya PDAM di masing masing kabupaten / kota untuk memenuhi permintaan air bersih masyarakatnya.
Derajat  kesehatan  masyarakat  dapat  diketahui  dengan  menganalisa  persentase bayi  yang  mengalami  gizi  buruk.  Balita  sangat  rentan  jika  terjadi  perubahan pemanfaatan  pangan.  Jika  pemanfaatan  pangan  menemui  kendala,  maka  balita mengalami asupan gizi balita akan menemui kendala juga.
Gambar 5. Persentase Bayi yang Mengalami Gizi Buruk (%)
(Hidayat, 2018)
Tidak  ada  wilayah  kabupaten  /  kota  di  Provinsi  Jawa  Barat  yang  memiliki persentase  bayi  yang  mengalami  gizi  buruk  lebih  dari  15  %.  kasus  stunting  bayi salah satu nya dipengaruhi oleh kondisi ekonomi keluarga (Tiwari et. al. 2014; dan
Baliwati  et  al,  2011).  Faktor  ekonomi  masyarakat  Provinsi  Jawa  Barat  yang  baik yang  ditandai  dengan  rendahnya  persentase  penduduk  miskin  serta  tingginya tingkat  pendidikan  masyarakat  provinsi  Jawa  Barat  yang  di  tandai  dengan rendahnya  persentase  masyarakat  buta  huruf  di  provinsi  Jawa  Barat.  Selain  itu adanya  program  proritas  pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat  terkait  kebijakan penguatan  pelayanan  kesehatan,  pencegahan,  pengendalian  penyakit  menular dan tidak menular gangguan mental serta perbaikan gizi masyarakat yang tertera dalam  RPJMD  Provinsi  Jawa  Barat  2013  –  2018  juga  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi persentase stunting bayi di Provinsi Jawa Barat.
Saat  ini  hanya  terdapat  1050  unit  puskesmas  yang  tersebar  di  seluruh kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat. Kondisi eksisting puskesmas yang tersedia saat ini tidak merata sehingga dibutuhkan penambahan jumlah puskesmas sebesar 553 unit untuk memenuhi kebutuhan puskesmas tersebut.

## Gambar 6. Persentase Penduduk Yang Tinggal Lebih Dari 5 KM Dari Fasilitas Kesehatan (%)
(Hidayat, 2018)
Dari hasil penelitian dapat dilihat bahwa sebagian besar wilayah kabupaten / kota di provinsi jawa barat sudah terlayani oleh fasilitas kesehatan berupa puskesmas. Secara  umum  penduduk  di  wilayah  utara  Jawa  Barat  sudah  memiliki  akses  yang baik  terhadap  fasilitas  kesehatan  di  mana  dapat  dilihat  bahwa  tidak  terdapat kabupaten / kota di wilayah utara Jawa Barat yang memiliki persentase penduduk yang  tinggal  lebih  dari  5  km  dari  fasilitas  kesehatan  tidak  lebih dari 20 % hal ini disebabkan  karena  pertumbuhan  ekonomi  serta  meratanya  pembangunan infrastruktur wilayah Jawa Barat.
Persentase  penduduk  buta  huruf  menujukan  tingkat  pendidikan  rata-rata masyarakat  di  suatu  wilayah,  wilayah  yang  memiliki  persentase  penduduk  buta huruf tinggi menandakan wilayah tersebut memiliki tingkat pendidikan masyarakat
yang  rendah.  Tingkat  pendidikan  masyarakat  yang  rendah  bedampak  pada semakin  lemahnya  akses  ekonomi  masyarakat  di  wilayah  tersebut  dikarenakan terbatasnya  pilihan  pekerjaan  yang  dapat  dipilih  yang  menyebabkan  kecilnya kesempatan  kerja  yang  diperoleh  dibandingkan  penduduk  yang  lebih  terampil, selain  itu  tingakat  pendidikan  masyarakat  yang  rendah  pula  mengakibatkan rendahnya  pengetahuan  masyarakat  terkait  kesehatan  dan  gizi  sehingga berdampak pada ketahanan pangan di suatu wilayah.

## Gambar 7. Persentase Penduduk Buta Huruf (%)
(Hidayat, 2018)
Masyarakat  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Barat  memiliki  tingkat  pendidikan masyarakat  yang  tinggi  hal  ini  dapat  dilihat  bahwa  persentase  penduduk  buta huruf  di  provinsi  jawa  barat  tidak  lebih  dari  15  %.  Kabupaten  Indramayu, Kabupaten Cirebon dan Kabupaten Subang adalah tiga wilayah dengan persentase jumlah  penduduk  buta  huruf  tertinggi  di  Jawa  Barat  hal  ini  menandakan  bahwa tingkat  pendidikan  masyarakat  di  3  wilayah  tersebut  masih  cukup  rendah  di bandingkan dengan wilayah lainnya di Jawa Barat.

## 3.1.4. Status Ketahan Pangan
Dari  Hasil  Perhitungan  Indeks  Ketahanan  Pangan  (IFI)  dari  masing  masing Kabupaten / Kota yang berada di Provinsi Jawa Barat kita dapat menentukan status ketahanan  pangannya.  Berdasarkan  nilai  IFI  pada  gambar  8,  seluruh  kota  dan kabupaten di Provinsi Jawa Barat berada pada status sangat tahan pangan, kecuali Kab. Cianjur dan Kota Cimahi. Kedua kota dan kabupaten tersebut memiliki status
lebih rendah karena indeks ketersediaan air rendah. Sehingga berkontribusi pada menurun nya status ketahan pangan.
Gambar 8. Indeks Komposit Ketahanan Pangan
(Hidayat, 2018)
Karakteristik  utama dari ketahanan dan kerentanan pangan tiap kabupaten / kota di  Provinsi  Jawa  Barat,  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  tiap  daerahnya. Karakteristik utama yang menyebabkan tingginya kerentanan terhadap ketahanan pangan di Provinsi Jawa Barat adalah; 1) Tingginya persentase rumah tangga yang tidak  dapat  mengakses  air  bersih,  2)  Ketersediaan  pangan  yang  rendah  di beberapa  kabupaten  /  kota  di  Provinsi  Jawa  Barat,  3)  Rendahnya  angka  harapan hidup di kabupaten / kota di Provinsi Jawa Barat.

## 3.2 Hubungan Spasial dan Ketahanan Pangan
Setelah  menghitung  indeks  ketahanan  pangan  (IFI),  selanjutnya  dilakukan pengklasifikasian  menggunakan  analisis  Getis  –  Ord  Gi*.  Terdapat  8 kabupaten/kota  yang  termasuk  dalam  kategori  High  Value  dan  terdapat  19 kabupaten/kota  yang  merupakan  kategori low  value .  Kabupaten  Sumedang merupakan  kabupaten  dengan  kategori high  value tertinggi  dengan  nilai  Gi* sebesar  1,6021.  Kota  Cirebon  merupakan  kabupaten  dengan  kategori  low  value yang  memiliki  nilai  Gi*  terendah  yaitu  -  1,67778.  Kabupaten/kota  yang  berada pada  klasifikasi high  value mempunyai  kecenderungan  memiliki  nilai  rata  rata indeks  ketahanan  pangan  0,93,  sedangkan  kabupaten/kota  yang  berada  pada klasifikasi low value memiliki rata rata nilai indeks ketahanan pangan sebesar 0,87.
Berikut merupakan tabel analisis Getis – Ord Gi*.
Gambar 9 . Pola Spatial Autocorreleation Ketahanan Pangan Provinsi Jawa Barat (Hidayat, 2018)
Tabel 2 Distribusi Kelas High Value (Hot Spot) No Batas Kelas Kabupaten / Kota Batas Bawah Batas Atas 1 0,65558 0,8934 Kab. Subang Kota Sukabumi 2 0,89341 1,13123 Kota Tasikmalaya Kab. Ciamis Kab. Tasikmalaya 3 1,13124 1,36905 Kab. Majalengka Kab. Kuningan 4 1,36906 1,60216 Kab. Sumedang Tabel 3 . Distribusi Kelas Low Value (Cold Spot) No Batas Kelas Kabupaten / Kota Batas Bawah Batas Atas 1 -1,67778 -1,22968 Kota Cirebon 2 -1,22969 -0,74869 Kab. Purwakarta 3 -0,7487 -0,30059 Kab.  Bogor Kab. Sukabumi 4 -0,3006 0,1475 Kab. Bandung Barat Kab. Cirebon Kab. Bekasi Kab. Pangandaran
Kab. Bandung Kota Bogor
Kota Cimahi Kota Bandung
Region, Vol. 14, No.2, Januari 2019: 188-204
Kabupaten/Kota yang berada pada klasifikasi high value dan pada distribusi kelas yang  sama  memiliki  kesamaan  dalam  hal  karakteristik  ketahanan  pangan  dan secara  spasial  saling  berbatasan  secara  langsung.  Kabupaten  Subang  dan  Kota Sukabumi  walaupun  dalam  satu  klasifikasi  yang  sama  tetapi  secara  spasial  tidak saling  berdekatan.  Penyebabnya  adalah  Kota  Sukabumi  dan  Kabupaten  Subang memiliki karateristik nilai indeks ketahanan pangan yang sama yaitu sebesar 0,93 serta  karakteristik  kerentanan  terhadap  ketahanan  pangan  yang  sama  dalam  hal persentase  jumlah  penduduk  tanpa  akses  air  bersih.  Dalam  hal  ini  dapat disimpulkan  bahwa  tinggi  rendahnya  nilai  Gi*  dapat  menunjukan  jarak  spasial wilayah yang saling berhubungan.
Untuk  wilayah  lain  dengan  klasifikasi high  value pada  distribusi  kelas  2  yaitu Kabupaten  Tasikmalaya,  Kabupaten  Ciamis  dan  Kota    Tasikmalaya  memiliki kesamaan  ketahanan  pangan  dalam  hal  indeks  desa  yang  tidak  memiliki  akses penghubung  yang  memadai,  indeks  rumah  tangga  tanpa  akses  listrik,  indeks rumah  tangga  yang  tinggal  lebih  dari  5  km  dari  fasilitas  kesehatan  serta  indeks rumah  tangga  buta  huruf.  Sedangkan  untuk  distribusi  kelas  3  yaitu  Kabupaten Kuningan  dan  Kabupaten  Majalengka  memiliki  kesamaan  terhadap  seluruh komponen  ketahanan  pangan,  dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  besar  nilai  Gi* dalam  suatu  kelas  maka  semakin  memiliki  keterikatan  yang  kuat  dalam  hal ketahanan  pangan.  Dari  tabel  tersebut  juga  dapat  dilihat  bahwa  nilau  derajat konsentrasi  (Gi*)  tertinggi  adalah  Kabupaten Sumedang yang memiliki status Hot Spot .
Untuk  kabuaten  yang  berada  pada  status  low  value,  dapat  dilihat  bahwa  daerah daerah  tersebut  tidak  memiliki  keterikatan  spasial  dengan  derah  lainnya.  Hal  ini terlihat  dari  kabupaten  kabupaten  yang  berada  pada  distribusi  kelas  yang  sama tetapi secara spasial tidak menunjukkan adanya suatu pola hubungan.
Hasil  analisis  spatial  correlation  dapat  digunakan  untuk  mempertahankan  dan meningkatkan  status  ketahanan  pangan.  Terutama  adalah  ketersediaan  pangan. Kota  dan  kabupaten  yang  tergabung  dalam  kelompok  yang  sama,  dapat melakukan kerjasama dalam pemenuhan ketersediaan pangan.

## 4. KESIMPULAN
Karakteristik utama yang menyebabkan tingginya kerentanan terhadap ketahanan pangan di Provinsi Jawa Barat adalah; 1) Tingginya persentase rumah tangga yang tidak  dapat  mengakses  air  bersih,  2)  Ketersediaan  pangan  yang  rendah  di
beberapa  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Barat,  3)  Rendahnya  angka  harapan hidup di kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat.
Terdapat 8 kabupaten/kota yang termasuk dalam kategori High Value dan terdapat 19  kabupaten/kota  yang  merupakan  kategori  Low  Value.  Kabupaten  Sumedang merupakan  kabupaten  dengan  kategori  high  value  tertinggi  dengan  nilai  Gi* sebesar  1,6021.  Sedangkan  Kota Cirebon merupakan kabupaten dengan kategori low  value yang  memiliki  nilai  Gi*  terendah  yaitu  -  1,67778  dengan  indeks ketahanan pangan sebesar 0,87.
Kabupaten/Kota yang berada pada klasifikasi high value dan pada distribusi kelas yang  sama  memiliki  kesamaan  dalam  hal  karakteristik  ketahanan  pangan  dan secara  spasial  saling  berbatasan  secara  langsung,  dan  semakin  besar  nilai  Gi* dalam  suatu  kelas  maka  semakin  memiliki  keterikatan  yang  kuat  dalam  hal ketahanan pangan.

## REFERENSI
Baliwati  Yayuk  Farida;  Martianto    Drajat;  Ulfani  Dian  Hani.  2011.  Faktor-Faktor Sosial Ekonomi Dan Kesehatan Masyarakat Kaitannya Dengan Masalah Gizi Underweight, Stunted, Dan Wasted Di Indonesia: Pendekatan Ekologi Gizi.
Jurnal Gizi Dan Pangan . Vol 6 hal : 59–65
Chan, M. F., & Kamala Devi, M. (2015). Factors affecting life expectancy: Evidence from 1980-2009 data in Singapore, Malaysia, and Thailand. Asia-Pacific Journal of Public Health . https://doi.org/10.1177/1010539512454163
Food  World  Programme.  2015.  Buku  Peta  Ketahanan  Pangan  Indonesia.  Jakarta:
Food World Programme.
Getis,  A.,  Ord,  J.K.,  1992.  The  analysis  of  spatial  association  by  use  of  distance statistics. Geographical Analysis 24, 189–206.
Getis, A., Ord, J.K.. 1996. Local spatial statistics: An overview. In: Longley, P., Batty, M.  (Eds.). Spatial  Analysis:  Modelling  in  a  GIS  Environment ,  pp.  261-277.
Geoinformation International, Cambridge.
Hartanti  Wiwied;  Lubis  Satia  Negara;  Butar-Butar  Hasudungan.  2013.    Dampak Pertambahan Penduduk, Akses Pangan Dan Usaha Pengentasan Kemiskinan Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  Di  Sumatera  Utara Journal  On  Social Economic of Agriculture And Agribusiness V ol. 2 No. 5
Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kesehatan  Kementerian  Kesehatan  RI  2017 Riset Kesehatan Dasar 2017-2018
Peraturan Daerah Nomor 25 Tahun 2013. Rencana Pembangunan Jangka Menengaj Daerah 2013 - 2018. Jawa Barat.
Peraturan  Menteri  Pertanian  Nomor:  65/Permentan/Ot.140/12/2010.  Standar Pelayanan Minimal Bidang Ketahanan Pangan Provinsi Dan Kabupaten/Kota. Indonesia: Kementrian Pertanian.
Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor  68  Tahun  2002.  Ketahanan Pangan. Indonesia.
Tiwari,  R.,  M  Ausman,  L.,  &  Emwinyore  Agho,  K.  (2014).  Determinants  of  stunting and  severe  stuntingamong  under-fives:  evidence  from  the  2011Nepal
Demographic and Health Survey. BMC Pediatrics , 14 (239). https://doi.org//doi.org/10.1186/1471-2431-14-239
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 18 Tahun 2012. Pangan. Indonesia.
Wiwin  Sulistyo,  Edi  Winarko.  2015.  Pemodelan  Spatial  Autocorrelation  Kondisi Ketahanan  Dan  Kerentanan  Pangan  Di  Kabupaten  Klaten.  Dipublikasikan dalam  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi  (SENTIKA 2015). Yogyakarta, 28 Maret 2015.