## PENGARUH INFRASTRUKTUR DAN KONDISI SOSIAL EKONOMI TERHADAP KETAHANAN PANGAN
Suraya Adnan, Surjono, Fauzul Rizal Sutikno
Jurusan Perencanaan Wilayah dan Kota Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Jalan MT.Haryono 167 Malang 65145 Indonesia Telp 0341-567886 e-mail: surayaadnan@ymail.com

## ABSTRAK
Ketahanan pangan dipengaruhi oleh beberapa hal, salah satunya oleh infrastruktur dan kondisi sosial ekonomi. Tujuan pertama dari penelitian ini adalah mengidentifikasi besarnya pengaruh positif dan negatif infrastruktur dan  kondisi  sosial  ekonomi  terhadap  harga  beras  berdasarkan  model  path  analysis.  Tujuan  kedua  adalah mengidentifikasi daya beli masyarakat terhadap beras berdasarkan persentase pengeluaran masyarakat. Tujuan terakhir adalah mengidentifikasi pengaruh infrastruktur dan kondisi sosial ekonomi terhadap ketahanan pangan melalui  pendekatan  exploratory  data  analysis  (EDA).  Berdasarkan  model  path  analysis,  penelitian  ini menghasilkan  koefisien  dari  pengaruh  infrastruktur  dan  kondisi  sosial  ekonomi  terhadap  harga  beras  dengan formula Y 1 = 2.917,99 + 0,54 X 1 – 0,01 X 2 – 0,02 X 3 – 2,06 X 4 + 1,72 X 5 , yang berarti harga beras berbanding lurus  dengan  harga  barang  substitusi  dan  kondisi  kerusakan  jalan,  serta  berbanding  terbalik  dengan  jumlah keluarga pra sejahtera, produksi padi, dan lebar jalan. Kemudian untuk tujuan kedua, persentase pengeluaran masyarakat  di  Kabupaten  Malang  berada  di  atas  standar,  dengan  semakin  besarnya  persentase  pengeluaran seseorang,  semakin  rendah  daya  beli  seseorang.  Pendekatan  EDA  menunjukan  bahwa  secara  keseluruhan terdapat  hubungan  antara  infrastruktur  dan  kondisi  sosial  ekonomi  dengan  ketahanan  pangan.  Penemuan  ini diharapkan  dapat  dijadikan  acuan  pemerintah  supaya  memperhatikan  sektor  infrastruktur  dan  sosial  ekonomi supaya ketahanan pangan tercapai.
Kata Kunci :Infrastruktur, kondisi Sosial Ekonomi, Ketahanan Pangan

## ABSTRACT
Food security can be affected by infrastructure and social economic condition. The purpose of this research is to analyze the effect of infrastructure and social-economic condition on rice price with path analysis. The second purpose of this research is to analyze the food purchasing power of people in Malang Regency as the  indicator of  food  security.  And  then  the  third  purpose  is  to  analyze  the  effect  of  infrastructure  and  social-economic condition on food security based on exploratory data analysis (EDA). This research provides coefficient of the effect of infrastructure and social-economic condition on rice price, Y 1 = 2.917,99 + 0,54 X 1 – 0,01 X 2 – 0,02 X 3 – 2,06 X 4 + 1,72 X 5 , it means that rice price has a positive correlation with the price of substitutes goods, and road  conditions.  Rice  price  also  has  a  negative  correlation  with  the  number  of  poor  family,  rice  productivity, and width of road. The higher the price of some goods, the higher people’s expenditures, and finally people’s purchasing power become weaker. Generally, there is a correlation between infrastructure and social economic condition. This finding should encourage government to pay more attention to infrastructure and social sector in order to reach food security.
Keywords: Infrastructure, Social-economic Condition, Food Security

## PENDAHULUAN
Infrastruktur  memiliki  peranan  penting dalam distribusi produk ke pasar. Namun banyak infrastruktur  yang  berada  dalam  kondisi  rusak. Contohnya,  36,55%  jalan  yang  berada  di  bawah wewenang  Daerah  Tingkat  I  maupun  di  bawah wewenang  Tingkat  II  di  Kabupaten  Malang berada  dalam  kondisi  rusak  (Kabupaten  Malang dalam  Angka,  2012).  Padahal  jalan  yang merupakan prasarana pergerakan sangat berpengaruh  bagi  distribusi  produk.  Berdasarkan World  Bank  (2013),  pada  negara  berkembang,
biaya  transportasi  dan  logistik    memiliki pengaruh besar terhadap harga makanan. Kondisi tersebut  berarti  dapat  mempengaruhi  harga  jual produk di pasar.
Harga  jual  beras  di  pasar-pasar  utama  di Kab.  Malang  berbeda-beda  dan  fluktuatif  untuk beberapa beras. Berdasarkan data dari Dinas Per- industrian  dan  Perdagangan  (Disperindag)  Kab. Malang  (2013),  beras  sebagai  makanan  pokok memiliki  harga  yang  berbeda-beda  di  tiap  pasar. Beras  bengawan  di  Pasar  Gondanglegi  memiliki harga paling tinggi, yaitu Rp9.500,00, sedangkan harga  rata-rata  adalah  Rp8.480,00.  Begitu  juga
dengan  komoditas  yang  lain,  terlihat  perbedaan harga yang signifikan. Perbedaan yang cukup sig- nifikan tersebut dapat dipengaruhi oleh beberapa hal, yaitu faktor teknis maupun non-teknis. Salah satu  faktor  teknis  dari  fenomena  tersebut  adalah kondisi  infrastruktur,  seperti  jalan,  sarana  perda- gangan, dan sarana kelembagaan.
Berdasarkan  masalah-masalah  yang  ada, penelitian  Pengaruh  Kondisi  Infrastruktur  terha- dap  Ketahanan  Pangan  akan  mencari  keterkaitan antara  kondisi  infrastruktur  dengan  harga  jual beras.  Kemudian  akan  dicari  keterkaitan  antara harga  jual  beras  tersebut  terhadap  daya  beli  ma- syarakat  yang  pada  akhirnya  akan  dikaitkan dengan  isu  ketahanan  pangan.  Peneliti  menduga bahwa terdapat pengaruh dari kondisi infrastruk- tur  terhadap  harga  jual  beras,  harga  jual  beras terhadap daya beli masyarakat, dan pada akhirnya dapat mempengaruhi ketahanan pangan.

## METODE PENELITIAN
Path Analysis (PA)
Pengaruh  kondisi  infrastruktur  terhadap harga  jual  sembako  dianalisis  menggunakan  PA. Perangkat  yang  digunakan  untuk  analisis  ini adalah  Amos.  Berdasarkan  pada  Norman  & Streiner  (2003),  PA  merupakan  pengembangan dari analisis regresi linear berganda. Terdapat dua kelebihan  dari  PA  dibanding  analisis  regresi, pertama, pada PA, variabel terikat lebih dari satu. Kedua,  PA  memungkinkan  suatu  variabel  untuk bergantung  pada  variabel  lain,  tidak  seperti analisis  regresi  linear  berganda  yang  sudah menetapkan  variabel  bebas  dan  variabel  terikat dari awal.
Pada  PA,  tidak  terdapat  istilah  variabel bebas  dan  variabel  terikat,  melainkan  variabel eksogen  dan  variabel  endogen  (Norman  & Streiner:  2003:  158).  Pada  PA,  semakin  kecil nilai  chi  square,  semakin  baik.  Berdasarkan Arbuckle  (2007) modification  indices dapat mengevaluasi  modifikasi  yang  potensial  bagi suatu  model  dalam  satu  analisis.  Pada  tabel modification  indices terdapat  saran  mengenai modifikasi  yang  seharusnya  dilakukan  terhadap model sehingga nilai chi square menurun. Selain itu,  kelayakan  model  penelitian  juga  dapat  diuji dengan uji goodness of fit (GOF).
Secara  umum  infrastruktur  dapat  dibagi menjadi  dua,  yaitu  infrastruktur  ekonomi  dan infrastruktur  sosial  (UN-HABITAT,  2011). Infrastruktur  ekonomi  adalah  infrastruktur  yang menunjang  kegiatan  ekonomi  dan  membantu distribusi produk ke pasar. Sedangkan infrastruk- tur  sosial  meliputi  pelayanan  umum  yang  secara tidak  langsung  juga  meningkatkan  produktivitas
dalam kegiatan ekonomi. Infrastruktur yang dika- ji dalam penelitian ini adalah jalan, sarana perda- gangan,  dan  sarana  kelembagaan.  Sedangkan kondisi  sosial  ekonomi  yang  dikaji  adalah  luas lahan  sawah,  jumlah  petani,  produksi  padi, jumlah penduduk, jumlah keluarga pra sejahtera, dan harga barang substitusi. Secara rinci, variabel penelitian dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Variabel Penelitian
Indikator Variabel Harga jual beras Harga jual beras mentari
Kondisi infrastruktur jalan
Jarak ke Kota Malang Lebar jalan minimum Lebar jalan maksimal Kondisi kerusakan jalan Kondisi sarana perdagangan Kelas pasar
Jumlah toko/kios Jumlah bedak/los Jumlah poncoan
Kondisi sarana kelembagaan Jumlah koperasi Kondisi sosial Luas lahan sawah Jumlah petani Produksi padi Jumlah penduduk Jumlah kel. pra sejahtera Harga beras IR 64
Harga ketela pohon

## Daya Beli Masyarakat
Dalam  penelitian  Pengaruh  Infrastruktur terhadap  Ketahanan  Pangan,  daya  beli  masya- rakat dianalisis menggunakan pendekatan persen- tase  pengeluaran  rumah  tangga  untuk  makanan dan  secara  khususnya  karbohidrat.  Seperti  yang disebutkan  oleh  World  Bank  (2005),  pendekatan dengan  melihat  pengeluaran  keluarga  lebih  baik daripada  melihat  pemasukan.  Di  negara  berkem- bang,  pemasukan  cenderung  fluktuatif,  namun pengeluaran relatif stabil untuk diukur.
Berdasarkan  World  Bank  (2005),  pro- porsi  pengeluaran  rumah  tangga  untuk  makanan dan  khususnya  padi-padian  dapat  digunakan sebagai  indikator  kesejahteraan  rumah  tangga tersebut.  Pendekatan  ini  lebih  baik  digunakan untuk  menganalisis  daya  beli dibanding    analisis ability  to  pay .  Analisis  daya  beli  dengan  pende- katan persentase pengeluaran rumah tangga dapat melihat  besar  kemampuannya.  Persentase  terse- but  kemudian  dibandingkan  dengan  standar persentase  di  Indonesia.  Berdasarkan  BPS,  per- sentase pengeluaran penduduk di Indonesia untuk makanan  pada  tahun  2012  adalah  47,71%. Sedangkan untuk jenis padi-padian adalah 7,9%.
Selanjutnya  hasil  analisis  daya  beli  akan diasumsikan  sebagai  indikator  dari  tercapainya ketahanan  pangan.  Namun  tidak  mutlak  sebagai indikator  tunggal  karena  penelitian  ini  hanya mengkaji  komoditas  beras.  Pada  dasarnya, ketahanan  pangan  didefinisikan  sebagai  akses terhadap pangan yang memenuhi kebutuhan gizi,
baik secara fisik maupun ekonomi (World Health Organization,  2014).  Berdasarkan  The  World Summit  1996,  ketahanan  pangan  terjadi  apabila semua  orang  secara  terus  menerus  mempunyai akses  untuk  pangan  yang  cukup,  aman,  dan bergizi,  yang  memenuhi  kebutuhan  pangan mereka  dan  pilihan  makanan  untuk  hidup  secara aktif  dan  sehat”.  Jadi,  jika  makanan  secara ekonomi  tidak  terjangkau  oleh  daya  beli masyarakat,  ketahanan  pangan  tidak  dapat tercapai. Analisis ini bertujuan untuk mengetahui kesanggupan  masyarakat  untuk  membeli  beras. Asumsi  yang  digunakan  adalah  jika  beras terjangkau  oleh  masyarakat,  berarti  masyarakat sanggup  membeli  beras,  sehingga  tercapai kondisi  ketahanan  pangan  sesuai  dengan  PP  No. 68/2002.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Path
Tahap  pertama  yang  dilakukan  dalam analisis path adalah identifikasi model. Identifikasi  model  dilakukan  untuk  mengetehui model  penelitian  termasuk  dalam  kategori over- identified atau  tidak.  Analisis  dapat  dilanjutkan jika  model  termasuk  dalam  kategori  over- identified.  Identifikasi  model  dilakukan  dengan cara  melihat  derajat  kebebasan  (df)  dari  model. Df  yang  positif  mengindikasikan  model  tersebut termasuk dalam kategori over-identified .
Tabel 2. Computation of Degrees of Freedom
Number of distinct sample moments 153 Number of distinct parameters to be estimated 45 Degrees of freedom 108
Berdasarkan  hasil  identifikasi  model  di atas,  df  dari  model  penelitian  menunjukan  nilai yang  positif,  yang  artinya  model  ini  termasuk dalam  kategori over-identified .  Oleh  karena  itu, analisis  ini  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  selanjut- nya, yaitu evaluasi estimasi model.
Evaluasi  estimasi  model  penelitian  dilaku- kan  dengen  melihat  ukuran  sampel,  normalitas data, outlier , dan multikolinearitas.
1. Ukuran sampel Penelitian  ini  merupakan  penelitian  sensus, karena penelitian dilakukan terhadap seluruh populasi.
2. Normalitas data Data  terdistribusi  normal  secara  multivariat, nilai  c.r.  data  keseluruhan  sebesar  0,000. Nilai  ini  berada  di  dalam  rentang  nilai  c.r. dari  data  yang  terdistribusi  normal,  yaitu  - 2,58 s.d. +2,58.
3. Outlier
Tidak ada data yang memiliki nilai p1 dan
p2  <  0,05  sehingga  tidak  ada  data  yang tergolong outlier .
4. Multikolinearitas
Multikolinearitas  ada  apabila  terdapat  nilai korelasi antar indikator yang nilainya ≥ 0,9. Pada tabel nilai korelasi antar indikator pada output AMOS terlihat tidak ada nilai korela- si  antar  indikator  yang  nilainya  ≥  0,9.  Oleh karena itu, asumsi tidak adanya multikoline- aritas pada data penelitian, terpenuhi.
Tahap  selanjutnya  pada  analisis path adalah uji goodness of fit (GOF) yang digunakan untuk  mengetahui  seberapa fit model  penelitian sebelum  dilakukannya  uji  hipotesis.  Gambar  1 merupakan output akhir path diagram yang telah dilakukan modifikasi sehingga menjadi fti .
Gambar 1 . Output Path Diagram
Berdasarkan  output  path  diagram  pada gambar  1,  dibuatlah  hasil  uji  GOF  model  yang dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 3. Hasil Uji GOF
GOF Index Cut off Value Nilai Ket. Chi-square Semakin kecil 52,770 CMIN/DF < 2,00 1,035 Good fit p > 0,05 0,405 Good fit RMSEA < 0,08 0,043 Good fit GFI > 0,90 0,934 Good fit TLI > 0,90 0,945 Good fit
Dari hasil pengujian GOF yang terangkum pada  tabel  3,  dapat  dilihat  bahwa  model  hasil modifikasi akhir fit dengan data yang ada. Selain itu, karena sig (p-value) dari CMIN > 0,05, yaitu 0,405,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model menggambarkan  kondisi  aktualnya.  Oleh  karena itu,  pengujian  hipotesis  bisa  dilakukan.  Uji hipotesis dilakukan dengan membandingkan nilai CR  yang  terdapat  pada  tabel regression  weights dari output AMOS yang ditunjukkan pada tabel 4 dengan t tabel (1,725).

## Tabel 4. Regression Weights
Estimate S.E. C.R. P Jumlah koperasi <-- Jumlah petani 0,002 0,001 2,230 0,026 Jumlah koperasi <-- Produksi padi 0,000 0,000 1,822 0,262 Jumlah koperasi <-- Jarak ke kota -0,663 0,179 3,700 *** Jumlah keluarga pra sejahtera <-- Kondisi rusak 18,618 31,754 1,786 0,558 Harga <-- Lebar min 191,248 125,324 1,526 0,127 Harga <-- Lebar maks -2,065 16,696 1,824 0,902 Harga <-- Beras IR 64 0,537 0,123 4,363 *** Harga <-- Ketela pohon 0,066 0,076 0,872 0,383 Harga <-- Kondisi rusak 1,722 4,291 2,401 0,688 Harga <-- Kelas 9,480 57,703 0,164 0,870 Harga <-- Jumlah petani 0,035 0,027 1,303 0,192 Harga <-- Produksi padi -0,016 0,010 1,764 0,096 Harga <-- Luas lahan sawah 0,075 0,090 0,828 0,407 Harga <-- Jumlah koperasi 4,574 4,278 1,069 0,285 Harga <-- Jumlah keluarga pra sejahtera -0,009 0,044 2,214 0,831 1. Pengaruh  lebar  minimum  jalan  terhadap harga Hasil  ini  menunjukan  bahwa  variabel  lebar minimum jalan memiliki pengaruh signifikan  terhadap  variabel  harga  dengan nilai koefisien sebesar 191,248. Oleh karena itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini ditolak.
2. Pengaruh lebar maksimum terhadap harga
Hasil  ini  menunjukan  bahwa  variabel  lebar maksimum jalan memiliki pengaruh
signifikan  terhadap  variabel  harga  dengan nilai  koefisien  sebesar  -2,065.  Oleh  karena itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini diterima.
3. Pengaruh harga beras IR 64 terhadap harga Hasil  ini  menunjukan  bahwa  variabel  harga beras  IR  64  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  variabel  harga  dengan  nilai koefisien  sebesar  0,537.  Oleh  karena  itu, dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini diterima.
4. Pengaruh harga ketela pohon terhadap harga Hasil  ini  menunjukan  bahwa  variabel  harga ketela  pohon  memiliki  tidak  pengaruh signifikan  terhadap  variabel  harga  dengan nilai  koefisien  sebesar  0,066.  Oleh  karena itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini ditolak.
5. Pengaruh  kondisi  kerusakan  jalan  terhadap harga
Hasil  ini  menunjukan  bahwa  variabel kondisi  kerusakan  jalan  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  variabel  harga  dengan nilai  koefisien  sebesar  1,722.  Oleh  karena
itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini diterima.
6. Pengaruh kelas pasar terhadap harga Hasil  ini  menunjukan  bahwa  variabel  kelas pasar  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  variabel  harga  dengan  nilai koefisien  sebesar  9,480.  Oleh  karena  itu, dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini ditolak.
7. Pengaruh jumlah petani terhadap harga Hasil ini menunjukan bahwa variabel jumlah petani  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  variabel  harga  dengan  nilai koefisien  sebesar  0,035.  Oleh  karena  itu, dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini ditolak.
8. Pengaruh produksi padi terhadap harga Hasil  ini  menunjukan  bahwa  variabel produksi  padi  memiliki  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  variabel  harga  dengan nilai  koefisien  sebesar  -0,016.  Oleh  karena itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini diterima.
9. Pengaruh luas lahan sawah terhadap harga Hasil  ini  menunjukan  bahwa  variabel  luas lahan  sawah  tidak  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  variabel  harga  dengan nilai  koefisien  sebesar  0,075.  Oleh  karena itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini ditolak.
10. Pengaruh jumlah koperasi terhadap harga
Hasil ini menunjukan bahwa variabel jumlah koperasi tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap  variabel  harga  dengan  nilai koefisien  sebesar  4,574.  Oleh  karena  itu,
dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini ditolak.
11. Pengaruh  jumlah  keluarga  pra  sejahtera terhadap harga
Hasil ini menunjukan bahwa variabel jumlah keluarga  pra  sejahtera  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  variabel  harga  dengan nilai  koefisien  sebesar  -0,009.  Oleh  karena itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini diterima.
Berdasarkan PA yang dilakukan, pengaruh dari  infrastruktur  terhadap  harga  beras  mentari dapat dilihat pada persamaan berikut:
Y 1 = 2917,99 + 0,54 X 1 – 0,01 X 2 – 0,02 X 3 – 2,06 X 4 + 1,72 X 5 Dengan:
Y 1 = harga X 1 = harga beras IR 64
X 2 = jumlah keluarga pra sejahtera
X 3 = produksi padi/ton
X 4 = lebar jalan maksimum X 5 = kondisi kerusakan jalan

## Daya Beli Masyarakat
Daya  beli  masyarakat  dilihat  berdasarkan pendekatan dari persentase pengeluaran masyarakat. Tabel 5. Hasil Survei Pengeluaran Masyarakat No Kecamatan Masyarakat dengan Pengeluaran Makanan di Atas Standar (%) Masyarakat dengan Pengeluaran Beras di Atas Standar (%) 1 Bantur 43,33 83,33 2 Bululawang 86,67 100,00 3 Jabung 93,33 93,33 4 Karangploso 66,67 43,33 5 Sumberpucung 63,33 83,33
Berdasarkan  tabel  5  kecamatan  dengan nilai  persentase  pengeluaran  masyarakat  di  atas standar paling rendah adalah Kecamatan Karangploso. Hal ini karena jumlah keluarga pra sejahtera  di  kecamatan  ini  termasuk  rendah dibanding  kecamatan  lain,  yaitu  2.949  kk, sementara rata-rata jumlah keluarga pra sejahtera adalah 5.030 kk. Sedangkan nilai tertinggi adalah Kecamatan Bululawang. Jika kondisi infrastruktur dikaitkan dengan kondisi ini, secara keseluruhan  tidak  terlihat  adanya  korelasi  positif maupun  negatif.  Namun  ada  Kecamatan  Bantur, Kecamatan Bululawang, dan Kecamatan Jabung, terdapat  korelasi  negatif,  hal  itu  berarti  semakin besar  persentase  jalan  rusak,  semakin  kecil persentase pengeluaran masyarakat untuk makanan. Selain itu juga terdapat korelasi positif pada  Kecamatan  Karangploso  dan  Kecamatan Sumberpucung,  hal  itu  berarti  semakin  besar
persentase  jalan  rusak,  semakin  besar  pula persentase pengeluaran masyarakat untuk makanan.

## Ketahanan Pangan
Pengaruh  kondisi  infrastruktur  terhadap ketahanan pangan dianalisis dengan menggunakan  EDA,  yaitu  analisis  statistik  non formal  dengan  membaca  data  yang  disajikan secara  grafis.  Variabel  yang  diteliti  adalah persentase  pengeluaran  masyarakat  sebagai indikator  pendekatan  ketahanan  pangan,  dan infrastruktur.  Infrastruktur  yang  diteliti  berbeda dari  tujuan  pertama  karena  pada  tujuan  ini  telah diketahui infrastruktur yang berpengaruh terhadap  harga  beras,  yaitu  jalan,  kondisi  sosial, dan  harga  barang  substitusi.  Dalam  sub  bab  ini akan  dijabarkan  pengaruh  dari  masing-masing variabel tersebut.
Pengaruh Lebar Jalan
Grafik korelasi antara persentase pengeluaran  masyarakat  untuk  makanan  dan beras  dengan  kondisi jalan  di  lima  kecamatan  di Kabupaten  Malang  untuk  makanan  dan  beras dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Grafik Hubungan antara Persentase Pengeluaran Masyarakat untuk Makanan dan Beras dengan Lebar Jalan
Berdasarkan gambar 2, secara keseluruhan tidak  terlihat  adanya  korelasi  positif  maupun negatif  antara  persentase  jalan  rusak  dengan persentase pengeluaran masyarakat. Pada Kecamatan Bululawang,
Kecamatan Karangploso,  dan  Kecamatan  Sumberpucung, terdapat  korelasi  positif,  hal  itu  berarti  semakin besar  lebar  jalan,  semakin  besar  pula  persentase pengeluaran  masyarakat  untuk  makanan.  Pada Kecamatan  Bantur  dan  Kecamatan Jabung,  lebar jalan tidak dipengaruhi oleh kondisi pengeluaran masyarakat.
0 50 100 Bantur Bululawang Jabung Karangploso Sumberpucung Lebar maks (m) Lebar min (m) Persentase Pengeluaran untuk Beras (%)

## Pengaruh Kondisi Kerusakan Jalan
Grafik korelasi antara persentase pengeluaran  masyarakat  untuk  makanan  dan beras  dengan  kondisi jalan  di  lima  kecamatan  di Kabupaten  Malang  untuk  makanan  dan  beras dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik Hubungan antara Persentase Pengeluaran Masyarakat untuk Makanan dan Beras dengan Kondisi Kerusakan Jalan
Berdasarkan gambar 3, secara keseluruhan tidak  terlihat  adanya  korelasi  positif  maupun negatif  antara  persentase  jalan  rusak  dengan persentase pengeluaran masyarakat. Pada Kecamatan  Bantur,  Kecamatan  Bululawang,  dan Kecamatan Jabung,  terdapat  korelasi  negatif,  hal itu  berarti  semakin  besar  persentase  jalan  rusak, semakin kecil persentase pengeluaran masyarakat untuk  makanan.  Namun  terdapat  korelasi  positif pada  Kecamatan  Karangploso  dan  Kecamatan Sumberpucung,  hal  itu  berarti  semakin  besar persentase  jalan  rusak,  semakin  besar  pula persentase pengeluaran masyarakat untuk
makanan. Pengaruh Produksi Padi Grafik korelasi
antara persentase
pengeluaran  masyarakat  untuk  makanan  dan beras dengan produksi padi di lima kecamatan di Kabupaten  Malang  untuk  makanan  dan  beras dapat dilihat pada gambar 4.
Berdasarkan  gambar  4,  pada  Kecamatan Bantur,  Kecamatan  Bululawang,  Kecamatan Jabung,  dan  Kecamatan  Karangploso  terdapat korelasi  negatif,  hal  itu  berarti  semakin  besar produksi padi, semakin kecil persentase pengeluaran masyarakat untuk makanan.
Gambar 4. Grafik Hubungan antara Persentase
Pengeluaran Masyarakat untuk Makanan dan Beras dengan Produksi Padi Pengaruh Jumlah Keluarga Pra Sejahtera Grafik korelasi antara persentase
pengeluaran  masyarakat  untuk  makanan  dan beras  dengan  jumlah  keluarga  pra  sejahtera  di lima  kecamatan  di  Kabupaten  Malang  dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Grafik Hubungan antara Persentase Pengeluaran Masyarakat untuk Makanan dan Beras dengan Jumlah Keluarga Pra Sejahtera
Berdasarkan gambar 5, secara keseluruhan tidak  terlihat  adanya  korelasi  positif  maupun negatif  antara  jumlah  keluarga  pra  sejahtera dengan persentase pengeluaran masyarakat. Pada Kecamatan  Bantur  dan  Kecamatan  Jabung, terdapat  korelasi  negatif,  hal  itu  berarti  semakin besar  jumlah  keluarga  pra  sejahtera,  semakin kecil  persentase  pengeluaran  masyarakat  untuk makanan.  Namun  terdapat  korelasi  positif  pada Kecamatan Bululawang, Kecamatan Karangploso
0 50 100 Bantur Bululawang Jabung Karangploso Sumberpucung Persentase Jalan Rusak (%) Persentase Pengeluaran untuk Beras (%) Persentase Pengeluaran untuk Makanan (%) 0 50 100 Bantur Bululawang Jabung Karangploso Sumberpucung Produksi padi (ribu ton) Persentase Pengeluaran untuk Beras (%)
Persentase Pengeluaran untuk Makanan (%)
0 50 100 Bantur Bululawang Jabung Karangploso Sumberpucung Jumlah keluarga pra sejahtera Persentase Pengeluaran untuk Beras (%)
Persentase Pengeluaran untuk Makanan (%)
dan  Kecamatan  Sumberpucung,  hal  itu  berarti semakin  besar  jumlah  keluarga  pra  sejahtera, semakin  besar  pula  persentase  pengeluaran masyarakat untuk makanan.
Pengaruh Harga Barang Substitusi
Grafik korelasi antara persentase pengeluaran  masyarakat  untuk  makanan  dan beras  dengan  harga  barang  substitusi  di  lima kecamatan  di  Kabupaten  Malang  dapat  dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Grafik Hubungan antara Persentase Pengeluaran Masyarakat untuk Makanan dan Beras dengan Harga Barang Substitusi
Berdasarkan gambar 6, secara keseluruhan terdapat  korelasi  positif  antara  harga  barang substitusi  berupa  beras  IR  64  dengan  persentase pengeluaran masyarakat.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis,  variabel  yang berpengaruh terhadap harga beras mentari adalah adalah harga beras IR 64 dengan koefisien +0,54, jumlah keluarga pra sejahtera dengan koefisien  - 0,01,  produksi  padi  dengan  koefisien  -2,06,  dan kondisi  kerusakan  jalan  dengan  koefisien  +1,72. Terdapat  dua  jenis  hubungan,  yaitu  hubungan positif  dan  hubungan  negatif.  Variabel  yang memiliki  hubungan  positif  dengan  harga  beras mentari  adalah  variabel  harga  beras  IR  64  dan kondisi  kerusakan  jalan.  Hubungan  tersebut berarti semakin tinggi harga beras IR 64, semakin tinggi  pula  harga  beras  mentari;  dan  semakin tinggi  kondisi  kerusakan  jalan,  semakin  tinggi harga beras mentari. Beras IR 64 sebagai barang substitusi  dapat  mempengaruhi  harga  beras mentari.  Jika  harga  beras  IR  64  naik,  konsumen akan  beralih  ke  beras  mentari,  pedagang  beras mentari  pun  memahami  kondisi  ini  dan  juga
menaikan  harga  beras  mentari.  Sedangkan  untuk variabel  kondisi  kerusakan  jalan,  angkutan  perlu mengeluarkan  bahan  bakar  lebih  banyak  jika melalui  kondisi  jalan  yang  rusak  dibanding dengan jalan dengan kondisi baik.
Adapun  variabel  yang  memiliki  hubungan negatif  dengan  harga  beras  mentari  adalah variabel  jumlah  keluarga  pra  sejahtera,  produksi padi,  dan  lebar  jalan  maksimum.  Hubungan tersebut  berarti  semakin  tinggi  jumlah  keluarga pra  sejahtera,  semakin  rendah  harga  beras mentari;  semakin  tinggi  produksi  padi,  semakin rendah  harga  beras  mentari;  dan  semakin  tinggi lebar  jalan  maksimum,  semakin  rendah  harga beras  mentari.  Harga  keseimbangan  terbentuk oleh  harga  permintaan  dari  konsumen  dan  harga penawaran  dari  pedagang.  Jika  jumlah  keluarga pra  sejahtera  semakin  tinggi,  berarti  jumlah masyarakat  (sebagai  konsumen)  yang  memiliki daya  beli  rendah  bertambah.  Dengan  begitu, semakin rendah harga penawaran dari masyarakat sehingga harga keseimbangan yang terbentuk pun semakin  rendah.  Kedua,  untuk  variabel  produksi padi,  harga  beras  dapat  menjadi  semakin  rendah karena  semakin  banyak  padi  yang  diproduksi dalam  satu  waktu,  tenaga,  dan  modal  yang dikeluarkan. Kemudian untuk variabel lebar jalan maksimum,  semakin  lebar  jalan,  semakin  tinggi level  pelayanan  jalan.  Dengan  tingginya  level pelayanan  jalan,  berarti  kepadatan  jalan  semakin berkurang,  sehingga  biaya  bahan  bakar  yang dikeluarkan  untuk  sebuah  angkutan  pun  lebih sedikit.
Jika  infrastruktur  dan  kondisi  sosial ekonomi  dikaitkan  dengan  ketahanan  pangan, secara  keseluruhan  tidak  terlihat  adanya  korelasi positif  maupun  negatif.  Namun  untuk  beberapa kecamatan,  ada  kecenderungan  korelasi.  Untuk menurunkan  persentase  masyarakat  dengan pengeluaran  beras  dan  makanan  di  atas  standar, hal  yang  perlu  dilakukan  adalah  memperkecil pengeluaran mereka terhadap beras dan makanan. Terkait  dengan  penelitian  ini,  hal  yang  harus dilakukan adalah:
1. Melebarkan  jalan  sesuai  dengan  standar, terutama jalan yang dilalui untuk distribusi
2. Memperbaiki kondisi jalan yang rusak
3. Menaikkan  produksi  padi,  produksi  dalam jumlah  besar  sekaligus  akan  menekan  biaya produksi
4. Menurunkan  jumlah  keluarga  pra  sejahtera melalui program pengentasan kemiskinan
5. Mengendalikan  harga  barang  substitusi sehingga  tidak  mempengaruhi  harga  beras mentari
6. Membina  dan  mengembangkan  koperasi secara lebih intensif dan terpadu
0 50 100 Bantur Bululawang Jabung Karangploso Sumberpucun g Harga beras IR 64 (ribu rupiah)
Persentase Pengeluaran untuk Beras (%)
Persentase Pengeluaran untuk Makanan (%)
Berdasarkan  hasil  penelitian  Pengaruh Infrastruktur  dan  Kondisi  Sosial  Ekonomi terhadap Ketahanan Pangan, saran yang diberikan yaitu: 1. Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat menjadi  pertimbangan  bagi  pemerintah dalam evaluasi kebijakan mengenai distribusi  bahan  pokok,  khususnya  beras,  di Kabupaten  Malang.  Distribusi  tidak  hanya tentang  menyalurkan  produk  dari  produsen ke  konsumen,  tapi  juga  tentang  mengatur sistem  distribusi  yang  baik  supaya  harga stabil dan terjangkau.
2. Jumlah koperasi tidak berpengaruh terhadap harga.  Hasil  analisis  tidak  menunjukan bahwa  hipotesis  ‘semakin  banyak  jumlah koperasi,  semakin  rendah  harga  beras’ adalah  signifikan.  Sehingga  pemerintah seharusnya  membina  dan  mengembangkan koperasi  secara  lebih  intensif  dan  terpadu karena  pada  dasarnya  koperasi  merupakan wahana penghimpun potensi ekonomi masyarakat pedesaan.
3. Hal yang perlu dicermati pemerintah adalah managemen  distribusi  beras,  sehingga  beras terdistribusi  secara  merata  dan  efisien. Efisien dalam hal ini berarti memperpendek rantai  perdagangan,  sehingga  beras  sampai pada konsumen dengan harga normal.
4. Diperlukan  adanya  penelitian  lebih  lanjut mengenai  infrastruktur  lain  yang  diduga
berpengaruh  terhadap  harga  beras,  irigasi misalnya,  sehingga  dapat  diketahui  kondisi irigasi  yang  dapat  meminimalisir  harga beras.

## DAFTAR PUSTAKA
Anon.  (2005) Introduction  to  Poverty  Analysis . World Bank Institute. Anon.  (2011) Infrastructure  for  Economic Development  and  Poverty  Reduction in Africa. Nairobi: UN-HABITAT. Arbuckle,  J.  L.  (2007) IBM  SPSS  Amos  16
User’s Guide . Chicago: Amos Development Corporation. Dinas Perindustrian Dan Perdaganagan Kabupaten  Malang  (2013). Daftar
Rata-rata  Harga  Sembilan  Bahan
Pokok dan Bahan Penting Lainnya di Kabupaten  Malang  Tahun  2013. Malang:  Dinas  Perindustruan  dan Perdagangan Kabupaten Malang.
Ketahanan Pangan 2002 . (SI 2002/68).
Norman,  G.  R.  &  Streiner,  D.  L.  (2003) PDQ Statistics.  Third  Edition. Ontario:  BC Decker Inc.
Windfuhr,  M.  &  Jonsen,  J.  (2005) Food Sovereignty  Towards  democracy  in localized food systems. Warwickshire: ITDG Publishing.