TheJournalish: Social and Government http://thejournalish.com/ojs/index.php/thejournalish/index Vol. 4 No. 5 (2023): Social and Government DOI: https://doi.org/10.55314/tsg.v4i5.597 Hal. 15-26

## Dapatkah Akses Listrik Meningkatkan Ketahanan Pangan Di Indonesia?

## Sri Juli Asdiyanti Samuda
Badan Pusat Statistik Provinsi Maluku Utara Correspondence Email: srijuli@bps.go.id
Abstrak: Hubungan  antara  akses  listrik  dan  ketahanan  pangan  telah  diteliti  selama  beberapa  tahun  namun belum  seluruhnya  didukung  dengan  bukti  empiris.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengestimasi  peran  akses listrik  terhadap  ketahanan  pangan  pada  tingkat  kabupaten/kota  di  Indonesia  antara  tahun  2018  hingga  2021. Hasil  menunjukkan  adanya  keterkaitan  spasial  antara  ketahanan  pangan  kabupaten/kota  dengan  wilayah sekitaran yang memiliki kesamaan karakteristik. Berdasarkan estimasi Spatial Error Model (SEM), penelitian ini menemukan  adanya  peran  positif  kapasitas  terpasang  pembangkit  listrik  terhadap  indeks  ketahanan  pangan  di Indonesia.  Sementara,  jumlah  gardu  tidak  secara  signifikan  memengaruhi  ketahanan  pangan.  Hasil  ini diharapkan  dapat  mendorong  pembuat  kebijakan  untuk  memprioritaskan  investasi  pada  infrastruktur ketenagalistrikan,  yang  dapat  meningkatkan  ketahanan  pangan  di  kabupaten/kota.  Variabel  lain  seperti  share industri  terhadap  PDRB,  PDRB  per  kapita,  dan  indeks  pembangunan  gender  juga  secara  signifikan memengaruhi ketahanan pangan di Indonesia.
Kata kunci: Akses listrik, ketahanan pangan, spatial error model
Abstract: The nexus between electricity access and food security has been studied over the years but has yet to be supported with empirical evidence. This study aims to estimate the role of electricity on food security at the district  level  in  Indonesia  between  2018  and  2021.  Results  show  spatial  dependence  on  food  security  at  the district level with neighbourhood districts. Based on the Spatial Error Model (SEM) estimation, this study found a  positive  role  of  capacity  installed  on  the  food  security  index  in  Indonesia.  The  number  of  stations  is  not significant.  This  result  can  encourage  policymakers  to  prioritise  investments  in  electricity  infrastructure, promoting  food  security  at  the  district  level.  Share  of  industry  on  GRDP,  Per  Capita  GRDP,  and  gender development index also significantly affect food security in Indonesia.
Keywords: electricity access, food security, spatial error model
Article History : Received; 10-09-2023; Revised; 02-10-2023; Accepted; 04-11-2023

## PENDAHULUAN
Ketahanan pangan dan ketahanan energi adalah isu strategis bagi para pembuat kebijakan di negara-negara  berkembang,  termasuk  Indonesia.  Kedua  isu  ini  juga  menjadi  bagian  dalam  Tujuan Pembangunan  Berkelanjutan  (Sustainable  Development  Goals  -  SDGs).  Ketahanan  pangan  menjadi fokus  Pemerintah  karena  memiliki  kaitan  erat  dengan  kestabilan  ekonomi.  Di  Indonesia,  upaya mencapai  ketahanan  pangan  menemui  berbagai  tantangan  seperti  letak  geografis,  luas  wilayah, infrastruktur,  kondisi  tanah,  serta  jalur  distribusi.  Pemerintah  membuat  beragam  kebijakan  dan regulasi untuk meningkatkan ketahanan pangan akan tetapi supaya memperkuat ketahanan pangan di Indonesia  faktanya  masih  membutuhkan  proses  yang  panjang.  Laporan  Global  Food  Security  Index (GFSI)  menunjukkan  bahwa  Indonesia  berada  pada  peringkat  63  dari  113  negara.  Angka  ini mengalami  peningkatan  sebesar  1.69%  dibandingkan  tahun  2021  namun  masih  di  bawah  rata-rata global dan lebih rendah dibanding rata-rata Asia Pasifik.
Sementara  itu,  ketahanan  energi  terdiri  dari  tiga  dimensi  utama  yaitu  ketersediaan (availability),  kemampuan  untuk  membeli  (affordability),  dan  akses  yang  terjangkau  (accessibility), serta  bertahan  untuk  jangka  panjang  (sustainability).  Salah  satu  tantangan  penyediaan  energi  di Indonesia  adalah  terkait  dengan  transisi  energi  di  sektor  ketenagalistrikan.  Energi  listrik  sangat diperlukan  dalam  menjalankan  aktivitas  perekonomian  Indonesia,  baik  untuk  kebutuhan  konsumsi maupun  aktivitas  produksi.  Target  Pemerintah  untuk  dapat  mencapai  100%  rasio  elektrifikasi  pada tahun 2024 merupakan salah satu bukti pentingnya akses listrik terhadap perekonomian dan ketahanan pangan di Indonesia.
Di dalam literatur, banyak penelitian menunjukkan bahwa ketahanan energi, termasuk akses terhadap  listrik,  merupakan  salah  satu  faktor  yang  memengaruhi  ketahanan  pangan.  Pondie  et  al. (2022)  menunjukkan  bahwa  akses  terhadap  listrik  berdampak  secara  positif  dan  signifikan  terhadap ketahanan  pangan  di  33  negara  sub-Saharan  Africa  (SSA).  Zakari  et  al.  (2022)  juga  menemukan bahwa  ketahanan  energi  berpengaruh  positif  terhadap  ketahanan  pangan  karena  dapat  mengurangi kelaparan di negara-negara Afrika. Saing (2018) menemukan bahwa elektrifikasi berpengaruh secara positif terhadap ketahanan pangan rumah tangga di Kamboja pada periode 2004–2011.
Menurut  Candelise  et  al.  (2021)  terdapat  dua  channel  akses  listrik  dapat  memengaruhi ketahanan  pangan.  Pertama,  immediate  impacts,  yaitu  elektifikasi  dapat  meningkatkan  produksi makanan  dan  penggunaannya  melalui  efisiensi  proses  produksi  dan  distribusi  produk  pertanian  di daerah  pedesaan.  Akses  terhadap  listrik  berpengaruh  terhadap  ketahanan  pangan  karena  dapat meningkatkan  produktivitas  petani  karena  dapat  berperan  dalam  setiap  tahapan  pertanian  seperti penyiapan tanah, penanaman, budidaya, pengairan atau irigasi, dan pemanenan. Selain itu, listrik juga sangat  membantu  dalam  penyimpanan  dan  pengolahan  makanan;  dalam  transportasi  dan  distribusi makanan;  dan  dalam  persiapan  makanan  (FAO  2012).  Kedua,  potential  income-mediated  impact, yaitu melalui peningkatan pendapatan sehingga meningkatkan kemampuan untuk membeli makanan. Terdapat  beberapa  penyebab  elektrifikasi  dapat  meningkatkan  pendapatan  yaitu  melalui  penciptaan lapangan pekerjaan, pendidikan, efisiensi pekerjaan rumah tangga, dan women empowerment (Bhutto & Karim, 2007; Bos et al., 2018; Gibson & Olivia, 2010; Saing & Saing, 2017).
Studi  yang  menganalisis  mengenai  hubungan  antara  akses  listrik  dan  ketahanan  pangan berkembang secara pesat. Namun, sejauh ini masih perlu studi yang lebih lengkap dan komprehensif terkait  kedua  isu  tersebut,  terutama  dengan  mengatasi  isu  dalam  estimasi  salah  satunya mempertimbangkan keterkaitan spasial di Indonesia.  Motivasi penelitian ini adalah mengisi research gap  tersebut.  Dengan  menggunakan  estimasi  model  spasial,  tujuan  penelitian  ini  adalah  menguji dampak dari ketersediaan akses listrik terhadap ketahanan pangan di Indonesia pada level kabupaten dan kota. Periode penelitian ini adalah tahun 2018 sampai dengan tahun 2021. Adapun dalam estimasi model,  untuk  mengatasi  kemungkinan  terjadinya  keterkaitan  spasial,  penelitian  ini  menguji  model dengan pendekatan spatial analysis model.
Terdapat  beberapa  kontribusi  yang  diberikan  oleh  penelitian  ini.  Pertama,  penelitian  secara lengkap  menyajikan  data  dan  analisis  terkait  ketersediaan  akses  listrik  dan  ketahanan  pangan  di Indonesia.  Kedua,  penelitian  ini  memberikan  bukti  empiris  dari  dampak  ketersediaan  akses  listrik terhadap ketahanan pangan di Indonesia dengan memperhatikan efek ketergantungan spasial.

## METODE PENELITIAN Data dan Variabel
Penelitian ini bertujuan untuk melihat dampak dari ketersediaan akses energi listrik terhadap tingkat  ketahanan  pangan  pada  level  kabupaten/kota  periode  2018-2021.  Variabel  dependen  dalam penelitian  ini  adalah  ketahanan  pangan  yang  diukur  melalui  indeks  ketahanan  pangan  (IKP). Sementara variabel independen utama adalah akses terhadap energi listrik yang dalam penelitian ini diukur  oleh  dua  variabel  yaitu  jumlah  kapasitas  terpasang  pembangkit  listrik  dan  jumlah  gardu. Pemilihan jumlah kapasitas terpasang pembangkit listrik dan jumlah gardu karena memengaruhi akses listrik  yang  dapat  dinikmati  rumah  tangga  sehingga  memengaruhi  rasio  elektrifikasi.  Cakupan penelitian ini adalah 514 kabupaten kota dari 38 provinsi di Indonesia.
Terdapat beberapa sumber data digunakan dalam penelitian ini yaitu Badan Pangan Nasional, Kementerian  Pertanian,  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  Perusahaan  Listrik  Nasional  (PLN),  dan Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral. Indeks Ketahanan Pangan sebelum tahun 2021 dirilis oleh  Badan  Ketahanan  Pangan,  Kementerian  Pertanian.  Namun,  sejak  tahun  2022,  indeks  tersebut secara  resmi  dirilis  oleh  Badan  Pangan  Nasional.  Indeks  Ketahanan  Pangan  (IKP)  disusun berdasarkan sembilan indikator yang diturunkan dari tiga aspek ketahanan pangan, yaitu ketersediaan, keterjangkauan  dan  pemanfaatan  pangan  (Badan  Pangan  Nasional,  2022).  Sembilan  indikator pembentuk  indeks  ketahanan  pangan  adalah  rasio  konsumsi  normatif  per  kapita  terhadap  produksi bersih,  peresentase  penduduk  miskin,  persentase  rumah  tangga  dengan  proporsi  pengeluaran  untuk pangan lebih dari 65 persen terhadap total pengeluaran, persentase rumah tangga tanpa akses listrik, rata-rata  lama  sekolah  perempuan,  persentase  rumah  tangga  tanpa  akses  ke  air  bersih,  rasio  jumlah penduduk  per  tenaga  kesehatan  terhadap  tingkat  kepadatan  penduduk,  jumlah  kasus  stunting,  serta angka  harapan  hidup.  IKP  setiap  kabupaten/kota  kemudian  dikategorikan  ke  dalam  enam  kategori untuk menentukan wilayah prioritas.
Tabel 1. Kelompok Indeks Ketahanan Pangan Kelompok IKP Kabupaten Kota Provinsi 1 <= 41.52 <= 28.84 <= 37.61 2 > 41.52 – 51.42 > 28.84 – 41.44 > 37.61 – 48.27 3 > 51.42 – 59.58 > 41.44 – 51.29 > 48.27 – 57.11 4 > 59.58 – 67.75 > 51.29 – 61.13 > 57.11 – 65.96 5 > 67.75– 75.68 > 61.13 – 70.64 > 65.96– 74.40 6 > 75.68 > 70.64 > 74.40
Studi  ini  juga  menggunakan  beberapa  data  sebagai  variabel  kontrol  dalam  model,  antara  lain jumlah  penduduk,  PDRB  per  kapita,  indeks  pembangunan  gender,  dan  share  industri  terhadap PDRB. Tabel 2 menyajikan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 2. Deskripsi Data
Variabel Sumber Data Indeks Ketahanan Pangan Badan Pangan Nasional, Kementerian Pertanian Kapasitas Terpasang Pembangkit Listrik Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM) Jumlah Gardu Listrik Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM) Jumlah Penduduk BPS Share industry terhadap PDRB BPS PDRB per kapita BPS Indeks Pembangunan Gender BPS
Pemilihan  variabel  dependen  dan  variabel  kontrol  dalam  penelitian  ini  adalah  berdasarkan  kajian teoritis  dan  penelitian  sebelumnya.  Menurut  Gibson  dan  Olivia  (2010)  kualitas  infrastruktur ketenagalistrikan  berdampak  pada  penciptaan  lapangan  kerja  dan  diversifikasi  mata  pencaharian sehingga  dapat  menghasilkan  pendapatan  bagi  masyarakat.  Pendapatan  yang  meningkat  akan berdampak  positif  terhadap  ketahanan  pangan.  Infrastruktur  listrik  dalam  penelitian  ini direpresentasikan oleh kapasitas terpasang pembangkit listrik dan jumlah gardu listrik.
Sementara itu, jumlah penduduk memengaruhi kemampuan suatu daerah untuk menyediakan pangan  yang  lebih  cukup  (Badami  dan  Ramankutty  2015;  Vijay  dan  Armsworth  2021).  Semakin tinggi  jumlah  penduduk  maka  ketersediaan  pangan  juga  harus  lebih  besar.  PDRB  per  kapita menunjukkan  pendapatan  masyarakat.  Semakin  tinggi  PDRB  per  kapita  maka  kapasitas  atau kemampuan  masyarakat  untuk  membeli  pangan  yang  cukup  akan  lebih  tinggi  (Headey,  2013). Literatur  juga  menunjukkan  asosiasi  yang  kuat  antara  kesetaraan  gender  dengan  ketahanan  pangan (OECD, 2022). Perempuan bertanggung jawab atas kecukupan gizi di sebagian besar rumah, termasuk pembelian  dan  persiapan  makanan.  Namun,  perempuan  seringkali  terbatas  norma-norma  tradisional untuk  mendapatkan  akses  terhadap  pendidikan  dan  pekerjaan.  Dengan  demikian  peran  kesetaraan gender  sangat  penting  untuk  mencapai  ketahanan  pangan  karena  memengaruhi  kemampuan perempuan untuk menjangkau dan menentukan kualitas pangan.

## I. Metode Estimasi

## 1. Pengujian Korelasi Spasial
Seiring dengan semakin meluasnya integrasi ekonomi  antar wilayah maka memungkinkan adanya keterkaitan spasial antar wilayah sehingga dalam estimasi  model perlu mengakomodir keragaman spasial.  Sebagian  besar  penelitian  mengenai  ketahanan  pangan  belum  memperhitungkan  isu ketergantungan spasial. Adanya autokorelasi spasial dalam bentuk kesalahan akibat ketergantungan spasial  dapat  menyebabkan  estimasi  parameter  menjadi  bias  dan  tidak  konsisten  kecuali  variabel dependen dan penjelas yang secara spasial dimasukkan dalam model (Akarsu & Berke, 2020; Ngoc &  Khoi,  2022).  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  Indeks  Global  Moran’s  I  untuk menguji  adanya  ketergantungan  spasial  pada  data  yang  digunakan.  Hipotesis  nolnya  adalah  data tersebar secara acak atau tidak mempunyai pola spasial. Persamaan 1 menunjukkan persamaan dari indeks Global Moran.
(1) dimana adalah  penimbang  spasial, . menunjukkan  bobot  penimbang
antara i and j.
Ketergantungan  Spasial  juga  dapat  diuji  dengan  menggunakan Moran  Scatter  Plot .  Moran  scatter plot terdiri dari plot dengan initial variable pada sumbu x dan variabel spatially lagged pada sumbu y.  Kategorisasi  autokorelasi  spasial  ke  dalam  empat  kelompok  merupakan  komponen  penting dalam Moran Scatter Plot . Semua titik di sebelah kanan mean mempunyai zi>0 dan semua titik di sebelah kiri mempunyai zi<0, karena plot berpusat pada mean (nol). Deviasi means dinyatakan ke dalam  nilai  z.  Plot-plot  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  empat  kuadran.  Autokorelasi  spasial positif (nilai serupa di lokasi yang berdekatan) terdapat di kuadran kanan atas dan kiri bawah, yang saling bersesuaian. Keduanya masing-masing disebut sebagai autokorelasi spasial tinggi-tinggi dan rendah-rendah.  Sebaliknya,  kuadran  kanan  bawah  dan  kiri  atas  berkorelasi  dengan  autokorelasi spasial  negatif  (perbedaan  nilai  pada  lokasi  yang  berdekatan).  Setiap  bagian  diklasifikasikan sebagai autokorelasi spasial tinggi-rendah dan rendah-tinggi. Pengklasifikasian autokorelasi spasial menjadi empat jenis diawali dengan adanya hubungan antara autokorelasi spasial global dan lokal. Namun, klasifikasi tersebut tidak menunjukan signifikansi. Dengan tujuan menganalisis perbedaan spasial antar wilayah yang berbeda di wilayah penelitian,  Bai et al. (2020) memperkenalkan local spatial  autocorrelation  model dan  menggunakan Moran  Scatter  Plot untuk  mengekspresikan karakteristik aglomerasi spasialnya.
(2)
adalah  nilai  autokorelasi  lokal.  Dimana    >  0  (kuadran  I  dan  III)  menunjukkan  bahwa
daerah  penelitian  dengan  daerah  sekitarnya  menunjukkan  sifat  aglomerasi  tinggi-tinggi atau  rendah-rendah,  dan  merupakan  korelasi  positif.  Dimana <  0  (kuadran  kedua  dan keempat)  menunjukkan  bahwa  daerah  penelitian  dengan  daerah  sekitarnya  menunjukkan sifat  aglomerasi  tinggi-rendah  dan  merupakan  korelasi  negative  dan =  0  berarti  tidak terdapat karakteristik aglomerasi spasial.

## 2. Analisis Spasial
Berdasarkan  Anselin  (1988),  persamaan  umum  dari  regresi  spasial  adalah  seperti  pada persamaan 3.
; (3) dimana with . W merupakan  matriks  penimbang  spasial berukuran 𝑁 × 𝑁 .    Dalam  penelitian  ini  matriks  penimbang  yang  digunakan  adalah contiguity  weight  matrix ,  dimana  nilainya  bukan  nol  jika  dua  kabupaten/kota  saling bertetangga dan bernilai nol jika sebaliknya. Dengan demikian dalam penelitian ini model terdapat pada persamaan 4.
(4)
Terdapat  empat  pendekatan  spasial  model  yang  umumnya  digunakan  dalam  literatur: spatial  autoregressive  model,  spatial  error  model,  spatial  Durbin  model,  dan  spatial autoregressive  combined  model  (Ngoc  &  Khoi,  2022).  Pertama  dikenal  dengan Spatial Auto Regressive (SAR) dengan persamaan struktural seperti pada persamaan 5.
(5)
Dimana    menunjukan  koefisien  dari  variabel  endogen . adalah  variabel  yang menunjukkan fungsi dari nilai yang bertetanggaan pada variable dependen. Hasil koefisien SAR lebih sulit untuk diinterpretasikan karena adanya keterkaitan spasial di dalam model.
Model Spatial  Autoregressive  Combined  (SAC) diperkenalkan  oleh  Kelejian  &  Prucha (1998)  dan  memiliki  beberapa  kesamaan  dengan  model  SAR.  Terdapat  kesamaan  dalam interpretasi dari hasil koefisien model SAR dan SAC model. Persamaan model SAC dapat dituliskan seperti pada persamaan 6.
(6)
Spatial  Durbin  Model (SDM)  mengandung  antara  keterkaitan  spasial  exogenous  dan endogenous sehingga model ini juga cukup sulit untuk diinterpretasikan. Persamaan Spatial Durbin model (SDM) terdapat pada persamaan 7.
(7)
Sementara itu untuk persamaan structural dari Spatial Errors Model (SEM) terdapat pada persamaan  8. Spatial  Errors  Model (SEM)  adalah  sebuah  model  regresi  linier  dimana variabel  error  mempunyai  korelasi  spasial.  Hal  ini  disebabkan  oleh  adanya  variabel dependent  yang  tidak  terdapat  dalam  model  regresi  linier  sehingga  akan  dihitung  sebagai error dan variabel-variabel tersebut berkorelasi secara spasial dengan error di wilayah lain.
(8)
Dimana    adalah  koefisien  yang  menunjukkan  kekuatan  korelasi  spasial  antar  error (conditional  on  W). W menunjukkan  matriks  penimbang  yang  menggambarkan  struktur spasial yang saling memengaruhi antar residual.
Pada penelitian ini dalam pemilihan model terbaik antara SAR, SDM, SAC, dan SEM, dipilih berdasarkan nilai the Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterion (BIC). Model terbaik adalah model yang memiliki nilai skor AIC dan BIC terendah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## I. Preliminary Analisis
Ketahanan pangan dalam penelitian ini diukur menggunakan indeks ketahanan pangan. Preliminary analisis  dilakukan  sebelum  melakukan  estimasi  model  untuk  mendukung  hasil  estimasi  sehingga analisis  menjadi  lebih  komprehensif.    Gambar  1  dan  2  menunjukkan  peta  ketahanan  pangan berdasarkan  indeks  ketahanan  pangan  (IKP)  tahun  2018  dan  2021.  Perhitungan  IKP  berdasarkan sembilan  indikator  untuk  wilayah  kabupaten  dan  delapan  indikator  untuk  wilayah  kota  yang mencerminkan tiga aspek ketahanan pangan suatu wilayah dibandingkan dengan wilayah lainnya.
Gambar 1 . Peta Ketahanan Pangan Indonesia, 2018
Sumber: Kementerian Pertanian, diolah oleh penulis
Pada  tahun  2018,  terdapat  16  kabupaten/kota  yang  tergolong  “sangat  rentan”  dengan  87% kabupaten/kota  tersebut  terdapat  di  Provinsi  Papua  dan  Papua  Barat,  provinsi  dengan  jumlah kapasitas  pembangkit  listrik  terendah.  Hal  ini  menguatkan  asumsi  bahwa  provinsi  dengan  jumlah kapasitas  pembangkit  listrik  terendah  memiliki  ketahanan  pangan  yang  rendah.  Sementara  itu, sebanyak  14  kabupaten/kota  yang  tergolong  “rentan”  serta  211  kabupaten/kota  atau  sekitar  41% dari  514  kabupaten/kota  dikategorikan  “sangat  tahan”.  Pada  tahun  2021,  jumlah  kabupaten/kota yang tergolong “sangat rentan” meningkat cukup signifikan menjadi sebanyak 29 kabupaten/kota dengan sebaran terbanyak masih di Provinsi Papua. Jumlah kabupaten/kota yang tergolong “rentan” juga  meningkat  menjadi  sebanyak  20  kabupaten/kota.  Namun  demikian,  sebanyak  292 kabupaten/kota tercatat sebagai kabupaten/kota yang “sangat tahan”.
Gambar 2 . Peta Ketahanan Pangan Indonesia, 2021
Sumber: Badan Pangan Nasional, diolah oleh penulis
Pada  Gambar  3  disajikan  perkembangan  indeks  ketahanan  pangan,  jumlah  kapasitas  terpasang pembangkit  listrik,  dan  rasio  elektrifikasi  Indonesia  tahun  2012  hingga  tahun  2021.  Gambar menunjukkan  bahwa  seiring  dengan  peningkatan  kapasitas  terpasang  pembangkit  listrik,  rasio eletrifikasi  rumah  tangga  di  Indonesia  pun  meningkat.  Indeks  ketahanan  pangan  turut  mengalami peningkatan  seiring  dengan  peningkatan  rasio  elektrifikasi.  Akan  tetapi,  pada  tahun  2019,  indeks ketahanan pangan mulai menunjukkan tren penurunan hingga tahun 2021.
Gambar 3 . Perkembangan Indeks Ketahanan Pangan, Rasio Elektrifikasi, dan Kapasitas Terpasang Listrik Indonesia, 2012-2021
Dalam  penelitian  ini,  beberapa  data  digunakan  dalam  estimasi  model.  Tabel  3  memberikan informasi  terkait summary  statistics dari  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Indeks ketahanan pangan memiliki deviasi tertinggi dalam penelitian ini.
Tabel 3. Summary Statistics
Variabel Obs. Mean Std. Dev. Min Max Indeks Ketahanan Pangan 2056 71.04 14.44 7.38 93.97 Kapasitas Terpasang (ln) 2056 7.24 1.36 1.58 9.27 Jumlah Gardu Listrik (ln) 2056 7.67 1.73 0 10.57 Jumlah Penduduk (ln) 2056 12.63 1.03 9.53 15.62 Share industry terhadap PDRB 2056 12.69 14.25 0 82.20 PDRB per kapita 2056 10.64 0.67 8.62 13.53 Indeks Pembangunan Gender 2056 89.73 6.09 52.23 99.2
Sebelum estimasi model, Tabel 4 menunjukkan hasil korelasi Pearson’s dari variabel dependen yaitu indeks  ketahanan  pangan  dengan  variabel  independen  dan  variabel  kontrol  dalam  penelitian  ini. Seluruh  variable  independenl  dan  variabel  control  secara  signifikan  berkorelasi  dengan  variabel dependen dengan tingkat signifikansi 1%.
Tabel 4 . Hasil Korelasi Pearson’s
Variabel Koefisien Korelasi Pearson’s p-value IKP – Kapasitas Terpasang (ln) 0.283 0.000 IKP - Jumlah Gardu Listrik (ln) 0.408 0.000 IKP - Share industry terhadap PDRB 0.255 0.000 IKP – PDRB Per Kapita 0.231 0.000 IKP – Indeks Pembangunan Gender 0.453 0.000 IKP – Jumlah penduduk (ln) 0.526 0.000

## II. Hasil Korelasi Spasial
Penelitian  ini  menguji  keterkaitan  spasial  melalui  statistik  Moran's  I.  Tabel  5  menunjukkan  nilai Moran’s  I  global  dari  data  indeks  ketahanan  pangan  kabupaten/kota  di  Indonesia  selama  periode 2018  sampai  dengan  2021.  Dari  tahun  2018  hingga  2022,  nilai  Moran’s  I  global  di  514 kabupaten/kota semuanya positif, semuanya signifikan pada tingkat signifikansi 1%. Terdapat bukti yang  menolak  hipotesis  nol,  yang  menunjukkan  adanya  ketergantungan  spasial  pada  indeks ketahanan  pangan  antar  kabupaten.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  ketahanan  pangan  di  514 kabupaten tidak terjadi secara acak.
Tabel 5. Nilai Global Moran’s I Year Moran’s I p-value 2018 0.6024 0.000 2019 0.6979 0.000 2020 0.6774 0.000 2021 0.6924 0.000
Keterkaitan spasial juga terlihat dari Moran scatter plot yang terdapat pada Gambar 4. Oleh karena
itu,  metode  ekonometrik  yang  memperhatikan  keterkaitan  spasial  perlu  digunakan  untuk menganalisis indeks ketahanan pangan pada tingkat kabupaten/kota di Indonesia.
Gambar 4. Moran scatterplot (a) 2018, (b) 2019, (c) 2020, (d) 2021
Pengujian  ketergantungan cross-sectional  dalam  penelitian  ini  juga  dilakukan  dengan  uji  Pesaran. Penelitian  ini  menggunakan  Uji  Pesaran  untuk  menguji  keberadaan  ketergantungan  spasial  pada data panel kemiskinan. Berdasarkan Tabel 6 terlihat bahwa hasil uji Pesaran menolak hipotesis nol, artinya  terdapat  ketergantungan cross-sectional pada  tingkat  signifikansi  1%  dari  data  indeks ketahanan pangan.
Tabel 6 . Hasil Pesaran test Variabel Statistics p-value IKP 191.6 0.000
Tabel  7  menunjukkan  hasil  estimasi  dengan  menggunakan  pendekatan  spasial  model.  Dalam penelitian ini, model terbaik dipilih berdasarkan kriteria AIC dan BIC dengan melihat skor AIC dan BIC  terkecil.  Berdasarkan  kriteria  tersebut,  model  terbaik  adalah Spatial  Errors  Model (SEM). Hasil  pada  Tabel  7  menunjukkan  bahwa  kapasitas  terpasang  pembangkit  listrik  berpengaruh signifikan  terhadap  indeks  ketahanan  pangan.  Sementara,  jumlah  gardu  listrik  tidak  secara signifikan  memengaruhi  indeks  ketahanan  pangan  di  Indonesia.  Nilai  lambda  yang  signifikan mengindikasikan  adanya  keterkaitan  ketahanan  pangan  antar  kabupaten/kota  di  Indonesia.  Nilai parameter  lain  yang  signifikan  menunjukkan  bahwa  angka  indeks  ketahanan  di  level kabupaten/kota di Indonesia dipengaruhi oleh variabel independent di kabupaten/kota tersebut dan residual  spasial  dari  kabupaten/kota  lain  yang  berdekatan  dan  memiliki  karakteristik  yang  sama. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  ketahanan  pangan  kabupaten/kota  di  Indonesia  dipengaruhi
(a) (b) (c) (d)
oleh ketahanan pangan daerah-daerah di sekitarannya dan memiliki yang karakteristik sama.
Tabel 7. Hasil Estimasi Spasial Variabel FE SAR SDM SAC SEM Kapasitas Terpasang (ln) 4.702 *** (0.684) 0.762 * (0.376) 1.060 * (0.500) 3.683 *** (0.676) 5.085 *** (0.671) Jumlah Gardu Listrik (ln) 0.087 (0.174) 0.173 (0.165) 0.0668 (0.250) 0.051 (0.139) 0.146 (0.175) Share industry terhadap PDRB -0.117 * (0.049) -0.092 * (0.031) -0.0506 (0.028) -0.01 * (0.041) -0.082 * (0.042) PDRB per kapita 3.528 *** (0.894) 4.361 *** (0.565) 4.071 *** (0.549) 2.498 *** (0.740) 2.334 ** (0.778) Indeks Pembangunan Gender 1.185 ** (0.387) 0.838 (0.076) 0.403 *** (0.072) 0.9 ** (0.319) 0.904 ** (0.333) Jumlah Penduduk (ln) 3.326 * (0.894) 4.181 *** (0.566) 5.425 *** (0.544) 2.012 (1.357) 2.699 (1.474) Konstanta -148.0 *** (37.21) -115.6 *** (10.23) -85.67 *** (9.211) Spatial Rho 0.269 *** (0.031) 1.060 *** (0.057) 0.899 *** (0.212) Lambda -0.151 (0.290) 0.800 *** (0.070) AIC 10737.2 13079.3 12861 10646.5 10622.8 BIC 10776.6 13203.1 13018.6 10764.7 10667.8
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ketersediaan akses listrik yang diukur dari kapasitas terpasang  pembangkit  listrik  secara  signifikan  dan  positif  memengaruhi  ketahanan  pangan  di Indonesia. Peningkatan jumlah  kapasitas terpasang pembangkit listrik akan meningkatkan ketahanan pangan kabupaten/kota di Indonesia. Hasil ini sejalan dengan hasil penelitian Zakari et al. (2022) dan Pondie et  al. (2023)  yang  juga  menemukan  bahwa  akses  atau  infrastruktur  listrik  secara  signifikan memengaruhi  ketahanan  pangan.  Selain  itu,  share  dari  sektor  industri  terhadap  PDRB,  PDRB  per kapita, dan indeks pembangunan gender juga signifikan memengaruhi ketahanan pangan di Indonesia. Peningkatan  share  dari  sektor  industri  terhadap  PDRB  terbukti  secara  signifikan  dapat  mengurangi ketahanan  pangan  di  suatu  wilayah.  Industrialisasi  tidak  terkendali  dapat  menjadi  penyebab  utama perubahan  iklim,  perubahan  suhu,  dan  pola  curah  hujan  yang  berdampak  negatif  terhadap
Standard errors in parentheses (2) with *** , ** and * denote statistical significance at (5%, 1% and 0.1%) level of significance, respectively.
produktivitas  tanaman  dan  produksi  pangan  (Setiawan  et  al.,  2023).  Peningkatan  konversi  lahan pertanian  menjadi  wilayah  industri  juga  berdampak  pada  produktivitas  pertanian  dan  pendapatan petani yang ikut memengaruhi ketahanan pangan (Chen et al., 2019; Nurpita et al., 2019). PDRB per kapita juga berdampak postif terhadap ketahanan pangan. Semakin tinggi pendapatan seseorang maka semakin baik pula konsumsi pangannya. Sementara itu, indeks pembangunan gender juga berdampak positif terhadap  ketahanan pangan.  Kesetaraan  gender  antara  wanita  dan  pria  memastikan kesamaan informasi dan kesempatan perempuan dalam memperoleh informasi dan pekerjaan. Dengan demikian, wanita yang umumnya memegang peranan penting dalam hal penyediaan makanan berperan penting dalam ketahanan pangan pada level mikro yaitu rumah tangga (Botreau & Cohen., 2019)

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  peran  dari  ketersediaan  akses  listrik  yang  diukur berdasarkan  jumlah  kapasitas  terpasang  pembangkit  listrik  dan  jumlah  gardu  listrik  terhadap  indeks ketahanan  pangan  di  Indonesia.  Periode  penelitian  adalah  tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2021 dengan level penelitian pada tingkat kabupaten/kota di Indonesia. Hasil penelitian berdasarkan Spatial Errors  model  (SEM)  menunjukkan  bahwa  kapasitas  terpasang  pembangkit  listrik  secara  signifikan memengaruhi  indeks  ketahanan  pangan  di  Indonesia.  Peningkatan  kapasitas  terpasang  pembangkit listrik berpengaruh positif terhadap ketahanan pangan di Indonesia. Sementara variabel jumlah gardu listrik  yang  juga  mewakili  akses  listrik  tidak  signifikan  memengaruhi  indeks  ketahanan  pangan. Beberapa variabel kontrol yang signikan memengaruhi indeks ketahanan pangan kabupaten/kota yaitu share sektor industry terhadap PDRB, PDRB per kapita, dan indeks pembangunan gender.
Berdasarkan hasil penelitian ini terdapat beberapa rekomendasi yang bisa diberikan. Pertama, hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  peningkatan  jumlah  kapasitas  terpasang  pembangkit  listrik akan  meningkatkan  ketahanan  pangan  kabupaten/kota  di  Indonesia.  Dengan  demikian,  Pemerintah direkomendasikan  untuk  memprioritaskan  investasi  di  bidang  kelistrikan  salah  satunya  dengan penambahan  kapasitas  pembangkit  listrik.  Saat  ini  Pemerintah  sedang  berupaya  untuk  mempercepat pencapaian  Net  Zero  Emission  (NZE)  di  tahun  2060.  Percepatan  ini  dapat  ditunjang  pula  dengan upaya  mendorong  peningkatan  proporsi  kapasitas  pembangkit  energi  baru  dan  terbarukan  (EBT) dibandingkan  pembangkit  dari  energi  fosil.  Kedua,  industrilisasi  yang  tidak  terkendali  dan  ramah lingkungan dapat berpengaruh negatif terhadap ketahanan pangan di Indonesia. Selain itu, alih fungsi lahan  pertanian  ke  lahan  industry  juga  berdampak  pada  produktivitas  pertanian  dan  pendapatan petanin.  Dengan  demikian,  upaya  Pemerintah  untuk  mempercepat  NZE  merupakan  hal  yang  perlu diprioritaskan.  Selain  itu,  Pemerintah  juga  perlu  memperketat  aturan  konversi  lahan  dalam  rangka industrialisasi  agar  tidak  berdampak  pada  kerusakan  lingkungan  dan  produktivitas  produk  bahan pangan.  Ketiga,  upaya  mencapai  ketahanan  pangan  di  Indonesia  terbukti  secara  empiris  juga  perlu didukung oleh upaya meningkatkan kesetaraan gender. Pemerintah dapat menjadikan hal ini sebagai sebuah  insight  dalam  upaya  meningkatkan  ketahanan  pangan  dengan  mendorong  kesetaraan  gender dalam  hal  memperoleh  pendidikan,  informasi,  dan  pekerjaan.  Salah  satunya,  dengan  pemberian lokakarya bagi ibu rumah tangga.

## DAFTAR PUSTAKA
Akarsu,  G.,  &  Berke,  B.  (2020).  Convergence  of  electricity  consumption  in  Turkey:  Spatial  panel data analysis. Panoeconomicus, 67(2), 241–256. https://doi.org/10.2298/PAN161129007A
Badami  MG,  Ramankutty  N.  (2015).  Urban  agriculture  and  food  security:  a  critique  based  on  an assessment of urban land constraints. Glob Food Sec 4:8–15
Bai, J., Li, S., Wang, N., Shi, J., & Li, X. (2020). Spatial spillover effect of new energy development on economic growth in developing areas of China - An empirical test based on the spatial dubin model. Sustainability (Switzerland), 12(8). https://doi.org/10.3390/SU12083249
Bhutto,  A.  W.,  &  Karim,  S.  (2007).  Energy-poverty  alleviation  in  Pakistan  through.  XI(1). https://doi.org/10.1016/S0973-0826(08)60564-5
Botreau  &  Cohen,  J.M.  (2019).  Gender  Inequalities  and  Food  Insecurity.  Oxfam  International  July 2019
Bos,  K.,  Chaplin,  D.,  &  Mamun,  A.  (2018).  Energy  for  Sustainable  Development  Bene  fi  ts  and challenges of expanding grid electricity in Africa: A review of rigorous evidence on household impacts  in  developing  countries.  Energy  for  Sustainable  Development,  44,  64–77. https://doi.org/10.1016/j.esd.2018.02.007
Candelise, C., Saccone, D., & Vallino, E. (2021). An empirical assessment of the effects of electricity access on food security. World
Development, 141, 105390. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2021.105390
FAOSTAT. (2022). https://www.fao.org/faostat/fr/#home
Gibson,  J.,  &  Olivia,  S.  (2010).  The  Effect  of  Infrastructure  Access  and  Quality  on  Non-Farm Enterprises in Rural Indonesia. World Development,
38(5), 717–726.
https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2009.11.010
Headey, D. D. (2013). The impact of the global food crisis on self-assessed food security. World Bank Economic Review, 27(1), 1–27. https://doi.org/10.1093/wber/lhs033
Kirubi  C,  Jacobson  A,  Kammen  DM,  Mills  A.  (2009).  Communitybased  electric  micro-grids  can contribute to rural development: evidence from Kenya. World Dev 37(7):1208–1221
Ngoc, B. H., & Khoi, N. H. (2022). Exploring the convergence of per capita electricity consumption in ASEAN countries: a spatial econometric analysis. Applied Economics Letters, 29(16), 1478– 1482. https://doi.org/10.1080/13504851.2021.1939852
OECD. (2023). https://www.oecd.org/agriculture/topics/food-security/
Pondie,  T.  M.,  Engwali,  F.  D.,  Nkoa,  B.  E.  O.,  &  Domguia,  E.  N.  (2023).  Does  energy  poverty increases  starvation?  Evidence  from  sub-Saharan  Africa.  Environmental  Science  and  Pollution Research, 30(17), 48721–48738. https://doi.org/10.1007/s11356-023-25997-4
Saing, C. H., & Saing, C. H. (2017). Rural electrification in Cambodia : does it improve the welfare of households ?
Oxford Development Studies, 0818(June), 1–17.
https://doi.org/10.1080/13600818.2017.1340443
Setiawan, A. B., Nugroho, A. D., Wiyanti, D. T., Yusuf, M., Bowo, P. A., Faculty, E., Semarang, U. N.,  &  Management,  H.  (2023).  Indonesian  Food  Production  Challenges:  Climate,  Land  and Industrialization. 16(1), 74–91.
Vijay  V,  Armsworth  PR.  (2021).  Pervasive  cropland in  protected  areas  highlight trade-offs  between conservation and food security. Proc Natl Acad Sci 118(4):e2010121118
Zakari,  A.,  Toplak,  J.,  &  Tomažič,  L.  M.  (2022).  Exploring  the  Relationship  between  Energy  and Food  Security  in  Africa  with  Instrumental  Variables  Analysis.  Energies,  15(15),  1–14. https://doi.org/10.3390/en15155473