## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NILAI TUKAR PETANI SEKTOR TANAMAN PANGAN DI NUSA TENGGARA TIMUR
Johny A. Koylal* 1) , Stefanus M. Kuang 2) , Jemseng C. Abineno 3)
1,2,3) Jurusan Manajemen Pertanian Lahan Kering, Politeknik Pertanian Negeri Kupang, Jl. Prof. Dr. Herman Yohanes Lasiana Kupang P.O.Box. 1152, Kupang 85011
*Korespodensi : johny_koylal@yahoo.com

## ABSTRACT
One  approach  to  measuring  farmers'  welfare  is  the  farmer's  exchange  rate.  The  study aims  to  examine  the  development  of exchange  rates  of farmers  in  the  food  crop  sector with  quantitative  descriptiveness  and  the  factors  that  influence  it  with  multiple regression models. The results showed that from January 2017  to December 2020, the exchange  rate  of  farmers  in  the  food  crop  sector  experienced  a  downward  trend. Household  consumption  expenditure;  price  of  seedlings;  prices  of  medicines  and  feed; land rent, taxes, and others; transportation costs; the cost of adding capital goods; and the wages of farmworkers together are significant explanations of the exchange rate of farmers  in  the  food  crop  sector.  Meanwhile,  partially,  only  the  price  of  seeds  has  a significant effect on the exchange rate of farmers in the food crop sector.
Key Words: farmer exchange rate, food crops, east nusa tenggara

## PENDAHULUAN
Ditinjau  dari  besarnya  kontribusi  terhadap  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB),  sektor  pertanian  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT)  pada  tahun  2020 memberikan  kontribusi  yang  terbesar  yaitu  28,51  persen  dan  sektor  tanaman pangan  berkontribusi  sebesar  7,75  persen  (BPS  NTT,  2021).  Koylal  dan  Kuang (2021)  menjelaskan  bahwa  penawaran  barang  dan  jasa  sektor  pertanian  dalam perekonomian  NTT  pada  tahun  2020  sebesar  Rp  54.480.742  juta  atau  25,91 persen.  Penawaran  sektor  pertanian  tersebut  berasal  dari  produksi  domestik sebesar Rp 39.224.863 juta atau 72,00 persen dan impor sebesar Rp 15.270.131 juta atau 28,00 persen. Sektor tanaman pangan memberikan kontribusi terhadap penawaran  barang  dan  jasa  dari  produksi  domestik  sebesar  Rp  13.542.255  juta atau  74,17  persen  dan  impor  sebesar  Rp  4.717.358  juta  atau  25,83  persen. Dengan  demikian,  sektor  tanaman  pangan  memiliki  peranan  besar  dalam pembentukan  PDRB  serta  penyediaan  barang  dan  jasa  untuk  memenuhi permintaan antara oleh sektor ekonomi lainnya, permintaan akhir domestik, dan permintaan  untuk  ekspor.  Disamping  itu,  sektor  tanaman  pangan  juga  memiliki kemampuan yang besar dalam menyediakan input untuk sektor ekonomi lainnya atau mendorong pertumbuhan output sektor hilirnya.
Menurut  BPS  NTT  (2021),  lapangan  usaha  yang  paling  banyak  menyerap tenaga  kerja  adalah  sektor  pertanian  sebesar  51,43  persen  dan  persentase penduduk miskin sebesar 20,90 persen. Berdasarkan data tersebut, maka penting untuk mengarahkan pembangunan pertanian yang bukan hanya bertujuan untuk peningkatan  produksi  tetapi  juga  diikuti  dengan  peningkatan  kesejahteraan petani.  Mengingat  penduduk  NTT  yang  tinggal  di  daerah  perdesaan  masih menggantungkan  hidupnya  pada  sektor  pertanian,  maka  sangat  diharapkan sektor  pertanian  dapat  menjadi  penggerak  pertumbuhan  ekonomi  yang  mampu meningkatkan  pendapatan  petani  dan  mengentaskan  kemiskinan.  Dengan demikian,  perhatian  terhadap  kesejahteraan  petani  menjadi  sangat  strategis dalam pembangunan sektor pertanian.
Sehubungan  dengan  hal  tersebut,  maka  diperlukan  suatu  indikator  yang secara  akurat  dapat  mengukur  kemampuan  daya  beli  petani  sebagai  salah  satu pelaku utama di sektor pertanian. Ukuran ini disajikan sebagai bentuk perhatian pemerintah  yang  berguna  sebagai  dasar  pengambilan  kebijakan.  Salah  satu pendekatan  untuk  mengukur  indikator  kemampuan  daya  beli  petani  di  daerah perdesaan  adalah  Nilai  Tukar  Petani  (NTP).  NTP  merupakan  rasio  antara  indeks harga  yang  diterima  petani  (It)  dan  indeks  harga  yang  dibayar  petani  (Ib).  It merupakan  indikator  tingkat  pendapatan  petani,  sedangkan  Ib  dari  sisi kebutuhan  petani  yang  meliputi  pengeluaran  untuk  konsumsi  rumah  tangga; bibit;  obat-obatan  dan  pupuk;  biaya  sewa,  pajak,  dan  lainnya;  transportasi; penambahan  barang  modal;  dan  upah  buruh  tani  (BPS,  2021).    Ekaria  dan Hasyyati  (2014)  menjelaskan  bahwa  NTP  merupakan  salah  satu  proxy  tingkat kesejahteraan petani di Indonesia.
NTP  mengukur  kemampuan  tukar  produk  pertanian  yang  dihasilkan  petani dengan barang atau jasa yang dikonsumsi oleh rumah tangga petani dan barang atau jasa yang digunakan untuk menghasilkan produk pertanian (Riyadh, 2015). Peningkatan  produksi  dan  pendapatan  petani  dengan  dominasi  kegiatan usahanya  di  sektor  tanaman  pangan,  belum  tentu  diikuti  dengan  peningkatan kesejahteraan  apabila  daya  beli  petani  tidak  meningkat.  Peningkatan kesejahteraan  petani  secara  linier  akan  diikuti  oleh  peningkatan  daya  belinya. Semakin tinggi NTP pada sektor tanaman pangan, maka akan mendorong peluang peningkatan usaha yang dilakukan.
Perilaku  NTP  sektor  tanaman  pangan  dapat  didekomposisi  ke  dalam komponen  penyusunnya  terutama  indeks  harga  yang  harus  dibayar  petani. Dekomposisi  ini  dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk  mengkaji  faktor-faktor yang  menjadi  penentu  perubahan  atau  naik  turunnya  NTP.  Hasil  kajian  tersebut diharapkan  menjadi  bahan  pertimbangan  bagi  pengambil  kebijakan  dalam merumuskan  kebijakan  model  pembangunan  pertanian  khususnya  sektor tanaman  pangan  yang  mendukung  peningkatan kesejahteraan  petani  seiring dengan  upaya  akselerasi  peningkatan  produksi  tanaman  pangan.  Disamping itu,  hasil  kajian  mengenai  faktor-faktor  yang  menentukan  perubahan  atau  naik turunnya NTP akan bermanfaat bagi perencana kebijakan pembangunan pertanian dimasa  yang  akan  datang  (Asmara et  al .,  2016).  Oleh  karena  itu,  penelitian bertujuan  untuk  mengkaji  perkembangan  tingkat  capaian  NTP  sektor  tanaman pangan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi dan Waktu Penelitian serta Jenis dan Sumber Data
Penelitian  dilakukan  di  NTT  pada  Mei  hingga  Nopember  2022.  Data  yang digunakan dalam penelitian merupakan data sekunder yaitu data time series NTP sektor tanaman pangan, indeks harga yang diterima petani (It), dan indeks harga yang dibayar (Ib) petani selama kurun waktu Januari 2017 hingga Desember 2020 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS).

## Teknik Analisis Data
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa desk  study dengan mengambil  contoh  kasus  perkembangan  NTP  sektor  tanaman  pangan  beserta faktor-faktor yang mempengaruhinya.  Kajian perkembangan tingkat capaian NTP sektor  tanaman  pangan  dilakukan  secara  deskriptif  kuantitatif.  BPS  NTT  (2021), NTP  adalah  perbandingan  antara  indeks  harga  yang  diterima  petani  (It)  dengan indeks harga yang dibayar petani (Ib) dengan rumus sebagai berikut.
It NTP =            x 100% Ib
Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  sesuai  dengan  kriteria  yang digunakan BPS NTT (2021), yaitu: 1) NTP > 100, berarti petani mengalami surplus. Pendapatan petani lebih besar daripada pengeluarannya, dengan demikian petani dikatakan  sejahtera;  2)  NTP  =  100,  berarti  petani  mengalami  impas/ break  even .
Kenaikan/penurunan harga produksi sama dengan persentase kenaikan/penurunan harga konsumsi dan biaya produksi; dan         3) NTP < 100, berarti  petani  mengalami  defisit.  Pendapatan  petani  lebih  kecil  daripada pengeluarannya, dengan demikian petani dikatakan tidak sejahtera.
Kajian  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  NTP  sektor  tanaman  pangan menggunakan model regresi berganda sebagai berikut.
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + b 5 X 5 + b 6 X 6 + b 7 X 7 + ɛ
Keterangan:
Y =  NTP sektor tanaman pangan a
=  Konstanta b 1 -b 7 =  Koefisien model regresi berganda X 1 =  Indeks harga yang dibayar petani (Ib) untuk konsumsi rumah tangga
X 2 =  Indeks harga yang dibayar petani (Ib) untuk bibit
X 3 =  Indeks harga yang dibayar petani (Ib) untuk obat-obatan dan pupuk
X 4 =  Indeks harga yang dibayar petani (Ib) untuk biaya sewa, pajak, dan lainnya
X 5 =  Indeks harga yang dibayar petani (Ib) untuk transportasi
X 6 =  Indeks harga yang dibayar petani (Ib) untuk penambahan barang modal X 7 =  Indeks harga yang dibayar petani (Ib) untuk upah buruh tani ɛ =  Galat
Koutsoyiannis  (1977),  agar  hasil  dugaan  parameter  model  regresi  berganda berperilaku  BLUE  ( Best  Linier  Unbiased  Estimator )  dalam  menguji  kualitas data,  maka  dilakukan  uji  asumsi  klasik  meliputi  uji:  1)  normalitas;  2) multikolinearitas; 3) heteroskedastisitas; dan 4) autokorelasi.
Widarjono (2007), setelah  menaksir  parameter dan standard error dilanjutkan dengan  mengukur:  1) Goodness  of  Fit (R 2 )  yang  mencerminkan  seberapa  besar variasi dari regressand (Y) dapat diterangkan oleh regressor (X); 2) Uji F (serentak) dilakukan untuk mengevaluasi pengaruh semua variabel bebas terhadap variabel terikat dengan ketentuan: a) H 0 diterima dan H 1 ditolak, jika nilai signifikansi F > α(0,05).  Hal  ini  berarti  bahwa  secara  bersama-sama  variabel  bebas  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  terikat  dan  b)  H 1 diterima  dan  H 0 ditolak, jika  nilai signifikansi F <  α(0,05). Hal  ini berarti bahwa secara  bersama- sama variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat; dan 3) Uji t (parsial) dilakukan untuk menguji pengaruh masing-masing variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat dengan ketentuan: a) H 0 diterima dan H 1 ditolak, jika  nilai  signifikansi  t  >  α(0,05).  Hal  ini  berarti  bahwa  secara  parsial  variabel bebas  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  terikat  dan  b)  H 1 diterima dan  H 0 ditolak,  jika  nilai  signifikansi  t  <  α(0,05).  Hal  ini  berarti  bahwa  secara parsial variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perkembangan Tingkat Capaian NTP Sektor Tanaman Pangan
Gambar  1  menunjukkan  pergerakan  It,  Ib,  dan  NTP  sektor  tanaman  pangan selama kurun waktu 2017 hingga 2020. Dari sisi pola pergerakannya, pergerakan It  cenderung  lebih  fluktuatif  sedangkan  Ib  cenderung  lebih  stabil.  It  yang cenderung  lebih  fluktuatif  mengindikasikan  terjadi  ketidakstabilan  harga komoditas  tanaman  pangan  di  tingkat  petani  dan  kondisi  ini  akan  berdampak terhadap pendapatan yang akan diterima oleh petani. Oleh karena itu, pemerintah perlu  menerapkan  kebijakan  pengendalian  harga  komoditas  sektor  tanaman pangan  yang  bertujuan  melindungi  petani. Kebijakan pengendalian harga  antara lain  dapat  dilakukan  dengan  pembenahan  tataniaga  sejak  dari  daerah  sentra produsen  hingga  daerah  konsumen  dan  sinkronisasi  antara  kebijakan perdagangan internasional dalam hal ini impor dengan perdagangan dalam negeri. Rahim  (2010)  menjelaskan  bahwa  kebijakan  harga  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap NTP di Pantai Utara Jawa Barat.
Ib cenderung lebih stabil selama kurun waktu Januari 2017 hingga Desember 2019.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  harga  barang  dan  jasa  untuk  konsumsi rumah  tangga  maupun  produksi  relatif  terkendali.  Dengan  demikian,  dapat dikatakan  pemerintah  berhasil  menjaga  tingkat  inflasi  perdesaaan  berada  pada tingkat  yang  wajar  atau  moderat.  Rata-rata  inflasi  perdesaan  NTT  sebesar  0,132 persen  lebih  rendah  dari  rata-rata  nasional  sebesar  0,232  persen  selama  kurun waktu tersebut (BPS NTT, 2021).
Selama kurun waktu Januari 2017 hingga Desember 2019, It berada di atas Ib sehingga  NTPnya  selalu  di  atas  100.  Sedangkan  selama  kurun  waktu  Januari hingga Desember 2020, It berada di bawah Ib sehingga NTPnya berada di bawah 100.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  pandemi corona  virus  disease  2019 (Covid- 19)  berdampak  besar  terhadap  daya  beli  dan  kesejahteraaan  petani  sektor tanaman  pangan.  Yasin  dan  Amin  (2021)  menjelaskan  bahwa  selama  masa pandemi  Covid-19,  NTP  sektor  tanaman  pangan  di  Indonesia  berdampak  positif dan signifikan terhadap tingkat inflasi.
Gambar 1.    Perkembangan It, Ib, dan NTP Sektor Tanaman Pangan NTT Tahun 2017-2020 (BPS NTT Diolah, 2021)
Jika dicermati Gambar 1, pada tahun 2020 terjadi penurunan It yang dalam. Hal ini diduga pandemi Covid-19 yang melanda dunia pada awal tahun 2020 dan Indonesia  pada  awal  Maret  2020  berdampak  terhadap  kondisi  perekonomian regional  dan  domestik.  Selanjutnya,  daya  beli  masyarakat  akan  komoditas tanaman  pangan  pun  menurun.  Dengan  demikian,  pada  saat  bersamaan meskipun pengeluaran petani atau harga  yang dibayar petani relatif stabil tetapi karena penerimaan petani atau harga yang diterima petani mengalami penurunan yang  relatif  besar,  maka  berdampak  terhadap  NTP  mengalami  penurunan  yang tajam.  BPS  (2021),  menjelaskan  bahwa  NTP  yang  mengalami  penurunan menunjukkan  kemampuan  tukar  produk  yang  dihasilkan  dengan  barang/jasa untuk  konsumsi  dan  produksi  semakin  rendah.  Mulyani  dan  Kemala  (2022) menyatakan  bahwa  pandemi  Covid-19  berdampak  terhadap  It  dan  Ib  subsektor tanaman pangan di Provinsi Jambi mengalami penurunan dibandingkan sebelum terjadinya  pandemi.  Agyei et  al .  (2021)  menjelaskan  bahwa  pandemi  Covid-19 menyebabkan kenaikan harga pangan serta nilai tukar, inflasi, dan harga minyak mentah memberikan dampak yang merugikan pada harga pangan di Sub-Saharan African. Nugroho (2021) menyatakan bahwa selama pandemi Covid-19, Indonesia berupaya  menstabilkan  harga  komoditas  hortikultura  dengan  meningkatkan impor.  Kebijakan  impor  dan  pembatasan  sosial  menyebabkan  menurunnya kesejahteraan  petani  karena  harga  di  tingkat  petani  menurun.  Sementara  itu, kebijakan pembatasan sosial menyebabkan kesulitan dalam distribusi dan harga meningkat  di  tingkat  konsumen.  Hasil  penelitian  Gu  dan  Wang  (2020)
menunjukkan  bahwa  pandemi  Covid-19  di  Shanghai  berdampak  terhadap:  1) pada  hampir  semua  tahap  rantai  pasokan  terutama  pada  tahap  penjualan;  2) risiko pasar produksi meningkat secara signifikan dan kesenjangan antara harga ladang dan harga pasar semakin melebar; dan 3) pendapatan petani secara umum menurun dimana petani tradisional skala kecil lebih banyak mengalami kerugian.
NTP  dapat  ditingkatkan  dengan  melakukan  kebijakan  untuk  meningkatkan penerimaan  dan  menurunkan  pengeluaran  petani.  Kebijakan  untuk  meningkat penerimaan petani antara lain dapat dilakukan dengan peningkatan produksi dan pengendalian harga di tingkat petani. Kebijakan untuk menurunkan pengeluaran petani dapat dilakukan dengan pengendalian tingkat inflasi perdesaan agar tetap berada  pada  tingkat  yang  wajar  atau  moderat  sehingga  tingkat  daya  beli  petani tetap terjaga. Akbar et al . (2019) dan Ramadhanu et al . (2021), menjelaskan inflasi memiliki  dampak  negatif  dan  signifikan  terhadap  NTP  di  Provinsi  Kalimantan Selatan dan Sumatera Utara.
Pengaruh  Konsumsi  Rumah  Tangga  serta  Biaya  Produksi  dan  Penambahan Barang Modal (BPPBM) Terhadap NTP Sektor Tanaman Pangan
Hasil  regresi  berganda  ( multilple  regression )  yang  menganalisis  pengaruh  X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 , X 6 , X 7 sebagai variabel bebas terhadap Y sebagai variabel terikat dan dapat dilihat pada Tabel 1 dengan persamaan sebagai berikut.
Y = 17,71520 - 0,951715X 1 + 1,676417X 2 - 0,002715X 3 - 0,619600X 4 + 0,396902X 5 + 0,803845X 6 - 0,522404X 7
Hasil  estimasi,  nilai  konstanta  atau  intersep  sebesar  17,71520  menunjukkan bahwa  jika  nilai  dari  pengeluaran  konsumsi  rumah  tangga;  harga  bibit;  harga obat-obatan dan pakan; sewa lahan, pajak, dan lainnya; biaya transportasi; biaya penambahan  barang  modal; dan  upah  buruh  tani  sama,  maka  pengaruhnya terhadap  NTP  sektor  tanaman  pangan  sebesar  17,71520  atau  mengalami peningkatan sebesar 17,71520.
Tabel 1. Hasil Estimasi NTP Sektor Tanaman Pangan NTT Tahun 2017-2020.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 17,71520 35,23355 0,502794 0,6179 X1 -0,951715 0,643079 -1,479933 0,1467 X2 1,676417 0,651814 2,571927 *0,0139 X3 -0,002715 0,435029 -0,006242 0,9951 X4 -0,619600 0,798644 -0,775815 0,4424 X5 0,396902 0,616013 0,644308 0,5231 X6 0,803845 0,834543 0,963217 0,3412
X7 -0,522404 0,653436 -0,799473 0,4287 R-squared 0,823748       Mean dependent var 104,4365 Adjusted R-squared 0,792904       S.D. dependent var 6,072197 S.E. of regression 2,763325       Akaike info criterion 5,021758 Sum squared resid 305,4385       Schwarz criterion 5,333625 Log likelihood -112,5222       Hannan-Quinn criter. 5,139613 F-statistic 26,70682       Durbin-Watson stat 2,147447 Prob(F-statistic) *0,000000 Sumber: BPS NTT Diolah, 2021.
* berarti berpengaruh signifikan pada  0,05)
Variabel  X 1 memiliki  nilai  koefisien  sebesar  -0,951715  menunjukkan  bahwa jika pengeluaran konsumsi rumah tangga  meningkat  sebesar satu satuan, maka berdampak  terhadap  akan  menurunnya  NTP  sektor  tanaman  pangan  sebesar 0,951715.  Hal  ini  berarti  bahwa  jika  variabel  X 1 mengalami  peningkatan,  maka berdampak  terhadap  akan  menurunnya  variabel  Y  dan  sebaliknya . Konsumsi rumah  tangga  yang  mengalami  peningkatan  akan  berkontribusi  terhadap meningkatnya harga yang dibayar petani (Ib). Selanjutnya, bila diasumsikan harga yang  diterima  petani  (It)  relatif  stabil,  maka  berdampak  terhadap  akan meningkatnya  NTP  sektor  tanaman  pangan.  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa petani  mengalami  penurunan  dalam  perdagangan  ketika  tingkat  rata-rata  harga yang dibayar mengalami penurunan yang lebih lambat daripada tingkat rata-rata harga yang diterima terhadap tahun dasar (BPS, 2021).
Pemerintah  perlu  melakukan  pengendalian  harga  atau  tingkat  inflasi  atas barang  dan  jasa  kebutuhan  rumah  tangga  agar  berada  pada  tingkat  yang  wajar atau moderat sehingga pengeluaran petani untuk konsumsi rumah tangga relatif stabil.  Dengan  demikian,  petani  dapat  meningkatkan  alokasi  pengeluaran  untuk biaya produksi serta penambahan barang modal yang dalam jangka panjang akan meningkatkan  kapasitas  produksi.  Kapasitas  produksi  yang  meningkat  akan berkontribusi  terhadap  meningkatnya  It  atau  penerimaan  petani  dan  bila diasumsikan Ib relatif stabil, maka berdampak terhadap akan meningkatnya NTP sektor tanaman pangan.
Variabel  X 2 memiliki  nilai  koefisien  sebesar  1,676417  menunjukkan  bahwa jika  harga  bibit  meningkat  sebesar  satu  satuan,  maka  berdampak  terhadap meningkatnya  NTP  sektor  tanaman  pangan    sebesar  1,676417.  Hal  ini  berarti bahwa jika variabel X 2 mengalami peningkatan, maka berdampak terhadap akan meningkatnya  variabel  Y  dan  sebaliknya.  Harga  bibit  yang  mengalami
peningkatan  akan  berkontribusi  terhadap  meningkatnya  Ib.  Selanjutnya,  bila diasumsikan  It  mengalami  peningkatan  yang  lebih  besar  dari  peningkatan  Ib, maka  berdampak  terhadap  akan  meningkatnya  NTP  sektor  tanaman  pangan. Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  petani  mengalami  peningkatan  dalam perdagangan  ketika  tingkat  rata-rata  harga  yang  dibayar  mengalami  penurunan yang  lebih  cepat  daripada  tingkat  rata-rata  harga  yang  diterima  terhadap  tahun dasar (BPS, 2021).
Variabel  X 3 memiliki  nilai  koefisien  sebesar  -0,002715  menunjukkan  bahwa jika  terjadi  kenaikan  harga  obat-obatan  dan  pupuk  sebesar  satu  satuan,  maka berdampak  terhadap  akan  menurunnya  NTP  sektor  tanaman  pangan  sebesar 0,002715.  Hal  ini  berarti  bahwa  jika  variabel  X 3 mengalami  peningkatan,  maka berdampak terhadap akan menurunnya variabel Y dan sebaliknya. Tenriawaru et al .  (2021),    Marsudi et  al .  (2020),  dan  Nirmala et  al .  (2016)  menjelaskan  bahwa harga  pupuk  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  NTP  di  Provinsi Sulawesi Selatan, Provinsi Aceh, dan Kabupaten Jombang. Harga obat-obatan dan pupuk  yang  mengalami  peningkatan  akan  berkontribusi  terhadap  meningkatnya Ib. Selanjutnya, bila diasumsikan It relatif stabil, maka berdampak terhadap akan menurunnya  NTP  sektor  tanaman  pangan.  Kondisi  ini    menunjukkan  bahwa petani  mengalami  penurunan  dalam  perdagangan  ketika  tingkat  rata-rata  harga yang dibayar mengalami penurunan yang lebih lambat daripada tingkat rata-rata harga yang diterima terhadap tahun dasar (BPS, 2021).
Variabel  X 4 memiliki  nilai  koefisien  sebesar  -0,619600  menunjukkan  bahwa jika  terjadi  kenaikan  sewa  lahan,  pajak,  dan  lainnya  sebesar  satu  satuan,  maka akan  berdampak  terhadap  akan  menurunnya  NTP  sektor  tanaman  pangan sebesar -0,619600. Hal ini berarti bahwa jika variabel X 4 mengalami peningkatan, maka berdampak terhadap akan menurunnya variabel Y dan sebaliknya. Barokah et al . (2014) menjelaskan bahwa sewa lahan, pajak, dan lainnya mencapai 10,53 persen  dari  total  biaya  usaha  tani  padi  di  Kabupaten  Karanganyar.  Sewa  lahan, pajak,  dan  lainnya  yang  mengalami  peningkatan  akan  berkontribusi  terhadap meningkatnya Ib. Selanjutnya, bila diasumsikan It relatif stabil, maka berdampak terhadap  akan  menurunnya  NTP  sektor  tanaman  pangan.  Kondisi  ini menunjukkan  bahwa  petani  mengalami  penurunan  dalam  perdagangan  ketika tingkat  rata-rata  harga  yang  dibayar  mengalami  penurunan  yang  lebih  lambat daripada tingkat rata-rata harga yang diterima terhadap tahun dasar (BPS, 2021).
Variabel  X 5 memiliki  nilai  koefisien  sebesar  0,396902  menunjukkan  bahwa jika  terjadi  kenaikan  biaya  transportasi  sebesar  satu  satuan,  maka  berdampak terhadap akan meningkatnya NTP sektor tanaman pangan sebesar 0,396902. Hal ini  berarti  bahwa  jika  variabel  X 5 mengalami  peningkatan,  maka  berdampak terhadap  akan meningkatnya  variabel Y  dan sebaliknya. Biaya  transportasi  yang mengalami  peningkatan  akan  berkontribusi  terhadap  meningkatnya  Ib. Selanjutnya,  bila  diasumsikan  It  mengalami  peningkatan  yang  lebih  besar  dari peningkatan  Ib,  maka  berdampak  terhadap  akan  meningkatnya  NTP  sektor tanaman pangan. Kondisi ini menunjukkan bahwa petani mengalami peningkatan dalam  perdagangan  ketika  tingkat  rata-rata  harga  yang  dibayar  mengalami penurunan  yang  lebih  cepat  daripada  tingkat  rata-rata  harga  yang  diterima terhadap tahun dasar (BPS, 2021).
Variabel  X 6 memiliki  nilai  koefisien  sebesar  0,803845  menunjukkan  bahwa jika terjadi kenaikan biaya penambahan barang modal sebesar satu satuan, maka berdampak  terhadap  meningkatnya  NTP  sektor  tanaman  pangan  sebesar 0,105206.  Hal  ini  berarti  bahwa  jika  variabel  X 6 mengalami  peningkatan,  maka berdampak  terhadap  akan  meningkatnya  variabel  Y  dan  sebaliknya.  Biaya penambahan  barang  modal  yang  mengalami  peningkatan,  maka  berdampak terhadap  akan  meningkatnya  Ib.  Selanjutnya,  bila  diasumsikan  It  mengalami peningkatan  yang  lebih  besar  dari  peningkatan  Ib,  maka  berdampak  terhadap akan  meningkatnya  NTP  sektor  tanaman  pangan.  Kondisi  ini  menunjukkan bahwa petani mengalami peningkatan dalam perdagangan ketika tingkat rata-rata harga yang dibayar mengalami penurunan yang lebih cepat daripada tingkat rata- rata harga yang diterima terhadap tahun dasar (BPS, 2021).
Variabel  X 7 memiliki  nilai  koefisiennya  sebesar  -0,522404  menunjukkan bahwa  jika  terjadi  kenaikan  upah  buruh  tani  sebesar  satu  satuan,  maka berdampak  terhadap  akan  menurunnya  NTP  sektor  tanaman  pangan  sebesar 0,522404.  Hal  ini  berarti  bahwa  jika  variabel  X 7 mengalami  peningkatan,  maka berdampak terhadap akan menurunnya variabel Y dan sebaliknya. Riyadh (2015), Akbar et al . (2019), dan Runtunuwu (2020) menjelaskan bahwa upah tenaga kerja memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  NTP  di  Provinsi  Sumatera Utara, Kalimantan Selatan, dan Maluku Utara. Upah buruh tani yeng mengalami peningkatan  akan  berkontribusi  terhadap  meningkatnya  Ib.  Selanjutnya,  bila diasumsikan  It  relatif  stabil,  maka  berdampak  terhadap  akan  menurunnya  NTP
sektor  tanaman  pangan.  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  petani  mengalami penurunan  dalam  perdagangan  ketika  tingkat  rata-rata  harga  yang  dibayar mengalami  penurunan  yang  lebih  lambat  daripada  tingkat  rata-rata  harga  yang diterima terhadap tahun dasar (BPS, 2021).
Standard  Error atau  kesalahan  baku  merupakan  nilai  standar  deviasi  dari rata-rata. Semakin benar estimasi dalam model regresi, maka semakin baik model untuk  digunakan  dengan  syarat  nilai Standard  Error atau  kesalahan  baku semakin  kecil  atau  mendekati  nol  (Widarjono,  2007).  Nilai Standar  Error untuk konstanta sebesar 35,23355; variabel X 1 sebesar 0,643079; X 2 sebesar 0,651814; X 3 sebesar  0,435029;    X 4 sebesar  0,798644;  X 5 sebesar  0,616013;  X 6 sebesar 0,834543; dan X 7 sebesar 0,653436. Jadi nilai Standard Error dari masing-masing variabel bebas mendekati nol, berarti estimasi dalam model regresi semakin baik sedangkan konstanta sangat tinggi.
Nilai R 2 atau R- squared sebesar 0,8237 artinya variasi variabel terikat yaitu Y dapat  dijelaskan  dengan  menggunakan  variasi  variabel  bebas  atau  X  sebesar 82,37 persen sisanya 17,63 persen dijelaskan oleh variabel lain yang tidak masuk dalam  model.  Atau  dengan  kata  lain  variabel  bebas  mampu  menjelaskan pengaruhnya  sebanyak  82,37  persen  terhadap  variabel  terikat  atau  variabel  X 1 (pengeluaran konsumsi rumah tangga), X 2 (harga bibit), X 3 (harga obat-obatan dan pupuk),  X 4 (sewa  lahan,  pajak,  dan  lainnya),  X 5 (biaya  transportasi),  X 6 (biaya penambahan  barang  modal),  dan  X 7 (upah  buruh  tani)  mampu  menjelaskan pengaruhnya  sebesar  85,98  persen  terhadap  variabel  Y  (NTP  sektor  tanaman pangan).  Nilai  R 2 atau  R- squared yang  diperoleh  sebesar  0,8237  atau  82,37 persen memenuhi syarat bahwa untuk R 2 atau R- squared harus diatas 50 persen dan  tidak  boleh  diatas  98  persen  karena  bisa  mengakibatkan  adanya  regresi lancung  (Ghozali, 2011).
Nilai dari adjusted R-s quared memiliki makna yang sama dengan nilai R 2 atau R-s quared .  Semakin  banyak  variabel  bebas  yang  dimasukkan  ke  dalam  model persamaan,  maka  akan  semakin  memperkecil  nilai adjusted R- squared .  Nilai standard  error dari  regresi  ( S.E.  of  Regression )  sebesar  2,763325.  Semakin  kecil nilai standard error dari regresi, maka semakin benar regresi yang ada pada model (Ghozali, 2011).
Bila  dilihat  dari  nilai  probabilitas  (F-statistik)  lebih  kecil  dari  α0,05 menunjukkan bahwa model dapat digunakan untuk memprediksi variabel terikat (Y)  atau  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  X 1 (pengeluaran  konsumsi  rumah tangga), X 2 (harga bibit), X 3 (harga obat-obatan dan pupuk), X 4 (sewa lahan, pajak,
dan lainnya), X 5 (biaya transportasi), X 6 (biaya penambahan barang modal), dan X 7 (upah buruh tani) secara bersama-sama atau simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel Y (NTP sektor tanaman pangan).
Nilai  probabilitas  variabel  X 1 sebesar  0,1467  >  atau  lebih  besar  dari  α0,05 menunjukkan  bahwa  secara  parsial  variabel  X 1 (pengeluaran  konsumsi  rumah tangga)  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  Y  (NTP  sektor tanaman pangan). Nilai probabilitas variabel X 2 sebesar 0,0139 < atau lebih kecil dari  α0,05  menunjukkan  bahwa  variabel  X 2 (harga  bibit)  berpengaruh  secara signifikan terhadap variabel Y. Nilai probabilitas variabel X 3 sebesar 0,9951 > atau lebih  besar  dari  α0,05  menunjukkan  bahwa  variabel  X 3 (harga  obat-obatan  dan pupuk) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Y. Nilai probabilitas variabel  X4  sebesar  0,4424  >  atau  lebih  besar  dari  α0,05  menunjukkan  bahwa variabel  X 4 (sewa  lahan,  pajak  dan  lainnya)  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  variabel  Y.  Nilai  probabilitas  variabel  X 5 sebesar  0,5231  >  atau  lebih besar  dari  α0,05  menunjukkan  bahwa  variabel  X 5 (biaya  transportasi)  tidak berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  Y.  Nilai  probabilitas  variabel  X 6 sebesar  0,3412  >  atau  lebih  besar  dari  α0,05  menunjukkan  bahwa  variabel  X 6 (biaya penambahan barang modal) tidak berpengaruh secara signifikan signifikan terhadap  variabel  Y.  Nilai  probabilitas  variabel  X 7 sebesar  0,4287  >  atau  lebih besar  dari  α0,05  menunjukkan  bahwa  variabel  X 7 (upah  buruh  tani)  tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Y.

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  selama  kurun  waktu  Januari  2017 hingga  Desember  2020,  NTP  sektor  tanaman  pangan  di  NTT  mengalami kecenderungan  ( trend )  menurun  dibandingkan  periode  sebelumnya.  Pengeluaran konsumsi rumah tangga; harga bibit; harga obat-obatan dan pakan; sewa lahan, pajak,  dan  lainnya;  biaya  transportasi;  biaya  penambahan  barang  modal;  dan upah  buruh  tani  secara  bersama-sama  atau  simultan  merupakan  penjelas  yang signifikan terhadap NTP sektor tanaman pangan. Sedangkan, secara parsial hanya harga  bibit  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  NTP  sektor  tanaman pangan.
NTP  dapat  ditingkatkan  dengan  melakukan  kebijakan  untuk  meningkatkan penerimaan  dan  menurunkan  pengeluaran  petani.  Kebijakan  untuk  meningkat
penerimaan petani antara lain dapat dilakukan dengan peningkatan produksi dan pengendalian harga di tingkat petani. Kebijakan untuk menurunkan pengeluaran petani dapat dilakukan dengan pengendalian tingkat inflasi perdesaan agar tetap berada  pada  tingkat  yang  wajar  atau  moderat  sehingga  tingkat  daya  beli  petani tetap terjaga.

## DAFTAR PUSTAKA
Agyei  SK,  Isshag  Z,  Frimpong  S,  Adam  M,  Bossman  A,  dan  Asiamah  O.  2021. COVID-19 and Food Prices in Sub-Saharan Africa. African Development Review . 33:S102-S113.
Akbar  T,  Fauzi  M,  dan  Fajeri  H.  2019.  Affecting  Factors  Farmer  Exchange  Rate (NTP)  of  Food  Crops  South  Kalimantan  Province. IOSR  Journal  of  Agriculture and Veterinary Science (IOSR-JAVS). Vol. 12, No. 7: 83-91.
Asmara  R,  Hanani  N,  dan  Fahriyah  F.  2016.  Farmer’s  Welfare  Level  Based  on Farmer’s  Terms  of  Trade  (FTT). Russian  Journal  of  Agricultural  and  Socio- Economic Sciences . Vol. 60, No. 12: 33-38.
Badan Pusat Statistik NTT. 2021. Statistik Nilai  Tukar Petani  2020 . BPS  Provinsi NTT. Kupang.
Badan  Pusat  Statistik  NTT.  2021. Provinsi  NTT  dalam  Angka  2020 .  BPS  Provinsi NTT. Kupang.
Badan Pusat Statistik. 2021. Statistik Nilai Tukar Petani 2020 . BPS. Jakarta.
Barokah  U,  Rahayu  W,  dan  Sundari  MT.  2014.  Analisis  Biaya  dan  Pendapatan Usahatani Padi di Kabupaten Karanganyar. Jurnal AGRIC. Vol. 26, No. 1: 12- 19.
Ekaria  dan  Hasyyaty  AN.  2014.  Kajian  Perhitungan  Nilai  Tukar  Petani  Tanaman Pangan  (NTPP)  di  Jawa,  Bali,  dan  Nusa  Tenggara  Tahun  2011-2013.  Jurnal Aplikasi Statistika dan Komputasi Statistik. Vol. 6, No. 2: 1-18.
Ghozali,  M.  2011.  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  15. Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Semarang.
Gu  HY  dan  Wang  CW.  Impacts  of  the  COVID-19  Pandemic  on  Vegetable Production  and  Countermeasures  from  an  Agricultural  Insurance  Perspective. Journal of Integrative Agricultural . Vo. 19, No. 12:1866-2876.
Koutsoyiannis, A. 1977. Theori of Econometrics. 2nd ed. The Macmillan Press Ltd. United Kingdom.
Koylal  JA  dan  Kuang  SM.  2021. Kajian  Dampak  Perubahan  Permintaan  Akhir Sektor  Pertanian  Terhadap  Output,  Pendapatan  Rumah  Tangga,  dan Penyerapan Tenaga Kerja dalam Perekonomian Nusa Tenggara Timur . Laporan
Penelitian Terapan Stimulus. Politani Kupang. Kupang.
Marsudi  E,  Makmur  T,  dan  Syafitri  Y.  2020.  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Nilai  Tukar  Petani  Padi  dan  Perkembangannya  di  Provinsi  Aceh . Jurnal Agrisep. Vol. 21, No. 2:  51-60.
Mulyani  dan  Kemala  N.  2022.  Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Nilai  Tukar Petani  Subsektor  Tanaman  Pangan  di  Provinsi  Jambi.  Jurnal  Ilmiah Universitas Batanghari Jambi. Vol. 22, No. 1:154-156.
Nirmala  AR,  Hanani  N,  dan  Muhaimin  AW.  2016.  Analisis  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi  Nilai  Tukar  Petani  Tanaman  Pangan  di  Kabupaten  Jombang. Jurnal Habitat. Vol. 27, No. 2: 66-71.
Nugroho, A.D. 2021. Does  Covid-19 Have Effects on the Indonesian Horticultural Subsector? Bulgarian Journal of Agricultural Science . Vol. 27, No. 5:865-874.
Rahim, M. 2010. Dampak Kebijakan Harga dan Impor Beras Terhadap Nilai Tukar Petani di Pantai Utara Jawa Barat. Trikonomika. Vol. 9, No. 1: 29-36.
Ramadhanu R, Ginting R, dan Ayu SF. 2021. Analysis of Factors Affecting Farmer Exchange Rate in North Sumatera  Province. IOP Conference  Series : Earth and Environmental Science 782: 1-6.
Riyadh,  M.I.  2015.  Analisis  Nilai  Tukar  Petani  Tanaman  Pangan  di  Sumatera Utara. Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik. Vol. 6, No. 1: 17-32.
Runtunuwu,  P.C.H.  2020.  Analysis  of  Macroeconomic  Indicators  on  the  Farmer Exchange  Rate  of  North  Maluku  Province:  A  Case  Studi  of  Smallholder Plantation Subsector. Society. Vol. 8, No. 2: 437-457.
Tenriawaru A, Arsyad M, Amiruddin A, Viantika N, dan Melani N.  2021.  Analisis dan  Determinan  Nilai  Tukar  Petani  Tanaman  Pangan  (NTPP)  di  Provinsi Sulawesi  Selatan.  Agritexts: Journal  of  Agricultural  Extension .  Vol. 45,  No.  2: 146-151.
Widarjono, A. 2007. Ekonomitrika: Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan Bisnis. Edisi Kedua. Ekonosia. Yogyakarta.
Yasin  M  dan  Amin  M.  2021.  The  Impact  of  Farmer  Exchange  Rate  on  Inflation During  Covid  19  in  Indonesia. International  Journal  of  Multicultural  and Multireligious Understanding . Vol. 8, No. 5: 780-788.