## KONVERSI LAHAN SAWAH DI INDONESIA DAN PENGARUHNYA TERHADAP KEBIJAKAN HARGA PEMBELIAN PEMERINTAH (HPP) GABAH/BERAS
field land conVersion in indonesia and iTs effecT on The Policy of The goVernmenT Purchase Price (hPP) of grains/rice
Erni Purbiyanti *)1 , Muhammad Yazid **) , dan Indri Januarti **)
*) Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Sriwijaya Jl. Raya Palembang-Prabumulih Km. 32 Inderalaya, Ogan Ilir, Sumatera Selatan
Abstract: Conversion of paddy fields in Indonesia is quite alarming, reaching an average area of 10 thousand hectares per year. Various regulations have been created and assigned; however, they are considered not to effectively reduce the rate of conversion of the existing paddy fields. The paddy field conversion has brought about negative impacts on the national food security. To overcome these, besides issuing the government regulations to reduce the rate of paddy field conversion, the government has also set a number of policies to boost rice production and to improve the welfare of farmers. one policy is the pricing policy by the government Purchase Price (grains/rice). This study aimed to analyze the paddy field conversion in Indonesia and its effect on the government Purchase Price (grains/rice). The data used in this research were the dynamic time series data from the years of 1990-2010, with the consideration of the upward trend in paddy field conversion in Indonesia. The models built an econometric model of simultaneous equations consisted of 41 equations (19 structural equations and 22 identity equations) or in other words, the model consisted of 41 endogenous variables. The results showed that the real prices (grains/rice) of the government purchases have inelastic responses to the changes of all explanatory variables in the short and long terms. The conversion of paddy fields in Indonesia has not only reduced the existing rice production capacity but also has affected the government purchase price policy (grains/rice). The government requires to implement the multi qualities of the government purchasing pries (hPP) for both grains and rice.
Keywords: rice, grain, government purchase price, paddy field conversion
Abstrak: Konversi lahan sawah di Indonesia cukup mengkhawatirkan, yaitu mencapai luasan rata-rata  10  ribu  hektar  per  tahun.  Berbagai  peraturan  sudah  dibuat  dan  ditetapkan,  namun dinilai  belum  efektif  menekan  laju  konversi  lahan  sawah  yang  ada.  Konversi  lahan  sawah berdampak  negatif  terhadap  ketahanan  pangan  nasional.  Untuk  mengatasi  itu  semua,  selain mengeluarkan  peraturan  pemerintah  untuk  menekan  laju  konversi  lahan  sawah,  pemerintah juga telah menetapkan berbagai kebijakan untuk meningkatkan produksi padi dan juga untuk meningkatkan  kesejahteraan  petani.  Salah  satunya  melalui  kebijakan  harga  melalui  Harga Pembelian Pemerintah (HPP) gabah/beras. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis konversi lahan sawah di Indonesia dan pengaruhnya terhadap Harga Pembelian Pemerintah (HPP) gabah/ beras. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data deret waktu dari tahun 1990- 2010, yang bersifat dinamik, dengan pertimbangan tren peningkatan konversi lahan sawah di Indonesia.  Model  yang  dibangun  merupakan  model  ekonometrika  persamaan  simultan,  yang terdiri dari: 41 persamaan (19 persamaan struktural dan 22 persamaan identitas) atau dengan kata lain model terdiri dari 41 peubah endogen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa harga riil (gabah) pembelian pemerintah memiliki respon inelastis terhadap peubah: perubahan harga riil beras impor Indonesia, pendapatan riil nasional Indonesia dan nilai tukar tahun sebelumnya; baik dalam dalam jangka pendek dan jangka panjang. Konversi lahan sawah di Indonesia tidak saja menurunkan kapasitas produksi padi yang ada. Namun lebih jauh dari itu, konversi lahan sawah  juga  memengaruhi  kebijakan  harga  pembelian  pemerintah  (gabah/beras).  pemerintah perlu mengimplementasikan harga pembelian pemerintah (HPP) multikualitas masing-masing untuk gabah dan beras.
Kata kunci: beras, gabah, harga pembelian pemerintah, konversi lahan sawah

## PENDAHULUAN
Berdasarkan  data  luas  baku  lahan  sawah  dalam  tiga dekade  terakhir,  rata-rata  konversi  lahan  sawah  yang terjadi di Jawa sebesar 8.346,65 ha/tahun dan di luar Jawa  sebesar  2.269,75  ha/tahun  sehingga  luas  baku lahan  sawah  terkonversi  rata-rata  setiap  tahunnya mencapai luasan 10.616,4 ha/tahun (Purbiyanti, 2013). Walaupun tidak semasif di Jawa, konversi lahan sawah di luar Jawa pun seakan tidak bisa dihindari. Kondisi ini  semakin  mengkhawatikan,  mengingat  pesatnya pertumbuhan  ekonomi  di  luar  Jawa  saat  ini  dan  laju pertumbuhan  penduduk  di  luar  Jawa  yang  masih mencapai  1,36%  dalam  10  tahun  terakhir.  Sumatera Selatan  yang  merupakan  salah  satu  lumbung  pangan nasional  di  luar  Jawa  pun  tak  lepas  dari  kondisi  ini (Purbiyanti et al. 2013).
Laju konversi lahan yang tidak terkendali dan hambatan dalam  peningkatan  produktivitas  padi  ( leveling- off )  merupakan  faktor  utama  yang  melemahkan program ketahanan pangan (Irawan, 2005). Penelitian Adimiharja et  al. (2004)  juga  menyebutkan  bahwa penurunan  produksi  padi  secara  nasional  akibat konversi  lahan  sawah  masih  sulit  diimbangi  dengan upaya  peningkatan  perluasan  areal  sawah  di  luar Jawa.  Sebagaimana  hasil  perhitungan  menunjukkan bahwa  untuk  mensubstitusi  hilangnya  produksi  padi setiap 1 ha lahan sawah beririgasi di Jawa diperlukan sekitar  4-5  ha  lahan  sawah  baru  di  luar  Jawa.  Hal ini  dikarenakan  produktivitas  padi  di  Jawa  dan  luar Jawa berbeda. Data BPS (2011) menunjukkan bahwa produktivitas  padi  di  Jawa  lebih  tinggi  (5,58  ton/ha) dibandingkan  produktivitas  di  luar  Jawa  (4,21  ton/ ha). Peningkatan produktivitas tidak serta-merta dapat menyelesaikan permasalahan perbedaan produktivitas ini. Peningkatan produktivitas usaha tani padi ini sulit dilakukan  akibat  stagnasi  inovasi  teknologi,  yang ditandai oleh laju kenaikan produktivitas yang semakin berkurang. Hal ini ditunjukkan oleh laju produktivitas padi  di  Jawa  yang  mengalami  penurunan  terutama pada tahun 2008–2010, yaitu sebesar 3,31; 2,61; dan -0,56%.  Laju  produktivitas  padi  di  luar  Jawa  juga mengalami penurunan dalam kurun tiga tahun tersebut, yaitu sebesar 2,59, 2,5 dan 0,9%.
Data  empiris  membuktikan  bahwa  semakin  tinggi produktivitas  lahan  sawah  yang  terkonversi,  semakin tinggi pula kerugian yang terjadi. Kerugian itu berupa hilangnya  kesempatan  kapasitas  untuk  memproduksi padi  antara  4,5–12,5  ton/ha/tahun,  tergantung  pada
kualitas lahan sawah yang bersangkutan (Sumaryanto et  al. 2006).  Perhitungan  kerugian  ini  hanya berdasarkan  kesempatan  produksi  padi  yang  hilang, belum  memperhitungkan  kerugian  sosial,  budaya dan lingkungan. Konversi lahan sawah di Jawa yang hampir tiga kali lipat lebih besar dengan produktivitas padi yang juga lebih tinggi dibandingkan di luar Jawa, merupakan ancaman serius bagi ketersediaan produksi pangan  dalam  negeri.  Terlebih  Jawa  merupakan penghasil sekitar 60% produksi padi nasional. Kondisi ini  semakin  memperparah  dampak  konversi  lahan sawah, disamping dampaknya yang bersifat permanen, kumulatif dan progresif (Irawan, 2005).
Selama  ini  peraturan/perundangan  yang  berkaitan dengan konversi lahan pertanian sudah banyak dibuat. Setidaknya  ada  11  peraturan/perundangan  yang berkenaan dengan masalah ini. Namun, hingga saat ini pengendalian konversi lahan pertanian belum optimal. Permasalahan  di  lapangan  terlalu  kompleks  sehingga kebijakan yang dibuat haruslah sistemik. Implementasi peraturan/perundangan  tidak  efektif  karena  tidak didukung oleh data dan sikap proaktif yang memadai. Tiga kendala mendasar yang menjadi alasan peraturan pengendalian konversi lahan sulit dilaksanakan adalah 1) kebijakan yang kontradiktif; 2) cakupan kebijakan yang terbatas; dan 3) kendala konsistensi perencanaan (Nasoetion, 2003).
Selain  beberapa  instrumen  kebijakan  ekonomi sektor  pertanian  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya, kebijakan  harga  ( input maupun output )  juga  sering diimplementasikan  pemerintah  untuk  melindungi petani.  Salah  satunya  adalah  kebijakan  harga output yang  dikenal  dengan  kebijakan  Harga  Dasar  yang bertujuan  melindungi  petani  dari  turunnya  harga secara drastis pada saat panen raya (suplai melimpah). Kebijakan Harga Dasar ini ditetapkan oleh pemerintah dan  telah  mengalami  perubahan  istilah  penamaan, seperti:  Harga  Dasar  Gabah  (HDG),  Harga  Dasar Pembelian  Gabah  (HDPG),  Harga  Dasar  Pembelian Pemerintah (HDPP) dan Harga Pembelian Pemerintah (HPP) merupakan hal yang sama dalam menyebutkan harga  dasar  dengan  konsep  yang  sama.  Pemerintah melalui  Inpres  No.  9  Tahun  2002,  telah  mengubah kebijakan harga dasar menjadi kebijakan (tunggal) HPP gabah/beras per 1 Januari 2003. Setelah itu, berbagai Inpres  diterbitkan  oleh  pemerintah  untuk  jadi  acuan penetapan  HPP  di  lapangan  bagi  Bulog/Dolog  Sub Divre di beberapa daerah (Intan et al. 2012). Namun demikian, menurut Simatupang (2003), sebenarnya ada
Model ekonometrika yang dibangun merupakan model persamaan simultan, yang akan mengkaitkan berbagai peubah dalam blok konversi lahan sawah dengan blok ketersediaan  pangan  dan  blok  akses  pangan.  Model ketersediaan  dan  akses  pangan  di  Indonesia  yang telah  dirumuskan  ini  terdiri  dari:  41  persamaan  (19 persamaan struktural dan 22 persamaan identitas) atau dengan kata lain model terdiri dari 41 peubah endogen (G).  Peubah predetermined dalam  model  berjumlah 74  peubah  yang  terdiri  dari  41  peubah  eksogen  dan 33 lag peubah endogen. Oleh karena itu, total peubah yang ada di dalam model (K) berjumlah 115 peubah, dengan jumlah peubah predetermined terbanyak dalam suatu  persamaan  (M)  adalah  sebanyak  7  peubah. Maka  berdasarkan order  condition  criteria ,  setiap persamaan  di  dalam  model  ini  adalah  teridentifikasi secara  berlebih  ( over-identified ).  Metode  pendugaan model  yang  dapat  dilakukan  adalah  metode  2-SLS ( Two stage least squares ). Metode 2-SLS lebih tepat digunakan  untuk  analisis  simultan,  dimana  dalam analisis  ini  semua  peubah  diperhitungkan  sebagai suatu sistem secara menyeluruh (Pyndick & Rubinfeld, 1998). Penghitungan parameter pendugaan persamaan struktural dalam model dilakukan dengan menggunakan program  komputer  SAS/ETS  ( statistical  analysis system/econometric  Time  series )  versi  9.1.Penelitian ini  menguji  tentang  beberapa  asumsi  dari  metode pendugaan OLS, yaitu sebagai berikut:
a. Serial Korelasi ( autocorrelation )
Serial korelasi ( autocorrelation ) didefinisikan sebagai korelasi  yang  terjadi  antara  anggota-anggota  dari serangkaian pengamatan yang tersusun dalam rangkaian waktu  (data time  series )  atau  yang  tersusun  dalam rangkaian ruang (data cross section ). Pada umumnya banyak  terjadi  pada  kasus  data time  series. Sebagai pengganti  untuk  mengetahui  apakah  serial  korelasi ( autocorrelation )  atau  tidak  dalam  setiap  persamaan, maka  digunakan  uji  statistik  dh  (Durbin-h statistic ) sebagai berikut:
Keterangan:  h  (Angka  statistik  Durbin-h);  Dw (Durbin-w  statistik);  T  (Jumlah  observasi);  Var  (β) (Varian  koefisien  regresi  untuk lagged  dependent variable ).
perbedaan yang sangat mendasar dari perubahan nama tersebut.  Perbedaan  antara  HDG  dan  HPP  disajikan pada Tabel 1.
Berbeda  dengan  HDG,  HPP  sebenarnya  adalah  harga pembelian petani untuk mengisi stok Bulog sebesar 8–10% dari total produksi nasional. Ini merupakan konsekuensi pasca-penandatanganan perjanjian pertanian WTO pada tahun  1995  sehingga  terjadi  liberalisasi  perdagangan dengan indikator: a) pembebasan bea masuk impor beras sampai 0%; b) pencabutan status Bulog sebagai lembaga penyangga; c) pencabutan subsidi input dan liberalisasi tataniaga pupuk tahun 1998. Perjanjian WTO tersebut memberi  dampak  terutama  pada  perubahan  fungsi Bulog  dan  perubahan  HDG  menjadi  HPP.  Perubahan nama dari HDG menjadi HPP diduga tidak signifikan memengaruhi proses pembentukan harga beras. Harga beras yang ada diduga merupakan hasil dari mekanisme pasar  sehingga  kebijakan  penetapan  HPP  beras  ini dinilai  perlu  dipertimbangkan  kembali.  Berdasarkan paparan,  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  analisis kaitan antara konversi lahan sawah di Indonesia secara luas,  khususnya  terhadap  kebijakan  penetapan  Harga Pembelian Pemerintah (HPP) gabah/beras yang ada.

## MeToDe peneliTian
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  deret  waktu  dari  tahun  1990–2010  yang  bersifat dinamik dengan pertimbangan tren peningkatan konversi lahan sawah di Indonesia. Khusus konversi lahan sawah, data yang digunakan adalah data konversi lahan sawah netto .  Data  net  konversi  lahan  sawah  yang  bernilai positif diasumsikan secara netto tidak terjadi konversi lahan  sawah  sehingga  bernilai  nol  dan  selanjutnya ditulis 0,001 untuk memudahkan pengolahan data. Data yang digunakan bersumber dari beberapa instansi yang terkait, yaitu Kementerian Pertanian (Kementan), Badan Urusan  Logistik  (Bulog),  Kementerian  Perdagangan (Kemendag),  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dan  Pusat Sosial  Ekonomi  dan  Kebijakan  Pertanian  (PSEKP). Penelitian  ini  juga  melakukan  pengambilan  data  dari beberapa  website  resmi,  seperti:  Food  Agricultural Organization (FAO), World Bank dan berbagai publikasi lainnya yang terkait.Semua harga nominal merupakan harga rata-rata tertimbang, selanjutnya dideflasi dengan indeks  harga  pada  tahun  dasar  (2005=100)  sehingga diperoleh  harga  riil  yang  sudah  memperhitungkan inflasi pada tahun yang bersangkutan.

## Tabel 1.  Perbedaan antara HDG dan HPP
Komponen HDG HPP Pembentukan harga Pemerintah melalui Bulog membeli kelebihan pasokan dalam jumlah besar sehingga petani mendapatkan harga minimal tidak dibawah HDG. Pemerintah tidak menjamin bahwa harga gabah yang diterima petani selalu berada di atas HPP yang ditetapkan. Penjaminan harga Pemerintah berkewajiban dan bertanggung jawab untuk menjamin harga dasar gabah minimum di tingkat petani. Pemerintah tidak lagi berkewajiban & bertanggung jawab untuk menjamin harga dasar gabah minimum di tingkat petani. Pemberlakuan harga Berlaku di tingkat petani sehingga Bulog menanggung biaya angkut, transportasi, dll. Berlaku di gudang Bulog. Bulog tidak menanggung biaya angkut, transportasi, dll, sehingga HPP yang ditetapkan pemerintah bukanlah HPP yang diterima petani, melainkan harga yang diterima pedagang rekanan Bulog.
Apabila h hitung lebih kecil dari nilai kritis h dari tabel distribusi normal (h hitung < h tabel ) maka dalam persamaan tidak mengalami serial korelasi ( autocorrelation )  Jika menggunakan  taraf  probabilitas  α  =  5%,  diketahui -1,96 ≤ h hitung ≤ 1,96  maka dapat disimpulkan bahwa persamaan  tidak  mengalami  serial  korelasi.  Akan tetapi jika nilai h hitung < -1,96 maka disimpulkan bahwa persamaan mengalami autokorelasi negatif. Sebaliknya, jika  diperoleh  nilai  h hitung >  1.96  maka  disimpulkan bahwa  persamaan  mengalami  autokorelasi  positif. Selain itu, uji Durbin-h ini tidak valid ketika   lebih dari 1,  karena  tidak  dapat  menghitung  nilai  akar  kuadrat negatif (Pindyck dan Rubinfeld, 1998).
b. Multikolinieritas
Suatu hubungan linier antara dua  atau  lebih independent variable disebut  sebagai multicollinearity .  Pengujian terhadap  multikolinieritas  dilakukan  dengan  melihat nilai variance inflation factor (VIF) yang terdapat pada prosedur PROC REG dalam program SAS. Nilai VIF dapat dihasilkan setelah menuliskan pernyataan MODEL pada PROC REG kemudian menggunakan pilihan VIF setelah tanda slash (/). Masalah multikolinieritas pada suatu  model  persamaan  linier  regresi  berganda  akan selalu  ditemukan.  Masalah  multikolinieritas  dinilai serius  jika  nilai VIF  lebih  besar  dari  10.  Sebaliknya, dinilai tidak serius jika nilai VIF lebih kecil dan atau sama dengan 10 (Sitepu dan Sinaga, 2006).
Validasi  model  dilakukan  dengan  tujuan  mengetahui tingkat representasi model dibandingkan dengan dunia nyata  sebagai  dasar  untuk  melakukan  simulasi,  juga untuk  mengetahui  apakah  model  cukup  valid  jika dibuat  suatu  simulasi  alternatif  kebijakan  atau  non- kebijakan  dan  peramalan.  Berbagai  kriteria  statistik
dapat  digunakan  untuk  validasi  model  ekonometrika dengan membandingkan nilai-nilai aktual dan dugaan peubah-peubah endogen (Intriligator, 1978). Keeratan arah ( slope ) antara aktual dengan hasil yang disimulasi dapat dilihat dari nilai koefisien determinasinya (R 2 ). Semakin besar nilai R 2 tersebut berarti semakin besar proporsi variasi perubahan peubah endogen yang dapat dijelaskan oleh variasi dalam peubah penjelas sehingga model semakin baik. Prosedur analisis yang dilakukan meliputi tahapan berikut ini (Gambar 1). Sementara itu, langkah-langkah  dalam  estimasi  model  selengkapnya pada Gambar 2.
Beberapa  persamaan  simultan  dalam  model ekonometrika yang dibangun adalah sebagai berikut:
Δ KLSI t = LBSI t – LBSI t-1
Keterangan: Δ KLSI t (Perubahan konversi lahan sawah di Indonesia (ha)); LBSI t (Luas baku sawah di Indonesia (ha)); LBSI t-1 ( lag luas baku sawah di Indonesia (ha)).
LAPI t =    a 0 + a 1 (HGTTIR t / HGTTIR t-1 ) + a 2 HJTPIR t + a 3 HUREIR t + a 4 KLSI t-1 + a 5 IPI t + a 6 LAPI t-1 + U 1
Keterangan:  LAPJ t (Luas  areal  panen  padi  di  Jawa (ha)); HGTTIR t (Harga  gabah  di  tingkat  petani  di Indonesia  (Rp/kg),  dideflasi  dengan  indeks  harga pedagang  besar  Indonesia  tahun  dasar  (2005=100)); HGTTIR t-1 ( lag harga  gabah  di  tingkat  petani  di Indonesia  (Rp/kg),  dideflasi  dengan  indeks  harga pedagang  besar  Indonesia  tahun  dasar  (2005=100)); HJTPIR t (Harga  jagung  di  tingkat  produsen  di Indonesia  (Rp/kg),  dideflasi  dengan  indeks  harga pedagang  besar  Indonesia  tahun  dasar  (2005=100));
Gambar 1. Prosedur analisis
Gambar 2. Bagan alir langkah-langkah dalam estimasi model
HUREIR t (Harga  pupuk  Urea  di  Indonesia  (Rp/kg), dideflasi  dengan  indeks  harga  konsumen  Indonesia tahun dasar (2005=100)); KLSI t (Konversi lahan sawah di Indonesia (ha)); IPI t (Intensitas pertanaman padi di Indonesia  (kali/tahun));  LAPI t-1 ( lag luas  areal  panen padi  di  Indonesia  (ha));  U1  (Peubah  pengganggu). Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah a 1 , a 5 > 0; a 2 ,a 3 ,a 4 < 0; dan 0 <a 6 < 1;
YPPI t =  b 0 + b 1 (HGTTIR t / HUREIR t ) + b 2 JUREI t + b 3 CHI t + b 4 LASII t + b 5 YPPI t-1 + U 2
Keterangan:  YPPI t (Produktivitas  padi  di  Indonesia (ton/ha) );  JUREI t (Jumlah  penggunaan  pupuk  Urea (kg/ha)); CHI t (Rata-rata curah hujan di Indonesia (mm/ tahun)); LASII t (Luas areal irigasi di Indonesia (ha)); YPPI t-1 ( lag produktivitas padi di Indonesia (ton/ha));
U 2 (Peubah pengganggu). Tanda dan besaran parameter
dugaan yang diharapkan adalah b 1 , b 2 , b 3 , b 4 > 0; dan 0< b 5 < 1. PPDI t = LAPI t * YPPI t
Keterangan: PPDI t (Produksi padi di Indonesia (ton))
PPDIPK t = PPDI t / JPDKI t
Keterangan: PPDIPK t (Produksi padi di Indonesia per kapita (ton)); JPDKLJ t (Jumlah penduduk di luar Jawa (jiwa))
PBRI t = PBRJ t + PBRLJ t
Keterangan: PBRI t (Produksi beras di Indonesia (ton)); AK t (Angka konversi).
HPPGR t =  c 0 +  c 1 HMBIR t +  c 2 GDPIR t +  c 3 ERIR t-1 + c 4 HPPGR t-1 + U 3
Keterangan: HPPGR t (Harga riil pembelian pemerintah (gabah/beras)    dalam  Rp/kg,  dideflasi  dengan  Indeks Harga Konsumen Indonesia (tahun dasar  2005=100)); GDPIR t (Pendapatan  nasional  (Rp),  dideflasi  dengan Indeks  Harga  Konsumen  Indonesia  (tahun  dasar 2005=100));  ERIR t-1 ( lag nilai  tukar  rupiah  terhadap US  dollar  (Rp/US$),  dideflasi  dengan  Indeks  Harga Konsumen  Indonesia  (tahun  dasar    2005=100)); HPPGR t-1 ( lag harga  (gabah)  pembelian  pemerintah (Rp/kg),  dideflasi  dengan  Indeks  Harga  Konsumen Indonesia  (tahun  dasar    2005=100));U 3 (Peubah pengganggu).  Tanda  dan  besaran  parameter  dugaan yang diharapkan adalah c 1 ,c 2 , c 3 > 0 dan 0 <c 4 < 1.
HGTTIR t = p 0 + p 1 HPPGR t + p 2 MPBI t + p 3 (PPDI t – PPDI t-1 ) + p 4 T t + U 4
Keterangan:  MPBJ t-1 (Marjin  pemasaran  beras  di Jawa  (Rp/kg));  MPBLJ t-1 (Marjin  pemasaran  beras di  luar  Jawa  (Rp/kg));  PPDJ t-1 ( lag produksi  padi  di Jawa (ton)); PPDLJ t-1 ( lag produksi padi di luar Jawa (ton));PPDI t-1 ( lag produksi  padi  di  Indonesia  (ton)); U 4 (Peubah pengganggu). Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah d 1 , d 4 > 0 dan d 2 , d 3 < 0.

## HASIL
Secara  umum,  hasil  pendugaan  model  ketersediaan dan akses pangan di Indonesia cukup baik dilihat dari kriteria ekonomi, statistik dan ekonometrika. Kriteria ekonomi  sebagai  ‘ a  priori  criteria ’  ditentukan  oleh prinsip-prinsip  yang  sesuai  dengan  kriteria  ekonomi, yang  mengacu  pada  arah  dan  besaran  ( sign  and magnitude ).  Berdasarkan  kriteria  ini  seluruh  arah dan  besaran  sesuai  dengan  teori  ekonomi.  Adapun berdasarkan  kriteria  statistika  yang  merupakan first- order test , hasil pendugaan model menunjukkan bahwa sebanyak  89,47%  (17  persamaan)  dari  19  persamaan struktural mempunyai nilai koefisien determinasi (R 2 ) berkisar 0,60022–0,98658, yang berarti secara umum kemampuan  peubah-peubah  penjelas  (p redetermined variable )  yang  ada  di  dalam  persamaan  perilaku untuk  menjelaskan  keragaman  nilai  peubah  endogen ( endogenous  variable )  cukup  tinggi.  Besarnya  nilai probabilitas  |F|  yang  kurang  dari  0,05  menunjukkan bahwa  peubah-peubah  penjelas  yang  dimasukkan dalam  setiap  persamaan  perilaku  secara  bersama-
sama  berpengaruh  kuat  terhadap  keragaman  peubah endogennya,  berbeda  nyata  pada  taraf  probabilitas 1–5%.
Selain  itu,  pengujian  terhadap  multikolinieritas dilakukan  dengan  melihat  nilai variance  inflation factor (VIF).  Masalah  multikolinieritas  pada  suatu model  persamaan  linier  regresi  berganda  akan  selalu ditemukan, tetapi ada yang serius dan ada yang tidak serius. Masalah multikolinieritas dinilai serius jika nilai VIF lebih besar dari 10, sebaliknya dinilai tidak serius jika  nilai  VIF  lebih  kecil  dan  atau  sama  dengan  10 (Sitepu dan Sinaga, 2006). Hasil pengujian diketahui bahwa semua persamaan perilaku dalam model tidak mengalami  multi-kolinieritas  secara  serius.  Hal  ini ditunjukkan dari nilai VIF yang kurang dari 10. Secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa hasil pendugaan model representatif untuk menggambarkan fenomena ketersediaan pangan di Indonesia.
Hasil pendugaan pada persamaan luas areal panen padi di Indonesia menghasilkan koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 90%, yang berarti peubah penjelas yang terdiri dari rasio harga riil gabah di tingkat petani di Indonesia, harga riil jagung di tingkat produsen di Indonesia, harga riil pupuk Urea di Indonesia, lag konversi lahan sawah di Indonesia, intensitas pertanaman di Indonesia, dan lag luas  areal  panen  padi  di  Indonesia  sebesar  90% mampu secara bersama-sama menjelaskan keragaman nilai  peubah  endogennya,  sedangkan  sisanya  sebesar 10%  dijelaskan  peubah  di  luar  persamaan.  Semua peubah  penjelas  mempunyai  arah  dan  besaran  nilai parameter dugaan sesuai harapan (Tabel 2).
Berdasarkan  fenomena  ini  dapat  disimpulkan  bahwa kebijakan harga riil gabah di tingkat petani dan harga riil  pupuk  Urea  yang  diimplementasikan  pemerintah selama ini dinilai belum mampu menjadi insentif bagi petani  untuk  meningkatkan  luas  areal  pertanaman padinya, tanpa didukung adanya kebijakan eksternal lain di luar persamaan, seperti teknologi dan kelembagaan. Maraknya  konversi  lahan  sawah  yang  terjadi  di Indonesia  akan  mengurangi  luas  baku  lahan  sawah yang  kemudian  berdampak  terhadap  penurunan  luas areal panen padi (dengan asumsi intensitas pertanaman tetap). Hal ini karena luas areal panen padi dipengaruhi oleh  luas  baku  sawah  dan  intensitas  pertanamannya. Luas  areal  panen  padi  yang  menurun  akan  berakibat terhadap  menurunnya  produktivitas  dan  produksi padi. Mengingat beras masih menjadi makanan pokok mayoritas  masyarakat  Indonesia  maka  penurunan
produksi  padi  akan  mengurangi  ketersediaan  beras di  Indonesia.  Untuk  itu,  pemerintah  perlu  menutupi kekurangan  itu  melalui  impor.  Peningkatan  jumlah beras impor diikuti dengan peningkatan harga riil beras impor  yang  harus  dibayar  pemerintah.  Peningkatan jumlah beras impor ini akan mengakibatkan peningkatan jumlah  ketersediaan  beras  domestik.  Hal  ini  akan menurunkan harga riil eceran beras domestik dan harga riil gabah di tingkat petani. Untuk itu, pemerintah perlu menjaga  harga  riil  gabah  di  tingkat  petani  melalui penetapan  harga  riil  pembelian  pemerintah  (gabah/ beras).  Penetapan  harga  riil  pembelian  pemerintah (gabah/beras) ini diharapkan mampu menjadi insentif bagi  petani  untuk  meningkatkan  produktivitas  padi mereka.
Adapun  perilaku  harga  riil  pembelian  pemerintah (gabah/beras) dipengaruhi oleh harga riil beras impor Indonesia  (sebagai  transmisi  harga  dan  proksi  dari penawaran beras), pendapatan nasional riil (dalam hal ini sebagai proksi dari permintaan beras di Indonesia), lag nilai  tukar  riil  rupiah  terhadap  US  dollar,  dan lag harga  riil  pembelian  pemerintah  (gabah/beras). Keempat  peubah  ini  secara  bersama-sama  belum mampu menjelaskan keragaman nilai peubah harga riil pembelian pemerintah (gabah/beras) yang ditunjukkan oleh  nilai  R 2 sebesar  47;  sedangkan  sisanya  (53%) dijelaskan  oleh  peubah  di  luar  persamaan.  Nilai koefisien  determinasi  yang  kurang  dari  60%  ini dikarenakan keterbatasan data peubah penjelas lainnya yang tersedia sehingga baru sebatas empat peubah saja yang dimasukkan dalam persamaan. Namun demikian, semua peubah penjelas mempunyai arah dan besaran nilai parameter dugaan sesuai harapan (Tabel 3).
Tabel 2.  Hasil pendugaan parameter luas areal panen padi di Indonesia (LAPI)
Peubah Parameter estimasi Elastisitas Prob > |T| Keterangan peubah Jangka pendek Jangka panjang intercept 2.886.463,00 - - 0,018 (HGTTIR / HGTTIR) 128.519,00 0,012 0,017 0,278 Rasio harga riil gabah di tingkat  petani di Indonesia HJTPIR -258,46 -0,033 -0,049 0,276 Harga riil  jagung di tingkat produsen di Indonesia HUREIR -523,55 -0,067 -0,101 0,014 Harga riil pupuk Urea di Indonesia LKLSI -0,03 0,000 0,000 0,466 Lag konversi lahan sawah di Indonesia IPI 4.123.558,00 0,509 0,765 0,000 Intensitas pertanaman di Indonesia LLAPI 0,34 - - 0,030 Lag luas areal panen padi di Indonesia Prob>|F| = <.00 R 2 = 0,9 Dw = 2,09     Dh = -0,29

## Tabel 3. Hasil pendugaan parameter harga riil pembelian pemerintah (HPPGR)
Peubah Parameter estimasi Elastisitas Prob > |T| Keterangan peubah Jangka pendek Jangka panjang intercept -154,10 - - 0,45 HMBIR 0,32 0,12 0,15 0,11 Harga riil beras impor Indonesia GDPIR 2,43x10 -13 0,30 0,37 0,05 Pendapatan nasional riil Indonesia LERIR 0,09 0,49 0,59 0,01 Lag nilai tukar rupiah thd US dollar LHPPGR 0,17 - - 0,27 Lag harga riil gabah pembelian pemerintah Prob>|F| = 0.04 R 2 = 0,47 Dw = 2,38                Dh = -
Harga  riil  pembelian  pemerintah  (gabah/beras) dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  peubah:  harga riil  beras  impor  Indonesia,  pendapatan  riil  nasional Indonesia dan nilai tukar tahun sebelumnya. Harga riil pembelian pemerintah (gabah/beras) memiliki respon inelastis  terhadap  peubah  perubahan  harga  riil  beras impor  Indonesia,  pendapatan  riil  nasional  Indonesia dan nilai tukar tahun sebelumnya dalam jangka pendek dan  jangka  panjang.  Fenomena  ini  menunjukkan bahwa perubahan yang terjadi pada peubah harga riil beras  impor  Indonesia,  pendapatan  nasional  riil  dan juga nilai tukar, berdampak kecil terhadap perubahan harga  riil  pembelian  pemerintah  (gabah/beras).  Hal ini diduga ada faktor eksternal lainnya seperti politik, yang  menjadi  pertimbangan  bagi  pemerintah  dalam menentukan  harga  riil  pembelian  pemerintah  (gabah/ beras).
Perubahan  nama  dari  Harga  Dasar  Gabah  (HDG) menjadi Harga Pembelian Pemerintah (HPP) ternyata mengubah  fungsi  “ floor  price ”  tersebut  (Tabel  1). Hasil penelitian ini didukung oleh beberapa penelitian sebelumnya. Penelitian Maulana (2012) menyimpulkan bahwa harga HPP multikualitas beras tidak mempunyai dampak  secara  kuat  terhadap  peningkatan  kualitas gabah  di  tingkat  petani  jika  kebijakan  HPP  tunggal gabah  masih  tetap  dipertahankan.  Hal  yang  sama juga berlaku, jika HPP multikualitas hanya berlaku di gabah saja tanpa diikuti HPP multikualitas untuk beras, hanya akan mendorong perbaikan kualitas gabah, tanpa diikuti adanya peningkatan jumlah kualitas beras yang dihasilkan.  Secara  umum,  jalinan  harga  antara  pasar beras dan gabah bersifat asimetris. Ketika harga beras meningkat tajam tidak serta merta menyebabkan harga gabah di tingkat petani membaik secara nyata pula. Hal yang berbeda akan terjadi jika harga gabah meningkat secara  signifikan  maka  perubahan  ini  hampir  secara sempurna  juga  terjadi  pada  harga  beras.  Hal  ini  juga diduga  menjadi  penyebab  tidak  maksimalnya  kalau HPP multikualitas hanya diterapkan pada beras sebagai instrumen tunggal dalam meningkatkan produksi beras berkualitas.
Masih  sejalan  dengan  itu,  penelitian  Intan et  al. (2013)  menyebutkan  bahwa  rasio  HPP  untuk  beras sangat  tinggi  dibanding  dengan  HPP  GKG  dan  jauh lebih  tinggi  daripada  rasio  dengan  HPP  GKP.  Fakta ini menunjukkan bahwa, walaupun harga aktual GKP dan GKG berada diatas HPP GKP dan GKG. Namun, persentase  kenaikan  harga  aktual  GKP  dan  GKG
tersebut tidak dapat mengimbangi persentase kenaikan harga  beras  sehingga  menyebabkan  semakin  besar kesenjangan  yang  terjadi  antara  harga  beras  dengan harga  GKP  dan  GKG.  Artinya,  bahwa  pada  tahun 2011/2012  kenaikan  HPP  GKP,  HPP  GKG,  maupun HPP Beras tersebut tidak pernah bisa menyamai harga aktual yang berlaku.
Adapun  temuan  Saputra et  al. (2014)  menegaskan bahwa  pemerintah  perlu  mengkaji  ulang  kebijakan Harga  Pembelian  Pemerintah,  agar  dapat  berjalan dengan  efektif.  Nilai  elastisitas  transmisi  harga  (Et) yang kurang dari satu (E t <1) mengindikasikan bahwa perubahan harga ditingkat konsumen yang terjadi tidak direspon  secara  baik  oleh  harga  ditingkat  produsen sehingga petani tidak merasakan dampak dari kenaikan harga  beras  yang  terjadi  di  tingkat  konsumen.  Oleh karena  itu,  kebijakan  HPP  yang  ditetapkan  oleh pemerintah  belum  dapat  dirasakan  oleh  petani  atau tepatnya belum efektif.

## Implikasi Manjerial
Harga  riil  pembelian  pemerintah  (gabah/beras)  jika sejatinya  merupakan  “ floor  price ”  yang  berfungsi untuk menjaga harga gabah/beras di tingkat petani dari kejatuhan harga pada saat over-supply (salah satunya akibat banyaknya jumlah beras impor di dalam negeri); maka  akan  menjadi  intensif  bagi  petani  untuk  terus meningkatkan produktivitas padi.

## kesiMpulan Dan saran

## k esimpulan
Konversi    lahan  sawah  di  Indonesia  tidak  saja menurunkan  kapasitas  produksi  padi  yang  ada. Namun, lebih jauh dari itu, konversi lahan sawah juga memengaruhi  kebijakan  harga  pembelian  pemerintah (gabah/beras).  Konversi  lahan  sawah  menuntut peningkatan jumlah beras impor sebagai konsekuensi berkurangnya ketersediaan beras domestik. Peningkatan jumlah beras impor berakibat terhadap harga riil eceran beras  di  dalam  negeri.  Untuk  itu,  pemerintah  perlu menstabilkan  harga  riil  gabah/beras  di  tingkat  petani melalui  penetapan  harga  riil  pembelian  pemerintah (gabah/beras). Namun, penetapan harga riil pembelian pemerintah  (gabah/beras)  dinilai  belum  mampu menjaga harga riil gabah di tingkat petani dari kejatuhan
Maulana,  M.  2012.  Prospek  implementasi  kebijakan Harga Pembelian Pemerintah (HPP) multikualitas gabah  dan  beras  di  Indonesia. analisis Kebijakan  Pertanian 10(3):  211–223.  https:// doi.org/10.21082/akp.v10n3.2012.211-223. Pindyck  RS,  Rubinfeld  DL.  1998. econometrics models and economic forecasts. 4th Ed. New York: MacGraw-Hill Inc.
Purbiyanti E. 2013. Dampak konversi lahan sawah di Jawa  dan  luar  Jawa  terhadap  ketersediaan  dan akses pangan nasional [tesis]. Bogor:  Magister Sains.  Sekolah  Pascasarjana,  Institut  Pertanian Bogor.
Purbiyanti E, Maryanah H, Mulyana E.  2013. Factors Influence Farmers’ Decision To Convert Rainfed Lowland In South Sumatera, Indonesia. Di dalam: Proceedings  of  2013  International  Seminar  on Climate  Change  and  Food  Security  (ISCCFS). Palembang,  South  Sumatra-Indonesia,  24-25 October, 2013.
Saputra  A,  Arifin  B,  Kasymir  E.  2014.    Analisis kausalitas  harga  beras,  harga  pembelian pemerintah  (Hpp)  dan  inflasi  serta  efektivitas kebijakan  HPP  di  Indonesia. Jurnal  ilmu-ilmu agribisnis 2(1):24–31. Simatupang P. 2003 Jan 28. Harga dasar gabah. suara Pembaruan , 28 Januari 2003. Sitepu  RK,  Sinaga  BM.  2006. aplikasi  model ekonometrika:
estimasi, simulasi dan Peramalan menggunakan Program sas. Bogor: Prodi Ilmu Ekonomi Pertanian, SPs IPB,
Sumaryanto  S,  Friyatno,  Irawan  B.  2006.  Konversi Lahan  Sawah  ke  Penggunaan  Nonpertanian dan  Dampak  Negatifnya.  Di  dalam:  Prosiding Seminar Nasional Multifungsi Lahan Sawah.
harga akibat meningkatnya volume beras impor karena pembentukan  harga  riil  gabah  di  tingkat  petani  lebih dipengaruhi oleh mekanisme pasar yang ada.

## Saran
Pemerintah perlu mengkaji ulang kebijakan harga riil pembelian  pemerintah  (gabah/beras)  tersebut  agar kembali kepada fungsi utamanya sebagai “ floor price ”. Selain  itu,  pemerintah  perlu  mengimplementasikan harga  pembelian  pemerintah  (HPP)  multikualitas masing-masing untuk gabah dan beras, sehingga dapat menjadi  insentif  bagi  petani  untuk  meningkatkan kualitas gabah dan juga beras mereka.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  para-pihak  yang  telah membantu  dan  memberikan  sumbang-saran  bagi kesempurnaan  penyelesaian  penelitian  ini.  Terutama kepada  Dirjen  DP2M  Dikti  Kementerian  Riset, Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi,  yang  telah membiayai  penelitian  ini  melalui  skem  Penelitian Desentralisasi Hibah Fundamental tahun 2016.

## DaFTar pusTaka
BPS.  2011. statistik  indonesia  1990-2010. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Irawan B. 2005. Konversi lahan sawah: potensi dampak, pola  pemanfaatannya,  dan  faktor  determinan.
forum  Penelitian  agro  ekonomi 23(1):1–18. https://doi.org/10.21082/fae.v23n1.2005.1-18.