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.v4i5.613 Hal. 232-250

## Forecasting Ketahanan Pangan Nasional Melalui Produktivitas Hasil Pertanian Di Provinsi Sumatera Selatan (Studi Kasus Rice Estate)

## Nur Khotimah, Suci Ramayanti, Prayogi Aprilianto
Defence University of Republic Indonesia Correspondence Email: nurkhot50@gmail.com
Abstrak: Provinsi Sumatera Selatan merupakan salah satu kontributor utama dalam produksi beras di Indonesia. Pada tahun 2021, proyek pertanian yang dikenal dengan sebutan "food estate" diresmikan di lima kabupaten di Sumatera Selatan, yaitu Ogan Ilir, Ogan Komering Ilir, Banyuasin, Ogan Komering Selatan, dan Ogan Komering Ulu Timur (OKU Timur). Namun, rencana  ini  menimbulkan  masalah  mulai  dari  peraturan,  modal,  hingga  masalah  lingkungan.  Penelitian  ini  menerapkan model ARIMA, yang singkatan dari Auto Regressive Integrated Moving Average Model, sebagai metode peramalan. Hasil peramalan  menunjukkan bahwa  peningkatan  dari  tahun  2023 hingga  2030  mengalami peningkatan  signifikan.  Beberapa strategi utama melibatkan teknologi pertanian modern, pelatihan petani, pengelolaan udara yang efisien, pemupukan yang tepat, pengendalian hama dan penyakit, investasi infrastruktur, diversifikasi produk pertanian, pengembangan tambah nilai, dan  pentingnya  pemantauan  dan  evaluasi.  Rekomendasi  dalam  penelitian  ini  berupa  partisipasi  modal  dalam  program, bantuan dan pemantauan  dari  pemerintah,  peraturan yang  jelas,  ketersediaan  input  tepat waktu,  jumlah,  dan  harga  yang sesuai, penanaman terjadwal, dan penyimpanan untuk stabilitas produk.
Kata kunci: Sumatera Selatan, beras, perkebunan, ramalan, pertanian.
Abstract: South Sumatra Province is one of the main contributors to rice production in Indonesia. In 2021, food estate projects were inaugurated in five regencies in South Sumatra, namely Ogan Ilir, Ogan Komering Ilir, Banyuasin, South Ogan Komering Ulu, and East Ogan Komering Ulu (OKU). However, this plan raises problems from regulations, capital, to  environmental  issues.  This  research  applies  the  ARIMA  model,  which  stands  for  Auto  Regressive  Integrated  Moving Average  Model,  as  a  forecasting  method.  The  forecast  results  show  that  the  increase  from  2023  to  2030  has  increased significantly,  some  of  the  main  strategies  involving  modern  agricultural  technology,  farmer  training,  efficient  air management,  proper  fertilization,  pest  and  disease  control,  infrastructure  investment,  diversification  of  agricultural products, value-added development, and the importance of monitoring and evaluation. Recommendations in this study are in  the  form  of  capital  participation  in  the  program,  assistance  and  monitoring  from  the  government,  clear  regulations, availability of inputs at the right time, amount, and price, scheduled planting and storage for product stability.
Keywords: South Sumatra, rice, estate,forecast, agricultural
Article History : Received; 14-09-2023; Revised; 07-10-2023; Accepted; 04-11-2023

## PENDAHULUAN
Indonesia  menjadi  salah  satu  produsen  beras  terkemuka  di  dunia,  yakni  negara yang menduduki peringkat keempat setelah Cina, India, dan Bangladesh, dengan produksi beras mencapai 34,9 ton. Khususnya di Pulau Sumatra yang menghasilkan dengan ragam komoditas  dari  sektor  pertanian,  terutama  padi  yang  menjadi  komoditas  utama  dalam memenuhi kebutuhan logistik rakyat Indonesia. Provinsi Sumatera Selatan, dalam konteks ini, menjadi salah satu kontributor utama dalam produksi beras di  Indonesia. Pada tahun 2021,  Menteri  Pertanian,  Syahrul  Yasin  Limpo,  secara  resmi  meresmikan  pelaksanaan proyek food estate di lima kabupaten di Sumatera Selatan, yaitu Ogan Ilir, Ogan Komering Ilir,  Banyuasin,  Ogan  Komering  Ulu  Selatan,  dan  Ogan  Komering  Ulu  (OKU)  Timur. Inisiatif food estate ini dirancang sebagai pendekatan komprehensif dalam pengembangan pertanian, yang melibatkan segenap tahapan mulai dari hulu hingga hilir. Program tersebut bertujuan untuk meningkatkan produksi beras sekaligus memperbaiki kesejahteraan para petani.
Tabel 1.1 Luas Panen dan Produksi Padi menurut Provinsi di Pulau Sumatra
tahun 2018-2022 ACEH 1509456.00  1634639.60  1757313.07  1714437.60  1861567.10 SUMATERA UTARA 2088584.00  2004142.51  2040500.19  2078901.59  2108284.72 SUMATERA BARAT 1373532.00  1317209.38  1387269.29  1482996.01  1483076.48 RIAU 213557.20  217458.87  243685.04  230873.97  266375.53 JAMBI 277743.80  298149.25  386413.49  309932.68  383045.74 SUMATERA SELATAN 2775069.00  2552443.19  2743059.68  2603396.24  2994191.84 BENGKULU 281610.10  271117.19  292834.04  296472.07  288810.52 LAMPUNG 2688160.00  2485452.78  2650289.64  2164089.33  2488641.91 KEP.  BANGKA BELITUNG 61425.07 70496.25 57324.32 48805.68 45724.69 KEP. RIAU 506.91 855.01 852.54 1150.80 1097.00 Sumber: BPS, 2023
Melalui tabel 1.1 dari luas panen dan produksi beras yang berada di Pulau Sumatra, mampu  terlihat  progres  dari  Provinsi  Sumatra  Selatan  yang  menjadi  daerah  peringkat pertama dengan memproduksi padi terbanyak dibandingkan dengan provinsi lainnya sejak 5 tahun terakhir yakni dari tahun 2018-2022 sebesar 2.775.069 ton padi, dan disusul oleh Lampung  di  provinsi  kedua  sebesar  2.688.160  ton  padi.  Dilansir  melalui  Tempo,  Data Dinas Pertanian Tanaman Pangan dan Hortikultura Sumatra Selatan menunjukkan, bahwa proyek food estate memiliki luas lahan yang akan yang berbeda-beda di setiap kabupaten.
Di Banyuasin akan digunakan 118.732 hektare untuk food estate. Di Ogan Komering Ilir, 59.751 hektare, Musi Banyuasin 20.000 hektare, Ogan Ilir 10.000 hektare, Ogan Komering Ulu Timur 50.000 hektare. Di Musi Rawas dan Muara Enim luas lahan untuk food estate masing-masing sama, yakni 10.000 hektare. Produksi pangan di Sumatera Selatan menurut Herman  Deru  selaku  Gubernur  Sumatra  Selatan  yakni,  selama  ini  mengalami  surplus terutama  beras.  Pada  tahun  2020,  produksi  beras  mencapai  2,6  juta  ton.  Sehigga mengalami  surplus  beras  sebesar  1,8  juta  ton.  Sementara,  untuk  tahun  2021  Sumsel menargetkan capaian beras menjadi 3,1 juta ton.
Tabel 1.2 Produksi Beras, Luas Lahan, dan Produktivitas menurut
Kabupaten / Kota di Provinsi Sumatera Selatan
Kabupaten/Kota Produksi Beras (Ton) Luas lahan (Ha) Produktivitas Banyuasin 509.511 177.558 2,87 Ogan Komering Ulu Timur 330.177 108.141 3,05 Ogan Komering Ilir 267.583 98.725 2,71 Musi Banyuasin 85.680 29.904 2,87 Musi Rawas 68.926 19.541 3,53 Ogan Ilir 44.135 20.529 2,15 Lahat 37.902 14.868 2,55 Muara Enim 27.010 12.517 2,16 Empat Lawang 25.927 9.302 2,79
Ogan Komering Ulu  25.643 7.147 3,59 Selatan Penukal Abab Lematang Ilir 9.638 5.335 1,81 Pagar Alam 8.381 3.121 2,69 Musi Rawas Utara 7.162 2.899 2,47 Ogan Komering Ulu 6.900 2.996 2,30 Palembang 5.916 2.345 2,52 Lubuk Linggau 5.180 1.298 3,99 Prabumulih 82 36 2,29 Sumatera Selatan 1.465.753 516.260 2,84
Sumber : Badan Pusat Statistik (2021) (Diolah)
Program food  estate merupakan  inisiatif  pemerintah  yang  dirancang  untuk mengatasi potensi krisis pangan, terutama yang disebabkan oleh dampak pandemi Covid- 19.  Kebijakan  ini  telah  dijadikan  sebagai  salah  satu  elemen  penting  dalam  Program Strategis  Nasional  (PSN)  periode  2020-2024,  yang  dicanangkan  oleh  Presiden  Joko Widodo.  Meskipun  bukan  kali  pertama  diterapkan  di  Indonesia,  konsep  food  estate sebelumnya  juga  pernah  diimplementasikan,  seperti  pada  era  Orde  Baru  di  bawah pemerintahan Soeharto, yang dikenal dengan Proyek Lahan Gambut (PLG) di Kalimantan Tengah pada tahun 1995. Selanjutnya, proyek Merauke Integrated Food and Energy Estate (MIFEE) di Papua pada tahun 2010 dan Delta Kayan Food Estate (DeKaFE) di Kalimantan Utara pada tahun 2011 juga merupakan bagian dari upaya mengembangkan food estate.
Food estate atau lumbung pangan mengusung ide pengembangan produksi pangan melalui  pendekatan  terintegrasi  yang  mencakup  berbagai  sektor  seperti  pertanian, perkebunan,  dan  peternakan  di  area  yang  luas  (Husnain,  2021).  Sementara  itu,  dalam konteks ketahanan pangan di Indonesia, produksi beras pada tahun 2020 mencapai 31,33 juta  ton,  mengalami  kenaikan  0,07%  dibandingkan  tahun  2019.  Produksi  ini  terutama
berasal dari daerah-daerah seperti Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur. Meskipun demikian, perkiraan konsumsi beras saat  ini berada pada kisaran 29-30 juta ton. Namun, diperkirakan bahwa angka konsumsi  ini  mungkin  akan  meningkat  hingga  mencapai  32 juta ton pada tahun 2045, yang
sebagian  disebabkan  oleh  pertumbuhan  populasi.  Dalam  konteks  komparatif,  kualitas beras domestik Indonesia juga perlu dipertimbangkan terutama jika dibandingkan dengan beras grosir medium Thailand. Harga beras Thailand cenderung lebih terjangkau, dengan selisih  harga  sekitar  Rp.7.000  per  kilogram  jika  dibandingkan  dengan  harga  beras Indonesia.  Pada  saat  ini,  program food  estate sedang  dilaksanakan  sejak  tahun  2020  di provinsi  Kalimantan  Tengah,  Sumatera  Selatan,  dan  Sumatera  Utara.  Selain  itu,  proyek serupa  juga  diusulkan  untuk  diterapkan  di  berbagai  wilayah  lainnya,  termasuk  Nusa Tenggara Timur, Nusa Tenggara Barat, dan Papua.
Namun, rencana ini menimbulkan pro dan kontra mulai dari regulasi, permodalan, hingga isu lingkungan, sebagaimana implementasi food estate telah diatur dalam Peraturan Menteri LHK Nomor 24/2020 tentang Penyediaan Kawasan  Hutan  untuk  Pembangunan Food Estate . Penyediaan kawasan tersebut dapat dilakukan melalui perubahan peruntukan kawasan hutan atau penetapan Kawasan Hutan untuk Ketahanan Pangan (KHKP). Maka, untuk melanjutkan program ini, perlu adanya penelitian lebih lanjut mengenai kelayakan dan dampak dari penggunaan lahan yang dituju. Selain itu, pentingnya melakukan studi lingkungan (KLHS) untuk mempertimbangkan dampak dan keberlanjutan dari penerapan food estate juga perlu diperkuat.
Masalah petani bukan hanya ketersediaan alat produksi dan lahan pertanian. Tapi, juga  soal  pengelolaan  lahan  atau  bercocok  tanam  hingga  setelah  panen.  Itulah  yang membuat  petani  kelimpungan,  karena  program  pemerintah  cenderung  tak  menyentuh masalah yang sesungguhnya. Saat masa panen nilai jual gabah dan beras menurun, sehingga timpang dengan biaya produksi. Di sisi  lain, solusi  dari pemerintah untuk memperbaiki nasib petani agar berdaulat dengan hasil bertani belum terdapat kejelasna, kini ada proyek nasional  lumbung  pangan  atau food  estate .  Petani  menyambut  food  estate  tanpa  tahu kejelasan proyek itu, meskipun di Sumsel pengembangan sarana pertanian terus dilakukan. Salah  satunya  menambah  jumlah  penyuluh  pertanian  dan  menyingkronkan  luas  lahan pertanian agar mendapatkan kuota bersubsidi yang memadai bagi petani.
Maka, melalui hal ini mampukah rice estate di Sumatra Selatan menjadi penyedia terbesar  dari  sektor  komoditi  beras  dalam  memenuhi  pemenuhan
kebutuhan bahan pokok Indonesia di masa depan, dan menjadikan negara Indonesia tahan melalui akses pangannya. Sehingga dirumuskan masalah dalam penelitian yakni
1. Bagaimana  hasil  dan  interpretasi  dari  peramalan  Produktivitas  Hasil
Pertanian Padi Sumatra Selatan terhadap Ketahanan Pangan Nasional 2000-
2030?

## 2. Bagaimana  strategi  dalam  Meningkatkan  Ketahanan  Pangan  melalui
Produktivitas Hasil Pertanian Padi di Sumatra Selatan?

## KONSEP TEORITIS

## Teori Ekonomi Pertahanan
Ekonomi  pertahanan  bersumber  dari  dua  kata  penting  yaitu  ekonomi  dan  pertahanan. Konsep  ekonomi  dan  konsep  pertahanan  pada  dasarnya  memiliki  beberapa  perbedaan. Perbedaan  utama  terletak  pada  karakteristik  disiplin  ilmu  dari  kedua  konsep  tersebut  yaitu, ekonomi  mengutamakan  kedaulatan  terletak  pada  kebutuhan  manusia  yang  tidak  terbatas, sedangkan sifat dasar dari pertahanan adalah adanya kedaulatan yang dimiliki secara utuh oleh negara. Kondisi tersebut pada satu sisi memberikan keuntungan namun di sisi lain perbedaan konsep  ini  menyebabkan  suatu  konsekuensi  yakni  jika  disepakati  untuk  menghilangkan kegiatan  ekonomi  berarti  menegasikan  hakikat  manusia,  dan  jika  menghilangkan  kegiatan pertahanan  berarti  menafikan  kehadiran  negara.  Karena  itu  perlu  menghubungkan  kedua watak yang berbeda itu sehingga keduanya berhubungan erat dan saling melengkapi (Keliat, 2010).

## Konsep Kebutuhan Pangan Beras
Kebutuhan konsumsi beras merupakan salah satu aspek penting untuk mengukur seberapa besar jumlah beras yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan konsumsi penduduk sesuai dengan  jumlah  penduduk  yang  ada.  Kondisi  ini  menyebabkan  angka  kebutuhan  konsumsi beras tidak dapat dipisahkan dari jumlah penduduk di suatu wilayah. Jumlah penduduk tidak dapat  dipisahkan  dari  kebutuhan  konsumsi  beras.  Semakin  besar  jumlah  penduduk,  maka kebutuhan konsumsi beras juga akan semakin besar (Santosa, 2016).
Penelitian terdahulu terdiri dari penelitian yang dilakukan oleh Annisa Ayu Mutia (2022) mengadopsi  pendekatan  metode  yuridis  normatif,  yang  menganalisis  data  sekunder  terkait program  food  estate  dan  penggunaan  kawasan  hutan.  Dalam  konteks  ini,  kawasan  hutan lindung  dan/atau  kawasan  hutan  produksi  diidentifikasi  sebagai  dua  opsi  dalam  skema penggunaan kawasan hutan untuk tujuan ketahanan pangan. Meskipun demikian, penting bagi Pemerintah untuk memetakan batasan yang jelas terkait penggunaan kawasan hutan lindung yang  tidak  lagi  memenuhi  fungsi  perlindungan  dalam  rangka  skema  penggunaan  kawasan
hutan  untuk  ketahanan  pangan  ini.  Hal  ini  diperlukan  karena  penggunaan  yang  berlebihan dapat  mengancam  kawasan  hutan  lindung  yang  masih  memegang  peranan  vital  dalam pelestarian  lingkungan,  terutama  mengingat  luas  lahan  yang  diperlukan  untuk  pelaksanaan program food estate ini.
Penelitian  oleh  Oktafiani  dan  rekan-rekan  (2021)  mengindikasikan  bahwa  tantangan dalam  meregenerasi  petani  dipengaruhi  oleh  norma-nilai  yang  dianut  dalam  lingkungan keluarga dan komunitas petani. Norma-norma ini mencakup pandangan bahwa dunia pertanian cenderung diasosiasikan dengan laki-laki, keterkaitan dengan kemiskinan, rendahnya tingkat pendidikan, serta tingginya tingkat putus sekolah di kalangan keluarga petani.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mizgin,  Canan,  dan  Ito  (2023)  menyoroti  pentingnya mendukung petani muda agar mereka berlanjut dalam praktik pertanian berkelanjutan, yang pada  gilirannya  akan  mendukung  ketahanan  pangan.  Faktor-  faktor  yang  mempengaruhi partisipasi  petani  muda  melibatkan  apresiasi  terhadap  nilai  pertanian  dalam  masyarakat, penekanan  bahwa  pertanian  adalah  profesi  yang  memiliki  peran  yang  beragam,  termasuk sebagai inovator, pengusaha, serta yang peduli lingkungan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menerapkan model ARIMA, yang merupakan singkatan dari Auto Regressive Integrated Moving Average Model,  sebagai  metode peramalan. Model  ini  berdasarkan pada analisis pola data historis. ARIMA merupakan jenis model linier yang dapat digunakan untuk menganalisis deret waktu, baik yang
Stasioner  maupun  tidak.  Pendekatan  Box-Jenkins  (ARIMA)  tidak  memerlukan  asumsi tertentu mengenai pola data historis, berbeda dengan metode peramalan lainnya. Dalam jangka pendek,  metode  Box-Jenkins  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  tetapi  dalam  jangka panjang, akurasi peramalan cenderung menurun (Philips dan Peron, 1988).
Data  masa  lalu  dan  saat  ini  yang  digunakan  dalam  peramalan  ARIMA  jangka  pendek berasal  dari  variabel  dependen,  sehingga  menghasilkan  hasil  peramalan  yang  akurat  dalam jangka  pendek.  Namun,  dalam  penerapan  model  ARIMA,  variabel  independen  diabaikan. Model ARIMA melibatkan tiga proses, yaitu autoregressive, integrated, dan moving average, yang dinyatakan sebagai orde (p,d,q) dalam format ARIMA(p,d,q). Autoregressive mengacu pada orde p, sedangkan proses integrated terkait dengan orde d. Selanjutnya, moving average juga memiliki orde q.
Menurut Hartati (2017), ada beberapa langkah dalam menerapkan model ARIMA, yaitu:
1.  Identifikasi model
2.  Identifikasi ACF dan PACF dalam proses identifikasi model
3.  Pemilihan model ARIMA terbaik
4.  Peramalan dan pemeriksaan diagnostik
5.  Pengecekan hasil peramalan.
Dalam kesimpulannya, metode ARIMA digunakan untuk peramalan dalam penelitian ini, dengan  langkah-langkah  yang  telah  dijelaskan  seperti  identifikasi  model,  pemilihan  model terbaik, peramalan, dan evaluasi hasil peramalan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Data
Melakukan  peramalan  Hasil  Produksi  Pertanian  Sumsel  terhadap  ketahanan  pangan nasional. Data yang digunakan time series yakni selama 23 tahun dengan diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan Dinas Pertanian.
Table 4.1 Data Produktivitas Hasil Pertanian Sumatra Selatan
2000 1863643 2001 1723433 2002 1899849 2003 1977345 2004 2260794 2005 2320110 2006 2456251 2007 2753044 2008 2971286 2009 4247922 2010 3670435 2011 3676723 2012 3295247 2013 3384670 2014 3272451 2015 3125236 2016 2650289,64 2017 2485452,78 2018 2994191,84 2019 2603396,24 2020 2743059,68 2021 2552443,19 2022 2759342,64

## Sumber: BPS, 2023

## Analisis Data
Analisis Data Data yang telah terkumpul kemudian dilakukan tahap selanjutnya yaitu proses analisis data dari  Badan Pusat  Statistik  dan Dinas Pertanian guna  mendapatkan hasil sehingga dapat diketahui proyeksi hasil produksi pertanian padi terhadap ketahanan nasional dalam  kurun  waktu  tiga  tahun  ke  depan.  Hal  ini  dilakukan  dengan  melakukan  peramalan dengan menggunakan metode Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), apakah
terjadi kenaikan, penurunan atau fluktuasi. Oleh karena itu, dalam memperoleh hasil proyeksi yang  akurat  dengan  melakukan  beberapa  langkah  dengan  menggunakan  metode  Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), yaitu sebagai berikut:

## (1) Analisis Plot Hasil Produktivitas Pertanian terhadap Ketahanan Pangan Nasional
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  menganalisis  data  time  series  adalah  melakukan plotting data mentah sebagai data yang akan diolah dan dianalisis sehingga terdeteksi apakah data tersebut mengalami kenaikan atau penurunan. Setelah data diolah, plot data hasil produksi padi dari tahun 2000 sampai 2022 berfluktuasi dengan pola tren sebagai berikut:
Gambar 4.1 Plot Data Hasil Produksi Pertanian 2000-2022

## KETAHANANPANGAN
4,500,000 4,000,000 3,500,000 3,000,000 2,500,000 2,000,000 1,500,000 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 22
(Sumber: EViews 10 processed, 2023)
Berdasarkan grafik di atas, terlihat bahwa data yang stasioner ditunjukkan oleh grafik garis inflasi Indonesia yang tidak berfluktuasi.

## (2) Pengujian Stasioneritas Data
Dalam  penelitian  Winarno  (2009),  perlu  diketahui  apakah  data  runtun  waktu  yang digunakan sudah stasioner atau belum, sebelum melakukan analisis data dengan menggunakan software EViews versi 10.
Gambar 4.2 Unit Root Output with ADF
Null Hypothesis: D(KETAHANANPANGAN) has a unit
root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)
t- Stati stic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic  -5.364042  0.0003 Test critical values: 1% level -3.788030 5% level -3.012363 10% level -2.646119 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(KETAHANANPANGAN,2)
Method: Least
Squares
Date: 08/31/23    Time: 11:09
Sample (adjusted): 2002 2022
Included observations: 21 after adjustments Variable Coefficie nt Std. Err or t- Stati stic Prob. D(KETAHANA NPAN GAN(-1)) -1.203718
0.2 244 05 -5.364042 0.0000
C
56010.97 871 34.
01
0.64 2814 0.5280 R-squared
0.602285 Mean dependent var 16529.0 2 Adjusted R- squared 0.581353 S.D. dependent var 614919. 6 S.E. of regression 397871.0 Akaike info criterion 28.7160 4 Sum squared resid 3.01E+12 Schwarz criterion 28.8155 1 Log likelihood -299.5184 Hannan-Quinn criter. 28.7376 3
F-statistic 28.77294 Durbin-Watson stat 1.90638 7
Prob(F-statistic)  0.000035
(Sumber: EViews 10 processed, 2023)
Berdasarkan  gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  output  dari  uji  ADF  sebesar  - 5.364042 dengan probabilitas 0.0003 < 0.05 dan dibandingkan dengan nilai kritis pada α=1% sebesar -3.78803, α=5% sebesar -3.012363, α=10% sebesar -2.646119 lebih besar dari nilai uji ADF.
Hal ini menunjukkan bahwa data hasil produksi pertanian terhadap ketahanan pangan nasional telah stasioner pada level.

## (3) Autokorelasi Test
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . *|  .    | . *|  .    | 1 - 0.202 - 0.202 1.0291 0.310 .  |**.    | .  |* .    | 2  0.214  0.180  2.2355 0.327 . *|  .    | . *|  .    | 3 - 0.172 - 0.108  3.0576 0.383 .  |* .    | .  |  .    | 4  0.125  0.047  3.5125 0.476 .  |* .    | .  |**.    | 5  0.125  0.219  3.9983 0.550 . *|  .    | . *|  .    | 6 - 0.115 - 0.130  4.4347 0.618 . *|  .    | . *|  .    | 7 - 0.097 - 0.195  4.7631 0.689 ***|  .    | ***|  .    | 8 - 0.369 - 0.383  9.9066 0.272 .  |**.    | .  |* .    | 9  0.272  0.185  12.903 0.167 .**|  .    | . *|  .    | 10 - 0.241 - 0.100  15.464 0.116
.  |* .    |
. *|  .    | 11  0.096 - 0.073  15.908 0.145 . *|  .    | .  |  .    | 12 - 0.190  0.051  17.812 0.122
Berdasarkan Gambar 6, grafik autokorelasi  dan korelasi parsial  menunjukkan bahwa tidak  semua  batang  berada  di  dalam  garis  putus-putus  (garis  Bartlett).  Garis  Bartlett  adalah garis yang ditandai dengan garis putus-putus di sebelah kanan dan kiri garis tengah grafik AC
dan PAC (Winarno, 2009). Hasil yang diperoleh dari nilai statistik Q sampai dengan lag ke-10 adalah 17,812 yang menunjukkan bahwa lebih kecil dari nilai kritis X2 dengan α = 5%.
(4) Mengestimasi ARIMA (P,D,Q)
Pada  tahap  ini  dilakukan  trial  and  error  dengan  cara  mencoba-coba  atau  menaksir. Karena  data  sudah  stasioner  pada  tingkat  level,  maka  d  =  0.  Sebagai  langkah  awal  dengan mencoba model, yaitu:

## Gambar 4.4 ARIMA Output Analisis ARIMA (7,1,8)
Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C 43419.30 58142.52  0.746774  0.4648 AR(7) -0.181983 0.339881  -0.535433  0.5989 MA(8) -0.452451 0.502238  -0.900871  0.3796 SIGMASQ 1.10E+11 3.60E+10  3.049741  0.0069 R-squared 0.238759 Mean dependent var 40713.6 2 Adjusted R- squared 0.111885 S.D. dependent var 388677. 7 S.E. of regression 366289.3 Akaike info criterion 28.7158 6 Sum squared resid 2.42E+12 Schwarz criterion 28.9142 3 Log likelihood -311.8745 Hannan-Quinn criter. 28.7625 9 F-statistic 1.881864 Durbin-Watson stat 2.49523 3 Prob(F-statistic) 0.168839
(Sumber: EViews version 10 processed, 2023)

## (4) Uji Diagnosis Residual
Pada pengujian residual, hasil estimasi telah memutih yang menandakan bahwa model ini  sudah  tepat  sehingga  dalam  mengestimasi  parameter  model  ARIMA  perlu  dilakukan pengujian. Hal ini bertujuan untuk melihat apakah terdapat autokorelasi antar residual data.

## Gambar 4.5 ARIMA Analisis Output
ARIMA (7,1,8)
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob .**|  .    | .**|  .    | 1 - 0.258 - 0.258 1.6692 .  |* .    | .  |* .    | 2  0.177  0.118  2.4933 . *|  .    | . *|  .    | 3 - 0.184 - 0.123  3.4364 0.064 .  |  .    | .  |  .    | 4  0.066 - 0.023  3.5626 0.168 .  |* .    | .  |* .    | 5  0.083  0.145  3.7777 0.286 . *|  .    | .  |  .    | 6 - 0.078 - 0.065  3.9770 0.409 .  |  .    | . *|  .    | 7 - 0.048 - 0.114  4.0591 0.541 . *|  .    | . *|  .    | 8 - 0.122 - 0.111  4.6174 0.594 .  |**.    | .  |**.    | 9  0.282  0.260  7.8504 0.346 .**|  .    | . *|  .    | 10 - 0.252 - 0.186  10.649 0.222 .  |  .    | . *|  .    | 11  0.056 - 0.136  10.798 0.290 .**|  .    | . *|  .    | 12 - 0.208 - 0.067  13.092 0.219

## (Sumber: EViews version 10 processed, 2023)
Berdasarkan  output  di  atas,  nilai  residual  sudah  acak  seperti  yang  ditunjukkan  pada beberapa grafik di mana batang-batang pada model berada di dalam garis Bartlett. Hasil Output menunjukkan signifikansi dan residual sudah memutih, oleh karena itu dipilih model ARIMA terbaik  dalam  meramalkan  inflasi  untuk  beberapa  bulan  ke  depan  dengan  membandingkan dengan nilai Akaike Info Criterion (AIC), Schwarz Criterion (SIC), Sum Squared Resid, dan Adj R-Squared. Terlihat bahwa nilai probabilitas dari model ARIMA (7,1,8), lebih dari taraf signifikan α = 5%, artinya data residual tidak mengandung autokorelasi sehingga peramalan dapat dilakukan.

## (5) Forecasting
Model terbaik telah ditentukan, yaitu ARIMA (7,1,8), maka langkah selanjutnya adalah memproyeksikan  dengan  program  Eviews  versi  10,  maka  akan  muncul  output  seperti  pada tabel di bawah ini:

## Tabel 4.6  Hasil Peramalan ARIMA (7,1,8)
8,000,0 00 7,000,0 00 6,000,0 00 5,000,0 00 4,000,0 00 3,000,0 00 2,000,0 00 1,000,0 00 0 -1,000,000 08 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30
(Sumber: EViews version 10 processed, 2023)
Berdasarkan  tabel  5,  dapat  dikatakan  bahwa  nilai  estimasi  hasil  peramalan  secara tahunan dari tahun 2000 hingga 2030 mengalami peningkatan Hasil Produksi Pertanian Padi terhadap Ketahanan Pangan Nasional
Gambar 4.7 Output Nilai Estimasi Forecasting (Ton)
3222854.510229923 3264318.758562883 3306198.367502217 3346636.890271888 3389566.089471603 3430540.567293145 3470704.685636125 3513852.898399842

## (Sumber: EViews version 10 processed, 2023)
Melalui hasil output di atas menunjukkan bahwa kontribusi UMKM bergerak dinamis mulai  dari  mengalami  peningkatan  pada  tahun  2023  hingga  2030,  peningkatan  peramalan
Forecast: KETAHANANPF Actual: KETAHANANPANGAN Forecast sample: 2000 2030 Adjusted sample: 2008 2030
Included observations: 23 Root Mean Squared Error 550210.2 Mean Absolute Error 463039.6 Mean Abs. Percent Error 14.40865 Theil Inequality Coefficient 0.090536 Bias Proportion 0.077516 Variance Proportion 0.483754 Covariance Proportion 0.438730 Theil U2 Coefficient 1.203059 Symmetric MAPE 14.88957
KETAHANANPF ± 2 S.E.
ketahanan  pangan  di  Indonesia  pada  tahun  2030  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  faktor kompleks yang berinteraksi dan mempengaruhi
Sistem  pangan  negara.  Beberapa  faktor  yang  mungkin  berkontribusi  terhadap peramalan  tersebut  adalah  sebagai  berikut  adanya  peningkatan  jumlah  penduduk  akan menyebabkan peningkatan permintaan pangan.
Jika pertumbuhan produksi pangan tidak sejalan dengan pertumbuhan penduduk, maka dapat terjadi ketidakseimbangan antara pasokan dan permintaan, yang pada gilirannya dapat mempengaruhi  ketahanan  pangan.  adanya  perubahan  pola  konsumsi  masyarakat  menuju makanan yang lebih beragam dan bernilai gizi tinggi dapat meningkatkan permintaan terhadap produk-produk pertanian dan peternakan. Jika produksi tidak dapat memenuhi permintaan baru ini,  dapat  terjadi  lonjakan  impor  pangan.  Selain  itu,  terdapat  perubahan  iklim  yang  dapat mempengaruhi produktivitas pertanian dengan menyebabkan pola cuaca yang ekstrem, seperti kekeringan  atau  banjir.  Hal  ini  dapat  merusak  tanaman,  mengurangi  hasil  panen,  dan mengancam  pasokan  pangan.  Jika  Indonesia  tetap  ketergantungan  pada  impor  pangan, fluktuasi harga global dan gangguan dalam rantai pasokan internasional dapat mempengaruhi ketersediaan  dan  harga  pangan  di  dalam  negeri.  Indonesia  memiliki  risiko  tinggi  terhadap bencana alam seperti gempa bumi, letusan gunung berapi, dan tsunami. Bencana-bencana ini dapat menghancurkan infrastruktur pertanian dan mengganggu produksi pangan. serta adanya kebijakan  pangan  yang  tepat  dapat  mempengaruhi  produksi,  distribusi,  dan  akses  terhadap pangan. kebijakan yang kurang tepat dapat menghambat upaya mencapai ketahanan pangan.

## 2. Strategi  dalam  Meningkatkan  Ketahanan  Pangan  melalui  Produktivitas  Hasil Pertanian Padi di Sumatra Selatan
Meningkatkan ketahanan pangan melalui produktivitas hasil pertanian padi di Sumatra Selatan  memerlukan  strategi  komprehensif  yang  melibatkan  berbagai  aspek,  mulai  dari teknologi  pertanian  hingga  pengelolaan  sumber  daya  manusia  yakni:Penggunaan  Teknologi Pertanian Modern, Mengadopsi teknologi modern dalam budidaya padi seperti varietas unggul, sistem irigasi yang efisien, pemupukan yang tepat, dan pengendalian hama yang terintegrasi dapat  secara  signifikan  meningkatkan  produktivitas.  Teknologi  seperti  pertanian  presisi  dan penggunaan sensor juga dapat membantu mengoptimalkan penggunaan input seperti air dan pupuk. Memberikan pelatihan dan penyuluhan kepada petani tentang praktik pertanian terbaik, penggunaan teknologi baru, manajemen hama dan penyakit, serta praktik-praktik berkelanjutan dapat membantu petani meningkatkan pengetahuan dan keterampilan mereka dalam mengelola pertanian secara efisien. Sumatra Selatan memiliki musim kemarau yang panjang. Pengelolaan air yang efisien melalui sistem irigasi yang baik dan konservasi air akan membantu menjaga kecukupan air bagi pertanian padi.
Penerapan  teknik  irigasi  tetes  atau  irigasi  berbasis  teknologi  juga  dapat  mengurangi pemborosan air. Pemupukan yang tepat dengan mempertimbangkan kebutuhan tanaman dan analisis  tanah  akan  membantu  meningkatkan  kualitas  dan  hasil  panen.  Penggunaan  pupuk organik  juga  dapat  meningkatkan  kesuburan  tanah  dalam  jangka  panjang.  Implementasi
pendekatan  pengendalian  hama  terpadu  (IPM)  akan  membantu  mengendalikan  hama  dan penyakit tanaman secara efektif tanpa merusak lingkungan dan kesehatan manusia.Investasi dalam  infrastruktur  seperti  jalan,  gudang,  dan  fasilitas  pasca  panen  akan  membantu memperbaiki rantai pasokan dan distribusi hasil panen, sehingga mengurangi kerugian pasca panen.  Diversifikasi  hasil  pertanian  dan  pengembangan  produk  olahan  padi  dapat meningkatkan pendapatan petani. Mendorong koperasi pertanian dan akses ke pasar yang lebih luas juga dapat membantu meningkatkan nilai tambah produk. Penting untuk terus memantau dan  mengevaluasi  hasil  dari  implementasi  strategi-strategi  ini.  Hal  ini  akan  membantu mengidentifikasi keberhasilan dan area yang perlu perbaikan. Penggabungan semua faktor ini dalam  program  food  estate  akan  membantu  menciptakan  lingkungan  pertanian  yang  lebih produktif, berkelanjutan, dan dapat berkontribusi secara signifikan terhadap keamanan pangan nasional. Namun, penting juga untuk memastikan bahwa program tersebut mempertimbangkan dampak sosial, lingkungan, dan ekonomi dalam jangka panjang.

## KESIMPULAN
Hasil peramalan menunjukkan peningkatan pada tahun 2023 hingga 2030 mengalami kenaikan  secara  signifikan,  beberapa  strategi  utama  yang  melibatkan  teknologi  pertanian modern, pelatihan petani, pengelolaan air yang efisien, pemupukan yang tepat, pengendalian hama dan penyakit, investasi infrastruktur, diversifikasi hasil pertanian, pengembangan nilai tambah,  serta  pentingnya  pemantauan  dan  evaluasi.  Poin  tambahan  tentang  penggabungan faktor-faktor  ini  dalam  program  food  estate  yang  berkelanjutan  dan  mempertimbangkan dampak sosial, lingkungan, dan ekonomi adalah sangat relevan. Keberhasilan program seperti ini  memang  perlu  memperhatikan  semua  aspek  tersebut  untuk  memastikan  keseimbangan antara produktivitas pertanian, keberlanjutan lingkungan, dan kesejahteraan masyarakat.
Adapun rekomendasinya terdiri sebagai berikut:

## 1. Penyertaan Modal
Investasi  modal  dalam  program  food  estate  sangat  penting  untuk  mendukung pengembangan  infrastruktur  pertanian,  pengadaan  alat  dan  mesin  pertanian  modern, serta  pelatihan  bagi  petani.  Penyertaan  modal  baik  dari  pemerintah  maupun  sektor swasta dapat membantu mempercepat pertumbuhan sektor pertanian.
2. Pendampingan dan Monitoring dari Pemerintah: Keterlibatan aktif pemerintah dalam memberikan  pendampingan  dan  monitoring  kepada  petani  sangat  penting.  Dengan memberikan  bimbingan  teknis,  pelatihan,  dan  informasi  terkini,  petani  dapat
mengadopsi praktik pertanian yang lebih efisien dan berkelanjutan. Pemerintah juga dapat memantau perkembangan program untuk memastikan pelaksanaan yang sukses.

## 3. Regulasi yang Jelas
Regulasi  yang  jelas  dan  terstruktur  akan  memberikan  panduan  bagi  pelaku  usaha pertanian. Regulasi yang tepat dapat mencakup pengaturan mengenai tanah, izin usaha, perizinan lingkungan, dan aspek hukum lainnya. Regulasi yang baik dapat memberikan kepastian hukum bagi para investor dan petani.

## 4. Ketersediaan Saprodi yang Tepat Waktu, Jumlah, dan Harga
Saprodi  (sarana  produksi)  seperti  pupuk,  bibit  unggul,  pestisida,  dan  alat  pertanian lainnya harus tersedia dengan cukup, tepat waktu, dan dengan harga terjangkau. Hal ini akan  membantu  petani  dalam  meningkatkan  produktivitas  dan  kualitas  hasil  panen mereka.

## 5. Tanam dan Panen yang Terjadwal
Penanaman dan panen yang terjadwal adalah prinsip penting dalam mencapai stabilitas produksi.  Dengan  mengikuti  jadwal  yang  disusun  berdasarkan  musim,  cuaca,  dan faktor- faktor lainnya, petani dapat menghindari risiko kerugian akibat bencana alam atau fluktuasi pasar yang tiba-tiba.

## DAFTAR PUSTAKA
Agus, F., Andrade, J. F., Edreira, J. I. R., Deng, N., Purwantomo, D. K., Agustiani, N., ... & Grassini, P. (2019). Yield gaps in intensive rice-maize cropping sequences in the humid tropics of Indonesia. Field Crops Research, 237, 12-22.
An Nissa Ayu Mutia, Ida Nurlinda, Nadia Astriani. Pengaturan Pembangunan Food Estate pada Kawasan Hutan untuk  Mewujudkan Ketahanan Pangan di  Indonesia. Jurnal Penelitian Hukum Vol. 6, No. 2. DOI: 10.24970/bhl.v6i2.259.
Dilema  Petani  Ketika  Sumatra  Selatan  Menjadi  Sasaran  Proyek  Food  Estate.  URL: https://pantaugambut.id/kabar/dilema-petani-ketika-sumatra-selatan-menjadi-sasaran- proyek-food-estate.
Hartati, H. (2017). The Use of Arima Method in Forecasting Inflation Movement. Journal of Mathematics Science and Technology, 18(1), 1-10. DOI: 10.33830/jmst.v18i1.163.2017. Herman  Deru  Bawa  Sumsel Jadi Provinsi Penyanggah  Pangan Nasional. URL:
https://news.detik.com/berita/d-5586180/herman-deru-bawa-sumsel-jadi-provinsi- penyanggah-pangan-nasional.
Husnain, H., & Mulyani, A. (2021). Dukungan Data Sumberdaya Lahan dalam Pengembangan Kawasan Sentra Produksi Pangan (Food Estate) di Provinsi Kalimantan Tengah. Jurnal Sumberdaya Lahan, 15(1), 23-35.
Keliat, M. (2010). Ekonomi Pertahanan Indonesia. Prisma Majalah Pemikiran Sosial Ekonomi,
29(1).
Lima Kabupaten
Jadi Food  Estate  Sumsel Penyanggah  Pangan Nasional.
URL: https://www.suara.com/partner/content/fornews/2021/05/29/133546/lima-
kabupaten-  jadi-food-estate-sumsel-penyanggah-pangan-nasional.
Luas    Panen, Produksi, dan Produktivitas  Padi Menurut Provinsi.
URL: https://www.bps.go.id/indicator/53/1498/1/luas-panen-produksi-dan- produktivitas-padi- menurut-provinsi.html.
Mizgin,  Karahan,  Canan  Abay,  Ryoji  Ito.  (2023).  Determining  Factors  of  Retaining  Young Farmers  in  Agriculture:  A  Case  study  in  Turkey  and  Japan.  AGRIS  on-line  Papers  in Economics and Informatics, 15(2), 41-54. DOI: 10.7160/aol.2023.150204.
Oktafiani, Irin, Marya Yenita Sitohang, Rahmat Saleh. (2021). Sulitnya Regenerasi Petani pada Kelompok Generasi
Muda.
Jurnal Studi
Pemuda, 10(1). DOI:
10.22146/studipemudaugm.62533.
Phillips, P. C., & Perron, P. (1998). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335-346.
Santosa,  P.  S.  (2016).  Kajian  Ketersediaan  dan  Kebutuhan  Konsumsi  Beras  di  Kabupaten Karanganyar (Skripsi). Universitas Gajah  Mada.  URL:
http://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/129255. Pertahanan Indonesia. Jakarta.
Yue,  S.,  Munir,  I.  U.,  Hyder,  S.,  Nassani,  A.  A.,  Abro,  M.  M.  Q.,  &  Zaman,  K.  (2020). Sustainable  food  production,  forest  biodiversity  and  mineral  pricing:  Interconnected global issues. Resources Policy, 65.