## ESTIMASI NILAI EKONOMIS SISA MAKANAN MELALUI PENDEKATAN PERILAKU KONSUMEN

## ESTIMATION OF THE ECONOMIC VALUE OF FOOD WASTE THROUGH THE CONSUMER BEHAVIOR APPROACH
Kustiawati Ningsih 1 , Sustiyana 2 , Mahtumia 3
1 .2,3 Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian, Universitas Islam Madura *Corresponding author’s e-mail : kustiawatin@gmail.com
Submitted: 20/12/2022           Revised: 26/03/2023           Accepted: 31/03/2023

## ABSTRACT
One of the important food issues to be considered  is food waste. Restaurants have a high contribution in producing the amount of food waste. The restaurant is one of the places that is visited by the public every day from various circles. The high level of buying and selling activity can cause an increase in the amount of food waste heaps. This study aims to: (1) analyze the influencing factors of unconsumed food at Kedai Makan Garasi in Pamekasan City and (2) estimate the amount and economic value of unconsumed food at Kedai  Makan Garasi  in  Pamekasan  City. The method  used  was  logistic regression  analysis, descriptive analysis, and survey methods. This study used primary data and secondary data. The sampling method in this  study  used  a  non-probability  sampling  method.  In  this  study,  the  number  of  samples  taken  was  55 respondents. The results showed that the factors that significantly influenced the behavior of leaving food at  Kedai  Garasi  were  gender.  Food  waste  from  consumer  plates  is  dominated  by  vegetable  and complementary  side  dishes,  which  is  27  percent.  The  total  economic  value  due  to  food  waste  from  32 consumers reaches Rp. 12,759,344 per year, and Rp. 428,700,000 per year from the projected garage shop. As well as the value of economic losses due to food waste from food waste on consumers' plates reaches 12.7 million rupiah per year.
Keywords: food waste, economic value, logistic regression

## ABSTRAK
Salah satu  isu pangan yang penting untuk  diperhatikan adalah sampah makanan. Tempat yang memiliki kontribusi    tinggi  dalam  menghasilkan  jumlah  sisa  makanan  yaitu  rumah  makan.  Rumah  makan  adalah salah  satu  tempat  yang  setiap  harinya  ramai  dikunjungi  oleh  masyarakat  umum  dari  berbagai  kalangan. Tingkat  aktivitas  jual  beli  yang  tinggi  dapat  menyebabkan  meningkatnya  jumlah  timbunan  sampah makanan. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi dari makanan tak terkonsumsi  pada  Kedai  Makanan Garasi  di  kota Pamekasan dan (2) Mengestimasi  jumlah dan nilai ekonomi  dari  makanan  tak  terkonsumsi  pada  Kedai  Makanan  Garasi  di  kota  Pamekasan.  Metode  yang digunakan  adalah  analisis  regresi  logistik,  analisis  deskriptif  dan  metode  survei.  Penelitian  ini menggunakan  data  primer  dan  data  sekunder.  Metode  pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode non-probability  sampling .  Dalam  penelitian  ini,  jumlah  sampel  yang  diambil sebanyak 55 orang responden. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor  yang berpengaruh nyata terhadap  perilaku  menyisakan  makanan  di  Kedai  Garasi  adalah  jenis  kelamin. Food  waste dari  piring konsumen didominasi oleh jenis lauk nabati dan pelengkap yaitu sebanyak 27 persen. Total nilai ekonomi akibat food  waste dari 32 konsumen mencapai  Rp 12.759.344 per tahun dan Rp 428.700.000  per tahun hasil  proyeksi  kedai  garasi,  serta  nilai  kerugian  ekonomi  akibat  sisa  makanan  dari food  waste di  piring konsumen mencapai 12,7 juta rupiah per tahun.
Kata kunci : food waste, kedai garasi, nilai ekonomi, regresi logistik
Copyright © 2023 by Author(s) This  work  is  licensed  under  a  Creative  Commons  Attribution-ShareAlike  4.0  International License.  All  writings  published  in  this  journal  are  personal  views  of  the  authors  and  do  not represent the views of this journal and the author's affiliated institutions.
How to Cite : Ningsih, K., Sustiyana, Mahtumia. (2023). Estimasi Nilai Ekonomis Sisa Makanan Melalui Pendekatan Perilaku Konsumen. Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian (J-SEP) , 16(1): 81-94.

## Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian
(Journal of Social and Agricultural Economics)
( J - S E P )
Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian (J-SEP) Vol. 16 No. 1 Maret 2023: 81-94 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/JSEP ISSN: 1978-5437 (Print), 2356-2382 ( Online ) Published by the University of Jember, Indonesia DOI: 10.19184/jsep.v16i1.36412

## PENDAHULUAN
Isu pangan global yang menjadi pusat perhatian dunia saat ini adalah sisa makanan ( food waste) . Berbagai metode atau pendekatan untuk menyelesaikan permasalahan ini mulai  dikembangkan  oleh  negara  berkembang  hingga  negara  maju.  Menurut  FAO terdapat  sekitar  33%  sampai  dengan  50%  makanan  yang  telah  diproduksi,  tidak dikonsumsi dengan semestinya. Berdasarkan sebaran wilayah, mayoritas negara-negara berkembang  membuang  makanan  dalam  jumlah  banyak  Pesatnya  perkembangan ekonomi dunia menyebabkan jumlah food waste yang dihasilkan juga semakin banyak Hal ini disebabkan oleh tingginya pertumbuhan penduduk dan meningkatnya konsumsi yang terkait (Food and Agriculture Organization, 2014).
(Food  and  Agriculture  Organization,  2014)  menyatakan  bahwa  definisi  pangan yang  tidak  terkonsumsi  ( food  waste )  adalah  makanan  yang  dapat  dikonsumsi  manusia namun  makanan  tersebut  tidak  dikonsumsi  dan  dibuang  karena  alasan-alasan  khusus. Sementara  itu  (Bond,  M.,  Meacham,  T.,  Bhunnoo,  R.,  Benton,  2013)  mendefinisikan bahwa  sampah  makanan  adalah makanan  yang  dapat  dikonsumsi  oleh  manusia  namun dibuang, hilang, rusak atau dikonsumsi hewan dan termasuk bagian yang tidak dimakan. Oleh  karena  itu  berbagai  dampak  yang  ditimbulkan  oleh  sampah  makanan  mulai berkembang menjadi isu di berbagai negara.
Di  Indonesia  sisa  makanan  belum  ada  definisi  khusus,  namun  definisi  sampah makanan mengacu pada  FAO yaitu jumlah sampah yang dihasilkan baik ketika makanan dalam proses pembuatan maupun saat kegiatan makan yang berkaitan dengan  perilaku penjual dan konsumennya (Parfitt, Barthel, & MacNaughton, 2010). Pengelolaan sampah makanan menjadi  topik  pembahasan  di  beberapa  negara  di  Benua  Eropa  dan  Amerika Serikat  dan  kampanye  mengenai food  recovery  hierarchy telah  disebarluaskan  kepada masyarakat. Di sepanjang rantai pasokan makanan terdapat 1,3 miliar ton bahan makanan yang layak untuk dikonsumsi (sepertiga dari produksi pangan dunia) yang terbuang mulai dari tahap produksi hingga konsumsi (Pleissner & Lin, 2013).
Secara umum, dari total makanan yang dikonsumsi manusia sekitar sepertiga di antaranya menjadi sampah dan apabila dinominalkan, maka kehilangan itu setara dengan sekitar USD 1  triliun per tahun. Dampak makanan yang diproduksi terhadap  atmosfer, air,  tanah  dan  biodiversitas  menyebabkan  biaya  lingkungan  dan  harus  dibayar  oleh generasi  mendatang.  (Food  and  Agriculture  Organization,  2014)  menyatakan  bahwa adanya  degradasi  lingkungan  dan  meningkatnya  kelangkaan  sumber  daya  alam  serta dampak  sampah  makanan  akan  berhubungan  dengan  biaya  sosial  secara  luas  dan berdampak pada kehidupan umat manusia.
Isu food  waste adalah  isu  yang  sangat  besar  di  Indonesia  di  mana  Indonesia merupakan  penghasil food  waste tertinggi  kedua  di  dunia.  Estimasi  sampah  makanan ( food waste ) Indonesia adalah sebesar 300 kilogram sampah  makanan per orang setiap tahun.  Sampah  makanan  yang  dimaksud  di  sini  adalah  penumpukan food  waste dari semua produk makanan yang tidak terserap oleh konsumen berupa sisa makanan dan food loss yaitu terbuangnya produk pangan sebelum hingga sampai ke pelanggan seperti gagal panen, ikan di laut yang teracuni, dan lain-lain. Pengaruh food waste terhadap lingkungan adalah konsumsi energi yang buruk, penggunaan sumber daya, dan munculnya masalah sosial karena peningkatan kuantitas limbah yang dihasilkan serta tingginya biaya dalam rantai  pasokan  makanan.  Faktor  penyebab  utama  dari food  waste adalah  perilaku konsumen . Produsen, distributor, sektor jasa makanan dan konsumen merupakan rantai pasok makanan di mana pada setiap titiknya dapat mengalami f ood waste.
Konsumsi  makanan  yang  tidak  optimal  sering  terjadi  di  tempat  umum,  tempat makan, restoran,  lingkungan kantin, baik itu di sekolah, kantor, maupun industri. Hal ini disebabkan tidak semua orang yang memesan makanan akan menghabiskan makanannya dan  tak  tersisa.  Kenyataannya  adalah  sebagian  besar  konsumen  hanya  menghabiskan sepertiga  dari  makanan  yang  dimakannya.  Jadi  kebiasaan  membuang-membuang makanan ( food waste ) ini merupakan penyebab terjadinya kelangkaan pangan dan tidak tercapainya ketahanan pangan yang dicita-citakan. Menurut Buchner, B., Claude F., Ellen G., (2012), faktor-faktor penyebab makanan tak terkonsumsi dalam tahapan konsumsi adalah  ukuran  porsi  makanan  yang  disajikan  terlalu  besar  atau  banyak,  sehingga konsumen cenderung menyisihkan sebagian makanan tersebut, serta lemahnya perilaku konsumen untuk terbiasa membawa pulang makanan yang disisihkannya.
Sebagai  upaya  untuk  mengurangi  food  waste,  maka  kami  tertarik  untuk melakukan penelitian yang bertujuan untuk menganalisis food waste di  kedai makanan Garasi    di  Kelurahan  Bugih,  Kecamatan  Pamekasan,  Kabupaten  Pamekasan.  Kedai makanan Garasi buka setiap hari dari senin-minggu pada jam 10.00-21.30 (khusus Jumat buka 15.00-21.30). Pengunjung Kedai Makanan Garasi selalu ramai dari berbagai jenis usia, namun sebagian besar pengunjung adalah kaum remaja. Sebagian besar pengunjung tidak menghabiskan pesanannya. Hal ini dapat terlihat di lokasi di mana masih ada sisa di  setiap  sajiannya  baik  itu  berupa  minuman  ataupun  makanannya..  Sehingga  kami memandang  perlu  untuk  dilakukannya  penelitian  tentang  estimasi  nilai  ekonomis  sisa makanan di Kedai Makanan Garasi.
Menurut  Food  Waste  Reduction  Alliance  (2013),  sektor  terbesar  yang menghasilkan food  waste adalah  limbah  yang  dihasilkan  oleh  rumah  tangga  sebanyak 47%,  restoran  sebesar  37%,  dan  sektor  instutional  sebesar  11%  (contoh:  rumah  sakit, sekolah, dan hotel). Penelitian ini perlu dilakukan, karena  belum pernah ada penelitian tentang  nilai  ekonomis  sisa  makanan  di  Kedai  Makanan  Garasi.  Alasan  lain  perlunya dilakukan penelitian di Kedai Makanan Garasi adalah karena melalui hasil observasi di lapangan,  kami  menemukan  bahwa  sisa  makanan  yang  dihasilkan  tergolong  tinggi. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis nilai ekonomis sisa makanan yang dihasilkan oleh Kedai Makanan Garasi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kedai  Makanan  Garasi,  Kelurahan  Bugih  Kabupaten Pamekasan. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kedai Garasi adalah kedai yang berada di lokasi strategis yang dijadikan sebagai tempat  makan  mahasiswa  dan  yang    lainnya.  Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan September hingga November 2021.
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  primer dikumpulkan  melalui    pengamatan,  pengisian  kuesioner,  dan  wawancara  dengan pengelola Kedai Garasi dan  responden. Sementara itu, data sekunder dalam penelitian ini  merupakan  data  yang  dikumpulkan  dari  pihak  lain  seperti  penelitian  terdahulu  dan literatur-literatur yang relevan dengan penelitian.
Penentuan  pengambilan  sampel  menggunakan  metode  Roscoe  dalam  buku (Sugiyono, 2013). Jumlah sampel  yang layak dalam penelitian adalah antara 30 sampai dengan  500.  Dalam  penelitian  ini,  jumlah  sampel  yang  digunakan  sebanyak  55  yang terdiri  dari  32  responden  menyisakan  makanan  dan  23  responden  tidak  menyisakan makanan. Metode pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode non-
probability  sampling. Pemilihan  metode  ini  dilakukan  karena  anggota  populasi  tidak semuanya mempunyai peluang yang sama untuk menjadi sampel (Prasetyo dan Jannah 2007).  Sementara  itu,  teknik non-probability  sampling yang  digunakan  adalah  teknik accidential  sampling .  Teknik  ini  memungkinkan  peneliti  memperoleh  sampel berdasarkan kemudahan dan kesediaan seseorang untuk menjadi sampel (Simamora 2004 dalam Gini 2012).
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisis  data  secara  kualitatif  dan  kuantitatif. Analisis deskriptif digunakan untuk menganalisis data secara kualitatif. Data yang akan dianalisis secara kuantitatif yaitu perhitungan estimasi jumlah food waste , dan estimasi potensi kerugian ekonomi menggunakan bantuan program Microsoft Excel 2007. Selain itu,  metode  regresi  logistik  dengan  bantuan  program  SPSS  versi  22  digunakan  untuk melihat  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  konsumen  menghabiskan  atau  tidak menghabiskan makanannya.
Untuk  mengetahui  karakteristik  responden,  dalam  penelitian  ini  menggunakan analisis  deskriptif.  Kuesioner  merupakan  instrumen  penelitian  yang  digunakan  untuk memberi  gambaran  karakteristik  responden.  Adapun  karakteristik  responden  yang dianalisis  adalah  usia  ,jenis  kelamin,  tingkat  pendidikan,  kebiasaan  makan,  kesehatan, dan pendapatan.

## 1. Model Regresi Logistik
Model regresi logistik disebut juga dengan metode logit. Metode logit merupakan model  yang  mengikuti  fungsi  distribusi  logistik  dan  merupakan  metode  dasar  untuk analisis  data  berskala  biner  (Hosmer,  D.W,  1989).  Metode  ini  mengkaji  hubungan pengaruh variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y). (Firdaus M, Harmini, 2011) menyatakan bahwa metode logit adalah suatu teknik untuk menjelaskan peluang kejadian tertentu dari kategori peubah respon.  Menurut  (Gujarati, D. N., 2006) regresi logistik digunakan untuk mengestimasi suatu model di mana variabel bebas (Y) bersifat biner  dengan  menggunakan  nilai  1  atau  0,  di  mana  1  menunjukkan  adanya  atau dimilikinya suatu atribut sedangkan 0 menunjukkan tidak adanya atribut ini.
Perilaku responden dalam menyisakan makanan dikumpulkan melalui data biner. Data biner digambarkan oleh pilihan yaitu “ya atau tidak”. Jenis penggunaan regresi yang sesuai dengan data biner adalah regresi logit. Perbedaan antara model regresi logit dengan regresi biasa adalah peubah terikat dalam model regresi logit bersifat dikotomi (Hosmer, D.W, 1989). Model logit yang digunakan dalam penelitian adalah
Logit (Pi) = β 0 + β 1 UMUR i + β 2 JK i + β 3 PDDKN i + β 4 PDPTN i + β 5 WKT i + β 6 KOND i + β 7 KEB i + e
Keterangan: Logit (p i ) =peluang  responden  menyisakan  makanan  (bernilai  1  untuk
“menyisakan” dan bernilai 0 untuk “tidak menyisakan”)
β 0 =intersep β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , β 5 , β 6 , β 7 =koefisien dari regresi Umur = usia responden (tahun) JK = Dummy jenis kelamin (perempuan = 1, laki-laki = 0) PDDKN = pendidikan (tahun) PDPTN = jumlah pendapatan (Rp/bulan) WKT = Waktu makan (14.00-20.00, 11.00-14.00)
KOND = Dummy kondisi kesehatan (tidak sehat=1, sehat= 0) KEB = Dummy kebiasaan  (menyisakan  makanan=1,  tidak  menyisakan makanan=0) e = galat

## 2. Jumlah dan Nilai Ekonomi Sisa Makanan
Berdasarkan  panduan  Food Loss  and  Waste  Protocol  Tahun  2013,  metode  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode survei. Metode ini memungkinkan peneliti untuk  meminta  responden  memperkirakan  sendiri  jumlah  rata-rata  makanan  yang disisakan dengan menggunakan serangkaian pertanyaan terstruktur (kuesioner). Estimasi jumlah food  waste dilakukan  dengan  cara  meminta  responden  menyebutkan  jenis  dan jumlah makanan  yang  paling  sering  disisakan.  Sisa  makanan  dinyatakan  dalam  satuan porsi yaitu habis (tidak tersisa), tersisa seperempat porsi, setengah porsi, tiga perempat porsi, atau lebih dari tiga perempat porsi (hampir tidak dimakan). Responden juga diminta untuk memperkirakan frekuensi menyisakan makanan dalam satu pekan.
Metode perhitungan estimasi jumlah food waste dalam penelitian ini hampir sama dengan yang dilakukan oleh (Aktas et al., 2018) tetapi, perkiraan jumlah food waste yang dilakukan  oleh  (Aktas  et al.,  2018)  dilakukan  dengan cara  penimbangan langsung  sisa makanan konsumen kemudian dikalikan dengan frekuensi rata-rata konsumen makan di kantin selama  sepekan. Sementara itu, estimasi jumlah food waste dalam penelitian ini berdasarkan  pengakuan  dari  konsumen  dengan  cara  memperkirakan  sendiri  jenis makanan yang disisakan dikalikan dengan frekuensi menyisakan makan dalam sepekan. Jumlah food  waste setiap  jenis  makanan  dalam  penelitian  ini  merupakan  total penjumlahan  dari  sisa  setiap  jenis  makanan  seluruh  responden  yang  telah  dikalikan frekuensi  menyisakan  makanan  dalam  satu  pekan.  Responden  dianggap  menyisakan makanan meski hanya menyisakan satu jenis makanan.
TFWj = Σ (sm ji x f i )
Keterangan : TFW j = Total food waste per jenis makanan per pekan (porsi per pekan)
j = jenis makanan (nasi atau lauk hewani atau lauk nabati atau sayuran atau  buah- buahan atau pelengkap.
n = jumlah responden yang menyisakan makanan (orang) sm ji = sisa setiap jenis makanan dari masing-masing individu (porsi)
f i
=  frekuensi  individu  dalam  menyisakan  makanan  selama  satu  pekan  (kaliper pekan)

## 3. Nilai Ekonomi dari Sisa Makanan
Kerugian  ekonomi  per  jenis  makanan  per  pekan  (L j )  dihitung  dengan  cara mengalikan  total food  waste per  jenis  makanan  (TFW j )  dengan  harga  satu  porsi  setiap jenis makanan yang berlaku di daerah penelitian pada tahun berjalan (P j )

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Faktor-faktor yang Mempengaruhi Sisa Makanan
Analisis Korelasi pearson digunakan untuk melihat hubungan antara dua variabel yang kedua variabel tersebut memiliki jenis data berbentuk interval atau rasio. Koefisien korelasi  dinyatakan  dengan  lambang r .  menurut  (Firdaus  M,  Harmini,  2011)  hasil perhitungan r tersebut dapat diinterpretasikan dengan pengelompokan kategori Tabel 1. di bawah ini.
Tabel 1. Kriteria pembagian kategori nilai r Rentang nilai r Kategori 0.000 – 0.199 Sangat rendah 0.200 – 0.399 Rendah 0.400 – 0.599 Cukup kuat 0.600 – 0.799 Kuat 0.800 – 1.000 Sangat kuat
Sumber : Ridwan dan Sunarto, 2009
Sebelum menganalisis kekuatan korelasi antar variabel dependen dan independen, maka  variabel  independen  tersebut  harus  signifikan  (kurang  dari  taraf  nyata).  Jika variabel  independen  tersebut  tidak  signifikan  maka  variabel  independen  tersebut  tidak berkorelasi.  Angka  Korelasi  berkisar  antara  -1  sampai  dengan  +1.  Korelasi  dikatakan sempurna apabila nilainya mendekati  angka 1. Sementara itu hubungan antar variabel ditunjukkan oleh nilai negatif dan positif. Nilai positif menunjukkan terdapat hubungan searah  yaitu  semakin  tinggi  variabel  satu  menyebabkan  kenaikan  pula  pada  variabel lainnya dan begitu juga sebaliknya jika bernilai negatif. Sementara itu, korelasi pearson hanya menjelaskan kekuatan hubungan tanpa memperhatikan hubungan kausalitas..
Berdasarkan  Tabel  2  di  bawah  dapat  dilihat  bahwa  jenis  kelamin  memiliki koefisien korelasi sebesar 0.508 terhadap sisa makanan. Hal ini menunjukkan bahwa jenis kelamin  dengan  sisa  makanan  memiliki  hubungan  positif  dalam  kategori  cukup  kuat. Variabel  kedua  yaitu  umur  memiliki  koefisien    korelasi  sebesar  -0.045    terhadap  sisa makanan. Hal ini menunjukkan bahwa umur dengan sisa makanan memiliki hubungan negatif    dalam  kategori  sangat  rendah.  Variabel  ketiga  yaitu  pendidikan  memiliki koefisien  korelasi  sebesar  -0.206  terhadap  sisa  makanan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pendidikan  menunjukkan  bahwa  pendidikan  dengan  sisa  makanan  memiliki  hubungan negatif dalam kategori rendah.
Pendapatan memiliki koefisien korelasi sebesar -0.163 terhadap sisa makanan hal ini  menunjukkan  bahwa  pendapatan  dengan  sisa  makanan  memiliki  hubungan  negatif dalam kategori sangat rendah. Variabel waktu makan memiliki koefisien korelasi  sebesar 0.168 terhadap sisa makanan dan masuk dalam kategori sangat rendah. Variabel terakhir kebiasaan memiliki koefisien -0.163 terhadap sisa makanan. Hal ini menunjukkan bahwa kebiasaan dengan sisa makanan memiliki hubungan negatif dalam kategori sangat rendah.
Tabel 2. Hasil korelasi pearson antar variabel Variabel Sisa makan Korelasi Pearson Sig. (2- tailed ) Jenis kelamin 0.508 0.00 Umur -0.045 0.744 Pendidikan -0.206 0.131 Pendapatan -0.163 0.234 Waktu makan 0.168 0.220 Kebiasaan -0.163 0.234
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Faktor yang diduga mempengaruhi konsumen dalam menyisakan makanan atau tidak  menyisakan  meliputi  beberapa  variabel  independen  yaitu  karakteristik  responden yaitu  dinilai  jenis  kelamin,  umur,  pendidikan,  pendapatan,  waktu  makan,  kebiasaan menyisakan  makanan,  dan dummy kondisi  kesehatan.  Variabel  dependen  yang  akan dilihat yaitu sikap konsumen memilih menghabiskan makanan (Y=0) atau menyisakan makanan (Y=1). Tingkat kepercayaan yang digunakan dalam pengujian ini yaitu 95% dan 90% atau taraf nyata (a) sebesar 5% dan 10%.
Tabel  3  menunjukkan  dugaan  parameter  regresi  logistik  berdasarkan classification  table .  Dari  Tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  klasifikasi  80.0  persen  dapat dikatakan bahwa model regresi cukup baik dan variabel-variabel tersebut dapat dijelaskan oleh  model.  Hasil  pendugaan  klasifikasi  konsumen  yang  tidak  menyisakan  makanan sebesar  65.2  persen  artinya  terdapat  23  konsumen  yang  menjawab  tidak  menyisakan makanan.  Sementara  itu,  hasil  pendugaan  sebesar  90.6  persen  bagi  konsumen  yang menyisakan makanan terdapat 32 konsumen yang menjawab menyisakan makanan.
Tabel 3. Dugaan Parameter Regresi Logistik Berdasarkan Classification Table Observasi Predicted Tidak  menyisakan makanan Menyisakan makanan Persentase Tidak  menyisakan makanan 15 8 65,2 Menyisakan makanan 3 29 90,6 Overall Percentage 80,0

## Sumber: data primer diolah (2021)
Sementara  itu  dugaan  parameter  regresi  logistik  berdasarkan Hosmer  and lemeshow test  dapat  dilihat  pada  Tabel  4 . Berdasarkan  Tabel  4  diketahui  bahwa  nilai signifikan  model  lebih  besar  dari  taraf  nyata  0.05  (0.796>0.05).  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model  layak  untuk  digunakan  dalam  analisis  (Saleh  2017).  Dugaan  Parameter regresi logistik  berdasarkan omnibus test of model disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil analisis Hosmer and Lemeshow Chi Square Sig. Step 1 24,631 0,000 Block 24,631 0,000 Model 24,631 0,000 Sumber: data primer diolah (2021)
Berdasarkan Tabel 5, nilai signifikan model lebih kecil dari nilai taraf nyata α = 0,05  (0,00  <  0,05).  Menurut  Sarwono  (2009),  hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  ini signifikan  karena  setidaknya  terdapat  satu  variabel  dependen  yang  dipengaruhi  secara nyata  oleh variabel independen.
Tabel 5. Hasil analisis Onimbus Tes Chi Square Df Sig 3,101 6 0,796
Sumber: data primer diolah (2021)
Faktor-faktor yang mempengaruhi sisa makanan dari beberapa variabel bebas atau independen  yaitu  umur,  jenis  kelamin,  pendidikan  pendapatan,  waktu  makan,  kondisi kesehatan, dan kebiasaan. Variabel tidak bebas atau dependen yaitu perilaku menyisakan makanan (Y=1) dan perilaku yang tidak menyisakan makanan dan perilaku yang tidak menyisakan makanan (Y=0)  dengan tingkat kepercayaan 95% atau taraf nyata sebesar 5%. Hasil regresi logistik disajikan pada Tabel 6 mengenai signifikansi dan odds ratio dari  masing-masing  variabel  bebas  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perilaku menyisakan makanan di kedai Garasi.
Berdasarkan  Tabel  6,  dapat  diketahui  bahwa  yang  berbanding  terbalik  dengan variabel perilaku menyisakan makanan adalah variabel umur dan pendapatan, sedangkan variabel lainnya berbanding positif dengan variabel perilaku menyisakan makanan. Jenis kelamin  merupakan  variabel  yang  berpengaruh  nyata  terhadap  variabel  dependen.  Hal tersebut  dapat  ditentukan  dari  koefisien  signifikansi  variabelnya  lebih  kecil  dari  taraf nyata 0.05. Setiap variabel independen memberikan peluang yang berbeda terhadap sisa makanan. Nilai odds ratio digunakan untuk mengetahui besarnya peluang pada masing- masing  variabel  independen  dan  nilai  koefisien  pada  nilai odds  ratio menunjukkan pengaruh niai odds ratio terhadap besarnya peluang.
Variabel  jenis  kelamin  memiliki odds  ratio sebesar  20.544  artinya  peluang pengunjung yang berjenis kelamin perempuan dalam menyisakan makanan 20.544 kali lebih besar dibandingkan dengan pengunjung laki-laki yang menyisakan makanan.
Faktor  jenis  kelamin  berpengaruh  secara  signifikan  terbukti  nyata  karena berdasarkan data terkait klasifikasi jenis kelamin yang menyisakan makanan bahwa 87% responden  yang  menyisakan  makanan  adalah  perempuan.  Hal  ini  didukung  oleh  hasil penelitian (Suryana & Suryadi, 2019)  yang menyatakan bahwa salah satu faktor internal yang  dapat  mempengaruhi  pemilihan  jenis  makanan  adalah  jenis  kelamin.  Preferensi yang dimiliki oleh laki-laki dan perempuan berbeda. Di samping itu, laki-laki memiliki angka kecukupan gizi yang lebih besar dibanding perempuan. Oleh karena itu, laki-laki cenderung menghabiskan makanannya.

## Estimasi Jumlah Food Waste dan Potensi Nilai Ekonomi
Salah  satu  langkah  awal  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengurangi  jumlah food waste adalah  dengan  menghitung  jumlah  timbulan food  waste .  berapa  besar  kerugian yang ditimbulkan dan berapa banyak food waste yang harus dikurangi. Kerugian akibat food  waste dalam  penelitian  ini  hanya  ditinjau  dari  kehilangan  nilai  ekonomi  pangan. Selain  itu,  studi  terbatas  pada  pengurangan food  waste ditingkat  konsumen.  Hal  ini dikarenakan  piring  konsumen  merupakan  salah  satu  kategori  penting  dalam  upaya mengurangi kehilangan pangan (Betz A, Buchli J, Göbel C, 2015).
Tabel 6. Hasil regresi Logistik Variabel Koefisien Nilai uji wald Exp (B) Jenis Kelamin 3,023 0,002 20,544 Umur -1,849 0,168 0,157 Pendidikan 0,644 0,453 1,905 Pendapatan -0,570 0,598 0,566 Kebiasaan 0,150 0,790 1,162 Waktu Makan 1,781 0,063 5,936 Konstanta -4,551 0,089 0,011
Sumber : Data primer diolah , 2021

## Estimasi Jumlah Food Waste
Konsumen dalam penelitian diminta untuk memperkirakan jenis makanan yang paling sering disisakan dan porsi dari setiap jenis makanan yang tersisa. Konsumen juga diminta  memperkirakan  frekuensi  menyisakan  makanan  yang  disisakan.  Konsumen dianggap menyisakan apabila terdapat minimal 1 jenis makanan yang tersisa di piring. Berdasarkan  hasil  kuesioner  yang  diisi  oleh  konsumen.  Jumlah  konsumen  yang menyisakan makanan dalam penelitian ini sebanyak 32 konsumen  dari total responden sebanyak  55  konsumen.  Artinya  terdapat  23  konsumen  yang  menghabiskan  makanan. Selain itu, 32 konsumen dalam penelitian ini telah menyumbangkan food waste s sebesar 5.7    persen  untuk  kedai  garasi  dari  rata-rata  560  konsumen  per  minggunya      yang mengunjungi  kedai  garasi.  Adapun  komposisi  total food  waste dari  piring  konsumen disajikan pada Gambar 1.
Estimasi jumlah food waste dalam penelitian dikelompokkan berdasarkan jenis makanan yang disisakan. Satuan yang digunakan dalam perhitungan jumlah food waste adalah  porsi  sajian  masing-masing  piring  konsumen  dari  setiap  jenis  makanan. Berdasarkan gambar 2 tertinggi berasal dari lauk nabati  sebanyak 21.25 porsi per pekan. Atau 27% dari total food waste . Jenis makanan  berikutnya yang paling banyak disisakan adalah  pelengkap  dengan  estimasi food  waste sebanyak  21.25  porsi  per  pekan. Banyaknya lauk nabati dan pelengkap yang disisakan oleh konsumen diperkirakan akibat pergeseran selera dan pola konsumsi konsumen yang lebih memilih lauk hewani sebagai sumber protein. Hal ini sebagai mana yang dijelaskan oleh  (Kariyasa & Suryana, 2016) bahwa  industrialisasi  dan  pembangunan  yang  semakin  maju  pada  suatu  daerah mengakibatkan terjadinya pergeseran pendapatan. Pergeseran ini akhirnya memicu pola konsumsi  masyarakat  dari  pangan  nabati  ke  pangan  hewani.  Berdasarkan  penjelasan sebagian responden, sambal, kecap, kerupuk  dan lain-lain yang menjadi pelengkap dari jenis  makanan  yang  disisakan  karena  terkait  dengan  selera  atau  alasan  kesehatan konsumen.
Gambar 1. Komposisi total food waste dari piring konsumen Selain  itu,  nasi  juga  termasuk  ke  dalam  jenis  makanan  yang  paling  banyak disisakan.  Jumlah  nasi  tersisa  yaitu  sebanyak  13.25  porsi  per  pekan.  Berdasarkan penjelasan  sebagian  responden, alasan  nasinya  tidak  dihabiskan  karena  untuk  menjaga berat  badan.  Sementara  itu,  tiga  jenis  makanan  yang  paling  sedikit  disisakan  oleh konsumen yaitu lauk hewani (11.5 porsi per pekan), sayuran (11.25 porsi per pekan) dan sebagaimana telah dijelaskan oleh (Kariyasa & Suryana, 2016), sebagian besar konsumen lebih menyukai lauk hewani. Sementara itu, sisa lauk hewani sebanyak 14 persen dalam penelitian ini masih lebih tinggi bila dibandingkan dengan hasil penelitian (Betz A, Buchli J, Göbel C, 2015) yang hanya menyisakan lauk hewani kurang dari 10 persen.

## Estimasi Nilai Ekonomi  Food Waste
Salah satu cara yang dapat ditempuh untuk menimalisir food waste yaitu dengan meningkatkan kesadaran terhadap nilai ekonomi pangan. Kesadaran ini dapat distimulus dengan cara menghitung estimasi potensi kerugian ekonomi akibat food waste estimasi kehilangan kerugian ekonomi akibat kehilangan pangan di seluruh dunia telah merugikan penduduk dunia sebanyak USD 750 M (Hamilton et al, 2005). Bahkan kehilangan nilai ekonomi pangan hanya dari beras di Indonesia mencapai 86.6 triliun rupiah. Sementara itu,  estimasi  potensi  kerugian  ekonomi  akibat food  waste dari  masing-masing  jenis makanan dalam penelitian ini dapat dilihat di Tabel 7.
Berdasarkan Tabel 7 diketahui bahwa potensi kerugian ekonomi tertinggi berasal dari  jenis  lauk  hewani.  Hal  ini  karena  harga  per  porsi  dari  lauk  hewani  lebih  tinggi dibanding harga per porsi lainnya. Sementara itu, jenis pelengkap  meskipun porsi yang terbuang  adalah  yang  paling  banyak,  namun  nilai  potensi  kerugian  ekonomi  jenis makanan ini adalah yang paling kecil dikarenakan harga per porsi yang lebih murah dari yang lainnya. Sayuran merupakan jenis makanan yang paling sedikit disisakan memiliki nilai  potensi  kerugian  ekonomi  Rp  1.170.000  per  tahun.  Sementara  itu,  total  estimasi potensi  kerugian  akibat Food  waste dari  seluruh  jenis  makanan  dalam  penelitian diperkirakan mencapai Rp 245.375 per pekan atau sekitar Rp 12.759.344 per tahun.
Presentasi konsumen yang menyisakan makanan adalah sebanyak 58 persen dari total  konsumen  yang  responden.  Apabila  sebanyak  58  persen  dari  80  konsumen  yang makan  di  kedai  garasi  memiliki  karakter  yang  sama  dengan  32  responden  dalam penelitian ini, diproyeksikan jumlah kehilangan nilai ekonomi pangan akibat food waste
dari kedai garasi mencapai Rp 428.700.000 per tahun. Nilai ini bila dibelanjakan untuk membeli paket makanan seharga 18.500 kurang lebih akan mencukupi kebutuhan pangan bagi  23.173  jiwa.  Irani,  dkk  (2018)  menyatakan  bahwa  perilaku  konsumen  dalam menyisakan  makanan  merupakan  salah  satu  bentuk  kehilangan  pangan  sehingga dibutuhkan kebijakan empiris yang berpotensi meningkatkan ketahanan pangan.  upaya pengurangan  kehilangan/pemborosan  pangan  dapat  dilakukan  melalui  sosialisasi  dan kampanye  informasi  dan  pengetahuan  dengan  memanfaatkan  ajaran  agama  dan kearifan  lokal  dalam  menumbuhkan  kesadaran  masyarakat  akan  pentingnya  arti kehilangan  nilai  ekonomi  pangan  dalam  membangun  ketahanan  pangan  berkelanjutan (Ketut Kariyasa dan Achmad Suryana, 2012).
Tabel  7.  Estimasi  potensi  kerugian  ekonomi  dari  setiap  jenis  makanan  yang  tidak dikonsumsi Jenis makanan Harga per porsi* (RP) Total Food waste per pekan (porsi) Total Food waste per tahun Potensi kerugian ekonomi per pekan (Rp) Potensi kerugian ekonomi per tahun (Rp) Nasi 5.000 13,25 689 66.250 3.445.000 Lauk hewani 9.000 11,50 598 103.500 5.382.000 Lauk nabati 1.500 21,25 1.105 31.875 1.657.344 Sayuran 2.000 11,25 585 22.500 1.170.000 pelengkap 1.000 21,25 1.105 21.250 1.105.000 Total 18.500 78,50 4.082 245.375 12.759.344
Berdasarkan harga pasaran yang berlaku di daerah penelitian Sumber : Data primer  diolah, 2021
Tingginya  jumlah  kehilangan  nilai  ekonomi  pangan  menunjukkan  peningkatan konsumsi  agregat  masyarakat  belum  tentu  menggambarkan  peningkatan  kesejahteraan suatu  negara.  sehingga  perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut.  Menurut  (Chaerul  & Zatadini,  2020) salah satu strategi mencegah dan mengurangi sampah makanan adalah mengelola sampah yaitu dengan memaksimalkan potensi pemanfaatannya pada tahapan penanganan selanjutnya. Hal ini didukung oleh penelitian  (Handayani, Budisulistiorini, & Nuraini, 2009) yang menyatakan bahwa sampah basah seperti sampah makanan dapat didaur  ulang  sehingga  memiliki  nilai  ekonomis  yang  tinggi.  Penelitian  lainnya  yang mendukung  terhadap  pengelolaan  sampah/limbah  makanan  adalah  penelitian  oleh (Venkat, 2012). Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara kimia dan biologis limbah makanan  dihidrolisis  menjadi  glukosa,  nitrogen  amino  bebas  dan  fosfat,  yang  dapat dimanfaatkan  sebagai  nutrisi  oleh  banyak  mikroorganisme  yang  keserbagunaan metabolismenya memungkinkan produksi berbagai macam produk. Hal ini didukung oleh penelitian (Anarofida et al, 2022).

## KESIMPULAN
Faktor-faktor  yang berpengaruh nyata terhadap perilaku menyisakan makanan di Kedai Garasi Bugih Kecamatan Pamekasan, Kabupaten Pamekasan adalah jenis kelamin, di mana 87% responden yang menyisakan makanan adalah berjenis kelamin perempuan. Food waste dari piring konsumen didominasi oleh jenis lauk nabati dan pelengkap yaitu
sebanyak 27 persen. Total nilai ekonomi akibat food waste dari 32 konsumen mencapai Rp  12.759.344  per  tahun  dan  Rp  428.700.000    per  tahun  hasil  proyeksi  kedai  garasi. Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas,  maka  saran  yang  dapat  kami  rekomendasikan, khususnya  kepada  pihak  restoran/Kedai  Garasi  adalah  lebih  banyak  menyajikan  menu makanan  yang  bervariasi  dan  tidak  memiliki food  waste yang  tinggi.  Menu  yang  bisa disajikan untuk meminimalisasi food waste adalah yaitu variasi menu lauk hewani dan sayuran  pelengkap.  Di  samping  itu,  pihak  restoran/kedai  sebaiknya  perlu  melakukan pengelolaan  sampah  makanan  menjadi  sesuatu  yang  bernilai  ekonomis  tinggi  dan memiliki  manfaat  yang  baik  bagi  lingkungan  seperti  diolah  menjadi  kompos/pupuk organik.

## DAFTAR PUSTAKA
Aktas, E., Sahin, H., Topaloglu, Z., Oledinma, A., Huda, A. K. S., Irani, Z., … Kamrava, M. (2018). A consumer behavioural approach to food waste. Journal of Enterprise Information Management , 31 (5), 658–673. https://doi.org/10.1108/JEIM-03-2018- 0051
Anarofida et al. (2022). Strategi Model Bisnis Startup Pupuk Berbasis Inovasi Limbah Ternak  dan  Cangkang  Telur  di  Kabupaten  Jember. Jurnal  Sosial  Ekonomi Pertanian , 15 (3), 293–306. https://doi.org/10.19184/jsep.v15i3.34926
Betz A, Buchli J, Göbel C, M. C. (2015). Food waste in the Swiss food service industry – Magnitude and potential for reduction. Waste Management , 35 (January), 218–226. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.wasman.2014.09.015
Bond, M., Meacham, T., Bhunnoo, R., Benton, T. G. (2013). Food waste within global food systems . United Kingdom.
Buchner,  B.,  Claude  F.,  Ellen  G.,    et  al.  (2012). Food  Waste:  Cause,  Impacts,  and Proposals . Barilla Center for Food and Nutrition.
Chaerul,  M.,  &  Zatadini,  S.  U.  (2020).  Perilaku  Membuang  Sampah  Makanan  dan Pengelolaan  Sampah  Makanan  di  Berbagai  Negara:  Review. Jurnal  Ilmu Lingkungan , 18 (3), 455–466. https://doi.org/10.14710/jil.18.3.455-466
Firdaus  M,  Harmini,  A.  F.  (2011). Aplikasi  Metode  Kuantitatif  untuk  Manajemen  dan Bisnis . Bogor: IPB Press.
Food  and  Agriculture  Organization.  (2014). Global  initiative  of  food  losses  and  waste reduction . Roma (IT).
Gujarati, D. N.,  and D. C. P. (2006). Econometria básica [Basic econometrics] .
Hamilton et al. (2005). Wasteful Consumption in Australia .
Handayani, D. S., Budisulistiorini, S. H., & Nuraini, M. R. (2009). Pada Tpa Jatibarang Kota Semarang. Jurnal Presentasi , 7 , 35–44.
Hosmer,  D.W,  S.  L.  (1989). Applied  Logistic  Regression .  New  York  (US):  John Wiley&Sons.
Kariyasa,  K.,  &  Suryana,  A.  (2016).  Memperkuat  Ketahanan  Pangan  Melalui Pengurangan  Pemborosan  Pangan. Analisis  Kebijakan  Pertanian , 10 (3),  269. https://doi.org/10.21082/akp.v10n3.2012.269-288
Parfitt, J., Barthel, M., & MacNaughton, S. (2010). Food waste within food supply chains: Quantification and potential for change to 2050. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences , 365 (1554), 3065–3081. https://doi.org/10.1098/rstb.2010.0126
Pleissner,  D.,  &  Lin,  C.  S.  K.  (2013).  Valorisation  of  food  waste  in  biotechnological processes. Sustainable Chemical Processes , 1 (1), 1–6. https://doi.org/10.1186/2043- 7129-1-21
Sugiyono.  (2013). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  Dan  R&D .  Bandung:  CV Alfabeta.
Suryana,  A.  L.,  &  Suryadi,  M.  Y.  (2019).  Jadwal  Distribusi  dan  Citarasa  Makanan Berhubungan dengan Sisa Makanan Pasien di Ruang Perawatan Obgyn dan Bedah RSD. dr. Soebandi Jember. Amerta Nutrition , 3 (3), 194.
https://doi.org/10.20473/amnt.v3i3.2019.194-200
Venkat,  K.  (2012).  ClimateChangeImpactofUSFoodWaste.pdf. Int.  J.  Food  System Dynamics , 2 (4), 431–446. Retrieved from www.fooddynamics.org

## Halaman ini sengaja dikosongkan