INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 15542-15554 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Nilai Tukar Petani Tanaman Pangan di Indonesia Tahun 2018 – 2022
I Nyoman Krisna Wardana 1 ✉ , Made Kembar Sri Budhi 2
Universitas Udayana Email: krisnawkk@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian yang diselenggarakan oleh pihak peneliti dalam kesempatan ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor  yang  mampu  mempengaruhi  tingkat  kesejahteraan  petani  tanaman  pangan  yang ditemukan  di  33  daerah  kawasan  Provinsi  Indonesia  dengan  mempergunakan  indikator  Nilai  Tukar Petani  (NTP)  pangan  dari  tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2022.  Adapun  variabel  bebas  yang dipergunakan dalam riset ini ialah mencakup rata-rata upah bersih yang ada di sektor pertanian, luas panen padi, IHK dan juga PDRB yang ada di sektor pertanian, serta juga pandemi COVID-19. Data yang memberikan dukungan dalam riset ini ialah berupa data sekunder yang berhasil sebelumnya diperoleh dari pihak Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia, Bulog, Kementrian Pertanian, dan juga diperoleh dari sumber lain dalam bentuk berita-berita lainnya yang secara langsung membahas terkait riset ini. Hasil dari diselenggarakan riset ini oleh pihak peneliti telah berhasil memperlihatkan bahwa rata-rata upah bersih di sektor pertanian, luas panen padi, IHK, PDRB di sektor pertanian, dan juga pandemi COVID-19 berpengaruh dengan secara simultan terhadap NTP pangan di 33 Provinsi Indonesia. Dengan secara parsial variabel luas panen padi dan juga pandemi COVID-19 berpengaruh positif dan signifikan, untuk hasil variabel IHK dan PDRB di sektor pertanian berpengaruh negatif dan signifikan, sedangkan untuk hasil variabel rata-rata upah bersih di sektor pertanian tanpa mempunyai pengaruh secara signifikan terhadap NTP tanaman pangan.
Kata Kunci: Nilai Tukar Petani Pangan, Rata-Rata Upah Bersih Di Sektor Pertanian, Luas Panen Padi, IHK, PDRB Di Sektor Pertanian, Pandemi COVID-19.

## Abstract
The research conducted by researchers on this occasion aims to determine the factors that can influence the level of welfare of food crop farmers located in 33 regions of the Indonesian Province by using the Food Farmer Exchange Rate (NTP) indicator from 2018 to 2022. Variables The data used in this research include, among other things, the average net wage in the agricultural sector, rice harvested area, CPI and GRDP in the agricultural sector, as well as the COVID-19 pandemic. Data that provides support for this research includes secondary data that was previously obtained from the Indonesian Central Statistics Agency (BPS), Bulog, Ministry of Agriculture, and also obtained from other sources in the form of other news that directly discusses this research. . The results of this research conducted by the researchers have succeeded in showing that the average net wage in the agricultural sector, rice harvested area, CPI, GRDP in the agricultural sector, and also the COVID-19 pandemic simultaneously influence food NTP in 33 Indonesian Provinces. Partially, the rice harvest area variable and also the COVID-19 pandemic have a positive and significant effect, the CPI and GRDP result variables in the agricultural sector have a negative and significant effect, while the average net wage result variable in the agricultural sector does not have a significant effect on NTP of food crops.
Keywords: Food Farmer Exchange Rate, average net wage in the agricultural sector, Rice Harvested Area, CPI, GRDP in the agricultural sector, COVID-19 Pandemic.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  sektor  yang  menyokong  perekonomian  di  negara  berkembang  adalah sektor pertanian. Diketahui bahwa perekonomian yang ada di kawasan daerah Indonesia dengan melihat data, maka tampak kegiatan sektor pertanian berhasil menyerap 35.9% dari jumlah nilai total angkatan kerja yang ada di kawasan daerah di Indonesia dan juga telah berhasil menjadi sektor yang menyumbangkan 14.7% untuk GNP Indonesia (Kompasiana. 2021), hal ini didukung karena potensi sektor pertanian di Indonesia yang sangat besar, dimana  Indonesia  dikenal  dengan  penghasil  kelapa  sawit  terbesar  yang  ada  di  dunia, lumbungnya  padi  bagi  dunia,  dan  berbagai  komoditas  pertanian  lain  yang  banyak disediakan di negara Indonesia sendiri. Akan tetapi peran penting sektor pertanian dalam perekonomian  di  Indonesia  tidak  sejalan  dengan  kesejahteraan  pekerja  yang  bekerja  di sektor pertanian atau sering disebut petani, yang dapat ditunjukan pada gambar berikut.
Gambar 1. Persentase Rumah Tangga Miskin Dari Sumber Penghasilan Utama (Maret 2021)
Sumber: BPS 2021, data diolah
Data yang tampak pada Gambar 1., maka berhasil menunjukan bahwa adanya 51,33% rumah  tangga  miskin  yang  dijumpai  di  kawasan  daerah  di  Indonesia  dengan  memiliki sumber  penghasilan  utama  di  sektor  pertanian  pada  Maret  2021,  yang  berarti  bahwa kalangan mayoritas rumah tangga yang masuk dalam penilaian tergolong miskin begitu sangat bergantung dalam hal memenuhi kebutuhan hidupnya pada kegiatan usaha sektor pertanian,  maka  tentu  hal  ini  menjadi  suatu  fenomena  dimana  potensi  dan  hasil produksi yang besar negara Indonesia di sektor pertanian tidak sejalan dengan keadaan para pekerja yang ada di dalamnya.
Dalam  melihat  kesejahteraan  petani,  maka  pihak  pemerintah  memiliki  alat  ukur tersendiri dalam melihat tingkat kesejahteraan petani yang secara berkala diterbitkan oleh pihak BPS, dikenal dengan istilah NTP. Jika dilihat dari PDB selama tahun 2015-2019, NTP yang ada pada subsektor tanaman pangan mengalami perlambatan tiap tahun pada saat hal ini dibandingkan dengan subsektor NTP lainnya yang ditunjukan pada Gambar berikut.
Gambar 2. Perkembangan PDB Per Subsektor, 2015-2019
Sumber: Jurnal Budget Vol. 5, No. 2, 2020
Betapa rendahnya kesejahteraan yang ada ditemukan dalam kegiatan bidang sektor pertanian, maka diketahui kondisi ini terjadi dengan dipicu oleh beberap aspek faktor ialah pertama, dimana adanya pemberikan upah yang ada di kegiatan bidang sektor pertanian dengan pemberian nominal yang begitu sangatlah kecil, adanya pemberian nominal upah yang kecil inilah yang memicu kalangan para petani mempunyai akses yang didapatkanya lebih sedikit pada barang yang akan dikonsumsinya, sehingga hal inilah yang menyebabkan adanya penurunan kesejahteran untuk hidup dengan secara baik atau layak. Mengacu pada data laporan BPS, maka telah memperlihatkan nilai rata-rata pemberian jumlah upah buruh nasional dengan angka yang mencapai Rp 2.736.463 yang dimana hal ini berhasil disahkan tepat  pada  per  Agustus  2021,  sedangkan  pemberian  jumlah  upah  buruh  yang  ada dikegiatan bidang sektor pertanian tercatat dengan angka yang mencapai nilai Rp1,97 juta per bulan yang memunculkan arti bahwa dalam hal ini pemberian nilai upah buruh yang memiliki pekerjaan dalam kegiatan bidang sektor pertanian nominalnya lebih rendah dari nilai rata-rata upah buruh dengan secara nasional (BPS. 2021).
Upah yang diberikan pada kalangan petani dinilai begitu sangat rendah, maka tentu kondisi ini yang menjadi penyebab yang besar bagi kalangan petani berada pada posisi yang paling dekat dengan jurang kehidupan kemiskinan. Pada saat munculnya kenaikan yang  terjadi  pada  berbagai  macam  harga  barang  dengan  secara  umum,  maka  dalam kondisi  ini  IHK  telah  mengalami  kenaikan,  maka  dengan  secara  otomatis  beban pengeluaran bagi kalangan petani mengalami perubahan menjadi naik dan kondisi yang dialami  ini  selaras  dengan  riset  yang  diadakan  oleh  Istiana  (2019)  bahwa  IHK memperlihatkan  adanya  kontribusi  pengaruh  yang  arahnya  secara  negatif  pada  NTP. Ningsih & Andiny (2018) dalam penemuannya juga memberikan pembuktian yang senada bahwa  inflasi  atau  naiknya  harga  pada  berbagai  macam  barang  telah  memperlihatkan adanya kontribusi pengaruh yang arahnya begitu besar pada  kemiskinan yang terjadi di kawasan daerah Indonesia, sehingga bila terjadi kenaikan harga barang hanya, maka dalam hal  ini   petanilah  yang  termasuk  kelompok  yang  paling  rawan  masuk  ke  dalam  jurang kemiskinan  karena  petani  akan  kesulitan  dalam  memenuhi  konsumsinya  jika  terjadi kenaikan harga-harga barang.
Permasalahan kedua yang dihadapi oleh kalangan petani ialah terkait lahan yang ada di daerah Indonesia yang kian waktu semakin sempit. Berlandakan pada data rilis BPS 2018, maka  dengan  melalui  data  yang  didapatkan  dari  citra  satelit  dengan  cara  lewat  skema Kerangka Sampel Area (KSA), maka diketahui bahwa luas lahan baku sawah yang ada di daerah  Indonesia  posisinya  telah  mengalami  penurunan  dari  angka  7,75  mengalami
perubahan  perluasan menjadi 7,71 juta ha. Dalam kondisi  ini telah terjadinya alih fungsi lahan yang dimana hal  ini tentu akan  memberikan dampak yang  berbahaya bagi posisi ketahanan pangan dan juga pendapatan yang akan didapatkan oleh kalangan petani. Luas lahan  pertanian  yang  digarap  oleh  kalangan  petani  dinilai  sebagai  faktor  kunci  dalam mendapatkan jumlah pendapatan dan juga memberikan dampak pada taraf hidup dan juga derajat kesejahteraan dari rumah tangga yang dirasakan oleh petani sendiri. Hal ini telah berhasil senada dengan hasil riset yang dihasilkan oleh Rahman & Sangeran (2022),  yang mengatakan bahwa luas lahan garapan merupakan variable yang memiliki hubungan positif terhadap kesejahteraan petani.
Permasalahan  lainnya  yang  dihadapi  petani  adalah  masih  rendahnya  nilai  tambah yang diperoleh petani, dimana dalam menjalankan kegiatan usaha taninya hanya sedikit keuntungan  yang  diperoleh  petani,  nilai  tambah  yang  realatif  kecil  tersebut  berarti penerimaan petani dari balas jasa yang dihasilkan sangatlah kecil, penelitian dari Sinaga & Usman  (2022)  juga  menyatakan  bahwa  PDRB  memunculkan  kontribusi  pengaruh  yang arahnya secara positif pada nilai tukar yang dalam hal ini dihasilkan oleh  petani.  Tanpa hanya sampai disana saja, diketahui bahwa dengan adanya pandemi COVID-19 yang telah dialami  pada  waktu  akhir-akhir  ini,  maka  hal  inilah  yang  memicu  adanya  pertambahan beban  yang  dijumpai  di  bidang  sektor  pertanian  termasuk  yang  dialami  oleh  kalangan petani.  Riset  yang  dihasilkan  oleh  Putra  &  Veronica  (2022),  maka  berhasil  memberikan ungkapan bahwa telah ditemukan terjadinya ketidaksamaan perolahan pendapatan yang diterima antara kondisi sebelum dan kondisi sesudah terjadinya kasus Covid-19, Dimana pada saat terjadinya kasus pandemi Covid-19 telah berhasil memperlihatkan dampak yang mengarah pada hal-hal negatif pada kesejahteraan yang dirasakan oleh kalangan petani.
Berlandaskan pada pemaparan bagian latar belakang tersebut, maka dalam riset ini telah  ditentukan  tujuan,  ialah  mencakup:    1)  untuk  dipakai  melakukan  analisis  pada pengaruh yang dimunculkan oleh rata-rata upah bersih di sektor pertanian, luas panen, IHK, PDRB di sektor pertanian dan pandemi COVID - 19 secara simultan terhadap NTP Tanaman Pangan di 33 provinsi yang ada di Indonesia tahun 2018 – 2022.  2) untuk dipakai melakukan analisis pada pengaruh yang dimunculkan oleh rata-rata upah bersih di sektor pertanian, luas panen, IHK, PDRB di sektor pertanian dan pandemi COVID - 19 secara parsial terhadap NTP Tanaman Pangan di 33 provinsi yang ada di Indonesia tahun 2018 – 2022.

## METODE PENELITIAN
Riset  yang  diselenggarakan  dalam  kesempatan  ini  telah  memakai  jenis  penelitian berbentuk  asosiatif  untuk  dipakai  melakukan  analisis  pada  pengaruh  yang  dimunculkan oleh  Rata-Rata  Upah  Bersih  Di  Sektor  Pertanian,  Luas  Panen  Padi,  IHK,  PDRB  di  Sektor Pertanian, dan juga Pandemi COVID-19 Terhadap NTP Pangan di 33 Provinsi di Indonesia. Dalam hal ini, maka adapuan variabel bebas yang dipakai oleh pihak peneliti yaitu Upah (X1), Luas Panen Padi (X2), IHK (X3), PDB di Sektor Pertanian (X4) dan Pandemi COVID-19 (X5) deangan variable terikat yaitu NTP Pangan (Y). Lokasi penelitian terletak di 33 Provinsi di Indonesia. Dalam riset ini, maka banyaknya jumlah pengamatan yang dipakai ialah 33 daerah kawasan Provinsi yang ditemukan ada di Indonesia dalam rentan waktu dari tahun 2018 hingga tahun 2022 (lima tahun),  maka besarnya  jumlah  pengamatan yang  dipakai dengan perhitungan ialah 33 x 5 = 165 pengamatan.
Data yang mendukung riset ini telah berhasil diperoleh dari pihak BPS dan juga adanya dukungan  sumber  data  dalam  bentuk  berupa  literatur-literatur  lain  yang  turut  serta memberikan dukungan riset ini terkait mengenai objek penelitian. Teknik analisis data yang dipakai dalam penyelenggaraan riset ini ialah Regresi Data Panel. Dalam melakukan proses analisis data, maka  pihak peneliti memakai program aplikasi  dengan berbasis komputer ialah Eviews 12. Adapun formula model regresi panel yang dihasilkan, ialah:
Yit = α+β1 X1it+β2 X2it+β3 X3it+ β4 X4it + β5 X5it +μit (1) Keterangan: i = 1, 2, …, N t = 1, 2, …, T Y = NTP Pangan X1 = Rata-Rata Upah Bersih Di Sektor Pertanian X2 = Luas Panen Padi X3 = IHK X4 = PDRB di sektor pertanian X5 = Pandemi COVID-19 α = Konstanta
β1, β2, β3 = Koefisien regresi variable bebas
μ = Kesalahan residual (error).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tabel 1. Hasil Regresi Random Effect Model
Berlandaskan  pada  perolehan  hasil  melakukan  uji  validasi  data  panel  dengan  cara menerapakan Uji Chow dan Uji Hausman serta juga Uji Lagrange Mutiplier, maka Random Effect Model (REM) dalam riset ini telah memperoleh penilaian dengan model yang terbaik. Menurut Gujarati & Porter (2009), REM menggunakan pendekatan GLS dalam regresinya sehingga tidak lagi memerlukan uji asumsi klasik karena sudah dianggap BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Hasil regresi data panel dengan REM menunjukkan hubungan antara variabel terikat Rata-Rata Upah Bersih Di Sektor Pertanian, Luas Panen Padi, IHK, PDRB di Sektor Pertanian, Pandemi COVID-19 mempengaruhi variabel terikat yaitu NTP Pangan di 33 Provinsi di Indonesia pada tahun 2018-2022 dengan hasil sebagai berikut:
Ŷ = 108.2333  - 8.40E-07 (X1) + 3.62E-06 (X2)  - 0.075330 (X3) - 3.32E-05 (X4) + 2.204152 (X5) Prob = (0,0000)     (0,3860)     (0,0197)     (0,0100)     (0,0418)     (0,0018) Fhitung  = 4,085674 Sig. = 0,001620
𝑅 2 = 0,113853
Pada  data  Tabel  1,  maka  tampak  perolahan  hasil  uji  REM  yang  diketahui  F  hitung dengan nilai yang angkanya mencapai 4,085674 dengan tampak juga tingkat probabilitas (signifikansi) dengan nilai yang angkanya mencapai 0,001620 yang sangat jelas angka ini lebih kecil dari alpha nilai 0,05, hasil ini memberikan makna bahwa Rata-Rata Upah Bersih
Dependent Variable: NTPP Method: Panel EGLS (Cros s -s ection random  effects ) Date: 03/03/24   Tim e: 19:55 Sam ple: 2018 2022 Periods  included: 5 Cros s -s ections  included: 33 Total panel (balanced) obs ervations : 165 Swam y and Arora es tim ator of com ponent variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. UPAH -8.40E-07 9.67E-07 -0.869213 0.3860 LUASPAN 3.62E-06 1.54E-06 2.354900 0.0197 IHK -0.075330 0.028913 -2.605406 0.0100 PDRB -3.32E-05 1.62E-05 -2.051726 0.0418 DUMMY 2.204152 0.694892 3.171932 0.0018 C 108.2333 3.949535 27.40407 0.0000 Effects  Specification S.D. Rho Cros s -s ection random 1.977173 0.2050 Idios yncratic random 3.893185 0.7950 Weighted Statis tics R-s quared 0.113853     Mean dependent var 65.26823 Adjus ted R-s quared 0.085986     S.D. dependent var 4.127389 S.E. of regres s ion 3.945952     Sum  s quared res id 2475.716 F-s tatis tic 4.085674     Durbin-Wats on s tat 1.208822 Prob(F-s tatis tic) 0.001620 Unweighted Statis tics R-s quared 0.126413     Mean dependent var 98.75976 Sum  s quared res id 3078.163     Durbin-Wats on s tat 0.972236
Di Sektor Pertanian, Luas Panen Padi, IHK, PDRB di Sektor Pertanian, Pandemi COVID-19 memunculkan pengaruh simultan dan juga berpengaruh signifikan pada NTP Pangan yang dijumpai dalam kawasan 33 Provinsi yang ada di daerah Indonesia tahun 2018-2022.
Pada  data  Tabel  1,  maka  tampak  perolahan  hasil  bahwa  nilai  probabilitas  untuk pengaruh yang dimunculkan oleh Rata-Rata Upah Bersih Di Sektor Pertanian (X1) pada NTP Pangan (Y) dengan nilai yang angkanya mencapai 0,3860 > alpha 0,05, sehingga adanya penilaian  yang  menyatakan  H0  diterima.  Selanjutnya  nilai  koefisien  regresi  dengan  nilai yang angkanya mencapai -8,4000, maka memberikan makna bahwa pada saat Rata-Rata Upah  Bersih  Di  Sektor  Pertanian  (X1)  posisinya  mengalami  keadaan  kenaikan  dengan capaian satu satuan, maka dengan secara otomatis NTP Pangan (Y) posisinya akan berada dalam kondisi yang mengalami penurunan dengan nilai yang angkanya mencapai 8,4%. Dengan demikian, maka dapat diberikan kesimpulan akhir bahwa Rata-Rata Upah Bersih Di Sektor Pertanian memberikan kontribusi berpengaruh negatif dan tanpa signifikan pada NTP Pangan yang dijumpai dalam daerah 33 Provinsi yang ada di kawasan Indonesia tahun 2018-2022. Hasil ini telah berhasil memperoleh dukungan dari temuan yang diperoleh oleh Widi (2021) bahwa upah memberikan kontribusi berpengaruh negatif dan signifikan pada NTP. Namun dengan arah tanpa signifikan, maka temuan ini dinilai telah mempunyai hasil yang senada oleh yang ditemukan oleh Saridewi (2021) bahwa upah tanpa memberikan kontribusi  berpengaruh  nyata  pada  NTP  yang  dijumpai  dalam  kawasan  Yogyakarta. Meskipun  kenaikan  upah  akan  meningkatkan  kesejahteraan  petani,  tetaapi  disatu  sisi kenaikan upah tersebut  juga akan memicu terjadinya  kenaikan biaya produksi  di  sektor pertanian yang pada akhirnya menimbulkan inflasi karena dorongan biaya, hal ini karena pangan merupakan barang yang tidak bisa tergantikan dan merupakan barang primer bagi kebutuhan manusia sehingga kenaikan terhadap harga pangan akan memicu barang lain mengalami kenaikan harga yang memicu inflasi. Kenaikan angka inflasi ini akan memicu indeks harga yang  dibayarkan  petani (ib) meningkat,  sehingga NTP pangan  mengalami penurunan.
Pada  data  Tabel  1,  maka  tampak  perolahan  hasil  bahwa  nilai  probabilitas  untuk pengaruh yang dimunculkan oleh Rata-Luas Panen Padi (X2) pada NTP Pangan (Y) dengan nilai  yang  angkanya  mencapai  0,0197  <  alpha  0,05,  sehingga  adanya  penilaian  yang menyatakan H0 ditolak. Selanjutnya hasil yang tampak pada nilai koefisien regresi dengan nilai yang angkanya mencapai 3.6200 yang memperlihatkan bahwa pada saat kondisi Luas Panen Padi (X2)  telah posisinya mengalami kenaikan dengan nilai satu ha, maka dengan secara otomatis NTP Pangan (Y) posisinya akan mengalami peningkatan dengan nilai yang
angkanya  mencapai  3,62%.  Dengan  demikian,  maka  dapat  diberikan  kesimpulan  akhir bahwa Luas Panen Padi memberikan kontribusi berpengaruh positif serta juga signifikan pada NTP Pangan yang dijumpai dalam daerah 33 Provinsi yang ada di kawasan Indonesia tahun  2018-2022.  Hasil  ini  telah  berhasil  memperoleh  dukungan  dari  temuan  yang diperoleh  oleh  Wahed  (2015)  dan  Rahman  &  Sangeran  (2022),  yang  memberikan pembuktian bahwa variable luas panen memberikan kontribusi pengaruh yang positif serta juga signifikan pada NTP. Dengan demikian, maka diketahui bahwa pada dasarnya luas lahan  dijadikan  sebagai  salah  satu  faktor  yang  turut  serta  memberikan  efek  pengaruh dengan  seberapa  besar  jumlah  produksi  dan  juga  peningkatan  produksi  juga  memicu adanya peningkatan yang tampak pada jumlah perolehan pendapatan yang akan diterima oleh kalangan petani.
Berdasarkan hasil uji t yang nampak pada Tabel 1, maka berhasil diketahui bahwa nilai probabilitas untuk pengaruh IHK (X3) pada NTP Pangan (Y) dengan nilai yang angkanya mencapai 0,0100 < alpha 0,05, sehingga adanya penilaian yang menyatakan H0 ditolak. Selanjutnya  hasil  yang  tampak  pada  nilai  koefisien  regresi  dengan  nilai  yang  angkanya mencapai - 0.075330 yang memperlihatkan bahwa pada saat kondisi IHK (X3) posisinya mengalami kenaikan dengan nilai satu satuan, maka dengan secara otomatis NTP Pangan (Y)  akan  berada  dalam  posisi  uang  mengalami  penurunan  dengan  nilai  yang  angkanya mencapai  0,07%.  Dengan  demikian,  maka  dapat  diberikan  kesimpulan  akhir  bahwa  IHK memberikan kontribusi berpengaruh negatif serta juga tanpa signifikan pada NTP Pangan pada  33  Provinsi  di  Indonesia  tahun  2018-2022.  Hasil  ini  telah  berhasil  memperoleh dukungan  dari  temuan  yang  diperoleh  oleh  Istiana  (2019)  bahwa  IHK  memberikan kontribusi berpengaruh negatif serta juga tanpa signifikan pada NTP. Dalam hal ini, maka pada kondisi nilai harga pada berbagai macam barang posisinya mengalami peningkatan (inflasi),  maka  justru  akan  memicu  adanya  kondisi  penurunan  pada  kesejahteraan  yang dirasakan oleh  kalangan petani, kondisi ini telah disebabkan karena  pada posisi adanya inflasi yang tinggi, maka secara otomatis nilai harga pada berbagai macam barang pada faktor-faktor produksi pertanian juga barang konsumsi rumah tangga akan mengalami nilai harga yang kian semakin mahal. Pada kondisi semakin tingginya IHK, maka hal ini mampu mencerminkan bahwa biaya yang telah dikeluarkan oleh para petani akan berubah menjadi relatif lebih tinggi dan hal inilah yang begitu sangat besar menjadi salah satu pemicu indeks harga yang dibayarkan petani (ib), sehingga NTP posisinya akan mengalami penuruan. Hal ini  telah  berhasil  senada  dengan  ungkapan  Bafadal  (2014)  bahwa  inflasi  memberikan kontribusi pengaruh yang negatif serta juga tanpa signifikan pada NTP, dimana dengan
adanya kenaikan inflasi dengan angka 1%, maka mampu menurunkan NTP dengan angaka 1.6%.
Berdasarkan hasil uji t yang nampak pada Tabel 1, maka berhasil diketahui bahwa nilai probabilitas untuk pengaruh PDRB di Sektor Pertanian (X4) pada NTP Pangan (Y) dengan nilai yang angkanya mencapai 0,0418 < alpha 0,05, sehingga H0 ditolak. Nilai koefisien regresi sebesar - 3.3200 menunjukkan bahwa PDRB di Sektor Pertanian (X4)  mengelami kenaikan satu satuan, maka NTP Pangan (Y) akan mengalami penurunan dengan nilai yang angkanya mencapai 3,32%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa PDRB di Sektor Pertanian memberikan kontribusi berpengaruh negatif serta juga signifikan pada NTP Pangan yang dijumpai dalam daerah 33 Provinsi yang ada di kawasan Indonesia tahun 2018-2022. Hal ini sesuai dengan penelitian oleh Istiana (2019) yang menyatakan bahwa PDRB memberikan kontribusi berpengaruh negatif serta juga signifikan pada nilai tukar petani. Nilai tambah yang dihasilkan petani dari hasil produksi pertaniannya relatif kecil dengan berbagai resiko besar yang harus ditanggung, belum lagi terjadinya disparitas keuntungan petani dengan pengusaha  maupun  tengkulak  dan  rantai  pasokan  distribusi  yang  panjang  cenderung merugikan petani. Semakin tinggi PDRB sektor pertanian semakin tinggi juga harga-harga barang, karena PDRB berpengaruh positif dan juga signifikan terhadap inflasi di Indonesia. Semantara  disatu  sisi  petani  hanya  menerima  sebagian  kecil  saja  dari  kentungan  hasil pertaniannya, dimana sebagian besar nilai tambah atau margin keuntungan hanya beralih kepada  pengusaha  ataupun  tengkulak,  yang  mengakibatkan  harga  produk  pertanian meningkat dan pada akhirnya juga akan meningkatkan beban pengeluaran petani untuk konsumsinya  karena  harga-harga  barang  mengalami  kenaikan.  Hal  inilah  yang  menjadi penyebab PDRB sektor pertanian berpengaruh negatif terhadap NTP pangan.
Berdasarkan hasil uji t yang nampak pada Tabel 1, maka berhasil diketahui bahwa nilai probabilitas untuk pengaruh Rata- Pandemi COVID-19  (X5) pada NTP Pangan (Y) dengan nilai yang angkanya mencapai 0,0018 < alpha 0,05, sehingga H0 ditolak. Nilai koefisien regresi dengan nilai yang angkanya mencapai + 2.204152 dengan memperlihatkan bahwa pada saat kondisi Pandemi COVID-19  (X5) posisinya mengelami kenaikan  dengan satu satuan, maka dengan secara otomatis NTP Pangan (Y) akan berada dalam kondisi yang mengalami peningkatan dengan nilai yang angkanya mencapai 2,20%. Denegan begitu, maka  berhasil  diberikan  kesimpulan  akhir  bahwa  Pandemi  COVID-19  memberikan kontribusi  pengaruh  yang  positif  serta  juga  signifikan  pada  NTP  Pangan  yang  dijumpai dalam daerah 33 Provinsi yang ada di kawasan Indonesia tahun 2018-2022. Hal ini berhasil memperoleh dukungan dari hasil temuan dari Sitorus (2022), bahwa NTP gabungan telah
mengalami penurunan selama periode COVID-19, namun dalam kondisi ini dengan secara khusus NTP tanaman pangan tetap terjaga pada saat hal ini dilakukan perbandingan dari masa sebelum terjadinya kasus pandemi sampai dengan setahun setelah COVID masuk ke dalam kawasan Indonesia. Hal ini diketahui telah diakibatkan karena harga gabah harganya relatif stabil dalam kondisi selama periode pandemi COVID-19. Selain itu penyebab NTP Pangan  tetap  tumbuh  positif  saat  terjadinya  pandemi  COVID-19  yaitu  terjadinya  deflasi mengakibatkan  indeks  harga  yang  dibayarkan  (ib)  petani  ikut  menurun  karena  terjadi penuruan harga-harga barang atau deflasi sehingga harga yang dikeluarkan petani untuk konsumsi lebih rendah. Sementara dari sisi indeks harga yang diterima petani (it) meskipun terdapat situasi pandemi yang cenderung menurunkan daya beli masyarakat, akan tetapi untuk  konsumsi  masyarakat  terhadap  pangan  cenderung  tetap,  sehingga  indeks  terima petani (it) yang cenderung stabil selama pandemi.

## SIMPULAN
Adapun kesimpulan yang berhasil dihasilkan dalam riset ini mengacu pada analisis dan  juga  pembahasan  yang  dilakukan  bahwa  dengan  secara  simultan  rata-rata  upah bersih di sektor pertanian, luas panen, IHK, PDRB di sektor pertanian, dan pandemi Covid- 19 berpengaruh signifikan terhadap NTP pangan di Provinsi-Provinsi Indonesia. Secara parsial rata-rata upah bersih di sektor pertanian berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap  NTP  pangan.  Luas  panen  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  NTP pangan. IHK berpengaruh negatif dan signifikan terhadap NTP pangan. PDRB di sektor pertanian berpengaruh negatif dan signifikan terhadap NTP pangan.  Pandemi COVID-19 berpengaruh positif dan signifikan terhadap NTP pangan.
Berdasarkan analisis dan kesimpulan yang dipaparkan, maka peneliti mengajukan saran  bagi  pemerintah  dan  diharapkan  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  bahan masukan,  evaluasi  dan  perumusan  kebijakan  kebijakan  kedepannya  untuk  dapat meningkatkan NTP pangan bagi para petani di Indonesia. Dalam hal menjaga upah agar tidak menimbulkan inflasi pemerintah diharapkan dapat menjaga upah buruh di sektor pertanian agar tetap  stabil, selain itu  pemerintah juga dapat memberi subsidi  kepada petani  terhadap  bahan baku   penunjang  produksi  pertanian, sehingga kenaikan upah tidak memicu terjadinya inflasi karena biaya produksi dapat ditekan lebih kecil dari adanya subsidi bahan baku penunjang produksi bagi petani. Dalam hal menjaga luas panen padi agar tidak mengalami penurunan, pemerintah diharapkan dapat membuat kebijakan atau aturan yang dapat menjaga lahan terbuka hijau di tiap daerah terutama pedesaan agar
tidak semakin banyak beralih ke lahan non pertanian, sehingga lahan yang dimiliki petani tidak  berkurang  lagi.  Pemerintah  diharapkan  dapat  membuat  kebijakan  untuk  terus menjaga harga-harga barang dan angka inflasi agar tetap stabil dan terkendali. Dalam meningkatkan  nilai  tambah  petani  melalui  produksinya  pemerintah  diharapkan  dapat membuat kebijakan yang dapat menyederhanakan rantai distribusi pangan yang selama ini cenderung terlalu panjang, sehingga kesejahteraan petani melalui peningkatan NTP pangan dapat tercapai.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. (2018). Data Produksi Padi melalui Metode KSA Tahun 2018.
Badan Pusat Statistik. (2021). Persentase Rumah Tangga Miskin Dari Sumber Penghasilan Utama Tahun 2021.
Badan  Pusat  Statistik.  (2021).  Rata-Rata  Upah  Buruh  Berdasarkan  Lapangan  Pekerjaan Utama Tahun 2021.
Bafadal, Azhar. 2014. Pengaruh Kinerja Ekonomi Makro Terhadap Nilai Tukar Petani. QE Journal Jurusan Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Halu Oleo. Vol. 03 No. 03 : 162-178. .
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic econometrics. McGraw-hill.
Istiana,  F.  A.  (2019).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Nilai  Tukar  Petani  di Indonesia Tahun 2013-2017.
Ningsih,  D.,  &  Andiny,  P.  (2018).  Analisis  pengaruh  inflasi  dan  pertumbuhan  ekonomi terhadap kemiskinan di Indonesia. Jurnal samudra ekonomika, 2(1), 53-61.
Putra,  A.,  Arniwita,  A.,  &  Veronica,  D.  (2022).  STUDY  KOMPARATIF  KESEJAHTERAAN PETANI  PROVINSI  JAMBI  SEBELUM  DAN  SAAT  PANDEMI  COVID-19. Journal Development, 10(1), 41-51.
Rahman,  A.,  &  Sangeran,  N.  (2022).  Dampak  Pertumbuhan  Ekonomi,  Inflasi,  dan  Luas Panen terhadap Nilai Tukar Petani di Provinsi Sulawesi Selatan. Bulletin of Economic Studies (BEST), 2(2), 67-74.
Saridewi, L. P. (2021). Analisis Nilai Tukar Petani Komoditas Padi Di  Yogyakarta. Journal of Agribusiness Science and Rural Development, 1(1), 18-25.
Sinaga,  M.  A.,  Wardhana,  M.  Y.,  &  Usman,  M.  (2022).  Analisis  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi Nilai Tukar Petani Komoditas Nilam di Provinsi Aceh. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, 7(2), 244-251.
Sitorus, E. A. G. (2022). Pengaruh Covid-19 terhadap Harga Beras, Nilai Tukar Petani dan Kemiskinan  di  Wilayah  Perdesaan.  Jurnal  Ekonomi  Pertanian  dan  Agribisnis,  6(3), 872-882.
Widi, M. A. I. N. (2021). Determinan Nilai Tukar Petani Perkebunan Rakyat di Indonesia. Efficient: Indonesian Journal of Development Economics, 4(1), 1093-1107.