Agrinimal Jurnal Ilmu Ternak dan Tanaman, Oktober 2023, 11(2): 92-100 e-ISSN: 2723-2697, p-ISSN: 2088-3609 homepage: http://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/agrinimal DOI: https://doi.org/10.30598/ajitt.2023.11.2.92-100 Accredited by: Ministry of Education, Culture, Research, and TechnologyNumber 164/E/KPT/2021 .

## PRODUKSI DAGING SAPI DI INDONESIA DAN SKENARIO PENINGKATAN: SEBUAH ANALISIS DAMPAK UNTUK PENGAMBILAN KEBIJAKAN
Adolf B. Heatubun 1* , Michel J. Matatula 2
1) Universitas Kristen Indonesia Jl. Mayjen Sutoyo, Jakarta Timur, Jakarta 13630, Indonesia
2) Jurusan Peternakan, Fakultas Pertanian, Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena, Kampus Poka, Ambon 97233, Indonesia *Email: adolf.heatubun@uki.ac.id
(Submitted: 13-10-2023; Revised: 19-10-2023; Accepted: 21-10-2023 )

## ABSTRAK
Daging sapi sebagai produk pangan hewani yang dikonsumsi masyarakat Indonesia terus mengalami peningkatan. Data menunjukkan konsumsi daging sapi pada tahun 2022 jauh melebihi produksi dalam negeri. Produksi sapi potong yang kurang mencukupi pada satu sisi dan konsumsi daging yang berlebih pada sisi lainnya memaksa perlu dilakukan impor daging sapi. Meskipun sudah dibuka impor daging sapi, persoalan kelebihan konsumsi daging sapi tidak juga terpenuhi  sehingga  impor  terus  berlangsung  dengan  tidak  terbendung.  Penelitian  ini  bertujuan  menjelaskan  faktor determinan produksi daging sapi di Indonesia dan upaya yang dapat diambil untuk meningkatkan produksi dimaksud melalui skenario dan simulasi. Analisis menggunakan model regresi linear berganda, dengan data time series 30 tahun (1993–2022). Sumber data berasal dari Badan Pusat Statistik Nasional (BPS) dan Kementerian Pertanian Indonesia. Model dievaluasi sesuai kriteri apriori dan statistik, diikuti penetapan skenario dan simulasi dampak. Hasil analisis menunjukkan produksi daging sapi di Indonesia dipengaruhi oleh ketersediaan jumlah perusahaan pemelihara ternak sapi  dan  tingkat  harga  per  kg  daging  sapi.  Skenario  yang  berdampak  meningkatkan  produksi  daging  sapi  adalah peningkatan harga dan jumlah perusahaan pemelihara ternak sapi. Skenario yang direkomendasikan untuk diterapkan adalah kombinasi peningkatan harga daging sapi sebesar 5% dan peningkatan jumlah perusahaan pemelihara ternak sapi hingga 10%.
Kata kunci: Produksi daging sapi, skenario simulasi, analisis dampak, opsi kebijakan

## BEEF PRODUCTION IN INDONESIA AND IMPROVEMENT SCENARIOS: AN IMPACT ANALYSIS FOR POLICY MAKING

## ABSTRACT
One of the main animal food products consumed by Indonesian people is beef, where people's consumption of beef continues to increase. Data shows that beef consumption in 2022 will far exceed domestic production. The situation of insufficient supplies on the one hand and excessive meat consumption on the other hand forces the need to import beef. Even though beef imports have been opened, the problem of excess beef consumption has not been addressed so imports continue unstoppably. This research aims to explain the determinant factors of beef production in Indonesia and the efforts that can be taken to increase production through scenarios and simulations. The analysis uses a multiple linear regression model, with 30 year time series data (1993 – 2022). Data sources come from the National Statistics Agency (BPS) and the Indonesian Ministry of Agriculture. The model is evaluated according to a priori and statistical criteria,  followed  by  scenario  determination  and  impact  simulation.  The  results  of  the  analysis  show  that  beef production in Indonesia is influenced by the availability of the number of cattle keeping companies and the price level per kg of beef. The scenario that has the impact of increasing beef production is an increase in prices and the number of cattle raising companies. The recommended scenario to be implemented is a combination of increasing beef prices by 5% and increasing the number of cattle keeping companies by up to 10%.
Key words: Beef production, simulation scenarios, impact analysis, policy options

## PENDAHULUAN
Permasalahan produksi dan konsumsi pangan di Indonesia, lebih khusus konsumsi bahan pangan hewani terus  mencuat  seiring  meningkatnya  kesadaran  gizi masyarakat Indonesia. Persoalan ketersediaan produksi berada  pada  satu  sisi  dan  konsumsi  berada  pada  sisi lainnya  ( Ariani et  al., 2018) .  Permasalahan  produksi terkait  dengan  penciptaan  jumlah  output  yang memenuhi  kebutuhan  persediaan,  sementara  persoalan konsumsi  terkait  dengan  seberapa  cepat  permintaan masyarakat  atas  produk  pangan  tersebut.  Kecepatan konsumsi  berkaitan  dengan  berbagai  faktor  yang melekat  dengan  kebutuhan  konsumen,  sedangkan kecepatan  produksi  terkait  faktor-faktor  yang  melekat pada kebutuhan input/faktor produksi dan faktor pasar termasuk  harga  produk.  Pada  intinya  baik  produksi maupun  konsumsi  harus  seimbang  ( Tenrisanna  & Kasim, 2020; Liedtke et al ., 2014).
Salah  satu  produk  pangan  hewani  utama  yang dikonsumsi  masyarakat  Indonesia  adalah  daging  sapi. Kebutuhan  dan  konsumsi  masyarakt  akan  daging  sapi terus  meningkat.  Data  menunjukkan  konsumsi  daging sapi  pada  tahun  2022  mencapai  627.952  ton  jauh melebihi  produksi  dalam  negeri  413.669  ton  (BPS, 2023). Laju peningkatan populasi dan produksi daging sapi  potong  di  wilayah  sentra  produksi  di  Indonesia hanya  meningkat  dalam  jumlah  kecil  antara  1  –  1,3% per  tahun  ( Fitri  &  Handayani,  2020;  Hubeis,  2020 ). Sedangkan  konsumsi  daging  sapi  jauh  melebihi produksi  yang  tersedia  ( Syukri  &  Fitrianti,  2023; Siregar & Julia, 2017).
Keadaan  persediaan  yang  kurang  mencukupi pada  satu  sisi  dan  konsumsi  daging  yang  berlebih memaksa perlu dilakukan impor daging sapi ( Cahyo & Purwaningsih,  2022; Hanum  &  Setyari,  2018).  Ketika impor  daging  sapi  dibuka,  persoalan  kelebihan konsumsi  daging  sapi  tidak  juga  terpenuhi  sehingga impor  terus  berlangsung  dengan  tidak  terbendung. Masih  menjadi  persoalan  adalah  jika  impor  terus dilakukan sementara produksi sesuai kapasitas produksi nasional  tidak  dibangun,  maka  akibatnya  Indonesia terus  bergantung  pada  impor  ( Danasari et  al., 2020) . Permasalahannya  adalah  apakah  setelah  impor  daging sapi,  sudah  cukup  memenuhi  kebutuhan  konsumsi masyarakat  dan  menyebabkan  harga  daging  sapi menjadi stabil di pasar? Kondisi ini masih sulit dijawab mengingat  produksi  daging  sapi  di  Indonesia  masih defisit dibanding konsumsi dan harga per kg daging sapi tidak pernah menurun tetapi terus meningkat.
Berkaitan  dengan  kondisi  di  atas,  diperlukan pendalaman  terhadap  sisi  produksi  daging  sapi  di Indonesia.  Faktor  apa  saja  yang  menentukan  produksi daging  sapi,  apakah  dominan  faktor  teknis  produksi ataukah  lebih  kepada  tarikan  pasar?    Analisis  pada penelitian  ini  mencoba  untuk  menjelaskan  faktor determinan produksi daging sapi di Indonesia dan upaya yang  dapat  diambil  untuk  meningkatkan  produksi dimaksud melalui skerario simulasi.

## BAHAN DAN METODE

## Lokasi dan Data
Penelitian  ini  menganalisis  data  sekunder produksi daging sapi potong di Indonesia. Data bersifat time  series dari  tahun  1993  hingga  2022.  Data dikumpulkan  dari  Badan  Statistik  Nasional  (BPS)  dan Kementerian Pertanian Indonesia. Dalam analisis, data ditransformasikan  dalam  bentuk  logaritma  normal. Variabel utama terkait analisis data mencakup produksi daging sapi dan faktor penentu yang relevan.

## Model Analisis
Analisis  keadaan  produksi  daging  sapi,  maka dibangun  model  persamaan  regresi  linear  berganda dengan  memasukkan  variabel-variabel  yang  relevan sesuai konsep teori dan faktor empiris. Model ini akan menjelaskan  keadaan  produksi  daging  sapi  Indonesia dan faktor penentu sebagai bukti dari analisis statistik.

## Tahapan Analisis

## 1. Regresi Linear Berganda
Model  regresi  linear  berganda  untuk  estimasi kondisi  produksi  daging  sapi  di  Indonesia  dibangun dalam bentuk lengkap dan ideal. Semua variabel  yang berpotensi  mempengaruhi  dimasukan  ke  dalam persamaan.  Pada  hasil  analisis,  variabel  yang  tidak signifikan akan dikeluarkan dari persamaan. Persamaan-persamaan  model  lengkap  ditulis  sebagai berikut:
LnQSp t =  0 +  1 LnPopSp t +  2 LnPTSp t +  3 LnDSp t +  4 LnPSp t +  5 LnConSp t + u 1 …..…  (1)
Hipotesis:
 1 ,  2 ,  4 ,  5 , > 0;  3 , < 0.  Hipotesis menunjukkan arah hubungan  variabel  independen  dengan  variabel dependen.  Hubungan  positif  menunjukkan  sifat hubungan  yang  searah,  sebaliknya  hubungan  negatif menunjukkan arah hubungan yang berlawanan.
Keterangan:
LnQSp = Produksi daging sapi Indonesia (ton) LnPopSp   = Jumlah populasi ternak sapi (ekor)
LnPTSp = Jumlah perusahaan pemelihara ternak sapi (pembibitan dan pengemukan sapi (unit)
LnDSp = Jumlah permintaan/pemotongan sapi di RPH (ekor) LnPSp = Tingkat harga daging sapi di pasar
(Rp/kg)
LnConSp     = Jumlah konsumsi daging sapi (kg)
 0 = Konstanta  1 -  n = Parameter masing-masing variabel
persamaan produksi

= Error term.
Agrinimal Jurnal Ilmu Ternak dan Tanaman, Oktober 2023, 11(2): 92-100 e-ISSN: 2723-2697, p-ISSN: 2088-3609 homepage: http://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/agrinimal DOI: https://doi.org/10.30598/ajitt.2023.11.2.92-100 Accredited by: Ministry of Education, Culture, Research, and TechnologyNumber 164/E/KPT/2021 .

## 2. Evaluasi Model
Setelah  melakukan  estimasi  pada  terhadap persamaan  di  atas,  model  akan  dievaluasi  untuk menetapkan  variabel  yang  signifikan  sesuai  kriteri apriori dan  statistik.  Dalam  proses  ini  bukan  saja variabel  yang  signifikan  dipertahankan  dalam  model, melainkan akan ada proses memasukan dan mengeluarkan  variabel  tertentu  untuk  mencari  model yang  paling  layak.  Variabel  yang  signifikan  dapat dipertahankan  dalam  model  untuk  analisis  lanjutan, sedangkan  variabel  yang  tidak  signifikan  dikeluarkan dalam  model  atau  tidak  diikutkan  dalam  lanjutan analisis. Evalusi model dimaksudkan untuk mendapatkan  hasil  estimasi  yang  akurat  untuk kebutuhan simulasi.

## 3. Analisis Simulasi
Simulasi dilakukan dengan menetapkan skenario lebih  dahulu.  Skenario  merupakan  sebuah  pilihan merancang peningkatan atau penurunan sebuah variabel dalam  model.  Besaran  peningkatan  atau  penurunan ditetapkan sesuai kondisi riil yang ada pada dunia nyata. Umumnya, skenario dibuat relevan dengan tujuan atau kebijakan  yang  akan  diambil.  Karena  model  yang
dibangun  dalam  bentuk  regresi  berganda  maka  hasil simulasi akan diformat kedalam persamaan regresi dan dianalisis  hasilnya  melalui  aplikasi  regresi.  Hasil simulasi  akan  menunjukkan  dampak  dari  peningkatan dan  atau  penurunan  sebuah  variabel  independen terhadap variabel dependen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Analisis Regresi Berganda dan Evaluasi Model
Produksi  daging  sapi  di  Indonesia  sesuai formulasi model di atas diestimasi dengan menggunakan  metode Ordinary  Least  Square (OLS). Metode  analisis  ini  mengharuskan  harus  dipenuhi persyaratan  statistik  yaitu  “asumsi  klasik”.  Hasil analisis  model  yang  memenuhi  asumsi  klasik  disebut model “valid” sehingga  memberikan  hasil  estimasi BLUE  ( Best  Linear  Unbiased  Estimates ).  Persyaratan asumsi  klasik  mencakup  (1)  residual  data  dari  model regresi linear memiliki distribusi normal, (2) tidak ada multikolinearitas  diantara  variabel  independen,  (3) model  regresi  tidak  mengandung  heteroskedastisitas, dan (4) tidak ada autokorelasi (Latan & Selva, 2013).
Tabel 1. Hasil Uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test LnQSp LnPopSp LnPTSp LnDSp LnPSp lnConSp N 30 30 30 30 30 30 Normal Parameters a,b Mean 12.9164 16.3787 4.3148  14.0390  10.9185 19.5605 Std. Deviation .18501 .19542 .43016 .09469 .66220 .09469 Most Extreme Differences Absolute .196 .196 .117 .100 .139 .100 Positive .196 .196 .115 .100 .083 .100 Negative -.196 -.123 -.117 -.088 -.139 -.088 Test Statistic .196 .196 .117 .100 .139 .100 Asymp. Sig. (2-tailed) .006 c .006 c .200 c,d .200 c,d .143 c .200 c,d
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction. d. This is a lower bound of the true significance. Sumber: Hasil print out computer
Tabel 2. Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 6.253 4.171 1.499 .146 LnPopSp .181 .163 .191 1.110 .278 .204 4.899 LnPTSp .078 .053 .182 1.464 .156 .392 2.551 LnPSp .171 .041 .613 4.223 .000 .286 3.495 lnConSp .077 .157 .039 .488 .630 .932 1.073
a. Dependent Variable: LnQSp Sumber: Hasil print out computer
Tabel 3. Hasil Uji Heteroskedastisitas (Uji Statistik Glejser)
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.700 2.474 -.283 .780 LnPopSp -.072 .096 -.313 -.744 .464 LnPTSp -.013 .032 -.121 -.397 .695 LnPSp .018 .024 .261 .734 .470 lnConSp .092 .093 .194 .983 .335
a. Dependent Variable: Glejser Sumber: Hasil print out computer
Tabel 4. Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .917 a .841 .830 .07634 1.741
a. Predictors: (Constant), LnPSp, LnPTSp b. Dependent Variable: LnQSp Sumber: Hasil print out computer.
Tabel 5. Nilai-nilai Estimasi Statistik Produksi Daging
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .921 a .848 .830 .07621 a. Predictors: (Constant), LnPSp, LnPTSp, LnPopSp ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression .842 3 .281 48.302 .000 b Residual .151 26 .006 Total .993 29 a. Dependent Variable: LnQSp b. Predictors: (Constant), LnPSp, LnPTSp, LnPopSp Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 7.983 2.160 3.696 .001 LnPopSp .163 .156 .172 1.043 .306 LnPTSp .084 .051 .195 1.637 .114 LnPSp .174 .040 .622 4.391 .000 a. Dependent Variable: LnQSp
Sumber: Hasil print out computer
Normalitas  data  diuji  dengan  statistik One- Sample  Kolmogorov-Smirnov  Test. Multikolinearitas menunjukkan adanya korelasi antar variabel independen  dalam  model.  Multikolinearitas  dapat dilihat dari nilai Telorance dan VIF ( Variance Inflation
Factor ).  Model  regresi  yang  valid  adalah  tidak mengandung  heteroskedastisitas.  Heteroskedastisitas dapat  diuji  dengan  uji  Glejser  dan  melalui  uji  Durbin Watson, autokorelasi dapat diuji. Selanjutnya dari hasil estimasi  regresi,  model  dievaluasi  menurut  kriteria
Agrinimal Jurnal Ilmu Ternak dan Tanaman, Oktober 2023, 11(2): 92-100 e-ISSN: 2723-2697, p-ISSN: 2088-3609 homepage: http://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/agrinimal DOI: https://doi.org/10.30598/ajitt.2023.11.2.92-100 Accredited by: Ministry of Education, Culture, Research, and TechnologyNumber 164/E/KPT/2021 .
apriori dan  statistik.  Hasil  uji  normalitas  data, multikolinearitas,  heteroskedasitas,  dan  autokorelasi untuk persamaan produksi berturut-turut disajikan pada Tabel 1–4.
Hasil  uji  statistik One-Sample  Kolmogorov- Smirnov Test menunjukkan nilai Asymp. Sig. (2-tailed) untuk  masing-masing  variabel  >  0,05  (Tabel  1).  Dari nilai signifikansi ini dapat disimpulkan bahwa residual data  dari  model  regresi  terdistribusi  normal.  Nilai Telorance variabel independen semuanya bernilai lebih besar > 0,10 dan  nilai VIF < 10 (Tabel 2), disimpulkan tidak  terdapat  multikolinearitas  di  antara  variabel independen. Hasil uji glejser semua variabel independen  memiliki  nilai  signifikansi  >  0.05  yang berarti  tidak  terdapat  heteroskedastisitas  dalam  model regresi  (Tabel  3).  Hasil  uji  autokorelasi  pada  Tabel  4 menunjukkan,  nilai  statistik  Durbin-Watson  (DW) sebesar 1,741. Dalam hasil regresi, terdapat 3 variabel yang  dipertahankan  dalam  model,  namun  untuk menunjukkan ada tidaknya autokorelasi dalam regresi, digunakan  hanya  2  variabel  yang  signifikan,  yaitu jumlah perusahaan dan harga daging sapi. Membandingkan dengan  nilai DW tabel dengan k = 2 dan  sampel  n  =  30  adalah  sebesar  1,567.  Karena  nilai DW statistik > DW maka dapat disimpulkan bahwa data persamaan produksi tidak terdapat problem autokorelasi.
Hasil  analisis  statistik  persamaan  produksi daging sapi di Indonesia seperti ditunjukkan pada Tabel 5. BRingkasan hasil estimasi regresi linear berganda di atas ditulis sebagai berikut:
LnQSp = 7,983 + 0,163 LnPopSp + 0,084 LnPTSp** + 0,174 LnPSp* ……... (2)
Keterangan: **  = signifikan pada  = 15%; *   = signifikan pada  = 1%.
Pada  awalnya,  estimasi  persamaan  produksi dilakukan sesuai persamaan (1) dimana terdapat jumlah variabel  populasi  ternak  sapi,  jumlah  perusahaan, jumlah pemotongan di RPH, harga per kg daging sapi, dan  jumlah  konsumsi  daging  sapi.  Hasil  estimasi variabel-variabel tersebut menunjukkan jumlah populasi ternak sapi, jumlah pemotongan di RPH, dan jumlah  konsumsi  daging  sapi  tidak  signifikan mempengaruhi  jumlah  produksi  daging  sapi.  Dari ketiga variabel yang tidak signifikan ini, hanya variabel jumlah  populasi  yang  dipertahankan  dalam  model, sedangkan  kedua  variabel  lainnya  dikeluarkan.  Sesuai hasil  estimasi  statistik  pada  Tabel  5,  variabel  per  kg daging  sapi  dan  jumlah  perusahaan  signifikan pempengaruhi  produksi  daging  sapi  di  Indonesia  pada teloransi  kepercayaan  hingga  =  15%.  Alasan menerima  teloransi  hingga  15%  karena  efek  variabel- variabel  makro  dengan  skope  yang  luas  dapat dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  yang  tidak  dapat
dikendalikan secara pasti. Level signifikansi ini berbeda dengan  jika  teloransi  5%  hingga  hingga  1%.  Pada kondisi  yang  sangat  dikendalikan  seperti  pada  riset  di laboratorium  atau  lainnya,  teloransi  5  –  1%  harus diterapkan,  sedangkan  pada  keadaan  yang  kurang dikendalikan seperti analisis produksi disini, memungkinkan penggunaan teloransi yang lebih besar.
Sesuai  hasil  estimasi  di  atas,  dapat  diketahui bahwa  produksi  daging  sapi  di  Indonesia  bukan  atau tidak dipengaruhi oleh banyak tidaknya jumlah populasi sapi  yang  ada.  Alasan  lain  yang  memperkuat  adalah produksi  dapat  dilakukan  melalui  impor.  Fakta menunjukkan  impor  daging  sapi  di  Indonesia  terus dilakukan  ( Prasetyawati  &  Basuki,  2019; Destiarni, 2016).
Sebagai  perwakilan  faktor  utama  dalam  ruang produksi  yang  mempengaruhi  jumlah  produksi  daging sapi  di  Indonesia  adalah  jumlah  perusahaan.  Variabel jumlah perusahaan mewakili secara kesuruhan individu peternak  dan  perusahaan  produksi  yang  mengelola ternak  sapi  daging  di  Indonesia.  Variabel  jumlah perusahaan dalam penelitian ini mencakup perusahaan- perusahaan  pembibitan  ternak  sapi  dan  perusahaan- perusahaan  penggemukan  ( Amam,  2021;  Fayaqun  & Sulistiyaningsih, 2021 ). Sesuai hipotesis yang dibangun,  makin  tinggi/banyak  jumlah  perusahaan pemelihara  ternak  sapi,  makin  tinggi  jumlah  produksi daging sapi yang dihasilkan.
Faktor  kedua  yang  signifikan  mempengaruhi produksi daging sapi di Indonesia adalah harga per kg ( Getaevan,  2019; Ningrum,  2018;  Agus, et  al., 2016). Diketahui bahwa faktor harga merupakan variabel yang utama  pada  kondisi  pasar,  karena  itu  signifikansi variabel harga pada persamaan produksi yang mencapai kepercayaan  = 1 % menunjukkan faktor harga per kg sangat  menentukan  meningkatnya  jumlah  produksi daging  sapi  di  Indonesia.  Sesuai  hipotesis  dan  hasil estimasi,  makin  tinggi  tingkat  harga,  makin  tinggi jumlah  produksi  daging  sapi  ( Kenny et  al., 2018; Kusriatmi, et al., 2014).
Berdasarkan  hasil  ini  dapat  dikatakan  bahwa produksi  daging  sapi  di  Indonesia  berorientasi  pada kondisi pasar. Jika kondisi pasar dalam hal ini harga per kg meningkat akan mendorong dengan kuat peningkatan  jumlah  produksi.  Fakta  menunjukkan bahwa  harga  daging  sapi  di  Indonesia  cenderung meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Banyak  kondisi  sosial masyarakat  yang  menjadi  pendorong  naiknya  harga daging  sapi,  seperti  hari-hari  raya  keagamaan  dan kondisi akhir tahun. Umumnya kondisi ini mendorong konsumsi  daging  meningkat  dan  menyebabkan  harga turut naik (Komalawati, et al., 2019).

## Hasil Analisis Simulasi dan Dampak
Simulasi  terhadap  produksi  daging  sapi  di Indonesia, maka perlu ditetapkan faktor apa yang dapat mendorong  peningkatan  produksi  tersebut.  Banyak
faktor  mungkin  dapat  digunakan  mendorong  kenaikan produksi  daging  sapi,  mencakup  faktor-faktor  internal dan sangat teknis maupun faktor eskternal yang terkait dan  turut  mempengaruhi  kenaikan  produksi.  Faktor- faktor eksternal cukup penting, namun dalam penelitian ini  digunakan  faktor  teknis/internal  yang  sangat menentukan produksi daging sapi sesuai model analisis yang dibangun.
Relevan dengan faktor apa yang akan disimulasi, proses  simulasi  diawali  dengan  menetapkan  skenario. Skenario  adalah  menetapkan  faktor  apa  dan  berapa besarannya yang layak untuk dinaikan atau diturunkan sesuai  hipotesis  yang  sudah  dibangun.  Sesuai  hasil estimasi  regresi  di  atas,  skenario  pertama  yang  dapat diaplikasi  adalah  kenaikan  harga  per  kg  daging  sapi. Namun, mengingat kondisi faktor harga yang dinaikan menjadi  kendala  yang  dihadapi  konsumen  ketika mengkonsumsi  daging  sapi,  maka  perlu  juga  dicoba dampak dari jika harga per kg yang diturunkan. Alasan ini  sangat  relevan  dengan  keadaan  ekonomi  di Indonesia.  Skenario  kenaikan  harga  per  kg  sesuai dengan  hasil  estimasi  model  dan  mendukung kepentingan perusahaan sebagai pemelihara ternak sapi. Skenario  penurunan  harga  terkait  dengan  kondisi konsumsi  konsumen  sebagai  pengguna  produk  daging sapi. Kedua jenis skenario ini sama-sama untuk melihat kecenderungan  pergerakan  produksi  daging  sapi  di Indonesia.
Skenario  ketiga  yang  dapat  diaplikasi  adalah potensi peningkatan jumlah perusahaan. Hal
peningkatan  jumlah  perusahaan  adalah  faktor  teknis yang  melekat  dengan  jumlah  produksi,  namun  dalam prakteknya  jumlah  perusahaan  sangat  terkait  dengan kebijakan  pemerintah  untuk  mendorong  penciptaan tambahan  jumlah  perusahaan  pemelihara  ternak  sapi. Karena  itu  skenario  kenaikan  jumlah  perusahaan pemelihara ternak sapi cukup relevan dalam penelitian ini,  dan  tidak  mungkin  dilakukan  skenario  penurunan jumlah perusahaan.
Mengenai penetapan besaran skenario, kenaikan dan  penurunan  harga  per  kg  daging  sapi  dilakukan secara  berhati-hati  yaitu  jumlah  kecil  dan  lebih  besar. Jumlah  kecil  sebesar  5%  dan  lebih  besar  10%. Mengingat  faktor  harga  mempengaruhi  baik  produsen maupun  konsumen  maka  besaran  skenario  yang dipertimbangkan  kepada  siapa  pelaku  yang  menjadi sasaran.  Sementara  besaran  peningkatan  jumlah perusahaan  dilakukan  dengan  pertimbangan  rasional. Peningkatan sebesar 5% adalah sangat relevan dengan kondisi  normal pemeliharaan  ternak  sapi di Indonesia, namun  dapat  juga  sebesar  10%  jika  ada  upaya  kuat pemerintah  mendorong  pertumbuhan  produksi  daging sapi dengan cepat.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  tiga  skenario yang  ditetapkan  adalah  1)  peningkatan  harga  per  kg daging  sapi  sebesar  5%  dan  10%;  2)  penurunan  harga per  kg  daging  sapi  sebesar  5%  dan  10%;  dan  3) peningkatan  jumlah  97erusahaan  pemeliharaan  ternak sapi sebesar 5% dan 10%. Tabel 6 berikut menyajikan hasil simulasi masing-masing skenario di atas.
Tabel 6. Hasil Simulasi Peningkatan/Penurunan Variabel Indepanden 5% dan 10%
No. Skenario Tingkat Harga & Jumlah Perusahaan (Rp/kg & unit) Dampak Perubahan Produksi Daging Sapi Jumlah Pertumbuhan (ton) Persen (%) Total Produksi (ton) 1. Harga daging sapi dinaikan 5% Rp. 108.613 10.026 4,68 423.695 Harga daging sapi dinaikan 10% Rp. 113.785 20.545 9,58 434.214 2. Harga daging sapi diturunkan 5% Rp. 98.269 -9.599 -4,48 404.070 Harga daging sapi diturunkan 10% Rp. 93.096 -18.768 -8.75 394.900 3. Jumlah perusahaan pemelihara sapi dinaikan 5% 4 unit tambahan 7.682 3,58 421.351 Jumlah perusahaan pemelihara sapi dinaikan 10% 8 unit tambahan 15.639 7.29 429.308  Rata-rata produksi daging sapi/tahun 413.669 ton  Rata-rata harga/kg daging sapi/tahun Rp. 103.441  Rata-rata jumlah Perusahaan pemelihara ternak sapi/tahun 82 unit
Sumber: Hasil analisis data
.    Data  pada  Tabel  6  menunjukkan  rata-rata produksi daging sapi  sebanyak 413.669 ton, harga per kg  daging  sapi  sebesar  Rp.103.441,  dan  jumlah  unit 97erusahaan pemelihara  sapi sebanyak 82 unit. Sesuai skenario, harga daging sapi dinaikan dan diturunkan 5 dan 10%. Peningkatan harga sebesar 5% menyebabkan
harga  per  kg  daging  sapi  meningkat  dari  rata-rata menjadi  Rp.  108.613,  sedangkan  peningkatan  10% menyebabkan  harga  meningkat  dari  rata-rata  menjadi Rp.  113.785/kg.  Sebaliknya,  penurunan  harga  5% menyebabkan  harga  daging  menurun  menjadi  Rp. 98.269/kg, sedangkan penurunan harga 10%
Agrinimal Jurnal Ilmu Ternak dan Tanaman, Oktober 2023, 11(2): 92-100 e-ISSN: 2723-2697, p-ISSN: 2088-3609 homepage: http://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/agrinimal DOI: https://doi.org/10.30598/ajitt.2023.11.2.92-100 Accredited by: Ministry of Education, Culture, Research, and TechnologyNumber 164/E/KPT/2021 .
menyebabkan harga menurun lebih rendah menjadi Rp. 93.096/kg.
Sesuai  aplikasi  regresi,  peningkatan  dan penurunan  harga  daging  sapi  ini  berdampak  pada produksi.  Hasil  simulasi  menunjukkan  peningkatan harga  sebesar  5%  berdampak  meningkatkan  produksi daging  sapi  sebanyak  10.026  ton  per  tahun  atau produksi  bertumbuh  sebesar  4,68%.  Peningkatan produksi ini akan menghasilkan produksi total sebanyak 423.695  ton.  Selanjutnya  peningkatan  harga  sebesar 10%  berdampak  meningkatkan  produksi  lebih  tinggi lagi yaitu produksi bertumbuh sebanyak 20.545 ton per tahun atau bertumbuh sebesar 9,58%, dan menghasilkan produksi total sebanyak 434.214 ton.
Skenario  penurunan  harga  5%  berdampak menurunkan  produksi  daging  sapi  sebanyak  9.599  ton per  tahun  atau  produksi  berkurang  4,48%,  dan mengakibatkan  produksi  total  menurun  sebanyak 404.070  ton  dibanding  posisi  rata-rata.  Sebaliknya, penurunan harga sebesar 10% berdampak menurunkan produksi yaitu produksi menurun 18.768 ton per tahun atau berkurang 8,75%, dan menghasilkan produksi total sebanyak 394.900 ton.
Skenario  ketiga  yakni  peningkatan  jumlah perusahaan  pemelihara  perusahaan  sebesar  5% berdampak  meningkatkan  produksi  daging  sapi sebanyak 7.682 ton per tahun atau produksi bertumbuh sebesar  3,58%.  Peningkatan  produksi  ini  akan menghasilkan  produksi  total  sebanyak  421.351  ton. Pada peningkatan jumlah perusahaan pemelihara ternak sapi  sebesar  10%  berdampak  meningkatkan  produksi lebih tinggi yaitu produksi bertumbuh sebanyak 15.369 ton  per  tahun  atau  bertumbuh  sebesar  7,29%,  dan menghasilkan produksi total sebanyak 429.308 ton.
Hasil  analisis  menunjukkan  peningkatan  harga daging  sapi  sebesar  5%  berdampak  meningkatkan jumlah  produksi  4,68%  sementara  peningkatan  harga 10%  lebih  besar  dampaknya  pada  pertumbuhan produksi  yaitu sebesar 9,57%. Jika pencapaian jumlah produksi menjadi target untuk dicapai maka peningkatan produksi yang lebih besar menjadi sasaran, dan  hal  ini  dapat  dicapai  melalui  strategi  peningkatan harga  daging  sapi  di  pasar  ( Khusna et  al., 2016) . Strategi peningkatan harga yang mampu meningkatkan jumlah  produksi  ini  adalah  pendekatan  pasar,  dan  ini penting  dari  sudut  pandang  produsen (Widiyanto, 2019 ).  Dalam  hal  ini  produsen  diwakili  oleh  jumlah perusahaan pemelihara ternak sapi ( Chisilia & Widanta, 2019; Isyanto & Sudrajat, 2019).
Perlu dipahami bahwa peningkatan harga daging sapi yang lebih tinggi berdampak bagi pihak konsumen sebagai  pelaku  yang  mengkonsumsi  daging  sapi ( Raihan  &  Harmini,  2023;  Haris et  al., 2022) .  Hal  ini menyebabkan konsumen mengeluh dan dapat mengurangi jumlah konsumsi mereka. Bila pemerintah sebagai pengambil kebijakan memahami kondisi seperti ini maka dukungan menaikan harga per kg daging sapi
boleh  diambil  dan  disetujui  pada  level  peningkatan harga 5%. Hal inipun sudah dapat meningkatkan jumlah produksi  sebesar  4,68%.  Sebaliknya  jika  peningkatan harga  hingga  mencapai 10%  maka tentu saja produksi meningkat  lebih  tinggi,  namun  hal  ini  membebankan konsumen. Karena itu pihan dukungan pemerintah tidak harus  membiarkan  harga  meningkat  terlalu  tinggi hingga 10%. Jika kondisi kendali harga daging sapi ini diabaikan  atau  tidak  dikendalikan  maka  potensi kenaikan produksi menjadi terus meningkat dan hal ini dapat  saja  membuka  peluang  impor  daging  sapi  yang lebih besar.
Keadaan  sebaliknya  dapat  dilihat  ketika penurunan  harga  diaplikasi  baik  5%  maupun  10%, produksi  mengalami  penurunan  dibawah  rata-rata. Penurunan  produksi  yang  lebih  besar  terjadi  ketika harga  menurun  hingga  10%.  Dari  hasil  analisis  ini, menjadi  polemik  bahwa  menurunkan  harga  yang bertujuan  menolong  konsumen  adalah  baik  adanya, namun  menimbulkan  kekurangan  produksi  yang  juga akan berakibat pada konsumsi masyarakat yang makin terbatas.  Karena  itu  opsi  tengah  yang  tepat  adalah peningkatan  harga  yang  masih  dapat  dijangkau masyarakat  konsumen  pada  satu  sisi  dan  masih  dapat menstimulasi perusahaan pemelihara sapi potong untuk terus  berproduksi  lebih  tinggi.  Pilihan  harga  turun  5% hingga  10%  bukanlah  pilihan  yang  baik  meskipun memberikan  keuntungan  kepada  pihak  konsumen, tetapi  tidak  mendukung  pihak  perusahaan  pemelihara sapi sebagai produsen.
Pilihan  lainnya  yang  cukup  baik  adalah  harus ada  upaya  mendukung  penciptaan  jumlah  perusahaan pemelihara ternak  sapi. Pilihan ini dapat direncanakan oleh pemerintah dengan upaya keras melalui kebijakan tertentu.  Jika  ditempuh  kebijakan  yang  serius  maka diusahakan  peningkatan  perusahaan  pemelihara  ternak sapi  hingga  mencapai  tambahan  8–10  unit  per  tahun. Kebijakan  ini  masih  lebih  besar  dampaknya  terhadap peningkatan  produksi  daging  sapi  (429.308  ton) dibandingkan  peningkatan  dari  sisi  harga  5%  yang hanya  mencapai  produksi  total  423.695  ton.  Namun kombinasi kedua skenario pilihan ini berdampak dapat meningkatkan produksi daging sapi di Indonesia dengan lebih cepat (Rusono, 2020; Hapidin et al., 2019 ).

## SIMPULAN DAN REKOMENDASI
V ariabel  yang  mempengaruhi  produksi  daging sapi di Indonesia adalah jumlah perusahaan pemelihara ternak sapi dan tingkat harga per kg daging sapi. Tiga skenario yang  ditetapkan  untuk  menunjukkan  dampak pada produksi daging sapi adalah a) peningkatan harga 5% dan 10%; b) penurunan harga 5% dan 10%; dan c) peningkatan jumlah perusahaan pemelihara ternak sapi 5 % dan 10%. Skenario yang berdampak meningkatkan produksi  daging  sapi  adalah  peningkatan  harga  dan jumlah perusahaan pemelihara ternak sapi.
Skenario yang direkomendasikan untuk diterapkan adalah kombinasi peningkatan harga daging sapi  sebesar  5%  dan  peningkatan  jumlah  perusahaan pemelihara ternak sapi hingga 10% .

## DAFTAR PUSTAKA
Agus,  D.,  Made,  I.,  &  Ayuningsasi,  A.  A.  K.  (2016). Pengaruh kurs, harga, dan PDB terhadap impor sapi  Australia  ke  Indonesia. E-Jurnal  Ekonomi Pembangunan  Universitas  Udayana ,  5(7), 165394.
Amam,  A.  (2021).  Gaduhan:  Sistem  kemitraan  usaha peternakan  sapi  potong  rakyat  di  Pulau Jawa. Jurnal  Peternakan  Sriwijaya ,  10(1),  16- 28.
Ariani, M., Suryana, A., Suhartini, S. H., & Saliem, H. P.  (2018).  Keragaan  konsumsi  pangan  hewani berdasarkan  wilayah  dan  pendapatan  di  tingkat rumah tangga. Analisis
Kebijakan Pertanian , 16(2), 143-158. [BPS] Badan Pusat Statistik. (2023). Produksi Daging Sapi  Menurut  Provinsi .  Jakarta:  Badan  Pusat Statistik.
Cahyo,  D.  N.,  &  Purwaningsih,  H.  (2022).  Analisis forecasting  dan  faktor  yang  mempengaruhi impor daging sapi Indonesia. Prosiding Seminar Nasional  Teknologi  Agribisnis  Peternakan (STAP), 9, 457-464.
Chisilia,  L.  A.,  &  Widanta,  A.  B.  P.  (2019).  Analisis determinan impor daging sapi Di Indonesia Pada
Tahun 1990–2015. Buletin Studi Ekonomi , 24 (2), 201-219.
Danasari, I. F., Harianto, H., & Falatehan, A. F. (2020). Dampak kebijakan impor ternak dan daging sapi terhadap  populasi  sapi  potong  lokal  di Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Pertanian  dan Agribisnis , 4 (2), 310-322. Destiarni,  R.  P.  (2016). Analisis  Permintaan  Daging Sapi  Impor  Indonesia. Disertasi.  Bogor:  Bogor Agricultural University.
Fayaqun,  R.,  &  Sulistiyaningsih,  F.  (2021).  Pemetaan jaringan  logistik  daging  sapi  di  Kotamadya Bandung. Majalah Ilmiah UNIKOM , 19 (2), 77- 85.
Fitri,  A.,  &  Handayani,  S.  (2020).  Kajian  kebijakan daging  sapi  di  Indonesia  untuk  mendukung swasembada daging sapi. Dwijenagro , 10 (1), 27- 39.
Getaevan,  T.  Y.  (2019).  Penyebab  harga  daging  sapi lokal  lebih  tinggi  dari  harga  daging  sapi  impor serta  cara  mengubah  kesenjangan  harga. Calyptra, 8 (1), 1998-2016.
Hanum,  T.  A.,  &  Setyari,  W.  (2018).  Analisis  impor daging  sapi  di  Indonesia  Tahun  2000-2015. E- Jurnal EP Unud , 7 (8), 1737-1766.
Hapidin,  A.,  Basith,  A.,  &  Munandar,  J.  M.  (2019). Analisis  atribut  produk  pada  manajemen  mutu proses produksi daging sapi di RPH PT. Elders
Indonesia,  Bogor. Jurnal  Aplikasi  Bisnis  dan Manajemen (JABM) , 5 (1), 84-84.
Haris,  A.,  Hierdawati,  T.,  Amrizal,  A.,  &  Dani,  R. (2022).  Seberapa  besar  pengaruh  konsumsi daging  sapi  di  Kota  Jambi  Periode  2005-2019.
Ekonomis: Journal of Economics and Business , 6 (2), 597-603.
Hubeis, M. (2020). Strategi pengembangan sapi potong di wilayah pengembangan Sapi Bali Kabupaten Barru. MANAJEMEN  IKM:  Jurnal  Manajemen Pengembangan Industri Kecil Menengah , 15 (1), 48-61.
Isyanto, A. Y., & Sudrajat, S. (2019). Keragaan usaha penggemukan  sapi  potong  di  Kabupaten
Ciamis. Mimbar  Agribisnis:  Jurnal  Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis , 5 (1), 33-45.
Kenny, D. A., Fitzsimons, C., Waters, S. M., & McGee, M.  (2018).  Invited  review:  Improving  feed efficiency of beef cattle–the current state of the art  and  future  challenges. animal , 12 (9),  1815- 1826.
Khusna,  A.,  Daryanto,  H.  K.,  &  Utami,  M.  M.  D. (2016).  Pengembangan  strategi  agribisnis  sapi potong  di  Kabupaten  Bondowoso. Jurnal  Ilmu Pertanian Indonesia , 21 (2), 69-75.
Komalawati, K., Asmarantaka, R. W., Nurmalina, R., & Hakim,  D.  B.  (2019).  Modeling  price  volatility and supply response of beef in Indonesia. Tropical Animal Science Journal , 42 (2), 159-166 .
Kusriatmi,  O.  R.,  Syaukat,  Y.,  &  Said,  A.  (2014).
Analysis of the effects of beef import restrictions policy on beef self-sufficiency in Indonesia. Journal of ISSAAS , 20 (1), 115-130.
Latan,  H.,  &  Selva,  T.  (2013). Analisis  Multivariate. Teknik  dan  Aplikasi  Menggunakan  Program IBM SPSS 20.0. Bandung: Alfabeta.
Liedtke, C., Bienge, K., Wiesen, K., Teubler, J., Greiff, K.,  Lettenmeier,  M.,  &  Rohn,  H.  (2014). Resource use in the production and consumption system-The  MIPS  approach. Resources , 3 (3), 544- 574.
Ningrum,  S.  N.  J.  E.  (2018). Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Permintaan  Daging  Sapi  Di Indonesia. Tesis.  Jakarta:  Fakultas  Sains  dan Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Syarif

## Hidayatullah.
Prasetyawati,  F.  D.,  &  Basuki,  A.  T.  (2019).  Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi impor daging sapi di Indonesia periode 1988-2017: menggunakan  metode  VECM  (Vector  Error Correction  Model). Journal  of  Economics Research and Social Sciences , 3 (2), 118-133.
Raihan, P. K., & Harmini, H. (2023). Analisis Faktor– Faktor  Yang  Memengaruhi  Harga  Daging  Sapi di  Jawa  Barat. Jurnal  Agribisnis  Indonesia (Journal  of  Indonesian  Agribusiness) , 11 (1), 150-158.
Agrinimal Jurnal Ilmu Ternak dan Tanaman, Oktober 2023, 11(2): 92-100 e-ISSN: 2723-2697, p-ISSN: 2088-3609 homepage: http://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/agrinimal DOI: https://doi.org/10.30598/ajitt.2023.11.2.92-100 Accredited by: Ministry of Education, Culture, Research, and TechnologyNumber 164/E/KPT/2021 .
Rusono,  N.  (2020).  Peningkatan  produksi  daging  sapi untuk  mewujudkan  kedaulatan  pangan  hewani.
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Peternakan  dan  Veteriner, (pp.  12-22).  (2020, Januari).
Siregar,  R.  S.,  &  Julia,  H.  (2017).  Determinan karakteristik sosial konsumen terhadap kuantitas konsumen daging sapi di Kota
Medan. AGRIUM: Jurnal Ilmu Pertanian , 21 (1), 97-103.
Syukri,  Y.  K.,  &  Fitrianti,  R.  N.  (2023).  Konsumsi daging sapi di Kabupaten Sampang. Maduranch:
Jurnal Ilmu Peternakan , 8 (1), 33-38.
Tenrisanna,  V.,  &  Kasim,  S.  N.  (2020).  Trends  and forecasting of meat production and consumption in Indonesia: Livestock development strategies. In IOP conference series: Earth and Environmental Science, 492(1),  012156.  (2020,
April).
Widiyanto,  A.  (2019).  Factors  influencing  farmer’s decision in community-based forest management  program,  KPH  Ciamis,  West Java. Indonesian Journal of Forestry Research , 6 (1), 1-16.
Available online at journal homepage: http://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/agrinimal