## AGRISOCIONOMICS
Jurnal Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian
ISSN 2580-0566                 EISSN 2621-9778 http://ejournal2.undip.ac.id/index.php/agrisocionomics 4(1): 85-95, Mei 2020

## KETAHANAN PANGAN PENDUDUK DI DI PULAU JAWA: PENDEKATAN PANEL VECTOR ERROR CORRECTION MODEL
(Food Security of The Population in Java Island: Panel Vector Error Correction Model Approach)

## Imade Yoga Prasada, Moh. Wahyudi Priyanto, Yahya Shafiyuddin Hilmi
Program Studi Ekonomi Pertanian, Fakultas Pertanian Univeritas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia Email: pmwahyudi26@gmail.com
Diterima 5 Agustus 2019, disetujui 20 Mei 2020

## ABSTRAK
Masalah kerawan pangan masih terjadi di Pulau Jawa sebagai lumbung padi nasional sehingga dapat mengancam ketahanan pangan penduduk. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui faktor-faktor ekonomi yang mempengaruhi ketahanan pangan penduduk dalam jangka pendek dan dalam jangka panjang. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2008-2017, yaitu data pengeluaran pangan dan non pangan, pendapatan per kapita riil, luas lahan pertanian, harga gula pasir riil, harga daging sapi riil, dan harga beras riil. Data tersebut selanjutnya dianalisis dengan menggunakan model PVECM ( Panel Vector Error Correction Model ). Faktor-faktor yang mempengaruhi pangsa pengeluaran pangan dalam jangka pendek adalah variabel pada satu tahun sebelumnya yaitu variabel pendapatan penduduk per kapita, harga gula pasir, dan harga daging sapi, sedangkan faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan pangan penduduk   dalam   jangka   panjang   yaitu   variabel   independen   pada   tahun   sebelumnya   yaitu   variabel pendapatan perkapita, luas pertanian, harga gula pasir, harga daging sapi, dan harga beras. Saran untuk pengambil kebijakan agar ketahanan penduduk meningkat adalah dengan meningkatkan pendapatan per kapita riil penduduk dan menjaga stabilitas harga bahan pangan yang terjangkau bagi masyarakat.
Kata kunci: ketahanan pangan, PDRB, harga, PVECM

## ABSTRACT
The problem of food insecurity still occurs on the island of Java as a national rice production center  so it  can be  threaten for the  food security  of  the  population.   Therefore,   this study   aims to determine the factors that influence the food security of the population in the short term and  the long term. The data used in this study are secondary data sourced from the Badan Pusat Statistika (BPS) in 2008-2017, including data on food and non-food expenditure, real per capita income, agricultural land area, real sugar prices, real beef prices, and real price of rice. Data were analyzed using the PVECM (Panel Error Error Correction Model) model. Factors affecting the share of food expenditure in the short term are variable income per capita, the price of sugar, and beef prices in the previous year. While the factors that influence in the long run are per capita income, an agricultural area, sand prices, beef prices,   and   rice   prices   in   the   previous   year.   Suggestions   for   policymakers   to   increase   population resilience are to increase the real income per capita of the population and maintain the stability of food prices that are affordable for the population.
Keywords: Food Security, GDRP, Price, PVECM

## PENDAHULUAN
Ancaman   kerawanan   pangan   saat   ini menjadi   perhatian   serius   bagi   pengambil kebijakan   khususnya   bagi   pemerintah regional   mengingat   dampak   negatif   yang ditimbulkan   terhadap   kesehatan   masyarakat (Gundersen   &   Ziliak,   2015).   Masalah   ini bukan lagi menjadi masalah sederhana karena banyak   hal   yang   perlu   diperhatikan   seperti perlu memerhatikan ketersediaan pangan atau produksi   dan   pengawasan   serius   terhadap program   pemerintah   yang   bertujuan   untuk peningkatan   akses   terhadap   pangan   dan asupan gizi. Kemudahan akses sangat penting bagi   masyarakat   untuk   memperoleh   pangan dalam   kuantitas   dan   kualitas   yang   cukup sepanjang   waktu   dan   dengan   harga   yang terjangkau. Hal tersebut dapat tercapai apabila sistem   distribusi   diefisienkan.   Terjadinya kerawanan pangan disebabkan salah satunya karena tingkat kemiskinan yang masih tinggi sehingga   masyarakat   mengalami   hambatan dalam   memperoleh   pangan   yang   cukup (Purwantini,   2014).   Kemiskinan   diartikan sebagai ketidakmampuan dalam memperoleh kebutuhan   pokok   karena   pendapatan   yang rendah  (Swastika,   2011).   Selain   itu,   faktor ketersediaan   lahan   pertanian   juga menunjukan   pengaruh   terhadap   status ketahanan pangan karena suatu daerah dengan tingkat   luas   lahan   yang   tinggi   akan mendukung   ketersediaan   pangan   sehingga meningkatkan   ketahanan   pangan   dan kemandirian   pangan.   Tingkat   ketahanan pangan   direpresentasikan   oleh   pangsa pengeluaran   pangan   yaitu   proporsi pengeluaran   pangan   terhadap   pengeluaran total   rumah   tangga.   Pangsa   pengeluaran pangan   memiliki   hubungan   negatif   dengan pendapatan   rumah   tangga   yang   telah dibuktikan   secara   empiris   bahwa   semakin tinggi pendapatan rumah tangga maka pangsa pengeluaran   pangan   akan   semakin   rendah (Mulyo et al., 2015).
Masalah   kerawanan   pangan   perlu diselesaikan   secepatnya   agar   tercapai ketahanan   pangan   dalam   masyarakat. Ketahanan   pangan   merupakan   kondisi
terpenuhinya   pangan   bagi   negara   sampai dengan tingkat perseorangan, yang tercermin dari   tersedianya   pangan   yang   cukup,   baik jumlah   maupun   mutunya,   aman,   beragam, bergizi,   merata   dan   terjangkau   serta   tidak bertentangan   dengan   agama,   keyakinan   dan budaya masyarakat, untuk dapat hidup sehat, aktif   dan   produktif   secara   berkelanjutan (Kemenkumham, 2012). Dalam mewujudkan ketahanan   pangan,   tiga   pilar   utama   yaitu ketersediaan   pangan,   akses   pangan   dan pemanfaatan   pangan   harus   terpenuhi.   Oleh karena   itu,   pemerintah   turut   bertanggung jawab akan penyediaan sumber pangan pokok masyarakat khususnya beras. Hal itu karena beras   merupakan   makanan   pokok   dan kebutuhan dasar bagi masyarakat Indonesia, khususnya   di   Pulau   Jawa  (Negoro   et   al., 2014).
Beberapa   studi   telah   mengidentifikasi faktor-faktor   yang   mempengaruhi   ketahanan pangan   penduduk.   Penelitian   di   Kabupaten Manokwari   mengukur   ketahanan   pangan rumah   tangga   dengan   pangsa   pengeluaran pangan   dan   diperoleh   hasil   bahwa   faktor- faktor yang mempengaruhi ketahanan pangan rumah   tangga   di   Kabupaten   Manokwari dengan metode OLS ( Ordinary Least Square ) adalah pendapatan, harga minyak goreng dan harga   minyak   tanah,   sedangkan   variabel jumlah anggota keluarga, pendidikan petani, harga   beras,   harga   gula,   harga   sayur,   harga ikan   dan   harga   telur   tidak   berpengaruh terhadap   pangsa   pengeluaran   pangan (Sianipar et al., 2012). Selanjutnya penelitian yang dilakukan di Iran dengan menggunakan metode logistic   biner menyimpulkan   bahwa pendapatan   rata-rata   per   kapita   memiliki pengaruh signifikan secara negatif  (Rahim et al., 2011). Penelitian di Nepal dan Bangladesh menyimpulkan bahwa luas penguasaan lahan merupakan   faktor   yang   berpengaruh   positif terhadap   tingkat   ketahanan   pangan   rumah tangga  (Faridi   &   Wadood,   2010;   Joshi   & Joshi, 2017).
Penelitian   ini   bertujuan   untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan   pangan   penduduk   di   provinsi rawan pangan di Pulau Jawa. Variabel yang
diuji yaitu Pangsa Pengeluaran Pangan (PPP) sebagai variabel dependen, dipengaruhi oleh variabel independen yaitu PDRB per kapita, luas   lahan   pertanian,   harga   gula   pasir   riil, harga   daging   sapi   riil   dan   harga   beras   riil. Perbedaan   dengan   penelitian   sebelumnya adalah   faktor   yang   berpengaruh   terhadap ketahanan pangan diuji dengan menggunakan analisis Panel Vector Error Correction Model (PVECM). Kelebihan analisis tersebut adalah output dari hasil analisis akan terbagi menjadi faktor   yang   berpengaruh   dalam   jangka pendek   dan   jangka   panjang.   Hasil   analisis diharapkan akan menjadi pertimbangan bagi pengambil   kebijakan   untuk   memperhatikan faktor   yang   berpengaruh   secara   signifikan terhadap ketahanan pangan penduduk.

## METODE PENELITIAN

## Jenis dan Sumber Data
Penelitian   ini   fokus   pada   Pulau   Jawa karena dikenal sebagai lumbung padi nasional dan   memiliki   peran   vital   untuk   dapat memenuhi   kebutuhan   pangan   penduduk   di wilayah   tersebut   maupun   wilayah-wilayah lain   di   Indonesia   (BPS,   2016).   Kemudian dipilih kembali tiga provinsi yang mewakili masalah   kerawanan   pangan   di   Pulau   Jawa yaitu   Jawa   Timur,   Jawa   Barat   dan   Banten. BKP   atau   Badan   Ketahanan   Pangan   tahun 2017   menyatakan   bahwa   ketiga   provinsi tersebut berada pada kategori rawan pangan bahkan   sangat   rawan   pangan   (BKP,   2017). Secara   berurutan   di   Provinsi   Jawa   Timur, Jawa   Barat   dan   Banten,   sebanyak   10,14%; 11,26%   dan   8,705   rumah   tangga   masih tergolong   sangat   rawan   pangan.   Sementara itu,   sebanyak   27,56%;   24,29%   dan   24,23% rumah   tangga   tergolong   rawan   pangan. Kondisi tersebut merupakan sebuah anomali mengingat   produksi   padi   di   ketiga   provinsi tersebut termasuk yang terbesar di Indonesia. Catatan   penting   untuk   provinsi   Jawa  Timur yang   memiliki   persentase   rumah   tangga rawan   pangan   yang   melebihi   nilai   rerata rumah   tangga   rawan   pangan   di   Indonesia yaitu   27,16%.   Hasil   penelitian   di   Provinsi Jawa   Barat   menunjukkan   bahwa   walaupun
produktivitas   padi   sawah   di   Jawa   Barat tergolong   tinggi   dibandingkan   dengan   rata- rata nasional, didapatkan fakta bahwa lahan sawah mengalami konversi lahan yang cukup tinggi   sejak   tahun   2010   dan   setidaknya terdapat   4   (empat)   wilayah   di   Jawa   Barat yang   terdeteksi   rawan   pangan   (Prasada   & Priyanto, 2019; Widjojo, 2016).
Penelitian   ini   menggunakan   data sekunder   berbentuk   data   panel   yang merupakan   gabungan   data   silang   ( cross section )   yang   terdiri   dari   Provinsi   Jawa Timur, Jawa Barat dan Banten, kemudian data deret waktu ( time series ) pada tahun 2008 – 2017. Seluruh data dalam penelitian diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS).
Model dan Metode Analisis a. Pangsa Pengeluaran Pangan Pangsa pengeluaran pangan adalah rasio antara   pengeluaran   pangan   rumah   tangga dengan total  pengeluaran  rumah tangga dan dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut (Mulyo et al., 2015):
Keterangan:
PPP = Pangsa Pengeluaran Pangan (%) FE = Pengeluaran Pangan Rumah Tangga (Rp/tahun) TE = Total Pengeluaran Rumah Tangga
(Rp/tahun)
b. Vector Error Correction Model
Penggunaan data panel yang merupakan gabungan   antara   data   time   series   dan   cross section   menyebabkan   adanya   masalah   yang harus   dihadapi   terutama   dalam   penggunaan data   time   series   yaitu   data   yang   tidak stasioner. Oleh karena itu, perlu dilakukan uji stasioner dan apabila terdapat data yang tidak stasioner   maka   harus   dijadikan   stasioner. Apabila data yang tidak stasioner digunakan dalam   analisis   maka   hasil   regresi   menjadi palsu   atau spurious .   Uji   stasioneritas   dapat dilakukan   dengan   menggunakan   uji   ADF ( Augmented   Dickey   Fuller )   (Abustan   &
PPP = FE TE x 100 %
Mahyuddin,   2009;   Chamalwa   &   Bakari, 2016).
Penentuan jumlah lag (ordo) yang akan digunakan   dalam   model   VAR   dapat ditentukan   berdasarkan   kriteria Akaike Information   Criterion (AIC)   dan Schwarz Information   Criterion (SC)   (Masta,   2016). Dalam   tahapan   ini   pula   dilakukan   uji stabilitas model VAR. penentuan lag optimum dan   uji   stabilitas   VAR   harus   dilakukan terlebih   dahulu   sebelum   melalui   tahap   uji kointegrasi.   Keberadaan   variabel   yang   tidak stasioner   menyebabkan   kemungkinan   besar adanya   hubungan   jangka   panjang   antara variabel   di   dalam   sistem   VAR.   Berkaitan dengan hal ini, perlu dilakukan uji kointegrasi untuk mengetahui keberadaan hubungan antar variabel   (Atmaja   et   al.,   2015).   Dengan   uji kointegrasi   maka   dapat   diketahui   apakah model   tersebut   termasuk   ke   dalam   ECM apabila terdapat kointegrasi.
Apabila   karakteristik   data   yang didapatkan saling terkointegrasi, maka model yang   digunakan   adalah   model   PVECM ( Panel   Vector   Error   Correction   Model ). Model   PVECM   merupakan   model   yang terestriksi   sehingga   sering   disebut   VAR ( Vector Autoregression ) terestriksi
(Muhammad, 2014; Okon & Sunday, 2014). PVECM   merestriksi   hubungan   perilaku jangka panjang antar variabel yang ada agar konvergen   ke   dalam   hubungan   kointegrasi namun   tetap   membiarkan   perubahan- perubahan dinamis di dalam jangka pendek. Adapun   model   yang   digunakan   dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
+ β 4 ∆ DS t + β 5 ∆ HB t i + γe ti − 1 + v t i
Dimana ∆ PPP t i d adalah   perubahan pangsa   pengeluaran   pangan   (%), ∆ P DRB t i adalah   perubahan   variabel   pendapatan   per kapita   pada   tahun   t   dan   provinsi   i (Rp/kapita/tahun), ∆ LP t i adalah   perubahan luas   lahan   pertanian   (ha), ∆ GP t i adalah perubahan   harga   gula   pasir   (Rp/kg), ∆ DS t i adalah perubahan harga daging sapi (Rp/kg), serta ∆ HB t i adalah   perubahan   harga   beras
(Rp/kg).   Sementara   itu,   e t-1 adalah   residual atau error persamaan   jangka   panjang   pada periode   t-1   dan   v ti adalah error pada persamaan jangka pendek. t adalah tahun (t = 2008, 2009, ..., 2017) dan i adalah provinsi (Jawa Timur, Jawa Barat dan Banten). Semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini merupakan   nilai   yang   didiferensialkan   dan nilai   harga   komoditas   dan   PDRB  dalam bentuk nilai riil. Koefisien γ pada persamaan di atas yang juga sering disebut sebagai speed of   adjustment yang   merupakan   kecepatan residual/error   (e)   pada   periode   sebelumnya untuk   mengoreksi   perubahan   variabel dependen menuju keseimbangan pada periode selanjutnya. Pada tahap ini ada syarat terakhir yang harus dipenuhi, yaitu koefisien γ harus signifikan   dan   negative,   sehingga keseimbangan   dalam   jangka   pendek   dan jangka panjang dapat tercapai. (Prasada et al., 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tingkat   ketahanan   pangan   di   tiga wilayah   rawan   pangan   di   Pulau   Jawa bervariasi   satu   dengan   lainnya.   Rata-rata tingkat ketahanan pangan yang diukur dengan menggunakan pangsa pengeluaran pangan di Provinsi Jawa Barat, Jawa Timur, dan Banten masing-masing adalah 50,24%, 50,51%, dan 47,72%.   Pangsa   pengeluaran   pangan   yang semakin   kecil   menunjukkan   tingkat ketahanan   pangan   penduduk   yang   semakin tinggi.   Oleh   karena   itu,   berdasarkan   hasil penelitian   menunjukkan   Provinsi   Banten memiliki tingkat ketahanan pangan yang lebih baik   dibandingkan   dengan   Provinsi   Jawa Barat,   dan   Provinsi   Jawa   Timur. Perkembangan   tingkat   ketahanan   pangan penduduk   di   Jawa   Barat,   Jawa   Timur,   dan Banten dapat dilihat pada gambar 1. Sebagai berikut.
Berdasarkan   gambar   1   dapat   diketahui bahwa pangsa pengeluaran pangan penduduk Provinsi Jawa Barat dan Provinsi Jawa Timur cenderung   mengalami   penurunan   pada periode   tahun   2008-2017.   Sebaliknya, Provinsi Banten memiliki pangsa pengeluaran
∆ PPP t i d = β 0 + β 1 ∆ PDRB t i + β 2 ∆ LP t i + β 3 ∆ GP t i
pangan penduduk yang cenderung meningkat pada periode yang sama. Pangsa pengeluaran pangan   penduduk   yang   semakin   tinggi memiliki   implikasi   menurunnya   tingkat ketahanan pangan penduduk di suatu wilayah. Kecenderungan   meningkatnya   pangsa pengeluaran   pangan   di   Provinsi   Banten disebabkan   karena   relative   tingginya   harga bahan   pangan   di   Provinsi   Banten dibandingkan dengan Provinsi Jawa Barat dan Jawa  Timur.   Berdasarkan   data   Badan   Pusat Statistik  2018  menunjukkan  bahwa  rata-rata harga beras di Provinsi Banten tahun 2008- 2017   adalah   Rp7.838,90,   sedangkan   pada periode   yang   sama   rata-rata   harga   beras   di Provinsi Jawa Barat, dan Jawa Timur masing- masing Rp7.410,10 dan Rp7.621,90.
Analisis Vector Error Correction Model (VECM)   pada   dasarnya   memerlukan beberapa uji yang harus dilakukan, sehingga model   VECM   yang   dirancang   dapat dinyatakan sebagai model yang fit dan dapat diinterpretasikan   dengan   baik.   Adapun   uji yang harus dilakukan sebelum output VECM diperoleh yaitu 1) melakukan uji stasioneritas data dengan menggunakan analisis unit root test .   2)   menentukan   panjang   lag   yang   tepat untuk   digunakan   dalam   model   VECM.   3) melakukan uji kointegrasi. 4) analisis vector error correction model.
Pada   penelitian   ini   menggunakan variabel dependen berupa variabel ketahanan
pangan yang dinilai dengan indikator pangsa pengeluaran   pangan   dan   beberapa   variabel independen,   yaitu   variabel   pendapatan penduduk   per   kapita,   luas   lahan   pertanian, harga gula pasir, harga daging sapi, dan harga beras. Seluruh variabel yang digunakan dalam model PVECM harus bersifat stasioner pada first   difference (I)   dan   terhindar   dari   dari adanya akar unit ( unit root ), sehingga model yang digunakan dapat terhindar dari masalah estimasi   regresi   semu   atau   palsu   ( spurious regression ).  Akar   unit   dalam   suatu   variabel dapat diketahui dengan menggunakan uji unit root dengan   metode Augmented   Dickey Fuller (ADF) (Ayinde et al., 2017). Hasil unit root test didapat nilai probabilitas Augmented Dickey   Fuller (ADF)   yang   lebih   besar   dari alpha   5%   (Tabel   1),   sehingga   hal   tersebut menunjukkan   bahwa   seluruh   variabel   pada tingkat level tidak stasioner. Oleh karena itu, seluruh  variabel  perlu  diuji  kembali   dengan menggunakan uji akar unit pada tingkat first difference untuk mencapai titik stasioner pada masing-masing   variabel.   Hasil   uji unit   root pada   tingkat first   difference didapat   nilai probabilitas Augmented Dickey Fuller (ADF) lebih kecil dari tingkat alpha 5% (Tabel 2), sehingga   hasil   tersebut   menunjukkan hipotesis null yang menyatakan bahwa tidak terdapat unit   root pada   masing-masing variabel tersebut berhasil ditolak. Penolakan hipotesis null ini   berarti   bahwa   seluruh
Ketahanan Pangan Penduduk di Pulau Jawa (Prasada et al.)
Gambar 1 . Pangsa Pengeluaran Pangan Penduduk di Provinsi Jawa Barat, Jawa Timur, dan Banten Tahun 2008-2017 Sumber: Badan Pusat Statistika (BPS)
variabel  yang digunakan  dalam  model  telah stasioner   pada   tingkat first   difference ,   dan model   ini   telah   terhindar   dari   munculnya masalah   estimasi   regresi   palsu   ( spurious regression ).
Setelah   seluruh   variabel   stasioner   pada tingkat first   difference ,   maka   langkah selanjutnya   dalam   analisis vector   error correction model adalah menentukan panjang lag   (ordo) yang   digunakan   dalam   analisis. Panjang lag pada   penelitian   ini   dilakukan dengan   menggunakan   kriteria   pengujian LR test   statistic ,   AIC   ( Akaike   Information Criterion ),   SC   ( Schwarz   Information Criterion ),   dan   HQ   ( Hannan-Quinn Information Criterion ). Hasil analisis panjang lag yang digunakan pada model penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3. Berdasarkan Tabel 3   dapat   diketahui   bahwa   menurut   kriteria pengujian   LR   test   panjang lag optimum adalah   pada lag pertama.   Hal   serupa   juga ditunjukkan pada kriteria pengujian AIC yang menunjukkan   lag   optimum   berada   pada   lag pertama.   Selanjutnya   berdasarkan   kriteria pengujian SC, lag optimum berada pada lag pertama,   demikian   juga   pada   kriteria pengujian   HQ   menunjukkan   lag   optimum pada model yang dapat digunakan adalah lag pertama,   sehingga   pada   penelitian   ini   lag optimum yang digunakan adalah lag pertama. Setelah   lag   optimum   pada   model   diketahui, maka   selanjutnya   perlu   dilakukan   uji kointegrasi dalam model yang digunakan. Hal ini   dilakukan   untuk   melihat   ada   tidaknya hubungan  keseimbangan  jangka  pendek  dan jangka panjang pada model yang digunakan. Apabila   model   yang   digunakan   memiliki hubungan   keseimbangan   dalam   jangka pendek   dan   jangka   panjang   (saling terkointegrasi),   maka   analisis vector   error correction model   dapat   dilakukan.   Uji kointegrasi   dalam   penelitian   ini   dilakukan dengan menggunakan metode uji kointegrasi Johansen yang   menggunakan   nilai trace statistic yang   dibandingkan   dengan   nilai trace value (Akanni & Okeowo, 2011) . Hasil analisis   uji   kointegrasi   dalam   model   dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini.
Berdasarkan   Tabel   4   dapat   diketahui bahwa  nilai trace   statistic lebih   besar dibandingkan dengan nilai critical value pada dua   persamaan   dengan   tingkat   kesalahan sebesar   5%.   Hasil   tersebut   menunjukkan terdapat   dua   persamaan   yang   saling berkointegrasi.   Adanya   persamaan   yang saling   berkointegrasi   dalam   model   yang digunakan menunjukkan adanya keseimbangan   jangka   panjang   dan   jangka pendek   pada   model   tersebut  (Muhammad, 2014; Okon & Sunday, 2014). Variabel yang saling   berkointegrasi   menunjukkan   bahwa variabel   tersebut   dapat   dianalisis   dengan menggunakan analisis VECM. Hasil analisis VECM   faktor-faktor   yang   mempengaruhi ketahanan   pangan   penduduk   di   provinsi rawan pangan di Pulau Jawa adalah sebagai berikut.
Berdasarkan   Tabel   5   dapat   diketahui bahwa model yang digunakan dalam analisis PVECM   ini   memiliki   nilai Adjusted   R- Squared sebesar   0,6179.   Nilai   tersebut bermakna   bahwa   61,79%   variasi   variabel dependen,   yaitu   pangsa   pengeluaran   pangan (PPP)   penduduk   dapat   dijelaskan   oleh variabel   independen   yang   digunakan   yaitu pendapatan   per   kapita   penduduk   (PDRB), luas lahan pertanian (LLP), harga gula pasir (GP), harga daging sapi (DS), dan harga beras (HB). Selain itu, pada model yang digunakan memiliki nilai F-statistik sebesar 5,6222 dan nilai ini lebih besar dibandingkan dengan F tabel   pada   signifikansi   sebesar   99%   yang bernilai   2,6591,   sehingga   dapat   dinyatakan bahwa   pada   model   yang   digunakan   seluruh variabel   independen   secara   simultan berpengaruh   terhadap   ketahanan   pangan penduduk.
Berdasarkan   Tabel   5   dapat   diketahui bahwa model yang digunakan dalam analisis PVECM   ini   memiliki   nilai Adjusted   R- Squared sebesar   0,6179.   Nilai   tersebut bermakna   bahwa   61,79%   variasi   variabel dependen,   yaitu   pangsa   pengeluaran   pangan (PPP)   penduduk   dapat   dijelaskan   oleh variabel   independen   yang   digunakan   yaitu pendapatan   per   kapita   penduduk   (PDRB), luas lahan pertanian (LLP), harga gula pasir
(GP), harga daging sapi (DS), dan harga beras (HB). Selain itu, pada model yang digunakan memiliki nilai F-statistik sebesar 5,6222 dan nilai ini lebih besar dibandingkan dengan F tabel   pada   signifikansi   sebesar   99%   yang bernilai   2,6591,   sehingga   dapat   dinyatakan bahwa   pada   model   yang   digunakan   seluruh variabel   independen   secara   simultan berpengaruh   terhadap   ketahanan   pangan penduduk.
Pada Tabel 5 diketahui pula bahwa nilai koefisien   ECM   adalah   sebesar   -0,5153   dan signifikan   pada   tingkat   signifikansi   sebesar 99%.   ECM   bernilai   negatif   dan   signifikan menunjukkan
adanya penyesuaian keseimbangan   jangka   pendek   ke   jangka panjang  terhadap  ketahanan  pangan  (Ehirim &   Owerri,   2017).   Koefisien   ECM   bernilai 0,5153   bermakna   bahwa   kecepatan penyesuaian keseimbangan jangka pendek ke keseimbangan   jangka   panjang   model ketahanan   pangan   penduduk   terhadap variabel   pendapatan   per   kapita   penduduk, luas lahan pertanian, harga gula pasir, harga daging sapi, dan harga beras adalah sebesar 51,53%.   Penyesuaian   keseimbangan   dalam
jangka   pendek   ke   keseimbangan   dalam jangka   panjang   (100%)   untuk   ketahanan pangan   penduduk   memerlukan   waktu   yang relatif cepat. Penelitian dengan menggunakan metode serupa yang dilakukan di Jawa Timur terkait respon penawaran padi menunjukkan bahwa   penawaran   padi   di   Jawa   Timur memiliki respon yang relatif  lambat dengan nilai   ECM   sebesar   2,79%  (Prasada   et   al., 2018). Selain itu, penelitian yang dilakukan di Nigeria   terkait   respon   produk   pertanian terhadap harga dan nilai tukar menunjukkan nilai   ECM   sebesar   85,91%,   sehinga   nilai tersebut menunjukkan
penyesuaian keseimbangan   jangka   pendek   ke   jangka panjang yang relatif cepat (Obayelu & Salau, 2010).
Hasil   estimasi   VECM   yang   telah dilakukan juga dapat disimpulkan bahwa pada kondisi jangka panjang semua variabel pada tahun sebelumnya yaitu pendapatan perkapita, luas pertanian, harga gula pasir, harga daging sapi,   dan   harga   beras   berpengaruh   terhadap pangsa   pengeluaran   pangan   pada   tingkat signifikansi   99%.   Variabel   pendapatan   dan luas pertanian menunjukan pengaruh negatif
Tabel 5 . Hasil Estimasi VECM Variabel Faktor Jangka Pendek Faktor Jangka Panjang Koefisien t-statistik Koefisien t-statistik PPP Lag 1 -0,1501 0,9285 ns - - PDRB Lag 1 -4,4804 -3,9837 *** -0,2261 -7,2776 *** LP Lag 1 0,2924 0,2588 ns -0,0364 -6,1049 *** GP Lag 1 0,1615 1,9675 * 0,3296 8,0463 *** DS Lag 1 0,3662 2,1493 ** 0,7413 10,5388 *** HB Lag 1 0,2910 1,1544 ns 0,1322 4,2289 *** ECM -0,5153 -5,3706 *** - - Konstanta 0,1846 3,7117 *** - - R-squared 0.7517 Adjusted R-squared 0.6179 F-statistik 5.6222 ***
Analisis Data Sekunder (2019) Keterangan:
*** = Signifikan pada taraf nyata 1% (t-hitung = 2,7969)
** = Signifikan pada taraf nyata 5% (t-hitung = 2,0638)
* = Signifikan pada taraf nyata 10% (t-hitung = 1,7109) ns = Tidak signifikan
terhadap   pangsa   pengeluaran   pangan. Pengaruh negatif tersebut menunjukan bahwa peningkatan   pendapatan   dan   luas   pertanian akan   menyebabkan   penurunan   pangsa pengeluaran masyarakat, sehingga ketahanan pangan   penduduk   semakin   meningkat. Peningkatan   pendapatan   menunjukkan   daya beli   masyarakat   yang   semakin   meningkat, sehingga   pangan   relatif   menjadi   semakin tejangkau   atau   aksesibilitas   semakin   tinggi (Purwaningsih   et   al.,   2010;   Rachmah   & Marzuki, 2017).
Luas   lahan   juga   memberikan   pengaruh signifikan pada pangsa pengeluaran pangan. Luas   pertanian   yang   semakin   tinggi menyebabkan penurunan pangsa pengeluaran pangan   yang   menunjukkan   meningkatnya ketahanan   pangan   penduduk.   Hal   ini   dapat terjadi   karena   semakin   luas   lahan   pertanian yang tersedia di suatu wilayah, maka semakin tinggi pula potensi yang dimiliki oleh wilayah tersebut   untuk   memproduksi   pangan   yang dibutuhkan   oleh   penduduk,   sehingga ketersediaan   pangan   dapat   terjamin   dan ketahanan   pangan   penduduk   dapat ditingkatkan.   Penurunan   luasan   lahan   yang salah   satunya   disebabkan   oleh   penjualan lahan   untuk   dialihfungsikan   akan   berakibat pada   menurunnya   persediaan   pangan   yang kemudian   akan   berakibat   pada   ketahanan pangan (Janah et al., 2017). Sehingga penting untuk   menjaga   ketersediaan   lahan   sawah untuk   menjaga   tingkat   ketahanan   pangan masyarakat (Wahyunto & Widiastuti, 2014).
Harga gula pasir riil, harga daging sapi riil dan harga beras riil menunjukan pengaruh positif   terhadap   pangsa   pengeluaran   pangan dalam   jangka   panjang.   Pengaruh   positif tersebut   menunjukan   bahwa   semakin meningkat harga ketiga variabel tersebut akan menyebabkan   peningkatan   pada   pangsa pengeluaran pangan. Semakin meningkatnya harga   pangan   akan   menyebabkan   pangan menjadi   sulit   terjangkau   bagi   penduduk, kemudian   berujung   pada   menurunnya ketahanan pangan. Harga pangan yang tinggi berdampak   pada   kestabilan   harga   yang nantinya   akan   berperngaruh   pada   ketahanan pangan dan gizi (Elijah, 2010).
Hasil   estimasi   jangka   pendek menunjukan bahwa variabel independen yang berpengaruh   terhadap   pangsa   pengeluaran pangan   penduduk   di   Pulau   Jawa   yaitu variabel pendapatan penduduk per kapita riil lag 1, harga gula pasir riil lag 1, dan harga daging sapi riil lag 1, sedangkan variabel luas lahan pertanian lag 1 dan harga beras riil lag 1 tidak   berpengaruh   terhadap   pangsa pengeluaran pangan penduduk di Pulau Jawa pada   jangka   pendek.   Luas   lahan   pertanian tidak berpengaruh dalam jangka pendek dapat disebabkan   karena   luas   lahan   pertanian cenderung   bersifat   tetap   dalam   jangka pendek,   sehingga   tdak   memiliki   pengaruh terhadap   perubahan   variabel   pangsa pengeluaran pangan. Harga beras juga tidak berpengaruh   dalam   jangka   pendek   dapat disebabkan   karena   komoditas   beras merupakan   salah   satu   komoditas   pangan utama   yang   dipantau   pergerakan   harganya oleh   pemerintah,   dan   inervensi   pemerintah terhadap   harga   beras   relatif   besar,   sehingga dalam   jangka   pendek   variabel   ini   tidak berpengaruh   terhadap   pangsa   pengeluaran pangan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Model   ketahanan   pangan   penduduk   di provinsi   rawan   pangan   di   Pulau   Jawa menunjukkan adanya penyesuaian keseimbangan   jangka   pendek   ke keseimbangan   jangka   panjang   dengan kecepatan   penyesuaian   keseimbangan   relatif cepat.   Faktor-faktor   yang   mempengaruhi pangsa   pengeluaran   pangan   dalam   jangka pendek   adalah   variabel   pada   satu   tahun sebelumnya   yaitu   variabel   pendapatan   per kapita   (PDRB   perkapita),   harga   gula   pasir, dan   harga   daging   sapi,   sedangkan   faktor- faktor yang mempengaruhi ketahanan pangan penduduk   dalam   jangka   panjang   yaitu variabel independen pada tahun sebelumnya yaitu   variabel   pendapatan   perkapita,   luas pertanian, harga gula pasir, harga daging sapi, dan   harga   beras.   Saran   untuk   pengambil kebijakan   agar   ketahanan   penduduk meningkat   adalah   dengan   meningkatkan
pendapatan   per   kapita   riil   penduduk   dan menjaga stabilitas harga bahan pangan yang terjangkau bagi masyarakat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima   kasih   penulis   ucapkan   kepada Lembaga   Pengelola   Dana   Pendidikan (LPDP),   sehingga   penulis   dapat menyelesaikan karya tulisnya terkait dengan ketahanan pangan penduduk di Pulau Jawa.

## DAFTAR PUSTAKA
Abustan,   A.,   dan  M.  Mahyuddin.   2009. Analisis   Vector   Auto   Regressive (VAR)   terhadap   korelasi   antara belanja   publik   dan   pertumbuhan ekonomi   di   Sulawesi   Selatan,   tahun 1985-2005. Jurnal   Ekonomi
Pembangunan:   Kajian   Masalah Ekonomi Dan Pembangunan 10(1): 1– 14. https://doi.org/10.23917/jep.v10i1.805
Akanni,   K.   A.  dan  T.A.  Okeowo.   2011. Analysis   of   aggregate   output   supply response   of   selected   food   grains   in Nigeria. Journal   of   Stored   Products and Postharvest 2(14): 266–278.
Atmaja, M. A. J., I. P. E. N. Kencana dan G.
K. Gandhiadi.   2015.   Analisis kointegrasi jumlah wisatawan, inflasi dan   nilai   tukar   terhadap   Produk Domestik   Regional   Bruto   (   PDRB   ) Povinsi   Bali. E-Jurnal   Matematika 4(3): 83–89.
Ayinde,   O.   E.,  D.A.  Bessler  dan  F.E.  Oni. 2017.  Analysis   of   supply   and   price risk   on   rice   production   in   Nigeria. Journal   of   Agribusiness   and   Rural Development 1(43): 17–24.
BKP.   2017. Statistik   Ketahanan   Pangan
2016 .   Badan   Ketahanan   Pangan Kementerian Pertanian.
BPS.   2016. Survei   pertanian   produksi tanaman   padi   dan   palawija   di Indonesia (A. Achmad & J. Lumban, Eds.;   1st   ed.).   Badan   Pusat   Statistik Indonesia.
Chamalwa, H. A  dan  H.R.  Bakari. 2016. A Vector   Autoregressive   (VAR) Cointegration   and   Vector   Error Correction   Model   (VECM)  approach for financial deepening indicators and economic   growth   in   Nigeria. American   Journal   of   Mathematical Analysis 4(1): 1–6. https://doi.org/10.12691/ajma-4-1-1
Ehirim,   N.   C   dan   Owerri.   2017.   Soybean supply response to price and non-price factors   in   Nigeria:   Implications   for food   security. Asian   Journal   of Agricultural Extension, Economics & Sociology 15(3): 1–10. https://doi.org/ 10.9734/AJAEES/2017/8261
Elijah,   O.   A.   2010.   Global   food   price increases   and   nutritional   status   of nigerians:  The   determinants   ,   coping strategies   ,   policy   responses   and implications. ARPN   Journal   of Agricultural   and   Biological   Science 5(2): 67–80.
Faridi,   R.,   dan  S.N.  Wadood.   2010.   An econometric assessment of household food   security   in   Bangladesh. The Bangladesh   Development   Studies 33(3), 97–111.
Gundersen,   C  dan  J.P.  Ziliak.   2015.   Food insecurity   and   health   outcomes. Health   Affairs 34(11):   1830–1839. https://doi.org/10.1377/hlthaff.2015.0 645
Janah,   R.,  B.T.  Eddy  dan  T.  Dalmiyatun.
2017. Alih fungsi lahan pertanian dan dampaknya   terhadap   kehidupan penduduk   di   Kecamatan   Sayung Kabupaten Demak. Jurnal
Agrisocionomics   Sosial   Ekonomi Pertanian 1(1): 1–10.
Joshi, G dan N. Joshi. 2017. Determinants of household food security in the eastern region   of   Nepal. SAARC   Journal   of Agriculture 14(2):   174–188. https://doi.org/10.3329/sja.v14i2.3125 7
Kemenkumham.   2012.   Undang-Undang   No 18   Tahun   2012.   In Undang-Undang Republik   Indonesia .   Kemenkumham. https://doi.org/10.1017/CBO97811074 15324.004
Masta, S. 2016. Analisis Vector Autoregresion (VAR)   terhadap   interrelationship antara   IPM   Dan   pertumbuhan.
Ekonomikawan 16(2): 1–10.
Muhammad,   M.   2014.   Kointegrasi   dan estimasi   ecm   pada   data   time   series. Jurnal Konvergensi 4(1): 41–51.
Mulyo, J. H., Sugiyarto, dan  A.W.  Widada.
2015. Households’ food security  and food   self   sufficiency   in   the   rural marginal area of Bojonegoro Regency. Agro Ekonomi 26(2): 121–128.
Negoro, W. J., M.  Maharwati  dan Hadayani. 2014. Analisis kebijakan ketersediaan stok   beras   (Studi   kasus   pada pergudangan beras Perum Bulog Kota Palu). E-J. Agrotekbis 2(1): 62–68.
Obayelu,   A.   E.,   dan  A.S.  Salau.  2010.
Agricultural   Response   to   Prices   and Exchange Rate in Nigeria: Application of   Co-integration   and   Vector   Error Correction Model (VECM). J Agri Sci 1(2): 73–81.
Okon,   B.,   dan  A.  Sunday.   2014.   Supply Response   of   Selected   Agricultural Export   Commodities   in   Nigeria. Journal of Economics and Sustainable Development 5(5): 47-57.
Prasada,   I.   M.   Y.,  A.  Dhamira  dan  A.D. Nugroho.   2018.   Supply   Response   of Paddy   in   East   Java:   Policy Implications   to   Increase   Rice Production. AGRARIS:   Journal   of Agribusiness and Rural Development Research 4(2): 129–138.
Prasada, I. M. Y  dan  M.W.  Priyanto. 2019. Dampak   implementasi   perda perlindungan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan   (LP2B)   di   Provinsi Jawa Barat. Agritech 21(2): 140–154. https://doi.org/10.30595/agritech.v21i
2.4252
Purwaningsih,  Y.,  S.  Hartono,  M.  Masyhuri dan J.H. Mulyo.   2010.   Pola
pengeluaran   pangan   rumah   tangga menurut tingkat ketahanan pangan di
Provinsi   Jawa   Tengah.
Jurnal Ekonomi   Pembangunan:   Kajian Masalah Ekonomi Dan Pembangunan 11(2): 236–253. https://doi.org/10.23917/jep.v11i2.327
Purwantini,   T.   B.   2014.   Pendekatan   rawan pangan   dan   gizi:   Besaran, karakteristik,   dan   penyebabnya.
Forum   Penelitian   Agro   Ekonomi 32(1): 1–17. https://doi.org/10.21082/fae.v32n1.20 14.1-17 Rachmah,   M.   A.,   dan  S.  Marzuki.   2017. Analisis
faktor-faktor yang
mempengaruhi   pengsa   pengeluaran pangan   rumah   tangga   petani   di Kecamatan   Suruh   Kabupaten Semarang. Jurnal   Pangan   Dan   Gizi 7(1): 17–27.
Rahim,   S.,  D.  Saeed,  G.A.  Rasool  dan  G. Saeed.   2011.   Factors   influencing household food security status. Food and   Nutrition   Sciences 2(0):   31–34. https://doi.org/10.4236/fns.2011.2100 4
Sianipar,   J.   E.,  S.  Hartono  dan  R.T.P. Hutapea.   2012.   Analisis   ketahanan pangan   rumah   tangga   tani   di Kabupaten   Manokwari. SEPA 8(2): 51–182.
Swastika,   D.   K.   S.   2011.   Membangun kemandirian   dan   kedaulatan   pangan untuk   mengentaskan   petani   dari kemiskinan. Pembangunan   Inovasi Pertanian 4(2): 103–117.
Wahyunto  dan  F.  Widiastuti.   2014.   Lahan
Sawah sebagai pendukung ketahanan pangan   serta   strategi   pencapaian kemandirian   pangan. Jurnal Sumberdaya Lahan 8(3): 17–30.
Widjojo, S. 2016. Ketahanan pangan Provinsi Jawa   Barat   dalam   mendukung kedaulatan   pangan   Negara   Kesatuan
Republik   Indonesia. Seminar Nasional   Peran   Geospasial   Dalam
Membingkai NKRI 2016 (2016): 323– 329.