## Ekonomis: Journal of Economics and Business, 4(1), Maret 2020: 56-61
Publisher by Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Batanghari Jambi
Address: Jl. Slamet Ryadi, Broni-Jambi Kodepos: 36122
Website: http://ekonomis.unbari.ac.id, email: ekonomis.unbari@gmail.com ISSN 2597-8829 (Online), DOI 10.33087/ekonomis.v4i1.109

## Lumbung Padi Indonesia dan Kemiskinan: Studi Kasus Kabupaten Kota di Jawa Timur
Diana Rizky Safitri 1 *, Estro Dariatno Sihaloho 2
1,2 Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Padjadjaran Jln. Dipati Ukur No. 35, Bandung, 40132, Jawa Barat, Indonesia *correspondence email: diana16003@mail.unpad.ac.id
Abstract. This research aims to determine whether the area called as a rice barn in Indonesia can alleviate the poverty problem in the  region.  East  Java  is  Indonesia's  rice  barn  with  a  total  production  of  16.1%  of  the  total  rice  production  in  Indonesia.  This research uses panel data and fixed-effect methods with quantitative analysis. The data used is secondary data obtained from the website of the Ministry of Agriculture of the Republic of Indonesia (KPRI) and the Indonesian Bureau of Central Statistics (BPS) with data on city districts in 2014 - 2017. This research uses the variable percentage of poverty in the Regency of East Java City as  the  dependent  variable,  the  percentage  level  farmer  productivity,  percentage  of  agricultural  land  area,  and  the  level  of community consumption in East Java as independent variables. The results of the research using panel data and the fixed-effect method show that the production variable has a negative and significant impact on the percentage of community poverty in East Java Regency.

## Keywords: Consumption; East Java; Farmer; Granary; Poverty

## PENDAHULUAN
Kehidupan  mayoritas  penduduk  Indonesia  ditunjang  oleh  sektor  pertanian,  khususnya  subsektor  tanaman pangan  di  Indonesia  ( Badan  Pusat  Statistik ,  2014).  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  tahun  2018, Indonesia merupakan negara penghasil beras terbesar ketiga di dunia, dengan total produksi beras sebanyak 32,42 juta ton  beras  dan  tingkat  konsumsi  sebanyak  29,57  ton  beras  pertahun  (Sawit,  2006).  Hal  ini  turut  mendukung  tujuan Indonesia  untuk  menjadi  negara  lumbung  padi  dunia  pada  tahun  2045.  Maka  dari  itu,  peningkatan  produksi  beras menjadi  prioritas  utama  pemerintah.  Pemerintah  memiliki  program  kedaulatan  pangan  sebagai  salah  satu  prioritas yang  tertuang  di  program  Nawa  Cita.  Tertulis  pada  Nawa  Cita  agenda  ke-7  yang  menyatakan  “Mewujudkan kemandirian ekonomi dengan menggerakan sektor-sektor strategis ekonomi domestik”. Berdasarkan data Kementerian Pertanian tahun 2018, Indonesia diharapkan  dapat menyelesaikan perasalahan pangan dengan 1). Ketahanan pangan, mencukupi  pangan  dari  produksi  dalam  negeri,  2)  Kebijakan  pangan,  dan  3)  Kemampuan  untuk  mensejahterakan petani dan nelayan.

## Grafik 1
Produksi Padi menurut Provinsi (Januari – September 2018)
Diana Rizky Safitri dan Estro Dariatno Sihaloho, Lumbung Padi Indonesia dan Kemiskinan: Studi Kasus Kabupaten Kota di Jawa Timur
Jawa  Timur  merupakan  provinsi  dengan  jumlah  produksi  beras  terbanyak  di  Indonesia.  Hal  ini  membuat provinsi Jawa Timur ditetapkan menjadi salah satu wilayah lumbung padi di Indonesia. Namun hal ini tidak membuat Jawa  Timur  terlepas  dari  tingkat  kemiskinannya.  Badan  Pusat  Statistik  tahun  2015  menyatakan  bahwa  Jawa  Timur merupakan  provinsi  dengan  jumlah  penduduk  miskin  sebanyak  3.204,82  ribu  jiwa  dari  total  penduduk  sebanyak 38.847.561 ribu jiwa masyarakat yang tergolong sebagai masyarakat miskin. Masyarakat miskin didefinisikan sebagai mereka  yang tergolong terbelakang dengan  memiliki pengeluaran dan pendapatan di bawah rata-rata (Na’im, 1999). Permasalahan  kemiskinan  dapat  terjadi  dimanapun,  baik  di  negara  berkembang  maupun  maju.  Baik  bagi  negara berkembang  maupun  negara  maju,  kemiskinan  selalu  menjadi  salah  satu  permasalahan  utama  bagi  kondisi perekonomian negara. Maka dari itu, untuk meningkatkan pembangunan negara,  diperlukan solusi atas permasalahan kemiskinan. Setiap negara memiliki tolak ukur serta kebijakan dalam mengentaskan kemiskinan di negaranya.
Publikasi  World  Bank  menjelaskan  bahwa  sebagai  Negara  berkembang,  Indonesia  memiliki  beberapa kebijakan  untuk  mengentaskan  kemiskinan,  diantaranya  adalah  dengan  penghapusan  larangan  impor  beras,  hal  ini dikarenakan  bahwa  lebih  dari  1,5  juta  orang  tergolong  miskin  dikarenakan  kebijakan  tersebut,  sehingga  Program Pangan  Dunia  (World  Food  Program)  seharusnya  diberikan  izin  dijalankan  di  Indonesia,  karena  dianggap  sebagai kebijakan yang tepat dalam membantu petani. Kebijakan lain terkait beras  adalah dengan  mengganti  larangan impor dengan  bea  masuk  yang  lebih  rendah,  serta  memberikan  kewenangan  penetapan  kebijakan  bea  masuk  dan perdagangan  lainnya  hanya  pada  satu  kementerian  saja,  hal  ini  dimaksudkan  untuk  menghindari  konflik  antar kementerian  (World  Bank,  2018).  Kemiskinan  umumnya  disebabkan  oleh  kelaparan  dan  tidak  tersedianya  bahan pangan.  Pernyataan  tersebut  membuat  banyaknya  orang  yang  berpendapat  bahwa  kemiskinan  dapat  diselesaikan dengan  sektor  pertanian.  Hal  ini  dikarenakan  pertanian,  terutama  penghasil  beras,  dianggap  sebagai  sumber  pangan dari  mayoritas  masyarakat  Indonesia,  dimana  jika  ketersediaan  beras  dapat  teratasi,  permasalahan  kemiskinan  juga dianggap akan teratasi. Namun, ketersediaan beras dipengaruhi oleh faktor iklim, sehingga pola tanam tidak lagi dapat diprediksi seperti sebelumnya (Rum & Sihaloho, 2017).
Padi  dan  beras  merupakan  komoditas  penting  di  Indonesia,  hal  ini  dikarenakan  makanan  pokok  mayoritas orang Indonesia sendiri merupakan nasi yang dioleh dari beras dan padi. Pentingnya padi itu sendiri dapat terlihat dari adanya  Undang  Undang  (UU)  Republik  Indonesia  yang  secara  khusus  membahas  tentang  padi,  yaitu  UU  Nomor 19 Tahun 2013. UU ini membahas tentang perlindungan dan pemberdayaan padi, dengan garis besar menjelaskan bahwa negara  secara  khusus  diharuskan  untuk  memenuhi  hak  dan  kewajiban  warga,  terlebih  lagi  petani  secara  terencana, terarah, dan berkelanjutan. Penelitian ini penting dibaca untuk mengetahui kemampuan provinsi Jawa Timur, sebagai provinsi  dengan  kontribusi  produksi  beras  terbesar  di  Indonesia,  dalam  mengentaskan  kemiskinan  di  provinsinya menggunakan hasil produksi berasnya.

## Tinjauan Pustaka

## Pengertian dan Indikator Kemiskinan
Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional  (2017)  mendefinisikan  kemiskinan  sebagai  suatu  situasi  yang serba kekurangan yang disebabkan oleh keadaan yang tidak dapat dihindari seseorang dengan kekuatan yang dimiliki (Kementerian PPN / Bappenas, 2017). Selain itu, World Bank mendefinisikan kemiskinan menggunakan ukuran daya beli seseorang,  yaitu  sebesar US $1 atau US  $2 per kapita per  hari. Badan Pusat  Statistik  (BPS) menggunakan  garis kemiskinan  dalam  mengukur  tingkat  kemiskinan  suatu  individu,  yaitu  konsumsi  minimum  seseorang  sebesar  2100 kalori  per  hari.  Kemiskinan  dapat  dilihat  dari  pola  waktu,  dimana  kemiskinan  dibagi  menjadi  empat  pola.  Pola pertama disebut juga persistent poverty yaitu kemiskinan yang berasal dari orang tua. Pola ini terjadi di daerah tertentu yang cenderung tidak terdapatnya akses jalan. Pola kedua, yaitu cyclical poverty , merupakan kemiskinan yang terjadi akibat  siklus  ekonomi.  Pola  ketiga, seasonal  poverty ,  terjadi  kepada  masyarakat  yang  mata  pencaharian  utamanya ditentukan  oleh  musim  tertentu,  seperti  pertanian.  Pola  keempat, accidental  poverty ,  yaitu  kemiskinan  yang  terjadi akibat  dampak  dari  regulasi  yang  mempengaruhi  kesejahteraan  masyarakat  (Nurwati,  2008).  BPS  tahun  2003 menyatakan  bahwa  terdapat  lima  indikator  dari  Indeks  Kemiskinan  Manusia,  yaitu  (1)  Tingkat  persentase  penduduk yang  meninggal  sebelum  40  tahun,  (2)  Tingkat  persentase  penduduk  yang  tidak  memiliki  akses  air  bersih,  (2) Persentase penduduk yang mengidap buta huruf, (4) Persentase balita yang kekurangan gizi, (5) Persentase penduduk yang berjarak lebih dari 5 kilometer ke fasilitas kebersihan.

## Luas Panen di Jawa Timur
BPS  mendefinisikan  luas  panen  sebagai  hasil  yang  dipungut  dari  luasan  tanaman  ketika  telah  cukup  umur. Agregasi  antara    luas    panen    padi    sawah    dan    luas  panen    padi    ladang  menghasilkan  luas  panen  padi  (Damanik, 2016).  Perkalian  antara  luas  lahan  dan  intensitas  tanam  merupakan  luas  panen.  Luas  panen  dapat  dijadikan  suatu indikator untuk melihat tingkat produksi yang dihasilkan, hal ini dikarenakan tingkat produksi beras turut dipengaruhi oleh  luas  panen  padi  (Gunawan,  2017).  Faktor  yang  paling  mempengaruhi  jumlah  produsi  padi  adalah  luas  panen (Ishaq,  Rumiati,  &  Permatasari,  2017).  Vadimicum  (dalam  Triyanto,  2006)  menyatakan  bahwa  luas  panen
Diana Rizky Safitri dan Estro Dariatno Sihaloho, Lumbung Padi Indonesia dan Kemiskinan: Studi Kasus Kabupaten Kota di Jawa Timur
meningkatkan kesejahteraan petani padi. Luas panen di Jawa Timur semakin besar, namun luas lahan sawah semakin menurun,  hal  ini  dikarenakan  dominannya  intensitas  panen  dalam  perkembangan  luas  panen  (Hasan,  2010).  Luas panen di Jawa Timur juga dapat menurun karena disebabkan alih fungsi lahan pertanian menjadi lahan nonpertanian, hal  ini  disebabkan  pula  oleh  peningkatan  jumlah  penduduk  setiap  tahun  di  Jawa  Timur,  yang  menyebabkan peningkatan pada permintaan lahan perumahan, infrastruktur, industri, dan lain sebagainya.

## Produktvitas Pertanian
Produktivitas  usaha  tani  merupakan  salah  satu  indikator  untuk  meningkatkan  produksi  pertanian,  sehingga diharapkan  dapat  menurunkan  jumlah  masyarakat  yang  tergolong  miskin.  Tingkat  diterapkannya  suatu  teknologi pertanian dapat mencerminkan tingkat produktivitas pertanian per satuan (Gunawan, 2017). Peningkatan produktivitas pertanian  yang  dikaitkan  dengan  agroindustri  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  sektor  pertanian  secara  vertikal (Hasan,  2010).  Maka  dari  itu,  dibutuhkanlah  peningkatan  produktivitas.  Ketahanan  pangan  dan  lahan  merupakan faktor  penting  yang  dapat  meningkatkan  produktivitas  pertanian  (Cohen  et  al.,  2003).  Evenson  dan  Pray  (1991) menyatakan  bahwa  pertumbuhan  sektor  pertanian  dan  produktivitas  dipengaruhi  oleh  faktor  infrastruktur,  dimana salah  satu  infrastruktur  tersebut  adalah  irigasi  (Evenson  &  Pray,  1991). Produksi  pertanian  perlu  ditingkatkan  untuk memenuhi  permintaan  dari  masyarakat,  dimana  salah  satu  faktor  yang  dapat  meningkatkannya  adalah  dengan meningkatkan produktivitas usaha tani padi (Setyawati & Wibowo, 2019).

## Konsumsi Beras di Jawa Timur
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  memperhitungkan  penduduk  miskin  menggunakan  suatu  konsep  menggunakan kemampuan  seseorang  dalam  memenuhi  kebutuhan  dasarnya  ( basic  needs  approach ). Menurut  BPS,  pendekatan  ini memandang  kemiskinan sebagai suatu  ketidakmampuan dalam  sisi perekonomian dalam  memenuhi  kebutuhan dasar makanan  serta  bukan  makanan  yang  turut  diukur  melalui  sisi  pengeluaran  seseorang.  BPS  juga  turut  menjelaskan bahwa  Penduduk  Miskin  merupakan  penduduk  yang  rata-rata  pengeluaran  perkapita  perbulannya  berada  di  bawah garis  kemiskinan.  Perubahan  harga  beras  akan  mempengaruhi  daya  beli  beras  masyarakat  yang  tergolong  miskin (Arifin,  2006).  Peningkatan  penduduk  juga  turut  meningkatkan  kebutuhan  konsumsi  beras.  Berdasarkan  data  Badan Pusat  Statistik,  Jawa  Timur  selalu  mengalami  peningkatan  penduduk.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat konsumsi beras di Jawa  Timur juga turut meningkat. Keadaan  surplus beras merupakan  keadaan ketika  ketersediaan beras  lebih  besar  dari  konsumsinya,  sedangkan  defisit  beras  adalah  ketika  ketersediaan  lebih  sedikit  dari  tingkat konsumsinya  (Santoso,  2015).  Maka  dari  itu,  agar  dapat  menghindari  terjadinya  ketimpangan  antara  banyaknya populasi  dengan  ketersediaan  beras,  dibutuhkanlah  perencanaan  atas  kebutuhan  konsumsi  beras  (Popi,  2013). Penelitian  oleh  Sayogyo  pada  tahun  1971  menggunakan  variabel  tingkat  konsumsi  beras  di  daerah  pedesaan  dan perkotaan sebagai indikator kemiskinan (dalam Cahyat, 2004).  Nuryanti (2005) menyatakan bahwa jumlah penduduk yang meningkat dalam jangka panjang sebesar 1% dapat meningkatkan permintaan beras sebesar 0,82%.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  data  panel.  Data  panel  merupakan  kombinasi  antara  data cross  section dan  data time series . Dimana data cross section terdiri dari satu entitas, sedangkan time series adalah data satu entitas dengan dimensi  waktu  yang  panjang  (Iqbal,  2015).  Analisis  regresi  data  panel  merupakan  suatu  analisis  regresi  dengan menggunakan  data  panel  yang  bertujuan  untuk  melihat  hubungan  antara  satu  variabel  dependen  dengan  satu  atau beberapa  variabel  independen  (Jaya  &  Sunengsih,  2009).  Hal  ini  dikarenakan  data  panel  dapat  memberikan  hasil analisis  yang  bersifat Best  Linear  Unbiased  Estimation (BLUE)  jika  seluruh  asumsi  Gauss  Markov  dapat  terpenuhi (Jaya & Sunengsih, 2009) . Sehingga bias yang mungkin terjadi dapat diminimalisir (Pangestika, 2015). Terdapat dua metode  untuk  melakukan  estimasi  data  panel,  yaitu Fixed  Effect (FE),  dan Random  Effect (RE)  (Santi,  2015). Selanjutnya,  untuk  menentukan  metode  terbaik  untuk  digunakan  dalam  analisis  adalah  dengan  menggunakan  uji hausman (Sakti, 2018).
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  kualitatif  dengan  data  sekunder  yang  didapatkan  dari  situs  Badan  Pusat Statistik (BPS) dan Kementerian Pertanian Republik Indonesia (KPRI) dengan data tingkat kabupaten kota pada tahun 2015 hingga 2017. Penulis menggunakan data panel dengan metode Fixed-Effect yang kemudian diolah menggunakan aplikasi STATA14. Objek yang menjadi fokus dalam analisis ini adalah jumlah penduduk miskin, luas panen, tingkat produktivitas  petani,  tingkat  produksi  padi,  serta  tingkat  konsumsi  masyarakat  di  Jawa  Timur.  Penelitian  ini menggunakan  satuan  ribu  jiwa  untuk  penduduk  miskin,  hektar  (Ha)  untuk  luas  panen,  kwintal  per  hektar  (Kw/Ha) untuk  tingkat  produktivitas,  Ton  untuk  tingkat  produksi,  dan    persen  untuk  tingkat  konsumsi  pangan  masyarakat. Berikut merupakan model ekonometrika yang digunakan: lpoverty it = β 0 + β 1 lproduktif it + β 2 lluas it + β 3 konsumsi it + u it,
Diana Rizky Safitri dan Estro Dariatno Sihaloho, Lumbung Padi Indonesia dan Kemiskinan: Studi Kasus Kabupaten Kota di Jawa Timur
Keterangan:  lpoverty it =  Persentase  jumlah  penduduk  miskin  di  Jawa  Timur;  lproduktif it =  Persentase  tingkat produksi  beras  di  Kabupaten  Kota  Jawa  Timur;  lluas it =  Persentase  tingkat  produksi  beras  di  Kabupaten  Kota  Jawa Timur; konsumsi it = Persentase tingkat konsumsi di Kabupaten Kota Jawa Timur; u it = Error

## HASIL
Jumlah  observasi,  rata-rata,  standar  deviasi,  nilai  minum,  dan  nilai  maksimum  dari  masing-masing  variabel yang  digunakan  dalam  melakukan  analisis  regresi,  dengan  data  yang  berasal  dari  BPS  Kabupaten  Kota  Jawa  Timur Tahun 2014 hingga 2017 dengan jumlah observasi sebanyak 152 observasi:
Tabel 1 Tabel Deskripsi Statistik Variabel Obs Mean SD Minimum Maximum lpoverty 152 4.473 1.036 1.980 5.683 lproduktif 152 1.766 0.109 1.416 2.068 lluas 152 10.239 1.647 6.111 12.021 lkonsumsi 152 3.910 0.131 3.519 4.173
Sumber: Badan Pusat Statistik Jawa Timur, diolah
Berdasarkan Uji Hausman, terdapat dua model yang dapat digunakan, yaitu Random Effect dan Fixed Effect . Hipotesis yang digunakan dalam analisis ini adalah:
Ho: Perbedaan pada koefisien tidak sistematis, yang berarti koefisien dari dua regresi tidak berbeda secara signifikan. Ha: Perbedaan pada koefisien sistematis, yang berarti koefisien dari dua regresi berbeda secara signifikan. Kriteria yang digunakan adalah sebagai berikut: Jika prob < α, Ho ditolak Jika prob > α, Ho tidak dapat ditolak
Tabel 2 Hasil Uji Hausman Chi2(3) = 935.41 Prob > Chi2 = 0.0000 Sumber: data olahan
Uji Hausman menunjukan bahwa  nilai dari p-value  lebih  kecil dari tingkat  signifikansi, dimana p-value < α, sehingga dapat diartikan bahwa Ho ditolak.  Maka dari itu, metode terbaik  yang digunakan dalam analisis ini adalah metode fixed-effect .
Tabel 3 Hasil Regresi menggunakan STATA14 Variable Fixed Effect lproduktif -0.110* (0.0644) lluas -0.0893** (0.0393) lkonsumsi -0.133** (0.00144) Constant 6.103*** (0.560) Observations 152 Number of numwilayah 38 R-squared 0.071
Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Sumber: data olahan
Tabel  3  menunjukan  bahwa  semua  variabel  independen  mempengaruhi  variabel  dependen  secara  signifikan. Hasil  regresi  menunjukan  bahwa  tingkat  persentase  produktivitas,  persentase  luas  lahan,  dan  konsumsi  memiliki pengaruh  negatif  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  Jawa  Timur  tahun  2014  sampai  2017.  Nilai  konstanta  pada model  menunjukan  angka  6.103,  sehingga  dapat  dijelaskan  bahwa  ketika  tidak  dipengaruhi  oleh  variabel  lain,  nilai persentase kemiskinan menurun sebesar 6.103 persen. Hasil regresi menunjukan bahwa nilai persentase produktivitas petani di Jawa Timur pada tahun 2014 – 2017 memiliki korelasi negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di
Diana Rizky Safitri dan Estro Dariatno Sihaloho, Lumbung Padi Indonesia dan Kemiskinan: Studi Kasus Kabupaten Kota di Jawa Timur
Jawa Timur sebesar 0.110 dengan tingkat signifikansi sebesar 1%. Hal ini dapat dinyatakan bahwa peningkatan 1 unit persentase  produktivitas  akan  menurunkan  tingkat  kemiskinan  sebesar  0.110, ceteris  paribus .  Hal  ini  sesuai  dengan penelitian Hermawan (2015) dan Effendy (2017) yang menyatakan bahwa semakin produktif petani akan menurunkan tingkat kemiskinan.

## Grafik 2
Tingkat Luas Lahan dan Kemiskinan di Jawa Timur Tahun 2012 – 2017

## Sumber: Badan Pusat Statistik, 2018
Grafik 2 menunjukan  terdapat  hubungan negatif antara variabel luas lahan dengan tingkat kemiskinan. Hasil regresi  menunjukan  bahwa  nilai  persentase  luas  lahan  pertanian  di  Jawa  Timur  pada  tahun  2014  –  2017  memiliki korelasi negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Timur sebesar 0.0893 dengan tingkat signifikansi sebesar  5%.  Hal  ini  dapat  dinyatakan  bahwa  peningkatan  1  unit  persentase  luas  lahan  akan  menurunkan  tingkat kemiskinan sebesar 0.0893, ceteris paribus . Hal tersebut sesuai dengan penelitian sebelumnya oleh  Arifin (2006) dan Badan  Pusat  Statistik  (2010)  yang  menyatakan  bahwa  peningkatan  pada  luas  lahan  akan  menurunkan  tingkat kemiskinan.  Selanjutnya,  variabel  persentase  konsumsi  memiliki  korelasi  negatif  dengan  persentase  kemiskinan  di Jawa  Timur  dengan  koefisien  0.133.  Sehingga  dapat  diartikan  bahwa  peningkatan  konsumsi  sebesar  5%  dapat menurunkan persentase kemiskinan sebesar 0.133 ceteris paribus . Hal ini  sesuai dengan penelitian sebelumnya oleh Rini  &  Sugiharti,  (2016)  dan  Wahyudi  &  Rejekingsih  (2015)  yang  menyatakan  bahwa  semakin  tinggi  konsumsi seseorang, semakin jauh orang tersebut dari garis kemiskinan.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukan  adanya  korelasi  antara  sektor  pertanian  dengan  tingkat  kemiskinan  di  kabupaten kota  Jawa  Timur.  Penelitian  ini  menggunakan  data  panel  dengan  metode Fixed  Effect yang  menunjukan  bahwa persentase  produktivitas,  luas  lahan,  dan  konsumsi  masyarakat  di  Kabupaten  Kota  Jawa  Timur  memiliki  pengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap  persentase  kemiskinan  di  kabupaten  kota  di  Jawa  Timur.  Penelitian  ini  dapat digunakan  sebagai  rekomendasi untuk mengurangi  tingkat  kemiskinan di  kabupaten  kota Jawa Timur melalui sektor ertanian.  Peningkatan  pada  luas  lahan,  produktivitas  petani,  serta  konsumsi  masyarakat  dapat  menurunkan  tingkat kemiskinan  di  kabupaten  kota  Jawa  Timur.  Penurunan  persentase  kemiskinan  menunjukan  bahwa  kabupaten  kota Jawa Timur telah berhasil mengentaskan kemiskinannya dengan sektor pertaniannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin,  B.  (2006).  Pemikiran  untuk  Mengeluarkan  Petani  dari  Kemiskinan. Jurnal  Pangan ,  (46). https://doi.org/10.33964/jp.v15i1.278
Cahyat, A. (2004). Bagaimana Kemiskinan Diukur? Center for International Forestry Research , 1–8. Cohen,  C.,  Crosson,  P.,  Eynard,  A.,  Heisey,  P.,  Jones,  C.,  Malcolm,  S.,  …  Weber,  I.  J.  (2003). Acknowledgments . (823).
Damanik,  S.  (2016).  Keterkaitan  Ketahanan  Pangan  dengan  Kemiskinan  Berdasarkan  Implementasi  Kebijakan Penanggulangan  Kemiskinan  di  Indonesia. Economics  Development  Analysis  Journal , 5 (1),  38–47.
Diana Rizky Safitri dan Estro Dariatno Sihaloho, Lumbung Padi Indonesia dan Kemiskinan: Studi Kasus Kabupaten Kota di Jawa Timur
https://doi.org/https://doi.org/10.15294/edaj.v5i1.22002
Effendy,  R.  S.  (2017).  Peranan  Pendidikan  dan  Produktivitas  Sektor  Pertanian  terhadap  Penurunan  Tingkat
Kemiskinan di Jawa Tengah. Media Ekonomi Dan Manajemen , 32 (2), 108–118.
https://doi.org/10.24856/mem.v32i2.511
Evenson,  R.  E.,  &  Pray,  C.  E.  (1991).  Research  and  Productivity  in  Asian  Agriculture. Ithaca:  Cornell  University Press , 1049–1051. Gunawan,  C.  I.  (2017). Pengaruh  Luas  Panen,  Produktivitas,  Konsumsi  Beras,  dan  Nilai  Tukar  Petani  terhadap Ketahanan Pangan di Kabupaten Brebes . Unviersitas Negeri Semarang.
Hasan, F. (2010). Peran luas panen dan produktivitas terhadap pertumbuhan produksi tanaman pangan di jawa timur. EMBRYO , 7 (1), 3–8.
Hermawan,  I.  (2015).  Analisis  Eksistensi  Sektor  Pertanian  terhadap  Pengurangan  Kemiskinan  di  Pedesaan  dan
Perkotaan. MIMBAR Jurnal Sosial Dan Pembangunan , 28 (2), 135–144.
https://doi.org/https://doi.org/10.29313/mimbar.v28i2.348 Iqbal, M. (2015). Operasionalisasi Regresi Data Panel (Vol. 4). Retrieved from https://dosen.perbanas.id Ishaq,  M.,  Rumiati,  A.  T.,  &  Permatasari,  O.  (2017).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Produksi  Padi  di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Semiparametrik Spline. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 6 (1), 7. Jaya, I. G. N. M., & Sunengsih, N. (2009). Kajian Analisis Regresi dengan Data Panel. Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan Dan Penerapan MIPA , 51–58. Retrieved from http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/12187 Kementerian  PPN  /  Bappenas.  (2017). Membedah  Angka  Kemiskinan  dan  Kesenjangan:  Rilis  Data  Terkini  BPS . Retrieved from https://www.bappenas.go.id
Na’im,  A.  (1999).  Nilai  Informasi  Ketepatan  Waktu  Penyampaian  Laporan  Keuangan:  Analisis  Empirik  Regulasi
Informasi di Indonesia. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Indonesia , 14 . Retrieved from https://jurnal.ugm.ac.id/jieb/article/view/39445 Nurwati, N. (2008). Kemiskinan: Model Pengukuran, Permasalahan dan  Alternatif Kebijakan. Jurnal Kependudukan Padjadjaran , 10 (1), 1–11. Pangestika,  S.  (2015). Analisis  Estimasi  Model  Regresi  Data  Panel  dengan  Pendekatan  Common  Effect  Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM) . Universitas Negeri Semarang. Popi,  R.  (2013).  Model  Optimasi  Surplus  Beras  Untuk  Menentukan  Tingkat  Ketahanan  Pangan  Nasional. Seminar Nasional FMIPA UT , 62–75. Retrieved from http://repository.ut.ac.id/2483/
Rini, A. S., & Sugiharti, L. (2016). Faktor-Faktor Penentu Kemiskinan di Indonesia: Analisis Rumah Tangga. Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan , 1 (2), 17–33. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.20473/jiet.v1i2.3252 Rum, I. A., & Sihaloho, E. D. (2017). Menjawab Anomali Harga Komoditas Beras berdasarkan  Tingkat Kerentanan
Perubahan Iklim di Indonesia. ISEI Economic Review , I (2), 42–45.
https://doi.org/https://doi.org/10.36217/ier.v1i2.26 Sakti, I. (2018). Analisis Regresi Data Panel Menggunakan EViews . Jakarta: Universitas Esa Unggul. Santi, F. (2015). Model Regresi Panel Data dan Aplikasi Eviews .
Santoso, A. B. (2015). Pengaruh Luas Lahan dan Pupuk Bersubsidi Terhadap Produksi Padi Nasional (Effect of Land Use and Subsidized Fertilizer for National Rice Production). Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia , 20 (3), 208–212. https://doi.org/10.18343/jipi.20.3.208
Sawit,  M.  H.  (2006).  Indonesia  dalam  Tatanan  Perubahan  Perdagangan  Beras  Dunia. Jurnal  Pangan ,  (47),  16–23. https://doi.org/10.33964/jp.v15i2.291
Setyawati, I. K., & Wibowo, R. (2019). Efisiensi Teknis Produksi Usahatani Tebu Plant Cane dan Tebu Ratoon Cane (Studi  Kasus  di  PT.  Perkebunan  Nusantara). Journal  of  Social  and  Agriculture  Economics , 12 (1),  80–88. https://doi.org/https://doi.org/10.19184/jsep.v12i1.9950
Triyanto, J. (2006). Analisis Produksi Padi di Jawa Tengah . Universitas Diponegoro. Wahyudi, D., & Rejekingsih, T. W. (2015). ANALISIS KEMISKINAN DI JAWA TENGAH . 2 , 1–15. World Bank. (2018). Mengurangi Kemiskinan . Retrieved from https://siteresources.worldbank.org