## JURNAL RISET ILMU EKONOMI
www.jrie.feb.unpas.ac.id ISSN 2776-4567
Pembangunan Pertanian di Provinsi Jawa Barat: Analisis Kebijakan Fiskal
Baghas Budi Wicaksono 1 , Rifka Audinasari 2
Universitas Buddhi Dharma 1 , Universitas Padjadjaran 2 baghas.budi@ubd.ac.id 1 , rifka19004@mail.unpad.ac.id 2 , DOI : https://doi.org/10.23969/jrie.v3i1.44

## Abstract
This  study  aims  to  determine  the  effect  of  local  government  expenditure  on agricultural affairs and direct expenditure on the productivity of the agricultural sector in the Regency/City of West Java Province. The data used in this study is secondary panel data containing 26 regencies/cities in West Java Province during 2010 to 2017. Researchers used the Panel Regression method to identify the model used. The results of the study indicate that government expenditure in the forestry, livestock and food crops  sub-sectors  as  well  as  direct  expenditure  components  which  include  goods, services and capital have a positive and significant impact on agricultural productivity. This  is  indicated  by  the  t-statistic  having  a  greater  value  than  the  t-table  (p-value <0.05). The regression model also has BLUE criteria, namely homoscedasticity, non- multicollinearity, and normally distributed data. The policy implications that can be carried  out  on  the  research  results  are:  (1)  Expansive  fiscal  policy  is  needed  to encourage the agricultural sector in regencys/cities in West Java, (2) Use the budget dynamically  for  regions  that  have  a  comparative  advantage  in  each  of  the  leading commodities.  ,  and  (3)  the  acceleration  of  industrial  technology  in  agriculture  is needed so that productivity can be greater or exponential.
Keywords: Government Expenditure, OLS, Agriculture, West Java.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  belanja  pemerintah  daerah urusan  pertanian  dan  belanja  langsung  terhadap  produktivitas  sektor  pertanian  di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel sekunder yang memuat 26 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat selama tahun  2010  hingga  2017.  Peneliti  menggunakan  metode  Regresi  Panel  untuk
mengidentifikasi  model  yang  digunakan.  Hasil  kajian  menunjukkan  bahwa pengeluaran pemerintah subsektor kehutanan, peternakan dan tanaman pangan serta komponen  belanja  langsung  yang  meliputi  barang,  jasa  dan  modal  berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  produktivitas  pertanian.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan nilai t-statistic yang lebih besar dari t-tabel (p-value<0,05). Model regresi juga memiliki kriteria  BLUE  yaitu  homoskedastisitas,  non  multikolinearitas,  dan  data  berdistribusi normal. Implikasi kebijakan yang dapat dilakukan terhadap hasil penelitian adalah: (1) Diperlukan  kebijakan  fiskal  yang  ekspansif  untuk  mendorong  sektor  pertanian  di kabupaten/kota di Jawa Barat, (2) Pemanfaatan anggaran secara dinamis untuk daerah yang memiliki keunggulan komparatif di masing-masing komoditas unggulan., dan (3) percepatan teknologi industri di bidang pertanian diperlukan agar produktivitas dapat lebih besar atau eksponensial.
Kata Kunci: Pengeluaran Pemerintah, OLS, Pertanian, Jawa Barat.

## PENDAHULUAN
Kondisi sektor pertanian di Provinsi Jawa Barat beberapa tahun terakhir mengalami dinamika dalam hal produktivitas, perubahan PDRB sektoral, dan faktor produksi dari segi  fiskal  yaitu  pengeluaran  pemerintah  daerah  untuk  sektor  pertanian.  Sektor pertanian di Jawa Barat memiliki beberapa ciri khas, yaitu sebagai barometer resiliensi perekonomian  karena  memiliki  ketahanan  atau  kemampuan  beradaptasi  yang berkelanjutan dari sisi produksi. Selain itu, sektor pertanian di Jawa Barat juga dikenal sebagai sektor riil yang memiliki pertumbuhan positif selama beberapa tahun terakhir walaupun di tahun 2020 hingga 2021 mengalami pandemi COVID-19 (Masru et al., (2018) & Wicaksono, 2022). Atas dasar tersebut, peneliti mengamati ekonomi regional pada sektor pertanian di Provinsi Jawa Barat. Jika ditinjau dari segi output pertanian di Jawa Barat, Variabel tersebut dipengaruhi oleh faktor input investasi yaitu pengeluaran pemerintah  untuk  urusan  pertanian.  Modal  pembentuk  investasi  dan  fasilitas pembiayaan operasional untuk meningkatkan produktivitas pertanian di Jawa Barat. Rata-rata rasio belanja urusan pertanian terhadap APBD Provinsi Jawa Barat selama delapan  tahun  (2010-2017)  adalah  1,56%.  Sementara  itu,  perkembangan  belanja pemerintah sektor pertanian di Jawa Barat berfluktuasi. Setelah tahun 2013, belanja urusan  pertanian  mengalami  penurunan  hingga  tahun  2017.  Fluktuasi  belanja pemerintah  di  sektor  pertanian  dapat  disebabkan  oleh  kebijakan  dari  pemerintah pusat untuk menciptakan terobosan lain. Meninjau belanja urusan sektor pertanian di Jawa  Barat,  menurut  Kementan  (2020),  hanya  12  kabupaten  yang  memiliki  porsi
belanja pertanian tertinggi yaitu: Kabupaten Bandung, Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bogor,  Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten  Garut,  Kabupaten  Indramayu,  Kabupaten Karawang,  Kabupaten  Kuningan,  Kabupaten  Subang,  Kabupaten  Sumedang, Kabupaten Tasikmalaya, dan Kabupaten Bandung Barat. Sedangkan 14 kabupaten dan kota memiliki nilai belanja pertanian yang rendah. Kondisi rasio pengeluaran untuk urusan pertanian di setiap Kabupaten dan Kota  di Jawa Barat  tidak  merata. Hal ini dapat disebabkan oleh adanya perbedaan potensi sektor pertanian di Kabupaten/Kota di  Jawa  Barat.  Rata-rata  belanja  pertanian  di  Provinsi  Jawa  Barat  pada  tahun  2017 sebesar 32,3 miliar rupiah dan rata-rata porsi belanja pertanian di 26 kabupaten/kota hanya  1,7%  dari  APBD  masing-masing.  Sebagian  besar  daerah  di  Jawa  Barat  tidak memiliki kekuatan finansial yang cukup untuk mengembangkan sektor pertanian.

## METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yang mengolah data sekunder dari tahun 2010 – 2017 melalui regresi data panel. Data penelitian ini dikumpulkan dari 26 kota/kabupaten  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Peneliti  telah  mengumpulkan  sumber  data sekunder dari berbagai instansi pemerintah seperti Badan Pusat Statistik, Kementerian Keuangan, dan Kementerian Pertanian. Menurut Shanmugan & Baria, (2019), produksi merupakan  salah  satu  kegiatan  produsen  dalam  perusahaan  dengan  mengolah beberapa  input.  Analisis  pengaruh  masukan/masukan  terhadap  keluaran/keluaran produksi diuraikan dalam fungsi produksi. Fungsi produksi yang umumnya digunakan dalam  analisis  sektor  riil  adalah  Cobb-Douglas.  Menurut  Carson  (2018),  fungsi produksi  Cobb-Douglas  adalah  fungsi  matematis  yang  menggambarkan  hubungan antara masukan/masukan yang digunakan untuk menghasilkan barang/jasa dengan jumlah tertentu. Sebagai ilustrasi antara output dan input. Secara matematis, fungsi ini dapat dijelaskan dalam persamaan (1).
𝑄 = 𝐴 . 𝐿 𝛼 . 𝐾 𝛽 … … … … … … … … … … … (1)
Keterangan (1):
Q = Quantity of Output  / Output Produksi L = Labour / Tenaga Kerja K = Capital /  Modal
Nilai α dan β pada fungsi produksi menunjukkan elastisitas antara tenaga kerja dan modal sebagai input. Dengan demikian, koefisien elastisitas dapat menggambarkan
kondisi tertentu mengenai penggunaan tenaga kerja dan modal untuk meningkatkan output marjinal.

## Tabel 1. Variabel Operasional
No. Variabel Pengukuran Unit Sumber 1. Produktivitas Pertanian Rasio Output antara PDRB Pertanian terhadap Tenaga Kerja Pertanian Ratio Badan Pusat Statistik 2. Pengeluaran Sub-sektor Rasio Output antara pengeluaran subsektor pertanian (perikanan, kehutanan, peternakan, dan tanaman pangan) terhadap total pengeluaran di Jawa Barat Ratio DJPK Kementerian Keuangan 3. Pengeluaran Langsung Output Rasio antara belanja langsung (barang, jasa, dan modal) terhadap total belanja di Jawa Barat Ratio DJPK Kementerian

## Keuangan

## Kerangka Model Penelitian
Model  penelitian  ini  dibuat  berdasarkan  penelitian  yang  relevan  sebelumnya  oleh Bhushan  (2021),  Carson  (2018),  Gollin  et  al.,  (2015),  Suphannachart  (2017).  Secara teoritis, model penelitian ini mengadopsi model teori produksi Cobb-Douglass yang mendefinisikan  produksi  sebagai  proses  transformasi  dari  beberapa  faktor produksi/input  produksi  menjadi  barang  dan  jasa.  Model  ini  menghubungkan perubahan  masukan  menjadi  keluaran.  Spesifikasi  model  ekonometrika  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Model Pertama :
𝐴𝑔𝑟 𝑃𝑟𝑜 𝑖𝑡 =  𝛽0  +  𝛽1𝐹𝑖𝑠ℎ 𝑖𝑡 +  𝛽2𝐹𝑜𝑟𝑠 𝑖𝑡 +  𝛽3𝐿𝑖𝑣𝑒𝑠 𝑖𝑡 +  𝛽4𝐹𝑜𝑜𝑑 𝑖𝑡 + µ … … … … … . . (2) … Model Kedua :
𝐴𝑔𝑟 𝑃𝑟𝑜 𝑖𝑡 =  𝛽0  +  𝛽1𝐺𝑜𝑜𝑑 𝑖𝑡 +  𝛽2𝑆𝑒𝑟𝑣𝑒 𝑖𝑡 +  𝛽3𝐶𝑎𝑝 𝑖𝑡 +  µ … … … … (3)
Keterangan:
ß 0 = Konstanta / Intersepsi
ß (1,2,3,n) = Parameter atau Koefisien Variabel Independen I,t = Lokasi dan Waktu
Agr_Pro = Produktivitas Sektor Pertanian Kota/Kabupaten di Provinsi Jawa Barat Fish = Porsi belanja subsektor Perikanan Fors = Porsi belanja subsektor Kehutanan Lives = Porsi pengeluaran subsektor Peternakan Food = Pangsa pengeluaran subsektor Tanaman Pangan
Goods
= Porsi Belanja Barang Serv = Porsi pengeluaran Layanan Cap = Porsi Belanja Modal
U = Error Term
Untuk mengetahui hubungan antara pengeluaran pemerintah untuk pertanian dengan produktivitas pertanian, makalah ini menggunakan dua model untuk mengelaborasi dan menggambarkan pola umum pertanian di Indonesia. Model pertama bertujuan untuk  mengetahui  pengaruh  antara  pengeluaran  subsektor  pertanian  dan pengaruhnya terhadap produktivitas pertanian. Dan model kedua ditentukan untuk membuktikan adanya pengaruh antara pengeluaran langsung pemerintah terhadap produktivitas pertanian.

## Uji Asumsi Klasik
Untuk mendapatkan hasil penelitian yang baik, model regresi harus bersifat BLUE, yaitu Best, Linear, dan Unbiased Estimator. Ada empat pengujian untuk menentukan model regresi  yang  terbaik  untuk  dijalankan  yaitu:  Uji  Multikolienaritas,  Uji Heteroskedastisitas,  Uji  Autokorelasi,  dan  Uji  Normalitas.  Untuk  menentukan hubungan menurut hipotesis, makalah ini juga menggunakan uji-t pada persamaan 1 dan 2 dari model.

## HASIL
Berikut  adalah  hasil  estimasi  untuk  model  pertama  dan  model  kedua  dengan menggunakan analisis regresi:

## Tabel 2. Estimasi hasil Regresi
Variable 1 st Equation 2 nd Equation Coefficient  t-statistic Prob. Coefficient  t-statistic Prob. C -0.0018 -0.0631 0.9498 Fish 0.0076 0.6196 0.5361 Fors 0.0022 2.6623 0.0083 Lives 0.0034 4.5811 0.0000 Food 0.0039 4.6591 0.0000 Goods 0.0174 2.2172 0.0276 Serv 0.0038 3.2471 0.0013 Cap 0.0471 5.3528 0.0000 R-Squared 0.8727 0.8646 F-statistic 42.0992 30.1509 Prob (F-statistic) 0.0000 0.0000
Source : Data diolah (2022)
Berdasarkan  hasil  estimasi  model  pertama  di  atas  terlihat  bahwa  pengeluaran kehutanan, peternakan dan tanaman pangan memiliki nilai signifikansi di bawah 5% yang menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap produktivitas pertanian di Jawa Barat.  Sedangkan  belanja  perikanan  memiliki  signifikansi  di  atas  5%  yang menunjukkan  pengaruh  yang  tidak  signifikan  terhadap  produktivitas  pertanian. Artinya  jika  pengeluaran  ikan  meningkat  1%  maka  produktivitas  pertanian  akan meningkat sebesar 0,0076 atau 0,7%. Sedangkan pengeluaran Kehutanan, Peternakan, dan Tanaman Pangan meningkat 1%, produktivitas pertanian akan meningkat sebesar 0,002 (0,2%), 0,0034 (0,35), dan 0,0039 (0,39%). Hasil estimasi ini juga didukung oleh penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Prasetyo (2020), Selvaraj (1993), and Tijani et  al  (2016)  tentang  dampak  positif  pengeluaran  pertanian  terhadap  produktivitas pertanian.  Nilai  R-Squared  dari  persamaan  1  dan  2  adalah  0,87.  Artinya  perikanan, kehutanan,  peternakan,  dan  tanaman  pangan  telah  menentukan  keragaman produktivitas pertanian sebesar 87%, dan 13% ditentukan oleh variabel lain yang tidak teramati. Persamaan ke-2 pada tabel 2 di atas terlihat bahwa barang, jasa dan belanja modal  memiliki  p-value  dibawah  5%  yang  menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan terhadap produktivitas pertanian di Jawa Barat. Artinya jika semua belanja langsung naik  1%  maka  belanja  pertanian  akan  naik  sebesar  0,0227  atau  2%.  Pengeluaran langsung memiliki tingkat pengembalian yang meningkat atau skala ekonomi untuk meningkatkan  produktivitas  pertanian.  Hasil  estimasi  ini  relevan  dengan  penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ebenezer et al., (2019),  and Chandio et al., (2016).

## Uji Normalitas
Gambar  dua  di  bawah  ini  merupakan  model  regresi  yang  telah  diinterpretasikan memiliki distribusi data yang relevan dengan aturan statistik yaitu berdistribusi normal.
Uji normalitas yang digunakan menggunakan scatterplot.

## Gambar 1. Estimasi Hasil Uji Normalitas
Jika dilihat berdasarkan gambar di bawah ini, terlihat bahwa data dalam model regresi memiliki kecenderungan linier sepanjang garis melintang. Hal ini menunjukkan bahwa data terdistribusi secara normal dan simetris.

## Uji Multikolinieritas
Tabel 2 di bawah ini merupakan interpretasi uji multikolinieritas pada model regresi yang  telah  diestimasi.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat hubungan linier antara pengeluaran subsektor pertanian yang meliputi pengeluaran perikanan,  kehutanan,  peternakan,  dan  tanaman  pangan  terhadap  produktivitas pertanian.

## Tabel 3. Estimasi Hasil Uji Multikolinieritas Persamaan Ke-1
Fish Fors Lives Food Fish 1 -0.4419 0.0666 -0.2882 Fors -0.4419 1 -0.4583 -0.0846 Lives 0.0868 -0.4583 1 -0.2037 Food -0.2862 -0.7462 -2.037 1

## Sumber: Data diolah (2022)
Berdasarkan  uji  multikolinearitas  dengan  menggunakan  metode  VIF  di  atas  dapat diketahui bahwa kedua variabel bebas bebas dari masalah heteroskedastisitas karena nilai  1/VIF  <  1.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  hubungan  antara kehutanan, belanja perikanan, peternakan dan tanaman pangan.

## Tabel 4. Estimasi Hasil Uji Multikolinieritas Persamaan Ke-2
Goods Services Capital Goods 1 0.71421 0.7722 Services 0.71421 1 0.7901 Capital 0.77225 0.79061 1
Sumber: Data diolah (2022)
Berdasarkan tabel 3 di atas terlihat bahwa semua komponen belanja langsung tidak mengalami multikolinearitas karena semua koefisien 1/VIF di bawah 1. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antar variabel independen pada persamaan ke-2 yang merupakan belanja langsung yang meliputi barang, jasa, dan modal di Jawa Barat.

## Uji Heteroskesdastisitas
Uji  heteroskedastisitas  digunakan  untuk  mengetahui  konsistensi  dan  tidak  bias residual  dari  semua  variabel  yang  diamati.  Makalah  ini  salah  satu  instrumen  uji heteroskedastisitas menggunakan uji Park dengan regresi kuadrat logaritma residual pada  masing-masing  variabel  independen,  kemudian  membandingkan  t-statistik dengan  t-tabel.  Jika  uji-t  tidak  signifikan  (p-value  di  atas  5%  atau  0,05),  maka disimpulkan bahwa model tidak mengalami heteroskedastisitas.

## Tabel 5. Estimasi Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variable (res 2) Kesimpulan Sign (0.05) t-stat t-table Prob 1 st equation Fish 1.324666 2.09302 0.5048  t-stat < t-table Tidak Signifikan Fors -2.888988 2.09302 0.4477  t-stat < t-table Tidak Signifikan Lives -2.167264 2.09302 0.0514  t-stat < t-table Tidak Signifikan Food -3.328525 2.09302 0.2809  t-stat < t-table Tidak Signifikan 2 nd equation Goods 0.949498 2.09302 0.3436  t-stat < t-table Tidak Signifikan Serv 0.648019 2.09302 0.5177  t-stat < t-table Tidak Signifikan Capital 0.930525 2.09302 0.3532  t-stat < t-table Tidak Signifikan
Sumber : Data diolah (2022)
Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa persamaan 1 dan 2 tidak mengalami heteroskedastisitas karena memiliki p-value di atas 0,05 atau 5% atau dengan kata lain regresi penelitian ini bersifat homoskedastisitas, yaitu dalam model regresi terdapat tidak ada ketidak konsistenan varians dari berbagai residu.

## Uji Hipotesis (Uji – F dan Uji-T)
Berdasarkan  Tabel  1  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  estimasi  model  regresi, hanya  satu  variabel  independen  yang  memiliki  pengaruh  tidak  signifikan  terhadap variabel dependen yaitu pengeluaran perikanan (t-stat < t-tabel). Sedangkan uji-F dari estimasi  model  regresi  membuktikan  bahwa  persamaan  1  dan  persamaan  2 berpengaruh secara simultan terhadap produktivitas pertanian (F-Stat < F-Tabel).

## Uji Koefisien Determinasi
Tabel 6. Estimasi Hasil R-Square
Model R-Squared 1 st Model Prod = f(Fish, Fors, Lives, Food) 0.87 2 nd Model Prod = f(Goods, Serv, Cap) 0.86

## Sumber: Data Diolah (2022)
Berdasarkan  Tabel  di  atas  terlihat  bahwa  model  pertama  memiliki  nilai  R-squared sebesar  0,87.  Artinya  subsektor  pertanian  yang  meliputi  pengeluaran  perikanan, kehutanan,  peternakan,  dan  tanaman  pangan  dapat  menentukan  keragaman produktivitas pertanian sebesar 87%, dan 13% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak teramati di luar model. Sedangkan model kedua memiliki nilai R-Squared 0,86. Artinya, pengeluaran langsung termasuk untuk  barang, jasa, dan modal dapat menentukan keragaman produktivitas pertanian sebesar 86% dan 14% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak teramati di luar model.

## PEMBAHASAN

## Pengaruh Pengeluaran Subsektor Pertanian Terhadap Produktivitas Pertanian
Berdasarkan  estimasi  model  di  atas,  terlihat  bahwa  3  dari  4  variabel  bebas  yaitu pengeluaran  sektor  kehutanan,  tanaman  pangan  dan  peternakan  berpengaruh signifikan terhadap produktivitas pertanian di 26 kabupaten/kota di Jawa Barat. Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh  Aina & Omojola, (2017) dan Ebenezer et al., (2019) pengaruh pengeluaran pemerintah terhadap produktivitas pertanian.  Hasil  penelitian  ini  mengungkapkan  adanya  skala  ekonomi  pada  setiap tambahan  pengeluaran  untuk  pembangunan  sektor  pertanian.  Artinya,  jika  ada tambahan pengeluaran 1% untuk urusan pertanian, maka produktivitas pertanian akan
meningkat lebih dari 1%. (Wicaksono, 2022). Dalam ekonomi mikro, hal ini relevan dan disebut  sebagai  keberhasilan  kebijakan  fiskal  dalam  menggerakkan  sektor  riil. Mengingat terdapat beberapa kabupaten/kota di Jawa Barat yang berperan sebagai penghasil  komoditas  unggulan,  seperti  kawasan  Priangan  timur  (Kabupaten Tasikmalaya, Garut dan Cianjur), kemudian “kawasan Puncak” (Kabupate n Bogor) dan “Kawasan  Pantai  Utara”.  (Subang  dan  Indramayu).  Fakta  empiris  tersebut  harus didukung oleh stimulus fiskal yang baik berdasarkan keunggulan komparatif masing- masing kabupaten/kota dalam menghasilkan komoditas pertanian yang efisien dan beragam (Wicaksono, 2022).

## Pengaruh Pengeluaran Langsung Terhadap Produktivitas Pertanian
Berdasarkan  model  estimasi  terlihat  bahwa  seluruh  komponen  belanja  langsung berpengaruh positif dan signifikan. Hal ini mengindikasikan bahwa sektor pertanian di Jawa  Barat  memiliki  kecenderungan  tumbuh  karena  adanya  peningkatan  belanja barang,  jasa  dan  modal.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Melatnebar  et  al.,  2022) menjelaskan  pengaruh  kenaikan  komoditas  unggulan  di  Kabupaten  Tasikmalaya, Cianjur dan Garut akibat adanya stimulus fiskal. Sektor pertanian membutuhkan biaya operasional yang berkelanjutan agar dapat berkembang dan berdampak pada sektor hilir  lainnya.  Paling  tidak,  pemerintah  dapat  berperan  dalam  pengadaan  pupuk, sosialisasi  produk  pertanian  kepada  masyarakat,  dan  peningkatan  tenaga  kerja akademisi dan praktisi sektor pertanian (Yakub et al., 2021). Karena sektor pertanian merupakan sektor ekstraktif, maka penting untuk menjaga pasokan dan permintaan untuk keberlangsungan ekonomi di tengah ketidakpastian (Suwardi, 2015). Penelitian terdahulu  yang  mendukung  penelitian  ini  dilakukan  oleh  Octaviani  &  Juliprijanto (2021), Puspita Kristiana (2015), serta Royda & Melvani (2018) tentang kebijakan fiskal dalam pembangunan sektor pertanian. Sehingga dapat disimpulkan, bahwa implikasi kebijakan  yang  tepat  adalah:  (1)  optimalisasi  belanja  langsung  untuk  pengadaan pupuk, sosialisasi produk pertanian kepada generasi muda, dan pengadaan program bagi petani dalam peningkatan produktivitas pertanian, (2) peningkatan tenaga kerja pengeluaran  untuk  sektor  pertanian  di  bidang  akademik.  dan  praktisi,  (3) meningkatkan  pembangunan  infrastruktur  pertanian  seperti  pengairan  sawah,  alih fungsi  lahan  non  produktif  menjadi  lahan  pertanian  sesuai  dengan  keunggulan komparatif masing-masing daerah, serta menjaga rantai pasok komoditas pertanian dari hulu ke hilir. hilir. (Masru et al., (2018) & Wicaksono, 2022).

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian analisis belanja pemerintah daerah terhadap pengembangan produktivitas pertanian di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat, dapat diketahui bahwa sebagian besar komponen belanja subsektor pertanian dan belanja langsung memiliki pengaruh yang positif dan signifikan. memengaruhi. Hasil penelitian juga didukung dengan  kriteria  BLUE  (Best,  Linear,  and  Unbiased  Estimator)  yang  meliputi  data homoskedastisitas,  non  multikolinearitas,  dan  berdistribusi  normal.  Penelitian  ini dilakukan untuk menekankan pentingnya stimulus fiskal untuk meningkatkan sektor riil  dalam  perekonomian,  apalagi  sektor  pertanian  merupakan  sektor  hulu  yang menggerakkan sektor hilir seperti industri pengolahan, pangan, dan industri pertanian. Hal  ini  sangat  penting  mengingat  Provinsi  Jawa  Barat  merupakan  provinsi penyumbang PDRB terbesar di sektor pertanian dalam beberapa tahun terakhir. Oleh karena itu, kebijakan fiskal sangat penting untuk pembangunan sektor pertanian yang berkelanjutan.

## REFERENSI
Aina,  G.  O.  &,  &  Omojola,  J.  T.  (2017). Assessment  of  the  Effect  of  Government Expenditure on Agricultural Output in Nigeria (1980-2013). www.seahipaj.org
Bhushan, S.  (2021).  Labour Productivity Dynamics in Indian Agriculture: 2000 – 2016.
Indian
Journal of Labour Economics, 64(2), 371 – 388. https://doi.org/10.1007/s41027-021-00318-w
Carson,  K.  I.  (2018).  Agricultural  training  and  the  labour  productivity  challenge.
International  Journal  of  Agricultural  Management,  6(3 – 4),  131 – 133. https://doi.org/10.5836/ijam/2017-06-131
Chandio,  A.  A.,  Jiang,  Y.,  Rehman,  A.,  Jingdong,  L.,  &  Dean,  D.  (2016).  Impact  of Government  Expenditure  on  Agricultural  Sector  and  Economic  Growth  in Pakistan. International Journal of Advanced Biotechnology and Research (IJBR), 7(3), 1046 – 1053. http://www.bipublication.com
Ebenezer, M., Ngarava, S., Etim, N.-A., & Popoola, O. (2019). Impact of Government Expenditure on Agricultural Productivity in South Africa. The  Journal of Social Sciences Research, 512, 1734 – 1742. https://doi.org/10.32861/jssr.512.1734.1742
Gollin,  D.,  Lagakos,  D.,  &  Waugh,  M.  E.  (2015).  Agricultural  productivity  differences across countries. American  Economic  Review,  104(5),  165 – 170. https://doi.org/10.1257/aer.104.5.165
Haviz, M., Suryaman, R., & Tri, R. (2021). Fenomena Alih Fungsi Lahan : Apakah Tenaga Kerja  dapat  Berpindah  dari  Sektor  Pertanian  Ke  Sektor  Lain  ?  (Studi  Kasus Kabupaten
Bekasi). Jurnal Riset Ilmu Ekonomi, 1(1), 1 – 11. https://doi.org/10.23969/jrie.v1i1.8
Masru, D., dan Ady Soejoto Fakultas Ekonomi, ah, Negeri Surabaya, U., & Ketintang Surabaya Jl Ketintang Surabaya, K. (2018). Pengaruh Tenaga Kerja dan Investasi di  Sektor  Pertanian  Terhadap  Pertumbuhan  sektor  Pertanian  di  Provinsi  Jawa Timur.
Melatnebar, B., Wicaksono, B. B., & Kurniawan, K. (2022). Menalar Belanja Pemerintah Daerah Terhadap Produk Domestik Bruto Sektor Pertanian Di Kawasan Priangan Timur Jawa Barat. https://jurnal.ubd.ac.id/index.php/akunto
Octaviani,  D.,  &  Juliprijanto,  W.  (2021). Analysis  of  The  Effect  of  Agriculture  Sector Towards Employment Absorption in Central Java (2010-2019) (Vol. 2, Issue 1).
Prasetyo, E. (2020). The Role of Government Expenditure and Investment for MSME Growth: Empirical Study in Indonesia. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(10), 471 – 480. https://doi.org/10.13106/jafeb.2020.vol7.no10.471
PRASETYO,  P.  E.  (2020).  The  Role  of  Government  Expenditure  and  Investment  for MSME Growth: Empirical Study in Indonesia. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(10), 471 – 480. https://doi.org/10.13106/jafeb.2020.vol7.no10.471
Puspita Kristiana, Y., & Central Asia, B. (2015). Economics Development Analysis Journal Analisis  Pengeluaran  Pemerintah,  Tenaga  Kerja  dan  Kebijakan  RENSTRA
Terhadap PDRB Sektor Pertanian. EDAJ, 4(4). http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/edaj
Royda, P., & Melvani, F. N.  (2018). Pengaruh Belanja Pemerintah untuk Pendidikan, Kesehatan,  Infrastruktur  Serta  Pertanian  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Selatan.
Selvaraj,  K.  N.  (1993). IMPACT  OF  GOVERNMENT  EXPENDITURE  ON  AGRICULTURE AND PERFORMANCE OF AGRICULTURAL SECTOR IN INDIA. 2(December), 37 – 49.
Shanmugan,  K.,  &  Baria,  B.  P.  (2019).  Agricultural  Labour  Productivity  and  Its Determinants  in  India. Indian  Journal  of  Labour  Economics,  62(3),  431 – 449. https://doi.org/10.1007/s41027-019-00180-x
Suphannachart, W. (2017). What Drives Labour Productivity in the Ageing Agriculture of Thailand? In Advances in Management & Applied Economics (Vol. 7, Issue 1). online) Scienpress Ltd.
Suwardi,  A.  (2015).  Pengeluaran  Pemerintah  Daerah,  Produktivitas  Pertanian,  dan Kemiskinan di Indonesia Local Government Spending, Agricultural Productivity and Poverty in Indonesia. Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan Indonesia, 12(1),
39 – 55.
Tijani,  A.  A.,  Oluwasola,  O.,  &  Baruwa,  O.  I.  (2016). Public  sector  expenditure  in agriculture and economic growth in Nigeria : An empirical investigation PUBLIC SECTOR  EXPENDITURE  IN  AGRICULTURE  AND  ECONOMIC  GROWTH  IN NIGERIA : AN EMPIRICAL
INVESTIGATION.
1853(January).
https://doi.org/10.1080/03031853.2015.1073000
Wicaksono,  B.  B.  (2022).  Pengaruh  Tenaga  Kerja  dan  Belanja  Pemerintah  Daerah terhadap  Perkembangan  Sektor  Pertanian  di  Kabupaten  Cianjur  Provinsi  Jawa Barat.
Buletin Poltanesa, 23(1), 55 – 60. https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1179
Yakub, Y., Siti, S., & Khotijah, A. (2021). Penerapan Anggaran Belanja Terhadap Kinerja Operasional  di  Dinas  Pertanian  dan  Pangan  Kota  Magelang.  2(2),  205 – 220. https://journal.maranatha.edu/index.php/jafta