## MODEL DINAMIS SUPPLY CHAIN BERAS BERKELANJUTAN DALAM UPAYA KETAHANAN PANGAN NASIONAL

## Akhmad Mahbubi *)
*) Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sosial Ekonomi Pertanian/Agribisnis, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Gedung Fakultas Sains dan Teknologi Lantai 3, Jl. Ir. H. Juanda No. 95 Ciputat, Jakarta 15412

## ABSTRACT
This study was aimed to 1) identify the basic system of rice supply chain, 2) design a conceptual system and formulate a model of rice supply chain to achieve rice food security and 3) identify the sustainability  behavior  of  the  rice  supply  chain  systems  for  the  next  30  years  from  the  aspects  of economical revenue, social welfare and environment. Dynamic model was used to analyze the data. Referring to a variety of technical indicators achievement in the blueprint of national food security, several policy scenarios were used in the analysis of the behavior of rice supply chain systems until 2042 in economical revenue, social welfare and the environment aspects. The results of this study showed that the self-sufficiency of rice will continue until 2042 (the end of the study’s simulation). It also showed that in the long run, national rice food security will be disrupted if the government does not stop the conversion of agricultural land. Therefore, the government needs to issue a policy related to the conversion of agricultural land, especially paddy fields for infrastructure development.
Keywords: rice, sustainable, food security, dynamic models, supply chain

## ABSTRAK
Tujuan Penelitian adalah 1) mengidentifikasi sistem dasar supply chain beras, 2) menyusun konseptual sistem dan formulasi model supply chain beras untuk pencapaian ketahanan pangan nasional, serta 3) mengetahui perilaku sistem supply chain beras untuk 30 tahun kedepan tetap berkelanjutan dilihat dari aspek pendapatan ekonomi, sosial dan lingkungan. Analisis data menggunakan model dinamis. Beberapa skenario dalam analisis perilaku supply chain beras sampai tahun 2042 dilihat dari aspek pendapatan ekonomi, sosial dan lingkungan mengacu pada indikator pencapaian dalam blue print ketahanan  pangan  nasional.  Hasil  penelitian  ini,  swasembada  pangan  beras  akan  berkelanjutan sampai 2042 (akhir dari simulasi penelitian ini). Dalam jangka panjang, ketahanan pangan beras nasional akan terganggu jika pemerintah tidak menghentikan konversi lahan pertanian. Oleh karena itu, pemerintah perlu mengeluarkan kebijakan penghentian atau pengetatan konversi lahan pertanian khususnya lahan sawah untuk pembangunan infrastruktur.
Kata kunci: beras, berkelanjutan, ketahanan pangan, model dinamis, supply chain
*) Alamat Korespondensi:

## Email: akhmad.mahbubi@uinjkt.ac.id

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan    salah  satu    produsen  beras terbesar ketiga dunia setelah Cina dan India. Kontribusi Cina dan India terhadap produksi beras dunia sebesar 54%, sedangkan  Indonesia sebesar 8,5%. Menurut  data Badan Pusat Statistik (2012), produksi beras Indonesia sebanyak  42,7  juta  pada  tahun  2011.  Produksi  beras berasal dari lahan panen seluas 13,20 juta hektar dengan tingkat  produksi  rata-rata  4,98  ton  Gabah  Kering Giling (GKG)/ha. Pada sisi lain, penduduk Indonesia merupakan konsumen beras terbesar di dunia dengan konsumsi  114/kg/kapita/tahun,  sedangkan  rata-rata konsumsi beras di Cina sebanyak 90 kg/kapita/tahun, India sebanyak 74 kg/kapita/tahun, Malaysia sebanyak 80  kg/kapita/tahun,  Thailand  sebanyak  70  kg/kapita/
tahun, dan rata-rata konsumsi beras dunia sebanyak 60 kg/kapita/tahun.
Tingginya produksi dan konsumsi beras di Indonesia menunjukkan  bahwa  komoditas  beras  tidak  hanya menyangkut    kepentingan  produsen,  tetapi  juga kebutuhan    konsumen.  Apabila    terjadi    krisis (kelangkaan)  beras  maka  akan  terjadi  krisis  pangan. Krisis beras menjadi pemicu terjadinya krisis berantai, seperti krisis nutrisi, krisis kesehatan, krisis ekonomi, krisis  sosial,  dan  krisis  politik.  Swasembada  beras merupakan  upaya  pemerintah  untuk  menghindari terjadinya krisis beras.Target swasembada beras sudah dicanangkan sejak tiga dasawarsa silam, tetapi hanya dua kali tercapai, yaitu tahun 1984 dan 2008.
Program swasembada beras merupakan salah satu unsur dari  ketahanan  pangan  yang  berorientasi  pada  aspek fisik  kecukupan  produksi  bahan  pangan.Ketahanan pangan minimal mengandung dua unsur pokok, yaitu ketersediaan  pangan  dan  aksestabilitas  masyarakat terhadap pangan tersebut (Arifin, 2004). Apabila salah satu  dari  unsur  tersebut  tidak  terpenuhi  maka  suatu negara  belum  dapat  dikatakan  mempunyai  ketahanan pangan yang baik.
Menurut  PP  No.  68  tahun  2002  ketahanan  pangan pada  tingkat    nasional  adalah    kemampuan  suatu bangsa  untuk  menjamin  seluruh  penduduknya memperoleh pangan yang cukup, baik secara kualitas maupun  kuantitas  yang  didasarkan  pada  optimalisasi pemanfaatan  dan  berbasis  pada  keragaman  sumber daya  lokal.  Sementara  itu,  ketahanan  pangan  secara mikro dapat diartikan terpenuhinya kebutuhan pangan setiap  rumah tangga untuk menjalani hidup yang sehat dan  aktif.  Beberapa  ahli  sepakat  bahwa  ketahanan pangan minimal mengandung dua unsur pokok, yaitu ketersediaan  pangan  dan  aksestabilitas  masyarakat terhadap  pangan  tersebut.  Ukuran  ketahanan  pangan dari sisi swasembada (kemandirian) dapat dilihat dari ketergantungan  ketersediaan  pangan  nasional  pada produksi pangan dalam negeri. Dalam operasionalnya, konsep  swasembada  (kemandirian)  sebagai  kondisi dimana  kebutuhan  pangan  nasional  minimal  90% dipenuhi dari produksi dalam negeri (Suryana, 2004).
Walaupun kesediaan pangan tersedia cukup di tingkat nasional  dan  regional.  Namun,  jika  akses  individu untuk  memenuhi  kebutuhan  pangannya  tidak  merata maka ketahanan pangan masih dikatakan rapuh. Aspek distribusi  bahan  pangan  sampai  ke  pelosok  rumah tangga pedesaan yang mencakup fungsi tempat, ruang, dan waktu juga merupakan upaya memperkuat strategi ketahanan  pangan  sehingga  sangat  penting  untuk mengkaji  sistem supply  chain beras  berkelanjutan dalam upaya ketahanan pangan nasional.
Beberapa  kajian  ilmiah  terkait  dengan  penelitian ini  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti.  Arifin (2005)  mengkaji  rantai  pasok  pemasaran  karet  alam di  Indonesia  berdasarkan  tingkat  efisiensi  sistem pemasaran  karet  alam, margin pemasaran  setiap rantai  nilai  dan  transmisi  harga  dari  konsumen  ke petani. Sementara itu, Fritz dan Schiefer (2008) telah melakukan analisis keberlanjutan pada jaringan pangan dengan  menggunakan  metode Life  Cycle  Analysis (LCA).  Bovea  dan  Vidal  (2004)  telah  melakukan analisis tentang dampak terhadap lingkungan dari jenis
proses dan material yang digunakan dalam perusahaan furniture yang berbasis kayu dengan metode LCA.
Penelitian ini dilakukan untuk  mengidentifikasi sistem dasar supply  chain beras  dalam pencapaian ketahanan pangan  nasional,  menyusun  konseptual  sistem  dan formulasi model supply chain beras untuk pencapaian ketahanan  pangan  nasional,  dan  mengetahui  perilaku sistem supply chain beras untuk 30 tahun kedepan tetap berkelanjutan  dilihat  dari  aspek economical  revenue, social welfare, dan environtment.
Supply chain disusun oleh sejumlah entitas yang saling berinteraksi  melalui  pola  interaksi  yang  khas  sesuai dengan  struktur  yang  terbentuk.  Semakin  banyak jumlah entitas yang terlibat dalam supply chain maka akan  berpengaruh  pada  struktur  yang  terbentuk  dan menentukan kompleksitas sebuah supply chain . Entitas- entitas tersebut saling berinteraksi guna mencapai tujuan bersama,  yaitu  konsumen  akhir.  Menurut  Zhou  dan Benton (2007), sebuah supply chain merupakan sistem terintegrasi.  Sebagai  sebuah  sistem,  sudut  pandang analisis  terhadap supply  chain harus  menyeluruh. Seluruh  komponen  sistem  harus  dipandang  sebagai satu  kesatuan  yang  tidak  terpisahkan.  Ketimpangan pada  salah  satu  komponen  akan  menganggu  sistem secara keseluruhan. Oleh karena itu, tujuan dari sebuah studi  maupun  analisis  sebuah supply  chain adalah peningkatan  yang  proporsional  secara  menyeluruh pada seluruh entitas mulai dari hulu hingga hilir.
Konsep keberlanjutan telah banyak digunakan sebagai kerangka  berpikir  dalam  pengembangan  berbagai aktivitas, baik kegiatan ekonomi maupun nonekonomi. Linton et  al. (2007),  menjabarkan  perkembangan penelitian-penelitian yang terkait pada pengembangan berkelanjutan  ( sustainable  development) sejak  tahun 1990-an yang terus mengalami peningkatan. Selain itu, hubungan  antara   konsep sustainability dan supply chain juga diperkenalkan. Supply Chain Management (SCM)  yang  berkelanjutan  harus  mempertimbangkan aspek ekonomi, sosial, dan  lingkungan. Ortiz et al. (2008)  mendefinisikan  pengembangan  berkelanjutan sebagai  peningkatan  kualitas  hidup  sehingga memungkinkan  manusia  untuk  hidup  dalam lingkungan yang sehat dan memperbaiki kondisi sosial, ekonomi dan lingkungan untuk generasi sekarang dan generasi  selanjutnya.  De  Lara  dan  Martinet  (2008) mengatakan,  berbagai  masalah  pengelolaan  Sumber Daya Alam (SDA) dipengaruhi oleh kedinamisan dan ketidakpastian.  Pengelolaan  SDA  yang  berkelanjutan merupakan  tugas  yang  berat,  sebagai  dampak  dari
kedinamisan, ketidakpastian, dan pertentangan tujuan (ekologi, ekonomi, dan sosial).

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder  berupa  data time  series 30  tahun  produksi beras, luas tanaman padi, produksi gabah, produktivitas padi, jumlah  rumah tangga petani padi, impor beras, konsumsi  beras,  ekspor  beras,  populasi  penduduk Indonesia, dan pendapatan masyarakat Indonesia. Data penelitian diperoleh dari instansi terkait, yaitu Badan Pusat Statistik (BPS) dan Kementerian Pertanian.
Analisis  data  dilakukan  dengan  pendekatan  sistem dinamis  dan  pemodelan  menjadi  hal   yang  sangat penting    dalam    tahapan    pemecahan    masalah. Pemodelan  dan  simulasi  menggunakan  program powersim ,  sedangkan  uji  validasi  menggunakan program Microsoft  Excel .  Garis  besar  tahapan penyelesaikan  permasalahan    dengan  pendekatan sistem  dinamis  adalah pertama ,  memahami  sistem yang akan dianalisis. Tanpa memahami sistem dengan benar, perumusan dan pendefinisian masalah menjadi tidak  representatif,  bias,  dan    menyimpang    dari tujuan    analisis.  Alat  analisis  yang  digunakan  untuk merumuskan  dan  mengidentifikasi  permasalahan  di industri  beras  adalah  SWOT  ( Strength,  Weakness, Opportunity,  Threat ).  Melalui  perumusan  dan pendefinisian  masalah,  dapat  ditetapkan  tujuan  akhir yang ingin dicapai.
Kedua ,  penyusunan  sistem  konseptual,  yaitu pengidentifikasian  pelaku-pelaku  yang  terlibat  dalam sistem  atau  siapa  saja  yang  menjadi  anggota  sistem. Selain  mengidentifikasi  pelaku,  pada  tahap  ini  juga dilakukan  identifikasi  hubungan  yang  terjadi  antar pelaku.  Identifikasi  hubungan  tersebut  dapat  menjadi dasar  untuk  menyusun causal  loop .  Hubungan tersebut menunjukkan  aliran informasi dan cara kerja yang  terjadi  dalam  sistem.  Selain  mengidentifikasi pelaku-pelaku  sistem,  pada  tahap  penyusunan  sistem konseptual  juga  dilakukan  pembatasan  sistem  yang dianalisis  karena  sebuah  sistem  bisa  sangat  luas  dan rumit.
Ketiga ,  formulasi  model  untuk  menerjemahkan hubungan antar elemen atau antar pelaku dalam sistem kedalam bahasa pemprograman. Bahasa pemprograman yang  sering  digunakan  mengikuti  persamaan matematika, mulai dari yang sederhana hingga sangat kompleks.  Perhitungan  persamaan  dilakukan  setahap
demi  setahap  terhadap  waktu.  Pertambahan  waktu yang  berlanjutan,  dibagi  dalam  interval  waktu  yang pendek dan sama besar. Tasrif (2004) mengemukakan persamaan model sistem dinamik merupakan persamaan diskrit diferensial.
Keempat ,  simulasi  dan  validasi  model.  Model disimulasikan  untuk  melihat  perilaku  model  yang merupakan gambaran perilaku sistem nyata. Terdapat dua macam  pengujian yang harus dilakukan terhadap model untuk mengukur kehandalan model sebagai alat untuk penelitian, yaitu verifikasi dan validasi. Verifikasi adalah  suatu  cara  untuk  menentukan  implementasi model  konseptual  ke  dalam  komputer  sudah  benar, sedangkan validasi model dilakukan untuk mengetahui kelayakan suatu model yang dibangun. Validasi model dapat  menggunakan  uji Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE) atau nilai tengah persentase kesalahan absolut.  Tahap  terakhir,  yaitu  analisis  kebijakan  atau keputusan dan perbaikan.
Sistem supply  chain beras  berkelanjutan  merupakan suatu  pendekatan  untuk  melihat  peluang  tercapainya ketahanan  pangan  nasional.  Kajian  ini  dimulai  dari analisis  situasi  dan  kondisi  industri  beras  nasional, kemudian mengidentifikasi sistem dasar supply chain beras dengan melihat diagram subsistem hulu hingga hilir  dan  diagram  sebab-akibat  ( causal  loop ) supply chain beras. Diagram alir dengan persamaan matematis merupakan  bahan  analisis  kebijakan  atau  keputusan dan  pembangunan  skenario  untuk  menghasilkan perbaikan dan implementasi kebijakan atau keputusan. Simulasi dan uji validasi menjadi model supply chain berkelanjutan dengan memperhatikan aspek ekonomi, sosial, dan lingkungan (Gambar 1).

## HASIL
Sistem rantai pasok beras nasional terdiri atas beberapa subsistem,  antara  lain  pemasokan,  produksi,  dan konsumsi. Masing-masing subsistem terdiri atas unsur- unsur  atau  elemen-elemen  yang  lebih  spesifik  dan dipengaruhi oleh perkembangan waktu sehingga sistem rantai  pasok  beras  nasional  bersifat  dinamis.  Sistem rantai pasok beras nasional merupakan lintas sektoral karena meliputi berbagai institusi yang terkait, seperti subsistem  konsumsi  beras  terkait  dengan  masalah kependudukan dan pendapatan masyarakat, sedangkan subsistem pasokan terkait dengan masalah luas lahan dan budi daya pertanian.

## Sistem Dasar Supply Chain Beras
Rantai  pasok  beras  nasional  bergantung  pada  luas panen  tanaman  padi,  sedangkan  luas  panen  padi bergantung  pada  luas  tanam  padi.  Luas  tanam  padi bergantung pada laju konversi dan perluasan tanaman padi. Data Kementerian Pertanian (2012) laju konversi tanaman  padi sebesar 0,57% dan perluasan  tanaman padi sebesar 1%.  Konversi lahan tanaman padi terjadi karena  konversi  lahan  pertanian  ke  pembangunan rumah  dan  infrastruktur,  seperti  jalan  dan  umumnya terjadi di perkotaan. Perluasan  tanaman padi terjadi di Jawa berupa peralihan dari tanaman tebu ke tanaman padi dan di luar Jawa pengembangan rice estate . Luas panen  padi  terus  mengalami  peningkatan  dari  tahun 2008 seluas 12,3 juta ha menjadi 13,2 juta ha pada 2011 dengan produktivitas rata-rata 4,9–5 ton/ha. Produksi GKG tahun 2008 sebesar 60,3 juta ton pada tahun 2011 menjadi 65,8 juta ton.
Produsen beras pada umumnya adalah petani dan pihak penggilingan  beras.  Petani  atau  pihak  penggilingan mengolah GKG menjadi beras. Rendemen mengalami kenaikan  dari  62%  tahun  2001  menjadi  65%  tahun
2011.  Sejak  tahun  2008    lebih  90%  pasokan  beras Indonesia  berasal  dari  produksi  beras  dalam  negeri dan  menempatkan    Indonesia  kembali  mencapai swasembada beras sejak tahun 1984. Namun, pasokan beras  dari  dalam  negeri  tidak  mengurangi  secara signifikan impor beras yang terus meningkat tiap tahun dari tahun 2009 sebesar 250 ribu ton meningkat 11 kali, yaitu  sebesar 2,7 juta ton pada tahun 2011.  Rantai pasok beras  nasional  juga  bergantung  pada  produktivitas tanaman padi yang mengalami peningkatan pada tahun 2009 sebesar 4,9 ton/ha menjadi 5 ton/ha pada tahun 2011 (Kementerian Pertanian, 2012).
Tingkat Konsumsi ditentukan  oleh jumlah penduduk Indonesia pada tahun 2011 sebanyak 237,8 juta jiwa. Padatnya penduduk Indonesia juga menentukan jumlah konsumsi beras. Konsumsi beras penduduk Indonesia 114  kg/kapita/tahun,  diatas  rata-rata  konsumsi  beras dunia, yaitu sebesar 60 kg/kapita/tahun. Total konsumsi beras  Indonesia  terbanyak  setelah  China  dan  India, yaitu sebanyak 33,3 juta ton. Perkembangan penduduk Indonesia bergantung pada laju kelahiran dan kematian penduduk.
Gambar 1. Kerangka pemikiran penelitian
Diagram subsistem Kondisi permasalahan Analisis situasi Persamaan matematis Diagram struktur kebijakan Diagram alir Diagram sebab-akibat Simulasi dan validasi
Analisis kebijakan/keputusan dan pembanguan skenario Perbaikan kebijakan/keputusan Implikasi kebijakan/keputusan
Swasembada beras dan ketahanan pangan berkelanjutan
Industri beras Sistem dasar supply chain Model supply chain beras
Supply chain beras berkelanjutan
Konseptual  Sistem  dan  Formulasi  Model Supply Chain Beras

## 1. Konseptual sistem
Model  dinamika  sistem  yang  dikembangkan  dibatasi produksi  dan  konsumsi  beras.  Model  ini  dibuat berdasarkan identifikasi permasalahan yang dituangkan ke  dalam  diagram  sebab  akibat  ( causal  loop ), diformulasikan  dalam  diagram  alir  ( stock  dan  flow ), dan disimulasikan  menggunakan software Powersim . Dalam  memudahkan  pemodelan,  sistem  ketersediaan beras  dibagi  menjadi  tiga  subsistem,  yaitu  subsistem pemasok ( supplier ), subsistem produsen (industri), dan subsistem konsumen.

## a. Subsistem pemasok
Pasokan  beras  dipengaruhi  oleh  variabel-variabel, antara lain luas areal tanam, alih fungsi lahan (konversi), perluasan areal tanam (ekstensifikasi), luas panen, dan produktivitas.  Di  samping  itu,  dibutuhkan  konstanta sebagai input bagi model sehingga memudahkan dalam modifikasi model apabila terjadi perubahan-perubahan yang sesuai dengan kondisi nyata. Konstanta tersebut, antara  lain  persen  ekstensifikasi,  persen  konversi, dan  produktivitas  padi  serta  rendemen.  Hubungan sebab  akibat  antar  variabel  pada  submodel  pemasok dapat digambarkan oleh diagram sebab akibat (causal loops).
b. Subsistem produsen
Hasil    subsistem  ini,  produsen  sebagai  entitas  utama yang  mengolah    produksi  padi  berupa  gabah  kering giling menjadi beras yang dipasarkan dan dikonsumsi dalam    negeri.  Aktivitas  yang  dilakukan  oleh agroindustri  beras  meliputi  kegiatan  produksi  beras, selanjutnya menyalurkannya kepada konsumen. Jumlah produksi  dipengaruhi  oleh  ketersediaan  bahan  baku, yaitu panen padi (padi ladang dan padi sawah) berupa GKG. Produksi beras juga dipengaruhi oleh rendemen atau presentase GKG menjadi beras sebagai konstanta.

## c. Subsistem konsumen
Hasil  submodel  ini,  konsumsi  beras  dipengaruhi oleh  perilaku  masyarakat  dalam  mengkonsumsi beras.  Submodel  kebutuhan  konsumsi  dapat  dilihat dari  dinamika  perkembangan  penduduk  yang  sangat berpengaruh    terhadap    permintaan    beras    untuk konsumsi.  Dinamika  model  penduduk  ini  akan
menghasilkan output berupa  prakiraan  jumlah penduduk dimasa mendatang. Dinamika perkembangan penduduk  dalam  submodel  ini  terbentuk  melalui interaksi  antara  variabel  jumlah  penduduk  Indonesia dengan  variabel  laju  pertumbuhan  penduduk  dan laju  kematian  penduduk  yang  membentuk  sebuah loop . Semakin besar laju pertumbuhan penduduk per tahun maka semakin besar jumlah penduduk tahunan. Sebaliknya,  semakin  besar  laju  kematian  penduduk maka semakin berkuruang jumlah penduduk tahunan.
Submodel  ini  dapat  menggambarkan  pola  konsumsi berdasarkan  dinamika    penduduk  dan  rata-rata kebutuhan beras untuk konsumsi yang dikonversi dalam satuan  kg  per  kapita  per  tahun.  Dalam  mengetahui kebutuhan  konsumsi  beras  diperlukan  variabel (konstanta)  tingkat  konsumsi    beras  yang  menginput rata-rata konsumsi beras sesuai dengan kondisi nyata. Variabel  tingkat  konsumsi  beras  tersebut  selanjutnya akan  memberikan  pengaruh  positif  terhadap  jumlah beras konsumsi. Hal ini berarti, semakin besar tingkat konsumsi beras per kapita maka semakin besar jumlah beras  yang  diperlukan  untuk  konsumsi.  Hubungan sebab  akibat  antar  variabel  pada  submodel  konsumsi tersebut,  dilakukan  penterjemahan  diagram  sebab- akibat ke dalam diagram alir (diagram stock dan flow ) dengan perangkat lunak Powersim.
2. Formulasi model supply chain beras
a. Asumsi model
Beberapa  asumsi  yang  digunakan  dalam  pembuatan model dinamik supply chain beras, yaitu 1) pemodelan supply  chain beras  dalam  upaya  ketahanan  pangan berasal    produksi  beras  dalam  negeri,  bukan  impor beras;  2)  terjadi  alih  fungsi  lahan  atau  pergeseran pemanfaatan  lahan  tanaman  padi  menjadi  tanaman palawija  lain  atau  untuk  keperluan  nonpertanian sebesar 0,57%/tahun; 3) laju ekstensifikasi 1%/tahun. Laju  ekstensifikasi  diperoleh  dari  perluasan  tanaman padi  akibat  tebu  tidak  menarik  untuk  dibudidayakan, khususnya pulau Jawa dan pengembangan rice estate di luar Jawa; 4) umur panen rata-rata padi 3,5–4 bulan; 5) produktivitas rata-rata padi ladang 2,5 ton/ha dan padi sawah 4,75 ton/ha; 7) rata-rata rendemen beras 65%; 8) laju pertumbuhan penduduk 1,1% dan laju kematian 0,7%  dianggap  konstan;  9)  konsumsi  beras  114  kg/ kapita/tahun  dianggap konstan; dan 10) bencana alam berupa kejadian anomali iklim. Bencana alam El-nino atau La-nina dibangkitkan berdasarkan bilangan acak (0,1)  dengan  peluang  <33,3%  dan  dampaknya  (jika
terjadi) berupa gagal panen 0,9% luas sawah, sedangkan padi  ladang  tidak  terpengaruh  anomali  iklim El-nino atau La-nina.
b. Formulasi model
Formulasi  model  dilakukan  dengan  diagram  alir dan  perumusan  matematis.  Diagram  alir  dibangun dengan  menggunakan software  powersim .  Formulasi model  dirumuskan  ke  dalam  bentuk  matematis yang  dapat  mewakili  sistem  nyata.  Formulasi model  menghubungkan  variabel-variabel  yang  telah diidentifikasi dalam model konseptual dengan bahasa simbolik.  Formulasi  model rice.sim dalam  perangkat lunak powersim selengkapnya pada Gambar 2.
c. Verifikasi dan validasi model
Validasi  model rice.sim dilakukan  dengan membandingkan  keluaran  model  (hasil  simulasi) dengan  data  aktual  yang  diperoleh  dari  sistem  nyata ( quantitative  behaviour  pattern  comparison ).Validasi model dilakukan terhadap data aktual, yaitu data luas panen  padi  sawah  dan  produksi  tahun  2002–2011. Perhitungan uji MAPE yang dilakukan terhadap data luas panen padi sawah diperoleh nilai sebesar 4,15%. Hal ini berarti, terdapat penyimpangan sebesar 4,15% antara  hasil  simulasi  dan  data  aktual.  Berdasarkan kriteria  ketepatan  model,  nilai  MAPE  dibawah  5% sehingga dapat disimpulkan bahwa model sangat tepat dan sangat dapat diterima. Data produksi beras antara
simulasi  dengan  data  aktual  juga  divalidasi.  Hasil perhitungan dengan uji MAPE terhadap data produksi beras tahun 2002–2011 diperoleh nilai sebesar 8,29%. Nilai tersebut lebih besar dari 5% dan kurang dari 10% sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  tepat  dan dapat diterima.
Perilaku  Sistem Supply  Chain Beras  30  Tahun Kedepan
Pemodelan sistem dinamis, pasokan beras, rancangan model,  simulasi,  dan  analisis  dilakukan  dengan mengacu  pada  tujuan  dan  skenario  setiap  model. Beberapa  skenario  kebijakan  yang  akan  digunakan dalam analisis perilaku sistem supply chain beras untuk 30 tahun kedepan baik dari aspek economical revenue, social welfare maupun environment dilakukan dengan skenario sebagai berikut.
1. Skenario tanpa perubahan kebijakan
Skenario  ini  diasumsikan  tidak  terdapat  kegiatan intensifikasi  maupun  perluasan  areal  tanam.  Situasi ini  menggambarkan  ketidakaktifan  pemerintah dalam  mengatur  penyediaan  beras  dari  dalam  negeri di  Indonesia.  Model  ini  dapat  menganalisis  situasi dan  perilaku  sistem  penyediaan  beras  di  Indonesia tanpa  intervensi    dari  pemerintah.  Hasil  simulasi menunjukkan bahwa produksi beras dari dalam negeri cukup untuk konsumsi  beras  penduduk Indonesia saat ini  dengan  rata-rata  114  kg/kapita/tahun  atau  dengan
Keterangan : A (Pemasok),  B (Produsen), dan  C (Konsumen)
kata lain Indonesia masih akan terus mempertahankan swasembada  beras.  Produksi  beras  tertinggi diperkirakanpada  tahun  2039,  yaitu  sebesar  58,8  juta ton  beras  (Gambar  3).  Perkiraan  masih  bertahannya swasembada  beras  berkelanjutan  secara  rinci  dilihat dari berbagai aspek berikut:
a.  Aspek social welfare . Aspek ini mempertimbangkan ketersediaan supply untuk memenuhi konsumsi dan rumah tangga padi atau jumlah tenaga kerja tetap. Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  produksi  dan konsumsi  beras  terjadi  peningkatan  dari  tahun  ke tahun.  Peningkatan  jumlah  produksi  beras  dapat menambah  tenaga  kerja  di  pedesaan  (sawah) sehingga dapat mengurangi pengangguran.
b.  Aspek economical  revenue. Hasil  simulasi  untuk 30  tahun  yang  akan  datang  menunjukkan  bahwa pendapatan  ( revenue )  yang  dihasilkan  dalam penjualan beras cenderung mengalami peningkatan. Prediksi  peningkatan revenue sampai  30  tahun kedepan  sebesar  65%,  belum  mencapai  dua  kali lipat atau 100%. Angka pendapatan industri beras tertinggi pada tahun 2039 sebesar 353 triliun rupiah. Peningkatan  tersebut  disebabkan  oleh  kenaikan pasokan beras akibat meningkatnya produksi beras dalam negeri.
c.  Aspek environtment (ekologis).  Kenaikan supply beras mengindikasikan perluasan luas tanam padi di Indonesia. Peningkatan luas tanam berdampak pada lingkungan,  yaitu  terganggunya  agroekosistem akibat  penggunaan  pestisida  pada  tanaman  padi. Potensi  penggunaan  pestisida  mencapai  lebih  500 ton/tahun.
Menurut  Altieri  dan  Odum  dalam  Santosa  (2005) pengelolaan  agroekosistem  seperti  aplikasi  pestisida sentetik  dapat  menurunkan species  atropoda predator . Selain itu, kelimpahan hama meningkat dan
memperpendek  rantai  makanan  karena  komponen ekosistem  ditingkat  tropik  yang  lebih  tinggi  rentan terhadap  gangguan  lingkungan.  Akumulasi  senyawa kimia  (pestisida)  terbukti  mengganggu  sistem reproduksi  hewan  ternak  sehingga  jika  dikonsumsi manusia berakibat kanker.
2.    Skenario  tidak  adanya  perubahan  kebijakan  dan tidak  adanya  kebijakan  pencegahan  konversi tanam padi
Model  yang  dirancang  menjelaskan  skenario  tidak adanya  kebijakan  pencegahan  konversi  tanam  padi, khususnya  konversi  lahan  sawah  produktif  menjadi infrastruktur, seperti  jalan,  properti, dan  lain sebagainya. Skenario ini diilhami oleh kejadian pertengahan 1984 (swasembada beras), tetapi terlalu puas diri sehingga tidak  ada  kebijakan  yang  inovatif  dan  kebijakan pencegahan alih fungsi tanam padi akibat alih fungsi lahan sawah. Apabila laju konversi tanam padi sebesar 1,5%  per tahun maka dalam jangka panjang ketahanan pangan  tidak  tercapai  dan  swasembada  beras  akan berakhir pada tahun 2039.
Laju  konversi  1,5%  bukan  tidak  mungkin  terjadi, karena  laju  konversi  lahan  dalam  sepuluh  tahun terakhir  meningkat  hampir  dua  kali  lipat  dari  0,32% awal  tahun  2000  menjadi  0,57%  pada  tahun  2011. Pemerintah  dalam  hal  ini  instansi  terkait  seperti Kementerian Pertanian harus all-out memperjuangkan lahan pertanian tidak dialih fungsikan. Membuat aturan yang  sangat  ketat,  kebijakan  setiap  alih  fungsi  lahan pertanian  harus  diganti  minimal  luasannya  dua  kali lahan yang dialihfungsikan dengan pertimbangan lahan pengganti  belum  tentu  memiliki  kesuburan  seperti lahan  sebelumnya.  Hal  tersebut  meliputi  berbagai aspek, yaitu sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil simulasi produksi dan konsumsi beras (tanpa perubahan kebijakan)
a.  Aspek social welfare. Aspek yang dipertimbangkan adalah  ketersediaan supply untuk  memenuhi konsumsi  dan  penambahan  rumah  tangga  padi atau  jumlah  tenaga  kerja  yang  berkurang  akibat konversi  tanam  padi  dari  tahun  ke  tahun.  Akibat konversi lahan rata-rata 1,5%/tahun maka peluang untuk  mengentas  pengangguran  di  pedesaan  akan berkurang sekitar 10.000 rumah tangga petani padi selama 30 tahun.
b.  Aspek economical  revenue. Akibat  tidak  adanya perubahan  kebijakan  dan  tidak  adanya  kebijakan pencegahan konversi tanam padi maka berdasarkan hasil  simulasi  untuk  30  tahun  yang  akan  datang (Gambar  4)  menunjukkan  bahwa  pendapatan ( revenue )  yang  dihasilkan  dalam  penjualan  beras fluktuatif, pada tahun ke-15 fluktuatif dengan angka yang  tidak  signifikan  dibandingkan  dengan  angka pendapatan industri pada awal simulasi pergerakan sekitar  20–25%. Angka  pendapatan  industri  beras tertinggi pada tahun ke-5 atau tahun 2016 sebesar 288  triliun  rupiah.  Pada  tahun  ke-28  atau  tahun 2039 pendapatan industri beras 187 triliun rupiah, lebih rendah daripada tahun 2012 (awal simulasi). c.  Aspek environtment (ekologis).  Akibat  konversi lahan  rata-rata  1,5%/tahun  maka  peluang terganggunya  agroekosistem  akibat  aplikasi pestisida  pada  tanaman  padi  berkurang  75  ton peluang agroekosistem tercemar pestisida menjadi 450 ton pada tahun 2040 (tahun ke-30).

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Model  sistem  dinamis supply  chain beras  adalah tepat dan dapat diterima sehingga hasil penelitian ini dapat  disimpulkan  sebagai  berikut. Pertama ,  sistem perberasan  nasional  terdiri  atas  beberapa  subsistem, antara  lain suppplier atau  pasokan,  produksi,  dan konsumsi.  Masing-masing  subsistem  terdiri  atas unsur-unsur  atau  elemen-elemen  yang  lebih  spesifik dan  dipengaruhi  oleh  perkembangan  waktu  sehingga sistem  perberasan  nasional  bersifat  dinamis.Sistem perberasan nasional merupakan lintas sektoral karena meliputi  berbagai  institusi  yang  terkait,  seperti subsistem  konsumsi  beras  terkait  dengan  masalah kependudukan dan pendapatan masyarakat, sedangkan subsistem pasokan terkait dengan masalah luas lahan dan  budi  daya  pertanian. Kedua ,  hasil  subsistem pemasok. Penyediaan gabah sebagai bahan baku beras dipengaruhi oleh variabel-variabel, antara lain luas areal tanam,  alih  fungsi  lahan  (konversi),  perluasan  areal tanam  (ekstensifikasi),  luas  panen,  dan  produktivitas. Subsistem produsen, produksi beras bergantung pada penyediaan  GKG  dan  rendemen  beras.  Konsumsi beras  dipengaruhi  oleh  perilaku  masyarakat  dalam mengkonsumsi  beras  pada  subsistem  konsumen. Submodel kebutuhan konsumsi dapat dilihat dinamika perkembangan  penduduk  yang  sangat  berpengaruh terhadap  permintaan  beras  untuk  konsumsi. Ketiga ,
Gambar 4. Hasil simulasi produksi dan konsumsi beras (tidak ada perubahan kebijakan dan tidak ada kebijakan pencegahan konversi)
hasil  skenario  tanpa  perubahan  kebijakan  maka ketahanan  pangan  beras  akan  berkelanjutan.  Akan tetapi,  pada  skenario  tanpa  perubahan  kebijakan  dan tidak  adanya  kebijakan  penghentian  konversi  lahan maka dalam jangka panjang ketahanan pangan nasional akan jebol.

## Saran
Saran dari hasil penelitian ini adalah pemerintah perlu mengeluarkan kebijakan penghentian atau pengetatan konversi lahan pertanian khususnya lahan sawah untuk pembangunan infrastruktur.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin  B.  2005.  Supply-chain  of  natural  rubber  in Indonesia. Jurnal Manajemen & Agribisnis 2(1):
1–16.
Arifin B . 2004. Analisis Ekonomi Pertanian Indonesia. Jakarta: Penerbit Kompas.
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2012. Statistik Pertanian 2011. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Bovea  MD,  Vidal  R.  2004.  Material  selection  for sustainable product design: a case study of wood based  furniture  eco-design. Journal  Material and Design 25:131–163.
De Lara M, Martinet V. 2009. Multi-criteria dynamic decision under uncertainty: a stochastic viability analysis    and    an  a  pplication  to  sustainable fishery  management. Journal  Mathematical Bioscience 217:118–124.
Fritz  M,  Scheifer  G.  2008.  Sustainability  in  food networks. Proceding  Gewisola. Bonn,  24–26 September 2008.
[Kementan]  Kementerian  Pertanian.  2012. Laporan Kinerja  Kementerian  Pertanian  Tahun  2011.
Jakarta: Kementrian Pertanian.
Linton    JD,  Klassen    R,  Jayaraman    V.  2007.
Sustainability  bio  product  supply  chain:  an introduction. Journal of Operations Management 25:1079–1082. Ortiz O, Francese C, Sonneman G. 2009. Sustainability in the construction industry, a review of recent developments  based  on  LCA. Journal  of Construction and Building Materials 23:28–39. Santosa E. 2005. Pemanfaatan Parasitoid dan Predator Dalam  Pengendalian  Hama  Utama  Padi Secara  Berkelanjutan  dalam  buku: Prospek dan  Tantangan  Pertanian  Indonesia  Di  Era Globalisasi. Bogor: PT Agricon.
Suryana  A.  2004.  Arah,  Strategi  dan  Program Pembangunan  Pertanin  2005–2009.  Makalah disampaikan pada seminar “Arah, Strategi dan Program  Pembangunan  Pertanin  2005–2009” . Bogor, 4 Agustus 2004. Jakarta: Badan Penilitian dan  Pengembangan  Pertanian  Departemen Pertanian.
Tasrif  M.  2004. Model  Simulasi  Untuk  Analisis Kebijakan:  Pendekatan  Metodologi  System Dynamics. Bandung:  Kelompok    Peneliti  dan Pengembangan  Energi,  Institut  Teknologi Bandung.
Zhou  H,  Benton  WC.  2007.  Supply  chain  practice and information sharing. Journal of Operations Management 25(6):1348–1365.