## SIMULASI KEBIJAKAN PERTANIAN TERHADAP PENGENTASAN KEMISKINAN DI INDONESIA

## THE SIMULATION OF AGRICULTURAL POLICIES FOR POVERTY REDUCTION IN INDONESIA
Dudi Septiadi 1 *, Muhammad Nursan 1
1 Program Studi Agribisnis, Universitas Mataram, Kota Mataram, Indonesia
*Email: dudi@unram.ac.id

## ABSTRAK
Pengentasan  kemiskinan  merupakan  salah  satu  agenda  utama  pembangunan    ekonomi  suatu  negara. Sebagian  besar  masyarakat  miskin  banyak  yang  berada  di  sektor  pertanian.  Kebijakan  pemerintah  di sektor  pertanian  diharapkan  mampu  menyentuh  masalah  paling  krusial  dalam  mengatasi  kemiskinan. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk; 1) menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di  Indonesia  melalui  pendekatan  persamaan  struktural;  2)  menganalisis  simulasi  alternatif  kombinasi kebijakan  pertanian  dalam  upaya  pengentasan  kemiskinan  di  Indonesia.  Metode    penelitian  yang digunakan  adalah  model  ekonometrika  berupa  persamaan  struktural  dengan  metode  analisis  TSLS  ( two stage  least  square ).    Jenis  data  penelitian  yang  dipakai  data time  series pada  34  pengamatan.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  model  kemiskinan  Indonesia  ditentukan  oleh  belanja  pemerintah  untuk pembangunan  infrastruktur,  tingkat  pertumbuhan  ekonomi,  dan  pendapatan  perkapita  dengan  tanda negatif, sedangkan variabel inflasi, harga beras eceran, harga BBM (Premium), jumlah impor beras, dan kemiskinan  tahun  sebelumnya  mempunyai  tanda  positif  terhadap  kemiskinan  Indonesia.  Secara  statistik variabel  pertumbuhan  ekonomi,  harga  BBM,  dan  Pendapatan  perkapita  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap  kemiskinan  Indonesia.  Berdasarkan  analisis  simulasi,  kebijakan  penghapusan  HPP beras yang ditetapkan secara simultan dengan kebijakan menurunkan harga pupuk urea sebesar 20 persen dan  luas  areal  irigasi  yang  ditingkatkan  12  persen  menghasilkan  penurunan  kemiskinan  paling  tinggi, yakni 0.2650 persen.
Kata Kunci: beras, kebijakan pertanian, kemiskinan, persamaan simultan, TSLS.

## ABSTRACT
Poverty alleviation is one of the main agendas of a country's economic development. Most of the poor are in the agricultural sector. Government policies in the agricultural sector are expected to be able to touch the most crucial problem in overcoming poverty. The purpose of this research is to; 1) analyze the factors that  influence  poverty  in  Indonesia  through  a  structural  equation  approach.  2)  Simulation  analysis  of alternative  combinations  of  agricultural  policies  in  efforts  to  reduce  poverty  in  Indonesia.  The  research method used is an econometric model in the form of structural equations with the TSLS (two-stage least square) analysis method. The type of research data used is time series data on 34 observations. The results of  the  study  show  that  the  Indonesian  poverty  model  is  determined  by  government  spending  on infrastructure development, economic growth rates, and per capita income with a negative sign, while the variables  inflation,  rice  retail  prices,  fuel  prices  (Premium),  the  amount  of  rice  imports,  and  previous year's poverty have an influence on poverty in Indonesia with a positive sign.  Statistically, the variables of economic growth, fuel prices and per capita income have a significant influence on Indonesian poverty. The policy of eliminating HPP rice which was set simultaneously with the policy of reducing the price of urea  fertilizer  by  20  percent  and  increasing  the  irrigation  area  by  12  percent  resulted  in  the  highest reduction in poverty, namely 0.2650 percent.
Keywords: agricultural policy, poverty, rice, simultaneous equality, TSLS.

## PENDAHULUAN
Pembangunan  ekonomi  dan  pertumbuhan  yang  berkelanjutan  selama  reformasi telah membantu mengurangi kemiskinan dan menciptakan kelas sosial yang tumbuh dan stabil secara ekonomi (Septiadi & Nursan, 2020). 45 juta orang (18% orang terkaya di Indonesia)  secara  finansial  stabil  dan  menikmati  kualitas  hidup  yang  lebih  baik.  Akan tetapi,  kelompok  yang  makmur  secara  ekonomi  tersebut  tidak  diikuti  dengan  kualitas hidup  205  juta  orang  lainnya  yang  justru  tertinggal  jauh  (Bank  Dunia  2015). Ketimpangan  tumbuh  karena  sebagian  besar  pertumbuhan  ekonomi  tidak  merata, kesejahteraan  yang  tercipta  dalam  perekonomian  hanya  menguntungkan  kelas menengah-atas.  Pada tahun  2014,  10%  orang terkaya Indonesia  mengkonsumsi  barang dan jasa dengan total nilai yang sama dengan 54% orang Indonesia termiskin. Temuan ini  tercermin  dari  indeks  Gini  ketimpangan  di  Indonesia  yang  mencapai  0,38  (BPS, 2022).  Artinya  kondisi  ketimpangan  di  Indonesia  masuk  kategori  ketimpangan  yang cukup  tinggi.  Ketimpangan  ini  telah  berdampak  pada  perlambatan    laju  pengentasan kemiskinan, dengan penurunan kemiskinan hanya 2% per tahun sejak 2002.
Setelah  Reformasi,  ada  orang-orang  yang  sebelumnya  hidup  dibawah  garis kemiskinan mampu mengangkat diri dari kemiskinan, tetapi mereka adalah orang-orang yang  hidup  tepat  sedikit  di  atas  garis  kemiskinan.  Jika  terjadi  guncangan  ekonomi mereka  akan  mudah  untuk  cenderung  jatuh  miskin  lagi.  Kelompok  yang  berada  di bawah garis kemiskinan dan tepat sedikit di atas garis kemiskinan merupakan kelompok masyarakat  rentan  terjebak  dalam  kemiskinan.  Kelompok  ini  merupakan  kelompok prioritas  yang  membutuhkan  perhatian  dan  solusi  untuk  membantu  mereka  mengatasi ancaman kemiskinan (Septiadi, Harianto, & Suharno, 2016).
Menurut Ajakaiye dan Adeyeye (2002) dalam hasil penelitiannya yang dilakukan di Negara berkembang menunjukkan secara makro faktor penyebab kemiskinan adalah (1) rendahnya  capaian  kinerja  pertumbuhan  ekonomi,  (2)  kegagalan  kebijakan  dan guncangan  makroekonomi,  (3)  kurang berkembangnya  pasar  tenaga  kerja, (4)  migrasi, dan (5) pengembangan sumberdaya manusia. Pandangan ini ditunjang hasil riset Quizon dan Binswanger (1999), menunjukkan bahwa kebijakan revolusi hijau yang berdampak pada pembentukan pertumbuhan sektor pertanian ternyata tidak berimlikasi pada tingkat kesejahteraan  masyarkat  miskin  di  pedesaan.  Hasil  ini  sejalan  pula  dengan  pandangan Timmer  (1997)  yang  menjelaskan  bahwa  pengentasan  kemiskinan  melalui  penciptaan pertumbuhan  sektor  pertanian  hanya  bisa  dicapai  dengan  kebijakan  yang  berorientasi pada pemerataan distribusi pendapatan.
Masalah  yang dihadapi komoditas pangan adalah masalah produksi dan kestabilan harga.  Masalah  produksi  pangan/pertanian  yang  terjadi  adalah  keterbatasan  produsen pangan  dalam  negeri  memenuhi  kebutuhan  domestik,  sehingga  selisihnya  harus dipenuhi  melalui  impor  komoditas  pangan.  Selain  itu  masalah  dari  aspek  produksi diantaranya  adalah  daya  saing  produk  pangan  yang  lemah  baik  di  pasar  lokal  maupun internasional dan masalah tingkat kesejahteraan petani yang jauh dari memadai.
Upaya  pengentasan  kemiskinan  dalam  rangka  peningkatan  kesejahteraan  nasional akan  bermanfaat  jika  strategi  pengentasan  dan  penanggulangan  kemiskinan dilaksanakan  secara  simultan  melalui  beberapa  indikator  pembangunan  yang  relevan seperti  pertumbuhan  ekonomi  yang  pesat  dan  pemerataan  pendapatan  dapat  dicapai secara  adil.  Kebijakan  yang  berorientasi  pada  penurunan  tingkat  pengangguran  akan mendorong  dan  mengurangi  kemiskinan.  Pada  saat  yang  sama,  dinamika  kebijakan pertanian  terkait  produsen  yang  ditetapkan  pemerintah  untuk  meningkatkan  produksi juga  terus  dilakukan.  Misalnya  dengan  menerapkan  kebijakan  subsidi  input,  kebijakan
harga  dasar  pembelian  pemerintah,  kredit  usahatani,  peningkatan  luas  areal  irigasi hingga tarif impor beras. Kebijakan pertanian dari sisi konsumen juga dilakukan dengan memberikan  kompensasi  kepada  masyarakat  miskin  dengan  program  beras  miskin (Raskin).  Penting  untuk  diketahui  apakah  kebijakan  pertanian  yang  telah  dilakukan tersebut  cukup  efektif  untuk  meningkatkan  pendapatan  petani  dan  mengurangi kemiskinan?  Berdasarkan  uraian  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk;  1) menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan  di  Indonesia  melalui pendekatan  persamaan  struktural.  2)  Analisis  simulasi  alternatif  kombinasi  kebijakan pertanian dalam upaya penanggulangan kemiskinan di Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  model  ekonometrika  dan  metode  analisis  TSLS  ( two stage least  square analysis ).  Perhitungan  penduga  parameter  menggunakan  persamaan struktural. Penelitian dilakukan terhadap data time series sebanyak 34 pengamatan dari tahun  1981-2014  yang  diolah  menggunakan program  komputer  SAS/ETS  versi  6.12. Dalam  penelitian  ini,  model  terdiri  dari  11  variabel  endogen  dan  14  variabel  eksogen, dengan  7  variabel  lag  endogen.  Semua  persamaan  struktural  yang  ditemukan  dalam penelitian, berdasarkan kriteria identifikasi dinyatakan berlebih (overidentified). Model ekonometrika dengan persamaan struktural dalam penelitian adalah sebagai berikut.

## Gambar 1. Diagram keterkaitan antar variabel endogen dan eksogen

## Validasi Model
Validasi  model  dilakukan  sebagai  dasar  melakukan  simulasi  kebijakan  dimana proses  validasi  model  bertujuan  untuk  mengetahui  representasi  model  yang  dibangun dalam  penelitan  dibandingkan  dengan  dunia  nyata.  Validasi  model  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  metode Root  Means  Squares  Error (RMSE), Root  Means  Percent Squares Error (RMSPE) dan Theil’s Inequality Coefficient (U).

## Simulasi Kombinasi

## Tabel 1. Simulasi Kombinasi Kebijakan Pertanian
No  Simulasi Kombinasi Kebijakan Pertanian Keterangan 1 Harga pembelian pemerintah Luas areal irigasi Harga pupuk urea Naik 20 persen Naik 12 persen Turun 20 persen 2 Harga pupuk urea Kredit usahatani Luas areal irigasi Turun 20 persen Naik 20 persen Naik 20 persen 3 HPP Beras Harga pupuk urea Luas areal irigasi Dihapuskan Turun 20 persen Naik 12 persen 4 HPP Beras Tarif impor beras Harga pupuk urea Kredit usahatani Dihapuskan Dihapuskan Turun 20 persen Naik 20 persen 5 HPP Beras Tarif impor beras Harga pupuk urea Luas areal irigasi Dihapuskan Dihapuskan Naik 20 persen Naik 12 persen

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Model Persamaan Kemiskinan Indonesia
Belanja  pemerintah  untuk  infrastruktur,  pertumbuhan  ekonomi,  dan  pendapatan perkapita  adalah  variabel  eksogen  yang  menunjukkan  tanda  negatif  terhadap kemiskinan  (Tabel  2).  Namun,  variabel  eksogen  yang  menunjukkan  pengaruh  positif terhadap kemiskinan diantaranya adalah  inflasi, harga beras eceran, harga bahan bakar minyak, jumlah impor beras, dan tingkat kemiskinan tahun sebelumnya.
Tabel 2. Hasil Pendugaan Model Kemiskinan Variable Parameter Pr > |t| Elastisitas Estimate SR LR Intercept 11496010 0.0298 Pertumbuhan ekonomi -595319 0.0418* -0.090 -0.306 Harga BBM (Premium) riil 560.001 0.0432* 0.035 0.117 Pengeluaran pemerintah untuk infrastruktur -0.01935 0.2716 -0.027 -0.091 Pendapatan Perkapita -0.78510 0.0424* -0.234 -0.791 Inflasi 95083 0.1979 0.028 0.095 Jumlah impor beras 0.000049 0.4645 0.002 0.005 Harga beras eceran riil 427.5662 0.376 0.037 0.124 Jumlah penduduk miskin t-1 0.70409 <.0001* R-Square : 0.86485,  F hitung :19.20, F-value: 0001.
Keterangan: Elastisitas SR: Elastisitas jangka pendek Elastisitas LR:  Elastisitas jangka panjang
Dengan  taraf  signifikansi  5%  terhadap  model  kemiskinan  Indonesia,  variabel pertumbuhan  ekonomi  memiliki  pengaruh  yang  nyata  secara  statistik.  Variabel kemiskinan  bersifat  inelastis terhadap  perubahan  pertumbuhan  ekonomi,  dengan  nilai 0,090  dalam  jangka  pendek  dan  0,306  dalam  jangka  panjang.  Artinya,  dengan pertumbuhan  ekonomi  sebesar  1%,  angka  kemiskinan  di  Indonesia  akan  turun  sebesar 0,090%  dalam  jangka  pendek  dan  0,306%  dalam  jangka  panjang.  Ini  menunjukkan bahwa  pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan  masih  merupakan  opsi  yang  bagus untuk  mengurangi  kemiskinan  di  Indonesia.  Hubungan  potensial  antara  pertumbuhan ekonomi  dan  pengentasan  kemiskinan  tidak  dapat  diperdebatkan.  Hasil  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Septiadi  & Suparyana  (2019)  dan  Susanto & Pangesti  (2021),  yang  menemukan  bahwa  faktor  pertumbuhan  ekonomi  memiliki dampak  yang  signifikan  terhadap  penurunan kemiskinan  di  Indonesia.  Hasil  penelitian Ravallion  dan  Datt  (1996)  yang  dilakukan  di  India  dan Indonesia  mendukung hasil penelitian ini.  Kedua  negara  tersebut  memiliki  struktur  ekonomi  yang  ditopang  oleh sektor pertanian, dan keduanya memiliki kesamaan antropologi karena keduanya adalah negara berkembang yang sebagian besar populasinya bekerja di sektor pertanian. Hasil penelitiannya  menunjukkan  bahwa  pengurangan  kemiskinan  dicapai  melalui peningkatan  produksi  pertanian.  Selain  itu,  Olowa  (2012)  menyatakan  bahwa  alasan utama kemiskinan di Nigeria sulit diatasi adalah pertumbuhan ekonomi yang buruk.
Sebuah penelitian (Dollar dan Kray 2000) yang dilakukan dengan data panel dari 80 negara  menunjukkan  bahwa  peningkatan  20%  populasi  terbawah  sebanding  dengan peningkatan  PDB  per  kapita.  Selain  itu,  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  tidak  ada pola  yang  berbeda  antara  negara  maju  dan  negara  berkembang.  Dengan  kata  lain, penelitian ini menemukan bahwa pertumbuhan ekonomi memiliki pengaruh yang sama (positif)  pada  penduduk  miskin  dan  penduduk  secara  keseluruhan.  Selama  puluhan tahun pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan, pertumbuhan ekonomi Indonesia telah memainkan  peran  penting  dalam  mengurangi  kemiskinan.  Bukti  empiris  menunjukkan ini.  Hanya  melalui  pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan  dalam  jangka  panjang yang penurunan jumlah masyarakat miskin dapat dikurangi atau dimitigasi.
Kemiskinan  di  Indonesia  dipengaruhi  secara  statistik  oleh  harga  BBM.  Dari  sudut pandang  ekonomi,  respons  kemiskinan  terhadap  perubahan  harga  BBM  bersifat inelasis dalam  jangka  pendek,  yaitu  senilai 0,035,  dan  dalam  jangka  panjang, senilai 0,117.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  peningkatan  harga  bahan  bakar  dapat menyebabkan  lebih  banyak  orang  miskin  secara  teori  dan  statistik.  Oleh  karena  itu, kebijakan  menaikkan/menurunkan  harga  bahan  bakar  harus  dipertimbangkan  dengan baik.  Selain  itu,  dampak  belanja  infrastruktur  pemerintah  terhadap  kemiskinan  di Indonesia  tidak  memiliki  pengaruh  statistik  yang  signifikan.  Dari  perspektif  ekonomi, variabel kemiskinan Indonesia bersifat inelastis terhadap perubahan belanja pemerintah untuk  infrastruktur,  dengan  nilai 0,091  dalam  jangka  panjang  dan  0,027  dalam  jangka pendek.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  belanja  infrastruktur  pemerintah,  sebagai kebijakan  fiskal  pemerintah  secara  teori  ekonomi dapat  membantu  mempercepat perekonomian dan mengurangi jumlah orang miskin di Indonesia.
Sebaliknya,  dampak  variabel  pendapatan  perkapita  Indonesia  terhadap  tingkat kemiskinan di Indonesia dinyatakan secara statistik signifikan. Dari perspektif ekonomi, perubahan  pendapatan  per  kapita  di  Indonesia  terbukti  mampu mempengaruhi kemiskinan.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  peningkatan  daya  beli  masyarkat  melalui peningkatan  pendapatan  perkapita  harus  menjadi  perhatian  utama  pemerintah  ketika akan  menyusun  dan  mengimplementasikan kebijakan.  Hasil  ini  sejalan  dengan penelitian  Mahendra  (2017)  yang  mengungkapkan  bahwa  intervensi  pemerintah  yang
berdampak  pada  peningkatan  pendapatan  perkapita  akan  langsung  mempengaruhi penurunan tingkat kemiskinan.
Variabel  inflasi  pada  riset  ini  bertanda  positif  dan  tidak  berpengaruh  signifikan secara  statistik  terhadap  kemiskinan.  Dari  segi  ekonomi,  kemiskinan  tidak  merespon (inelastis)  perubahan  inflasi,  baik  dalam  jangka  pendek  (0,028)  maupun  dalam  jangka panjang  (0,095).  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  menunjukkan  bahwa  inflasi berdampak  positif  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  (Ningsih  &  Andiny  (2018); Hambarsari  &  Inggit  (2016)).  Artinya  inflasi  telah  menciptakan  banyaknya  penduduk miskin akibat dari turunnya daya beli masyarakat.
Serupa  dengan  inflasi,  impor  beras  juga  berpengaruh  positif  dan  tidak  berdampak signifikan secara statistik terhadap kemiskinan di Indonesia. Dari segi ekonomi, respon variabel  kemiskinan  terhadap  perubahan  impor  beras  bersifat  inelastis  dalam  jangka pendek dan jangka panjang.
Sekalipun  impor  beras  tidak  relevan  dengan  kajian  ini,  secara  teoretis,  inflasi merupakan faktor masalah ekonomi dalam konsep ekonomi makro. Menurut Widiarsih (2012) dan Hessie (2009), untuk menstabilkan harga pangan dalam jangka panjang dan mengurangi  ketergantungan  impor,  pemerintah  harus  melakukan  upaya  untuk mendorong  peningkatan  produksi  beras  dalam  negeri.  Sedangkan  variabel  kemiskinan tahun sebelumnya berpengaruh signifikan terhadap variabel kemiskinan dengan tingkat signifikansi  5%.  Artinya  lag  jumlah  penduduk  miskin  memiliki  pengaruh  dan  korelasi yang kuat dengan jumlah penduduk miskin tahun berikutnya.
Parameter estimasi untuk variabel harga eceran beras bertanda positif (Tabel 2). Ini menunjukkan  bahwa  kenaikan  harga  dapat  meningkatkan  kemiskinan.  Ini  sejalan dengan penelitian Warr (2005), yang menunjukkan bahwa kenaikan harga beras dalam negeri meningkatkan kemiskinan. Di kalangan petani, hanya petani kaya yang memiliki lahan  luas  dan  produksi  tinggi  yang  diuntungkan  dari  kondisi  tingginya  harga  eceran beras.  Selain  itu,  mengapa  kenaikan  harga  beras  justru  menaikkan  jumlah  penduduk miskin? Hal ini bisa dijelaskan, karena sebagian besar petani hanya memiliki lahan yang sempit, rata-rata 0,4 Hektar saja. Artinya selain menghasilkan beras yang relatif sedikit itu,  sebagian  besar  petani  juga  membeli  beras  untuk  kebutuhan  konsumsi  sehari-hari. Artinya  kenaikan  harga  justru  merugikan  petani  atau  masyarakat  non-petani  yang mengkonsumsi beras sebagai makanan pokok. Akan tetapi, secara statistik harga  beras eceran memiliki pengaruh yang tidak nyata terhadap kemiskinan Indonesia. Kemiskinan dengan menggunakan pendekatan analisis elastisitas adalah 0,037 dalam jangka pendek dan  0,124  dalam  jangka  panjang  hanya  karena  secara  ekonomi  tidak  tanggap  terhadap perubahan harga eceran beras. Artinya, arah kebijakan harga beras lebih ditujukan untuk menstabilkan  harga  beras  daripada  menaikkan  harga  beras.  hal  ini  disebabkan  harga beras  eceran  naik  saat  kondisi  paceklik  terjadi,  yang jelas  merugikan semua penduduk Indonesia,  baik  petani  beras  maupun  non  petani  beras.  Pemerintah  seringkali menerapkan  kebijakan  impor  beras  dalam  situasi  seperti  ini  untuk  menurunkan  atau menstabilkan harga beras. Harga beras eceran biasanya turun selama musim panen raya.
Hasil-hasil di atas harus membuat pemerintah berhati-hati saat menerapkan kebijakan harga  dan  impor  beras.  Karena  beras  rawan  penimbunan  oleh  pedagang  besar  yang mengharapkan  kenaikan harga  pasar, pemerintah harus  memastikan ketersediaan  beras di  pasar.  Saat  itu,  tingkat  daya  beli  konsumen  beras  menurun,  meningkatkan kemungkinan kemiskinan baru dan menambah jumlah orang miskin di Indonesia.
Studi  tentang  persamaan  kemiskinan  sebagian  besar  konsisten  dengan  penelitian Yudhoyono (2004), yang menemukan bahwa pajak, pertumbuhan ekonomi, dan tingkat upah  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan.  Pengeluaran  pemerintah  membantu
memerangi kemiskinan. Tingkat kemiskinan telah secara signifikan turun sebagai hasil dari  peningkatan  pengeluaran  pemerintah  untuk  infrastruktur.  Sebaliknya,  Simatupang (2000)  menyatakan  bahwa  pembangunan  sektor  pertanian  berhasil  mengurangi kemiskinan, meningkatkan pendapatan per kapita, dan menstabilkan harga beras. Harga beras  yang  stabil  sangat  efektif  dalam  mengurangi  populasi  kemiskinan di  perkotaan dan pedesaan.  Tabel 2 menunjukkan bahwa persamaan kemiskinan di Indonesia cukup baik.  Koefisien  determinasi  R 2 =  0,86485  menunjukkan  bahwa  86%  dari  variabilitas variabel  kemiskinan dapat  dijelaskan  oleh  variabilitas  perubahan  variabel  eksogennya, dan 14% lainnya dapat dijelaskan oleh faktor lain di luar model kemiskinan. Sebaliknya, hasil analisis statistik menunjukkan bahwa Fhitung = 19,20 dan Prob-F adalah 0,001 < 0,05  (alfa).  Karena  itu,  ketika  variabel-variabel  yang  menjelaskan  persamaan kemiskinan  di  Indonesia  digabungkan,  mereka  dapat  dengan  tepat  menjelaskan bagaimana kemiskinan di masyarakat Indonesia terjadi.

## Hasil Validasi Model Penelitian
Sebelum  menjalankan  simulasi  kebijakan  alternatif,  model  harus  divalidasi  untuk memastikan  bahwa  perkiraan  sesuai  dengan  nilai  sebenarnya  dari  setiap  variabel endogen (Pindyck dan Rubinfield 1991). Studi ini menguji model ekonometrika melalui simulasi  sederhana.  Untuk  validasi  statistik,  Root  Mean  Squares  Error  (RMSPE) digunakan. Ini menunjukkan seberapa dekat nilai masing-masing variabel endogen hasil estimasi  dengan  nilai  data  sebenarnya  selama  periode  pengamatan  dan  seberapa  jauh penyimpangannya  dalam  ukuran  persen.  Sementara  itu,  nilai  koefisien  determinasinya (R2)  menunjukkan  keeratan  arah  (slope)  antara  hasil  aktual  dan  yang  disimulasikan. Selain itu, kemampuan model untuk melakukan analisis simulasi historis dan peramalan juga  dievaluasi  dengan  statistik  proporsi  bias  (UM)  dan  statistik  Theil’s  inequality coefficient (U).  Pendugaan model dikatakan baik seiring dengan kecilnya nilai RMSE, RMSPE,  dan  U-Theil  serta  tingginya nilai  R2.  Koefisien  Theil  (U)  berkisar  dari  1 hingga 0. Pendugaan model dianggap sempurna jika U = 0 dan naif jika U = 1.
Tabel 3. Hasil Pengujian Validasi Model
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  nilai  RMSPE  dari  10  persamaan  yang  dimasukkan dalam model penelitian nilainya kurang dari 25 persen. Hanya ada satu persamaan yang RMSPE-nya  lebih  dari  100  persen,  yaitu  persamaan  jumlah  impor  beras  Indonesia. Sedangkan berdasarkan kriteria U-Theil, terdapat 10 persamaan dari 11 persamaan yang memiliki nilai U kurang dari 0,20 (mendekati 0), dan hanya 1 persamaan yang memiliki nilai U antara 0,20 dan 0,40.
Nilai tertinggi U-Theil adalah 0,3305 yang termasuk dalam persamaan jumlah impor beras Indonesia, dan nilai RMPSE adalah 1030,9, tetapi tidak ada bias sistematis karena
nilai  bias  UM  0,11.  Namun  secara  keseluruhan,  model  ini  sudah  memenuhi  kriteria sebagai  model  evaluasi,  sehingga  model  struktural  yang  dirumuskan  dalam  penelitian ini  dapat  digunakan  untuk  mensimulasikan  alternatif  kebijakan  pertanian  dalam pengentasan kemiskinan di Indonesia.

## Evaluasi  Kombinasi  Kebijakan  Pertanian  dalam  Pengentasan  Kemiskinan  di Indonesia
Setiap  kebijakan  yang  diterapkan  oleh  pemerintah  tentunya  dapat  memberikan pengaruh  positif  maupun  negatif  terhadap  setiap  variabel  endogen.  Tujuan  simulasi dalam penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan kombinasi kebijakan pertanian yang dapat mengurangi kemiskinan di Indonesia. Simulasi  yang akan dilakukan dalam penelitian  ini  adalah  pembuatan  simulasi  historis.  Simulasi  historis  yang  dilakukan adalah  simulasi  kebijakan  pertanian  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  kemiskinan. Kebijakan  pertanian  yang  dijadikan  sebagai  instrumen  kebijakan  adalah  Kebijakan harga  pupuk  urea,  kebijakan  harga  pembelian  pemerintah,  tarif  impor  beras,  kredit pertanian (usahatani) dan kebijakan perluasan areal irigasi.
Kemudian  penelitian  ini  juga  dideskripsikan  dampak  dari  alternatif  kombinasi masing-masing  kebijakan  pertanian  terhadap  variabel  endogen.  Alternatif  kombinasi kebijakan pertanian  disimulasikan untuk  mendapatkan kombinasi kebijakan  yang lebih tepat  dan  efektif  dalam  mengurangi  kemiskinan.  Berikut  ini  adalah  rangkuman  dari seluruh  simulasi  kombinasi  kebijakan  pertanian  yang  dilakukan  sebagai  bagian  dari studi dampak kebijakan pertanian terhadap pengentasan kemiskinan di Indonesia.
Tabel 4. Rekapitulasi Simulasi Kombinasi Kebijakan Pertanian terhadap
pengentasan kemiskinan di Indonesia Jenis simulasi kebijakan Hasil analisis simulasi (persen) A 0.0106 B -0.0355 C -0.2650 D -0.2627 E -0.1991
Keterangan :
1. Simulasi  A:  Kebijakan  harga  pembelian  pemerintah  dinaikkan  sebesar  20 persen  dan  luas  areal  irigasi  dinaikan  sebesar  12  persen,  serta  harga  pupuk urea diturunkan sebesar 20 persen.
2. Simulasi  B:  Kebijakan  harga  pupuk  urea  diturunkan  sebesar  20  persen  serta kredit  usahatani  dan  luas  areal  irigasi  dinaikkan  masing-masing  sebesar  20 persen.
3. Simulasi C: Kebijakan penghapusan harga pembelian pemerintah bersamaan dengan  kebijakan  harga  pupuk  urea  diturunkan  20  persen  dan  luas  areal irigasi dinaikkan sebesar 12 persen.
4. Simulasi  D:  Kebijakan  penghapusan  harga  pembelian  pemerintah  dan  tarif impor  bersamaan  dengan kebijakan  harga pupuk  urea  diturunkan sebesar 20 persen dan Kredit Usahatani dinaikkan sebesar 20 persen.
5. Simulasi  E:  Kebijakan  penghapusan  harga  pembelian  pemerintah  dan  tarif impor  bersamaan  dengan  kebijakan  harga  pupuk  urea  dan  luas  areal  irigasi dinaikkan masing-masing sebesar 20 persen dan 12 persen.
Pada  Tabel  4,  rangkuman  hasil  simulasi  kebijakan  pertanian  menunjukkan  bahwa dari seluruh simulasi gabungan dalam penelitian, Simulasi C menunjukkan hasil terbaik dalam  hal  pengurangan  kemiskinan,  yaitu  0,2650  persen.  Simulasi  C  merupakan kebijakan  yang  meniadakan  harga  pembelian  pemerintah,  menurunkan  harga  pupuk urea  sebesar  20  persen,  dan  menambah  luas  irigasi  sebesar  12  persen.  Kebijakan  ini menunjukkan  bahwa  harga  beras  diserahkan  kepada  mekanisme  pasar  menjadi  salah satu  alternatif  pengentasan  kemiskinan  di  Indonesia.  Temuan  penelitian  ini  didukung hasil  panalitian  Siswanto  et  al,  (2018)  dimana  hasil  penelitiannya  mengungkapkan bahwa  perubahan  kebijakan  beras  dapat  mempengaruhi  kondisi  pasar  beras  Indonesia dan  bahwa  kenaikan  kredit  pertanian,  dan  subsidi  pupuk  secara  bersama-sama  dapat meningkatkan  kesejahteraan  produsen  dan  konsumen,  sehingga  dapat  menurunkan kemiskinan  di  Indonesia.  Hasil  ini  juga  sejalan  dengan  penelitian  Septiadi  dan Suparyana (2019), dimana berdasarkan uji signifikansi secara parsial, variabel produksi beras  Indonesia,  variabel  harga  pokok  pembelian  pemerintah  pada  komoditi  beras  dan variabel  pertumbuhan  ekonomi  masing-masing  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel kemiskinan.
Sementara  itu,  simulasi  kombinasi  yang  disajikan  dalam  Simulasi  B,  Simulasi  D, dan  Simulasi  E  masih  menunjukkan  efek  pengurangan  kemiskinan  yang  lebih  rendah. Tingkat penurunan kemiskinan terjadi dalam simulasi tersebut masing-masing  sebesar 0,0355 persen (simulasi B), 0,2627 persen (simulasi D), dan 0,1991 persen (simulasi E). Hasil  yang  berbeda  ditunjukkan  pada  Simulasi  A,  dimana  jumlah  penduduk  miskin justru  meningkat  sebesar  0,0106  persen.  Simulasi  A  merupakan  simulasi  gabungan kebijakan  harga  pembelian  pemerintah  dinaikkan  sebesar  20  persen,  dan  kebijakan sektor irigasi dinaikkan sebesar 12 persen, serta kebijakan harga pupuk urea diturunkan sebesar 20 persen. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kebijakan pemerintah menaikkan harga pembelian pemerintah meningkatkan jumlah penduduk miskin di Indonesia.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut:
1. Model  Kemiskinan  di  Indonesia  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  ekonomi, pengeluaran pemerintah untuk infrastruktur, dan pendapatan perkapita penduduk Indonesia  dengan  tanda  berlawanan.  Variabel  harga  bahan  bakar  minyak (premium),  inflasi,  jumlah  impor  beras,  harga  beras  eceran  Indonesia  dan kemiskinan  tahun  sebelumnya  memberikan  pengaruh  dengan  tanda  positif terhadap kemiskinan di Indonesia.
2. Pertumbuhan  ekonomi,  harga  BBM  (Premium)  dan  Pendapatan  perkapita dinyatakan  sebagai  variabel  yang  memiliki  pengaruh  nyata  terhadap  variabel kemiskinan di Indonesia.
3. Secara  keseluruhan  variabel  independen  berpengaruh  secara  nyata  terhadap kemiskinan
4. Kebijakan  penghapusan  harga  pembelian  pemerintah  bersamaan  dengan kebijakan  harga  pupuk  urea  diturunkan sebesar 20  persen dan luas  areal  irigasi dinaikkan sebesar 12 persen menunjukkan hasil paling baik dalam menurunkan kemiskinan yakni sebesar 0.2650 persen.

## Saran
Berdasarkan  uraian  dan  kesimpulan  yang  telah  didapat,  maka  dikemukakan  saran sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  belum  membedakan  jenis  kemiskinan  berdasarkan  wilayah. Direkomendasikan  untuk  penelitian  selanjutnya  membedakan  jenis  kemiskinan antara  kemiskinan  perkotaan  dan  pedesaan,  agar  rekomendasi  kebijakan pertanian  yang  disimulasikan  bisa  dibedakan  berdasarkan  tujuan  dan  sasaran wilayah.
2. Selain itu perlu melakukan update data agar memperoleh hasil yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Ajakaiye,  D.O.,  &  Adeyeye,  V.A.  (2002).  Concept,  Measurement,  and  Causes  of Poverty. CBN Economic & Financial Review. 39( 4).
Bank  Dunia.  (2015).  Pengentasan  Kemiskinan  di  Indonesia  [Internet].  Washington (US): [diunduh 2015 Nov 18]. Tersedia pada:
http://www.worldbank.org/in/country/Indonesia/brief/reducing-extreme-poverty- in-Indonesia.
BPS. (2022). Indeks Gini Indonesia. BPS dalam angka. Dollar,  D.,  &  Kray,  A.  (2002).  Growth  Is  Good  for  the  Poor.  Journal  of  Economic Growth. (7): 195–225.
Godoy,  D.C,  Dewbre  J.  (2010).  Economic  Importance  of  Agriculture  for  Sustainable Development  and  Poverty  Reduction:  Findings  from  a  case  study  of  Indonesia. OECD. Global Forum on Agriculture.
Hambarsari,  D.  P.,  &  Inggit,  K.  (2016).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi, Pertumbuhan Penduduk dan Inflasi Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Jawa Timur Tahun 2004-2014. Jurnal Ekonomi dan Bisnis UNTAG.1 (2), 257–282.
Hessie,  R.  (2009).  Analisis  Produksi  dan  Konsumsi  Beras  Dalam  Negeri  serta Implikasinya  Terhadap  Swasembada  Beras  di  Indonesia.  Tersedia  dari  IPB Repository. https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/14198
Ningsih, D., & Andiny, P. (2018). Analisis pengaruh inflasi dan pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan di Indonesia. Jurnal samudra ekonomika, 2(1), 53-61.
Olowa  OW.  2012.  Concept,  Measurement  and  Causes  of  Poverty:  Nigeria  in Perspective. American Journal of Economics. 2(1):25-36.
Pindyck, R.S., and Rubinfeild, D.L. (1991). Econometric Models and Economic Forcasts. Ed ke-3. New York (US): McGarw-Hill Inc.
Mahendra, A. (2017). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendapatan Perkapita, Inflasi  dan  Pengangguran  Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin. Jurnal  Riset Akuntansi & Keuangan, 113-138.
Quizon,  J.,  and  Binswanger,  H.  (1999).  Modeling  the  Impact  of  Agricultural  Growth and Government  Policy  on  Income Distribution  in  India. World Bank  Economic Review. 1 (1): 103-148.
Ravallion,  M.,  and  Datt,  G.  (1996).  How  Important  to  India’s  Poor  is  the  Sectoral Composition of Growth? World Bank Economic Review. 10(1):1-25.
Septiadi, D., Harianto, H., & Suharno, S. (2016). Dampak Kebijakan Harga Beras dan Luas  Areal  Irigasi  Terhadap  Pengentasan  Kemiskinan  di  Indonesia.  Jurnal Agribisnis Indonesia, 4 (2), 91. https://doi.org/10.29244/jai.2016.4.2.91-106
Septiadi,  D.,  &  Nursan,  M.  (2020).  Pengentasan  kemiskinan  Indonesia:  Analisis indikator makroekonomi dan kebijakan pertanian. Jurnal Hexagro, 4(1), 1-14.
Septiadi, D., & Suparyana, P. K. (2019). Pengaruh Kebijakan Perberasan, Pertumbuhan Ekonomi  dan  Kebijakan  Fiskal  terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia.  Optimal: Jurnal Ekonomi dan Kewirausahaan, 13(2), 84-96.
Simatupang,  P.  (2000).    Kelayakan  Pertanian  Sebagai  Sektor    Andalan  Pembangunan Ekonomi  Nasional.  Bogor  (ID):  Badan    Penelitian  dan  Pengembangan. Departemen Pertanian.
Susanto,  R.,  &  Pangesti,  I.  (2021).  Pengaruh  Inflasi  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Indonesia.  JABE  (Journal  of  Applied  Business and Economic), 7(2), 271-278.
Timmer,  C.  (1997).  How  Well  do  the  Poor  Connect  to  the  Growth  Process.  CAER Discussion  Paper.  No.  178.  Harvard  Institute  for  International  Development, Cambridge.
Warr,  P,G.  (2005).  Food  Policy  and  Poverty  in  Indonesia:  A  General  Equilibrium Analysis.  Australian  Journal  of  Agricultural  and  Resource  Economics.  49  (4): 429-451.
Widiarsih,  D.  (2012).  Pengaruh  Sektor  Komoditi  Beras  Terhadap  Inflasi  Bahan Makanan. Jurnal Sosial Ekonomi Pembangunan. 2(6), 244-256.
Yudhoyono,  S.B.,  Harniati.  (2004).  Pengurangan  Kemiskinan  Di  Indonesia:  Mengapa Tidak  Cukup  dengan  Memacu  Pertumbuhan  Ekonomi.  Bogor  (ID):  Brighten Press.