## MODEL SUPPLY-DEMAND LAHAN PERTANIAN DENGAN KONSEP ECOLOGICAL FOOTPRINT
(Studi Kasus: Desa-desa yang Berbatasan dengan Kota Malang)
Syauqi Asyraf Faiz, Agus Dwi Wicaksono, Dian Dinanti
Jurusan Perencanaan Wilayah dan Kota Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Jalan Mayjen Haryono 167 Malang 65145 -Telp (0341)567886
Email: paink.faizasyraf@gmail.com

## ABSTRAK
Kabupaten  Malang  melalui  RTRW  Kabupaten  Malang  tahun  2010-2030  merupakan  wilayah  yang  diarahkan sebagai  pusat  perkembangan  pertanian  termasuk  juga  di  kecamatan-kecamatan  yang  berbatasan  dengan  Kota Malang.  Kecamatan-kecamatan  tersebut  juga  diarahkan  sebagai  kawasan  penyokong  Kota  Malang  dengan ketersediaan  permukiman,  fasilitas  umum,  dan  infrastruktur.  Dua  peranan  tata  ruang  tersebut  berdampak  pada peningkatan  permintaan  akan  hasil  produksi  padi  namun  ketersediaan  lahan  sawahnya  yang  justru  semakin terbatas. Oleh sebab itu, diperlukan penyeimbang antara dua peran kebijakan sekaligus mengatasi dampak yang muncul. Kajian supply-demand lahan pertanian berdasarkan konsep ecological  footprint merupakan  cara untuk menyeimbangkan  dan  menanggulangi  dari  dampak  tersebut.  Kajian  ini  didasari  dari  model  regresi  untuk membuat  model supply-demand lahan  pertanian.  Hasilnya,  model  hasil  produksi  padi  dengan  bentuk  Y 1 =- 207,983+10,246X 1 dan model tingkat konsumsi beras masyarakat dengan bentuk Y 2 = 8,015+2,080X 5 +0,002x 8 . Berdasarkan  model supply-demand yang  sudah  dirumuskan,  pada  tahun  2015  permintaan  konsumsi  adalah sebesar  15.911,09  Ton  dan  kebutuhan  lahan  pertanian  sebesar  2.161,40  Ha  dan  permintaan  konsumsi  terus meningkat menjadi 22.273,00 Ton pada tahun 2035 dengan kebutuhan lahan pertanian  sebesar 2.825,41 Ha. Hal ini mengakibatkan 14 desa yang berbatasan dengan Kota Malang akan mengalami defisit lahan sawah. Hingga tahun 2035, terjadi peningkatan kebutuhan lahan sebesar 33,18 Ha/tahun dan ancaman defisit lahan sawah akan semakin besar.
Kata Kunci: ecological-footprint , supply-demand , hasil-produksi-padi, konsumsi-beras

## ABSTRACT
Malang  Regency  through  Regional  Planning  of  Malang  Regency  years  2010-2030  is  directed  as  the  center  of agricultural development as well as in the sub-districts bordering of Malang City. The sub-districts are directed as  a  support  area  Malang  City  with  the  availability  of  settlements,  public  facilities,  and  infrastructures.  Two roles  ini spatial  policy has  an  impact on  increasing demand for rice production but wetland avaibility is even more  limited.  Therefore,  the  necessary  balance  between  the  two  roles  of  spatial  policy  and  also  overcome  the impact  that  appears.  Study  of  supply-demand  agricultural  land  based  on  concept  of  ecological  footprint  is  a method  to  balance  and  overcome  the  impact  that  appears.  This  study  based  on  regression  models  to  create  a model  of  supply-demand  agricultural  land.  Results  of  regression,  the  model  of  rice  production  is  Y 1 =- 207,983+10,246X 1 and  the  model  of  rice  consumption  is  Y 2 =  8,015+2,080X 5 +0,002x 8 .  Based  on  the  model  of supply-demand that has been formulated, in 2015, the demand value of consumption is 15.911,09 tons and the need  for  wetland  is  2.261,40  hectares  and  the  demand  value  of  consumption  will  be  continually  increase  to 22.273,00  tons  in  2035  and  the  need  for  wetland  is  2.731,65  hectares.  These  increases  causes  the  14  villages bordering of Malang City will be through the wetland deficit. In 2035, the needs for wetland will be increasing until 33,18 ha/year and the threat of land deficit will be getting bigger.
Keywords: ecological-footprint, suppy-demand, rice-production, rice-consumption.

## PENDAHULUAN
Kabupaten  Malang  merupakan  salah  satu wilayah yang diarahkan sebagai pusat perkembangan  pertanian  di  Jawa  Timur.  Melalui RTRW  Kabupaten  Malang  tahun  2010-2030, ditetapkan kecamatan-kecamatan produktif untuk memaksimalkan fungsi penyediaan hasil pertanian  termasuk  juga  kecamatan-kecamatan
yang  berbatasan  dengan  Kota  Malang.  Namun, terdapat kecenderungan perkembangan penduduk yang semakin pesat. Khadiyanto (2005) menyebutkan  pertumbuhan  penduduk  yang semakin pesat terutama di daerah perkotaan, serta bertambah banyaknya tuntutan kebutuhan masyarakat  akan  lahan.  Hal  semacam  ini  dapat mengakibatkan terjadinya degradasi lahan. Dikhawatirkan,  degradasi  lahan  akan  berdampak
pada semakin terbatasnya lahan pertanian. Lahan pertanian  merupakan  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  produksi  pertanian  (Rahim  & Hastuti, 2008) sedangkan konversi lahan pertanian  merupakan  salah  satu  faktor  dalam penyebab berkurangnya penyediaan pangan yang berasal  dari  hasil  produksi  pertanian  (Rahmanto,
2008). RTRW Kabupaten Malang juga mengarahkan kecamatan-kecamatan yang berbatasan dengan Kota Malang yang difungsikan  sebagai  penyokong  Kota  Malang dengan penyediaan permukiman, fasilitas umum, dan  infrastruktur.  Arahan  tersebut  berdampak pada peningkatan jumlah penduduk dan perkembangan  perekonomian.  Sumardi  (2003) menyatakan  semakin  baik  tingkat  pendapatan, tingkat konsumsi makin tinggi. Konsumsi sendiri sangat  dipengaruhi  oleh  pendapatan,  kekayaan, kepemilikan  aset,  jumlah  penduduk,  komposisi penduduk,  pola  hidup  (Rahardja  &  Manurung, 2000).    Dampak  dari  pengaruh  Kota  Malang  ini pun  membuat  ketersediaan  lahan  sawah  yang semakin  terbatas  namun  tingkat  konsumsi masyarakatnya  yang  semakin  meningkat.  Perlu penyeimbangan  antara  ketersediaan  lahan  sawah untuk produksi hasil pertanian dengan perkembangan
permukiman dan tingkat konsumsi masyarakat.
Penyeimbangan  ini  dapat  menggunakan konsep ecological  footrint.  Ecological  footprint adalah  suatu  metode  perhitungan  sumber  daya yang memperkiraan konsumsi sumber daya alam dan  penyerapan  limbah  yang  diperlukan  sebuah populasi  manusia  atau  kegiatan  ekonomi  dalam bentuk  luas  lahan  area  produktif  (Wakernagel dan  Rees,  1996).  Dua  metode  dasar ecologial footprint yakni  metode ecological  footprint wilayah (nations  ecologiccal  footprint) yang berfungsi untuk menghitung supply (penyediaan) sumber  daya  berupa  hasil  produksi  padi  dan metode ecological  footprint individu (personal ecological  footprint) yang  berfungsi  menghitung demand (permintaan) sumber daya berupa tingkat konsumsi beras masyarakat.
Proses perhitungan supply hanya memperhatikan  luas  lahan  sawah  dan  hasil komoditas  padi  dikarenakan  berdasarkan  (Ekins dalam  Giljum  et  al,  2007) Ecological  footprint hanya  mencakup  bagian  lingkungan  alam  yang memiliki  fungi  penting  dan  tak  tergantikan. Perhitungan demand pun  hanya  memperhatikan tingkat  konsumsi  beras  dimana  (Wackernagel  & Rees,  1996)  berpendapat  bahwa  salah  satu konsumsi  yang  besar  pengaruhnya  dalam perhitungan ecological footprint adalah konsumsi pangan. Supply-demand ini
haruslah
diseimbangkan  sehingga  antara  hasil  produksi padi  dan  ketersediaan  lahan  sawahnya  dapat seimbang  dengan  tingkat  konsumsi  beras  dan perkembangan permukimannya.
Penyeimbangan dan penyetaraan ini didasarkan  pada  nilai  antara supply dan demand yang idealnya adalah sama. Hasil dari penyeimbangan ini berupa penggambaran kondisi supply dan demand dalam  bentuk  tingkat kebutuhan  lahan  sawah.  Fungsinya,  tiap  desa dapat  digambarkan  penyediaan  dan  permintaan akan  lahan  sawah  baik  dalam  kondisi  eksiting maupun di masa yang akan datang.

## Rumusan Masalah dan Tujuan
Rumusan masalah yang dikemukaan dalam penelitian  ini  adalah:  bagaimanakah  model supply-demand lahan  pertanian  berdasarkan konsep ecological footprint ? Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  merumuskan  model supply-demand lahan  pertanian  dari  hasil  regresi yang didasari oleh konsep ecological footprint .

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini difokuskan kepada desa-desa di  Kabupaten  Malang  yang  berbatasan  dengan Kota  Malang.  Terdapat  30  Desa  yang  digunakan sebagai lokasi penelitian dan sesuai  dengan teori Roscoe  dalam  Sugiyono  (2010)  ukuran  sampel yang layak dalam penelitian adalah antara 30-500 sampel  dan  Hair et  al (2006)  yang  menyatakan bahwa  regresi  linier  dapat  efektif  dengan  jumlah data atau sampel sebanyak 20 data.
Pemilihan  30  desa  dari  8  Kecamatan  juga didasari  oleh  kriteria-kriteria  seperti  arahan kebijakan,  kondisi  dan  karakteristik  wilayah sehingga  data  yang  didapatkan  beragam.  Selain data  desa,  diginakan  juga  sampel  populasi  KK yang  berfungsi  untuk  pengambilan  data demand sumber  daya  yang  memuat  data  terkait  dengan tingkat  konsumsi  beras  masyarakat.  Jumlah populasi  KK  sebanyak  70.029  KK,  dan  jumlah sampel  berdasarkan  Krejice  &  Morgan  (1970) yakni 382 KK. meskipun memiliki dua jenis data, unit  analisis  secara    keseluruhan  adalah  desa dengan  data  KK    yang  akan  digeneralisasi kedalam data desa.

## Analisis Deskriptif Wilayah
Pada prakteknya, analisis deskriptif menurut Hasan (2009) bagian dari statistika yang mempelajari  cara  pengumpulan  data    dan penyajian  data  sehingga  mudah  dipahami. Penyajian  data  dapat  berupa  tabel,  grafik,  dan lain  lain.  Analisis  ini  menjelaskan  kondisi  dari tiap-tiap  desa  dan  juga  penyajian  data  untuk
masing-masing  variabel  yang  digunakan  dalam analisis regresi.

## Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai  ketergantungan  variabel  dependen (variabel  terikat)  dengan  satu  atau  lebih  variabel indenpenden  (variabel  bebas)  (Gujarati  dalam Ghozali,  2005).  Variabel  yang  digunakan merupakan variabel berdasarkan konsep ecological  footprint .  Konsep  ini  juga  digunakan dalam  metode  regresi  dengan  penggunaan  dua model regresi yang berfungsi menghitung supply atau  ketersediaan  sumber  daya  yang  ditunjukan oleh  model  regresi  pertama  dengan  variabel terikat hasil produksi padi.
Konsep  lainnya  yang  digunakan  adalah untuk  menghitung demand atau  permintaan sumber daya yang ditunjukan oleh model regresi kedua  dengan  variabel  terikat  tingkat  konsumsi beras masyarakat.
Masing-masing  model  akan  diuji  asumsi klasik  menggunakan  metode  uji  normalitas,  uji multikolineritas,  dan  uji  heteroskedastisitas sehingga model yang tercipta benar-benar valid.
Penggunaan regresi untuk melihat variabel-variabel  yang  berpengaruh  kepada  hasil produksi  dan  tingkat  konsumsi  masyarakat  dan kedua  model  regresi  dapat  digunakan  dalam proses  perhitungan  model supply-demand lahan pertanian.

## Model Supply-demand Lahan Pertanian
Model supply-demand lahan  pertanian merupakan  perhitungan  kebutuhan  lahan  sawah yang  seharusnya  disediakan  berdasarkan  tingkat konsumsi  masyarakatnya.  Model supply-demand lahan  pertanian  menggunakan  hasil  dan  model regresi  sebagai  rumus  perhitungannya  yaitu dengan menyetarakannya sehingga konsep supply-demand dapat  tercipta.  Penyetaraan  ini sesuai  dengan  konsep supply-demand teori ecological footprint.

## Supply ≈  Demand
Supply ditunjukan dari hasil produksi padi tiap  desa  sedangkan  demand  ditunjukan  dari tingkat  konsumsi  beras  masyarakat  tiap  KK. Berdasarkan  konsep  tersebut,  akan  didapatkan model supply-demand lahan pertanian.

## Proyeksi Model Supply-demand Lahan
Pertanian
Model supply-demand lahan pertanian juga dapat  diproyeksikan  dengan  memproyeksikan tingkat  konsumsi  tiap-tiap  desa  dengan  proyeksi penduduk.  Metode  proyeksi  penduduk  yang digunakan  adalah  metode  eksponensial  yang
meramalkan  perkembangan  jumlah  penduduk dan KK di tiap-tiap desa.
Proyeksi  tingkat  konsumsi  tiap-tiap  desa tersebut  digunakan  dalam  rumus  perhitungan nilai supply-demand untuk  menemukan  nilai kebutuhan  lahan  sawah  berdasarkan  tingkat konsumsi  masyarakatnya.  Proyeks  inilah  yang akan  dibandingkan  dengan  luas  lahan  eksisting sehingga  akan  terlihat  perkembangan  tingkat kebutuhan  lahan  tiap  tahunnya  dan  besar ancaman  pada  tiap  desa  apabila  terjadi  defisit lahan sawah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif Berdasarkan Variabel
Konsep ecological footprint yang digunakan,  memunculkan  penggunaan  konsep supply-demand dalam  analisis  regresi  berganda yang menggunakan variabel terikat hasil produksi padi (Y1) dan tingkat konsumsi beras masyarakat (Y2).  Berdasarkan  konsep ecological footprint juga, ditentukan teori-teori pendukung yang akan memunculkan  variabel-variabel  bebas  yang  akan digunakakan.
Tabel  1.  Variabel  yang  digunakan  dalam regresi
No Variabel Keterangan 1 Hasil produksi padi (Y 1 ) Merupakan variabel terikat pada model regresi pertama. Hasil produksi pada di desa-desa yang berbatasan dengan Kota Malang sebesar 26.808,17 Ton pada tahun 2015.
2 Luas lahan sawah (X 1 )
Luas lahan sawah secara keseluruahn sebesar 2.900,40 Ha dengan luas sawah berkisar 30- 150 Ha tiap desa. 3 Persentase lahan terbangun (X 2 ) Merupakan perbandingan lahan terbangun dan tidak terbangun dan terdapat 6 desa yang luas lahan terbangunnya lebih besar daripada luas lahan tidak terbangunnya 4 Jumlah penduduk yang berkerja di bidang pertanian (X 3 ) Secara keseluruhan terdapat
79.233 jiwa penduduk yang berkerja dengan 62.567 jiwa atau 78,97% penduduk yang berkerja di bidang selain pertanian dan hanya 16.666 jiwa atau 21,03% penduduk yang berkerja di bidang pertanian. 5 Tingkat konsumsi beras masyarakat (Y 2 ) Merupakan variabel teriakat pada model regresi kedua. Tingkat konsumsi rata-rata adalah sebesar 22,92 Kg/KK. 6 Pendapatan tiap KK (X 4 ) Pendapatan rata-rata desa-desa yang berbatasan dengan Kota Malang adalah sebesar Rp. 2.861.793.
7
Jumlah anggota keluarga tiap KK (X 5 )
Desa-desa yang berbatasan dengan Kota Malang memiliki jumlah anggota keluarga sebanyak 3-4 jiwa tiap KKnya. Selain jumlah anggota keluarga, penentuan tingkat konsumsi juga dapat ditentukan dari jumlah penduduk tiap desanya.
No Variabel Keterangan 8 Jumlah anggota keliuarga yang berkerja tiap KK (X 6 )
Secara keseluruhan, jumlah anggota keluarga yang berkerja berkisar 1-3 jiwa tiap KK. 9 Luas rumah tiap KK (X 7 ) Kepemilikan aset dapat ditunjukan dari kepemilikan barang yang tidak diperjual- belikan, salah satunya adalah rumah. Rata-rata luas rumah di desa-desa yang berbatasan dengan Kota Malang sebesar 52,65 m2. 10 Pengeluaran untuk konsumsi (X 8 ) Pengeluaran rata-rata di desa- desa yang berbatasan dengan Kota Malang adalah sebesar Rp. 1.613.808/bulan.

## Hasil analisis regresi berganda
Berdasarkan  perhitungan  model  regresi pertama,  variabel  luas  sawah  (X 1 )  merupakan variabel  yang paling berpengaruh terhadap hasil produksi padi (Y1) dengan nilai R-square senilai 56,6%.
Y 1 = −207,983 + 10,246x 1 Variabel  Luas  sawah  (X 1 )  memiliki  nilai koefisien  determinasi  sebesar  10,246  dan memiliki  pengaruh  yang  positif  (+)  yang  berarti tiap  hektar  sawah  memiliki  nilai  10,246  Ton untuk  produksi  padi  dan  tiap  kenaikan  1  Ha sawah  akan  meningkatkan  produksi  padi  sebesar 10,839 Ton.
Perhitungan  model  regresi  kedua  juga menghasilkan  variabel  jumlah  anggota  keluarga (X 5 )  dan  variabel  peengeluaran  (X 8 )  yang  paling berpengaruh  terhadap  tingkat  konsumsi  beras masyarakat  (Y2)  dengan  nilai  R-square  senilai 37,5%.
Y 2 =  8,015 + 2,080x 5 + 0,002x 8 Variabel  jumlah  anggota  keluarga  (X 5 ) memiliki  koefisien  determinasi  dan  memiliki pengaruh  yang  positif  (+)  dengan  nilai  2,080 yang  berarti  tiap  satu  orang  anggota  keluarga memiliki nilai 2,080 Kg yang menunjukan setiap pertambahan  satu  anggota    keluarga  akan meningkatkan  tingkat  konsumsi  masyarakat sebesar 2,080 Kg pada tiap KK.
Variabel pengeluaran konsumsi (X 8 ) memiliki  koefisien  determinasi  yang  memiliki
pengaruh  positif  (+)  dengan  nilai  sebesar  0,002 yang  berarti  tiap  Rp.  1.000  di  variabel  tersebut memiliki  nilai  0,002  Kg.  Hal  ini  menunjukan setiap  kenaikan  Rp.  1.000  pengeluaran,  akan meningkatkan  tingkat  konsumsi  KK  sebesar 0,002 Kg

## Model Supply-demand Lahan Pertanian dan

## Proyeksinya
Model supply-demand lahan  pertanian didasari  oleh  penyetaraan  atau  penyeimbangan antara  hasil  produksi  padi  sebagai supply dan tingkat konsumsi masyarakat sebagai demand. Y 1 ≈   Y 2
Keterangan: Y 1 :  model  regresi  pertama  yakni
model hasil produksi pertanian
Y 2 :  model  regresi  kedua  yakni model tingkat konsumsi beras masyarakat Penyetaraan  ini  dapat  dilanjutkan  dengan mencari  salah  satu  nilai  variabel  yang  turut memasukan  hasil  dari  salah  satu  model  regresi. Dalam  hal  ini  menggunakan  luas  lahan  sawah (X 1 )  yang akan digunakan sebagai model supply- demand lahan pertanian.
Dikarenakan penyetaraan, nilai dari variabel  terikat  (Y 1 dan  Y 2 )  dapat  digunakan sebagai  asumsi  dalam  model.  Oleh  sebab    itu, nilai  variabel  terikat  model  regresi  pertama  (Y 1 ) akan  digantikan  dengan  nilai  variabel  terikat model regresi kedua (Y 2 ) sehingga model supply- demand lahan  pertanian  yang  mencari  nilai  luas sawah  (X 3 )  berdasarkan  nilai  tingkat  konsumsi masyarakat dapat ditentukan.
x = (207,983 + 𝑌 2 ) 10,246 Keterangan Y 2 : tingkat konsumsi masyarakat tiap-tiap desa (ton/tahun) x : nilai supply-demand lahan pertanian berdasarkan konsumsi masyarakat
Gambar 1. Peta perbandingan luas sawah supply-demand dengan luas sawah eksisting
Tabel 2. Hasil Regresi dan Luas sawah berdasarkan model supply-demand dan selisihnya dengan luas sawah eksisting (2015)
No Kecamatan Desa Hasil perhitungan model regresi Luas sawah eksisting (Ha) Luas sawah supply- demand (Ha) Selisih (Ha) Hasil Produksi padi (Ton) Tingkat konsumsi beras masyarakat (Ton) 1 Dau Karangwidoro 263,33 351,44 46,00 54,60 -8,60 2 Kalisongo -13,31 400,96 19,00 59,44 -40,44 3 Tegalweru 89,15 235,92 29,00 43,32 -14,32 4 Landungsari 345,30 536,36 54,00 72,66 -18,66 5 Mulyoagung 201,86 729,77 40,00 92,55 -52,55 6 Karangploso Tegalgondo 1.630,15 455,54 179,40 64,75 114,65 7 Kepuharjo 1.523,59 423,89 169,00 61,66 107,34 8 Ngijo 136,28 1.076,70 33,60 125,36 -91,76 9 Ampeldento 968,26 294,23 114,80 49,02 65,78 10 Singosari Banjararum 960,06 1.210,41 114,00 138,45 -24,45 11 Tunjungtirto 1.298,18 683,13 147,00 86,97 60,03 12 Langlang 826,86 341,40 101,00 53,62 47,38 13 Pakis Sekarpuro 529,73 757,58 72,00 94,22 -22,22 14 Ampeldento 1.441,62 372,13 161,00 56,62 104,38 15 Sumberkradenan 1.195,72 388,20 137,00 58,19 78,81 16 Kedungrejo 468,25 358,02 66,00 55,25 10,75 17 Mangliawan 1.154,74 1.019,68 133,00 119,80 13,20 18 Tirtomoyo -3,06 602,62 20,00 79,11 -59,11 19 Wagir Sitirejo 724,40 566,57 91,00 75,60 15,40 20 Sidorehayu 939,57 489,60 112,00 68,09 43,91 21 Jedong 396,53 477,36 59,00 66,88 -7,88 22 Pandanlandung -13,31 514,09 19,00 70,47 -51,47 23 Tumpang Ngingit 719,28 282,37 90,50 47,86 42,64 24 Kidal 427,27 419,10 62,00 61,21 0,79 25 Kambingan 376,04 301,05 57,00 49,69 7,31 26 Tajinan Tambaksari 1.042,03 288,42 122,00 48,45 73,55 27 Tangkilsari 1.331,99 200,89 150,30 39,90 110,40 28 Sumbersuko 1.072,77 360,90 125,00 55,53 69,47 29 Pakisaji Kebonagung 1.684,45 1.056,76 184,70 123,44 61,26 30 Kendalpayak 1.760,27 705,53 192,10 89,16 102,94 Total 23.478,01 15.911,09 2900,40 2.161,88 738,52
Tabel 3. Proyeksi nilai supply-demand (kebutuhan lahan) lahan pertanian
Perhitungan  simulasi  besar  kebutuhan lahan  sawah  berdasarkan  tingkat  konsumsi masyarakatnya    yang  dilihat  dari  nilai supply- demand lahan  pertanian  menggunakan  data  dari jumlah  tingkat  konsumsi  beras  tiap  desa  dengan satuan  ton  yang  didasarkan  pada  tingkat konsumsi  masyarakat  hasil  model  regresi  dan jumlah KK.
Berdasarkan  pemahaman  tersebut,  nilai supply-demand lahan pertanian dapat diproyeksikan  dengan  menggunakan  proyeksi jumlah KK di tiap-tiap desa.
Semakin  meningkatnya  tingkat  konsumsi beras  masyarakat    maka  akan  berpengaruh  pada meningkatnya  kebutuhan  lahan  sawah  atau semakin  tingginya  nilai supply-demand lahan pertaniannya.  Perkembangan  ini  tidak  disertai ketersediaan  lahan  pertanian  yang  cukup.  Jika dibandingkan  luas  lahan  sawah  eksisting  dengan proyeksi  luas  lahan  sawah supply-demand lahan pertanian,  dapat  diketahui  desa-desa  yang mengalami defisit lahan sawah maupun desa-desa yang  memiliki  ancaman  untuk  terjadinya  defisit lahan sawahnya.
Jika  pada  kondisi  eksisting  terdapat  11 desa  yang  mengalami  defisit  lahan  pertanian, pada  tahun  2035  bertambah  menjadi  14  desa dengan  pertambahan  3  desa  yang  mengalami
defisit lahan sawah selama kurun waktu 20 tahun. Desa-desa  yang  juga  mengalami  defisit  lahan pertanian  adalah  Desa  Kidal  yang  mengalami defisit  lahan  sawah  pada  tahun  2018,  Desa Mangliawan yang mengalami defisit lahan sawah pada  tahun  2021,  dan  Desa  Kedungrejo  yang mengalami defisit lahan sawah pada tahun 2023.
Hingga  tahun  2035,  seluruh  sawah  yang ada  di  desa-desa  yang  berbatasan  dengan  Kota Malang  masih  mengalami  surplus  lahan  sawah dengan  jumlah  mencapai  74,99  Ha  namun  telah jauh  berkurang  hampir  sepuluh  kali  lipat  jika dibandingkan  dengan  surplus  lahan  pertanian pada kondisi eksisting yang mencapai 738,52 Ha. Hingga tahun 2035, tingkat konsumsi masyarakat semakin besar yakni mencapai 22.709,65 ton.
Berdasarkan  model supply-demand ,  lahan pertanian  yang  dibutuhkan  adalah  sebesar 2.825,41  Ha  yang  masih  bisa  terpenuhi  jika dilihat  dari  luas  lahan  eksisting  yang  mencapai luas  2.900,40  Ha.  Namun,  dapat  dipastikan setelah  tahun  2035,  seluruh  desa  di  desa-desa yang  berbatasan  dengan  Kota  Malang  akan mengalami  defisit  atau  kekurangan  lahan pertanian  dikarenakan  jumlah  penduduk  yang semakin besar.
No Kecamatan Desa Proyeksi  supply-demand lahan pertanian (Ha) 2020 2025 2030 2035 1 Dau Karangwidoro 58,05 61,84 66,02 70,61 2 Kalisongo 67,09 76,23 87,16 100,22 3 Tegalweru 44,62 46,00 47,46 49,00 4 Landungsari 80,61 89,77 100,32 112,47 5 Mulyoagung 102,73 114,34 127,59 142,70 6 Karangploso Tegalgondo 70,18 76,28 83,12 90,79 7 Kepuharjo 69,80 79,55 91,21 105,16 8 Ngijo 132,31 139,72 147,63 156,06 9 Ampeldento 50,93 52,96 55,13 57,44 10 Singosari Banjararum 150,35 163,43 177,84 193,69 11 Tunjungtirto 93,25 100,12 107,64 115,87 12 Langlang 55,54 57,57 59,72 61,99 13 Pakis Sekarpuro 101,33 109,11 117,65 127,00 14 Ampeldento 59,00 61,53 64,22 67,09 15 Sumberkradenan 63,55 69,68 76,66 84,64 16 Kedungrejo 62,62 71,56 82,37 95,47 17 Mangliawan 132,34 146,46 162,36 180,27 18 Tirtomoyo 83,97 89,23 94,93 101,09 19 Wagir Sitirejo 77,96 80,43 83,01 85,69 20 Sidorehayu 69,79 71,56 73,39 75,28 21 Jedong 68,52 70,21 71,97 73,79 22 Pandanlandung 74,42 78,67 83,25 88,20 23 Tumpang Ngingit 48,67 49,51 50,37 51,26 24 Kidal 62,85 64,54 66,31 68,14 25 Kambingan 50,63 51,59 52,59 53,62 26 Tajinan Tambaksari 49,46 50,49 51,57 52,69 27 Tangkilsari 40,93 42,02 43,16 44,37 28 Sumbersuko 57,25 59,06 60,95 62,93 29 Pakisaji Kebonagung 130,03 137,03 144,49 152,41 30 Kendalpayak 92,92 96,88 101,06 105,46 Total 2.301,68 2.457,38 2.631,12 2.825,41
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 Luas sawah eksisting (Ha) Luas sawah berdasarka n model supply- demand (Ha)

## Tabel 4.Perbandingan luas sawah model supply-demand dengan luas sawah eksisting
Gambar 2. Grafik perbandingan perkembangan nilai kebutuhan lahan berdasarkan model supply-demand dengan lahan sawah eksisiting tahun 2015
No Kecamatan Desa Luas sawah eksisting (Ha) Selisih nilai supply-demand lahan pertanian dengan luas sawah eksisting tahun 2015 (Ha) 2015 2020 2025 2030 2035 1 Dau Karangwidoro 46,00 -12,05 -15,84 -20,02 -24,61 2 Kalisongo 19,00 -48,09 -57,23 -68,16 -81,22 3 Tegalweru 29,00 -15,62 -17,00 -18,46 -20,00 4 Landungsari 54,00 -26,61 -35,77 -46,32 -58,47 5 Mulyoagung 40,00 -62,73 -74,34 -87,59 -102,70 6 Karangploso Tegalgondo 179,40 109,22 103,12 96,28 88,61 7 Kepuharjo 169,00 99,20 89,45 77,79 63,84 8 Ngijo 33,60 -98,71 -106,12 -114,03 -122,46 9 Ampeldento 114,80 63,87 61,84 59,67 57,36 10 Singosari Banjararum 114,00 -36,35 -49,43 -63,84 -79,69 11 Tunjungtirto 147,00 53,75 46,88 39,36 31,13 12 Langlang 101,00 45,46 43,43 41,28 39,01 13 Pakis Sekarpuro 72,00 -29,33 -37,11 -45,65 -55,00 14 Ampeldento 161,00 102,00 99,47 96,78 93,91 15 Sumberkradenan 137,00 73,45 67,32 60,34 52,36 16 Kedungrejo 66,00 3,38 -5,56 -16,37 -29,47 17 Mangliawan 133,00 0,66 -13,46 -29,36 -47,27 18 Tirtomoyo 20,00 -63,97 -69,23 -74,93 -81,09 19 Wagir Sitirejo 91,00 13,04 10,57 7,99 5,31 20 Sidorehayu 112,00 42,21 40,44 38,61 36,72 21 Jedong 59,00 -9,52 -11,21 -12,97 -14,79 22 Pandanlandung 19,00 -55,42 -59,67 -64,25 -69,20 23 Tumpang Ngingit 90,50 41,83 40,99 40,13 39,24 24 Kidal 62,00 -0,85 -2,54 -4,31 -6,14 25 Kambingan 57,00 6,37 5,41 4,41 3,38 26 Tajinan Tambaksari 122,00 72,54 71,51 70,43 69,31 27 Tangkilsari 150,30 109,37 108,28 107,14 105,93 28 Sumbersuko 125,00 67,75 65,94 64,05 62,07 29 Pakisaji Kebonagung 184,70 54,67 47,67 40,21 32,29 30 Kendalpayak 192,10 99,18 95,22 91,04 86,64 Total 2900,40 698,88 443,02 269,28 74,99
Berdasarkan Gambar  2 yang  memuat grafik  perbendiangan  antara  luas  sawah supply- demand dengan  luas  sawah  eksisting,  dapat digambarkan  bahwa  nilai  luas  sawah supply- demand atau  yang  dapat  diartikan  sebagai kebutuhan  lahan  sawah  akan  semakin  meningkat tiap
tahunnya.
Perkembangan
ini mengindikasikan  setelah  tahun  2035,  seluruh lahan  sawah  eksisting  sudah  tidak  mampu memenuhi kebutuhan konsumsi masyarakatnya.
Berdasarkan  perkembangan  nilai supply- demand ,  akan  dihitung  rata-rata  kebutuhan lahan/tahun  dan  akan  dikatagorikan  sesuai  besar perkembangannya.  Tujuannya,  dapat  menetukan rekomendasi  berdasarkan  hasil  model supply- demand disesuaikan dengan kondisi dan karakteristik desanya.
Tabel  5.  Perkembangan  nilai  supply-demand pada desa yang mengalami defisit
Katagori Perkembangan supply-demand (Ha/tahun) Kecamatan Desa Katagori 1 2,00 – 3,00 Singosari Banjararum Dau Mulyoagung Pakis Mangliawan Dau Kalisongo Pakis Kedungrejo Katagori 2 1,0 0– 2,00 Pakis Sekarpuro Dau Landungsari Karangploso Ngijo Pakis Tirtomoyo Katagori 0,00 – 1,00 Dau Karangwidoro
Katagori Perkembangan supply-demand (Ha/tahun) Kecamatan Desa 3 Wagir Pandanlandung Dau Tegalweru Tumpang Kidal Wagir Jedong
Secara  umum,  Desa  yang  mengalami defisit  diusahakan  untuk  mempertahankan  lahan sawahnya  dan  meningkatkan  hasil  produksi padinya sedangkan desa yang mengalami surplus dapat  difungsikan  sebagai  desa-desa  untuk perkembangan permukiman dikarenakan ancaman defisit lahan sawah yang lebih kecil. Tabel 6. Perkembangan nilai supply-demand pada desa yang mengalami surplus
Katagori Perkembangan supply-demand (Ha/tahun) Kecamatan Desa Katagori 1 1,00-2,00 Karangploso Kepuharjo Karangploso Tegalgondo Singosari Tunjungtirto
Pakis
Sumberkradenan Pakisaji Kebonagung Katagori 2 0,00-1,00 Pakisaji Kendalpayak Wagir Sitirejo Pakis Ampeldento Karangploso Ampeldento Singosari Langlang Wagir Sidorehayu Tumpang Ngingit Tumpang Kambingan Tajinan Tambaksari Tajinan Tangkilsari
Tajinan
Sumbersuko
Gambar 3. Peta perkembangan nilai supply-demand pada desa defisit maupun surplus

## Rekomendasi
Berdasarkan  hasil  analisis  model supply- demand lahan  pertanian,  dapat  disimpulkan beberapa  rekomendasi  yang  dapat  diusulkan. Rekomendasi  ini  selain  didasarkan  pada  hasil analisis,  juga  disesuaikan  dengan  karakteristik desa serta arahan kebijakan yang berlaku.
Semakin  tingginya  tingkat  konsumsi  dan kebutuhan  lahan,  dikarenakan  penduduk  yang terus  berkembang.  Direkomendasikan  untuk pemerataan dan pengendalian penduduk sekaligus  dapat  melakukan  diverisifikasi  pangan atau perubahan pola pangan menggunakan bahan pangan pokok lainnya yang juga potensial.
Secara  keseluruhan,  desa-desa  tersebut memiliki  ancaman  yang  nyata  pada  penyediaan lahan  pertanian  untuk  memenuhi  konsumsi masyarakatnya.  Kebijakan  ekstensifikasi  atau penambahan  luas  sawah  dinilai  tidak  sesuai  dan tidak  bisa  diterapkan  di  desa-desa  yang berbatasan dengan Kota Malang. Sesuai kondisinya,  lahan  sawah  semakin  terkikis digantikan  dengan  lahan  permukiman  dan perluasan lahan sawah sangat tidak memungkinkan karena keterbatasan lahan.
Lahan-lahan  sawah  di  lokasi  penelitian yang semakin terbatas namun kebutuhan lahannya  yang  justru  semakin  meningkat, diperlukan  penetapan  fungsi  ditiap  desa.  Desa- desa  yang  surplus  dan  masuk  dalam  katagori  1 dapat  direkomendasikan  untuk  menjaga  lahan sawahnya  dengan  peningkatan  kualitas  sawah dan  dapat  berfungsi  sebagai  penyedia  kawasan permukiman dengan luas perkembangan permukiman maksimal sebesar 1-2 Ha/tahun.
Desa-desa  yang  surplus  dan  masuk  dalam katagori  2,  dapat  difungsikan  sebagai  kawasan pertanian  basis  dengan  meningkatkan  kualitas dan  produktivitas  lahan  sawahnya  karena  dalam kondisinya  memiliki  luas  sawah  yang  besar, selain  itu  dapat  difungsikan  sebagai  penyedia permukiman  dengan  perkembangan  masimal  0-1 Ha/tahun.
Desa-desa  yang  mengalami  defisit  lahan pertanian  dan  masuk  dalam  katagori  1  dan  2 diarahkan  untuk  tetap  menjaga  lahan  sawahnya dengan  peningkatan  kualitas  sawah  sehingga lahan  sawah  semakin  terlindungi  sesuai  dengan arahan  rehabilitasi  lahan  pertanian.  Selain  itu, perlunya  peningkatan  peraturan  terkait  lahan sawah  sehingga  lahan-lahan  sawah  yang  masih ada  akan  semakin  tidak  mudah  untuk  berubah fungsinya.
Desa  yang  mengalami  defisit  dan  masuk dalam  katagori  3,  dapat  direkomendasikan dengan  peningkatan  kualitas  lahan  dikarenakan
lahan sawah yang terbatas disebabkan penggunaan  lahan  pertanian  untuk  komoditas lainnya.  Sehinga  perlu  meningkatkan  hasil produksi  dengan  menanfaatkan  lahan  yang tersedia.

## KESIMPULAN
Pada
kondisinya, desa-desa yang berbatasan dengan Kota Malang memiliki banyak potensi  di  bidang  pertanian.  Namun  dalam keadaan eksisiting lahan-lahan sawah di tiap-tiap desa  yang  berbatasan  dengan  Kota  Malang  juga semakin  terancam  dikarenakan  perkembangan permukiman dan industri ditambah perkembangan penduduknya yang semakin besar.
Model  regresi  dan  model supply-demand yang  telah  dirumuskan  juga  telah  dapat menjelaskan pengaruh variabel terhadap hasil dan konsumsi  beras  maupun  dalam  proses  mencari nilai  kebutuhan  lahan  sawah  yang  dibutuhkan berdasarkan  tingkat  konsumsi  masyarakatnya. Selain  dikarenakan  variabel  sebelumnya  telah melalui uji asumsi klasik sehingga variabel yang digunakan  telah  memenuhi  syarat,  model  juga dapat  meramalkan  secara  akurat,  baik  kondisi eksisting maupun hasil proyeksinya.
Tahun  2015,  tingkat  konsumsi  masyarakat di  desa-desa  yang  berbatasan  dengan  Kota Malang  adalah  sebesar    15.911,11  Ton.  Tingkat konsumsi  ini  jauh  meningkat  berdasarkan proyeksi penduduk hingga sebesar 22.273,00 Ton pada  tahun  2035.  Sedangkan  dengan  luas  lahan sawah  yang  tersedia  hanya  seluas  2.900,40  Ha, yang  menimbulkan  penurunan  surplus  lahan sawah berdasarkan model supply-demand , hingga mencapai  168,75  Ha  pada  tahun  2035  yang sebelumnya  pada  sebesar  755,69  Ha  pada  tahun 2015.  Ketersediaan  lahan  sawah  semakin terancam  terlebih  terdapat  14  desa  yang mengalami defist lahan sawah.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  penetapan fungsi  di  tiap  desa  melalui  rekomendasi berdasarkan  hasil  analisis  model supply-demand lahan  pertanian.  Rekomendasi  selain  berfungsi memberi  masukan  terkait  arahan  perencanaan nantinya,  juga  mengevaluasi  dan  memberi  saran terhadap  kebijakan-kebijakan  yan  dinilai  kurang sesuai untuk diterapkan di wilayah perencanaan.
Secara  keseluruhan,  kajian  model supply- demand lahan  pertanian  juga  dapat  dijadikan masukan kepada kebijakan-kebijakan yang terkait  dengan  pengembangan  wilayah pertanian, wilayah  perbatasan  kota,  maupun  kebijakan perencanaan  wilayah.  Kajian  model supply- demand dan  simulasi  proyeksi  model supply- demand lahan  pertanian  dapat  dijadikan  acuan dan diterapkan dalam penentuan arahan
kebijakan  selanjutnya.  Harapannya,  hasil  arahan rencana  dalam  kebijakan-kebijakan  selanjutnya dapat berjalan maksimal dan tepat sasaran.

## DAFTAR PUSTAKA
Ekins,  P  et  al.  2006. Sustainable  Consumption and Production-Development of an Evidence  Base:  Resource  Flows .  Dalam Giljum,  S  et  al.  2007.    Scientific
Assessment and Evaluation of the Indicator  Ecological  Footprint.  Dessau.
German Federal Environment Agency
Gujarati, Gamodar. 1995. Statistik Ekonometrika. Dalam  Ghozali,  I.  2005. Aplikasi  analisis
multivariate dengan program SPSS.
Semarang. Universitas Diponogoro Hair,  Joseph  F  et  al.  2006. Multivariate  Data Analysis  Fifth  Edition .  Jakarta.  Gramedia Pustaka Utama
Hasan, I. 2009. Analisis Data Penelitian Statistik.
Jakarta. Bumi Aksara
Khadiyanto,  P.  2005.  Tata  Ruang  Berbasis  pada
Kesesuaian  Lahan.  Semarang.  Badan
Penerbit Universitas Dipenogoro
Krejcie,  Robert  V  &  Daryle  W.  Morgan.  1970.
Ditermining  Sample  Size  for  Research Activities. Vol 30: 607-610 Rahardja, Prathama & Mandala Munurung. 2000.
Pengantar  Ilmu  Ekonomi  (Mikroekonomi dan  Makroekonomi ).  Jakarta.  Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Rahim,  A.  &  Hastuti,  D.R.D.  2008. Pengantar Teori  dan  Kasus  Ekonomika  Pertanian .
Jakarta. Penebar Swadaya. Rahmanto  et  al.  2002. Persepsi  Mengenai Multifungsi Lahan Sawah dan Implikasinya  Terhadap  Alih  Fungsi  Ke Pengguna  Non  Pertanian .  Bogor.  Litbang Pertanian. Roscoe,  J.T.  1975.
Fundamental  Research Statistic for The Behavior Sciences . Dalam Sugiyono. 2010. Metode Penelitian Kuantitatif,  Kualitatif  &  RND.  Bandung. Alfabeta
Sumardi,  M.  2003. Kemiskinan  dan  Kebutuhan pokok . Jakarta. Rajawali Jakarta.
Wackernagel,  Marhis  &  Rees  William  E.  1996. Our  Logical  Footprint:  Reducting  Impact on The Earth . Canada. New Society.