ANALISIS SPASIAL KELEMBAGAAN PETANI DAN KEMISKINAN PETANI TANAMAN PANGAN MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION DI PROVINSI JAMBI
Authors: Nashwari Inti Pertiwi , Rustiadi Ernan , Siregar Hermanto , Juanda Bambang 
Published: December 2017

<p class="judulabstrakindo"><strong>ABSTRAK</strong></p><p class="abstrak">Empat puluh persen (40%) masyarakat Indonesia yang terlibat dalam pertanian masih hidup di bawah garis kemiskinan. Berbagai upaya-upaya yang dilakukan pemerintah untuk mengurangi tingginya jumlah petani miskin belum mampu menurunkan kemiskinan petani secara berarti. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis pengaruh kegiatan pertanian, fasilitas fisik pertanian dan akses kelembagaan petani terhadap pengurangan kemiskinan petani tanaman pangan di Provinsi Jambi. Provinsi Jambi dipilih sebagai lokasi penelitian karena wilayah ini memiliki kemiskinan di pedesaan yang tinggi dan Nilai Tukar Petani (NTP) yang paling rendah di Indonesia. Pendekatan spasial metode <em>Geographically Weighted Regression</em> (GWR) dipilih sebagai pendekatan alternatif dalam analisis kemiskinan petani karena dapat mempertimbangkan adanya keragaman karakteristik kemiskinan dan penyebab kemiskinan yang berbeda di masing-masing wilayah. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini menunjukkan bahwa banyaknya desa dengan jaringan jalan beton/aspal berpengaruh signifikan dalam menurunkan kemiskinan petani tanaman pangan di beberapa kecamatan Kabupaten Kerinci, satu kecamatan di Kabupaten Merangin dan seluruh kecamatan di Kabupaten Sungai Penuh. Semakin besar persentase desa yang melakukan kegiatan pemberdayaan dana bergulir/simpan pinjam untuk modal usaha pertanian selama tiga tahun terakhir di Kabupaten Sungai Penuh dan beberapa kecamatan di Kabupaten Kerinci akan menurunkan jumlah kemiskinan petani tanaman pangan di wilayah tersebut. Keberadaan fasilitas irigasi dan kegiatan pertanian tidak ada yang berpengaruh signifikan terhadap penurunan kemiskinan petani tanaman pangan.</p><p class="abstrak"><strong>Kata kunci</strong>: kemiskinan, petani tanaman pangan, analisis spasial, <em>Geographically Weighted Regression</em></p><p class="judulabstraking"><em><strong>ABSTRACT</strong></em></p><p class="keyword"><em>Forty percent (40%) of Indonesian people in agriculture sectors are still living under the poverty line. The government policies have been implemented to reduce poor farmers but it’s not significant. The purpose of this study is to describe the spatial pattern of agricultural activity, the agricultural facilities and farmers access to the farm institution and to analyze its impact on poverty reduction in food crop farmers in Jambi Province. Jambi Province is selected because have high number of poverty in rural area and the lowest Farmer’s Term of Trade Indices (NTP) in Indonesia. Spatial approach Geographically Weighted Regression (GWR) was used to analyze the factors influencing the poverty among food crops famers and consider the diversity of the characteristics of poverty and a cause of poverty is different in each region. The result of this study are rural area with asphaltroads was significantly influence reducing poverty food crop farmers in several districts Kerinci, districts Merangin and districts Sungai Penuh. Rural area with empowerment activities by revolving fund for agriculture also significantly influence reducing poverty food crop farmers in the district Sungai Penuh and district Kerinci in the last three years. The irrigation facilities and agricultural activities not significant reduce farmers crops poverty.</em></p><p class="keyword"><em><strong>Keywords</strong>: poverty, food crop farmer, spatial analysis, Geographically Weighted Regression</em></p>