Determinan Ketahanan Pangan Rumah Tangga di Indonesia:Suatu Pendekatan Multilevel (Determinants of Household Food Security in Indonesia:A Multilevel Approach)

Oktalia, Hening Januar
Mulyani, Wiwik Puji
Pitoyo, Agus Joko

JURNAL PANGAN
Vol. 34 No. 2 (2025): PANGAN

Sejak 2015, masalah kelaparan dan kerawanan pangan menunjukkan tren peningkatan yangmengkhawatirkan di seluruh dunia, diperburuk oleh pandemi, konflik, perubahan iklim, serta meningkatnya ketidaksetaraan. Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat adanya kesenjangan yang makin lebar antara pertumbuhan penduduk dan produksi padi nasional, yang dikhawatirkan dapat memperburuk ketahanan pangan baik di tingkat nasional maupun rumah tangga. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji faktor-faktor yang memengaruhi status ketahanan pangan rumah tangga di Indonesia. Data sekunder yang digunakan berasal dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) Maret 2023, Potensi Desa (Podes) 2021, dan Kerangka Sampel Area (KSA) 2023. Analisis dilakukan dengan metode deskriptif melalui tabulasi dan grafik, serta analisis inferensial menggunakan regresi logistik biner multilevel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas rumah tangga di Indonesia berada pada kondisi tidak tahan pangan. Selain itu, analisis inferensial menemukan bahwa seluruh variabel bebas, kecuali infrastruktur ekonomi lokal, berpengaruh signifikan terhadap status ketahanan pangan rumah tangga di Indonesia.   Since 2015, hunger and food insecurity have shown a worrying upward trend worldwide, worsened by the pandemic, armed conflicts, climate change, and widening inequality. Statistics Indonesia (BPS) reported a growing gap between population growth and national rice production, raising concerns over the sustainability of both national and household food security. This study aimed to examine the determinants of household food security status in Indonesia. Secondary data were drawn from Susenas March 2023, Podes 2021, and KSA 2023. The analysis combined descriptive methods through tabulations and graphs with inferential methods using multilevel binary logistic regression. The findings indicated that the majority of households in Indonesia are food insecure. Furthermore, the inferential analysis revealed that all independent variables, except local economic infrastructure, significantly affected household food security status in Indonesia.