Panduan Pengguna Untuk Sektor Pertanian dan Perkebunan. Indonesia 2050 Pathway Calculator

Transkripsi

1 Panduan Pengguna Untuk Sektor Pertanian dan Perkebunan Indonesia 2050 Pathway Calculator

2 Daftar Isi 1. Ikhtisar Pertanian dan Perkebunan Indonesia Asumsi Metodologi Hasil Pemodelan Referensi

3 Daftar Tabel Tabel 1. Konsumsi kalori dunia dalam kkal/org/hari... 4 Tabel 2. Perkembangan konsumsi per kapita per hari... 5 Tabel 3. Luas lahan pertanian Indonesia... 6 Tabel 4. Produktivitas pertanian Indonesia... 6 Tabel 5. Luas areal hortikultura Indonesia... 7 Tabel 6. Nilai produksi hortikultura Indonesia... 8 Tabel 7. Luas lahan dan nilai produksi perkebunan Indonesia... 9 Daftar Gambar Gambar 1. Tren peningkatan konsumsi kalori dunia... 4 Gambar 2. Proyeksi konsumsi kalori Indonesia Gambar 3. Proyeksi luas pertanian Indonesia Gambar 4. Proyeksi luas perkebunan non-sawit Indonesia

4 Pendahuluan Panduan Pengguna (User Guide) ini ditujukan bagi para pengguna Indonesia 2050 Pathway Calculator, khususnya pada sektor Pertanian dan Perkebunan. Terdapat empat bagian dalam Panduan Pengguna ini; Pertama, bagian Ikthisar berisi informasi-informasi dasar mengenai pertanian dan perkebunan yang berguna sebagai pengantar untuk memahami perubahan luas lahan, produksi, dan produktivitas tanamannya di Indonesia. Kedua, acuan asumsi data-data yang dipergunakan untuk dasar perhitungan akan disajikan pada bagian Asumsi. Ketiga, bagian Metodologi kemudian berisikan persamaan perhitungan dan level-level yang akan dipergunakan. Terakhir, Hasil Pemodelan akan mempresentasikan proyeksinya mengenai permintaan pangan, luas lahan pertanian, produktivitas pertanian, luas perkebunan selain kelapa sawit, dan produktivitas perkebunan selain kelapa sawit hingga tahun Ikhtisar Pertanian dan Perkebunan Indonesia Usaha pertanian yaitu usaha bercocok tanam dalam rangka pemenuhan kebutuhan kalori dari makanan untuk mendukung kehidupan manusia. Pertanian merujuk pada usaha bercocok tanam tujuh tanaman pangan pokok (padi, jagung, dll) sementara perkebunan mengacu pada berbagai komoditi non-pangan pokok (karet, kopi, dll). Pertumbuhan permintaan kalori ini disertai dengan laju pertumbuhan penduduk Indonesia sehingga berpengaruh pada peningkatan kebutuhan luas lahan pertanian. Pada saat yang bersamaan, pertumbuhan kebutuhan lahan pertanian ini akan mempengaruhi kontribusi emisi dari sektor pertanian Indonesia yang disebabkan oleh perubahan tutupan lahan. 3

5 Gambar 1. Tren peningkatan konsumsi kalori dunia (sumber: Alexandratos & Bruinsma 2012, hal. 24) Menurut BPS (2015), konsumsi kalori rata-rata penduduk Indonesia 10 tahun terakhir cenderung stabil antara 1800 hingga 2200 kalori per hari. Namun demikian, Alexandratos dan Bruinsma (2012) menunjukkan bahwa di seluruh dunia terdapat kecenderungan peningkatan konsumsi kalori (hal ). Pada Gambar 1 dan Tabel 1 dapat dilihat bahwa tren fluktuatif pada beberapa dekade diiringi kecenderungan naik jangka panjang Indonesia dalam data BPS dapat dikatakan serupa dengan tren kategori Asia Selatan (India, Pakistan, Bangladesh, dll) oleh Alexandratos dan Bruinsma (2012). Dengan demikian, data dan proyeksi studi Alexandratos dan Bruinsma dapat dijadikan sebagai referensi proyeksi konsumsi kalori Indonesia di masa depan. Tabel 1. Konsumsi kalori dunia dalam kkal/org/hari Sumber: Alexandratos & Bruinsma 2012, hal. 23 Asupan kalori rakyat Indonesia berasal dari sumber nabati dan hewani. Di satu sisi, menurut BPS (2011) sekitar 48% asupan kalori rakyat Indonesia didominasi oleh padi-padian (hal. 24). Di sisi lain, data BPS tersebut juga menunjukkan bahwa konsumsi daging merah Indonesia masih sangat kecil dibandingkan dengan sumber nabati lain seperti hasil laut ataupun konsumsi daging ayam dan telur (hal. 27). Selain itu, data tersebut juga menunjukkan bahwa sebagian besar pemasukan kalori masyarakat Indonesia 4

6 cenderung berasal dari sumber nabati. Hal ini menunjukkan betapa pentingnya sektor pertanian dalam kehidupan bangsa Indonesia. Tabel 2. Perkembangan konsumsi per kapita per hari Sumber: BKP 2011, hal 17 Sejalan dengan peningkatan kebutuhan kalori, pertumbuhan luas lahan pertanian Indonesia penting diperhatikan karena hal ini sangat berpengaruh terhadap tingkat ketersediaan pangan maupun potensi emisi karena perubahan tata guna lahan. Luas riil lahan pertanian Indonesia saat ini dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah. Dalam tabel tersebut terlihat bahwa walau ada kecenderungan penurunan luas total lahan pertanian, luas sawah mengalami tren peningkatan. Pada saat yang bersamaan, Tabel 4 menunjukkan bahwa produktivitas sektor pertanian Indonesia cenderung meningkat. 5

7 Tabel 3. Luas lahan pertanian Indonesia Sumber: Pusdatin 2013, hal. 4 Tabel 4. Produktivitas pertanian Indonesia Sumber: BPPP 2011, hal. 4 6

8 Tabel 5. Luas areal hortikultura Indonesia Sumber: BPPP 2011, hal. 59 Sementara itu, Tabel 5 diatas dan Tabel 6 dibawah menunjukkan bahwa baik luas areal maupun produksi hortikultura Indonesia cenderung meningkat. Namun demikian, tren produktivitas hortikultura masih harus diperhatikan karena kedua tabel tersebut menunjukkan bahwa peningkatan luas tidak langsung menghasilkan peningkatan produksi yang setara. 7

9 Tabel 6. Nilai produksi hortikultura Indonesia Sumber: BPPP 2011, hal. 59 8

10 Tabel 7. Luas lahan dan nilai produksi perkebunan Indonesia Sumber: BPPP 2011, hal. 13 Selanjutnya, Tabel 7 diatas menunjukkan data luas dan produksi sektor perkebunan Indonesia. Berdasarkan data tersebut, setelah kelapa sawit, kelapa dan karet adalah tanaman perkebunan dengan luas lahan dan produksi terbesar. Dari tabel tersebut terlihat juga bahwa beberapa komoditas seperti tembakau dan kopi mengalami pertumbuhan negatif baik dalam pengurangan luas lahan maupun produksi. Pada pemodelan I2050PC, komoditas kelapa sawit dipisahkan dari komoditas-komoditas lainnya karena secara historis perkembangan luas dan produktivitas kelapa sawit jauh lebih besar dan lebih cepat. 2. Asumsi Untuk menghitung potensi emisi sektor pertanian Indonesia pada tahun 2050, laju pertumbuhan penduduk Indonesia akan disesuaikan dengan hasil perhitungan kalkulator I2050PC sektor energi dan industri. Selain itu, produktivitas pertanian akan diperhitungkan secara pro-rata sesuai dengan pola konsumsi pangan masyarakat Indonesia (BPS 2011, hal. 27). Selanjutnya, pembuatan skenario perubahan luas lahan pertanian dan perkebunan pada masa yang akan datang menunjukkan kecenderungan pertambahan luas selaras dengan data outlook pertanian (BPPP 2011, hal 33, 35, 38, 45, 47, 51). Walaupun demikian, hasil pembahasan dalam stakeholder consultation menghasilkan beberapa poin penting seperti ketidakpastian luas dan intensitas dampak perubahan iklim dan kesulitan 9

11 memprediksi secara akurat proyeksi jangka panjang. Oleh karena itu, para pemangku kebijakan cenderung lebih setuju dengan kemungkinan-kemungkinan dimana luas total pertanian dan perkebunan Indonesia akan bertambah dengan cukup signifikan seiring dengan pertumbuhan penduduk dan meningkatnya permintaan akan pangan. Sementara itu, serupa dengan asumsi yang digunakan dalam sektor tata guna lahan yang lain, nilai AGC yang akan digunakan untuk menghitung emisi dari sektor pertanian dan perkebunan akan menggunakan referensi BAPPENAS (2015). Pembukaan lahan baru akan diambil dari hutan primer dengan AGC 195,4 ton/ha dan reboisasi hasil pengurangan luas lahan akan menjadi hutan sekunder dengan AGC 169,7 ton/ha. Selanjutnya, dengan asumsi bahwa nilai AGC untuk berbagai jenis perkebunan bersifat uniform, maka nilai AGC untuk berbagai perkebunan selain kelapa sawit adalah 63 ton/ha. Untuk nilai AGC pertanian, diasumsikan bahwa nilai yang digunakan adalah nilai pertanian lahan kering tunggal, bukan nilai pertanian lahan kering campur, yaitu sebesar 10 ton/ha. Selain itu, pembahasan dalam stakeholder consultation menunjukkan bahwa ada banyak permasalahan dengan menetapkan nilai luasan areal pertanian yang tepat. Selain sifat pertanian Indonesia yang masih bergantung pada permintaan pasar, produk-produk yang ditanam pun mungkin dipanen lebih dari sekali dalam setahun tergantung varian apa yang ditanam dan lokasi maupun metoda penanaman yang digunakan. Oleh karena itu, model ini akan menyatukan nilai luas pertanian dan hortikultura karena petani seringkali akan menanam produk-produk pertanian dan hortikultura secara bergantian pada tahun yang sama. Selanjutnya, daripada menggunakan nilai luas panen dan produktivitas dari BPPP model ini akan menggunakan data luas riil pertanian dari PUSDATIN dan model ini akan menghitung luasan lahan tidur yang terus mengecil sebagai lahan yang sudah dikategorikan sebagai lahan pertanian tapi belum digunakan untuk produksi pertanian saat ini. Mengingat banyaknya tumpang tindih antara berbagai ijin tata guna lahan dengan lahan alokasi hutan, maka untuk saat ini model I2050PC akan menganggap bahwa penggunaan lahan tidur berarti mengubah tutupan hutan menjadi lahan pertanian seperti apa yang terjadi pada sektor-sektor lain ketika mereka membuka lahan baru. Bila pada masa yang akan datang tersedia sumber data yang lebih koheren, maka tentunya hal ini dapat diperbaiki sehingga model akan dapat menghasilkan simulasi perubahan lahan dan potensi emisi yang lebih akurat. 10

12 3. Metodologi Terdapat beberapa hal yang perlu dipertimbangkan dalam pembuatan sebuah model kalkulator seperti yang dirancang dalam I2050PC. Selain ease of use dan user-friendliness, lever-lever yang dibuat juga perlu menjelaskan pada pengguna, khususnya pengguna awam, tentang bagaimana pilihan-pilihan kebijakan yang disajikan dapat mempengaruhi emisi dari sektor pertanian dan perkebunan. Maka dari itu, berdasarkan kesesuaian dengan metoda BAPPENAS, latar belakang sektor, asumsi-asumsi yang dipergunakan, hasil pembahasan dalam stakeholder consultation, maupun pertimbangan kemudahan pemahaman dan penggunaan model nantinya, penyusun menyarankan agar emisi sektor pertanian dan perkebunan dihitung menggunakan luas penggunaan lahan dan perubahan kandungan karbon atas tanah yang terjadi sebagai akibat dari penggunaan lahan tersebut. Pendekatan ini dapat disederhanakan menjadi persamaan sebagai berikut: Emisi = Luas Area x Kandungan Karbon atau E = A x AGC dimana E = Emisi (dalam ton CO 2eq ) A = Luas Area (dalam hektar atau ha) AGC = Kandungan karbon diatas tanah (dalam ton CO 2eq per hektar) Selanjutnya, berdasarkan pemaparan latar belakang dan asumsi di atas dalam stakeholder consultation, maka disetujui bersama bahwa proyeksi permintaan pangan Indonesia kedepannya dapat dipresentasikan menjadi empat level yaitu: Level 1 Level 1 mengasumsikan tingkat konsumsi pangan Indonesia pada tahun 2050 akan mengejar tingkat konsumsi negara maju saat ini yaitu 3250 kkal/org/hari. Hal ini dapat saja terjadi bila ada perubahan drastis dalam pola konsumsi masyarakat Indonesia. Level 2 Level 2 mengasumsikan tingkat konsumsi pangan Indonesia pada tahun 2050 akan mencapai tingkat konsumsi negara-negara Asia Timur saat ini yaitu 2750 kkal/org/hari. Hal ini mungkin terjadi melihat tingginya laju peningkatan konsumsi negara-negara yang berkembang pesat seperti Tiongkok dan Brazil. 11

13 Level 3 Level 3 mengasumsikan tingkat konsumsi pangan Indonesia pada tahun 2050 akan meningkat menjadi 2500 kkal/org/hari. Skenario ini sangat mungkin terjadi bila pertumbuhan ekonomi dan akses pangan Indonesia terus berkembang dengan laju yang ada saat ini. Level 4 Level 4 mengasumsikan tingkat konsumsi pangan Indonesia pada tahun 2050 hanya akan mencapai 2250 kkal/org/hari. Hal ini masih mungkin terjadi bila pertumbuhan ekonomi Indonesia pada masa yang akan datang tidak terlalu mempengaruhi pola konsumsi pangan masyarakat Indonesia. Sementara untuk luas pertanian, perubahan yang dapat terjadi antara lain: Level 1 Level 1 mengasumsikan luas efektif pertanian Indonesia pada tahun 2050 akan meningkat dua puluh persen (20%) dari tingkat Hal ini mungkin terjadi karena peningkatan pengunaan lahan tidur karena meningkatnya kebutuhan pangan dan lapangan pekerjaan seiring pertumbuhan penduduk Indonesia. Level 2 Level 2 mengasumsikan luas efektif pertanian Indonesia pada tahun 2050 meningkat sepuluh persen (10%) dari tingkat Hal ini mungkin terjadi apabila rancangan kebijakan-kebijakan yang ada mendorong ekstensifikasi pertanian. Level 3 Level 3 mengasumsikan luas efektif pertanian Indonesia pada tahun 2050 tetap pada tingkat luasan tahun Hal ini dapat dicapai apabila kebijakan-kebijakan yang disusun pada masa mendatang dapat mengoptimalkan penggunaan lahan yang ada. Level 4 Level 4 mengasumsikan luas efektif pertanian Indonesia pada tahun 2050 berkurang sepuluh persen (- 10%) dibandingkan tahun Hal ini dapat dicapai apabila kebijakan-kebijakan yang disusun mendukung optimalisasi tata guna lahan dan juga mengurangi permintaan untuk lahan pertanian. 12

14 Perbaikan sistem peruntukan status kawasan dan penetapan RTRW (Rencana Tata Ruang Wilayah) yang konsisten akan sangat membantu. Selanjutnya, produktivitas pertanian Indonesia diproyeksikan sebagai berikut: Level 1 Level 1 mengasumsikan produktivitas pertanian Indonesia pada tahun 2050 berkurang sepuluh persen (- 10%) dibandingkan tahun Hal ini dapat terjadi bila tidak ada kebijakan yang dengan serius mengurangi kerentanan sektor pertanian Indonesia dari dampak-dampak perubahan iklim. Level 2 Level 2 mengasumsikan produktivitas pertanian Indonesia pada tahun 2050 tidak berubah dibandingkan tahun Hal ini sangat mungkin terjadi bila semua kebijakan yang ada hanya dapat mengimbangi dampak negatif perubahan iklim pada sektor pertanian Indonesia. Level 3 Level 3 mengasumsikan produktivitas pertanian Indonesia pada tahun 2050 meningkat sepuluh persen (10%) dibandingkan tahun Tingkat produktivitas ini dapat dicapai melalui rancangan kebijakankebijakan yang mendorong investasi pada penelitian dan pengembangan produktivitas pertanian. Level 4 Level 4 mengasumsikan produktivitas pertanian Indonesia pada tahun 2050 meningkat dua puluh persen (20%) dibandingkan tahun Perbaikan ini dapat dicapai melalui rancangan kebijakan-kebijakan yang mendorong peneliian dan pengembangan beserta investasi infrastruktur pemrosesan dan distribusi hasil pertanian yang berpihak. Sementara itu, perubahan luas perkebunan selain kelapa sawit di Indonesia diproyeksikan menjadi: Level 1 Level 1 mengasumsikan luas perkebunan Indonesia pada tahun 2050 akan meningkat dua puluh persen (20%) dari tingkat Hal ini mungkin terjadi karena peningkatan permintaan untuk komoditi dan lapangan pekerjaan. 13

15 Level 2 Level 2 mengasumsikan luas perkebunan Indonesia pada tahun 2050 akan meningkat sepuluh persen (10%) dari tahun Hal ini mungkin terjadi apabila rancangan kebijakan-kebijakan yang ada mendorong ekspansi lahan perkebunan Indonesia. Level 3 Level 3 mengasumsikan luas perkebunan Indonesia pada tahun 2050 tidak berubah dibandingkan tahun Hal ini dapat dicapai apabila kebijakan-kebijakan yang disusun pada masa mendatang dapat mengoptimalkan penggunaan lahan yang ada. Level 4 Level 4 mengasumsikan luas perkebunan Indonesia pada tahun 2050 berkurang sepuluh persen (-10%) dibandingkan tahun Hal ini dapat dicapai apabila kebijakan-kebijakan yang disusun mendukung optimalisasi tata guna lahan dan juga mengurangi permintaan untuk pembukaan lahan baru. Penentuan status kawasan dan RTRW (Rencana Tata Ruang Wilayah) yang konsisten akan sangat membantu. Kemudian perubahan produktivitas perkebunan selain kelapa sawit dapat dimodelkan sebagai berikut: Level 1 Level 1 mengasumsikan produktivitas perkebunan Indonesia pada tahun 2050 berkurang sepuluh persen (-10%) dibandingkan tahun Hal ini dapat terjadi karena pengaruh perubahan iklim di masa mendatang. Level 2 Level 2 mengasumsikan produktivitas perkebunan Indonesia pada tahun 2050 tidak berubah dibandingkan tahun Hal ini sangat mungkin terjadi bila semua kebijakan yang ada hanya dapat mengimbangi dampak negatif perubahan iklim pada sektor perkebunan Indonesia. Level 3 Level 3 mengasumsikan produktivitas perkebunan Indonesia pada tahun 2050 meningkat sepuluh persen (10%) dibandingkan tahun Tingkat produktivitas ini dapat dicapai dengan cara 14

16 meningkatkan jangkauan distribusi agro-input berupa benih dan pupuk bersertifikat dari pusat-pusat penelitian. Level 4 Level 4 mengasumsikan produktivitas perkebunan Indonesia pada tahun 2050 meningkat dua puluh persen (20%) dibandingkan tahun Hal ini dapat dicapai dengan cara meningkatkan penerapan teknologi pertanian baik berupa bibit dan pupuk bersertifikasi maupun metoda pengelolaan tanah dan tanaman. 4. Hasil Pemodelan Berdasarkan pemaparan metodologi di atas, maka diperoleh proyeksi hingga 2050 untuk lima hal yaitu: permintaan pangan, luas lahan pertanian, produktivitas pertanian, luas perkebunan selain kelapa sawit, dan produktivitas perkebunan selain kelapa sawit. Berhubung proyeksi produktivitas pertanian maupun perkebunan selain kelapa sawit hanya berbentuk index untuk perhitungan potensi ketersediaan pangan, maka panduan pengguna akan fokus pada grafik-grafik yang mempunyai dampak lebih besar yaitu proyeksi permintaan kalori, proyeksi luas pertanian, maupun proyeksi luas lahan perkebunan selain kelapa sawit. 3,250 Konsumsi Kalori Level 1 (2050) 3250 kkal/org/hari Konsumsi kalori (kkal/orang/hari) 3,000 2,750 2,500 Level 2 (2050) 2750 kkal/org/hari Level 3 (2050) 2500 kkal/org/hari 2,250 Level 4 (2050) 2, kkal/org/hari Gambar 2. Proyeksi konsumsi kalori Indonesia (sumber: Penulis) 15

17 Luas (juta ha) Luas Pertanian Level 1 (2050) 32,5 juta ha Level 2 (2050) 29,7 juta ha Level 3 (2050) 27 juta ha 26.0 Level 4 (2050) 24,3juta ha Gambar 3. Proyeksi luas pertanian Indonesia (sumber: Penulis) Dengan demikian, potensi kontribusi emisi sektor pertanian dapat diprediksi sebagai berikut: Level 1 Pembukaan lahan pertanian hingga 32,5 juta ha mengakibatkan peningkatan emisi sekitar 1,020 miliar ton CO 2eq. Level 2 Pembukaan lahan pertanian hingga 28 juta ha mengakibatkan peningkatan emisi sekitar 500,6 juta ton CO 2eq. Level 3 Tidak adanya pembukaan lahan baru mengakibatkan tidak adanya flux emisi antara tahun 2050 dibandingkan tahun 2011 diluar baseline emission yang diperhitungkan secara agregat untuk seluruh sektor tata guna lahan. Level 4 Pengurangan luas lahan pertanian sebesar dua juta ha mengakibatkan pengurangan emisi sekitar 431,2 juta ton CO 2eq. 16

18 15 14 Luas Perkebunan non-sawit (ha) Level 3 (2050) 14 juta ha Luas (juta ha) Level 2 (2050) 12,8 juta ha Level 3 (2050) 11,6 juta ha Level 4 (2050) 10,5 juta ha Gambar 4. Proyeksi luas perkebunan non-sawit Indonesia (sumber: Penulis) Sementara itu, potensi kontribusi emisi sektor perkebunan selain kelapa sawit dapat dihitung sebagai berikut: Level 1 Pembukaan lahan perkebunan sebesar 2,32 juta ha mengakibatkan peningkatan emisi sekitar 307,2 juta ton CO 2eq. Level 2 Pembukaan lahan perkebunan sebesar 1,16 juta ha mengakibatkan peningkatan emisi sekitar 153,6 juta ton CO 2eq. Level 3 Tidak adanya pembukaan lahan baru mengakibatkan tidak adanya flux emisi antara tahun 2050 dibandingkan tahun 2011 diluar baseline emission yang diperhitungkan secara agregat untuk seluruh sektor tata guna lahan. Level 4 17

19 Pengurangan luas lahan perkebunan sebesar 1,16 juta ha mengakibatkan pengurangan emisi sekitar 123,8 juta ton CO 2eq. 18

20 5. Referensi Agus, F, Henson, IE, Sahardjo, BH, Haris, N, van Noordwijk, M & Killeen, TJ 2013, Review of Emission Factors for Assessment of CO 2 Emission From Land Use Change to Oil Palm in Southeast Asia, Reports from the Technical Panels of the 2 nd Greenhouse Gas Working Group of the Roundtable on Sustainable Palm Oil, hal Alexandratos, N & Bruinsma, J 2012, World Agriculture Towards 2030/2050 The 2012 Revision, Agricultural Development Economics Division, UN-FAO, ESA Working Paper No BAPPENAS (Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional) 2015, Pembentukan BAU Baseline Bidang Berbasis Lahan, Sekretariat RAN-GRK, diunduh 30 Maret 2015, < BKP (Badan Ketahanan Pangan) 2011, Revisi Rencana Strategis Badan Ketahanan Pangan Tahun , Badan Ketahanan Pangan, Jakarta. BPPP (Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian) 2011, Outlook Pertanian , Kementerian Pertanian, Pemerintahan Republik Indonesia, Jakarta. BPS (Badan Pusat Statistik) 2011, Konsumsi Kalori dan Protein Penduduk Indonesia dan Provinsi 2011, BPS, Pemerintahan Republik Indonesia, Jakarta. 2015, Rata-rata Konsumsi Kalori dan Protein per Kapita per Hari Menurut Provinsi , BPS, diunduh 12 April 2015, < Carre, F, Hiederer, R, Blujdea, V & Koeble, R 2010, Background Guide for the Calculation of Land Carbon Stocks in the Biofuels Sustainability Scheme Drawing on the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, Office for Official Publications of the European Communities, Luxembourg. PUSDATIN (Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian) 2013, Statistik Lahan Pertanian Tahun , Sekretariat Jenderal Kementerian Pertanian, Pemerintahan Republik Indonesia, Jakarta. 19