Ketahanan pangan Indonesia menghadapi sejumlah tantangan struktural, antara lain penuaan populasi petani, keterbatasan lahan pertanian, dan perubahan luas panen. Persoalan ini dikaji oleh Kun Haribowo dan Mudrajad Kuncoro dari Universitas Gadjah Mada (UGM), serta Sigit Setiawan dari Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), dalam penelitian âIdentifying the Pathway of Indonesiaâs Food Security Industry for Sustainable Developmentâ. Untuk mengenali faktor yang paling menonjol, penelitian tersebut menggunakan Artificial Neural Network (ANN), atau jaringan saraf tiruan.
Analisis Artificial Neural Network (ANN) dalam penelitian ini menguji sejumlah variabel yang berkaitan dengan sektor pertanian, yaitu luas lahan pertanian, luas panen, Nilai Tukar Petani (NTP), jumlah rumah tangga pertanian, dan struktur umur rumah tangga pertanian. PDB pertanian per kapita digunakan sebagai variabel sasaran. Dari 113 observasi valid, 83 observasi digunakan untuk pelatihan model dan 30 untuk pengujian.
Hasil analisis menunjukkan bahwa struktur umur rumah tangga pertanian memiliki tingkat kepentingan relatif tertinggi, dengan nilai ternormalisasi 100%. Luas lahan pertanian berada di urutan kedua dengan 78,4%, diikuti luas panen sebesar 73,0%. Sementara itu, NTP memiliki tingkat kepentingan relatif 25,3% dan jumlah rumah tangga pertanian 24,6%. Nilai-nilai tersebut menggambarkan kepentingan relatif variabel dalam model, bukan bukti bahwa satu variabel secara langsung menyebabkan perubahan pada variabel lainnya.
Temuan mengenai struktur umur petani sejalan dengan gambaran komposisi umur yang dicantumkan dalam bahan penelitian. Kelompok usia 45â54 tahun mencakup 27,51% petani, kelompok usia 55â64 tahun 23,67%, dan kelompok berusia 65 tahun ke atas 16,68%. Secara keseluruhan, sekitar 67,86% petani berada pada usia 45 tahun ke atas, sedangkan petani berusia di bawah 25 tahun hanya sekitar 0,84%. Angka tersebut menunjukkan tantangan regenerasi petani yang perlu mendapat perhatian.
Temuan ini memberikan dasar untuk memprioritaskan perhatian terhadap regenerasi petani, perlindungan lahan pertanian, dan keberlanjutan luas panen. Upaya memperkuat sektor pertanian perlu memperhatikan daya tarik pekerjaan pertanian bagi generasi muda, akses terhadap aset produktif dan teknologi, serta peluang meningkatkan pendapatan dan akses pasar. Penelitian ini juga mengangkat konsep Borderless Farming yang terintegrasi dengan Corporate Farming sebagai pilihan kebijakan yang dapat dikembangkan lebih lanjut.
Analisis Artificial Neural Network (ANN) dalam penelitian ini terutama berkaitan dengan SDG 2 (Tanpa Kelaparan) karena mengidentifikasi faktor-faktor yang penting bagi keberlanjutan sistem pangan. Temuannya juga berkaitan dengan SDG 8 (Pekerjaan Layak dan Pertumbuhan Ekonomi) melalui perhatian pada keberlanjutan profesi dan kesejahteraan petani, serta SDG 12 (Konsumsi dan Produksi yang Bertanggung Jawab) melalui kebutuhan memperkuat efisiensi dan keberlanjutan sistem produksi pangan. [Red. Kun Haribowo]
