Pendekatan Machine Learning Berbasis Tabel Input-Output Untuk Analisis Economic Shock Makan Bergizi Gratis di Jawa Barat

Abstract

Program Makan Bergizi Gratis dengan alokasi Rp335 triliun pada APBN 2026 merupakan intervensi fiskal noninfrastruktur terbesar dalam sejarah kebijakan publik Indonesia pascareformasi, namun dampak sektoralnya di tingkat regional belum pernah dikuantifikasi secara sistematis. Penelitian ini mengukur dampak economic shock sebesar Rp51,82 triliun dari 6.281 SPPG aktif di Jawa Barat terhadap 52 sektor perekonomian melalui simulasi matriks kebalikan Leontief, kemudian menerapkan pendekatan dual-cluster K-Means yang memisahkan klasterisasi respons shock dan klasterisasi kapasitas struktural ekonomi. Simulasi menghasilkan fiscal multiplier 1,5532 dengan total dampak output Rp80,48 triliun, tambahan pendapatan rumah tangga Rp17,00 triliun, dan tambahan penyerapan tenaga kerja 407.600 orang/tahun yang 95,7 persen terkonsentrasi pada 21 sektor rantai pasok pangan langsung. Sintesis dual-cluster mengidentifikasi 17 sektor pertanian dan distribusi berstatus Prioritas 2 yang terdampak tinggi namun berkapasitas rendah, sehingga memerlukan intervensi penguatan sisi suplai sebagai prasyarat agar fiscal multiplier dapat terealisasi penuh.