Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan adalah bidang lahan pertanian

Dari penelitian ini dapat diketahui bahwa terdapat hubungan positif antara NDVIEVI dengan fase pertumbuhan padi. Hal ini menunjukkan bahwa NDVIEVI hasil ekstraksi dari citra MODIS dapat digunakan untuk menduga produktivitas padi. Konsepsi Penelitian Yang Dilaksanakan Berdasarkan hasil kajian terhadap beberapa pustaka tersebut di atas, terdapat beberapa hal yang dapat diambil sebagai referensi dalam memberikan konsepsi pelaksanaan penelitian, antara lain : 1. Penetapan lahan pertanian pangan berkelanjutan merupakan bagian dari penetapan perencanaan tata ruang wilayah kabupatenkota. Penetapan Kawasan ini akan digunakan sebagai upaya pengendalian pemanfaatan ruang dan sebagai dasar peraturan zonasi.

2. Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan adalah bidang lahan pertanian

yang ditetapkan untuk dilindungi dan dikembangkan secara konsisten guna menghasilkan pangan pokok bagi kedaulatan dan ketahanan pangan nasional. Pada penelitian ini lahan pertanian pangan dikhususkan pada lahan pertanian padi sawah, karena produksi padi beras merupakan cerminan langsung ketersediaan pangan masyarakat Indonesia. 3. Produktifitas lahan pertanian pangan dapat dikatakan berkelanjutan jika hasil produktifitas lahan dapat bertahan dan bisa juga meningkat dari waktu ke waktu tanpa terjadinya penurunan kwalitas degradasi lahan dan lingkungan. 4. Berdasar pada referensi yang ada, setidaknya terdapat 9 parameter dalam pemilihan dan penetapan Kawasan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan LPPB. Parameter tersebut antara lain : produktifitas pertanian, kesesuaian lahan, kelayakan ekonomi, jaringan infrastruktur, potensi teknis lahan, luasan kesatuan hamparan, indeks penanaman, kondisi aktual dan aspek kebijakan. Dari ke sembilan parameter ini, jika ditelaah berdasar pada batasan yang ada, terlihat bahwa potensi teknis lahan mempunyai makna yang sama redundan dengan kesesuaian lahan. Dari ke 8 delapan parameter ini, 2 parameter yaitu kondisi aktual dan aspek kebijakan merupakan parameter untuk pertimbangan penetapan zonasi LPPB. Sedangkan 6 lainnya, yaitu produktifitas pertanian, kesesuaian lahan, kelayakan ekonomi, jaringan infrastruktur, luasan kesatuan hamparan lahan dan indeks penanaman termasuk dalam parameter pemilihan LPPB. 5. Pemilihan dan pendeliniasian kawasan pertanian padi sawah berkelanjutan secara visual akan didekati dengan metodologi penginderaan jauh dengan estimasi produktivitas padi. Prediksi produktivitas padi didekati berdasarkan pada karakter spektral vegatasi yang tergambar pada citra berupa indeks vegetasi EVI. Dengan anggapan bahwa pada setiap nilai indeks vegetasi yang secara visual tergambar pada citra merupakan cerminan faktor-faktor yang mempengaruhinya, yaitu daya dukung wilayah baik geobiofisik, sosial- ekonomi maupun kebijakan. 6. Dalam mencari model dalam pemilihan dan pendeliniasian kawasan lahan pertanian padi sawah berkelanjutan ini perlu diketahui juga adanya keterkaitan antara nilai indeks vegetasiproduktivitas pertanian dengan semua parameter yang mempengaruhinya. 7. Dari hasil penelitian ini pada akhirnya diharapkan dapat diformulasikan bagaimana kawasan lahan pertanian pangan berkelanjutan dan bagaimana kawasan lainnya, serta bagaimana strategi dan tata cara pendeliniasiannya menggunakan analisis spasial metode penginderaan jauh dan SIG. Kerangka Pemikiran Berdasar tujuan penelitian dan hasil telaah pustaka disusun kerangka pemikiran penelitian Teknik Pemilihan Kawasan Lahan Pertanian Padi Sawah Berkelanjutan di Kabupaten Karawang sebagaimana diagram alir berikut. Gambar 1. Kerangka Pemikiran METODE PENELITIAN Kerangka Pendekatan Penelitian Pelaksanaan penelitian secara umum dapat dibagi dalam 4 tahapan, yaitu persiapan, perolehan data, analisis dan penyajian hasil. Persiapan merupakan tahapan untuk preparasi data. Tahap Perolehan Data terdiri dari tiga kegiatan yaitu pengumpulan data sekunder, ekstraksi data penginderaan jauh dan pengumpulan data lapangan. Analisis mencakup pengolahan dan pengujian data untuk mendapatkan peubah variable yang berpengaruh nyata terhadap pemilihan LPPB. Sedangkan tahap penyajian hasil merupakan penyusunan metodeteknik dalam pemilihan LPPB. Kerangka penelitian ini dapat disusun menjadi diagram alir sebagaimana yang dapat dilihat pada Gambar 2 berikut. Gambar 2. Diagram Alir Kerangka Penelitian Persiapan Penyajian Hasil Perolehan Data Analisis Waktu dan Lokasi Penelitian Penelitian dilaksanakan pada bulan Maret 2010 – Juni 2010. Secara geografis wilayah penelitian terletak pada zone UTM 48 Selatan, pada posisi koordinat 739653, 9322363 hingga 776465, 9281150 dengan luas wilayah 108.782 hektar. Wilayah ini secara administratif termasuk dalam kabupaten Karawang, provinsi Jawa Barat. Wilayah penelitian diliput oleh 23 kecamatan. Pemilihan wilayah ini didasarkan pada alasan bahwa kabupaten Karawang termasuk wilayah lumbung padi provinsi Jawa Barat yang didukung dengan kawasan pertanian padi sawah yang luas, produktivitasnya cukup tinggi dan secara geobiofisik wilayah ini cukup bervariasi. Batas wilayah penelitian didasarkan pada batas fisik lahan dengan pendekatan unit lahan. Gambar 3. Peta Lokasi Penelitian Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data pada penelitian ini dilaksanakan dalam 3 tahap, yaitu : Koleksi Data Sekunder Koleksi data sekunder dimaksudkan untuk memperoleh data spasial dan data atribut pendukung penelitian. Koleksi data sekunder diupayakan dapat diperoleh pada instansi pemilik data seperti Departemen Pertanian RI, Balai Besar Penelitian Pertanian dan Sumber Daya Lahan Pertanian BBPPSLP, Dinas Pertanian, dan Dinas Bina Marga dan Pengairan, BAPPEDA, BMG dan BPS yang ada di kabupaten Karawang. Ekstraksi Data Citra Penginderaan Jauh Pada penelitian ini digunakan data utama berupa data hasil ekstraksi dari citra MODIS series dan citra ALOS. Guna pemakaian citra dibantu juga dengan peta dasar berupa peta garis hasil pemetaan fotogrammetris, yaitu Peta Lahan Baku Sawah skala 1 : 10.000. Melalui data citra ini diupayakan secara optimal penyadapan data produktivitas lahan pertanian padi sawah dan pendukung lainnya, seperti indeks penanaman, infrastruktur irigasi, dan jalan, luasan kesatuan hamparan lahan dan kondisi aktual. Data produktivitas dan indeks penanaman diperoleh dari data citra MODIS series, sedangkan data lainnya seperti infrastruktur berupa jalan, irigasi, luasan kesatuan hamparan lahan dan data kondisi aktual diupayakan dari data ALOS. Pengecekan Lapangan dan Wawancara Guna keperluan survei lapangan dilaksanakan teknik sampling Stratified Purposive. Proporsi sampel didasarkan pada jumlah pixel citra MODIS, sedangkan pengambilannya diambil secara proporsional terhadap setiap strata unit lahan yang disusun dari penggunaan lahan sawah, status irigasi dan jenis tanah. Survei lapangan dilaksanakan dengan dua cara yaitu groundchecking dan wawancara. Groundchecking pada daerah sampel untuk mengidentifikasi, mengecek kebenaran dan melengkapi data lain yang diperoleh dari kegiatan ekstraksi citra. Sedangkan wawancara responden dimaksudkan untuk memperoleh data produktivitas aktual lahan padi sawah dan untuk menilai kelayakan secara ekonomi. Responden yang dipilih adalah dari petani atau kelompok tani. Secara keseluruhan data yang diperlukan dalam penelitian ini, beserta cara perolehannya dapat dilihat pada Tabel 4 berikut. Tabel 4. Data yang Dipakai dan Cara Perolehannya Metode Analisis Guna mencapai tujuan dan mengetahui hasil penelitian, dilaksanakan beberapa analisis yang dapat disusun diagram alir sebagai berikut : NO JENIS DATA CARA PEROLEHANINSTANSI KELUARAN YANG DAPAT DIPEROLEH I DATA SEKUNDER A Data Spasial 1 Peta Fotogrammetris LB 1 : 10.000 Dinas Pertanian, Ditjen BPTP Deptan RI Peta Dasar, Penggunaan Lahan, Batas Adm. 2 Citra Satelit MODIS Series dan ALOS Proyek KKP3T Deptan - IPB 2009 Data EVI, LKHL, IP,IS dan PL 3 Peta Kesesuaian Lahan Dinas Pertanian Kab., BBPPSLP Deptan RI Kesesuaian Lahan Padi Sawah 4 Peta Jaringan Irigasi Dinas Bina Marga dan Pengairan J. Irigasi, Klasifikasi Irigasi Sawah 5 Peta Infrastruktur Dinas Bina Marga dan Pengairan J. Jalan, aksesibilitas B Data Atribut 1 RTRW Kab. Karawang BAPPEDA kab. Karawang Arahan Pemanfaatan Lahan Kebijakan 2 Data Iklim Dinas Pertanian kab. Kararawang Curah Hujan, Musim tanam 3 Kab. Karawang Dalam Angka BPS kab. Karawang Untuk berbagai penggunaan II DATA LAPANGAN A Data Aktual 1 Produktivitas Lahan Wawancara dg Petani, Kelompok Tani Produktivitas Lahan Aktual 2 Biaya Produksi Pertanian Wawancara dg Petani, Kelompok Tani Kesesuaian Ekonomi Lahankelayakan B Data Kondisi lapangan 1 Kondisi Existing Groundchecking Penggunaan Lahan, LKHL dan Infrastruktur Gambar 4. Kerangka Analisis Penelitian Keterangan Gambar : D.Sc = data sekunder KL = kesesuaian lahan Inf = infrastruktur jalan dan irigasi PL = penggunaan lahan AKSE = analisis kelayakan secara ekonomi IP = indeks penanaman PLPPS = produktivitas lahan pertanian padi sawah Analisis Citra Citra ALOS Advanced Land Observing Satellite Analisis citra ALOS dilaksanakan dengan Non Parametric Methods. Analisis ini dimaksudkan untuk memperoleh data infrastruktur jalan dan irigasi, penggunaan lahan dan luasan kesatuan hamparan lahan sawah lahan baku sawah. Beberapa kegiatan yang dilaksanakan dapat digambarkan dengan diagram alir berikut : Gambar 5. Tahapan Kegiatan Penyadapan dan Analisis dari Citra ALOS Pada tahap awal pelaksanaan penyadapan data, citra ALOS yang diperoleh perlu dikoreksi untuk menghilangkan kesalahan akibat distorsi geometrik, berupa jarak, luas, arah dan sudut. Pelaksanaan koreksi geometri dibantu dengan peta dasar yang mempunyai kontrol bumi yang baik, dalam hal ini digunakan peta hasil kegiatan fotogrammetris yaitu Peta Lahan Baku Sawah skala 1 : 10.000 Departemen Pertanian RI. Pada pelaksanaan koreksi geometri ini hingga didapat Citra ALOS Koreksi Citra Pemrosesan Citra Ekstraksi Data Manuskript Data Parameter Ceking Lapangan Editing Data Evaluasi Kemam. Penyadapan Data Data Parameter Kemampuan Penyadapan Data kesalahan transformasi Root Mean Square = 0,05 atau 0,5 pixel. Pelaksanaan koreksi geometri citra dibantu dengan perangkat lunak ERDAS Imagine 9.3. Kegiatan selanjutnya adalah pemrosesan citra, suatu kegiatan yang digunakan untuk mwmpwrbaiki kualitas gambar agar lebih tajam. Kegiatan pemrosesan citra yang dilaksanakan berupa penajaman citra ALOS dengan manipulasi kontras dan filtering . Pemrosesan citra dibantu dengan perangkat lunak ERDAS Imagine 9.3. Kegiatan ekstraksi data penggunaan lahan dilaksanakan secara visual dengan digitasi on screen menggunakan perangkat lunak Auto Cad Map. Pengenalan masing-masing obyek didasarkan pola tanggap spektral dan karakteristik dasar obyek lainnya yang dapat dikenali dan tergambar dari citra ALOS. Pengenalan ini dibantu dengan menggunakan unsur-unsur interpretasi berupa karakteristik dasar yang bisa dikenali dari citra berupa ronawarna, tekstur, pola, ukuran, bentuk, bayangan dan situs. Dalam ekstraksi data ini dibantu juga dengan data penggunaan lahan lama tahun 2003. Hasil ekstraksi data penggunaan lahan yang didalamnya terdapat juga data infrastruktur dan luas kesatuan hamparan lahan lahan baku sawah di wujudkan dalam bentuk manuskript peta sementara. Peta sementara ini selanjutnya dibawa ke lapangan untuk dijadikan sebagai bahan untuk kegiatan pengecekan lapangan. Kegiatan ini dimaksudkan untuk mengetahui kebenaran hasil ekstraksi dan kondisi sesungguhnya setiap obyek di lapangan. Banyaknya obyek yang di cek di lapangan diambil secara Stratified pada setiap populasi obyek. Hasil ceking lapangan yang diperoleh digunakan untuk editing hasil ekstraksi data penggunaan lahan dan evaluasi kemampuan citra ALOS dalam menyajikan data parameter. Citra MODIS Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Pada penelitian ini digunakan citra MODIS Terra MOD09A1 dan citra MODIS Aqua MYD09A1. Citra ini mempunyai proyeksi Sinusoidal dengan luas cakupan area 1200 x 1200 km², mempunyai 7 kanal spektral yaitu kanal spektral 1 sampai dengan kanal spektral 7 dan mempunyai resolusi spasial 500 m. Produk citra ini telah dikoreksi atmosferik terhadap gas, awan tipis dan aerosol Xiao et al 2006, Heidina 2010. Citra MODIS Terra Aqua yang digunakan merupakan citra yang diakusisi pada tahun 2005 sampai dengan tahun 2009 series 5 tahun, yang dapat dirinci sebagaimana tabel berikut : Tabel 5. Citra MODIS Terra Aqua Yang Digunakan Analisis citra MODIS dilaksanakan dengan Parametric Methods. Analisis ini dimaksudkan untuk pemetaan produktivitas dan indeks penanaman padi sawah dengan pendekatan melalui indeks vegetasi EVI. Nilai EVI diperoleh dari nilai reflektansi kanal spektral merah red, kanal inframerah dekat NIR dan kanal No. Kode Tgl. Akuisisi No. Kode Tgl. Akuisisi No. Kode Tgl. Akuisisi 1 MOD09A1.A2005033 02-Feb-05 50 MOD09A1.A2007009 09-Jan-07 99 MOD09A1.A2008209 27-Jul-08 2 MOD09A1.A2005049 18-Feb-05 51 MOD09A1.A2007073 14-Mar-07 100 MOD09A1.A2008217 04-Agust-08 3 MOD09A1.A2005057 26-Feb-05 52 MOD09A1.A2007089 30-Mar-07 101 MOD09A1.A2008225 12-Agust-08 4 MOD09A1.A2005065 06-Mar-05 53 MOD09A1.A2007121 01-Mei-07 102 MOD09A1.A2008233 20-Agust-08 5 MOD09A1.A2005097 07-Apr-05 54 MOD09A1.A2007129 09-Mei-07 103 MOD09A1.A2008241 28-Agust-08 6 MOD09A1.A2005105 15-Apr-05 55 MOD09A1.A2007137 17-Mei-07 104 MOD09A1.A2008249 05-Sep-08 7 MOD09A1.A2005113 23-Apr-05 56 MOD09A1.A2007145 25-Mei-07 105 MOD09A1.A2008257 13-Sep-08 8 MOD09A1.A2005129 09-Mei-05 57 MOD09A1.A2007153 02-Jun-07 106 MOD09A1.A2008265 21-Sep-08 9 MOD09A1.A2005137 17-Mei-05 58 MOD09A1.A2007161 10-Jun-07 107 MOD09A1.A2008273 29-Sep-08 10 MOD09A1.A2005145 25-Mei-05 59 MOD09A1.A2007169 18-Jun-07 108 MOD09A1.A2008281 07-Okt-08 11 MOD09A1.A2005153 02-Jun-05 60 MOD09A1.A2007177 26-Jun-07 109 MOD09A1.A2008289 15-Okt-08 12 MOD09A1.A2005161 10-Jun-05 61 MOD09A1.A2007185 04-Jul-07 110 MOD09A1.A2008297 23-Okt-08 13 MOD09A1.A2005169 18-Jun-05 62 MOD09A1.A2007193 12-Jul-07 111 MOD09A1.A2008305 31-Okt-08 14 MOD09A1.A2005177 26-Jun-05 63 MOD09A1.A2007201 20-Jul-07 112 MOD09A1.A2008313 08-Nop-08 15 MOD09A1.A2005185 04-Jul-05 64 MOD09A1.A2007209 28-Jul-07 113 MOD09A1.A2008321 16-Nop-08 16 MOD09A1.A2005193 12-Jul-05 65 MOD09A1.A2007217 05-Agust-07 114 MOD09A1.A2008329 24-Nop-08 17 MOD09A1.A2005201 20-Jul-05 66 MOD09A1.A2007225 13-Agust-07 115 MOD09A1.A2008337 02-Des-08 18 MOD09A1.A2005209 28-Jul-05 67 MOD09A1.A2007233 21-Agust-07 116 MOD09A1.A2008345 10-Des-08 19 MOD09A1.A2005217 05-Agust-05 68 MOD09A1.A2007241 29-Agust-07 117 MOD09A1.A2008353 18-Des-08 20 MOD09A1.A2005225 13-Agust-05 69 MOD09A1.A2007249 06-Sep-07 118 MOD09A1.A2008361 26-Des-08 21 MOD09A1.A2005233 21-Agust-05 70 MOD09A1.A2007265 22-Sep-07 22 MOD09A1.A2005241 29-Agust-05 71 MOD09A1.A2007321 17-Nop-07 119 MOD09A1.A2009001 01-Jan-09 23 MOD09A1.A2005257 14-Sep-05 72 MOD09A1.A2007329 25-Nop-07 120 MOD09A1.A2009065 05-Mar-10 24 MOD09A1.A2005265 22-Sep-05 121 MOD09A1.A2009073 13-Mar-10 25 MOD09A1.A2005273 30-Sep-05 73 MOD09A1.A2008001 01-Jan-08 122 MOD09A1.A2009081 21-Mar-10 26 MOD09A1.A2005305 01-Nop-05 74 MOD09A1.A2008009 09-Jan-08 123 MOD09A1.A2009105 14-Apr-10 27 MOD09A1.A2005313 09-Nop-05 75 MOD09A1.A2008017 17-Jan-08 124 MOD09A1.A2009113 22-Apr-09 76 MOD09A1.A2008025 25-Jan-08 125 MOD09A1.A2009121 30-Apr-10 28 MYD09A1.A2006041 10-Feb-06 77 MOD09A1.A2008033 02-Feb-08 126 MOD09A1.A2009137 16-Mei-10 29 MYD09A1.A2006065 06-Mar-06 78 MOD09A1.A2008041 10-Feb-08 127 MOD09A1.A2009145 24-Mei-10 30 MYD09A1.A2006097 07-Apr-06 79 MOD09A1.A2008049 18-Feb-08 128 MOD09A1.A2009153 01-Jun-10 31 MYD09A1.A2006121 01-Mei-06 80 MOD09A1.A2008057 26-Feb-08 129 MOD09A1.A2009161 09-Jun-10 32 MYD09A1.A2006129 09-Mei-06 81 MOD09A1.A2008065 05-Mar-08 130 MOD09A1.A2009169 17-Jun-10 33 MYD09A1.A2006161 10-Jun-06 82 MOD09A1.A2008073 13-Mar-08 131 MOD09A1.A2009177 25-Jun-10 34 MYD09A1.A2006169 18-Jun-06 83 MOD09A1.A2008081 21-Mar-08 132 MOD09A1.A2009185 03-Jul-10 35 MYD09A1.A2006177 26-Jun-06 84 MOD09A1.A2008089 29-Mar-08 133 MOD09A1.A2009193 11-Jul-10 36 MYD09A1.A2006185 04-Jul-06 85 MOD09A1.A2008097 06-Apr-08 134 MOD09A1.A2009201 19-Jul-10 37 MYD09A1.A2006193 12-Jul-06 86 MOD09A1.A2008105 14-Apr-08 135 MOD09A1.A2009209 27-Jul-10 38 MYD09A1.A2006201 20-Jul-06 87 MOD09A1.A2008113 22-Apr-08 136 MOD09A1.A2009217 04-Agust-10 39 MYD09A1.A2006209 28-Jul-06 88 MOD09A1.A2008121 30-Apr-08 137 MOD09A1.A2009225 12-Agust-10 40 MYD09A1.A2006217 05-Agust-06 89 MOD09A1.A2008129 08-Mei-08 138 MOD09A1.A2009233 20-Agust-10 41 MYD09A1.A2006225 13-Agust-06 90 MOD09A1.A2008137 16-Mei-08 139 MOD09A1.A2009241 28-Agust-10 42 MYD09A1.A2006233 21-Agust-06 91 MOD09A1.A2008145 24-Mei-08 140 MOD09A1.A2009249 05-Sep-10 43 MYD09A1.A2006241 29-Agust-06 92 MOD09A1.A2008153 01-Jun-08 141 MOD09A1.A2009257 13-Sep-10 44 MYD09A1.A2006249 06-Sep-06 93 MOD09A1.A2008161 09-Jun-08 142 MOD09A1.A2009265 21-Sep-10 45 MYD09A1.A2006257 14-Sep-06 94 MOD09A1.A2008169 17-Jun-08 143 MOD09A1.A2009289 15-Okt-09 46 MYD09A1.A2006265 22-Sep-06 95 MOD09A1.A2008177 25-Jun-08 144 MOD09A1.A2009345 10-Des-09 47 MYD09A1.A2006273 30-Sep-06 96 MOD09A1.A2008185 03-Jul-08 48 MYD09A1.A2006281 08-Okt-06 97 MOD09A1.A2008193 11-Jul-08 49 MYD09A1.A2006289 16-Okt-06 98 MOD09A1.A2008201 19-Jul-08 spektral biru blue. Persamaan EVI oleh Huete et al. 1997 diformulasikan dengan : ρNIR – ρRED EVI = 2.5 ρNIR – C1ρRED-C2ρBLUE+L Keterangan : ρ = nilai reflektan kanal spektral C = koefisien koreksi atmospheric aerosol scattering pada kanal spektral merah berdasarkan kanal spektral biru C1 : 6, C2 : 7,5 L = soil effect adjustment factor 1 Indeks vegetasi diketahui melalui data citra MODIS series selama 5 tahun 2005 – 2009, dengan resolusi temporal 8 hari. Cara perolehan data produktivitas dan indeks penanaman dapat digambarkan pada diagram alir berikut. Gambar 6. Ekstraksi Data Produktivitas Pertanian Analisis Kelayakan Secara Ekonomi Analisis ini pada dasarnya merupakan kesesuaian lahan pertanian pangan secara ekonomi. Evalusi kesesuaiankelayakan lahan secara ekonomi dilaksanakan dengan cara analisis nilai ekonomi lahan berdasar pada data lapangan yang diperoleh. Kelayakan secara ekonomi dapat diukur dari cost produksi dan benefit yang diperoleh dari volume produksi lahan. Kapasitas lahan yang mempunyai ratio benefit dan cost BCR berada di atas BEP dan mempunyai margin minimal sama dengan kebutuhan hidup minimal tiap keluarga petani yang dianggap memenuhi syarat untuk dilanjutkan. EVI Grafik Produktivitas Ekstraksi C. MDS Citra MODIS Sr. EVIn Sampling Groundtruth Prod . Ak. Anal. Korelasi EVIos Persamaan Relasional Keterangan : EVIn = EVI new 2009 EVIos = EVI olds 2005 – 2008 Data Indeks Penanaman Analisis Penentuan Parameter Yang Digunakan Untuk Deliniasi LPPB Paramater yang akan digunakan untuk pembuatan model diketahui dari signifikansi dan sumbangan terbesar dari masing-masing variabel penjelas Xi, berupa kesesuaian lahan, kelayakan secara ekonomi, infrastruktur, luasan kesatuan hamparan lahan, indeks penanaman dan aspek kebijakan RTRWK dengan variabel tujuan Y berupa produktifitas lahan pertanian pangan. Selanjutnya dideskripsikan keterkaitan antara keberlanjutan lahan dengan semua parameter yang digunakan. Dalam pelaksanaan analisis ini akan digunakan metode analisis Hayashi 1. Penggunaan metode analisis ini dengan pertimbangan bahwa 1. analisis ditujukan untuk menduga parameter koefisien keterkaitan antara variabel- variabel penjelas Explanatory Variables dengan satu variabel tujuan, 2. untuk menunjukkan variabel-variabel penjelas mana saja yang paling nyata Significant kaitannya dengan variabel tujuan. Selain itu pertimbangannya adalah variabel penjelasnya independent variable yang digunakan dalam penelitian ini merupakan campuran antara data nominal dan data ordinal, sedang variabel tujuannya dependent variable berupa data kuantitatif. Sehingga untuk memudahkan analisis variabel penjelas diseragamkan dengan jalan kuantifikasi menjadi data kategorik. Algoritma pokok dari Analisis Kuantifikasi Hayashi ini dapat diformulasikan dengan model matematis : y = ∆a + ε di mana: y : vektor data variabel tujuan ukuran n ×1 ∆ : matriks data variabel-variabel penjelas ukuran nxC di mana C = a : vektor parameter skor untuk kategori-kategori dari variabel-variabel penjelas ukuran C ×1 ε : vektor parameter eror pendugaan ukuran n×1 Sumber : Tanaka et al. 1992, Saefulhakim 1996 Dari hasil analsis yang diperoleh selanjutnya diformulasikan paramater apa saja yang mempunyai pengaruh nyata untuk penentuan LPPB. Uji Keberlanjutan Analisis ini dilaksanakan untuk mengetahui aspek keberlanjutan dalam pemanfaatan lahan. Keberlanjutan dapat dicapai melalui pemanfaatan lahan untuk produksi secara optimal. Penggunaan lahan optimal jika sesuai dengan daya dukung dan daya tampung lahan. Uji keberlanjutan ini dapat diketahui dari dari grafik yang dibuat dan matriks yang diperoleh dari hasil analisis, di sini dapat diperlihatkan dan diidentifikasi karakteristik parameter unit lahan padi sawah yang berkelanjutan. Pembuatan Model Penetapan dan Pendeliniasian LPPB Berdasarkan hasil analisis uji keberlanjutan, selanjutnya dilaksanakan analisis spasial dan dikenali suatu model lahan pertanian padi sawah berkelanjutan. Melalui identifikasi gejala spasial LPPB yang dapat dinampakkan pada suatu citra. Dari pola gejala spasial yang diamati pada citra, teknik penginderaan jauhSIG dapat dibangun dalam pemilihan dan pendelinasian kawasan lahan pertanian pangan berkelanjutan. KONDISI WILAYAH PENELITIAN Kondisi Geografis Topografi Wilayah penelitian memiliki ketinggian tempat paling rendah 0 m dpal dari permukaan air laut di wilayah utara yaitu sekitar pantai tempuran dan tertinggi 217,5 m dpal yang berada di perbukitan wilayah selatan Ciampel. Sebagian besar wilayah 74,8 merupakan dataran aluvial yang relatif datar dengan kemiringan lereng antara 0 – 3 . Sebagian kecil lainnya di wilayah selatan merupakan dataran kaki gunung Gede-Pangrango memiliki topografi berombak seluas 14,3 , bergelombang seluas 8,4 dan berbukit seluas 2,4 . Secara rinci kondisi topografi wilayah penelitian ini dapat disajikan pada Gambar 7 berikut. Gambar 7. Kondisi Topografi dan Lereng Wilayah Penelitian Geologi Berdasarkan data geologi dari Puslitbang Geologi Kementrian ESDM, wilayah penelitian sebagian besar tersusun dari batuan sedimen clastic, fine, claystone yang merupakan endapan banjir yang terbentuk pada jaman Holosen. Adapun di sekitar wilayah pantai Tempuran merupakan batuan sedimen clastic, medium, sands yang terbentuk dari endapan laut dangkal pada jaman Pleistosen dan batuan sedimen aluvium dari endapan laut dangkal pada jaman Holosen. Iklim Wilayah penelitian sebagian besar merupakan dataran rendah, sebagaimana umumnya wilayah di kabupaten Karawang pada bulan Januari sampai dengan April bertiup angin Muson Tenggara, kecepatan angin berkisar antara 30 – 35 kmjam, lamanya tiupan antara 5 – 7 jam. Temperatur udara rata-rata 27 ºC, tekanan udara rata-rata 0,01 milibar, penyinaran matahari 66 dengan kelembaban nisbi sebesar 80 . Curah hujan tahunan berkisar antara 1.100 – 3.200 mmtahun RPP Kab. Karawang – Dinas Pertanian KP 2009. Berdasar data curah hujan untuk wilayah penelitian dapat dijelaskan bahwa curah hujan tertinggi terjadi pada bulan Pebruari, tertinggi terjadi di kecamatan Purwosari sebesar 668 mmbulan dengan lama hujan 22 hari, sedangkan curah hujan terendah tanpa hari hujan jatuh pada bulan Agustus terjadi di hampir di seluruh wilayah penelitian. Data curah hujan bulanan rata-rata wilayah penelitian selama 5 tahun terakhir dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 6. Data Curah Hujan Bulanan Rata-Rata Tahun 2005 - 2009 CH HH CH HH CH HH CH HH CH HH CH HH CH HH CH HH CH HH CH HH CH HH CH HH 2005 332,0 14,6 263,6 9,5 211,6 9,4 92,5 5,9 67,1 3,6 77,1 4,0 31,9 1,9 22,1 1,1 34,4 1,2 149,5 5,3 284,1 8,1 95,2 5,4 2006 422,6 16,0 248,0 11,1 193,8 8,1 143,2 7,7 88,3 5,2 25,3 1,7 20,4 0,7 1,2 0,2 0,0 0,0 20,0 1,6 69,0 4,9 235,0 10,7 2007 149,4 7,7 445,6 15,3 208,9 11,4 151,5 8,2 45,1 4,8 70,5 4,3 2,4 0,4 11,9 0,4 19,2 1,6 69,9 3,9 123,2 8,2 264,1 12,0 2008 273,1 17,0 472,0 19,0 225,0 12,0 168,0 8,0 20,0 3,0 3,0 1,0 9,0 1,0 - - 31,0 1,0 13,0 3,0 51,0 3,0 252,0 13,0 2009 426,0 14,4 402,5 15,1 212,4 9,0 142,8 7,3 110,0 5,8 74,4 2,9 12,7 0,8 0,4 0,1 44,9 2,8 65,6 4,0 172,8 9,6 173,9 10,0 Jumlah 1.603,0 69,6 1.831,7 70,0 1.051,6 49,9 697,9 37,0 330,4 22,3 250,3 13,8 76,4 4,7 35,6 1,7 129,4 6,5 317,9 17,7 700,1 33,7 1.020,1 51,1 Rata-rata 320,6 13,9 366,3 14,0 210,3 10,0 139,6 7,4 66,1 4,5 50,1 2,8 15,3 0,9 7,1 0,3 25,9 1,3 63,6 3,5 140,0 6,7 204,0 10,2 Keterangan : Sumber : Laporan Tahunan Dinas Pertanian kab. Karawang CH = Curah Hujan mm HH = Hari hujan hari TAHUN JANUARI PEBRUARI MARET APRIL NOPEMBER DESEMBER MEI JUNI JULI AGUSTUS SEPTEMBE OKTOBER Tanah Berdasarkan pada Peta Satuan Tanah skala 1 : 50.000 yang dikeluarkan oleh Puslittanak pada tahun 1996, wilayah penelitian mempunyai 6 jenis tanah dalam kategori great group Soil Taxonomi 1998, yaitu a. Endoaquents, b. Tropofluvents, c. Tropaquepts, d. Eutropepts, e. Dystropepts, dan f. Hapludolls. Gambar 8. Peta Jenis Tanah Wilayah Penelitian Wilayah penelitian yang merupakan wilayah pertanian padi sawah didominasi oleh tanah-tanah Tropaquepts. Wilayah ini umumnya merupakan dataran aluvialfluvial, solum dalam, endapan liat, bertekstur halus, laju infiltrasi rendah, tidak masam dan bersifat isohipertermik. Tanah-tanah Eutropepts dan Dystropepts umumnya menempati daerah yang lebih tinggi yaitu pada wilayah berombak hingga berbukit, tanah-tanah Tropofluvent dan Endoaquents berada di lembah sempit sekitar sungai, sedangkan tanah-tanah Hapludolls mempunyai penyebaran yang terbatas. Penyebaran jenis tanah di wilayah penelitian dapat dilihat pada Gambar 8. Kesesuaian Lahan Berdasarkan data kesesuaian lahan aktual untuk pertanian padi sawah yang diperoleh dari Puslittanak 1995, menunjukkan bahwa di wilayah penelitian tidak dijumpai adanya kelas Sangat Sesuai S1. Wilayah pertanian padi sawah umumnya mempunyai kelas kesesuaian lahan Cukup Sesuai S2, dan sebagian lagi mempunyai kelas kesesuaian lahan Sesuai Marginal S3. Lahan dengan kelas cukup sesuai mempunyai faktor pembatas media perakaran r, retensi hara f dan hara tersedia n. Kelas kesesuaian lahan sesuai marginal mempunyai pembatas kemudahan pengelolaan tanah p, media perakaran r, retensi hara f, hara tersedia n dan keadaan terrain s. Untuk bagian selatan wilayah penelitian yang mempunyai wilayah pertanian padi sawah yang relatif sempit, serta wilayah di sekitar sempadan sungai di bagian utara mempunyai kelas kesuaian lahan Sesuai Marginal S3 dan Tidak Sesuai N. Faktor pembatasanya umumnya berupa bahaya banjir b, media perakaran r, retensi hara f, hara tersedia n, keadaan terrain s, tingkat bahaya erosi e dan salinitas c. Berdasarkan luasannya, wilayah penelitian yang mempunyai kelas kesesuaian lahan S2 seluas 60.701 hektar atau setara dengan 55,8 dari luas wilayah penelitian, S3 seluas 43.062 hektar atau setara dengan 39,59 dari luas wilayah, N1 dengan luas 2.623 hektar atau setara dengan 2,41 dari luas wilayah dan N2 seluas 2.395 hektar atau setara dengan 2,2 dari luas wilayah. Penyebaran kelas kesesuaian lahan ini dapat dilihat pada gambar berikut. Gambar 9. Peta Sub-Kelas Kesesuaian Lahan Wilayah Penelitian Arahan Kebijakan Berkenaan dengan arahan kebijakan pola pemanfaatan ruang terdapat 3 sumber arahan kebijakan yaitu RTRWN, RTRWP Jawa Barat dan RTRWK Karawang. Dari ketiganya mengindikasikan bahwa kabupaten Karawang termasuk wilayah andalan penyangga DKI dan sekitarnya, dengan sektor unggulan pertanian, industri, perikanan, pertambangan dan pariwisata. Kebijakan ini yang memberikan arahan dalam pemanfaatan ruang, pengembangan sistem pusat-pusat permukiman, pengembangan kawasan tertentu dan pengembangan sistem prasarana wilayah. Jika kita mengacu pada Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Karawang 2003 – 2013, arahan pola pemanfaatan ruang untuk kawasan lindung terletak di kawasan gunung Sanggabuana, kawasan konservasi terletak pada kawasan hutan lindung KPH Perhutani di kecamatan Pangkalan dan Telukjambe. Kawasan lindung juga terletak pada sempadan sungai, sempadan pantai, kawasan mata air, danau, dan hutan bakau. Kawasan budidaya terdiri dari kawasan pertanian dan non pertanian. Kawasan pertanian terdiri dari kawasan penyangga, tanaman tahunan untuk lokasi wilayah-wilayah industri, pertanian lahan kering pada komplek ekologi hulu dan tengah bagian hulu, pertanian lahan basah didominasi oleh sawah dengan prasarana irigasi teknis dalam pelayanan Tarum Barat, Tarum Timur, Tarum Utara, saluran bendung Cebeet, bendung Barugbug dan bendung Pucang. Perikanan diarahkan pada ekologi pesisir pantai utara, peternakan di wilayah kecamatan Pangkalan. Kawasan Permukinan umumnya terletak pada kawasan perkotaan yang tumbuh pada koridor jalan antara Jakarta – Purwakarta, sedangkan permukiman perdesaan tersebar pada pedesaan yang terpadu dengan budidaya pertanian. Sedangkan dari sisi struktur ruang ditandai dengan adanya penataan Pusat Kegiatan Wilayah PKW yang diarahkan di kota Cikampek dan kota Karawang, Pusat Kegiatan Lokal PKL diarahkan di kecamatan Rengasdengklok, Lemahabang, Batujaya, Klari, Pangkalan dan Cilamaya. Penataaan ini akan dilengkapi juga dengan pengembangan sarana dan prasarana seperti Pelabuhan Udara Sekunder, Terminal, Rumah Sakit, TPA, Pasar Induk, Perguruan Tinggi maupun Permukiman. Gambar 10. Arahan Pola Pemanfaatan Ruang Berdasar RTRWK Karawang 2003 -2013 Dalam prasarana jalan diupayakan adanya pembukaan akses antar wilayah di bagian utara dan selatan, yaitu dengan peningkatan status jalan serta pembuatan jalan negara baru. Pembuatan jalan negara baru antara lain jalan lingkar kota Karawang, akses jalan tol Karawang Barat-Telukjambe, jembatan Citarum Utara di Batujaya dan Jembatan Telukjambe yang keduanya mengakses ke Bekasi. Sedangkan peningkatan status jalan kabupaten menjadi jalan provinsi yaitu pada jalan Badami-Pangkalan-Jonggol. Secara detil gambaran Rencana Tata Ruang Wilayah ini dapat dilihat pada gambar berikut. Penggunaan Lahan Data penggunaan lahan diperoleh dari hasil penyadapan data dari citra ALOS AVNIR-2 akuisisi 30 Juni 2009. Hasil penyadapan data ini disempurnakan dengan hasil identifikasi lapangan yang dilaksanakan pada bulan April - Juni 2010. Dari hasil penyadapan data ini diketahui bahwa hampir separuh dari wilayah penelitian digunakan untuk lahan sawah. Sawah Irigasi Teknis seluas 50.276 hektar atau 46, 2 dari luas wilayah penelitian, Sawah Irigasi Semi Teknis seluas 487, 2 hektar atau 0,45 dari luas wilayah penelitian, Sawah Tadah Hujan seluas 2.320 hektar atau 2,13 dari luas wilayah penelitian dan Sawah Pasang Surut seluas 1.399 hektar atau 1,29 dari luas wilayah penelitian. Penggunan lahan lain yang cukup luas antara lain permukiman seluas 17.490 hektar 16,08 , kebun campuran seluas 11.901 hektar 10,9 , semak belukar seluas 10.054 hektar 9,2 , kawasan industri seluas 5.284 hektar 4,86 dan ladangtegalan seluas 3.518 hektar 3,23 . Adapun penggunaan lahan lainnya mempunyai luasan yang kecil. Secara rinci luas penggunaan lahan wilayah penelitian dapat disajikan pada Tabel 5. Penggunaan lahan sawah terletak pada wilayah dataran beririgasi teknis yang menempati sebagian besar wilayah utara penelitian. Sedangkan bagian selatan yang bertopografi berombak hingga bergelombang yang tanpa dilengkapi irigasi teknis umumnya merupakan tanaman untuk lahan kering, wilayah industri, semak belukar maupun hutan lindung. Tabel 7. Luas Penggunaan Lahan Wilayah Penelitian Seacara spasial kenampakan dan penyebaran penggunaan di wilayah penelitian dapat diperlihatkan pada Gambar 11. No. Penggunaan Lahan Luas ha 1 Sawah Irigasi Teknis 50.276,86 46,22 2 Sawah Irigasi Semi Teknis 487,22 0,45 3 Sawah Tadah Hujan 2.320,76 2,13 4 Sawah Pasang Surut 1.399,66 1,29 5 LadangTegalan 3.518,21 3,23 6 Kebun Campuran 11.901,71 10,94 7 Semak_Belukar 10.054,07 9,24 8 Hutan 2.558,50 2,35 9 TamanRuang Terbuka 73,18 0,07 10 Lapangan Olah Raga 433,95 0,40 11 Permukiman 17.490,34 16,08 12 Perkantoran 49,36 0,05 13 Perdagangan 77,71 0,07 14 Jasa Lainnya 131,38 0,12 15 Kawasan Industri 5.284,04 4,86 16 KolamEmpang 250,21 0,23 17 Tambak 715,66 0,66 18 Danau_Rawa 294,18 0,27 19 Saluran Irigasi Primer 323,66 0,30 20 Saluran Irigasi Sc -Tr 95,96 0,09 21 Sungai 781,41 0,72 22 Jalan Tol 81,53 0,07 23 Jalan Arteri 83,42 0,08 24 Jalan Kolektor 99,04 0,09 108.782,00 100,00 J u m l a h Gambar 11. Penggunaan Lahan Wilayah Penelitian Luasan Kesatuan Hamparan Lahan LKHL Luasan Kesatuan Hamparan Lahan merupakan sebaran dan luasan hamparan lahan yang menjadi satu kesatuan sistem produksi pertanian padi sawah yang terkait. Data Luasan Kesatuan Hamparan Lahan merupakan turunan dari data penggunaan lahan, di mana hamparan lahan sawah terbagi dalam kesatuan-kesatuan sistem produksi yang dibatasi oleh jaringan jalan atau sistem irigasi. Data ini diperoleh dari citra ALOS AVNIR-2. Pada penelitian ini LKHL diklasifikasikan menjadi 5 klas, yaitu LKHL Luas dengan kesatuan luasan 50 hektar, LKHL Agak Luas dengan kesatuan luasan antara 20 – 50 hektar, LKHL Sedang dengan kesatuan luasan antara 10 – 20 hektar, LKHL Agak Sempit dengan kesatuan luasan antara 2 -10 hektar dan LKHL Sempit mempunyai kesatuan luasan 2 hektar. Sesuai dengan kondisi topografi wilayah yang sebagian besar datar, dengan kesesuaian lahan aktual cukup sesuai untuk sawah, dengan jenis tanah tropaquept didukung dengan jaringan irigasi dan jalan yang memadai, dimana wilayah demikian sangat cocok untuk penggunaan lahan sawah. Kondisi demikian menyebabkan sebagian besar wilayah penelitian mempunyai Luasan Kesatuan Hamparan Lahan yang luas. Wilayah yang mempunyai LKHL luas menempati sebagian besar 95 wilayah penelitian. Wilayah yang mempunyai Luasan Kesatuan Hamparan Lahan yang sempit berada pada wilayah yang bertopografi berombak hingga bergelombang, mempunyai kesesuaian lahan aktual sesuai marginal atau tidak sesuai dengan jenis tanah yang kurang mendukung Hapludols, Dystropepts dan tidak dilengkapi dengan jaringan irigasi. Wilayah ini terletak di bagian selatan wilayah penelitian. Wilayah yang mempunyai LKHL Agak Luas meliputi 2,3 wilayah penelitian, dengan LKHL Sedang meliputi 1,2 wilayah penelitian, LKHL Agak Sempit meliputi 0,1 wilayah penelitian dan LKHL meliputi 0,1 wilayah penelitian. Klasifikasi Luasan Kesatuan Hamparan Lahan wilayah penelitian dapat diperlihatkan pada Gambar 12 berikut. Gambar 12. Klasifikasi Luasan Kesatuan Hamparan Lahan Wilayah Penelitian Kondisi Infrastruktur Sistem Jaringan Transportasi Wilayah Sesuai dengan Undang-Undang nomor 38 tahun 2004 tentang Jalan, di wilayah penelitian terdapat dua klas fungsi jalan yang menghubungkan Karawang dengan wilayah lainnya. Pertama, Jalan Tol Jakarta – Cikampek dan Jalan Tol Cipularang, dengan akses tol di Karawang Barat, Karawang Timur, Dawuan dan Cikampek. Kedua, Jalan Arteri yang merupakan jalan lintas Jakarta – Pantura, Purwakarta dan Subang. Pada lintas ini terdapat 3 buah terminal, yaitu terminal Karawang, Terminal Klari dan Terminal Cikampek. Selain itu akses penghubung Karawang dengan daerah lain adalah jaringan rel Kereta Api. Dalam jaringan transportasi Kereta Api ini terdapat beberapa stasiun yang disinggahi kereta-kereta ekonomi ke arah Semarang, Yogyakarta dan Surabaya, KRD Purwakarta dan Kereta Api Bisnis jurusan Bandung. Stasiun tersebut adalah Karawang, Klari dan Cikampek. Jalan yang menghubungkan antar Pusat Kegiatan Lolak PKL satu dengan Pusat Kegiatan Lokal lainnya berupa Jalan Kolektor. Beberapa dari jalan ini juga menghubungkan kota PKL dengan kabupaten lainnya, seperti Bogor Purwakarta dan Subang. Kota PKL dengan kota-kota kecamatan sekitarnya dihubungkan dengan Jalan Lokal Lingkungan, sedangkan antara kota kecamatan dengan desa- desa sekitarnya dihubungkan dengan Jalan Lingkungan dan Jalan Lainnya. Aksessibilitas antar wilayah di wilayah penelitian cukup baik, baik antara kota Karawang atau Cikampek yang mempunyai status PKW dengan kota-kota PKL di bawahnya, antara PKL dengan kota kecamatan atau desa-desa yang secara struktur berada di bawahnya. Begitu juga antara kota kecamatan atau desa dengan wilayah pertanian padi sawah di pedesaan umumnya telah mempunyai aksessibilyas yang baik. Kondisi sistem jaringan transportasi wilayah penelitian dapat dilihat pada gambar berikut. Gambar 13. Sistem Jaringan Transportasi Wilayah Sebaran Status Irigasi Pada wilayah penelitian mengalir beberapa sungai yang cukup besar diantaranya Citarum, Cibeet, Ci Geuntis, Ci Talahap, Ci Patunjang, Ci Bulan- Bulan dan Ci Wadas. Sungai-sungai ini mempunyai pengaruh langsung maupun tidak langsung terhadap sistem irigasi di wilayah penelitian. Adapun sebaran sistem irigasi yang ada di wilayah penelitian berupa Irigasi Teknis, Irigasi Semi Teknis, Irigasi SederhanaTadah Hujan dan Irigasi yang dipengaruhi oleh pasang surut air laut. Sawah dengan prasarana irigasi teknis mendapat pelayanan Saluran Induk Tarum Barat dan Tarum Timur yang berasal dari Bendungan Curug, Tarum Utara yang mendapat sumber air dari Bendungan Walahar, serta Saluran Induk dari bendung Cibeet. Sawah yang mendapatkan pengairan dari irigasi teknis ini mencapai 92,34 . Sawah yang mendapatkan pelayanan irigasi semi teknis berada di bagian selatan kecamatan Pangkalan. Wilayah ini merupakan Daerah Irigasi Bendung Waru yang saat ini tidak berfungsi karena mengalami kerusakan jebol. Irigasi SederhanaTadah Hujan meliputi wilayah bagian selatan yang mempunyai topografi berombak tanpa prasarana jaringan irigasi. Wilayah ini mendapatkan air dari hujan, atau dengan cara pompanisasi dari air sungai yang berada di bawahnya atau sumur-sumur yang telah dibuat. Sedangkan di bagian utara wilayah penelitian sekitar pantai Tempuran merupakan daerah yang mendapat pengaruh pasang surut air laut. Selain itu terdapat anomali dalam sistem irigasi di beberapa wilayah penelitian. Di babakan Tamiang desa Lemahmulya kecamatan Majalaya merupakan wilayah yang berada di samping Saluran Induk Tarum Utara merupakan sawah tadah hujan dikarenakan mempunyai ketinggian tempat lebih tinggi dari saluran irigasi. Di kampung Tamelang desa Bengle kecamatan Majalaya dan desa Lemahduku kecamatan Tempuran yang merupakan wilayah irigasi teknis ternyata mempunyai sawah tadah hujan, oleh karena sesuatu hal air tidak dapat mecapai wilayah ini. Anomali lain adalah adanya daerah-daerah yang merupakan langganan banjir di musim hujan. Wilayah yang merupakan langganan banjir adalah wilayah yang berada di sekitar aliran sungai besar, wilayah hilir outlet dari sistem irigasi atau daerah cekungan. Wilayah ini antara lain berada di kecamatan Telukjambe Barat, Pedes dan Cilebar. Sebaran sawah berdasarkan sistem irigasinya dapat diperlihatkan pada gambar berikut : Gambar 14. Sebaran Status Irigasi Sawah Sumber Peta : Dinas Bina Marga dan Pengairan; Dinas Pertanian, Kehutanan dan Perkebunan Kab. Karawang, dilengkapi dengan survei lapangan tahun 2010. Kelayakan Secara Ekonomi Kelayakan Secara Ekonomi diketahui dari analisis usaha pertanian padi sawah. Kelayakan secara ekonomi ini diukur dari cost dari produksi dan benefit yang diperoleh dari volume produksi lahan. Data yang digunakan untuk analisis diperoleh dari hasil wawancara di lapangan. Data yang digunakan untuk menghitung cost dan benefit dari pengusahaan lahan untuk padi sawah, sebagaimana tabel berikut : Tabel 8. Data Lapangan Yang Digunakan Untuk Menghitung BCR Berdasar atas data lapangan yang diperoleh memperlihatkan bahwa pada hampir seluruh wilayah sampel sebagian besar mempunyai irigasi teknis, pola penanaman berupa padi-padi-bera atau dengan indeks penanaman rata-rata 200 dan bibit yang ditanam adalah varietas Ciherang. Produktifitas padi sawah I KARAKTERISTIK SAWAH 1 Statuskondisi Irigasi 2 Pola penanaman sawah dalam 1 tahun 3 Indeks Penanaman Padi 4 Jenis bibit yang ditanam 5 Produktivitas perhektar perpanen II BIAYA PRODUKSI 1 Kebutuhan Benih Padi 2 Kebutuhan Pupuk a. Kimia b. Kandang Hijau c. Pestisida 3 Biaya Pengolahan a. Pengolahan Tanah b. Persemaian c. Plastik Buat Persemaian d. Bambuajir e. Tanam f. Pemupukan g. Penyemprotan h. Penyiangan i. Pembersihan Pematang j. Biaya Panen Bawon = 16 x 6 ton 4 Biaya Pemeliharaan a. Alat pertanian b. Sewa hewan untuk Pengolahan Tanah c. Biaya Pengangkutan d. Sewa Lahan 5 Biaya Lainnya a. Pengairan IPAIR, P3A b. PBB c. IRTDRutin Desa d. Lainnya III PENDAPATAN PANEN PADI SAWAH IV LABA BERSIH PERHEKTAR PERPANEN V BCR Benefit Cost Ratio wilayah penelitian dapat disajikan pada tabel terlampir. Untuk sistem usaha tani di wilayah penelitian rata-rata hampir sama. Biaya produksi didominasi dengan biaya pengolahan lahan yang diikuti dengan biaya pemeliharaan serta kebutuhan pupuk dan obat hama, sedangkan biaya bibit dan biaya lainnya boleh dikatakan seragam. Biaya pengolahan lahan pada wilayah sekitar perkotaan lebih tinggi dibanding wilayah pertanian di perdesaan. Biaya pengolahan lahan umumnya mencapai 50 dari biaya produksi. Sedangkan biaya pemupukan dan pengobatan tergantung pada potensi teknis lahan kesesuaian dan daerah endemi hama. Pada wilayah yang mempunyai daya dukung rendah umumnya memerlukan pemupukan lebih dari wilayah lainnya, begitu juga dengan wilayah yang menjadi endemi hama akan memerlukan biaya pengobatan lebih dari wilayah lainnya. Biaya pemeliharaan juga cukup besar, sekitar 20 dari biaya produksi. Adapun biaya lainnya cukup kecil sekitar 2 dari biaya produksi, kecuali pada wilayah sawah tadah hujan yang menggunakan pompa untuk irigasi, atau daerah yang dikenakan iuran rutin desa cukup besar. Faktor-faktor ini yang mempengaruhi tinggi-rendahnya Benefit Cost Ratio BCR. Kondisi wilayah beserta BCR wilayah penelitian dapat disajikan seperti pada Tabel 9 berikut. Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa sebagian besar wilayah 72,5 mempunyai nilai BCR antara 1,5 – 2, wilayah yang mempunyai nilai BCR di atas 2 sebesar 22,5 dan di bawah 1,5 masing-masing 5 . Bila diambil angka produktivitas rata-rata 6,12 tonha dan BCR = 1,791, maka para petani di wilayah penelitian akan mendapat penghasilan rata-rata Rp. 1.793.970,-bulan. Dengan angka produktivitas demikian, discount factor 12 , BCR 1 dan nilai NPV 0, menunjukkan bahwa usaha tani di wilayah penelitian dapat dilanjutkan, jika penghasilan rata-rata petani di wilayah penelitian dibandingkan kebutuhan hidup minimum menurut Soyogo 1988, dimana kebutuhan per-KKtahun adalah sebesar Rp. 9.375.000,- , atau Kebutuhan Hidup Minimum KHM Jawa Barat sebesar Rp. 1.000.000,- per bulan 2008 atau kebutuhan hidup minimum menurut tanggapan para petani sebesar Rp. 1.500.000,-bulan, maka pendapatan petani dengan luas lahan 1 hektar di wilayah penelitan masih dianggap cukup layak. Sesuai dengan perhitungan tersebut di atas maka Break Event Point BEP dari kelayakan secara ekonomi adalah BCR = 1,497. Tabel 9. Lokasi Survei, Potensi Lahan dan BCR No Kelas Fungsi Prod. Spl Kes. Lahan Jalan Bibit Pupuk Olah Pelihara Lainnya tonha 1 Kp. Parungpung, Parungsari, Telukjambe Barat S2fn Lainnya Irigasi Teknis 1,00 23,07 56,12 16,65 3,16 6,39 1,59 2 Kp. Pasirjengkol, Karangmulya, Telukjambe Barat S2fn Kolektor Irigasi Teknis 1,68 23,74 53,20 19,95 1,44 6,70 1,61 3 Kp. Jatimulya, Wanakerta, Telukjambe Barat S2fn Lainnya Irigasi Teknis 1,68 10,67 55,92 28,07 3,65 6,19 2,09 4 Babakan Toge, Tanjungmekar, Karawang Barat S2fn Arteri Irigasi Teknis 1,30 26,54 49,03 21,70 1,43 6,11 1,59 5 Kp. Buher, Karangpawitan, Karawang Barat S2fn Lokal Irigasi Teknis 1,09 27,16 47,48 22,69 1,53 5,92 1,61 6 Kp. Kaceot, Tunggakjati, Karawang Barat S2fn Kolektor Tadah Hujan 1,10 19,43 49,63 23,02 6,81 6,04 1,67 7 Kp. Cilele, Sekarwangi, Rawamerta S2fn Lokal Irigasi Teknis 1,21 13,72 57,01 25,23 2,83 6,37 1,93 8 Kp. Krajan, Pasirkaliki, Rawamerta S2fn Lainnya Irigasi Teknis 1,26 12,38 57,19 26,23 2,94 6,51 2,05 9 Kp. Kamurangjati, Panyingkiran, Rawamerta S2fn Kolektor Irigasi Teknis 1,28 11,23 57,75 26,74 2,99 6,53 2,09 10 Kp. Krajan 1, Sukamerta, Rawamerta S2fn Kolektor Irigasi Teknis 0,27 20,94 54,04 22,71 2,04 6,56 1,79 11 Kp. Ciluwo, Cadaskertajaya, Talagasari S3n Lainnya Irigasi Teknis 1,32 24,76 49,48 21,93 2,50 6,01 1,58 12 Kp. Sindangpalay, Pasirmukti, Talagasari S2fn Lokal Irigasi Teknis 1,21 29,47 47,24 20,12 1,92 5,81 1,40 13 Kp. Tamelang, Bengle, Majalaya S2fn Lainnya Tadah Hujan 2,57 14,28 56,15 21,39 5,61 6,97 2,24 14 Babakan Tamiang, Lemahmulya, Majalaya S2fn Lainnya Tadah Hujan 1,00 19,74 48,14 20,93 10,19 6,40 1,61 15 Karangmulya 1, Lemahmulya, Majalaya S3n Lokal Irigasi Teknis 1,49 17,84 54,08 24,85 1,74 6,15 1,84 16 Kp. Jati 2, Jatilaksana, Pangkalan S2rfns Kolektor Ir. Semi Teknis 1,04 20,74 51,28 21,73 5,21 6,60 1,72 17 Kp. Kereteg, Tamansari, Pangkalan S3rn Kolektor Tadah Hujan 1,01 11,37 62,28 21,04 4,29 6,73 1,70 18 Kp. Nambolamping, Mulyasari, Pangkalan S2fn Lokal Tadah Hujan 0,95 6,16 45,63 9,74 27,52 6,35 1,69 19 Kp. Tegalluhur, Sukamakmur, Telukjambe Timur S3n Lainnya Irigasi Teknis 1,48 15,48 53,72 24,64 4,68 6,33 1,87 20 Kp. Kaum, Mulyasari, Ciampel S2fn Lokal Irigasi Teknis 1,16 17,17 55,30 24,26 2,10 6,41 1,87 21 Kp. Kedungwaru, Kutapohaci, Ciampel S2fn Lokal Irigasi Teknis 0,61 13,87 57,92 25,40 2,20 6,10 1,86 22 Kp. Tanjung, Plawad, Karawang Timur S3n Lainnya Irigasi Teknis 1,10 14,64 58,60 23,07 2,58 6,59 1,82 23 Kp. Jarakah, lemahduku, Tempuran S2fn Lainnya Irigasi Teknis 1,17 17,38 51,66 24,41 5,37 6,36 1,86 24 Kp. Wagirkumbang, Purwajaya, Tempuran S3rns Kolektor Irigasi Teknis 1,68 17,95 50,14 28,05 2,17 6,17 2,60 25 Kp. Sumurgede, Muarajaya, Tempuran S2fn Lokal Pasangsurut 2,28 14,60 54,05 18,97 10,10 2,50 1,42 26 Kp. Cikuntul Timur, Cikuntul, Tempuran S2fn Lokal Irigasi Teknis 1,54 11,47 71,13 12,82 3,04 6,51 2,50 27 Kp. Babaway, lemahmukti, Lemahabang S2fn Kolektor Irigasi Teknis 1,72 16,30 51,55 28,70 1,72 6,03 2,08 28 Kp. Kedaung, Karangtanjung, Lemahabang S2rfn Kolektor Irigasi Teknis 1,20 11,04 61,47 24,99 1,30 6,35 1,90 29 Babakan Wadas, Parakan, Tirtamulya S2fn Kolektor Irigasi Teknis 1,45 8,96 57,51 30,27 1,82 6,40 2,33 30 Kp. Koja, Mulyasejati, Ciampel S3rns Lainnya Tadah Hujan 1,27 28,09 44,88 21,12 4,65 4,00 1,27 31 Bedahmenggala, Ciluwo, Telagasari S2rfn Lainnya Irigasi Teknis 1,07 21,37 52,39 22,39 2,78 6,49 1,74 32 Kp. Tangkil, Citarik, Tirtamulya S2rfn Lainnya Irigasi Teknis 1,16 18,53 54,22 24,25 1,84 6,05 1,76 33 Telukmungkal, Tanjungmekar, Karawang Barat S2fn Arteri Irigasi Teknis 1,10 15,47 55,10 22,96 5,37 6,34 1,66 34 Bakandukuh, Sukasari, Purwasari S2fn Lainnya Irigasi Teknis 1,10 17,53 57,16 23,05 1,15 6,02 1,66 35 Darawolong, Purwasari S2fn Lokal Irigasi Teknis 1,21 17,95 54,33 25,15 1,36 5,98 1,81 36 Sindangkarya, Kutawaluya S3n Kolektor Irigasi Teknis 1,75 20,51 51,51 24,30 1,94 5,62 1,64 37 Kelapadua, Jatimulya, Pedes S3n Lokal Irigasi Teknis 1,74 19,52 43,96 28,99 5,80 5,71 1,66 38 Kp. Cikande, Cikande, Cilebar S2fn Lainnya Irigasi Teknis 1,14 24,03 48,80 22,88 3,15 6,19 1,41 39 Kp. Cikangkung, Ciptamargi, Cilebar S2fn Lainnya Irigasi Teknis 1,04 20,11 47,67 30,34 0,85 6,13 1,59 40 Sukaratu, Cilebar S3n Lokal Irigasi Teknis 1,24 23,11 46,18 24,74 4,74 6,20 1,53 244,82 71,64 6,12 1,791 Sistem Irigasi Struktur Biaya Produksi Lokasi BCR Jumlah Rata - rata HASIL DAN PEMBAHASAN Pemanfaatan Metode Penginderaan Jauh Dalam Penyadapan Data Parameter Penyadapan Data Dari Citra ALOS Klasifikasi Obyek Non Parametrik Pada penelitian ini digunakan citra ALOS yang dihasilkan oleh sensor AVNIR-2. Sensor AVNIR-2 adalah suatu pencitra multispektral dengan 4 saluran spektral pada daerah spektral tampak dan inframerah dekat untuk pengamatan daratan dan zona garis pantai. Keempat saluran spektral dari sensor AVNIR-2 tersebut adalah: Saluran 1 : 0,42 - 0,50 µm Biru , Saluran 2 : 0,52 - 0,60 µm Hijau , Saluran 3 : 0,61 - 0,69 µm Merah, Saluran 4 : 0,76 - 0,89 µm Infra merah dekat JAXA 2004, Osawa 2004, Ito 2005, NASDA 2006, Sitanggang 2008. Data citra yang dihasilkan ALOS berupa picture element pixel dengan resolusi spasial 10 meter mempunyai nilai reflektansi masing-masing obyek di permukaan bumi. ALOS dihasilkan menggunakan sistem sensor detektor elektronik menggunakan spektrum tampak mata dan perluasannya. Obyek-obyek yang ditunjukkan pada citra ALOS AVNIR-2 secara visual tergambar seperti sebenarnya. Cara penyadapan data parameter dari citra ALOS dilaksanakan secara Non Parametrik. Masing-masing obyek dikenali atas dasar pola tanggap spektral nilai reflektan dan karakteristik dasar obyek lainnya yang dapat dikenali dan tergambar dari citra ALOS. Pengenalan obyek berdasarkan pada karakteristik dasar obyek yang bisa dikenali dari citra berupa ronawarna, tekstur, pola, ukuran, bentuk, bayangan dan situs. Karakteristik dasar yang dikenal dengan unsur-unsur interpretasi oleh Lillesand – Kiefer dalam Sutanto 1993 didefinisikan sebagai berikut : Ronawarna : berkaitan dengan warnaderajat keabuan suatu obyek pada foto,atau besarnya nilai tanggap spektral dari masing-masing obyek Misal: pada citra ALOS rumah berwarna merah bata, vegetasi berwarna kehijauan, jalan aspal keabuan, dst.. Tekstur : merupakan frekuensi perubahan rona pada citra fotografik. Tekstur dihasilkan oleh kumpulan unit kenampakan yang mungkin terlalu kecil apabila dibedakan secara individual pada foto udara, seperti daun tumbuhan dan bayangannya. Pola : Berkaitan langsung terhadap susunan keruangan spasial arrangement obyek. Misalnya : perumahan mempunyai pola teratur, sedangkan perkampungan mempunyai pola tidak teratur. Ukuran obyek pada citra dapat menjadi pertimbangan akan ukuran obyek terhadap ukurannya di lapangan. Seperti ukuran bangunan jika kurang dari 200 m² dapat diasosiasikan dengan rumah, namun jika lebih besar dari itu dapat diasosiasikan dengan penggunaan lain seperti kantor, industri, dll. Bentuk adalah merupakan konfigurasi atau kerangka dari obyek tunggal. Bentuk beberapa obyek demikian mencirikan sehingga beberapa obyek dapat dikenali langsung dari bentuknya. Seperti : Kantor mempunyai bentuk yang khas berbeda dengan rumah. Bayangan dapat menguntungkan dalam memberikan gambaran profil obyek, namun dapat merugikan jika menutupi obyek lainnya, sehingga obyek yang ditutupi tidak dapat dikenali. Situs adalah lokasi suatu obyek terhadap obyek-obyek yang lain. Misalnya : pola sungai meander menandakan bahwa lokasi tersebut merupakan dataran. Metodologi dan Teknologi Penginderaan Jauh Dalam Penyadapan Data Kenampakan obyek yang secara visual tergambar pada citra ALOS pada dasarnya merupakan hasil rekaman perlakuan masing-masing obyek terhadap energi yang diterimanya. Hasil rekaman ini pada citra ditunjukkan dengan ronawarna dan tekstur. Masing masing obyek yang tergambar pada citra mempunyai karakter ronawarna dan tekstur yang spesifik. Karakter dasar obyek ronawarna merupakan unsur yang paling awal level 1 dapat Gambar 15. Karakteritik Obyek pada Citra dikenali pada citra. Seperti tumbuhan berwarna hijau, rumah tinggal berwarna merah bata, laut berwarna biru, gudang berwarna perak cerah, dan seterusnya. Pada tahap berikutnya setiap jenis tutupan lahan dapat dibedakan dengan karakteristik dasar tekstur. Tumbuhan yang bertektur kasar, menunjukkan tumbuhan yang mempunyai tajuk yang lebar tanaman keras, semakin halus semakin kecil ukuran tajuk pohonnya, seperti tanaman palawija, padi ataupun rumput hilalang. Proses pengenalan selanjutnya berkaitan dengan karakteristik dasar penciri obyek, dapat menggunakan gabungan karakteristik dasar penciri ataupun penciri tunggal dari karakteristik dasar berupa pola, ukuran, bentuk, bayangan ataupun situs. Sebagai contoh obyek yang berwarna kehijauan, tekstur halus menunjukkan tumbuhan rendah dan kecil bisa palawija, padi ataupun rumput ilalang, namun dengan adanya galengan maka dapat disimpulkan bahwa tumbuhan tersebut adalah tanaman palawija ataupun padi. Kepastian penggunaan lahan dapat diambil dengan penciri utama seperti padi sawah dilengkapi dengan asosiasi jaringan irigasi dan adanya genangan air irigasi. Demikian juga dengan pengenalan obyek lainnya, seperti perkantoran mempunyai ukuran bangunan yang lebih besar dari permukiman, pertokoan terletak pada daerah perdagangan, industri dapat dikenali dengan bangunan besar yang mencerminkan pergudangan dan akses jalan yang baik menuju ke jalan-jalan utama baik jalan arteri ataupun jalan tol, tambak mempunyai ronawarna hijau kebiruan, dibatasi dengan guludan yang cukup tinggi dari pematang sawah, terletak di wilayah pesisir, sudah terdapat pengaruh pasang surut, dan seterusnya. Gambar 16. Kenampakan Tekstur pada Citra Terdapat Perbedaan Tekstur Jaringan Irigasi Dengan cara dan teknik penginderaan jauh seperti ini masing-masing penggunaan lahan dapat dikenali dengan baik, begitu juga dengan data ketersediaan infrastruktur seperti jaringan jalan dan jaringan irigasi. Adapun data luasan kesatuan hamparan lahan merupakan turunan dari data penggunaan lahan sawah. Ketelitian dalam pengenalan obyek interpretasi pada citra untuk masing- masing interpreter akan berbeda, karena setiap interpreter mempunyai ketajaman observasi, imajinasi dan kesabaran serta pengetahuan dasar tentang obyek yang ditaksir berbeda. Menurut Lillesand dan Kiefer 1987 keberhasilan pengenalan obyek interpretasi pada citra dipengaruhi oleh beberapa faktor antara lain latihan dan pengalaman interpreter, sifat obyek yang dikenali serta kualitas fotografi citra yang digunakan. Selanjutnya Munibah 2005 juga menambahkan bahwa keberhasilan interpreter dalam pengenalan obyek juga dipengaruhi oleh kedekatankeakraban antara obyek yang akan diinterpretasi dengan interpreter. Dengan demikian dapatlah dikatakan bahwa dengan menggunakan cara dan teknik penginderaan jauh secara visual Citra ALOS AVNIR-2 yang mempunyai karakteristik seperti tersebut di atas mampu menyajikan data penggunaan lahan yang didalamnya terdapat juga data infrastruktur dan luas kesatuan hamparan lahan sawah. Penyadapan Data Dari Citra MODIS Enhanced Vegetation Index EVI dan masa pertumbuhan padi sawah Setiap karakter spektral yang tergambar pada citra mencerminkan karakter obyek, begitu juga dengan karakter spektral pada tiap tutupan vegetasi. Tingkat kehijauan indeks vegetasi suatu tanaman merupakan karakter obyek dalam Gambar 17. Kenampakan Karakter Dasar Penciri Obyek Wilayah Perdagangan Lapangan Golf Wilayah Industri Jalan Tol menyikapi gelombang elektromagnetik yang dipancarkan dari sumber tenaga. Menurut As-Syakur 2008 Enhanced Vegetation Index EVI merupakan penajaman indek vegetasi yang dilakukan dengan cara koreksi radiometrik dari pengaruh kondisi lahan tanah dan kerapatan kanopi dan aerosol yang terdeteksi oleh band biru serta posisi penyinaran matahari. EVI diketahui lebih sensitif terhadap perubahan biomasa selama vegetatif yang lama, serta tahan terhadap efek atmosfir dan kanopi Huete et al, 1997. Hal ini ditunjukkan pada penelitian-penelitian sebelumnya Gao 2000 menunjukkan bahwa EVI lebih peka terhadap perubahan struktur kanopi tanaman yang terjadi selama fase pertumbuhan tanaman. Dari hasil pengamatan data EVI hasil ekstraksi dari citra MODIS selama periode satu tahun yang dikorelasikan dengan data sistem usaha tani aktual beserta masa penanamannya diperoleh hasil bahwa pada dasarnya nilai EVI berkaitan erat dengan tingkat kehijauan tanaman. Nilai EVI rendah menunjukkan bahwa tingkat kehijauan tanaman pada masa itu rendah, artinya di lapangan tutupan vegetasinya sedikit, sebaliknya nilai EVI tinggi menunjukkan bahwa tutupan vegetasi lebih rapat. Sesuai dengan periodisasi pengolahan padi sawah dapat diperlihatkan bahwa pada masa pengolahan tanah, dimana lahan selalu digenangi air dan tanpa vegetasi menunjukkan bahwa nilai EVI yang rendah. Nilai EVI terendah terlihat ketika usia 17 – 32 hari, dimana waktu itu sawah sedang digenangi air pada musim tanam. Setelah masa itu nilai EVI beranjak naik seiring dengan masa pertumbuhan padi, hingga mencapai puncak pada usia padi 91 – 98 hari. Pada selang umur tersebut padi berada pada masa vegetatif maksimum, awal generatif dan pembungaan. Pada masa ini terjadi peningkatan kadar klorofil yang signifikan pada daun dan peningkatan jumlah biomas tanaman. Setelah masa ini usia 105 hari nilai EVI mulai mengalami penurunan yang signifikan hingga masa pengolahan tanah berikutnya. Gejala ini seiring dengan penurunan tingkat kehijauan tanaman, pada usia tersebut terjadi penurunan jumlah hijau daun, tumbuhan sudah mulai menguning dan kadar kloropil menurun. Gejala ini dapat dilihat pada grafik hubungan antara nilai EVI dan masa pertumbuhan padi sawah sebagaimana Gambar 18 berikut. Gambar 18. Hubungan Nilai EVI dan Masa Pertumbuhan Padi sawah Dalam penelitian terdahulu Wahyunto et al. 2006 menyimpulkan bahwa fase pertumbuhan tanaman yang mempunyai hubungan erat dengan produktivitas tanaman padi adalah pada fase awal generatif pinnacle initiation yaitu pada saat tanaman padi sedang produksi. Kenampakan sawah pada masa awal pengolahan tanah, tanaman padi ditanam replanting sampai berumur 4 MST Minggu Setelah Tanam masih didominasi kenampakan air, sehingga mempunyai nilai indeks vegetasi yang rendah bahkan negatif. Seiring dengan umur tanaman, nilai indeks vegetasi bertambah tinggi positif dan mencapai puncaknya pada fase awal generatif umur 10 – 11 MST kemudian akan menurun lagi pada fase pengisian bulir, dan seterusnya sampai fase panen. Heidina 2010 memperoleh kesimpulan senada bahwa terdapat korelasi antara nilai EVI dengan produktifitas tanaman padi akan meningkat seiring dengan peningkatan umur tanaman padi. Pada selang umur tanaman padi 27 – 74 hari sawah selalu digenangi oleh air irigasi menunjukkan nilai EVI yang rendah. Badan air yang terekam pada citra mengakibatkan korelasi negatif. Korelasi negatif berarti semakin tinggi nilai EVI semakin rendah produktivitas padi begitu sebaliknya. Korelasi positif antara EVI dan produktivitas padi diperoleh pada umur tanaman 83 – 120 hari, dan korelasi positif tertinggi pada umur tanaman 91 - 98 hari. Pada selang umur tersebut padi berada pada masa vegetatif maksimum, awal generatif dan pembungaan. Pada masa ini terjadi peningkatan kadar klorofil yang signifikan pada daun dan peningkatan jumlah biomas tanaman. E V I Periode Masa Pengolahan Padi Sawah masa 1 X musim tanam Picpoint Veg. Gen. Rep. 55 120 Berdasarkan dengan pemahaman tersebut di atas maka dapatlah dikatakan bahwa nilai EVI pada umur tanaman padi 91 - 98 umur 10 – 11 MST dapat digunakan untuk menduga produktivitas tanaman padi sawah yang akan dihasilkan pada saat panen. Pada umur demikian dalam grafik nilai EVI merupakan picpoint. Dengan demikian, guna mengetahui besarnya produktivitas padi sawah dapat didekati dengan mengetahui keterkaitan antara besarnya nilai EVI pada posisi picpoint dengan produktivitas padi sawah aktual. Keterkaitan nilai EVI dengan produktivitas padi sawah Keterkaitan nilai EVI dengan produktivitas padi sawah diketahui dari nilai EVI picpoint citra MODIS tahun 2009 yang dicarikan korelasinya dengan hasil produksi padi aktual pada periode yang sesuai pada masing-masing titik sampel melalui survei lapangan. Korelasi antara nilai EVI dan produksi padi sawah aktual diketahui menggunakan uji statistik Regresi. Tabel 10. Nilai EVI dan Produktivitas Padi Sawah Aktual 2009 Dari hasil uji korelasi ini diperoleh bahwa terdapat hubungan yang positif cukup kuat antara nilai EVI dengan produktivitas padi sawah, hal ini ditunjukkan dengan nilai koefisien korelasi r = +0,8189 dan nilai koefisien regresi r² = 0,6706. Dari hasil uji ini diperoleh juga bahwa antara produktivitas padi sawah dengan nilai EVI mempunyai hubungan yang dapat dipresentasikan dengan persamaan Y = 2,9785 + 6,0751X. Dimana Y merupakan produktivitas padi Nilai Produk. Nilai Produk. EVI tonha EVI tonha 1 0.5535 7,20 21 0.5921 6,00 2 0.4837 6,20 22 0.7152 7,20 3 0.4829 6,10 23 0.5786 6,50 4 0.4664 6,00 24 0.3050 4,00 5 0.3716 5,40 25 0.4453 2,50 6 0.6128 6,10 26 0.5692 6,50 7 0.5342 6,20 27 0.4056 5,50 8 0.5619 6,50 28 0.5208 6,50 9 0.5666 6,20 29 0.5292 5,80 10 0.5039 6,10 30 0.4155 4,00 11 0.4383 6,00 31 0.5243 6,50 12 0.5475 7,00 32 0.5316 6,50 13 0.5608 6,50 33 0.4938 6,80 14 0.5148 6,50 34 0.4567 6,00 15 0.6678 7,20 35 0.4882 6,00 16 0.6592 6,50 36 0.3628 5,00 17 0.7395 7,10 37 0.3867 5,00 18 0.5273 6,50 38 0.5827 6,50 19 0.5390 5,50 39 0.4419 5,00 20 0.6797 7,00 40 0.4081 5,00 No. S. No. S. sawah tonha dan X merupakan nilai EVI. Korelasi antara produktivitas padi sawah dengan nilai EVI dapat diperlihatkan pada gambar berikut. Gambar 19. Grafik Hubungan Antara Nilai EVI dan Produktivitas Padi Sawah Aktual Persamaan dari hasil uji regeresi ini selanjutnya digunakan untuk mengetahui besarnya produktivitas tanaman padi sawah pada tahun-tahun sebelumnya 2005 – 2008. Hasil Pengukuran Produktivitas Padi Sawah melalaui citra MODIS Nilai produktivitas padi sawah diperoleh dari rata-rata hasil panen selama 5 tahun 2005-2009. Dimana nilai produktivitas tiap kali panen diketahui dengan jalan memasukkan nilai EVI tiap panen yang diperoleh dari citra MODIS ke dalam persamaan Prod = 2,9785 + 6,0751Nilai EVI. Selanjutnya semua nilai produksi tiap lahan dijumlahkan, kemudian dibagi dengan jumlah panen tiap lahan. Hasil pengukuran produktivitas padi sawah dari nilai EVI di wilayah penelitian dapat disajikan pada tabel berikut : Tabel 11. Hasil Perhitungan Produktivitas Padi Sawah dari Nilai EVI Dari hasil perbandingan antara produktivitas padi sawah aktual yang diperoleh dari survei lapangan dengan produktivitas hasil perhitungan dari nilai EVI diperoleh hasil adanya simpangan rata-rata sebesar 7,63 atau terdapat perbedaan produktivitas sebesar 0,24 tonhamusim. Pada produktivitas yang diperoleh dari hasil perhitungan nilai EVI rata-rata lebih tinggi dari nilai produktivitas aktual. Simpangan tertinggi pada lokasi sawah irigasi pasang surut Sampel no. 25, diikuti dengan sawah pada lokasi sampel 24, 30, 40, 39, 12, 19, 15, 37, 36 dan 1. Sedangkan yang lainnya mempunyai simpangan yang relatif kecil. Nomor 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 Prod. Panen Rerata Prod. 1 5,95 6,96 6,25 6,07 5,78 6,81 6,19 6,92 5,71 7,20 63,85 10 6,39 2 6,08 6,65 6,42 6,25 7,23 6,77 7,18 7,25 7,03 6,20 67,05 10 6,70 3 5,56 6,30 5,51 5,78 7,17 5,56 6,10 6,87 6,93 6,10 61,89 10 6,19 4 5,40 5,92 6,05 5,80 7,02 6,53 5,80 6,46 6,00 54,98 9 6,11 5 5,94 6,27 6,28 5,71 6,20 6,59 5,05 6,42 5,91 5,35 5,40 65,12 11 5,92 6 6,73 6,80 6,19 5,99 5,19 5,81 5,63 6,43 5,56 6,10 60,42 10 6,04 7 6,73 6,29 6,29 6,66 6,00 6,77 6,04 6,20 50,98 8 6,37 8 6,22 7,30 5,60 6,44 6,70 7,29 6,15 6,88 6,04 6,50 65,13 10 6,51 9 6,84 7,17 6,97 6,32 5,95 6,74 5,80 6,75 6,20 58,74 9 6,53 10 6,09 7,08 6,06 7,48 7,55 5,10 6,56 6,61 6,30 7,24 6,10 72,17 11 6,56 11 6,14 6,12 6,39 6,37 5,30 6,20 5,55 5,97 6,00 54,05 9 6,01 12 5,62 5,38 5,16 5,78 6,81 5,27 5,54 5,39 6,08 5,88 7,00 63,92 11 5,81 13 7,74 7,47 6,69 6,88 6,64 7,11 6,73 7,31 6,66 6,50 69,73 10 6,97 14 6,50 6,45 6,88 6,25 6,14 6,54 5,94 6,50 51,19 8 6,40 15 6,26 5,90 5,85 6,27 6,76 5,21 5,90 5,15 7,04 7,20 61,53 10 6,15 16 6,80 6,65 6,09 6,81 7,29 5,60 6,73 6,07 6,80 7,24 6,50 72,57 11 6,60 17 6,45 7,19 6,32 7,12 7,27 5,73 6,10 6,71 6,58 7,42 7,10 74,00 11 6,73 18 6,75 6,43 6,30 6,34 5,65 6,73 5,82 6,64 6,50 57,15 9 6,35 19 7,02 6,77 6,64 6,67 5,99 6,68 6,50 6,09 5,47 5,50 63,33 10 6,33 20 6,86 6,97 5,47 6,70 6,95 5,80 5,98 6,62 5,10 7,11 7,00 70,55 11 6,41 21 6,55 6,77 6,73 6,54 6,09 6,12 5,64 5,65 4,86 6,00 60,96 10 6,10 22 6,41 6,86 6,20 7,22 7,49 5,29 6,33 6,11 6,02 7,32 7,20 72,46 11 6,59 23 5,86 6,73 5,69 6,82 6,25 6,05 6,50 6,10 6,32 7,08 6,50 69,91 11 6,36 24 6,61 6,44 6,49 6,94 5,61 6,46 6,53 6,46 4,00 55,54 9 6,17 25 6,28 6,53 5,86 7,03 5,63 6,69 6,60 6,28 6,87 2,50 60,28 10 6,03 26 6,13 6,77 6,35 6,92 6,14 6,84 6,33 6,21 6,88 6,50 65,06 10 6,51 27 6,15 6,28 5,59 6,67 6,59 5,55 6,00 5,57 6,39 5,50 60,28 10 6,03 28 6,60 6,73 6,36 5,86 5,58 6,48 6,02 6,33 7,05 6,50 63,52 10 6,35 29 6,48 6,67 6,20 6,23 6,55 6,89 6,39 6,51 6,32 5,80 64,04 10 6,40 30 6,52 6,44 5,23 6,35 6,36 5,41 6,67 6,31 5,06 6,24 4,00 64,60 11 5,87 31 6,44 6,69 5,27 7,31 7,46 5,65 6,93 6,44 6,25 6,50 64,93 10 6,49 32 6,32 6,09 5,50 6,02 6,17 5,14 6,77 5,74 6,21 6,50 60,46 10 6,05 33 6,93 7,09 5,91 6,62 6,53 6,91 5,41 5,49 5,92 5,40 7,02 6,80 76,02 12 6,34 34 6,60 6,47 6,87 5,64 6,05 5,79 5,53 5,83 5,41 6,00 60,19 10 6,02 35 5,99 6,21 5,55 5,79 6,29 5,79 6,22 6,44 6,08 5,42 6,00 65,78 11 5,98 36 5,72 5,34 5,56 5,90 5,81 5,51 5,78 5,99 5,00 50,61 9 5,62 37 5,84 6,02 5,39 5,10 6,01 5,72 6,05 6,29 5,59 5,83 5,00 62,82 11 5,71 38 5,93 6,33 6,58 6,35 6,29 6,28 5,66 5,90 6,04 6,50 61,86 10 6,19 39 6,84 6,07 5,67 5,77 6,52 6,66 6,38 6,26 5,00 55,18 9 6,13 40 6,41 6,22 5,75 6,27 6,61 6,42 6,89 5,00 49,58 8 6,20 2006 Produktivitas tonha 2007 Produktivitas tonha 2008 Sampel 2005 Produktivitas tonha 2009 Produktivitas tonha Produktivitas tonha REKAPITULASI Jumlah Tabel 12. Perbandingan Antara Produktivitas Aktual dan Produktivitas dari Citra MODIS Apabila kita memperhatikan nilai bias yang diselaraskan dengan kondisi aktual di lapangan, dapat disampaikan beberapa hal berkaitan dengan simpangan tersebut, bahwa : a. Satu nilai EVI merupakan nilai satu pixel MODIS yang mewakili ukuran 500 m x 500 m 25 ha di lapangan, artinya nilai tersebut mewakili rata-rata nilai EVI dari wilayah seluas 25 ha tersebut. Selain itu nilai EVI merupakan cerminan tingkat kehijauan tanaman. Nilai EVI rendah menunjukkan bahwa tingkat kehijauan tanaman pada masa itu rendah, artinya di lapangan tutupan vegetasinya sedikit, sebaliknya nilai EVI tinggi menunjukkan bahwa tutupan vegetasi banyak. Pada lokasi sampel 25, 24 dan 30, pada ukuran pixel tersebut merupakan lokasi sawah yang bercampur dengan penggunaan lain seperti kebun campuran, semak dan belukar yang mempunyai nilai EVI lebih tinggi dari sawah. Sehingga walaupun nilai EVI rata-rata satu pixel tinggi, namun kenyataan lapangan menunjukkan produktivitas padi sawahnya relatif rendah, tidak selaras dengan nilai EVI dari pixel tersebut. No. No. Sampel Aktual Citra Simp. Sampel Aktual Citra Simp. 1 7,20 6,39 11,25 21 6,00 6,10 -1,67 2 6,20 6,70 -8,06 22 7,20 6,59 8,47 3 6,10 6,19 -1,48 23 6,50 6,36 2,15 4 6,00 6,11 -1,83 24 4,00 6,17 -54,25 5 5,40 5,92 -9,63 25 2,50 6,03 -141,20 6 6,10 6,04 0,98 26 6,50 6,51 -0,15 7 6,20 6,37 -2,74 27 5,50 6,03 -9,64 8 6,50 6,51 -0,15 28 6,50 6,35 2,31 9 6,20 6,53 -5,32 29 5,80 6,40 -10,34 10 6,10 6,56 -7,54 30 4,00 5,87 -46,75 11 6,00 6,01 -0,17 31 6,50 6,49 0,15 12 7,00 5,81 17,00 32 6,50 6,05 6,92 13 6,50 6,97 -7,23 33 6,80 6,34 6,76 14 6,50 6,40 1,54 34 6,00 6,02 -0,33 15 7,20 6,15 14,58 35 6,00 5,98 0,33 16 6,50 6,60 -1,54 36 5,00 5,62 -12,40 17 7,10 6,73 5,21 37 5,00 5,71 -14,20 18 6,50 6,35 2,31 38 6,50 6,19 4,77 19 5,50 6,33 -15,09 39 5,00 6,13 -22,60 20 7,00 6,41 8,43 40 5,00 6,20 -24,00 240,60 250,22 -305,14 6,015 6,26 -7,63 PRODUKTIVITAS PRODUKTIVITAS J u m l a h R a t a - r a t a Gambar 20. Kenampakan Obyek Yang Mengalami Bias Hubungan Antara Nilai EVI dan Produktivitas Padi sawah b. Nilai EVI yang digunakan adalah nilai EVI pada umur tanaman padi 91 – 98 picpoint, masa vegetatif maksimum, awal generatif dan pembungaan. Angka produktivitas diperoleh 22 hari kemudian. Pada masa setelah picpoint banyak hal yang mempengaruhi keberhasilan panen, termasuk adanya gangguan hama ataupun kesalahan dalam pengolahan lahan seperti kekeringan, banjir, dan lain- lain. Pada lokasi sampel 40, 39, 12, dan 1 merupakan wilayah yang mengalami gangguan sebelum panen berupa gangguan hama. Sedangkan lokasi sampel 19, 15, 37, dan 36 mengalami gangguan pengolahan lahan sebelum panen yaitu irigasi yang berlebihan atau banjir. Gejala seperti ini dapat diketahui dari bentuk grafik parabolik tidak sempurna ideal seperti gambar berikut. Gambar 21. Grafik nilai EVI Yang Mengalami Gangguan Produksi Padi Sawah Citra MODIS Citra Kondisi Lapangan Bentuk Parabolik tidak sempurna E V I Masa Pengolahan Lahan Namun demikian jika dilihat secara umum terlihat bahwa terdapat adanya hubungan yang positif cukup kuat antara nilai EVI dengan produktivitas padi sawah yang ditunjukkan dengan nilai koefisien korelasi r = +0,8189 dan nilai koefisien regresi r² = 0,6706, dan simpangan rata-rata sebesar 7,63 atau terdapat perbedaan produktivitas hanya sebesar 0,24 tonhamusim. Dengan demikian dapatlah dikatakan bahwa nilai EVI dari citra MODIS pada picpoint dapat digunakan untuk memprediksi menghitung produktivitas padi sawah dalam kurun waktu tertentu. Hasil Pengukuran Indeks Penanaman melalui citra MODIS Nilai EVI yang diperoleh dari citra MODIS pada resolusi temporal 8 hari selama satu tahun jika diwujudkan dalam grafik akan memperlihatkan gelombang yang menunjukkan periodisasi pengolahan sawah. Nilai negatif hingga nilai nol 0 menunjukkan bahwa lahan dalam genangan air. Nilai positif menunjukkan bahwa lahan sawah telah ditumbuhi tanaman padi. Nilai EVI meningkat bersamaan dengan masa pertumbuhan padi. Nilai EVI pada picpoint menunjukkan bahwa padi berada pada masa vegetatif maksimum, dan akan menurun hingga masa panen dan kembali nol negatif ketika masa pengolahan lahan. Jumlah undulan pada grafik nilai EVI yang ditandai dengan picpoint menunjukkan berapa kali jumlah masa tanam padi sawah di suatu lahan pada kurun waktu tertentu. Seperti pada contoh Gambar 22 berikut dapat dilihat bahwa dalam masa 5 tahun terdapat sepuluh undulan yang mempunyai picpoint, sehingga untuk mengetahui indeks penanaman pada wilayah tersebut adalah 10 picpoint dibagi 5 tahun menjadi 2. Jadi indeks penanaman di wilayah tersebut 200. Gambar 22. Cara Pengukuran Indeks Penanaman dari Grafik 2005 2006 2007 2008 2009 E V I masa pertumbuhan padi Berdasarkan nilai EVI yang diperoleh dari citra MODIS series antara tahun 2005 - 2009 dengan resolusi temporal 8 hari diperoleh hasil perhitungan Indeks Penanaman sebagaimana yang tertera pada Tabel 13 berikut. Dari tabel tersebut dapat dibaca bahwa antara nilai Indeks Penanaman Aktual dengan nilai Indeks Penanaman yang diperoleh dari Citra MODIS nyaris hampir sama. Simpangan antara keduanya sebesar 3,63 atau setara dengan nilai indeks penanaman sebesar 10 persen. Simpangan lebih disebabkan oleh generalisasi dari kelompok tani yang berada pada sebuah pixel yang ukuran lapangannya mencapai 25 ha. Keseragaman dalam sistem usaha tani yang diterapkan dalam sebuah pixel tersebut harus dapat terwakili oleh responden yang diambil untuk di wawancarai. Selain itu kelengkapan urutan runut dari data citra MODIS mulai awal tahun hingga akhir tahun sesuai dengan resolusi temporalnya merupakan kunci ketelitian dari pengamatan indeks penanaman. Jika terdapat data citra MODIS yang tidak lengkap maka kondisi lapangan pada waktu yang bersangkutan tidak dapat diamati. Guna mengantisipasi hal tersebut maka diperlukan adanya kontrol data lapangan, melalui data indeks penanaman lapangan aktual. Data ini diperoleh dengan metode sampling, dengan pemilihan responden yang dapat mewakili kelompok tani yang berada pada pixel yang mempunyai ukuran lapangan 25 ha tersebut. Tabel 13. Perbandingan Antara Indeks Penanaman Aktual dan Indeks Penanaman dari Citra MODIS No. No. Sampel Aktual Citra Simp. Sampel Aktual Citra Simp. 1 250 200 20,00 21 300 200 33,33 2 300 200 33,33 22 200 220 -10,00 3 200 200 0,00 23 200 220 -10,00 4 200 180 10,00 24 200 180 10,00 5 200 220 -10,00 25 200 200 0,00 6 200 200 0,00 26 200 200 0,00 7 200 160 20,00 27 200 200 0,00 8 200 200 0,00 28 200 200 0,00 9 200 180 10,00 29 200 200 0,00 10 200 220 -10,00 30 250 220 12,00 11 200 180 10,00 31 200 200 0,00 12 200 220 -10,00 32 200 200 0,00 13 200 200 0,00 33 200 240 -20,00 14 200 160 20,00 34 200 200 0,00 15 200 200 0,00 35 200 220 -10,00 16 200 220 -10,00 36 200 180 10,00 17 200 220 -10,00 37 200 220 -10,00 18 200 180 10,00 38 200 200 0,00 19 200 200 0,00 39 200 180 10,00 20 300 220 26,67 40 200 160 20,00 8.400 8.000 145,33 210 200 3,63 J u m l a h R a t a - r a t a INDEKS PENANAMAN INDEKS PENANAMAN Penentuan Parameter Yang Digunakan Untuk Pemilihan Lahan Pertanian Padi Sawah Berkelanjutan LPPB Parameter Yang Digunakan Untuk Pemilihan LPPB Sesuai dengan hasil resensi dari pustaka terpilih diketahui bahwa untuk penentuan LPPB, setidaknya terdapat sembilan parameter yang perlu diketahui seberapa besar pengaruh dan peranannya. Kesembilan parameter tersebut antara lain Produktivitas Padi Sawah, Kelayakan Secara Ekonomi BCR, Indeks Penanaman, kelas Kesesuaian Lahan, Sistem Irigasi, Jaringan Jalan, Luasan Kesatuan Hamparan Lahan LKHL, Penggunaan Lahan dan Arahan RTRW. Berdasarkan pada UU 41 tahun 2009 yang dimaksud Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan adalah bidang lahan pertanian yang ditetapkan untuk dilindungi dan dikembangkan secara konsisten guna menghasilkan pangan pokok bagi kedaulatan dan ketahanan pangan nasional. Berdasarkan UU 32 tahun 2009 yang dimaksud berkelanjutan harus memenuhi 3 aspek yaitu sesuai secara fisik, layak secara ekonomi dan diterima secara sosial. Dengan demikian yang dimaksud LPPB adalah suatu kawasan budidaya yang merupakan lahan yang sesuai secara fisik untuk pertanian padi sawah, layak secara ekonomi untuk diusahakan untuk pertanian padi sawah dan diterima secara sosial untuk dijadikan sebagai lahan pertanian padi sawah. Dari uraian tersebut maka parameter yang digunakan dapat digolongkan menjadi tiga kelompok sebagai berikut. Tabel 14. Parameter yang Digunakan Untuk Penentuan LPPB NO. JENIS PARAMETER KODE NO. JENIS PARAMETER KODE A C I Kesesuaian Lahan 1 S1 I LKHL 1 Sempit 2 2 S2 1 2 Agak Sempit 2 - 9 1 3 S3 2 3 Sedang 10 - 19 1 4 N1 4 Agak Luas 20 - 50 2 5 N2 5 Luas 50 3 II Sistem Irigasi 1 Irigasi Teknis 1 II Penggunaan Lahan 1 Sawah Irigasi Teknis 2 Irigasi Semi Teknis 2 2 Sawah Irigasi Semi Teknis 3 Tadah Hujan 2 3 Sawah Tadah Hujan 4 Pasang Surut 4 Sawah Pasang Surut III Jaringan Jalan 1 Jalan Tol 5 dst. 2 Jalan Arteri 1 III Arahan RTRWK 1 Hutan Lindung 3 Jalan Kolektor 2 2 Hutan Produksi 4 Jalan LokalLingkungan 3 3 Kawasan Industri 5 Jalan Lainnya 4 4 Kawasan Industri Terpadu IV Produktivitas 5 Zona Industri 1 B 6 Kota Industri I Indeks Penanaman 1 200 7 Lapangan Golf 2 200 - 249 1 8 Pengembangan Kota Kecamatan 2 3 250 - 299 2 9 Pengembangan Wisata Pemakaman 4 300 2 10 Permukiman dan Bangunan 3 II BC Ratio 1 1 11 Pertanian Lahan Basah 4 2 1 - 1,5 1 12 Pertanian Lahan Kering 5 3 1,5 - 2 2 13 Situ_Rawa 4 2 3 14 Kawasan Pelabuhan Samudera DITERIMA SECARA SOSIAL SESUAI SECARA FISIK KELAS PARAMETER LAYAK SECARA EKONOMI Nilai dalam tonhamusim KELAS PARAMETER Data Yang Diperoleh Dapat Mewakili Model Lapangan Pada penentuan LPPB ini digunakan 9 paramater variabel. Dari ke sembilan data paramater tersebut, 2 paramater yaitu kesesuaian lahan dan aspek kebijakan RTRWK berupa data sekunder, 6 parameter diekstraksi dari data citra satelit penginderaan jauh dan cek lapangan, yaitu produktivitas, indeks penanaman, penggunaan lahan, jaringan jalan, sistem irigasi dan LKHL. Sedangkan data untuk menghitung kelayakan ekonomi BC Ratio dibantu dengan data yang diperoleh dari survei lapangan. Guna pelaksanaan survei lapangan baik untuk groundchecking maupun untuk pencarian data primer dilaksanakan pemilihan sampel secara Stratified Purposive dari unit lahan yang dibentuk dari parameter penggunaan lahan, jenis tanah dan sistem irigasi dengan proporsi 1 dari jumlah pixel citra MODIS. Dari pengambilan sampel ini diperoleh sampel unit lahan sebanyak 40 buah dengan proporsi sebagai berikut. Tabel 15. Komposisi Sampel Untuk Survei Lapangan Sesuai dengan data perbandingan antar nilai produktivitas dan indeks penanaman aktual dengan data yang diperoleh dari citra diketahui bahwa dari ke empat puluh sampel ini terdapat dua sampel yang menyebabkan bias yang cukup besar, yaitu sampel nomor 25 yang berlokasi di kampung Sumurgede desa Muarajaya kecamatan Tempuran dan sampel nomor 30 yang berlokasi di kampung Koja, desa Mulyasejati kecamatan Ciampel. Akibat perbedaan kondisi wilayah yang cukup drastis dengan wilayah lainnya, data hasil analisis ke dua No. Great Group Status Irigasi Luas ha Stratified Str. Purposive 1 Dystropepts Pasang Surut 3,7 0,01 2 Dystropepts Irigasi Semi Teknis 121,7 0,24 3 Dystropepts Irigasi Teknis 358,2 0,70 4 Dystropepts Tadah Hujan 420,6 0,82 1 5 Endoaquents Irigasi Teknis 21,3 0,04 6 Endoaquents Tadah Hujan 39,4 0,08 7 Eutropepts Irigasi Semi Teknis 360,4 0,70 1 8 Eutropepts Irigasi Teknis 1.802,5 3,52 2 2 9 Eutropepts Tadah Hujan 209,8 0,41 1 10 Tropaquepts Pasang Surut 1.388,5 2,71 1 1 11 Tropaquepts Irigasi Teknis 42.922,6 83,73 34 30 12 Tropaquepts Tadah Hujan 1.809,0 3,53 2 2 13 Tropofluvents Irigasi Semi Teknis 51,3 0,10 14 Tropofluvents Irigasi Teknis 1.240,1 2,42 1 1 15 Tropofluvents Tadah Hujan 512,6 1,00 1 51.261,7 100 40 40 Jumlah wilayah ini tidak dapat mencerminkan kondisi lapangan yang sesungguhnya. Dengan demikian ke dua data sampel tersebut dapat diabaikan. Selain itu akibat dari sistem sampling yang ditetapkan maka semua sampel seragam berada pada lahan sawah, terjadi redundan dengan parameter sistem irigasi, sehingga variabel penggunaan lahan tidak dapat diikutkan dalam analisis. Dengan demikian maka sampel yang digunakan untuk analisis Hayashi ini berjumlah 38 yang tersusun atas 1 variabel tujuan dan 7 variabel penjelas. Berdasarkan dari analisis Hayashi memberikan hasil bahwa koefisien korelasi berganda determinasi = R² sebesar 0,529 dan dengan Standar Error sebesar 0,1979. Nilai koefisien korelasi berganda demikian merupakan petunjuk bahwa data yang diperoleh dapat memberikan gambaran skala kuantitatif tentang sejauh mana model yang digunakan fit dengan data. Sedangkan dari nilai standar errror menunjukkan model yang bagus. Hal ini berarti bahwa data yang diperoleh telah dapat untuk menggambarkan kenyataan lapangan. Apabila dilihat dari selisih antara observed data dan predicted data mempunyai rataan residual dengan nilai nol, maka dapat dikatakan bahwa keragaman data dianggap baik. Keterkaitan Antara Produktivitas dengan Variabel Penjelas Pada penelitian ini produktivitas padi sawah merupakan indikator utama aspek keberlanjutan yang digunakan untuk mengenali karakteritik variabel lainnya. Produktivitas merupakan variabel yang secara visual dapat dikenali dari citra penginderaan jauh, dan dengan karakteristik gejala yang dikenali dapat digunakan untuk mengidentifikasi karakteristik variabel lainnya. Suatu contoh dengan mengenali produktivitas padi sawah pada sutu lahan dari citra penginderaan jauh, dapat dikenali juga nilai indeks penanaman, dengan bantuan biaya produksi dapat dikenali nilai BCR, kemudian dari grafik yang dibuat dapat digunakan untuk mengenali karakteristik fisik lahan termasuk indikasi adanya degradasi lahan. Keterkaitan antara produktivitas dengan variabel penjelas didekati dengan analisis Hayashi 1. Dari hasil analisis ini diperoleh nilai koefisien korelasi antar variabel R = 0,7274 dan koefisien korelasi determinasi = R² sebesar 0,5291. Hal ini menunjukkan bahwa dari analisis yang dilaksanakan dianggap sudah dapat menggambarkan struktur hubungan antar variabel. Dari hasil analisis ini diperoleh skor baku masing-masing kategori sebagai berikut. Tabel 16. Skor Baku Masing-Masing Kategori dari Variabel Penjelas Informasi dari Tabel 16 ini memberikan gambaran skala kuantitatif tentang arti pentingnya tiap-tiap variabel penjelas dan setiap kategori terhadap variabel tujuan. Dengan selang kepercayaan 99 ρ = 0,01 diperoleh batas nilai absolut r = 0,3445. Jika selang kepercayaan diturunkan menjadi 95 ρ = 0,05 diperoleh batas nilai absolut r = 0,2558. Dengan standarisasi nilai r ini dan berdasar atas nilai korelasi parsial dari masing-masing variabel dan Skor dari masing-masing kategori dapat dikemukakan beberapa hal sebagai berikut bahwa : 1. Berdasar atas nilai korelasi parsial bahwa produktivitas lahan pertanian padi sawah mempunyai hubungan yang nyata dan selaras dengan kelayakan secara ekonomi. Dan dari nilai Skor diperlihatkan bahwa semakin tinggi nilai BCR, semakin tinggi juga produktivitas lahan padi sawah. Hal ini berarti semakin tinggi produktivitas semakin layak lahan tersebut dapat digunakan untuk lahan pertanian padi sawah. 1 - 1,5 2 -0,1981 1,5 - 2 28 -0,0265 2 8 0,1424 200 - 249 34 -0,0251 250 4 0,2129 S2 29 0,0172 S3 9 -0,0553 Irigasi Teknis 32 -0,0355 Tadah Hujan 6 0,1893 Jalan Arteri 2 0,0704 Jalan Kolektor 11 -0,0096 Jalan LokalLingkungan 11 -0,1059 Jalan Lainnya 14 0,0807 Agak Sempit - Sedang 2 0,0741 Agak Luas 2 0,3572 Luas 34 -0,0254 Zona Industri 3 -0,3226 Pengem. Kota Kecamatan 3 0,2202 Permukiman Bangunan 10 -0,0217 Pertanian Lahan Basah 20 0,0079 Pertanian Lahan Kering 2 0,1831 0,7274 0,5291 0,506 0,4833 0,225 0,3479 0,090 0,3596 0,383 0,3371 Arahan RTRW Koefisien Korelasi, R Koefisien Determinasi, R ² 0,169 0,3797 0,238 0,3116 0,073 0,1507 BC Ratio Indeks Penanaman Kesesuaian Lahan Sistem Irigasi Jaringan Jalan LKHL VARIABEL KATEGORI FREKUENSI SKOR RANGE KORELASI PARSIAL 2. Berdasar atas nilai korelasi parsial dengan selang kepercayaan 99 produktivitas lahan pertanian padi sawah tidak mempunyai hubungan yang nyata dengan Indeks Penanaman IP, namun jika selang kepercayaan diturunkan menjadi 95 diperoleh batas nilai absolut r = 0,2558 maka produktivitas lahan pertanian padi sawah mempunyai hubungan dengan Indeks Penanaman IP. Hal ini menunjukkan bahwa keterkaitan hubungan antara produktivitas dengan IP tidak terlalu nyata. Sedangkan dari nilai Skor kategori diperlihatkan bahwa produktivitas hanya mempunyai hubungan yang selaras pada lahan yang mempunyai IP 250. Sedangkan pada lahan dengan IP 250 mempunyai hubungan yang tidak selaras terbalik untuk menggambarkan produktivitas. Hal ini berarti bahwa IP kurang dapat untuk menggambarkan produktivitas lahan padi sawah. 3. Kelas kesesuaian lahan yang merupakan parameter sesuai secara fisik mempunyai hubungan yang tidak selaras dengan produktivitas. Hal ini sangat dimungkinkan karena wilayah penelitian sebagian besar mempunyai kelas kesesuaian lahan hampir seragam S2, dimana faktor pembatasnya umumnya berupa media perakaran r, retensi hara f dan hara tersedia n. Semasa faktor pembatasnya ini dapat dipenuhi maka secara potensial lahan di daerah ini mempunyai kesesuaian lahan yang relatif sama, yang membedakan hanyalah Sistem Usaha Tani dalam mengoptimalkan dalam produktivitas lahan. Dengan adanya kesesuaian lahan yang seragam ini maka pengaruh kesesuaian lahan pada produktivitas pada penelitian ini tidak dapat dilihat. Dengan demikian faktor kesesuaian lahan pada wilayah penelitian ini tidak dapat digunakan untuk melihat pengaruhnya terhadap produktivitas. 4. Sistem irigasi mempunyai hubungan nyata dengan produktivitas pada lahan sawah beririgasi sederhana tadah hujan. Dimana justru lahan sawah dengan irigasi sederhana umumnya mempunyai produktivitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan irigasi teknis. Perlu diingat bahwa pada wilayah penelitian mempunyai sistem irigasi yang sudah bagus dan mapan. Sebenarnya pada sawah beririgasi teknis ketersediaan air cenderung melimpah. Pada sawah irigasi sederhana tadah hujan penggunaan air irigasinya hanya sesuai kebutuhan sangat optimal, selain itu pola tanam pada lahan ini umumnya berpola Padi-Padi-Bera atau Padi-Padi-Palawija, pada kondisi demikian akan memberikan kesempatan terjadinya konservasi tanah dan air. Tanah akan mempunyai unsur hara dan bahan organik yang terpelihara, PH tanah terjaga, tidak terjadi akumulasi senyawa tertentu pada perakaran yang merugikan tanaman, tidak terjadi kejenuhan tanah oleh air dan pemanfaatan sumberdaya air lebih efisien. 5. Kelas dan fungsi jalan mempunyai hubungan yang selaras dengan produktivitas yaitu pada kategori jalan lainnya jalan lahan usaha tani dan jalan arteri. Dengan dipenuhinya jalan asses utama arteri dan adanya jalan lahan usaha tani akan mendorong produktifitas lahan padi sawah. Justru dengan pembukaan asses jalan lainnya kolektor dan lingkungan akan dimungkinkan adanya fragmentasi lahan atau backwash effect. 6. Produktivitas mempunyai hubungan nyata dengan Luasan Kesatuan Hamparan Lahan LKHL pada luasan agak luas 20 -50 ha dan sedang hingga sempit 10-20 ha, sedangkan pada LKHL 50 ha justru mempunyai hubungan yang terbalik dengan produktivitas, artinya semakin luas LKHL maka semakin rendah produktivitasnya. Hal ini bisa dimungkinkan karena pada lahan yang sangat luas akan rawan adanya hama, rawan kelangsungan ketersediaan air terutama dalam masa awal tanam atau masa produksi. 7. Arahan Kebijakan Pemerintah daerah lewat RTRWK untuk lahan pertanian dan pengembangan kota kecamatan mempunyai hubungan nyata dengan produktivitas. Hal ini berarti dukungan pemerintah daerah dalam arahan untuk lahan pertanian akan dapat memacu produktivitas lahan pertanian padi sawah. Namun untuk arahan berupa non pertanian permukiman, zona industri, dan lain-lain memperburuk produktivitas lahan pertanian padi sawah. Dari uraian di atas dapat ditarik suatu simpulan bahwa produktivitas lahan pertanian padi sawah tinggi jika mempunyai BCR 2, sistem irigasi tadah hujan optimal, didukung dengan jalan lahan usaha tani dan arteri, luasan kesatuan hamparan lahan 10 - 50 ha dan mempunyai arahan RTRWK sebagai lahan pertanian basah dan kering dan sebagai pengembangan kota kecamatan. Korelasi Antar Parameter Keterkaitan antar variabel diketahui dari matriks korelasi antar variabel hasil analisis Hayashi. Korelasi ini digunakan untuk mengukur taraf nyata masing- masing variabel parameter. Dari analisis ini diperoleh matrik korelasi sebagai berikut : Tabel 17. Matriks Korelasi antar Variabel yang telah Dikwalifikasi Dari informasi tabel ini dapat digambarkan skala kuantitatif struktur hubungan antar variabel sebagai berikut bahwa : 1. Produktivitas mempunyai korelasi positif terhadap semua variabel, namun mempunyai hubungan yang nyata terhadap Sistem Irigasi, Luasan Kesatuan Hamparan Lahan LKHL dan BCR. Hal ini mempunyai arti bahwa dengan sistem irigasi yang baik akan mendapatkan produktivitas yang tinggi, sebaliknya jika sistem irigasinya buruk akan memperoleh produktivitas padi sawah yang rendah. Begitu juga dengan LKHL, semakin luas LKHL maka akan memperoleh produktivitas yang tinggi. Jika pernyataan ini dihubungkan dengan hasil korelasi antar variabel penjelas dengan vaiabel tujuan maka akan diperoleh hasil bahwa Sistem Irigasi yang baik adalah irigasi yang optimal, artinya irigasi yang menggunakan air yang dapat memberikan kesempatan adanya kegiatan konservasi tanah dan air. Kondisi ini dapat dicapai dengan sistem pola tanam Padi-Padi-Palawija dan Sistem Usaha Tani yang ramah lingkungan. Sedangkan untuk areal LKHL yang dapat mengoptimalkan produktivitas padi sawah adalah lahan-lahan yang mempunyai areal LKHL antara 10 – 50 ha. BCR mempunyai korelasi nilai nyata pada taraf 0,05. Hal Produktivi tas BC Ratio Indeks Penanama n Kesesuaia n Lahan Sistem Irigasi Jaringan Jalan LKHL Arahan RTRW y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 Produktivitas y 1,0000 BC Ratio x1 0,3190 1,0000 Indeks Penanaman x2 0,1550 -0,1100 1,0000 Kesesuaian Lahan x3 0,2030 0,0520 0,1910 1,0000 Sistem Irigasi x4 0,3700 0,0080 -0,1490 0,0710 1,0000 Jaringan Jalan x5 0,2520 0,0860 -0,1570 0,0840 0,0250 1,0000 LKHL x6 0,3640 0,1430 0,2770 0,0920 0,3560 -0,0450 1,0000 Arahan RTRW x7 0,2410 -0,0460 -0,2170 -0,0980 -0,0130 -0,0150 -0,3720 1,0000 Batas Nilai Absolut r yang nyata pada taraf 0,05 = 0,2558 Batas Nilai Absolut r yang nyata pada taraf 0,01 = 0,3445 ini menunjukkan bahwa walaupun lebih kecil nialai koerelasinya dari yang lain, masih terdapat korelasi positif antara BCR dengan produktivitas padi sawah, artinya dengan nilai BCR yang tinggi akan mendapatkan produktivitas yang tinggi juga, begitu juga dengan produktivitas yang tinggi akan menghasilkan nilai BCR yang tinggi juga. 2. Sistem irigasi mempunyai korelasi positif dengan LKHL. Hal ini mempunyai arti bahwa dengan adanya sistem irigasi yang baik akan membuka kesempatan masyarakat untuk mengusahakan lahan padi sawah, sehingga LKHL semakin luas. Sebaliknya jika sistem irigasinya kurang tidak baik maka masyarakat enggan untuk mengusahakan lahan padi sawah, dan LKHL akan lebih sempit. Jika pernyataan ini dihubungkan dengan hasil korelasi antar variabel penjelas dengan vaiabel tujuan maka akan diperoleh hasil bahwa lahan yang mempunyai produktivitas optimal adalah lahan-lahan yang mempunyai LKHL antara 10 – 50 ha. Jadi untuk memperoleh hasil maksimum sebaiknya setiap tali air dari sistem irigasi yang ada harus dapat diatur sedemikian rupa dapat mengairi lahan padi sawah maksimal 50 ha. 3. LKHL mempunyai hubungan nyata terbalik dengan Arahan RTRW, artinya semakin luas LKHL maka semakin tidak sesuai dengan arahan RTRW, atau semakin sempit LKHL maka semakin sesuai dengan arahan RTRW. Hal ini berarti Pemerintah Daerah menghendaki adanya pengaturan adanya LKHL ini. Jika pernyataan ini dihubungkan dengan hasil korelasi antar variabel penjelas dengan vaiabel tujuan maka dapat dikatakan bahwa arahan kebijakan Pemda ini akan positif terhadap produktivitas padi sawah jika peruntukan lahan untuk pertanian dan pengembangan kota kecamatan. 4. Terdapat hubungan antara Indeks Penanaman dengan LKHL, walaupun pada korelasi nilai nyata pada taraf 0,05. Korelasi positif ini lebih rendah dari korelasi-korelasi lainnya. Hal ini berarti semakin tinggi IP semakin luas juga LKHL, begitu sebaliknya. Namun variabel IP bukan merupakan parameter yang mempunyai korelasi nyata langsung dengan produktivitas. Dari uraian di atas dapatlah ditarik beberapa pernyataan bahwa dari ke 9 sembilan parameter yang digunakan untuk pemilihan LPPB ini, hanya 4 empat parameter yang mempunyai keterkaitan langsung satu dengan yang lainnya, yaitu Produktivitas, Sistem Irigasi, LKHL dan BCR. Sedangkan arahan RTRW tidak berhubungan langsung, hanya sebagai penentu akhir aspek kebijakan dalam pemilihan LPPB. Mengenali Parameter Lahan Pertanian Padi Sawah Berkelanjutan Dari hasil analisis tersebut di atas terdapat hal yang dapat dikemukakan berkaitan dengan LPPB ini, antara lain bahwa: 1. Produktivitas padi sawah merupakan gambaran hasil interaksi dari hasil kombinasi antara kondisi fisik lahan dan sistem usaha tani. Variabel ini merupakan parameter yang mempunyai pengaruh terhadap penentuan LPPB. Data produktivitas padi sawah dinyatakan dalam ukuran tonhamusim. Data Produktivitas dapat diperoleh dari hasil ekstraksi citra MODIS Terra-Aqua yang diakusisi secara series. 2. Sistem Irigasi merupakan variabel penopang apakah lahan dapat digunakan menjadi lahan padi sawah atau tidak, karena setiap usaha lahan padi sawah memerlukan air irigasi untuk menggarap lahan padi sawah. Pada penelitian ini sistem irigasi dibedakan menjadi Irigasi Teknis IT, Irigasi Semi Teknis IST, Irigasi Sederhana Tadah HujanTH dan Irigasi Pasang Surut IPS. Namun berdasarkan hasil analisis, sistem irigasi hanya dapat dibedakan menjadi Beririgasi dan Tidak beririgasi. Yang disebut lahan beririgasi adalah IT, IST dan TH, sedangkan disebut lahan tidak beririgasi adalah wilayah Pasut IPS dan Lebak. Data Sistem Irigasi dapat dikenali dari citra ALOS AVNIR-2. 3. BC Ratio merupakan penentu kelayakan LPPB secara ekonomi. BCR diukur dari cost dari produksi dan benefit yang diperoleh dari volume produksi lahan. Guna mengukur BCR diperlukan data produktivitas, indeks penanaman dan data cost dari suatu pengusahan lahan padi sawah. Data produktivitas dan indeks penanaman dapat diperoleh dari hasil ekstraksi dari MODIS Terra-Aqua yang diakusisi secara series, sedangkan data cost pengusahan lahan padi sawah diperoleh dari data lapangan. 4. Suatu lahan dapat diupayakan masyarakat untuk padi sawah jika lahan tersebut secara fisik sesuai dan secara ekonomi dikatakan layak. Gejala bahwa masyarakat dapat menerima dalam pengupayaan lahan padi sawah ini dapat dicerminkan dengan luasan kesatuan hamparan lahan LKHL. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa LKHL merupakan indikasi pengusahan lahan padi sawah diterima secara sosial. Data LKHL dapat diekstraksi dan dideliansi dari citra ALOS AVNIR-2. Karakteristik LPPB Berdasar pada hasil analisis yang dilaksanakan, serta mengacu pada pengertian LPPB yaitu sebagai suatu kawasan budidaya yang merupakan lahan yang sesuai secara fisik untuk pertanian padi sawah, layak secara ekonomi untuk diusahakan untuk pertanian padi sawah dan diterima secara sosial untuk dijadikan sebagai lahan pertanian padi sawah. Dengan demikian dapat dikatakan kawasan lahan pertanian padi sawah bisa dikatakan berkelanjutan jika memenuhi kriteria sesuai secara fisik, yang bisa dicerminkan dari produktivitas di atas 4,5 tonha standar produktivitas P. Jawa, BBSDLP 2006, tidak pernah mengalami penurunan yang sigificant selama 5 tahun terakhir. Dengan tidak adanya penurunan produktivitas yang drastis berarti lahan tersebut belum mengalami adanya penurunan potensi atau degradasi lahan. Sesuai secara fisik didukung juga dengan sistem irigasi yang optimal. Sistem Irigasi yang optimal adalah sistem irigasi yang menggunakan air yang dapat memberikan kesempatan adanya kegiatan konservasi tanah dan air. Hal ini dapat dicapai dengan sistem pola tanam Padi-Padi-Palawija dan Sistem Usaha Tani yang ramah lingkungan. Kelayakan secara ekonomi dapat dilihat dari nilai BCR di atas BEP yaitu pada lahan-lahan yang mempunyai BCR 1,497. Pada lahan yang mempunyai hasil demikian berarti petani dengan lahan 1 ha telah dapat hidup cukup layak di daerah penelitian. Sedangkan kriteria diterima sosial dapat diindikasikan dari LKHL. LKHL merupakan cerminan dari masyarakat mau menerima pengusahaan lahan tersebut untuk padi sawah. Pengusahaan lahan padi sawah akan dapat dilaksanakan jika kondisi geofisik dan secara ekonomi dianggap memenuhi kriteria yang dipahami oleh masyarakat. Semakin luas LKHL berarti masyarakat semakin menerima akan pengusahaan lahan padi sawah tersebut. Kriteria Penentu Pemilihan LPPB Dari pengertian bahwa LPPB adalah suatu lahan pertanian padi sawah beririgasi teknis, semi teknis, sederhana tadah hujan, yang mempunyai produktivitas diatas 4,5 tonha, mempunyai BCR 1,497 dan mempunyai LKHL 10 ha maka disusun kriteria untuk memilih LPPB sebagaimana tabel berikut : Tabel 18. Kriteria Penentu LPPB Berdasarkan dari kriteria tersebut kawasan lahan pertanian sawah dibedakan menjadi 7 tujuh kelas sebagaimana uraian berikut :

1. LPPB 1 merupakan bidang lahan pertanian beririgasi, mempunyai