Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan dan Kecukupan Usahatani di Kabupaten Subang
DINAMIKA PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DAN
KECUKUPAN USAHATANI DI KABUPATEN SUBANG
KARINA ANDALUSIA
DEPARTEMEN ILMU TANAH DAN SUMBERDAYA LAHAN
FAKULTAS PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Dinamika Perubahan
Penggunaan Lahan dan Kecukupan Usahatani di Kabupaten Subang benar karya
saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk
apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau
dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah
disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir
skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Juli 2014
Karina Andalusia
NIM A14090063
ABSTRAK
KARINA ANDALUSIA. Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan dan
Kecukupan Usahatani di Kabupaten Subang. Dibimbing oleh DYAH RETNO
PANUJU dan BAMBANG HENDRO TRISASONGKO.
Kabupaten Subang berdekatan dengan Daerah Khusus Ibu Kota (DKI)
Jakarta serta berada pada lintasan jalur transportasi Pantura Jawa Barat. Kurang
lebih 11, 250 Ha wilayah telah dialokasikan sebagai kawasan industri. Peruntukan
lahan tersebut menjadi salah satu sebab alih fungsi lahan terutama lahan pertanian.
Mengingat dampak yang ditimbulkan cukup serius, maka konversi lahan perlu
dikendalikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola perubahan
penggunaan lahan pertanian di Kabupaten Subang periode 2007-2013, mengetahui
faktor yang mempengaruhi konversi lahan dan mengidentifikasi minat petani
untuk mempertahankan lahan pertanian. Analisis perubahan penggunaan lahan
pada tahun 2007-2013 menunjukkan bahwa penggunaan lahan kebun campuran
dan lahan terbangun mengalami peningkatan luasan sebagai hasil konversi lahan
perkebunan, sawah, dan tanaman pertanian lahan kering. Luasan badan air, hutan,
mangrove, dan tambak teridentifikasi tetap. Hasil analisis regresi logistik
menunjukkan bahwa perubahan penggunaan lahan pertanian menjadi lahan
terbangun dipengaruhi oleh faktor jenis tanah, pola ruang dan jarak ke pusat kota.
Sedangkan faktor yang mempengaruhi minat petani adalah pendapatan pertanian
bersih, total pengeluaran, dan landrent. Selanjutnya metode Markov Chain
memprediksi penggunaan lahan di Kabupaten Subang tahun 2013 dengan
ketepatan sebesar 96.4%. Metode ini memiliki ketepatan akurasi yang cukup baik
pada penggunaan lahan mangrove, tambak dan hutan.
Kata kunci: Markov Chain, minat usahatani, perubahan penggunaan lahan,
regresi logistik, Subang.
ABSTRACT
KARINA ANDALUSIA. Dynamics of Land Use Change and Farming
Sufficiency in Subang Regency. Supervised by DYAH RETNO PANUJU and
BAMBANG HENDRO TRISASONGKO.
Subang regency is located adjacent to Jakarta on the north coast of West
Java. This strategic location has positioned Subang for having an added value of
easy access. Therefore, it is exposed to increasing regional growth and
development. Approximately 11,250 ha of the area have been allocated in a
spatial plan as industrial area. The allocation causes land alteration, primarily in
agricultural fields. Considering its significant impact, land conversion needs to be
controlled. This research aims to observe the patterns of agricultural land use
change in Subang during 2007-2013, as well as to study factors affecting land
conversion by using logistic regression and to identify farmer’s interest to
maintain their agricultural land. Analysis of land use conversion in 2007-2013
indicates that mixed garden and built-up increased considerably. These rises
consume other land use types, including plantations, rice fields, and dry land
agriculture. Other land use types remained constant. Logistic regression analysis
concluded that the change of agricultural fields to built-up was influenced by
several factors, including soil type, spatial plan and distance to the capital city.
While factors affecting the interests of farmers were net agricultural income, total
production and landrent. The Markov Chain accuracy in predicting land use of
2013 in Subang regency as much as 96.4%. This method is fairly accurate in
predicting the use of mangroves, ponds, and forests.
Keywords: land use change, logistic regression, markov chain, farming interest,
Subang
DINAMIKA PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DAN
KECUKUPAN USAHATANI DI KABUPATEN SUBANG
KARINA ANDALUSIA
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Pertanian
pada
Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan
DEPARTEMEN ILMU TANAH DAN SUMBERDAYA LAHAN
FAKULTAS PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
Judul Skripsi : Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan dan Kecukupan Usahatani
di Kabupaten Subang
Nama
: Karina Andalusia
NIM
: A14090063
Disetujui oleh
Dyah Retno Panuju, MSi
Pembimbing I
Bambang Hendro Trisasongko, MSc
Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Ir Baba Barus, MSc
Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas
segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Judul yang
dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Februari 2013 ini adalah
Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan dan Kecukupan Usahatani di Kabupaten
Subang.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Dyah R. Panuju, MSi dan Bambang
H. Trisasongko, MSc yang telah banyak memberikan bantuan kepada penulis baik
berupa saran, motivasi, arahan, pikiran, dan waktu selaku pembimbing, sehingga
karya ilmiah ini dapat terselesaikan. Dan ucapan terimakasih kepada Dr Boedi
Tjahjono, DEA selaku dosen penguji yang telah banyak memberikan masukan,
dan arahan berguna bagi penulis. Pada kesempatan ini penulis ingin
menyampaikan rasa terimakasih kepada:
1. Terima kasih dan penghargaan penulis sampaikan kepada Ayahanda Nana
Margana (alm) dan Ibunda Dini Lestari, serta seluruh keluarga besar Anwar
Manan (alm) dan keluarga besar Manap Muhtadin, atas segala doa dan kasih
sayangnya yang tidak pernah terputus.
2. Seluruh Staff pengajar dan karyawan Departemen Ilmu Tanah dan
Sumberdaya Lahan IPB, atas ilmu dan pengalaman berharga yang diberikan.
3. Disamping itu, penulis sampaikan terimakasih atas bantuan dan kerjasamanya
kepada Instansi-instansi di Kabupaten Subang: Badan Pelaksanaan
Penyuluhan Pertanian, Perikanan, Kehutanan, dan Ketahanan Pangan Kab.
Subang, Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kab. Subang, Kantor
Kesatuan Bangsa dan Perlindungan Masyarakat Kab. Subang, Dinas
Pertanian Tanaman Pangan, dan Dinas Tata Ruang, Pemukiman dan
Kebersihan Kab. Subang, serta beberapa instansi lainnya yaitu Badan
Pengelola Daerah Aliran Sungai (BP DAS) Citarum Ciliwung, Lembaga
Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) atas kerjasama dalam
memberikan informasi dan data yang diperlukan.
4. Sahabat seperjuangan di Lab. Bangwil: Ianatus, Teguh, Wida, Rani, Lona,
Novia, Ka Etika, Ka Tutu, dan Bang Suefi, terimakasih atas bantuan dan
kerjasamanya selama ini.
5. Keluarga Soiler’46 dan kost karona yang telah memberikan dukungan kepada
penulis selama perkuliahan sampai hari ini.
6. Pihak lain yang turut membantu dalam penyelesaian tugas akhir ini.
Semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat.
Bogor, Juli 2014
Karina Andalusia
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
x
DAFTAR GAMBAR
x
DAFTAR LAMPIRAN
xi
PENDAHULUAN
1
Latar Belakang
1
Tujuan Penelitian
1
TINJAUAN PUSTAKA
2
Penginderaan Jauh dalam Perubahan Penggunaan Lahan
2
Markov Chain
2
METODE
3
Lokasi dan Waktu Penelitian
3
Jenis Data dan Sumber Data
4
Prosedur Analisis Data
5
Analisis Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan
5
Tahap Pengecekan Lapang
6
Analisis Faktor yang Mempengaruhi Perubahan Penggunaan Lahan
7
Analisis Faktor Penentu Persepsi Tingkat Kecukupan Usahatani
8
Pemodelan dan Prediksi Penggunaan Lahan
9
HASIL DAN PEMBAHASAN
10
Pemetaan Penggunaan Lahan
10
Analisis Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan
12
Perubahan Penggunaan Lahan Tahun 2007-2010 dan 2010-2013
13
Fenomena Perubahan Penggunaan Lahan Menjadi Industri
14
Analisis Faktor yang Mempengaruhi Perubahan Penggunaan Lahan
16
Analisis Faktor Penentu Persepsi Tingkat Kecukupan Usahatani
21
Pemodelan dan Prediksi Penggunaan Lahan
22
SIMPULAN DAN SARAN
24
Simpulan
24
Saran
24
DAFTAR PUSTAKA
25
DAFTAR TABEL
1
2
3
4
5
6
Jenis data yang digunakan, teknik analisis, dan luaran yang diharapkan
4
Variabel dalam pendugaan penentu perubahan penggunaan lahan
8
Transisi perubahan penggunaan lahan Kabupaten Subang tahun 2007-2010 14
Transisi Perubahan Penggunaan Lahan Kabupaten Subang Tahun 2010-2013 14
Nilai akurasi dan Pseudo R² hasil regresi logistik biner
16
Ringkasan hasil analisis regresi logistik biner untuk mengidentifikasi faktor
penentu perubahan lahan pertanian menjadi lahan terbangun
18
7 Ringkasan hasil analisis regresi logistik biner untuk mengidentifikasi faktor
penentu perubahan lahan sawah
19
8 Ringkasan hasil analisis regresi logistik biner untuk mengidentifikasi faktor
penentu perubahan lahan kebun campuran
20
9 Ringkasan hasil analisis regresi logistik biner untuk mengidentifikasi faktor
penentu perubahan lahan perkebunan dan TPLK
21
10 Hubungan korelasi pearson antar variabel penduga faktor minat usahatani 22
11 Hubungan korelasi antar variabel penduga minat usahatani berdasarkan
analisis korelasi Spearman
22
12 Hasil prediksi Markov tahun 2013 terhadap Landuse tahun 2013
23
DAFTAR GAMBAR
1 Lokasi penelitian
2 Bagan alir analisis data penggunaan lahan
3 Sebaran titik pengambilan contoh di Kabupaten Subang
4 Bagan alir analisis faktor perubahan penggunaan lahan
5 Bagan alir analisis faktor yang mempengaruhi minat usahatani
6 Bagan alir analisis prediksi penggunaan lahan
7 Kenampakan Obyek pada citra ALOS AVNIR-2 (atas) dan citra
Landsat-8 (bawah) keterangan: a) mangrove, b) badan air, c) tambak,
d) hutan, e) tanaman pertanian lahan kering, f) sawah, g) kebun
campuran, h) perkebunan, dan i) lahan terbangun
8 Pengamatan penggunaan lahan Kabupaten Subang 2013
9 Penggunaan lahan di Kabupaten Subang berdasarkan citra ALOS AVNIR-2
2007 (A) dan 2010 (B), serta citra Landsat 2013 (C)
10 Perubahan pengggunaan lahan Kabupaten Subang tahun 2007-2013
13 Hasil decision tree faktor yang mempengaruhi minat petani
14 Proyeksi penggunaan lahan tahun 2013 hasil Markov Chain
3
5
6
8
9
10
11
11
12
13
21
23
DAFTAR LAMPIRAN
1
2
3
4
Kenampakan obyek pada citra
27
Luas perubahan berdasarkan jenis perubahan penggunaan lahan (Ha)
28
Jumlah penduduk di Kabupaten Subang
29
Perubahan lahan menjadi lahan industri yang terjadi pada tahun 2007-2013
di Kabupaten Subang
30
5 Peta rencana pola ruang Kabupaten Subang
36
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kebutuhan lahan di kawasan perkotaan semakin meningkat sejalan dengan
pertumbuhan penduduk dan kegiatan ekonomi yang menyertainya. Dinamika
masyarakat dalam menjalankan kegiatannya, baik secara sosial, ekonomi, dan
budaya, dapat berimbas pada perubahan struktur penggunaan lahan di suatu
wilayah. Simulasi skenario perubahan penggunaan lahan yang dilakukan oleh
Verburg et al. (1999) menunjukkan bahwa penggunaan lahan sawah di Pulau Jawa
mengalami penurunan pada tahun 1994-2010 yang disebabkan oleh peningkatan
luasan perumahan, perkebunan dan pertanian lahan kering.
Subang merupakan kabupaten yang memiliki areal lahan sawah terluas ketiga
di Jawa Barat setelah Indramayu dan Karawang. Selain itu, Subang merupakan
penyumbang produksi padi terbesar ketiga di Jawa Barat. Pada tahun 2012, luas
lahan sawah Kabupaten Subang tercatat sekitar 41.96% dari total luas wilayahnya.
Letak geografis yang berdekatan dengan ibukota provinsi dan ibukota negara serta
berada pada lintasan jalur transportasi pantai utara Jawa Barat menjadikan
Kabupaten Subang memiliki nilai tambah berupa aksesibilitas yang mudah
sehingga dapat meningkatkan pertumbuhan dan perkembangan daerah yang pesat.
Kurang lebih 11,250 Ha di Kabupaten Subang dialokasikan dalam rencana tata
ruang wilayah (RTRW) sebagai kawasan industri (Bappeda Subang 2012).
Peruntukan lahan tersebut menjadi salah satu pendorong alih fungsi lahan terutama
lahan pertanian. Konversi lahan pertanian ke penggunaan non pertanian merupakan
salah satu isu sentral pembangunan pertanian karena dapat menimbulkan dampak
negatif yang signifikan terhadap produksi pangan (Irawan 2008).
Dalam upaya membantu program mempertahankan lahan pertanian pangan,
diperlukan penelitian yang diarahkan untuk mengidentifikasi areal potensial sawah
melalui teknologi penginderaan jauh dan sains informasi geografis yang bermanfaat
sebagai data dasar. Pengamatan serial dalam kurun waktu tertentu dapat
dimanfaatkan untuk mengkaji konversi lahan yang terjadi serta mengamati faktor
yang mengendalikannya. Analisis konversi lahan sawah di Jawa dan faktor yang
mempengaruhinya telah dilakukan pada penelitian sebelumnya seperti yang
dilakukan oleh Karyati (2013), yaitu mengenai proyeksi penggunaan lahan
menggunakan metode Markov Chain di Kabupaten Klaten. Namun demikian, kajian
detil dan spesifik lokasi masih diperlukan untuk memperoleh informasi yang akurat
dan sahih. Analisis lebih lanjut dari kedua studi di atas memerlukan pemetaan minat
masyarakat dalam berusaha tani sebagai aktor utama dalam ketahanan pangan.
Namun demikian, studi pemetaan minat masyarakat tersebut juga belum banyak
dilakukan, terutama di wilayah pertanian semusim di Jawa Barat.
Tujuan Penelitian
Mempertimbangkan berbagai latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya,
penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola perubahan penggunaan lahan
pertanian di Kabupaten Subang tahun 2007-2013 serta proyeksi penggunaan lahan
tahun 2013. Selain itu penelitian ini juga ditujukan untuk mengetahui faktor
2
yangmempengaruhi konversi lahan pertanian serta telaah minat petani untuk
mempertahankan lahan pertanian.
TINJAUAN PUSTAKA
Penginderaan Jauh dalam Perubahan Penggunaan Lahan
Dewasa ini penginderaan jauh telah dimanfaatkan untuk berbagai aplikasi.
termasuk aplikasi kebumian seperti kenampakan rupa bumi dan penelitian geologi,
maupun aplikasi perencanaan dan pengembangan wilayah. Pemetaan menjadi salah
satu pemanfaatan yang sering digunakan dari penginderaan jauh, terutama pemetaan
penggunaan lahan. Penggunaan lahan merupakan hasil akhir dari setiap bentuk
campur tangan kegiatan (intervensi) manusia terhadap lahan di permukaan bumi
yang bersifat dinamis dan berfungsi untuk memenuhi kebutuhan hidup baik material
maupun spiritual (Arsyad 1989).
Trisasongko et al. (2009) menunjukan bahwa pemanfaatan citra Landsat ETM
dan ALOS AVNIR dapat digunakan untuk menganalisis lahan yang mengalami
perubahan penggunaan. Dinamika perubahan lahan memerlukan perhatian yang
cukup serius, mengingat dampak yang ditimbulkan cukup luas. Salah satu bentuk
perubahan penting adalah perubahan lahan pertanian, karena pertanian merupakan
sektor utama dalam pemenuhan kebutuhan pangan. Perubahan penggunaan lahan
pertanian tidak terlepas dari pengaruh pembangunan dan pengembangan wilayah di
sekitarnya. Perubahan tersebut biasanya terjadi pada lahan pertanian yang berada di
sekitar kota-kota besar seperti DKI Jakarta. Rustiadi et al. (2008) menjelaskan
bahwa perkembangan kota Jakarta berpengaruh pada wilayah di sekitarnya.
Rendahnya tingkat efisiensi, produktifitas dan tingkat pendapatan petani yang
berkaitan dengan skala kepemilikan yang sempit, kepemilikan lahan yang
terfragmentasikan serta dan pola penggunaan lahan yang tidak terkoordinasi secara
baik menjadi faktor yang berpengaruh terhadap perubahan penggunaan lahan
pertanian (Saefulhakim 1999).
Markov Chain
Metode Markov Chain adalah metode yang dikenalkan oleh ahli matematika
Rusia Andrei A. Markov pada tahun 1907. Metode ini merupakan metode yang
sering digunakan untuk memprediksi penggunaan lahan di masa yang akan datang.
Keuntungan penggunaan metode ini adalah kesederhanaan model yang dapat
diimplementasikan dengan cepat dan tidak membutuhkan data spasial yang
kompleks dalam pemodelan. Kelemahan yang penting adalah kesederhanaan model
yang hanya cocok digunakan untuk wilayah dengan kondisi perkembangan relatif
konstan. Trisasongko et al. (2009) menjelaskan bahwa persamaan Markov Chain
dibangun menggunakan distribusi penggunaan lahan awal dan akhir pengamatan
yang direpresentasikan dalam suatu vektor (matriks satu kolom) serta sebuah matrik
transisi. Hubungan ketiga matrik tersebut dapat dilihat pada matriks dibawah ini:
3
MLC * Mt = Mt+1
Keterangan :
MLC = Peluang
Mt
= Peluang tahun ke-t
Mt+1 = Peluang tahun ke t+1
LCuu = Peluang suatu kelas u menjadi kelas lainya pada rentang waktu tertentu
Ut
= Peluang setiap titik terklasifikasi sebagai kelas u pada waktu t
METODE
Lokasi dan Waktu Penelitian
Wilayah studi yang dikaji pada penelitian ini adalah wilayah Kabupaten
Subang. Secara geografis, Subang berbatasan dengan Laut Jawa di sebelah utara,
Kabupaten Indramayu di Timur, Karawang, dan Purwakarta di sebelah barat, dan
Bandung serta Kabupaten Sumedang di selatan (Gambar 1). Secara administratif
Wilayah Kabupaten Subang terbagi menjadi 30 kecamatan. Pusat pemerintahan
berada di Kecamatan Subang (Bappeda Subang 2012).
Gambar 1. Lokasi penelitian
Analisis data dilakukan di Divisi Perencanaan dan Pengembangan Wilayah,
Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Institut Pertanian Bogor.
Penelitian ini dilakukan dari bulan Februari 2013 sampai dengan Maret 2014.
4
Jenis Data dan Sumber Data
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data primer dan
sekunder. Data primer diperoleh dari hasil survei lapang melalui pengamatan dan
wawancara kepada petani dan pelaku perubahan penggunaan lahan baik masyarakat
maupun pengusaha. Data sekunder yang digunakan adalah dokumen RTRW
Kabupaten Subang tahun 2011-2031, data potensi desa Kabupaten Subang tahun
2008 dan 2012, serta rencana kerja pemerintah daerah (RKPD) Bappeda tahun
2012. Data spasial yang digunakan adalah peta administrasi, peta jenis tanah, peta
lereng, peta pola ruang, dan peta jalan skala 1:100.000. Selain itu juga digunakan
citra ALOS AVNIR tahun 2007 dan 2010, serta satu citra Landsat-8 tahun 2013.
Citra diperoleh dari USGS (United States Geological Survey) dan Lembaga
Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN). Data sekunder diperoleh dari
Badan Pengelola Daerah Aliran Sungai (BPDAS) Ciliwung, Bappeda Kabupaten
Subang, dan Pusat Pengkajian Perencanaan Pengembangan Wilayah (P4W-IPB).
Jenis data yang digunakan, teknik analisis dan luaran yang diharapkan menurut
tujuan penelitian disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jenis data yang digunakan, teknik analisis, dan luaran yang diharapkan.
No
Tujuan penelitian
1 a. Identifikasi
perubahan
penggunaan
lahan Tahun
2007, 2010, dan
2013
b. Faktor penentu
perubahan
penggunaan
lahan
2
Mengetahui dan
menganalisis
faktor yang
mempengaruhi
minat petani
3
Memprediksi
penggunaan lahan
tahun 2013 dan
menguji
akurasinya
Jenis data
Citra ALOS AVNIR 2
2007 & 2010,
IKONOS 2010,
Landsat 8 2013, Peta
Dasar (jalan dan
sungai), Peta
administrasi
Kabupaten Subang
Peta administrasi,
RTRW, jenis tanah,
kemiringan lereng,
perubahan penggunaan
lahan, data laju
pertumbuhan fasilitas
tahun 2007-2013.
Data primer perilaku
pemanfaatan lahan dan
persepsi tentang
konversi lahan
pertanian digali
dengan kuesioner, peta
administrasi, jenis
tanah, kemiringan
lereng
Hasil analisis tujuan
1a
Teknik analisis
Sistem Informasi
Geografis dengan
penggabungan kanal
citra, koreksi
geometri, teknik
data fusion,
klasifikasi visual
penggunaan lahan,
dan validasi cek
lapang
Center of mass,
Distance matrix,
Regresi logistik
biner
Luaran yang
diharapkan
Perubahan
penggunaan lahan
tahun 2007, 2010 ,
2013
Jarak terhadap jalan
terdekat, jarak ke
pusat kabupaten,
faktor penentu
perubahan
penggunaan lahan
Land Rent, Regresi
Logistik, Decision
tree
Faktor yang
mempengaruhi
minat petani
Markov Chain
Prediksi penggunaan
lahan tahun 2013,
5
Prosedur Analisis Data
Analisis Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan
Data penggunaan lahan diperoleh melalui interpretasi visual citra ALOS
AVNIR-2 tahun 2007 dan 2010, serta Landsat 8 tahun 2013 (Gambar 2). Citra ALOS
AVNIR-2 dan Landsat 8 memiliki ukuran piksel masing-masing sebesar 10 dan 30
meter. Untuk mengatasi kendala resolusi yang berbeda, penelitian ini menggunakan
teknik data fusion pada data Landsat. Tujuan analisis tersebut adalah untuk
meningkatkan resolusi citra multispektral dengan mengintegrasikan karakteristik
spektral data pankromatik yang memiliki resolusi lebih tinggi (Vrabel 1996). Band
1 sampai 7 dan band 9 pada Landsat 8 dikategorikan sebagai multispectral band
dengan resolusi spasial sebesar 30 meter, sedangkan band 8 termasuk panchromatic
band yang berwarna hitam putih dengan resolusi spektral sebesar 15 meter. Hasil
penelitian yang dilakukan oleh Sitanggang (2008) menunjukkan teknik dan metode
fusi citra Pankromatik (citra hitam-putih) PRISM yang mempunyai resolusi spasial
tinggi dengan data multispektral AVNIR-2 dengan resolusi spasial rendah dapat
mempertajam atau meningkatkan ketelitian informasi atau identifikasi obyek-obyek
penutup lahan/tanaman pertanian.
Citra ALOS
AVNIR-2
tahun 2010
Koreksi
geometri
Peta Dasar
sungai dan
jalan)
Citra ALOS
AVNIR-2
tahun 2010
terkoresi
Citra
Landsat-8
tahun 2013
Citra
Landsat-8
tahun 2013
resolusi
tinggi
Citra ALOS
AVNIR-2
tahun 2007
Data fusion
Citra
Landsat-8
tahun 2013
terkoreksi
Klasifikasi
visual dan
digitasi
Image to
image
Coregistration
Citra ALOS
AVNIR-2
tahun 2007
terkoresi
Cek
lapang
Penggunaan lahan
tahun 2007, 2010,
dan 2013
Gambar 2. Bagan alir analisis data penggunaan lahan
Sistem proyeksi yang digunakan adalah sistem UTM zona 48S dengan sistem
geodetik World Geodetic System (WGS) 1984. Sebelum melakukan proses
interpretasi visual, ketiga citra terlebih dahulu dikoreksi geometri, dengan tujuan
untuk menghilangkan distorsi geometrik citra sebagai akibat dari: efek penyiaman
sistem optik, kelengkungan dan rotasi bumi serta sudut pengamatan kamera. Citra
planimetrik dengan tingkat akurasi yang memadai berdasarkan informasi metadata
posisi dan attitude kamera, selanjutnya untuk digunakan dalam pengolahan
lanjutan. Dengan demikian, posisi setiap piksel di permukaan bumi memiliki
informasi posisi (LAPAN 2012). Koreksi geometrik dilakukan dengan menentukan
titik kontrol (GCP, Ground Control Point) sebanyak 20 titik untuk proses registrasi
image-to-image Coregistration, mengingat wilayah studi relatif datar sampai
berombak, kecuali pada wilayah selatan. Citra ALOS AVNIR-2 tahun 2010 terlebih
dahulu direktifikasi terhadap peta dasar (jalan dan sungai) untuk mempermudah
identifikasi objek yang sama pada peta dasar dan citra yang akan dikoreksi. Citra
ALOS AVNIR-2 tahun 2010 yang telah terkoreksi digunakan untuk mengkoreksi
citra ALOS AVNIR-2 tahun 2007 dan citra Landsat 8 tahun 2013.
Keseluruhan citra diinterpretasi secara visual sehingga menghasilkan peta
penggunaan lahan tahun 2007, 2010 dan 2013. Penggunaan lahan dibedakan
6
menjadi sembilan kelas, yaitu badan air (BA), hutan (HT), kebun campuran (KC),
lahan terbangun (LT), mangrove (MV), perkebunan (PK), sawah (SW), tambak
(TB), dan tanaman pertanian lahan kering (TPLK). Penggunaan lahan pada tahun
yang berbeda selanjutnya dianalisis untuk memperoleh matriks transisi yang
menginformasikan pola perubahan penggunaan lahan di wilayah kajian. Matriks
transisi dibuat pada tiga periode perubahan, yaitu tahun 2007-2010, 2010-2013, dan
2007-2013.
Tahap Pengecekan Lapang
Survei lapang dilakukan untuk membandingkan penggunaan lahan hasil
interpretasi citra dengan kondisi yang aktual. Peralatan yang digunakan adalah
perangkat penerima sinyal GPS (Global Positioning System) dan kamera digital.
Pengambilan titik-titik cek lapang dipandu oleh poligon wilayah yang terindikasi
mengalami perubahan. Terdapat 96 titik pengamatan yang diamati dengan
mempertimbangkan sebaran lokasinya (Gambar 3). Titik contoh ditetapkan
berdasarkan penggunaan lahan yang mengalami perubahan ke penggunaan lahan
lainnya. Selama pengumpulan data lapang, wawancara dengan masyarakat setempat
dilakukan untuk menggali data kepemilikan lahan, pelaku perubahan lahan dan
sejarah penggunaan lahan masa lampau. Selain itu juga dilakukan proses
wawancara dengan petani di sekitar daerah yang mengalami konversi untuk
menggali minat petani dalam pertanian, hasil pendapatan pertanian dan nonpertanian, sosial ekonomi rumah tangga petani dan kendala dalam berusahatani.
Gambar 3. Sebaran titik pengambilan contoh di Kabupaten Subang
7
Analisis Faktor yang Mempengaruhi Perubahan Penggunaan Lahan
Analisis faktor yang mempengaruhi perubahan penggunaan lahan melibatkan
peta penggunaan lahan, peta administrasi, peta RTRW 2011-2031, peta jenis tanah,
peta kemiringan lereng serta data statistik seperti keragaman fasilitas tahun 2008,
dan 2012, jarak terhadap jalan terdekat, dan jarak ke pusat kota. Penggabungan
jumlah jenis fasilitas ekonomi, industri, dan sosial dari data potensi desa dilakukan
pada setiap desa dengan basis data spasial yang telah dibuat sebelumnya.
Pertumbuhan keragaman fasilitas (sosial, industri dan ekonomi) dihitung dengan
persamaan berikut:
ΔF = ((F1-F0)/F0)/4
Keterangan:
ΔF = Laju pertumbuhan fasilitas (ekonomi & sosial) per tahun antara tahun 20082012
F1 = Jumlah fasilitas (ekonomi, industri, dan sosial) per desa tahun 2012
F0 = Jumlah fasilitas (ekonomi, industri, dan sosial) per desa tahun 2008
4 = Selisih antara tahun awal dan tahun akhir
Untuk mengitung jarak suatu poligon terhadap jalan terdekat dan jarak ke
pusat kota, tahap pertama yang perlu dilakukan adalah menentukan titik tengah
(center of mass) masing-masing poligon penggunaan lahan yang selanjutnya
dilakukan perhitungan matriks jarak terhadap jalan terdekat dan jarak terhadap
pusat kota.
Penelitian ini menggunakan metode regresi logistik biner, mengingat variabel
respon yang digunakan bersifat kategorik dan dikotomi (Y=0 jika tidak terjadi
perubahan; Y=1 jika terjadi perubahan). Variabel penjelas yang digunakan dalam
identifikasi faktor-faktor penentu perubahan penggunaan lahan mengacu pada
penelitian Verburg et al (1999) yaitu: (1) Pola umum perubahan penggunaan lahan
pertanian ke lahan terbangun, (2) Pola perubahan lahan sawah ke pengunaan lain,
(3) Pola perubahan penggunaan lahan sawah ke lahan terbangun, dan (4) Pola
perubahan penggunaan lahan pertanian non sawah (kebun campuran, perkebunan,
dan TPLK) ke lahan terbangun (Tabel 2), sedangkan proses analisis faktor
perubahan penggunaan lahan dapat dilihat pada Gambar 4. Secara umum model
logistik biner dapat dinotasikan sebagai berikut:
Keterangan:
π
�0 , �1 , ...,��
�1 , ..., ��
P(y = 1) = � =
� �0 + �1 �1 + ….. �� � �
1+��0 + �1 �1 + ….. �� � �
= Peubah respon biner dimana terjadi perubahan penggunaan lahan
(Y=1)
= Parameter regresi logistik
= Faktor yang diduga mempengaruhi proses perubahan penggunaan
lahan pertanian menjadi lahan terbangun
8
Peta
administrasi
Kabupaten
Subang
Titik pusat
kota
Peta lereng
Kabupaten
Subang
Peta jalan
Kabupaten
Subang
Peta landuse
tahun 2007,
2010, dan 2013
Kabupaten
Subang
Peta jenis
tanah
Kabupaten
Subang
Peta RTRW
Kabupaten
Subang
Tumpang tindih
Keragaman
fasilitas
tahun 2008
dan 2012
Keluaran 1
Penggabungan
Center of
mass
Distance
matrix
Keluaran 2
Analisis
regresi
logistic biner
Gambar 4. Bagan alir analisis faktor perubahan penggunaan lahan
Tabel 2. Variabel dalam pendugaan penentu perubahan penggunaan lahan
Peubah respon (Y)
Y1= Poligon penggunaan lahan
pertanian yang berubah menjadi
lahan terbangun (1) atau tidak
berubah (0)
Y2= Sawah tetap sawah (0) atau
sawah berubah ke penggunaan lain
(1)
Y3= Sawah tetap sawah (0) atau
sawahke lahan terbangun (1)
Y4= Penggunaan kebun campuran,
tetap (0) atau kebun campuran ke
lahan terbangun (1)
Y5= Penggunaan perkebunan,
tetap (0) atau perkebunan ke lahan
terbangun (1)
Y6= Penggunaan TPLK, tetap (0)
atau TPLK ke lahan terbangun (1)
Peubah penjelas (X)
- (X1) Kelas kemiringan lereng (1=
KECUKUPAN USAHATANI DI KABUPATEN SUBANG
KARINA ANDALUSIA
DEPARTEMEN ILMU TANAH DAN SUMBERDAYA LAHAN
FAKULTAS PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Dinamika Perubahan
Penggunaan Lahan dan Kecukupan Usahatani di Kabupaten Subang benar karya
saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk
apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau
dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah
disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir
skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Juli 2014
Karina Andalusia
NIM A14090063
ABSTRAK
KARINA ANDALUSIA. Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan dan
Kecukupan Usahatani di Kabupaten Subang. Dibimbing oleh DYAH RETNO
PANUJU dan BAMBANG HENDRO TRISASONGKO.
Kabupaten Subang berdekatan dengan Daerah Khusus Ibu Kota (DKI)
Jakarta serta berada pada lintasan jalur transportasi Pantura Jawa Barat. Kurang
lebih 11, 250 Ha wilayah telah dialokasikan sebagai kawasan industri. Peruntukan
lahan tersebut menjadi salah satu sebab alih fungsi lahan terutama lahan pertanian.
Mengingat dampak yang ditimbulkan cukup serius, maka konversi lahan perlu
dikendalikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola perubahan
penggunaan lahan pertanian di Kabupaten Subang periode 2007-2013, mengetahui
faktor yang mempengaruhi konversi lahan dan mengidentifikasi minat petani
untuk mempertahankan lahan pertanian. Analisis perubahan penggunaan lahan
pada tahun 2007-2013 menunjukkan bahwa penggunaan lahan kebun campuran
dan lahan terbangun mengalami peningkatan luasan sebagai hasil konversi lahan
perkebunan, sawah, dan tanaman pertanian lahan kering. Luasan badan air, hutan,
mangrove, dan tambak teridentifikasi tetap. Hasil analisis regresi logistik
menunjukkan bahwa perubahan penggunaan lahan pertanian menjadi lahan
terbangun dipengaruhi oleh faktor jenis tanah, pola ruang dan jarak ke pusat kota.
Sedangkan faktor yang mempengaruhi minat petani adalah pendapatan pertanian
bersih, total pengeluaran, dan landrent. Selanjutnya metode Markov Chain
memprediksi penggunaan lahan di Kabupaten Subang tahun 2013 dengan
ketepatan sebesar 96.4%. Metode ini memiliki ketepatan akurasi yang cukup baik
pada penggunaan lahan mangrove, tambak dan hutan.
Kata kunci: Markov Chain, minat usahatani, perubahan penggunaan lahan,
regresi logistik, Subang.
ABSTRACT
KARINA ANDALUSIA. Dynamics of Land Use Change and Farming
Sufficiency in Subang Regency. Supervised by DYAH RETNO PANUJU and
BAMBANG HENDRO TRISASONGKO.
Subang regency is located adjacent to Jakarta on the north coast of West
Java. This strategic location has positioned Subang for having an added value of
easy access. Therefore, it is exposed to increasing regional growth and
development. Approximately 11,250 ha of the area have been allocated in a
spatial plan as industrial area. The allocation causes land alteration, primarily in
agricultural fields. Considering its significant impact, land conversion needs to be
controlled. This research aims to observe the patterns of agricultural land use
change in Subang during 2007-2013, as well as to study factors affecting land
conversion by using logistic regression and to identify farmer’s interest to
maintain their agricultural land. Analysis of land use conversion in 2007-2013
indicates that mixed garden and built-up increased considerably. These rises
consume other land use types, including plantations, rice fields, and dry land
agriculture. Other land use types remained constant. Logistic regression analysis
concluded that the change of agricultural fields to built-up was influenced by
several factors, including soil type, spatial plan and distance to the capital city.
While factors affecting the interests of farmers were net agricultural income, total
production and landrent. The Markov Chain accuracy in predicting land use of
2013 in Subang regency as much as 96.4%. This method is fairly accurate in
predicting the use of mangroves, ponds, and forests.
Keywords: land use change, logistic regression, markov chain, farming interest,
Subang
DINAMIKA PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DAN
KECUKUPAN USAHATANI DI KABUPATEN SUBANG
KARINA ANDALUSIA
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Pertanian
pada
Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan
DEPARTEMEN ILMU TANAH DAN SUMBERDAYA LAHAN
FAKULTAS PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
Judul Skripsi : Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan dan Kecukupan Usahatani
di Kabupaten Subang
Nama
: Karina Andalusia
NIM
: A14090063
Disetujui oleh
Dyah Retno Panuju, MSi
Pembimbing I
Bambang Hendro Trisasongko, MSc
Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Ir Baba Barus, MSc
Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas
segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Judul yang
dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Februari 2013 ini adalah
Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan dan Kecukupan Usahatani di Kabupaten
Subang.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Dyah R. Panuju, MSi dan Bambang
H. Trisasongko, MSc yang telah banyak memberikan bantuan kepada penulis baik
berupa saran, motivasi, arahan, pikiran, dan waktu selaku pembimbing, sehingga
karya ilmiah ini dapat terselesaikan. Dan ucapan terimakasih kepada Dr Boedi
Tjahjono, DEA selaku dosen penguji yang telah banyak memberikan masukan,
dan arahan berguna bagi penulis. Pada kesempatan ini penulis ingin
menyampaikan rasa terimakasih kepada:
1. Terima kasih dan penghargaan penulis sampaikan kepada Ayahanda Nana
Margana (alm) dan Ibunda Dini Lestari, serta seluruh keluarga besar Anwar
Manan (alm) dan keluarga besar Manap Muhtadin, atas segala doa dan kasih
sayangnya yang tidak pernah terputus.
2. Seluruh Staff pengajar dan karyawan Departemen Ilmu Tanah dan
Sumberdaya Lahan IPB, atas ilmu dan pengalaman berharga yang diberikan.
3. Disamping itu, penulis sampaikan terimakasih atas bantuan dan kerjasamanya
kepada Instansi-instansi di Kabupaten Subang: Badan Pelaksanaan
Penyuluhan Pertanian, Perikanan, Kehutanan, dan Ketahanan Pangan Kab.
Subang, Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kab. Subang, Kantor
Kesatuan Bangsa dan Perlindungan Masyarakat Kab. Subang, Dinas
Pertanian Tanaman Pangan, dan Dinas Tata Ruang, Pemukiman dan
Kebersihan Kab. Subang, serta beberapa instansi lainnya yaitu Badan
Pengelola Daerah Aliran Sungai (BP DAS) Citarum Ciliwung, Lembaga
Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) atas kerjasama dalam
memberikan informasi dan data yang diperlukan.
4. Sahabat seperjuangan di Lab. Bangwil: Ianatus, Teguh, Wida, Rani, Lona,
Novia, Ka Etika, Ka Tutu, dan Bang Suefi, terimakasih atas bantuan dan
kerjasamanya selama ini.
5. Keluarga Soiler’46 dan kost karona yang telah memberikan dukungan kepada
penulis selama perkuliahan sampai hari ini.
6. Pihak lain yang turut membantu dalam penyelesaian tugas akhir ini.
Semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat.
Bogor, Juli 2014
Karina Andalusia
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
x
DAFTAR GAMBAR
x
DAFTAR LAMPIRAN
xi
PENDAHULUAN
1
Latar Belakang
1
Tujuan Penelitian
1
TINJAUAN PUSTAKA
2
Penginderaan Jauh dalam Perubahan Penggunaan Lahan
2
Markov Chain
2
METODE
3
Lokasi dan Waktu Penelitian
3
Jenis Data dan Sumber Data
4
Prosedur Analisis Data
5
Analisis Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan
5
Tahap Pengecekan Lapang
6
Analisis Faktor yang Mempengaruhi Perubahan Penggunaan Lahan
7
Analisis Faktor Penentu Persepsi Tingkat Kecukupan Usahatani
8
Pemodelan dan Prediksi Penggunaan Lahan
9
HASIL DAN PEMBAHASAN
10
Pemetaan Penggunaan Lahan
10
Analisis Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan
12
Perubahan Penggunaan Lahan Tahun 2007-2010 dan 2010-2013
13
Fenomena Perubahan Penggunaan Lahan Menjadi Industri
14
Analisis Faktor yang Mempengaruhi Perubahan Penggunaan Lahan
16
Analisis Faktor Penentu Persepsi Tingkat Kecukupan Usahatani
21
Pemodelan dan Prediksi Penggunaan Lahan
22
SIMPULAN DAN SARAN
24
Simpulan
24
Saran
24
DAFTAR PUSTAKA
25
DAFTAR TABEL
1
2
3
4
5
6
Jenis data yang digunakan, teknik analisis, dan luaran yang diharapkan
4
Variabel dalam pendugaan penentu perubahan penggunaan lahan
8
Transisi perubahan penggunaan lahan Kabupaten Subang tahun 2007-2010 14
Transisi Perubahan Penggunaan Lahan Kabupaten Subang Tahun 2010-2013 14
Nilai akurasi dan Pseudo R² hasil regresi logistik biner
16
Ringkasan hasil analisis regresi logistik biner untuk mengidentifikasi faktor
penentu perubahan lahan pertanian menjadi lahan terbangun
18
7 Ringkasan hasil analisis regresi logistik biner untuk mengidentifikasi faktor
penentu perubahan lahan sawah
19
8 Ringkasan hasil analisis regresi logistik biner untuk mengidentifikasi faktor
penentu perubahan lahan kebun campuran
20
9 Ringkasan hasil analisis regresi logistik biner untuk mengidentifikasi faktor
penentu perubahan lahan perkebunan dan TPLK
21
10 Hubungan korelasi pearson antar variabel penduga faktor minat usahatani 22
11 Hubungan korelasi antar variabel penduga minat usahatani berdasarkan
analisis korelasi Spearman
22
12 Hasil prediksi Markov tahun 2013 terhadap Landuse tahun 2013
23
DAFTAR GAMBAR
1 Lokasi penelitian
2 Bagan alir analisis data penggunaan lahan
3 Sebaran titik pengambilan contoh di Kabupaten Subang
4 Bagan alir analisis faktor perubahan penggunaan lahan
5 Bagan alir analisis faktor yang mempengaruhi minat usahatani
6 Bagan alir analisis prediksi penggunaan lahan
7 Kenampakan Obyek pada citra ALOS AVNIR-2 (atas) dan citra
Landsat-8 (bawah) keterangan: a) mangrove, b) badan air, c) tambak,
d) hutan, e) tanaman pertanian lahan kering, f) sawah, g) kebun
campuran, h) perkebunan, dan i) lahan terbangun
8 Pengamatan penggunaan lahan Kabupaten Subang 2013
9 Penggunaan lahan di Kabupaten Subang berdasarkan citra ALOS AVNIR-2
2007 (A) dan 2010 (B), serta citra Landsat 2013 (C)
10 Perubahan pengggunaan lahan Kabupaten Subang tahun 2007-2013
13 Hasil decision tree faktor yang mempengaruhi minat petani
14 Proyeksi penggunaan lahan tahun 2013 hasil Markov Chain
3
5
6
8
9
10
11
11
12
13
21
23
DAFTAR LAMPIRAN
1
2
3
4
Kenampakan obyek pada citra
27
Luas perubahan berdasarkan jenis perubahan penggunaan lahan (Ha)
28
Jumlah penduduk di Kabupaten Subang
29
Perubahan lahan menjadi lahan industri yang terjadi pada tahun 2007-2013
di Kabupaten Subang
30
5 Peta rencana pola ruang Kabupaten Subang
36
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kebutuhan lahan di kawasan perkotaan semakin meningkat sejalan dengan
pertumbuhan penduduk dan kegiatan ekonomi yang menyertainya. Dinamika
masyarakat dalam menjalankan kegiatannya, baik secara sosial, ekonomi, dan
budaya, dapat berimbas pada perubahan struktur penggunaan lahan di suatu
wilayah. Simulasi skenario perubahan penggunaan lahan yang dilakukan oleh
Verburg et al. (1999) menunjukkan bahwa penggunaan lahan sawah di Pulau Jawa
mengalami penurunan pada tahun 1994-2010 yang disebabkan oleh peningkatan
luasan perumahan, perkebunan dan pertanian lahan kering.
Subang merupakan kabupaten yang memiliki areal lahan sawah terluas ketiga
di Jawa Barat setelah Indramayu dan Karawang. Selain itu, Subang merupakan
penyumbang produksi padi terbesar ketiga di Jawa Barat. Pada tahun 2012, luas
lahan sawah Kabupaten Subang tercatat sekitar 41.96% dari total luas wilayahnya.
Letak geografis yang berdekatan dengan ibukota provinsi dan ibukota negara serta
berada pada lintasan jalur transportasi pantai utara Jawa Barat menjadikan
Kabupaten Subang memiliki nilai tambah berupa aksesibilitas yang mudah
sehingga dapat meningkatkan pertumbuhan dan perkembangan daerah yang pesat.
Kurang lebih 11,250 Ha di Kabupaten Subang dialokasikan dalam rencana tata
ruang wilayah (RTRW) sebagai kawasan industri (Bappeda Subang 2012).
Peruntukan lahan tersebut menjadi salah satu pendorong alih fungsi lahan terutama
lahan pertanian. Konversi lahan pertanian ke penggunaan non pertanian merupakan
salah satu isu sentral pembangunan pertanian karena dapat menimbulkan dampak
negatif yang signifikan terhadap produksi pangan (Irawan 2008).
Dalam upaya membantu program mempertahankan lahan pertanian pangan,
diperlukan penelitian yang diarahkan untuk mengidentifikasi areal potensial sawah
melalui teknologi penginderaan jauh dan sains informasi geografis yang bermanfaat
sebagai data dasar. Pengamatan serial dalam kurun waktu tertentu dapat
dimanfaatkan untuk mengkaji konversi lahan yang terjadi serta mengamati faktor
yang mengendalikannya. Analisis konversi lahan sawah di Jawa dan faktor yang
mempengaruhinya telah dilakukan pada penelitian sebelumnya seperti yang
dilakukan oleh Karyati (2013), yaitu mengenai proyeksi penggunaan lahan
menggunakan metode Markov Chain di Kabupaten Klaten. Namun demikian, kajian
detil dan spesifik lokasi masih diperlukan untuk memperoleh informasi yang akurat
dan sahih. Analisis lebih lanjut dari kedua studi di atas memerlukan pemetaan minat
masyarakat dalam berusaha tani sebagai aktor utama dalam ketahanan pangan.
Namun demikian, studi pemetaan minat masyarakat tersebut juga belum banyak
dilakukan, terutama di wilayah pertanian semusim di Jawa Barat.
Tujuan Penelitian
Mempertimbangkan berbagai latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya,
penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola perubahan penggunaan lahan
pertanian di Kabupaten Subang tahun 2007-2013 serta proyeksi penggunaan lahan
tahun 2013. Selain itu penelitian ini juga ditujukan untuk mengetahui faktor
2
yangmempengaruhi konversi lahan pertanian serta telaah minat petani untuk
mempertahankan lahan pertanian.
TINJAUAN PUSTAKA
Penginderaan Jauh dalam Perubahan Penggunaan Lahan
Dewasa ini penginderaan jauh telah dimanfaatkan untuk berbagai aplikasi.
termasuk aplikasi kebumian seperti kenampakan rupa bumi dan penelitian geologi,
maupun aplikasi perencanaan dan pengembangan wilayah. Pemetaan menjadi salah
satu pemanfaatan yang sering digunakan dari penginderaan jauh, terutama pemetaan
penggunaan lahan. Penggunaan lahan merupakan hasil akhir dari setiap bentuk
campur tangan kegiatan (intervensi) manusia terhadap lahan di permukaan bumi
yang bersifat dinamis dan berfungsi untuk memenuhi kebutuhan hidup baik material
maupun spiritual (Arsyad 1989).
Trisasongko et al. (2009) menunjukan bahwa pemanfaatan citra Landsat ETM
dan ALOS AVNIR dapat digunakan untuk menganalisis lahan yang mengalami
perubahan penggunaan. Dinamika perubahan lahan memerlukan perhatian yang
cukup serius, mengingat dampak yang ditimbulkan cukup luas. Salah satu bentuk
perubahan penting adalah perubahan lahan pertanian, karena pertanian merupakan
sektor utama dalam pemenuhan kebutuhan pangan. Perubahan penggunaan lahan
pertanian tidak terlepas dari pengaruh pembangunan dan pengembangan wilayah di
sekitarnya. Perubahan tersebut biasanya terjadi pada lahan pertanian yang berada di
sekitar kota-kota besar seperti DKI Jakarta. Rustiadi et al. (2008) menjelaskan
bahwa perkembangan kota Jakarta berpengaruh pada wilayah di sekitarnya.
Rendahnya tingkat efisiensi, produktifitas dan tingkat pendapatan petani yang
berkaitan dengan skala kepemilikan yang sempit, kepemilikan lahan yang
terfragmentasikan serta dan pola penggunaan lahan yang tidak terkoordinasi secara
baik menjadi faktor yang berpengaruh terhadap perubahan penggunaan lahan
pertanian (Saefulhakim 1999).
Markov Chain
Metode Markov Chain adalah metode yang dikenalkan oleh ahli matematika
Rusia Andrei A. Markov pada tahun 1907. Metode ini merupakan metode yang
sering digunakan untuk memprediksi penggunaan lahan di masa yang akan datang.
Keuntungan penggunaan metode ini adalah kesederhanaan model yang dapat
diimplementasikan dengan cepat dan tidak membutuhkan data spasial yang
kompleks dalam pemodelan. Kelemahan yang penting adalah kesederhanaan model
yang hanya cocok digunakan untuk wilayah dengan kondisi perkembangan relatif
konstan. Trisasongko et al. (2009) menjelaskan bahwa persamaan Markov Chain
dibangun menggunakan distribusi penggunaan lahan awal dan akhir pengamatan
yang direpresentasikan dalam suatu vektor (matriks satu kolom) serta sebuah matrik
transisi. Hubungan ketiga matrik tersebut dapat dilihat pada matriks dibawah ini:
3
MLC * Mt = Mt+1
Keterangan :
MLC = Peluang
Mt
= Peluang tahun ke-t
Mt+1 = Peluang tahun ke t+1
LCuu = Peluang suatu kelas u menjadi kelas lainya pada rentang waktu tertentu
Ut
= Peluang setiap titik terklasifikasi sebagai kelas u pada waktu t
METODE
Lokasi dan Waktu Penelitian
Wilayah studi yang dikaji pada penelitian ini adalah wilayah Kabupaten
Subang. Secara geografis, Subang berbatasan dengan Laut Jawa di sebelah utara,
Kabupaten Indramayu di Timur, Karawang, dan Purwakarta di sebelah barat, dan
Bandung serta Kabupaten Sumedang di selatan (Gambar 1). Secara administratif
Wilayah Kabupaten Subang terbagi menjadi 30 kecamatan. Pusat pemerintahan
berada di Kecamatan Subang (Bappeda Subang 2012).
Gambar 1. Lokasi penelitian
Analisis data dilakukan di Divisi Perencanaan dan Pengembangan Wilayah,
Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Institut Pertanian Bogor.
Penelitian ini dilakukan dari bulan Februari 2013 sampai dengan Maret 2014.
4
Jenis Data dan Sumber Data
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data primer dan
sekunder. Data primer diperoleh dari hasil survei lapang melalui pengamatan dan
wawancara kepada petani dan pelaku perubahan penggunaan lahan baik masyarakat
maupun pengusaha. Data sekunder yang digunakan adalah dokumen RTRW
Kabupaten Subang tahun 2011-2031, data potensi desa Kabupaten Subang tahun
2008 dan 2012, serta rencana kerja pemerintah daerah (RKPD) Bappeda tahun
2012. Data spasial yang digunakan adalah peta administrasi, peta jenis tanah, peta
lereng, peta pola ruang, dan peta jalan skala 1:100.000. Selain itu juga digunakan
citra ALOS AVNIR tahun 2007 dan 2010, serta satu citra Landsat-8 tahun 2013.
Citra diperoleh dari USGS (United States Geological Survey) dan Lembaga
Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN). Data sekunder diperoleh dari
Badan Pengelola Daerah Aliran Sungai (BPDAS) Ciliwung, Bappeda Kabupaten
Subang, dan Pusat Pengkajian Perencanaan Pengembangan Wilayah (P4W-IPB).
Jenis data yang digunakan, teknik analisis dan luaran yang diharapkan menurut
tujuan penelitian disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jenis data yang digunakan, teknik analisis, dan luaran yang diharapkan.
No
Tujuan penelitian
1 a. Identifikasi
perubahan
penggunaan
lahan Tahun
2007, 2010, dan
2013
b. Faktor penentu
perubahan
penggunaan
lahan
2
Mengetahui dan
menganalisis
faktor yang
mempengaruhi
minat petani
3
Memprediksi
penggunaan lahan
tahun 2013 dan
menguji
akurasinya
Jenis data
Citra ALOS AVNIR 2
2007 & 2010,
IKONOS 2010,
Landsat 8 2013, Peta
Dasar (jalan dan
sungai), Peta
administrasi
Kabupaten Subang
Peta administrasi,
RTRW, jenis tanah,
kemiringan lereng,
perubahan penggunaan
lahan, data laju
pertumbuhan fasilitas
tahun 2007-2013.
Data primer perilaku
pemanfaatan lahan dan
persepsi tentang
konversi lahan
pertanian digali
dengan kuesioner, peta
administrasi, jenis
tanah, kemiringan
lereng
Hasil analisis tujuan
1a
Teknik analisis
Sistem Informasi
Geografis dengan
penggabungan kanal
citra, koreksi
geometri, teknik
data fusion,
klasifikasi visual
penggunaan lahan,
dan validasi cek
lapang
Center of mass,
Distance matrix,
Regresi logistik
biner
Luaran yang
diharapkan
Perubahan
penggunaan lahan
tahun 2007, 2010 ,
2013
Jarak terhadap jalan
terdekat, jarak ke
pusat kabupaten,
faktor penentu
perubahan
penggunaan lahan
Land Rent, Regresi
Logistik, Decision
tree
Faktor yang
mempengaruhi
minat petani
Markov Chain
Prediksi penggunaan
lahan tahun 2013,
5
Prosedur Analisis Data
Analisis Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan
Data penggunaan lahan diperoleh melalui interpretasi visual citra ALOS
AVNIR-2 tahun 2007 dan 2010, serta Landsat 8 tahun 2013 (Gambar 2). Citra ALOS
AVNIR-2 dan Landsat 8 memiliki ukuran piksel masing-masing sebesar 10 dan 30
meter. Untuk mengatasi kendala resolusi yang berbeda, penelitian ini menggunakan
teknik data fusion pada data Landsat. Tujuan analisis tersebut adalah untuk
meningkatkan resolusi citra multispektral dengan mengintegrasikan karakteristik
spektral data pankromatik yang memiliki resolusi lebih tinggi (Vrabel 1996). Band
1 sampai 7 dan band 9 pada Landsat 8 dikategorikan sebagai multispectral band
dengan resolusi spasial sebesar 30 meter, sedangkan band 8 termasuk panchromatic
band yang berwarna hitam putih dengan resolusi spektral sebesar 15 meter. Hasil
penelitian yang dilakukan oleh Sitanggang (2008) menunjukkan teknik dan metode
fusi citra Pankromatik (citra hitam-putih) PRISM yang mempunyai resolusi spasial
tinggi dengan data multispektral AVNIR-2 dengan resolusi spasial rendah dapat
mempertajam atau meningkatkan ketelitian informasi atau identifikasi obyek-obyek
penutup lahan/tanaman pertanian.
Citra ALOS
AVNIR-2
tahun 2010
Koreksi
geometri
Peta Dasar
sungai dan
jalan)
Citra ALOS
AVNIR-2
tahun 2010
terkoresi
Citra
Landsat-8
tahun 2013
Citra
Landsat-8
tahun 2013
resolusi
tinggi
Citra ALOS
AVNIR-2
tahun 2007
Data fusion
Citra
Landsat-8
tahun 2013
terkoreksi
Klasifikasi
visual dan
digitasi
Image to
image
Coregistration
Citra ALOS
AVNIR-2
tahun 2007
terkoresi
Cek
lapang
Penggunaan lahan
tahun 2007, 2010,
dan 2013
Gambar 2. Bagan alir analisis data penggunaan lahan
Sistem proyeksi yang digunakan adalah sistem UTM zona 48S dengan sistem
geodetik World Geodetic System (WGS) 1984. Sebelum melakukan proses
interpretasi visual, ketiga citra terlebih dahulu dikoreksi geometri, dengan tujuan
untuk menghilangkan distorsi geometrik citra sebagai akibat dari: efek penyiaman
sistem optik, kelengkungan dan rotasi bumi serta sudut pengamatan kamera. Citra
planimetrik dengan tingkat akurasi yang memadai berdasarkan informasi metadata
posisi dan attitude kamera, selanjutnya untuk digunakan dalam pengolahan
lanjutan. Dengan demikian, posisi setiap piksel di permukaan bumi memiliki
informasi posisi (LAPAN 2012). Koreksi geometrik dilakukan dengan menentukan
titik kontrol (GCP, Ground Control Point) sebanyak 20 titik untuk proses registrasi
image-to-image Coregistration, mengingat wilayah studi relatif datar sampai
berombak, kecuali pada wilayah selatan. Citra ALOS AVNIR-2 tahun 2010 terlebih
dahulu direktifikasi terhadap peta dasar (jalan dan sungai) untuk mempermudah
identifikasi objek yang sama pada peta dasar dan citra yang akan dikoreksi. Citra
ALOS AVNIR-2 tahun 2010 yang telah terkoreksi digunakan untuk mengkoreksi
citra ALOS AVNIR-2 tahun 2007 dan citra Landsat 8 tahun 2013.
Keseluruhan citra diinterpretasi secara visual sehingga menghasilkan peta
penggunaan lahan tahun 2007, 2010 dan 2013. Penggunaan lahan dibedakan
6
menjadi sembilan kelas, yaitu badan air (BA), hutan (HT), kebun campuran (KC),
lahan terbangun (LT), mangrove (MV), perkebunan (PK), sawah (SW), tambak
(TB), dan tanaman pertanian lahan kering (TPLK). Penggunaan lahan pada tahun
yang berbeda selanjutnya dianalisis untuk memperoleh matriks transisi yang
menginformasikan pola perubahan penggunaan lahan di wilayah kajian. Matriks
transisi dibuat pada tiga periode perubahan, yaitu tahun 2007-2010, 2010-2013, dan
2007-2013.
Tahap Pengecekan Lapang
Survei lapang dilakukan untuk membandingkan penggunaan lahan hasil
interpretasi citra dengan kondisi yang aktual. Peralatan yang digunakan adalah
perangkat penerima sinyal GPS (Global Positioning System) dan kamera digital.
Pengambilan titik-titik cek lapang dipandu oleh poligon wilayah yang terindikasi
mengalami perubahan. Terdapat 96 titik pengamatan yang diamati dengan
mempertimbangkan sebaran lokasinya (Gambar 3). Titik contoh ditetapkan
berdasarkan penggunaan lahan yang mengalami perubahan ke penggunaan lahan
lainnya. Selama pengumpulan data lapang, wawancara dengan masyarakat setempat
dilakukan untuk menggali data kepemilikan lahan, pelaku perubahan lahan dan
sejarah penggunaan lahan masa lampau. Selain itu juga dilakukan proses
wawancara dengan petani di sekitar daerah yang mengalami konversi untuk
menggali minat petani dalam pertanian, hasil pendapatan pertanian dan nonpertanian, sosial ekonomi rumah tangga petani dan kendala dalam berusahatani.
Gambar 3. Sebaran titik pengambilan contoh di Kabupaten Subang
7
Analisis Faktor yang Mempengaruhi Perubahan Penggunaan Lahan
Analisis faktor yang mempengaruhi perubahan penggunaan lahan melibatkan
peta penggunaan lahan, peta administrasi, peta RTRW 2011-2031, peta jenis tanah,
peta kemiringan lereng serta data statistik seperti keragaman fasilitas tahun 2008,
dan 2012, jarak terhadap jalan terdekat, dan jarak ke pusat kota. Penggabungan
jumlah jenis fasilitas ekonomi, industri, dan sosial dari data potensi desa dilakukan
pada setiap desa dengan basis data spasial yang telah dibuat sebelumnya.
Pertumbuhan keragaman fasilitas (sosial, industri dan ekonomi) dihitung dengan
persamaan berikut:
ΔF = ((F1-F0)/F0)/4
Keterangan:
ΔF = Laju pertumbuhan fasilitas (ekonomi & sosial) per tahun antara tahun 20082012
F1 = Jumlah fasilitas (ekonomi, industri, dan sosial) per desa tahun 2012
F0 = Jumlah fasilitas (ekonomi, industri, dan sosial) per desa tahun 2008
4 = Selisih antara tahun awal dan tahun akhir
Untuk mengitung jarak suatu poligon terhadap jalan terdekat dan jarak ke
pusat kota, tahap pertama yang perlu dilakukan adalah menentukan titik tengah
(center of mass) masing-masing poligon penggunaan lahan yang selanjutnya
dilakukan perhitungan matriks jarak terhadap jalan terdekat dan jarak terhadap
pusat kota.
Penelitian ini menggunakan metode regresi logistik biner, mengingat variabel
respon yang digunakan bersifat kategorik dan dikotomi (Y=0 jika tidak terjadi
perubahan; Y=1 jika terjadi perubahan). Variabel penjelas yang digunakan dalam
identifikasi faktor-faktor penentu perubahan penggunaan lahan mengacu pada
penelitian Verburg et al (1999) yaitu: (1) Pola umum perubahan penggunaan lahan
pertanian ke lahan terbangun, (2) Pola perubahan lahan sawah ke pengunaan lain,
(3) Pola perubahan penggunaan lahan sawah ke lahan terbangun, dan (4) Pola
perubahan penggunaan lahan pertanian non sawah (kebun campuran, perkebunan,
dan TPLK) ke lahan terbangun (Tabel 2), sedangkan proses analisis faktor
perubahan penggunaan lahan dapat dilihat pada Gambar 4. Secara umum model
logistik biner dapat dinotasikan sebagai berikut:
Keterangan:
π
�0 , �1 , ...,��
�1 , ..., ��
P(y = 1) = � =
� �0 + �1 �1 + ….. �� � �
1+��0 + �1 �1 + ….. �� � �
= Peubah respon biner dimana terjadi perubahan penggunaan lahan
(Y=1)
= Parameter regresi logistik
= Faktor yang diduga mempengaruhi proses perubahan penggunaan
lahan pertanian menjadi lahan terbangun
8
Peta
administrasi
Kabupaten
Subang
Titik pusat
kota
Peta lereng
Kabupaten
Subang
Peta jalan
Kabupaten
Subang
Peta landuse
tahun 2007,
2010, dan 2013
Kabupaten
Subang
Peta jenis
tanah
Kabupaten
Subang
Peta RTRW
Kabupaten
Subang
Tumpang tindih
Keragaman
fasilitas
tahun 2008
dan 2012
Keluaran 1
Penggabungan
Center of
mass
Distance
matrix
Keluaran 2
Analisis
regresi
logistic biner
Gambar 4. Bagan alir analisis faktor perubahan penggunaan lahan
Tabel 2. Variabel dalam pendugaan penentu perubahan penggunaan lahan
Peubah respon (Y)
Y1= Poligon penggunaan lahan
pertanian yang berubah menjadi
lahan terbangun (1) atau tidak
berubah (0)
Y2= Sawah tetap sawah (0) atau
sawah berubah ke penggunaan lain
(1)
Y3= Sawah tetap sawah (0) atau
sawahke lahan terbangun (1)
Y4= Penggunaan kebun campuran,
tetap (0) atau kebun campuran ke
lahan terbangun (1)
Y5= Penggunaan perkebunan,
tetap (0) atau perkebunan ke lahan
terbangun (1)
Y6= Penggunaan TPLK, tetap (0)
atau TPLK ke lahan terbangun (1)
Peubah penjelas (X)
- (X1) Kelas kemiringan lereng (1=