Analisis Jarak Multikriteria Analisis dg SIG

• Tahap ketiga dilakukan proses persiapan data baik spasial maupun tabular dan menyusunnya dalam bentuk database yang siap untuk dianalisis • Tahap keempat dilakukan analisis baik spasial maupun tabular dengan metode yang akan dijelaskan pada sub bab tersendiri di bawah

3.4. Metode Analisis

Analisis yang akan dilakukan pada penelitian ini terbagi menjadi 2, yaitu: 1 Analisis Spasial dan 2 Analisis Tabular . Analisis spasial terdiri dari: a Analisis jarak, untuk menghitung tingkat aksesibilitas terhadap sumber air, jalan dan pasar b Analisis Arithmetic Overlay untuk menghitung nilai erosi dengan dasar model matematik Universal Soil Loss Equation USLE c Analisis Multikriteria Multi Criteria Evaluation dengan pendekatan analisis spasial metode boolean combination dan Weighted Analysis untuk menetapkan Ketersediaan Lahan Keluaran yang diharapkan dari analisis Multikriteria adalah teridentifikasinya Lahan Tersedia yang memenuhi syarat-syarat yang telah dijelaskan pada bagian sebelumnya tentang definisi lahan tersedia. Sedang keluaran analisis arithmetic overlay adalah berupa peta erosi. Berikut ini adalah penjelasan lebih detil mengenai analisis-analisis yang akan dilakukan.

3.4. Analisis Jarak

Analisis jarak distance analysis dilakukan untuk mendapat nilai jarak ke sumber air, pasar dan jalan. Jarak ke sumber air dihitung dengan asumsi makin dekat jarak ke sumber air maka derajat kesesuaiannya menjadi semikin tinggi. Sumber air yang ditetapkan dalam analisis ini mengambil data jaringan sungai. Jarak ke pasar dihitung dengan asumsi semakin dekat jarak lahan ke pasar maka derajat kesesuaiannya semakin tinggi. Pasar pada analisis ini ditetapkan dengan asumsi pusat kecamatan dan kabupaten adalah pusat pasar. Jarak ke jalan dihitung dengan asumsi semakin dekat jarak lahan ke pasar maka derajat kesesuaian lahannya semakin tinggi. Jarak lahan ke jalan menggunakan data jaringan jalan. Secara teknis analisis jarak dilakukan dengan menggunakan tool pada perangkat lunak Idrisi Andes – distance yang menghitung jarak euclidean dari target jaringan sungai, pusat pasarkecamatan, dan jaringan jalan.

3.5. Analisis Erosi

Erosi aktual dihitung dengan persamaan USLE Weischmeier dan Smith dalam

3.5.1. Faktor Erosivitas Hujan R

Arsyad, 2006 sebagai berikut: A = R.K.L.S.C.P dimana: A : banyaknya tanah tererosi tonhatahun R : faktor erositivitas hujan K : faktor erodibilitas tanah L : faktor panjang lereng S : faktor kemiringan lereng C : faktor pengelolaan tanaman P : faktor konservasi tanah Faktor erosivitas hujan adalah merupakan nilai yang menunjukkan daya rusak hujan terhadap tanah. Terdapat banyak pendekatan dan rumus dalam menentukannya. Pada penelitian ini dengan mempertimbangkan ketersediaan data, maka diambil rumus Lenvain dalam

3.5.2. Faktor Erodibilitas Tanah K

Ambar dan Sjafrudin, 1976; yang dikutip dari Yoo, 2010. Rumus tersebut adalah: dimana P= rata-rata curah hujan bulanan cm Faktor erodibilitas tanah adalah nilai yang menunjukkan kepekaan tanah terhadap erosi. Faktor ini dihitung dari persentase fraksi liat, debu dan pasir, yang kemudian diplotkan pada nomograf yang akan menunjukkan nilai K seperti pada gambar berikut: Gambar 2. Nomograf Penentu Nilai K Wischmeier dalam

3.5.3. Faktor Panjang dan Kemiringan Lereng LS

Arsyad, 2006 Nilai K pada penelitian ini mengacu pada data-data tanah yang berasal dari peta RePPProt yang disinkronisasikandilengkapi dengan data pada hasil studi Yoo, et. al. 2010. LS adalah rasio antara besarnya erosi pada sebidang tanah dengan panjang dan kemiringan lereng tertentu dibandingkan dengan besarnya erosi pada tanah yang identik dengan panjang lereng 22 meter dan kemiringan 9. Nilai LS dapat dihitung dengan persamaan Morgan dalam dimana x adalah panjang lereng dalam m, dan s adalah kemiringan lereng dalam . Pendekatan lain untuk mendapatkan nilai LS tanpa menghitung panjang lereng adalah dengan asumsi bahwa kemiringan lereng menghasilkan 3 kali panjang lereng pada erosi tanah, maka LS dapat diberi nilai berdasarkan tabel di bawah ini Yoo, et.al.,2010: Arsyad 2006: Tabel 1. Nilai Faktor LS Kemiringan Lereng Nilai LS 0 – 8 0.40 8 – 15 1.40 15 – 25 3.10 25 – 40 6.80 40 9.50

3.5.4. Faktor Pengelolaan Tanaman C

Faktor C adalah nisbah antara besarnya erosi pada tanah yang bertanaman dengan pengelolaan tertentu terhadap besarnya erosi tanah pada tanah yang tidak ditanami dan diolah bersih. Tabel berikut ini menunjukkan nilai C Arsyad, 2006: Tabel 2. Nilai Faktor C No Jenis Penggunaan Lahan Nilai C 1 Hutan Alam –serasah banyak 0.001 2 Hutan Alam –serasah kurang 0.005 3 Hutan produksi –tebang habis 0.5 4 Hutan Produksi –tebang pilih 0.2 5 Sawah 0.01 6 Perladangan 0.4 7 Tegalan tidak dispesifikasi 0.7 8 Tanah terbukatanpa tanaman 1.0 9 Kebun Campuran –kerapatan tinggi 0.1 10 Kebun Campuran –kerapatan sedang 0.2 11 Kebun Campuran –kerapatan rendah 0.5 12 Semak belukarpadang rumput 0.3 13 Alang-alang murni subur 0.001

3.5.6. Faktor Konservasi Tanah P

Faktor P adalah nisbah besarnya erosi dari tanah dengan suatu tindakan konservasi tertentu terhadap besarnya erosi dari tanah yang diolah searah dengan lereng Arsyad, 2006. Berikut ini tabel yang menunjukkan nilai P untuk berbagai tindakan konservasi. Tabel 3. Tabel Nilai P Arsyad, 2006 No Tindakan Khusus Konservasi Tanah Nilai P 1 Teras bangku: -Konstruksi baik 0.04 -Konstruksi sedang 0.15 -Konstruksi kurang baik 0.35 -Teras tradisional 0.40 2 Strip tanaman rumput bahia 0.40 3 Pengelolaan tanah dan penanaman menurut garis kontur: -kemiringan 0-8 -kemiringan 9-20 -kemiringan 20 0.50 0.75 0.90 4 Tanpa tindakan konservasi 1.00 Secara teknis peta erosi aktual didapatkan dengan metode arithmetic overlay dengan tool Image Calculator pada software Idrisi Andes.

3.6. Multikriteria Analisis dg SIG

Analisis ketersediaan lahan yang akan digunakan dalam menentukan lahan- lahan yang sesuai untuk lahan sawah dilakukan dengan memanfaatkan analisis multikriteria berbasis SIG dengan memanfaatkan tools yang ada dalam perangkat lunak SIG, yaitu program Idrisi Andes. Model analisis yang digunakan merupakan model decision support yaitu model analisis evaluasi mulikriteria Multicriteria EvaluationMCE . Kriteria-kriteria yang akan digunakan dalam analisis spasial ini didasarkan pada dua pendekatan, yaitu dengan metode boolean combination dan Weigthed Linear Combination WLC. Kerangka analisis MCE terdiri dari penetapan tujuan dan penetapan kriteria. Kriteria terbagi menjadi faktor dan kendala. Setiap faktor terbagi lagi menjadi sub faktor. Faktor dan sub faktor adalah kriteria yang mendukung tercapainya tujuan. Sedangkan kendala adalah semua hal yang menjadi penghalang tercapainya tujuan. Tujuan dari analisis MCE adalah membuat peta ketersediaan lahan sawah. Terdapat tiga faktor yang mendukung tercapainya tujuan yaitu 1 kondisi biofisik wilayah, 2 kondisi sosial ekonomi, dan 3 Aspek Legal. Kondisi biofisik wilayah terdiri dari kesesuaian lahan, akses lahan ke sumber air dan tingkat erosi. Kondisi sosial ekonomi terdiri dari penggunaan lahan aktual, akses lahan ke pasar dan akses lahan ke jalan. Sedangkan aspek legal meliputi Rencana Pemanfaatan Ruang dalam RTRW, perijinan kawasan hutan dan Hak Guna Usaha perkebunan dan hak tanah adat. Kendala yang digunakan terdiri dari alokasi RTRW untuk kawasan lindung dan kawasan permukiman, jenis penggunaan lahan permukiman dan tubuh air, serta alokasi kawasan hutan selain areal penggunaan lain. Berikut ini gambar yang menunjukkan kerangka analisis MCE. Gambar 3. Kerangka Analisis Multi criteria Evaluation Analisis Weighted Linear Combination WLC secara umum dapat dilihat pada persamaan matematis berikut ini: dimana: WLC = weighted linear combination, X ij =Derajat Kesesuaian faktorSub Faktor ke-j di lokasi ke-i, W ij =bobot faktorSub Faktor ke-j di lokasi ke-i, n=jumlah faktor, C j Metode WLC mengasumsikan bahwa bobot setiap faktor tidak sama. Pada penelitian ini bobot faktor ditentukan dengan metode analytical hierarchy process AHP yang diperkenalkan oleh Saaty 1994. AHP adalah metode untuk mengukur derajat kepentingan antar faktor dengan meminta pendapat ahli. Ukuran kepentingan antar faktorsubfaktor diboboti dengan selang dari 1 – 9. Konsistensi jawaban diukur dengan logika transitif dimana jika faktor x = konstrain pada faktorsub faktor ke-j 1 dinilai lebih penting dari x 2 dan x 2 lebih penting dari x 3 , maka x 1 harus lebih penting dari x 3 . Ukuran konsistensi dihitung dengan persamaan berikut Saaty dalam dan , dimana CI = indeks konsistensi, λ Teknomo et al.,1999: max Lahan tersedia Kesesuaian biofisik Kelayakan sosial ekonomis Pemenuhan aspek legal Kemampuan lahan Akses ke sumber air Penggunaan lahan saat ini Akses ke pasar Akses ke jalan raya Tingkat erosi Alokasi lahan PEMDA RTRW Perijinan Adat =nilai eigen terbesar dari matriks orde n, n=jumlah faktor, CR=rasio konsistensi, RI=nilai pembangkit random. Bila CI=nol berarti matriks konsisten. Ukuran inkonsistensi dilihat dari nilai CR, jika CR 10 maka inkonsistensi yang terjadi dianggap masih dapat diterima. Berikut ini struktur hirarki faktor pendukung ketersediaan lahan sawah untuk metode AHP Gambar 4. Gambar Struktur hirarki faktor pendukung ketersediaan lahan sawah untuk metode AHP Latar belakang responden yang diwawancari tentang penentuan ketersediaan lahan adalah para peneliti di Pusat Pengkajian Perencanaan dan Pengembangan Wilayah P4W – LPPM IPB yang berjumlah 7 orang. Latar belakang pendidikan dan keahlian dari responden adalah 1 orang doktor, 4 orang master dan 2 orang sarjana dengan keahlian dibidang perencanaan wilayah, remote sensing, dan GIS.

3.7. Derajat Ketersediaan Sub Faktor