## ANALISIS POLA SPASIAL PERSEBARAN KAWASAN LAHAN PERTANIAN PANGAN BERKELANJUTAN DI KABUPATEN KARAWANG
Ranti Marinda 1 , Santun R.P. Sitorus 2 , Didit Okta Pribadi 3
1 Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah, Faperta, Institut Pertanian Bogor Jalan Meranti, Kampus IPB Dramaga, Bogor, Jawa Barat, 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Faperta, Institut Pertanian Bogor Jalan Meranti, Kampus IPB Dramaga Bogor, Jawa Barat, 16680, Indonesia
3 Pusat Konservasi Tumbuhan Kebun Raya Bogor, LIPI Jalan Ir H Juanda No 13, Bogor Tengah, Jawa Barat, 16122, Indonesia e-mail: ranti.marinda@gmail.com
Diterima: 28 Maret 2020, Direvisi: 03 April 2020, Disetujui: 20 Juni 2020

## Abstrak
Kabupaten  Karawang  merupakan  contoh  wilayah  yang  menghadapi  dualisme  peran sebagai  hinterland  2  kawasan  metropolitan  (Jabodetabek  dan  Cekungan  Bandung) sekaligus sebagai salah satu lumbung padi nasional. Penetapan rencana tata ruang dan penetapan  luasan  serta  lokasi  Lahan  Pertanian  Pangan  Berkelanjutan  (LP2B)  telah dilakukan untuk merespon dualisme peran tersebut. Penetapan Kawasan LP2B menjadi menarik  untuk  diteliti,  khususnya  terkait  persebaran  pola  spasialnya  melalui  metode autokorelasi spasial. Penelitian ini bertujuan untuk dapat menunjukkan pola hubungan atau korelasi antarlokasi, serta menganalisis faktor-faktor pendorong terjadinya korelasi tersebut.  Analisis  autokorelasi  spasial  yang  dilakukan  menghasilkan  kesimpulan  bahwa terdapat autokorelasi spasial bersifat positif dengan pola sebaran mengelompok (clustered), yang didefinisikan dalam 2 tipologi hubungan pengelompokan yaitu high-high dan low- low.  Hubungan  yang  terjadi  pada  persebaran  luasan  Kawasan  LP2B  ini  membuktikan adanya  pengaruh  rencana  tata  ruang  dalam  mengatur  fungsi  kawasan  di  Kabupaten Karawang.  Penetapan  Kawasan  LP2B  telah  mengadaptasi  perkembangan  kutub-kutub pertumbuhan  ekonomi  non-pertanian  secara  keruangan,  yang  disesuaikan  dengan penggunaan lahan saat ini.
Kata kunci: autokorelasi spasial, kutub pertumbuhan ekonomi, LISA, LP2B, Moran’s

## Abstract
Karawang Regency faces dualism as a hinterland of 2 metropolitan area (Jabodetabek and Cekungan Bandung), as well as a national rice barn. Determination of the spatial plan and determination  of  the  extent  and  location  of  the  distribution  of  Sustainable  Food Agricultural  Land  (LP2B)  has  been  carried  out  to  respond  the  role  dualism.  The determination  of  LP2B area  is  interesting to  study,  especially  in  relation  to  the  spatial pattern distribution through the spatial autocorrelation method. This study aims to be able to  show  the  pattern  of  relationships  or  correlations  between  locations,  and  analyze  the driving factors of correlation. Spatial autocorrelation analysis  concluded that there is  a positive spatial autocorrelation with clustered patterns, which are defined in 2 typologies of grouping relationships namely high-high and low-low. The relationship that occurred in the distribution of LP2B area proved the influence of spatial plan in regulating the function
of area in Karawang Regency. Establishment of the LP2B Area adapted non-agricultural economic growth poles, which are adapted to current land use.
Key words: spatial autocorrelation, economic growth poles, LISA, LP2B, Moran’s

## PENDAHULUAN
Merujuk
pada ketentuan menimbang  yang  pertama  dalam  Undang- Undang  Nomor  26  Tahun  2007  tentang Penataan  Ruang,  lahan  dipandang  sebagai suatu  sumberdaya  yang  perlu  mendapat pengelolaan  secara  bijaksana  agar  berdaya guna dan berhasil guna dengan berpedoman pada  kaidah  penataan  ruang,  sehingga kualitas  ruang  pada  suatu  wilayah  dapat terjaga keberlanjutannya demi terwujudnya kesejahteraan  umum  dan  keadilan  sosial sesuai  landasan  konstitusional  Undang- Undang  Dasar  Negara  Republik  Indonesia Tahun  1945.  Luasan  lahan  tidak  akan bertambah  namun  kualitas  lahan  dapat menurun  akibat  tindakan  eksploitatif manusia, serta jumlah penduduk yang akan terus  bertambah  termasuk  kebutuhannya. Hal  ini  menyadarkan  para  pihak  untuk melakukan penyelenggaraan penataan ruang  yang  transparan,  efektif,  dan partisipatif agar terwujud ruang hidup yang aman, nyaman, produktif, dan berkelanjutan.
Lahan  yang  kerap  kali  terancam untuk  berubah  fungsi  sebagai  akibat  dari desakan  kebutuhan  manusia  adalah  lahan pertanian.  Menurut  Kustiwan  (1997)  dan Wahyunto  (2009),  terjadi  penurunan  luas baku  lahan  sawah  di  Indonesia  yang signifikan  dalam  kurun  waktu  25  tahun (1984-2009)  dan  dipastikan  terus  menurun dari  angka  sekitar  8,3  juta  ha  pada  tahun 1990  menjadi  7,1  juta  ha  pada  tahun  2018 (BPS RI, 1990 dan 2018). Lahan sawah selalu menjadi  sasaran  utama  dalam  kasus  alih fungsi lahan, karena  sewa  tanah ( land rent) pertanian senantiasa paling rendah dibanding  sewa  tanah  ( land  rent )  aktivitas sektor  non  pertanian  (Pribadi  et  al.,  2017). Sementara  itu,  lahan  pertanian  memiliki
peran dan fungsi strategis bagi masyarakat Indonesia  yang  bercorak  agraris  karena penduduk Indonesia usia 15 tahun ke atas, paling banyak menggantungkan hidup pada sektor pertanian yaitu sebesar 28,8% (BPS RI, 2019).
Kabupaten  Karawang  merupakan contoh wilayah yang menghadapi dualisme peran  sebagai  hinterland  2  kawasan metropolitan  (Jabodetabek  dan  Cekungan Bandung)  sekaligus  sebagai  salah  satu lumbung  padi  nasional.  Peran  tersebut menjadi  tantangan  sekaligus  ancaman  bagi perkembangan wilayahnya, baik dalam hal sosial,  ekonomi,  maupun  fisik  lingkungan. Pemerintah  Pusat  dan  Pemerintah  Daerah Kabupaten Karawang menyadari kenyataan tersebut,  sehingga  berusaha  bersinergi dalam  melaksanakan  amanat  Undang- Undang  Nomor  26  Tahun  2007  tentang Penataan  Ruang  dan  Undang-Undang Nomor 41 Tahun 2009 tentang Perlindungan Lahan  Pertanian  Pangan  Berkelanjutan, salah  satunya  melalui  penetapan  rencana tata ruang termasuk penyusunan instrumen pengendalian  pemanfaatan  ruang,  serta penetapan  luasan  dan  lokasi  persebaran Lahan  Pertanian  Pangan  Berkelanjutan (LP2B).
Data  luas  sawah  baku  tahun  2018 berdasarkan  data  SK  Menteri  Agraria  dan Tata  Ruang/Kepala  Badan  Pertanahan Nasional No. 399/Kep-23.3/X/2018 tentang Persebaran  Luasan  Sawah  Baku  Indonesia Tahun 2018 (Gambar 1), digunakan sebagai basis  data  dalam  menyusun  rencana kawasan  LP2B  sebagaimana  merupakan peraturan  turunan  dari  Peraturan  Daerah Kabupaten Karawang Nomor 1 Tahun 2018 tentang  Perlindungan  Lahan  Pertanian Pangan  Berkelanjutan  (Gambar  2).  Luas sawah baku tahun 2018 sebesar 102.144 ha.
Berdasarkan informasi dari Dinas Pertanian Kabupaten
Karawang,
terdapat
pertimbangan aspek legal penguasaan tanah dan aspek sosial, ekonomi, serta politis lain yang  mempengaruhi  ketetapan  kawasan LP2B.  Terdapat  selisih  antara  luas  sawah baku  tahun  2018  dengan  luas  seluruh wilayah LP2B (97.866 ha), yaitu sebesar 4.278 ha  yang  berarti  bahwa  akan  terjadi  alih fungsi  lahan  sawah.  Perubahan  luasan sawah  baku  tahun  2018  menjadi  Kawasan LP2B  untuk  setiap  wilayah  kecamatan diilustrasikan  dalam  diagram  batang  pada Gambar 3. Berdasarkan Gambar 3, terdapat anomali  pada  7  kecamatan  (Cibuaya, Cilamaya Wetan, Cilebar, Pakisjaya, Pedes,
Tegalwaru,  dan  Tirtajaya),  dengan  luasan Kawasan  LP2B  lebih  besar  dari  pada  luas sawah baku tahun 2018. Secara geografis, 7 kecamatan ini berada pada bagian utara dan selatan Kabupaten
Karawang yang penggunaan  lahannya  didominasi  dan dikelilingi  oleh  pertanian.  Diketahui  pula bahwa kecamatan yang mengalami penurunan  luasan  berada  pada  bagian tengah Kabupaten
Karawang, yang penggunaan  lahannya  didominasi  oleh permukiman  perkotaan  dan  industri,  serta berdekatan  dengan  sarana  transportasi primer.

## S umber: Kementerian Agraria dan Tata Ruang, BPN (2018)
Gambar 1. Peta Persebaran Sawah Baku Tahun 2018 Luasan  Lahan  Pertanian  Pangan Berkelanjutan (LP2B) yang telah
ditetapkan  secara  legal  dianggap  sebagai bentuk  jaminan  hak  atas  pangan  bagi setiap  warga  negara  Indonesia,  namun demikian  hal  ini  kontradiktif  jika  dinilai dari sudut pandang sumber pekerjaan dan penghidupan yang layak bagi petani atau pihak-pihak  yang  mengusahakan  lahan pertanian.  Petani  menjadi  pihak  yang
senantiasa  kurang  diuntungkan  karena nilai  jual  produknya  yang  relatif  lebih murah jika dibandingkan sumber pangan lainnya.
Penetapan  Kawasan  LP2B  oleh Pemerintah Daerah Kabupaten Karawang menjadi menarik untuk diteliti, khususnya terkait  persebaran  pola  spasialnya. Relevansi  penetapan  kawasan  tersebut terhadap  tekanan  aktifitas  perekonomian
non-pertanian yang tumbuh di Kabupaten Karawang  memerlukan  analisis  secara keruangan.  Metode  yang  dipilih  dalam menganalisis  pola  spasial  Kawasan  LP2B ini  yaitu  metode  autokorelasi  spasial.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  dapat menunjukkan pola hubungan atau korelasi antar  lokasi,  serta  menganalisis  faktor- faktor  pendorong  terjadinya  korelasi tersebut.

## Sumber: Dinas Pertanian Kabupaten Karawang (2019)
Gambar 2. Peta Rencana LP2B Kabupaten Karawang
Gambar 3. Perubahan Luasan Sawah Baku Tahun 2018 Menjadi Kawasan LP2B Berdasarkan Wilayah Kecamatan
METODE PENELITIAN Wilayah dan Data Penelitian Penelitian ini dilakukan di
Kabupaten  Karawang  yang  lokasinya berada  pada  bagian  utara  Provinsi  Jawa Barat  yang  secara  geografis  terletak  antara 107 o 02`  -  107 o 40`  Bujur  Timur  dan  5 o 56`  - 6 o 34` Lintang Selatan. Kabupaten Karawang terdiri atas 30 kecamatan (Gambar 4). Luas wilayah Kabupaten Karawang yaitu 175.327 ha atau 3,73% dari luas Provinsi Jawa Barat (BPS  Kabupaten  Karawang,  2018).  Secara geografis, Kabupaten Karawang berbatasan dengan  Laut  Jawa  di  bagian  utara,
Kabupaten  Subang  di  bagian  timur,
Kabupaten Bogor dan Kabupaten Purwakarta  di  bagian  selatan,  serta Kabupaten Bekasi di bagian barat. Penelitian ini menggunakan jenis data sekunder yang bersumber  dari  Badan  Perencanaan  dan Pembangunan
Daerah dan Kantor Pertanahan  Kabupaten  Karawang.  Data tersebut  terdiri  atas  data  peta  administrasi wilayah  Kabupaten  Karawang  dan  peta rencana  Kawasan  LP2B,  termasuk  data luasan LP2B pada masing-masing kecamatan (Tabel 1). Gambar 4 Peta Administrasi Wilayah Kabupaten Karawang Tabel 1. Luasan Kawasan LP2B Berdasarkan Kecamatan di Kabupaten Karawang No Kecamatan Rencana LP2B (ha) 1 Banyusari 4.305 2 Batujaya 4.788 3 Ciampel 67 4 Cibuaya 7.546 5 Cikampek - 6 Cilamaya Kulon 5.246 7 Cilamaya Wetan 5.825 8 Cilebar 5.884 9 Jatisari 3.935 10 Jayakerta 3.312
Tabel 1 (Lanjutan) No Kecamatan Rencana LP2B (ha) 11 Karawang Barat 1.559 12 Karawang Timur 1.262 13 Klari 283 14 Kotabaru 627 15 Kutawaluya 4.638 16 Lemahabang 4.054 17 Majalaya 1.659 18 Pakisjaya 3.313 19 Pangkalan 1.784 20 Pedes 5.915 21 Purwasari 268 22 Rawamerta 4.251 23 Rengasdengklok 1.881 24 Talagasari 3.900 25 Tegalwaru 1.493 26 Telukjambe Barat 1.565 27 Telukjambe Timur 309 28 Tempuran 7.122 29 Tirtajaya 5.767 30 Tirtamulya 2.425 Jumlah 97.866 Sumber: Dinas Pertanian Kabupaten Karawang (2019)

## Analisis Data Spasial
Penelitian  ini  akan  menggunakan peta  persebaran  LP2B  di  Kabupaten Karawang  dengan  unit  analisis  batas administratif  kecamatan  (Gambar  4).  Peta digunakan  untuk  menentukan  hubungan kedekatan  antar  kecamatan  di  Kabupaten Karawang,  dengan  demikian  akan  lebih mudah  memberikan  pembobotan  pada masing-masing  lokasi  atau  kecamatan. Kabupaten  Karawang  terdiri  atas  30 kecamatan,  sehingga  matriks  pembobotan akan  berukuran  30  x  30.  Menurut  Kosfeld dan Dreger (2006), grid umum ketetanggaan dapat didefinsikan dalam 3 cara, yaitu:
1. Rook Contiguity
Daerah  pengamatannya  ditentukan berdasarkan  sisi-sisi  yang  saling bersinggungan dan bagian sudut tidak diperhitungkan. Ilustrasi Rook Contiguity  dilihat  pada  Gambar  5,
dimana  unit  B1,  B2,  B3,  dan  B4 merupakan tetangga dari unit A.

## 2. Bishop Contiguity
Daerah  pengamatannya  ditentukan berdasarkan  sudut-sudut  yang  saling bersinggungan  dan  bagian  sisi  tidak diperhitungkan. Ilustrasi  untuk Bishop Contiguity  dilihat  pada  Gambar  5, dimana  unit  C1,  C2,  C3,  dan  C4 merupakan tetangga dari unit A.
3. Queen Contiguity
Daerah  pengamatannya  ditentukan berdasarkan  sisi-sisi  yang  saling bersinggungan  dan  bagian  sudut  juga diperhitungkan.  Ilustrasi  untuk  Queen Contiguity  dapat  dilihat  pada  Gambar 5, dimana unit B1, B2, B3, dan B4 serta C1, C2, C3, dan C4 merupakan tetangga dari unit A.
Rook Contiguity B2 B1 A  B3
B4 Bishop Contiguity C1 C2 A C4 C3 Queen Contiguity C1  B2  C2 B1  A  B3 C4  B4  C3
Gambar 5. Grid Umum Ketetanggaan
Model  matriks  pembobotan  yang dipilih  dalam  penelitian  ini  adalah Rook Contiguity dan  cara  memperoleh  matriks pembobotan spasial berdasarkan standardize contiguity  matrix W  (matriks  pembobotan standarisasi),  yaitu  dengan  memberikan nilai  atau  bobot  yang  sama  rata  terhadap tetangga  terdekat  dan  yang  lainnya  diberi bobot nol. Berdasarkan matriks pembobotan spasial,  dapat  diketahui  jumlah  tetangga lokasi  yang  dimiliki  oleh  masing-masing kecamatan.
Langkah yang dilakukan berikutnya yaitu  perhitungan  nilai  indeks  Moran ( Moran’s I).  Metode  perhitungan Moran’s I dalam  analisis  Autokorelasi  Spasial  dapat diaplikasikan  untuk  mendeteksi feature spasial  dengan  tujuan  mengindikasikan bentuk  pola  spasial  yang  berkelompok ( clustered ),  menyebar  ( dispersed ),  atau  acak ( random ). Moran’s I  menghitung  perbedaan antara nilai sebuah feature dengan nilai rata- rata  untuk  semua  feature  dan  perbedaan antara  nilai  feature  pada  masing-masing tetangga terhadap nilai rata-rata. Formulasi rumusnya sebagai berikut:
I = 𝑁 ∑𝑖 ∑𝑗 𝑊𝑖𝑗 ∑𝑖∑𝑗 𝑊𝑖𝑗 (𝑋𝑖 − 𝑋̅)(𝑋𝑗 − 𝑋̅) ∑𝑖(𝑋𝑖 − 𝑋̅) 2
Keterangan:
I =   nilai Moran’s I N =   banyaknya lokasi kejadian Xi =   nilai pada lokasi i Xj =   nilai pada lokasi j
X ̅ =   rata-rata jumlah variabel Wij =   elemen pada pembobotan antara daerah i dan daerah j Nilai  I  yang  diperoleh  dari  hasil perhitungan
autokorelasi dapat mengindikasikasikan  pola  feature  yang terbentuk, yaitu: (1) jika I > 0 maka pola yang terbentuk  adalah  berkelompok  ( clustered ) berarti  terdapat  banyak  kemiripan  nilai pada feature; (2) jika I < 0 maka pola yang terbentuk adalah acak ( random ) berarti pola feature tidak jelas; dan (3) jika I = 0 maka pola yang terbentuk adalah menyebar ( dispersed ) berarti nilai feature yang tinggi dan rendah menyebar  dalam  data  (Hernawati  dan Ardiansyah, 2017).
Selain dapat mengetahui pola feature yang  terbentuk  dari  nilai Moran’s I,  hasil perhitungan  juga  dipergunakan  untuk menghitung  autokorelasi  spasial.  Ada  atau tidaknya autokorelasi spasial dalam sebuah data  diuji  melalui  uji  statistik Moran’s I dengan  memasukkan  nilai  harapannya. Berdasarkan  penelitian  Hernawati  dan Ardiansyah  (2017),  tahapan  uji  statistik tersebut sebagai berikut:
1. Penentuan  hipotesis  nol  (Ho)  dan hipotesis  alternatif,  hipotesis  uji  satu arah autokorelasi spasial yaitu:
Ho: I = 0, artinya tidak ada autokorelasi spasial Untuk hipotesis alternatifnya yaitu:
H1: I > 0, artinya terdapat autokorelasi spasial positif H1: I < 0, artinya terdapat autokorelasi spasial negatif
Ho ditolak jika nilai Z(I) > Z(α) atau Z(I)
< -Z(α), sehingga terdapat autokorelasi spasial.
2. Penentuan nilai Z kritis (Z(α)), dihitung dengan α/2 untuk derajat kepercayaan 99%.
3. Penentuan  nilai  uji  (Z(I))  dihitung dengan tahapan sebagai berikut:
a. Menghitung  nilai  harapan  statistik (E(I)) menggunakan rumus:
𝐸(𝐼) = 1 (𝑛 − 1) Keterangan: E(I) = nilai harapan Moran’s I b. Menghitung
nilai variansi menggunakan rumus: 𝑉𝐴𝑅(𝐼) = 𝑛 2 𝑆 1 − 𝑛𝑆 2 + 3(𝐶) 2 (𝐶) 2 (𝑛 2 − 1)
Dimana:
𝐶 =   ∑ 𝑖=1 𝑛 𝐶∑ 𝑗=1 𝑛 𝐶𝑖𝑗 Keterangan: Cij =   elemen matriks contiguity Ci =  jumlah  nilai  baris  ke-I matriks contiguity Cj =  jumlah  nilai  kolom  ke-I
matriks contiguity
c. Menghitung  nilai  uji  statistik menggunakan rumus:
𝑍(𝐼) = 𝐼  − 𝐸 (𝐼) √𝑉𝐴𝑅(𝐼)
Keterangan:
I = nilai Moran’s I Z(I) = nilai statistik uji Moran’s I E(I) = nilai harapan Moran’s I VAR(I) = variansi dari Moran’s I
4. Pengambilan keputusan yang mengacu pada  penerimaan  atau  penolakan
hipotesis  nol  dan  hipotesis  alternatif, adapun keputusan yang dapat diambil yaitu:
a. Menerima Ho, bila nilai uji berada di bawah nilai kritis atas;
b. Menerima  Ho,  bila  nilai  uji  di  atas nilai kritis bawah;
c. Menolak  Ho,  jika  nilai  uji  dibawah nilai kritis bawah;
d. Menolak Ho, jika nilai uji di atas nilai kritis atas.
5. Pengidentifikasian  autokorelasi  yang terjadi (positif atau negatif).
6. Penggunaan  Local  Indicator  of  Spatial Autocorrelation (LISA), yaitu pengidentifikasian koefisien autokorelasi  secara  lokal  atau  korelasi spasial  pada  setiap  daerah.  Semakin tinggi nilai lokal Moran’s I, memberikan informasi bahwa wilayah yang berdekatan memiliki nilai yang hampir sama atau membentu suatu penyebaran yang mengelompok.
7. Pengelompokkan dan penyebaran antarlokasi  yang  disajikan  melalui Moran ’s Scatterplot yang  menunjukkan hubungan antara Zstd (nilai
pengamatan  yang  distandardisasi) dengan  nilai  rata-rata  lokal  yang dihitung dari matriks pembobot WZstd (nilai rata-rata lokal yang dihitung dari matriks pembobot spasial) sebagaimana pada  Gambar  6. Moran’s  Scatterplot terbagi  menjadi  4  kuadran,  Kuadran  I ( High-High /HH)  menunjukkan  daerah yang  mempunyai  nilai  pengamatan tinggi  dan  dikelilingi  oleh  daerah dengan  nilai  pengamatan  tinggi.
Kuadran II ( Low-High /LH) menunjukkan daerah dengan pengamatan  rendah  tetapi  dikelilingi oleh  daerah  dengan  nilai  pengamatn tinggi.  Kuadran  III  ( Low-Low /LL) menunjukkan  daerah  dengan  nilai pengamatan rendah dan dikelilingi oleh daerah  dengan  nilai  pengamatan rendah.  Kuadran  IV  ( High-Low /HL)
menunjukkan  daerah  dengan  nilai pengamatan tinggi yang dikelilingi oleh daerah dengan nilai pegamatan rendah. Moran’s  Scatterplot yang  banyak menempatkan  hasil  pengamatan  di kuadran  HH  dan  kuadran  LL  akan cenderung mempunyai nilai autokorelasi  spasial  yang  positif. Sedangkan Moran’s  Scatterplot yang
banyak  menempatkan  pengamatan  di kuadran  HL  dan  LH  akan  cenderung mempunyai  nilai  autokorelasi  spasial yang  negatif. Untuk  memperjelas  hasil analisis,  maka  posisi  masing-masing pengamatan  pada Moran’s  Scatterplot dapat  dipetakan  pada  masing-masing letak  geografis  dalam  suatu  peta tematik.
Gambar 6. Ilustrasi nilai Zstd dan WZstd pada Moran’s Scatterplot

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Deskriptif Terhadap Data
Berdasarkan  data  luasan  Kawasan LP2B  sebagaiaman  dimuat  dalam  Tabel  1, dapat diketahui  bahwa pada 30 kecamatan di Kabupaten Karawang memiliki data yang beragam,  dengan  rata-rata  luasan  3.255 hektar  per-kecamatan.  Secara  spasial klasifikasi persebaran luasan LP2B disajikan daalam  Gambar  7.  Kecamatan-kecamatan yang  termasuk  dalam  klasifikasi  luasan rendah (< 2.430 ha) terdiri atas 12 kecamatan yaitu  Rengasdengklok,  Karawang  Barat, Karawang Timur, Majalaya, Klari, Purwasari,  Cikampek,  Kotabaru,  Ciampel, Telukjambe  Timur,  Telukjambe  Barat,  dan Pangkalan.  Kecamatan-kecamatan  tersebut berada  pada  bagian  tengah-selatan  di Kabupaten  Karawang,  yang  berdekatan dengan penggunaan
lahan industri/direncanakan  menjadi  kawasan industri,
penggunaan lahan permukiman/direncanakan menjadi kawasan  permukiman  perkotaan,  dan berdekatan  dengan  sarana  transportasi primer.  Sementara  kecamatan-kecamatan
yang  termasuk  dalam  klasifikasi  luasan sedang  (2.431  –  4.861  ha)  terdiri  atas  11 kecamatan  yaitu  Pakisjaya,  Batujaya, Jayakerta,
Kutawaluya, Rawamerta, Talagasari, Lemahabang, Tirtamulya, Banyusari, Jatisari, dan Tegalwaru. Kecamatan-kecamatan tersebut berada pada bagian tengah-utara di Kabupaten Karawang. Klasifikasi luasan tinggi (> 4.862 ha) terdiri atas 7 kecamatan yaitu Tirtajaya, Cibuaya,  Pedes,  Cilebar, Tempuran, Cilamaya  Kulon,  dan  Cilamaya  Wetan. Kecamatan-kecamatan tersebut berada pada bagian utara di Kabupaten Karawang.

## Hasil Perhitungan Autokorelasi Spasial
Hasil yang diperoleh dari penelitian ini  yaitu  berupa  informasi  mengenai kecamatan-kecamatan  yang  berada  di Kabupaten Karawang yang memiliki luasan Kawasan LP2B saling berkorelasi antara satu kecamatan dengan yang lainnya.
Berdasarkan  data  luasan  Kawasan  LP2B dimaksud, terbentuk pola-pola
mengelompok  pada  lokasi  tertentu.  Hasil perhitungan autokorelasi
spasial
LH (Low-High)      II LL (Low-Low)      III I        HH (High-High) IV      HL (High-Low) Zstd W Z std
diilustrasikan dalam Gambar 8 dan Tabel 2. Hasil  perhitungan  autokorelasi  spasial dengan  menggunakan  metode  Moran’s  I, ditemukan  parameter-parameter.  Pada tahap  pertama,  parameter  yang  dianalisis adalah  nilai  Moran’s  I  yaitu  sebesar 0,688385, nilai tersebut berada pada rentang 0  <  I  <  1  maka  disimpulkan  bahwa autokorelasi yang terjadi adalah autokorelasi  spasial  positif.  Autokorelasi positif  mengindikasikan  lokasi  yang
berdekatan  memiliki  nilai  yang  mirip  dan besaran luasan Kawasan LP2B di Kabupaten Karawang cenderung berkelompok (clustered).  Dalam  analisis  digunakan ketentuan
ketetanggan berdasarkan kecamatan, oleh karena itu kelompok yang dimaksud  merupakan  kecamatan  yang berkelompok  berdasarkan  besaran  luasan Kawasan LP2B yang hampir sama.
Gambar 7. Tingkat Persebaran Luasan Kawasan LP2B di Kabupaten Karawang
Gambar 8. Hasil Perhitungan Autokorelasi Spasial Menggunakan Moran’s I
Tabel 2. Uji Statistik Moran’s I pada Persebaran Luasan Kawasan LP2B
Moran’s I Nilai Harapan (E(I)) Variansi (VAR(I)) Z-score (Z(I)) Z-kritis (Z(α)) P-value Uji Statistik 0,688385 - 0,034483  0,021736  4,903098 2,58 0,000001 4,903098> 2,58  Z(I) > Z(α) Maka Ho ditolak 0,688385 > 0 Maka H 1 diterima
Sumber : Pengolahan Data,  2020
Setelah mengetahui hasil
perhitungan dalam autokorelasi spasial, kita dapat  melakukan  uji  statistik  persebaran luasan Kawasan LP2B. Berdasarkan nilai P- value  dapat  dilihat  signifikansi  pengaruh antardaerah  secara  spasial,  yang  dalam penelitian  ini  uji  statistik  dilakukan  pada tingkat signifikansi 5% (0,05). Dari hasil uji statistik didapatkan P-value sebesar 0,000001,  yaitu  kurang  dari  α  =  0,05, sehingga  disimpulkan  bahwa  daerah- daerah  yang  menjadi  obyek  penelitian memberikan  pengaruh  spasial  secara signifikan. Analisis yang dilakukan selanjutnya  yaitu  pengujian  hipotesis, didapatkan bahwa nilai Moran’s I ≠ 0 maka Ho  ditolak namun H1  diterima.  Sementara itu  penguian  hipotesis  selanjutnya  dengan memerhatikan  nilai  Z-score  (Z(I))  dan  Z- kritis  (Z(α)),  yang  dalam  penelitian  ini dihasilkan  bahwa  Z(I)  >  Z(α)  disimpulkan sebagai  penolakan  Ho,  yaitu  bahwa berdasarkan  data  spasial  yang  dianalisis, terjadi autokorelasi spasial.
Setelah melakukan pengujian autokorelasi spasial secara global
menggunakan  Moran’s  I,  perlu  dilakukan pengujian secara lokal untuk melihat lokasi mana  saja  yang  memiliki  autokorelasi spasial.  Dalam  penelitian  ini,  pengujian secara lokal
dilakukan dengan menggunakan  analisis Local  Indicator  of Spatial Autocorrelation (LISA) dan pembobotan  yang  dipilih  adalah Rook
Contiguity ,  yang  kemudian  didapatkan  2 (dua) hasil analisis, yaitu:
1. Moran’s Scatterplot
Pada Moran’s Scatterplot tersusun oleh 2 (dua)  variabel,  yaitu  Zstd  (nilai pengamatan  yang  distandardisasi)  dan WZstd  (nilai  rata-rata  lokal  yang dihitung  dari  matriks  pembobot spasial).  Zstd  berupa  jumlah  luasan Kawasan LP2B berdasarkan kecamatan yang  telah  distandardisasi  dan  WZstd berupa  rata-rata  pembobotan  dari jumlah luasan Kawasan LP2B berdasarkan kecamatan. Pada Gambar 9 tampak  titik-titik  yang  tersebar  pada 4 (empat) kuadran yang berbeda. Persebaran  titik  dimaksud  sebagian besar  berada  di  sekitar  slope,  artinya standar  deviasi  dari  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  cukup kecil,  sehingga  signifikan  dalam menunjukkan  ketetanggaan  spasial. Titik-titik yang tersebar, terlihat jumlah yang  seimbang  berkelompok  pada kuadran  I  ( High-High )  dan  kuadran  III
( Low-Low ).
Gambar 9. Moran’s Scatterplot Persebaran Luasan Kawasan LP2B
I II II I

## 2. LISA Cluster Map
Setelah  mengetahui  persebaran  luasan Kawasan  LP2B  yang  terklasterisasi dalam  kuadran  sifat  ketanggaan,  kita juga  dapat  mengetahui  pola  spasial persebarannya  yang  divisualisasikan dalam peta (Gambar 10). Hasil sebaran nilai-nilai  dalam  pengamatan  adalah sebagai berikut:
a. Kuadran  I  ( High-High ):  kecamatan yang  didefinisikan  dalam  nilai  ini terdiri  atas  6  kasus,  yaitu  Pedes,
Jayakerta, Cilebar,  Tempuran, Cilamaya  Kulon,  dan  Cilamaya Wetan. Kecamatan-kecamatan tersebut  memiliki  jumlah  luasan Kawasan LP2B tinggi dan dikelilingi  oleh  kecamatan  lain yang  memiliki  jumlah  luasan
Kawasan LP2B yang tinggi pula.
b. Kuadran  II  ( Low-High ):  kecamatan yang  didefinisikan  dalam  nilai  ini tidak ada.
c. Kuadran  III  ( Low-Low ):  kecamatan yang  didefinisikan  dalam  nilai  ini terdiri  atas  6  kasus,  yaitu Telukjambe  Barat,  Telukjambe Timur, Karawang Timur, Ciampel, Klari,  dan  Cikampek.  Kecamatan- kecamatan tersebut memiliki jumlah  luasan  Kawasan  LP2B rendah dan dikelilingi oleh kecamatan  lain  yang  memiliki jumlah luasan Kawasan LP2B yang rendah pula.
d. Kuadran IV ( High-Low ): kecamatan yang  didefinisikan  dalam  nilai  ini tidak ada.

## Gambar 10. Klasterisasi Pola Persebaran Spasial
Luasan Kawasan LP2B KESIMPULAN Analisis
autokorelasi spasial
terhadap persebaran luasan Kawasan LP2B di  Kabupaten  Karawang,  menghasilkan kesimpulan  bahwa  terdapat  autokorelasi spasial bersifat positif dengan pola sebaran
mengelompok ( clustered ), yang didefinisikan dalam 2 tipologi hubungan pengelompokan yaitu high-high dan low-low . Hubungan yang terjadi  pada  persebaran  luasan  Kawasan LP2B  ini  membuktikan  adanya  pengaruh rencana pola ruang dalam Peraturan Daerah
Kabupaten Karawang Nomor 2 Tahun 2013 tentang  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah Kabupaten  Karawang  2011-2031  (Perda RTRW) dalam mengatur fungsi kawasan di Kabupaten  Karawang.  Penetapan  Kawasan LP2B  mengadaptasi  perkembangan  kutub- kutub pertumbuhan ekonomi non-pertanian secara keruangan, yang disesuaikan dengan penggunaan  lahan  saat  ini.  Hal  ini merupakan langkah positif untuk menghindari  pelanggaran  penggunaan lahan  yang  telah  ditetapkan  dalam  Perda RTRW.  Penelitian  ini  diharapkan  sebagai langkah awal untuk menganalisis reliabilitas sebuah rencana tata ruang dalam mengadaptasi  pertumbuhan  wilayahnya, namun demikian masih diperlukan analisis lanjutan dalam korelasi keruangan. Analisis lanjutan  yang  disarankan  khususnya dikaitkan  dengan  produktifitas  Kawasan LP2B  untuk  merespon  peran  Kabupaten Karawang sebagai salah satu lumbung padi nasional.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Kementerian  Agraria  dan  Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional, Kantor Pertanahan  Kabupaten  Karawang,  Dinas Pertanian Kabupaten Karawang, dan Badan Perencanaan  dan  Pembangunan  Daerah Kabupaten Karawang, yang telah memberikan kemudahan dalam mengakses data yang menunjang penelitian ini. Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan kepada Pusbindiklatren  Bappenas  yang  telah mendanai penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[BPS] Badan Pusat Statistik. (1990). Statistik Indonesia  1990 .  Badan  Pusat  Statistik. Jakarta.
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2018). Statistik Indonesia  2018 .  CV.  Dharmaputra. Jakarta.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Karawang.  (2018). Kabupaten  Karawang
dalam  Angka .  CV.  Daun  Kreatif. Karawang.
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2019). Statistik Indonesia  2019 .  Badan  Pusat  Statistik.
Jakarta.
Kosfeld, R., & Dreger, C. (2006). Treshhold for employment and unemployment: A Spatial Analysis  of  German  Regional  Labour Markets,  1992-2000.  Paper  in  Regional Science , 85(4), 523-542. Kustiwan,  I.  (1997). Permasalahan  konversi lahan pertanian dan implikasinya terhadap penataan  ruang  wilayah  studi  kasus: wilayah pantura Jawa Barat. Jurnal PWK , 8(1), 49-60. Muta’ali,  L.  (2015). Teknik  Analisis  Regional
Untuk  Perencanaan  Wilayah,  Tata  Ruang dan Lingkungan . Badan Penerbit
Fakultas Geografi UGM, Yogyakarta.
Peraturan  Daerah  Kabupaten  Karawang.
(2013). Rencana  Tata  Ruang  Wilayah Kabupaten Karawang 2011-2031 . Peraturan Daerah Nomor: 2 Tahun 2013. Bappeda Kabupaten Karawang. Karawang. Peraturan  Daerah  Kabupaten  Karawang.
(2018). Perlindungan  Lahan  Pertanian Pangan Berkelanjutan . Peraturan Daerah Nomor:  1  Tahun  2018.  Bappeda Kabupaten Karawang. Karawang.
Pribadi, D.O., Zasada, I., Muller, K., Pauleit,
S.  (2017). Multifunctional  adaption  of farmers as response to urban growth in the jabodetabek  metropolitan  area,  indonesia. Journal of Rural Studies , 55, 100-111. RI  (Republik  Indonesia).  (2007). Undang- Undang  Nomor  26  Tahun  2007  tentang Penataan  Ruang. Lembaran  Negara  RI Tahun 2007, No. 68. Sekretariat Negara. Jakarta.
RI  (Republik  Indonesia).  (2009). Undang- Undang  Nomor  41  Tahun  2009  tentang Perlindungan  Lahan  Pertanian  Pangan Berkelanjutan. Lembaran  Negara  RI Tahun  2009,  No.  149.  Sekretariat Negara. Jakarta.
Wahyunto.  (2009). Lahan  sawah  di  Indonesia sebagai  pendukung  ketahanan  pangan nasional . Informatika Pertanian , 18(2), 133- 152.