## Pemanfaatan SIG untuk Pemetaan Kawasan Produksi Komoditas Unggulan Tanaman Pangan di Kabupaten Pacitan
GIS Utilization for Mapping the Leading Food Crops Commodities Production Area in Pacitan Regency
Agung Jauhari 1*
1 Program Studi Sistem Informasi Geografis, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada, Bulaksumur, Yogyakarta 55281, Indonesia; * Penulis korespondensi. e-mail : agungjauhari@ugm.ac.id (Diterima: 22 Juni 2020; Disetujui: 5 September 2020)

## ABSTRACT
Nowadays, the regional development planning concept focuses on the development of remote and  rural  areas.  The  agricultural  sector,  particularly  food  crops,  cannot  be  separated  from  the development  of  rural  areas.  Development  of  leading  food  crop  commodities  based  on production can be accelerated using Geographic Information System (GIS). The objectives of this research are to identify leading food crop commodities in Pacitan Regency and to map their production areas. Analyses of Sectoral Contribution Index, Growth Ratio Model, Dynamic Location Quotient (DLQ), Supply-Demand  Ratio,  and  Composite  Index  were  conducted  to  identify  the  leading  food  crop commodities. Meanwhile, the production area of those food crops were determined by utilizing Hot Spot  (Getis  Ord  Gi*)  analysis  on  village  unit.  The  results  show  that  cassava,  corn,  and  rice  are leading food crop commodities in Pacitan Regency. Hot Spot analysis results  show that there are two clusters of leading food crop commodity development: the Northeast and Northwest of Pacitan Regency.  Northeast  around  Bandar  District,  is  the  center  production  of  cassava,  corn,  and  rice. Meanwhile, Northwest around Punung District, is the location of rice production. This research is expected  to  contribute  to  policy  formulation  to  determine  leading  food  crop  commodities  and developing agropolitan area in Pacitan Regency.
Keywords: Geographic Information System, food crops, hot spot analysis, leading commodities

## ABSTRAK
Perencanaan  pengembangan  wilayah  dewasa  ini  menganut  konsep  untuk  mengembangkan wilayah  pinggiran  dan  desa.  Sektor  pertanian  bagaimanapun  tidak  dapat  dilepaskan  dari pengembangan  wilayah  perdesaan,  khususnya  tanaman  pangan.  Pengembangan  komoditas unggulan  tanaman  pangan  berbasis  kawasan  produksi  dapat  dilakukan  memanfaatkan  Sistem Informasi  Geografis  (SIG).  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  komoditas  unggulan tanaman  pangan  di  Kabupaten  Pacitan  dan  memetakan  kawasan  produksi  komoditas  unggulan tanaman  pangan.  Produk  unggulan  ditentukan  berdasarkan  analisis  Indeks  Kontribusi  Sektoral (IKS),  Model  Rasio  Pertumbuhan  (MRP), Dynamic  Location  Quotient (DLQ),  Rasio  Kebutuhan- Ketersediaan  (SD)  dan  Indeks  Komposit.  Sedangkan  pemetaan  kawasan  produksi  komoditas unggulan  dilakukan  menggunakan  analisis Hot  Spot  Getis-Ord  Gi* pada  unit  desa . Berdasarkan hasil  analisis  diketahui  bahwa  komoditas  unggulan  tanaman  pangan  di  Kabupaten  Pacitan  adalah ubi  kayu,  jagung,  dan  padi.  Analisis Hot  Spot menunjukkan  dua  lokasi  kawasan  pengembangan komoditas  unggulan,  yakni  di  bagian  timur  laut  dan  barat  laut  Kabupaten  Pacitan.  Kawasan
produksi komoditas unggulan tanaman pangan di timur laut, tepatnya di sekitar Kecamatan Bandar merupakan  sentra  produksi  untuk  komoditas  ubi  kayu,  jagung,  dan  padi.  Sedangkan  kawasan pengembangan  komoditas  unggulan  tanaman  pangan  di  barat  laut  terdapat  di  sekitar  Kecamatan Punung  dengan  komoditas  padi.  Hasil  kajian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  masukkan  dalam menentukan  komoditas  unggulan  tanaman  pangan  dan  pengembangan  kawasan  agropolitan  di Kabupaten Pacitan.
Kata kunci: analisis hot spot, komoditas unggulan , Sistem Informasi Geografis, tanaman pangan

## PENDAHULUAN
Pembangunan  wilayah  dapat  diartikan sebagai  usaha  yang  secara  kontinu  dilakukan guna  mencapai  suatu  kondisi  masyarakat  yang dapat  dikatakan  lebih  baik  dari  sebelumnya (Rustiadi et  al .,  2011).  Menurut  Anwar  (2001, dalam Rustiadi et al ., 2011), proses pembangunan  wilayah  memiliki  fokus  pada pencapaian  tiga  tujuan,  yakni  pemerataan, pertumbuhan  ekonomi,  dan  keberlanjutan. Pembangunan  wilayah  sebagai  suatu  proses membangun memiliki inti pada proses perencanaannya.
Perencanaan  pembangunan  wilayah  di Indonesia  dalam  beberapa  tahun  terakhir menganut  konsep  pembangunan  dari  pinggiran dan  desa,  seperti  yang  dicanangkan  dalam NAWACITA.  Kebijakan  ini  didukung  pula dengan  disahkannya  Undang-undang  No.  6 Tahun  2014  tentang  Desa,  yang  menjelaskan bahwa  pembangunan  yang  dimulai  dari  desa merupakan  upaya  untuk  meningkatkan  kualitas hidup  dan  kehidupan  utamanya  kesejahteraan masyarakat  yang  tinggal  di  wilayah  perdesaan. Muta’ali (2012), menjelaskan bahwa pengembangan  kawasan  perdesaan  berorientasi pada  optimalisasi  potensi  desa,  selain  itu  juga bertujuan  untuk  menyelesaikan  permasalahan wilayah  terutama  terkait  hubungan  desa-kota dan  mempertimbangkan  aspek  daya  dukung lingkungan.
Pengembangan  wilayah  perdesaan secara umum  berkaitan  erat  dengan  pembangunan sektor  pertanian.  Pengembangan  komoditas unggulan daerah secara umum didasarkan pada kegiatan ekonomi basis (Muta’ali, 2015). Suatu kegiatan  ekonomi  dikatakan  basis  apabila volume  produksinya  mampu  untuk  mencukupi
kebutuhan  wilayahnya  sendiri/  lokal  dan  juga memenuhi  kebutuhan  di  luar  wilayahnya  atau diekspor.  Kriteria  sektor  basis  atau  dapat diasumsikan  sebagai  sektor  unggulan  menurut Tarigan  (2005),  adalah  sektor  yang  memiliki pertumbuhan ekonomi tinggi, menyerap banyak tenaga  kerja,  memiliki  keterkaitan  dengan sektor lain, dan menciptakan nilai tambah yang tinggi. Kegiatan ekonomi basis yang menghasilkan komoditas unggulan pada dasarnya  berperan  sebagai  penggerak  dan pendorong pertumbuhan ekonomi wilayah.
Komoditas  unggulan  sektor  pertanian berperan  penting  dalam  upaya  pengembangan ekonomi perdesaan. Menurut Hendayana (2003),  pembangunan  sektor  pertanian  dapat dilakukan  dengan  menentukan  komoditas unggulan  sebagai  bentuk  efisiensi  untuk mencapai keunggulan komparatif dan keunggulan  kompetitif.  Sedangkan  menurut Wicaksono  (2011)  terdapat  tiga  hal  yang berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  sektor pertanian,  yakni  potensi  komoditas  unggulan, keunggulan  komparatif  dan  kompetitif,  serta spesialisasi  wilayah.  Komoditas  pertanian terutama  sub  sektor  tanaman  pangan  memiliki potensi  pengembangan  yang  tinggi  karena memiliki  peran  strategis,  variasi  produk, keterkaitan  dengan  sektor  yang  lain,  nilai ekonomis,  nilai  tambah,  serta  penyerapan tenaga  kerja  yang  tinggi  (Laili  &  Diartho, 2018). Artinya, pengembangan sektor pertanian yang  fokus  pada  komoditas  tanaman  pangan menjadi  sangat  penting  dalam  pengembangan kegiatan  ekonomi  pertanian  di  kawasan perdesaan.
Metode  perhitungan  untuk  menentukan sektor  unggulan  atau  komoditas  unggulan cukup  bervariasi.  Analisis  LQ  merupakan
Oktober 2020, 4 (3): 154-171
metode  perhitungan yang  paling umum digunakan,  karena  mampu  secara  relatif membandingkan  antara  kinerja  suatu  sektor pada wilayah kajian yang lebih luas (Rustiadi et al., 2011).  Selain  metode  LQ  berkembang  pula metode  lainnya,  misalkan  Indeks  Kontribusi Sektoral  (IKS), Dynamic  Location  Quotient (DLQ), Model  Rasio    Pertumbuhan  (MRP), Shift-Share, Dampak  Pengganda  ( Multiplier Effect) dan  sebagainya  termasuk  Indeks Komposit (Muta’ali, 2015).
Pengembangan komoditas unggulan pada sektor  pertanian  perlu  diarahkan  pada  kawasan atau  wilayah  yang  memiliki  potensi,  baik  fisik wilayah,  sosial,  budaya,  dan  kelembagaan sebagainya  termasuk  peraturan  setiap  daerah (Badan Litbang Pertanian, 2005). Pengembangan komoditas unggulan juga sebaiknya  dilakukan  dengan  memperhatikan aspek  spasial,  dalam  hal  ini  sedapat  mungkin membentuk  kawasan.  Terbentuknya  kawasan produksi komoditas unggulan dapat meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  daerah secara  efektif  dan  efisien  (Bappenas,  2004). Artinya,  pengembangan  kawasan  yang  menjadi basis  produksi  komoditas  unggulan  menjadi sangat  penting  agar  memudahkan  dalam menyusun kebijakan.
Analisis  spasial  dapat  menjadi  dasar dalam  mengelompokkan  wilayah-wilayah  yang memiliki  kemiripan  karakteristik  dan  memiliki perbedaan  yang  jelas  dibandingkan  dengan kelompok lainnya (Safitri et al ., 2012). Analisis ini  kemudian  juga  dapat  digunakan  sebagai landasan  dalam  menentukan  kebijakan  untuk menunjang  produksi  dan  distribusi  komoditas unggulan serta pembangunan berbagai
infrastruktur pendukung (Bangun, 2016). Penentuan kawasan produksi komoditas unggulan  dengan  menggunakan  pendekatan keruangan  atau  spasial  dapat  didasarkan  pada nilai  produksi  komoditas  unggulan  dan  juga keterkaitan  spasial  suatu  wilayah  dengan wilayah di sekitarnya.
Analisis  kawasan  produksi  komoditas unggulan  pada  umumnya  tidak  menggunakan pendekatan spasial atau keruangan, seperti yang dilakukan oleh Laili & Diartho (2018) dan Klau
(2019).  Penentuan  kawasan  produksi  atau kawasan  agropolitan  didasarkan  pada  nilai produksi  saja,  tanpa  memperhatikan  aspek keterkaitan  antar  wilayah.  Padahal  analisis kawasan produksi secara spasial dapat memberikan  gambaran  yang  lebih  lengkap mengenai hubungan antara satu wilayah dengan wilayah  lain  di  sekitarnya.  Selain  itu,  analisis spasial  juga  memudahkan  dalam  penentuan kawasan  yang  akan  dikembangkan  sebagai pusat produksi.
Sistem  Informasi  Geografis  atau  SIG dapat  digunakan  untuk  memudahkan  analisis keruangan atau spasial dalam proses pengambilan  keputusan.  Aplikasi  SIG  juga didukung  dengan  kemampuan  menjalankan fungsi  statistik,  interaksi  spasial,  pemodelan lokasi  dan  sebagainya  yang  terdapat  pada perangkat  lunak  SIG  (Nyerges  &  Jankowski, 2010).  Aplikasi  SIG  untuk  analisis  keruangan dapat  digunakan  di  berbagai  bidang  misalkan kesehatan,  ekonomi,  sosial,  konservasi,  dan sebagainya termasuk kebencanaan.
Metode  analisis  spasial  yang  digunakan dalam  kajian  ini  adalah  analisis  pola  spasial untuk  menentukan  kawasan  pengembangan produk  unggulan,  yakni  Analisis Hot  Spot Getis-Ord  Gi *.  Metode  ini  dapat  digunakan sebagai  dasar  untuk  melihat  ada  tidaknya  pola spasial di wilayah kajian berdasarkan pada nilai dan  jarak.  Analisis  berbasis  statistik  spasial  ini dapat  menunjukkan  ada  tidaknya  konsentrasi spasial  wilayah  dengan  nilai  tinggi  atau Hot Spot ,  dan Cold  Spot yang  menunjukkan konsentrasi wilayah bernilai rendah (Kurniawan &  Sadali,  2015).  Penggunaan  aplikasi  dan pendekatan  SIG  menjadi  pembeda  yang  cukup jelas dengan kajian lainnya.
Kabupaten Pacitan merupakan kabupaten yang  lokasinya  berada  di  bagian  selatan Provinsi  Jawa  Timur  atau  biasa  disebut  zona Pantai  Selatan  (Pansela).  Kinerja  ekonomi wilayah  di  Zona  Pansela  secara  umum  lebih rendah daripada wilayah Pantai Utara (Pantura) maupun bagian Tengah, jika dinilai berdasarkan nilai rata-rata Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)  per  kapita  (Fauzi et  al., 2019). Kabupaten  Pacitan  termasuk  satu  dari  16
kabupaten/  kota  yang  dapat  dikatakan  sebagai wilayah  dengan  tingkat  kemakmuran  wilayah relatif  tertinggal  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Hal ini  dapat  dipahami  karena  wilayah  Pantai Selatan  memiliki  topografi  yang  bervariasi, serta  belum  memiliki  konektivitas  sebaik kawasan  Pantura.  Selain  itu  kondisi  topografi wilayah  Kabupaten  Pacitan  secara  umum berbukit  dan  bergunung,  serta  didominasi  oleh kawasan  karst.  Tentu  saja  hal  ini  menjadi tantangan tersendiri dalam upaya pengembangan wilayah.
Berdasarkan uraian tersebut maka diperlukan  suatu  kebijakan  untuk  mendorong perkembangan  wilayah  di  Kabupaten  Pacitan. Usulan  pengembangan  kawasan  yang  memiliki fungsi  strategis  secara  ekonomi  berdasarkan potensi wilayah, sektor atau komoditas unggulan  diharapkan  dapat  meningkatkan kinerja  ekonomi  wilayahnya.  Penelitian  ini memiliki  tujuan  untuk  (1)  mengidentifikasi komoditas  unggulan  tanaman  pangan  di Kabupaten  Pacitan;  (2)  memetakan  kawasan produksi  komoditas  unggulan  tanaman  pangan berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  dengan memanfaatkan analisis Hot Spot Getis-Ord Gi*.

## METODOLOGI
Lokasi  penelitian  adalah  Kabupaten Pacitan  dengan  unit  analisis  pada  tingkat  desa yang berjumlah 171 desa. Data yang digunakan merupakan data sekunder, yang terdiri dari data statistik  dan  data  spasial.  Data  statistik bersumber dari publikasi Badan Pusat  Statistik, yakni  Provinsi  Jawa  Timur  Dalam  Angka Kabupaten  Pacitan  Dalam  Angka,  Kecamatan dalam  angka  seluruh  kecamatan  di  Kabupaten Pacitan dan data pendukung lain terkait dengan komoditas  unggulan  di  lokasi  kajian.  Data statistik  yang  digunakan  adalah  data  Tahun 2013  dan  Tahun  2018  yang  memiliki  selisih waktu  lima  tahun  untuk  dapat  memberikan gambaran  performa  produk  unggulan  secara temporal.  Selain  itu  pemilihan  data  ini  juga disesuaikan dengan ketersediaan dan kelengkapan  data.  Sedangkan  data  spasial berupa  data  batas  administrasi  desa,  batas
administrasi  kecamatan,  batas  administrasi kabupaten,  dan  data  spasial  yang  sifatnya  peta dasar diperoleh dari Badan Informasi Geospasial (BIG). Citra SRTM yang digunakan sebagai latar belakang pada saat penyajian peta diperoleh dari USGS.

## Analisis Sektor Unggulan dan Komoditas Unggulan
Sektor  dan  komoditas  unggulan  dapat ditentukan  berdasarkan  analisis  data  statistik yang  diolah  dengan  berbagai  metode.  Analisis yang digunakan untuk menyajikan profil umum perekonomian  daerah  dan  sektor  unggilan daerah  adalah Dynamic  Location  Quotient (DLQ)  yang  dapat  menyajikan  informasi keunggulan  komparatif  sektor  ekonomi  secara temporal.  Laju  pertumbuhan  produksi  dari masing-masing  sektor  dianggap  bervariasi sehingga  dimungkinkan  adanya  perubahan dalam kurun waktu tertentu (Muta’ali, 2015).
Sedangkan metode analisis yang digunakan  untuk  menentukan  produk  unggulan tanaman  pangan,  antara  lain  Indeks  Kontribusi Sektoral  (IKS),  Model  Rasio  Pertumbuhan (MRP), Dynamic  Location  Quotient (DLQ), Rasio  Produksi-Kebutuhan/ Supply-Demand Ratio (SD), dan Indeks Komposit (IK). Masing- masing  analisis  tersebut  memiliki  keunggulan dan  kelemahan,  sehingga  kombinasi  dari beberapa  metode  analisis  diharapkan  mampu memberikan hasil analisis yang optimal.
Analisis  Indeks  Kontribusi  Sektoral (IKS)  merupakan  analisis  yang  menyajikan informasi  mengenai  proporsi  atau  besaran produksi  suatu  sektor/  produk  dibandingkan dengan  produk/  sektor  lainnya  dalam  satu wilayah. Hasil analisis IKS berkisar antara 0 – 1, yang interpretasinya adalah, semakin besar nilai proporsinya  maka  dapat  dikatakan  komoditas tersebut  memiliki  aspek  keunggulan  dari  segi produksi  yang  lebih  tinggi  daripada  yang lainnya.  Nilai  IKS  produk  tanaman  pangan yang  digunakan  adalah  rata-rata  IKS  Tahun 2013  dan  Tahun  2018.  Rumus  analisis  IKS  ini adalah  sebagai  berikut  (Muta’ali,  2015  dengan modifikasi):
Oktober 2020, 4 (3): 154-171
Keterangan: IKS = Indeks Kontribusi Sektoral Xs i = Nilai produksi sektor/ komoditas i X = Nilai produksi total Analisis  Model  Rasio  Pertumbuhan
(MRP) menilai kualitas produksi suatu komoditas  berdasarkan  pada  volume  produksi dua  periode  waktu.  Analisis  ini  memberikan gambaran potensi produksi komoditas unggulan secara  temporal,  tidak  hanya  pada  satu  titik waktu  saja.  Kriteria  penilaian  keunggulan produk menurut analisis ini bertumpu pada nilai pertumbuhan  produksi  wilayah  studi  yang dibandingkan  dengan  produksi  komoditas serupa  di  wilayah  yang  lebih  luas.  Pada  kajian ini  data  yang  digunakan  adalah  nilai  produksi komoditas  tanaman  pangan  di  Kabupaten Pacitan  dan  Provinsi  Jawa  Timur  yang dipublikasikan  oleh  BPS  pada  Tahun  2013 dan 2018.  Rumus  dari  metode  ini  adalah  sebagai berikut (Muta’ali, 2015, dengan modifikasi):
⁄

## ⁄
Keterangan:
MRP  :  Model Rasio Pertumbuhan ΔXj :  Nilai  perubahan  nilai  produksi sektor/ komoditas X di kabupaten Xjt :  Nilai produksi sektor/ komoditas X di kabupaten pada tahun awal ΔXn :  Nilai  perubahan  nilai  produksi sektor/ komoditas X di provinsi Xnt :  Nilai produksi sektor/ komoditas
X di provinsi pada tahun awal
Analisis Dynamic  Location  Quotient (DLQ)  merupakan  pengembangan  dari  analisis Location Quotient (LQ) yang banyak digunakan untuk  menentukan  produk  unggulan  karena dinilai  efektif  dalam  menentukan  keberagaman ekonomi lokal. Selain itu, analisis ini juga dapat
menyajikan  gambaran  tentang  stabilitas  dan fleksibilitas  ekonomi  suatu  wilayah  (Berawi et
al .,  2017).  Analisis  LQ  dapat  digunakan  untuk identifikasi basis ekonomi atau sektor unggulan,  dan  secara  spesifik  dapat  digunakan sebagai pendekatan untuk menentukan komoditas  unggulan  (Muta’ali,  2015).  Secara matematis rumus LQ adalah seperti berikut:
⁄

## ⁄
Keterangan:
LQ = Indeks/koefisien Location Quotient X ij =  Nilai  produksi  komoditas  i  di  tingkat kabupaten
Xj  =  Nilai  produksi  total  komoditas  tanaman pangan total pada tingkat kabupaten
Yi  =  Nilai  produksi  komoditas  i  di  tingkat provinsi
Y   = Nilai produksi komoditas tanaman pangan total pada tingkat provinsi
Hasil  pengolahan  data  menggunakan rumus  LQ  tersebut  dapat  diklasifikasi  menjadi tiga dengan interpretasi berikut:
1. Nilai  LQ  >  1,  artinya  nilai  produksi  suatu komoditas  tanaman  pangan  lebih  tinggi daripada kebutuhan konsumsi dan
kelebihannya dapat diekspor.
2. Nilai  LQ  =  1,  artinya  nilai  produksi komoditas  tanaman  pangan  sama  atau seimbang  dengan  kebutuhan  konsumsi  di daerah produsen.
3. Nilai  LQ  <  1,  artinya  nilai  produksi komoditas  tanaman  pangan  lebih  kecil  atau belum mampu memenuhi kebutuhan konsumsi di daerah produsen.
Analisis  DLQ  merupakan  hasil  dari pengembangan,  sekaligus  mampu  mengatasi kelemahan analisis LQ yang cenderung bersifat statis,  karena  hanya  menggambarkan  kondisi pada  satu  titik  waktu  saja.  Sementara  analisis DLQ menggunakan data produksi dari dua titik waktu  sehingga  memberikan  informasi  tentang perbandingan atau perubahan performa
komoditas  secara  temporal.  Rumus  matematis DLQ adalah sebagai berikut (Muta’ali, 2015):
⁄ ⁄ Keterangan: DLQ  =  Indeks Dynamic Location Quotient gij =  Rata-rata laju pertumbuhan komoditas i di tingkat kabupaten gj =  Rata-rata laju pertumbuhan komoditas di tingkat kabupaten Gi =  Rata-rata laju pertumbuhan komoditas i di tingkat provinsi G =  Rata-rata laju pertumbuhan komoditas di tingkat provinsi
Interpretasi hasil pengolahan DLQ adalah sebagai berikut:
1. Nilai  DLQ  >  1,  artinya  komoditas  tanaman pangan  i  prospektif  dan  akan  menjadi  basis di masa depan.
2. Nilai  DLQ  =  1,  artinya  laju  pertumbuhan komoditas  i  di  tingkat  kabupaten  sebanding dengan  laju  pertumbuhannya  di  tingkat provinsi
3. Nilai  DLQ  <  1,  artinya  nilai  produksi komoditas tanaman pangan i tidak prospektif dan sulit diharapkan menjadi  sektor basis di masa depan
Penilaian  keunggulan  suatu  produk  juga dapat dilakukan melalui metode analisis tingkat kebutuhan  komoditas  atau  rasio  produksi- kebutuhan komoditas ( supply-demand /SD).
Analisis  dilakukan  dengan  membandingkan volume  produksi  komoditas  di  suatu  wilayah dengan volume kebutuhan konsumsinya. Besaran volume kebutuhan dapat diperoleh dari perkalian  antara  jumlah  penduduk  dengan  rata- rata  konsumsi  penduduk  terhadap  suatu komoditas yang dirilis oleh Biro Pusat Statistik (Sitorus et al. , 2014).
Analisis Rasio Produksi-Kebutuhan  (SD) ini menggambarkan kondisi tingkat keunggulan produk  dari  sisi  perbandingan supply dan demand dari  data  produksi  komoditas  tanaman pangan  yang  dipublikasi  tahun  2013  dan  2018. Berikut  rumus  analisis  rasio  kebutuhan- produksi:

## ⁄
dimana:
⁄ Keterangan: SD Pr Kk = = = Indeks Supply-Demand
Produksi komoditas (ton/ha) Kebutuhan Komoditas (ton/th) KP =  Rata-rata konsumsi pangan (kg/kap/th) Pdd =  Jumlah penduduk (jiwa) Interpretasi dari hasil perhitungan dengan metode Rasio-Kebutuhan-Produksi adalah sebagai berikut:
1. SD > 1, artinya volume produksi komoditas lebih besar dari volume  konsumsinya, maka dapat  dikatakan  memiliki  potensi  untuk dikembangkan sebagai komoditas unggulan.
2. SD = 1, artinya volume produksi komoditas sama dengan volume konsumsi penduduk di wilayah kajian.
3. SD < 1, artinya volume produksi komoditas tidak mampu memenuhi kebutuhan konsumsi penduduk di wilayah kajian.
Tabel 1. Konsumsi pangan penduduk Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 dan 2018 Komoditas Konsumsi Pangan (kg/kap/th) 2013 2018 Padi 139.64 140.11 Jagung 4.2 3.8 Ubi Kayu 8.4 13.8 Ubi Jalar 1.2 3.1 Kedelai 11.2 13.1 Kacang Tanah 0.4 0.5 Kacang Hijau 0.2 0.3 Sumber: Kementerian Pertanian, 2019
Oktober 2020, 4 (3): 154-171
Hasil  analisis  Indeks  Kontribusi  Sektoral (IKS), Dynamic  Location  Quotient  (DLQ), Model  Rasio  Pertumbuhan  (MRP),  dan  Rasio Produksi-Kebutuhan  (SD)  kemudian  dapat menjadi  masukkan  bagi  penyusunan  Indeks Komposit.  Nilai  dari  masing-masing  analisis dijumlahkan  dan  dicari  rata-ratanya,  setelah terlebih  dahulu  dilakukan  proses scaling atau diskalakan.  Teknik scaling dilakukan  dengan mengubah nilai masing-masing hasil analisis ke dalam  rentang  antara  0,  untuk  nilai  terendah, hingga 100, untuk nilai tertinggi. Rumus umum metode Indeks Komposit adalah sebagai berikut (Muta’ali, 2015):
Keterangan: IK = = Indeks Komposit Variabel yang digunakan (dalam  penelitian  ini  adalah hasil  analisis  IKS,  DLQ, MRP dan SD) n =  Jumlah variabel
Interpretasi dari hasil pengolahan dengan metode  Indeks  Komposit  adalah,  semakin tinggi  nilai  rata-rata  indeks  komposit  suatu komoditas  maka  dapat  dikatakan  komoditas tersebut  lebih  unggul  dibandingkan  komoditas lainnya  yang  memiliki  nilai  indeks  komposit lebih rendah.

## Analisis Spasial berbasis Sistem Informasi Geografis
Aplikasi Sistem Informasi Geografis atau biasa disingkat SIG, merupakan integrasi antara hardware , software ,  dan  data  yang  berfungsi untuk  akuisisi  data,  mengelola,  menganalisis, dan  menyajikan  informasi  yang  memiliki referensi  geografis  (Wade  &  Somer,  2006). Lebih  lanjut  lagi  Nyerges  &  Jankowski  (2010) memberikan  definisi  bahwa  SIG  adalah kombinasi  antara hardware,  software ,  data, user ,  prosedur,  dan  pengaturan  baku  untuk proses pengumpulan, penyimpanan, manipulasi, analisis,  dan  menyajikan  informasi  tentang distribusi spasial suatu fenomena dengan tujuan
untuk  menyusun,  pengambilan  keputusan,  dan atau penyelesaian permasalahan dalam pelaksanaan, pengelolaan, dan konteks strategis terkait dengan permasalahan yang dihadapi.
Sistem  Informasi  Geografis  juga  dapat diartikan  sebagai  ilmu  ( science ),  teknologi ( technology ),  bidang  kajian  ( discipline ),  dan metodologi ( methodology ) terapan untuk penyelesaian  masalah.  Kekuatan  SIG  terutama dalam  analisis;  kemampuan  memeriksa  data dan  mengungkapkan  pola,  hubungan,  dan anomali  yang  tidak  terlihat  secara  langsung dalam  informasi  geospasial  (Longley et  al ., 2015). Pada intinya,  SIG memiliki  kemampuan untuk menganalisis data spasial untuk kemudian  menjadi  dasar  dalam  pengambilan keputusan.
Pemanfaatan  SIG  untuk  pengambilan keputusan  ( decision-making )  didukung  oleh kemampuan  analisisnya  yang  komprehensif. Teknologi  SIG  memiliki  fitur  yang  spesifik untuk  pemodelan,  optimasi,  dan  simulasi  yang dibutuhkan  untuk  menghasilkan,  mengevaluasi dan menguji  hasil pengolahan data  (Nyerges  & Jankowski, 2010).  Sebagai contoh aplikasi SIG dapat  digunakan  untuk  kajian  penentuan kawasan  untuk  pembuangan  sampah  akhir seperti yang dilakukan oleh Ajibade et al . (2019 dan  Hatamleh et  al. (2020)  yang  menggunakan analisis  SIG  untuk  pengambilan  keputusan dalam perencanaan kawasan pengelolaan limbah cair.
Aplikasi  SIG  dalam  kajian  ini  berfungsi untuk  mengolah  data  spasial  dan  data  statistik sebagai dasar pengambilan keputusan penentuan kawasan komoditas tanaman pangan. Hasil  dari  analisis  ini  dapat  menjadi  masukkan dan  evaluasi  bagi  kebijakan  yang  dicanangkan pemerintah  daerah  untuk  mengembangkan kawasan  agropolitan  serta  pengembangan sarana dan prasarana pendukungnya.

## Analisis Pola Spasial Menggunakan Analisis

## Hot Spot Getis-Ord Gi*
Metode analisis pola spasial berbasis SIG salah  satunya  adalah Hot  Spot  Getis-Ord  Gi* . Analisis Hot  Spot Getis-Ord  Gi* merupakan analisis  statistik  spasial  berbasis  SIG  yang
digunakan  untuk  mengetahui  pola  sebaran spasial  (Kurniawan,  2013).  Analisis  ini  banyak digunakan  untuk  kajian  di  berbagai  bidang, misalkan  Aghajani et  al .  (2017)  untuk  analisis spasial  dan  temporal  pola  lokasi  kecelakaan kendaraan di jalan raya; Mutheneni et al . (2018) untuk  penelitian  di  bidang  Epidemologi; Gastineau et al . (2019) untuk kajian konservasi satwa; dan Ijumulana et al . (2020) dalam kajian kesehatan lingkungan.
Hasil  pengolahan  data  dengan  analisis Hot Spot Getis-Ord Gi* ditentukan berdasarkan nilai Z-Score yang  merupakan  nilai  standar deviasi,  sedangkan p-value adalah  derajat kepercayaan atau probability . Secara matematis,  rumus  analisis Hot  Spot  Getis-Ord Gi* adalah:
Gi* Xj Wij X
S
N
= Nilai Getis Ord-Gi*
= Nilai/ Atribut Fitur j
= Bobot Spasial antara Fitur i dan j = Nilai rata-rata
= Standar Deviasi
= Jumlah fitur
Hasil  analisis Hot  Spot  Getis-Ord  Gi* yang  signifikan  secara  statistik  dapat  dibagi menjadi dua. Semakin besar dan positif nilai Z- Score mengindikasikan  adanya hot  spot yang menunjukkan pola spasial mengelompok dengan  nilai  tinggi.  Sedangkan  apabila  nilai Z- Score semakin rendah dan bernilai negatif maka mengindikasikan  adanya  pola  spasial  dengan nilai rendah atau cold spot (Jana & Sar, 2016).
Gambar 1. Contoh kurva hasil analisis Hot Spot Getis-Ord Gi*
Ilustrasi  pada  Gambar  1  menunjukkan contoh  kurva  hasil  analisis Hot  Spot  Getis-Ord Gi*. Pola  spasial feature bernilai  rendah  ( cold spot) ditunjukkan  dengan  dengan  nilai Z-Score kurang  dari  –2.58  Std.  Dev.  Sedangkan  pola spasial  nilai  tinggi  ( hot  spot )  memiliki  nilai Z- Score lebih dari 2.58 Std. Dev.
Analisis Hot  Spot  Getis-Ord  Gi* dalam penelitian  ini  digunakan  untuk  mengetahui apakah  desa-desa  di  lokasi  kajian  membentuk pola mengelompok secara signifikan atau tidak, berdasarkan nilai produksi komoditas  unggulan tanaman  pangan.  Gambar  2  menampilkan perbedaan  antara  viasualisasi  data yang diklasifikasi,  misalkan  tinggi,  sedang,  dan rendah  (sebelah  kiri)  dan  visualisasi  data  yang diolah dengan analisis Hot Spot Getis-Ord Gi*
(sebelah  kanan) . Terlihat  bahwa  analisis statistik spasial dapat menunjukkan adanya pola spasial  yang  cenderung  mengelompok  dan informatif dibandingkan dengan klasifikasi data saja.  Analisis  spasial  menggunakan  parameter nilai  dan  juga  jarak  antar feature , berbeda dengan klasifikasi biasa yang hanya memvisualisasikan  data  saja.  Hasil  analisis  ini dapat  dijadikan  dasar  dalam  menentukan kawasan produksi komoditas unggulan. Adanya kawasan produksi produk unggulan ini kemudian  dapat  dijadikan  sebagai  dasar  dalam pengambilan kebijakan.
Gambar 2. Contoh perbedaan visualisasi data dengan klasifikasi dan hasil analisis Hot Spot Getis-Ord Gi*
Sumber: Esri, 2020

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran Umum Perekonomian Wilayah

## Kabupaten Pacitan
Keberhasilan pembangunan wilayah dapat  dinilai  salah  satunya  berdasarkan  pada kinerja  perekonomiannya.  Indikator  yang  dapat digunakan  untuk  menilai  kinerja  perekonomian wilayah misalnya adalah pertumbuhan ekonomi dan  pendapatan  per  kapita.  Dua  parameter tersebut  sering  digunakan  dalam  perhitungan
Tipologi  Klassen  untuk  menilai  potensi perekonomian  wilayah.  Analisis  dilakukan dengan  membandingkan  antara  nilai  laju pertumbuhan  ekonomi  dan  pendapatan  per kapita  wilayah  yang  lebih  kecil,  misalkan kabupaten  dengan  nilai  rata-rata  pada  wilayah yang  lebih  luas,  yakni  provinsi  (Muta’ali, 2015).
Kinerja  ekonomi  wilayah  Kabupaten Pacitan  secara  umum  lebih  rendah  daripada Provinsi Jawa Timur. Hal ini dibuktikan dengan Laju  Pertumbuhan  Ekonomi  (LPE)  Kabupaten Pacitan  antara  Tahun  2014  sampai  dengan Tahun  2018  yang  nilainya  selalu  lebih  rendah dari  LPE  Provinsi  Jawa  Timur.  Nilai  LPE Kabupaten  Pacitan  cukup  fluktuatif,  seperti yang  disajikan  pada  Gambar  3.  Nilai  LPE terendah berada pada periode Tahun 2017 yakni sebesar  4.98%  sedangkan  nilai  tertinggi  pada Tahun 2018 sebesar 5.51%.
Gambar 3. Perbandingan laju pertumbuhan ekonomi dan pendapatan per kapita antara Kabupaten Pacitan dan Provinsi Jawa Timur Tahun 2014 – 2018 Sumber: BPS, 2019
Secara  umum  nilai  LPE  Kabupaten Pacitan memiliki rerata selisih nilai LPE 0.32% dibandingkan  dengan  rata-rata  LPE  Provinsi Jawa  Timur.  Seperti  yang  disajikan  pada Gambar  3,  selisih  paling  besar  adalah  0.65% pada Tahun 2014, sedangkan pada Tahun 2018, nilai keduanya cukup dekat, yakni 5.51% untuk Kabupaten  Pacitan  dan  5.62%  untuk  Provinsi Jawa  Timur.  Artinya,  pertumbuhan  ekonomi  di Kabupaten  Pacitan  secara  umum  belum
memberikan  kontribusi  positif  dalam  upaya meningkatkan  kinerja  perekonomian  Provinsi Jawa Timur.
Berdasarkan  data  pada  Gambar  3,  nilai pendapatan per kapita Kabupaten Pacitan dalam kurun  waktu  Tahun  2014 – 2018  lebih  rendah bila  dibandingkan  dengan  rata-rata  pendapatan per  kapita  pada  tingkat  Provinsi  Jawa  Timur, bahkan  kurang  dari  separuhnya.  Selisih  nilai pendapatan per  kapita tersebut bahkan semakin
besar. Pendapatan per kapita Kabupaten Pacitan pada  tahun  2014  mencapai  15.62  juta rupiah/jiwa  sedangkan  rata-rata  Provinsi  Jawa Timur  adalah  32.7  juta  rupiah/jiwa.  Sedangkan pada  Tahun  2018,  pendapatan  per  kapita  di Kabupaten  Pacitan  mencapai  18.96  juta rupiah/jiwa  sedangkan  Provinsi  Jawa  Timur mencapai  38.04  juta  rupiah/jiwa.  Artinya, potensi  perekonomian  wilayah  Kabupaten Pacitan dapat dikatakan masuk dalam klasifikasi Wilayah Tertinggal ( low growth-low income) .
Gambar 4. Kontribusi lapangan usaha (%) terhadap PDRB Kabupaten Pacitan Tahun 2018 Sumber: BPS, 2019
Struktur  ekonomi  di  Kabupaten  Pacitan secara umum tidak dapat dipisahkan dari sektor pertanian.  Gambar  4  menunjukkan  bahwa Sektor Pertanian, Kehutanan dan Perikanan (A) memberikan  kontribusi  sebesar  25%  dari keseluruhan  nilai  PDRB  kabupaten.  Lapangan usaha  lainnya  yang  berkontribusi  lebih  dari 10%  hanya  ada  dua,  yakni  Perdagangan  Besar (G)  sebesar  18%  dan  Konstruksi  (F)  sebesar 15%. Artinya, Sektor Pertanian, Kehutanan dan Perikanan  adalah  kontributor  utama  ekonomi wilayah di Kabupaten Pacitan.
Hasil  analisis  DLQ  menurut  lapangan usaha pada PDRB pada Gambar 5 menunjukkan  terdapat  beberapa  sektor  yang memiliki  nilai  DLQ>1  (warna  biru)  dan sebagian  lain  sektor  dengan  nilai  DLQ<1 (warna  merah).  Sektor  Pertanian,  Kehutanan,
dan Perikanan (A) memiliki nilai DLQ tertinggi bila  dibandingkan  dengan  sektor  ekonomi lainnya, yakni 1.74.

## Gambar 5. Nilai DLQ menurut lapangan usaha di Kabupaten Pacitan Tahun 2013 dan 2018
Beberapa  sektor  lapangan  usaha  yang juga  merupakan  sektor  basis,  yakni  sektor Perdagangan besar dan eceran, Transportasi dan pergudangan, jasa  keuangan dan asuransi,  serta dan  jasa  lainnya.  Namun  demikian,  dapat dikatakan  Sektor  Pertanian,  Kehutanan  dan Perikanan  memiliki  spesialisasi  yang  paling tinggi  berdasarkan  nilai  DLQ.  Artinya,  sektor ini  memiliki  kriteria  untuk  dijadikan  sebagai sektor  unggulan  dalam  upaya  pembangunan ekonomi  daerah  di  Kabupaten  Pacitan  di  masa depan karena nilai spesialisasinya paling tinggi. Selain  itu  juga  karena  Sektor  Pertanian, Kehutanan  dan  Perikanan  memiliki  peran strategis  dalam  penyediaan  pangan,  menyerap tenaga  kerja  dan  juga  memiliki  keterkaitan dengan sektor lain, misalnya industri pengolahan.

## Penentuan Komoditas Unggulan Sub Sektor Tanaman Pangan
Pengembangan komoditas unggulan pada Sektor  Pertanian  khususnya  Sub  Sektor Tanaman  Pangan  memiliki  posisi  yang  sangat penting  dan  strategis  karena  kebutuhan  bahan pangan  masyarakat  yang  semakin  tinggi  dan dibutuhkan  suplai  yang  sifatnya  terus  menerus (Haris et al. , 2017). Komoditas tanaman pangan yang  terdapat  di  Kabupaten  Pacitan  dan  dikaji dalam  penelitian  ini  di  antaranya  adalah  Padi, Jagung,  Kedelai,  Ubi  Kayu,  Ubi  Jalar,  Kacang Tanah  dan  Kacang  Hijau.  Hal  ini  berkaitan dengan kelengkapan dan ketersediaan data.
Oktober 2020, 4 (3): 154-171
Produksi  komoditas  tanaman  pangan  di Kabupaten  Pacitan  dengan  volume  terbesar adalah Ubi Kayu, yakni mencapai 486,381 Ton pada  Tahun  2013  dan  menurun  cukup  drastis menjadi  311,211  Ton  pada  Tahun  2018. Komoditas dengan volume produksi pada posisi ke  dua  adalah  Padi  dengan  volume  produksi 172,688  Ton  pada  Tahun  2013,  dan  sedikit meningkat  menjadi  185,248  Ton  pada  Tahun 2018.  Apabila  diamati  secara  lebih  rinci, terdapat  kecenderungan  adanya  penurunan produksi  komoditas  tanaman  pangan.  Tercatat hanya  Padi  dan  Kacang  Hijau  saja  yang  nilai produksinya  meningkat  sedangkan  komoditas lainnya mengalami penurunan volume produksi.
Kondisi  ini  sedikit  berbeda  ditunjukkan nilai produksi tanaman pangan di Provinsi Jawa Timur.  Pada  tingkat  provinsi,  Padi  menempati posisi  pertama  sebagai  komoditas  tanaman pangan  yang  paling  banyak  dihasilkan,  yakni
mencapai lebih dari 12.19 juta Ton pada Tahun 2013  dan  meningkat  menjadi  lebih  dari  13.06 juta  Ton pada Tahun 2018. Pada posisi ke dua, Jagung  menjadi  komoditas  tanaman  pangan dengan  volume  produksi  mencapai  lebih  dari 6.29  juta  Ton  pada  Tahun  2013 dan  meningkat tipis menjadi 6.33 juta Ton pada Tahun 2018.
Berdasarkan  data  pada  Tabel  2  tersebut, dapat  dikatakan  bahwa  Kabupaten  Pacitan bukan merupakan  sentra produksi Padi di Jawa Timur.  Nilai  produksi  Padi  di  Kabupaten Pacitan  hanya  berkontribusi  sekitar  1.4%  dari total  produksinya.  Hal    ini  disebabkan  oleh kondisi  fisik  wilayahnya  yang  banyak  berupa perbukitan  karst.  Kondisi  kesuburan  tanah  dan ketersediaan  air  kurang  mendukung  untuk kegiatan pertanian lahan basah. Secara lengkap, data  produksi  komoditas  tanaman  pangan  di Kabupaten  Pacitan  dan  Provinsi  Jawa  Timur disajikan pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Produksi komoditas tanaman pangan di Kabupaten Pacitan dan Provinsi Jawa Timur Tahun 2013
dan 2018 (Ton) Komoditas Pacitan Jawa Timur 2013 2018 2013 2018 Padi 172,688 185,248 12,198,707 13,060,464 Jagung 147,641 97,446 6,295,301 6,335,252 Ubi Kayu 486,381 311,211 4,245,984 2,908,417 Ubi Jalar 3,099 338 411,781 257,414 Kedelai 3,853 1,358 361,986 200,916 Kacang Tanah 9,991 5,081 213,831 153,216 Kacang Hijau 49 73 66,772 52,403 Jumlah 823,702 600,755 23,794,362 22,968,082 Sumber: BPS, 2013 dan 2018 Tabel 3. Hasil analisis IKS, DLQ, MRP dan SD pada komoditas tanaman pangan di Kabupaten Pacitan Komoditas IKS MRP DLQ SD Padi 0.26 1.03 -0.06 2.32 Jagung 0.17 -53.97 0.36 55.16 Ubi Kayu 0.55 1.14 -0.07 73.06 Ubi Jalar 0.00 2.38 -0.25 2.45 Kedelai 0.00 1.46 -0.1 0.41 Kacang Tanah 0.01 1.73 -0.12  31.91 Kacang Hijau 0.00 -2.28 0.14 0.44 Sumber: BPS, 2013 dan 2018
Berdasarkan  data  komoditas  tanaman pangan  tersebut  [Tabel  2],  lantas  dilakukan beberapa  analisis  untuk  menilai  performa  dari masing-masing komoditas, yakni analisis
Indeks  Kontribusi  Sektoral  (IKS), Dynamic Location  Quotient (DLQ),  Model  Rasio Pertumbuhan  (MRP),  dan  Rasio  Produksi- Kebutuhan  ( Supply-Demand/ SD.  Hasil  dari empat  analisis  tersebut  kemudian  diolah kembali  untuk  menghasilkan  Indeks  Komposit. Hasil analisis tersebut disajikan pada Tabel 3.
Berdasarkan analisis komoditas unggulan [Tabel  3]  dapat  diketahui  bahwa  Ubi  Kayu secara  umum  memiliki  nilai  rata-rata  Indeks Kontribusi  Sektoral  yang  paling  tinggi  dengan skor  0.55.  Data  ini  diperoleh  dari  pengolahan data produksi tanaman pangan Tahun 2013 dan 2018.  Artinya,  produksi  Ubi  Kayu  rata-rata mampu berkontribusi lebih dari separuh volume
produksi  tanaman  pangan  di  Kabupaten Pacitan.  Nilai  tersebut  memiliki  selisih  yang cukup  besar  apabila  dibandingkan  dengan produksi Padi dan Jagung yang berada di posisi ke  dua  dan  tiga,  dengan  masing-masing  hanya memiliki nilai kontribusi 0.26 dan 0.17.
Pada  kolom  MRP,  yang  menunjukkan nilai  analisis  Model  Rasio  Pertumbuhan,  nilai komoditas  Jagung  menunjukkan  nilai  minus, yakni  -53.97,  atau  merupakan  yang  paling rendah di antara komoditas lainnya. Kondisi ini disebabkan  oleh  menurunnya  produksi  Jagung yang  mencapai  50,195  Ton,  dari  yang  awalnya 147,641 Ton Pada Tahun 2013 menjadi 97,446 Ton  pada  Tahun  2018.  Padahal,  pada  tingkat provinsi,  komoditas  Jagung  justru  mengalami peningkatan  volume  produksi  sebesar  39,951 Ton.  Artinya,  rasio  pertubuhan  komoditas Jagung paling rendah, karena volume produksinya  menurun  di  saat  pada  tingkat provinsi mengalami peningkatan.
Analisis basis atau spesialisasi komoditas tanaman  pangan  menggunakan  metode  DLQ menunjukkan bahwa seluruh komoditas tanaman  pangan  di  Kabupaten  Pacitan  secara umum tidak memiliki potensi sebagai basis atau tidak  prospektif  untuk  dikembangkan  di  masa depan. Hal ini karena hasil analisis menunjukkan  tidak  ada  komoditas  yang memiliki nilai lebih besar dari satu (>1), bahkan banyak yang bernilai negatif. Hanya Jagung dan Kacang  Hijau  saja  yang  nilainya  positif  (0.36 dan  0.14).  Hal  ini  mengindikasikan  volume produksi tanaman pangan cenderung
mengalami  penurunan  dari  Tahun  2013  ke Tahun 2018. Hal ini berakibat pada penurunan
Analisis terakhir
yakni terkait perbandingan nilai produksi-kebutuhan
menunjukkan  bahwa  banyak  komoditas  yang memiliki potensi untuk dikembangkan mengingat  produksinya  lebih  tinggi  daripada konsumsinya.  Sebagai  contoh,  Ubi  Kayu memiliki  nilai  rata-rata  paling  tinggi,  yakni mencapai 73.06. Artinya, produksi Ubi Kayu di Kabupaten  Pacitan  lebih  besar  daripada konsumsi  penduduknya.  Pada  Tahun  2013, jumlah  penduduk  Kabupaten  Pacitan  mencapai 549,481  jiwa  dan  membutuhkan  Ubi  Kayu
sebanyak  4,615  Ton.  Padahal  produksinya mencapai 486,381 Ton. Sedangkan pada Tahun 2018,  volume  produksinya  turun  menjadi 311,211  Ton  berbanding  dengan  7,636  Ton kebutuhannya  dari  sebanyak  553,388  jiwa penduduk.  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa produksi  Jagung  di  Kabupaten  Pacitan  sudah mampu untuk mencukupi kebutuhan penduduknya  dan  dapat  digunakan  untuk pemenuhan  kebutuhan  di  wilayah  lainnya. Secara lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 3.
Hasil  analisis  IKS,  MRP,  DLQ  dan  SD kemudian  diolah  kembali  dengan  metode scalling atau  diskalakan  agar  kemudian  dapat dikombinasikan  menjadi  Indeks  Komposit untuk  menentukan  komoditas  unggulan  di Kabupaten  Pacitan.  Hasil  analisis  Indeks Komposit  menunjukkan  bahwa  Ubi  Kayu memiliki  nilai  Indeks  Komposit  paling  tinggi, yakni  mencapai  81.95.  Apabila  dilihat  dari analisis  sebelumnya,  dapat  dikatakan  bahwa Ubi Kayu memiliki keunggulan pada kontribusinya  yang  besar  terhadap  volume produksi  tanaman  pangan  dan  juga  memiliki rasio  produksi-kebutuhan  yang  tinggi.  Hal  ini dibuktikan  dengan  nilai  IKS  dan  SD  yang paling  tinggi  di  antara  komoditas  lainnya. Selain  Ubi  Kayu,  komoditas  tanaman  pangan yang  juga  berpotensi  dengan  nilai  Indeks Komposit pada urutan kedua dengan nilai 51.53 adalah  Jagung  dan  urutan  ketiga  yakni  Padi dengan  Indeks  Komposit  sebesar  44.68.  Secara lebih  rinci,  hasil  perhitungan  Indeks  Komposit disajikan pada Tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Hasil Scalling dan penilaian indeks komposit  komoditas  tanaman  pangan  di Kabupaten Pacitan Komoditas IKS MRP DLQ SD IK Padi 46.72  97.61  31.74 2.63 44.68 Jagung 30.78 0 100  75.35 51.53 Ubi Kayu 100  97.81 30 100 81.95 Ubi Jalar 0.38 100 0 2.81 25.8 Kedelai 0.61  98.36  24.66 0  30.91 Kacang Tanah 1.84  98.86  21.12  43.36 41.3 Kacang Hijau 0  91.74  64.98 0.05  39.19 Sumber: BPS, 2013 dan 2018
Oktober 2020, 4 (3): 154-171
Komoditas  unggulan  tanaman  pangan berdasarkan  hasil  kajian  ini  cukup  sesuai dengan kebijakan pemerintah daerah Kabupaten Pacitan  yang  tertuang  dalam  Keputusan  Bupati No.005/180/408.46/2008  tentang  Penetapan
Komoditas Unggulan Pada Kawasan Agropolitan.  Pemerintah  daerah  Kabupaten Pacitan menetapkan komoditas unggulan tanaman  pangan  berupa  Jagung  di  Kecamatan Nawangan  dan  Kecamatan  Bandar,  dan  juga Ubi  Kayu  yang  dikembangkan  di  Kecamatan Bandar.
Hasil kajian ini menambahkan komoditas Padi  sebagai  komoditas  unggulan  karena  Padi memiliki  kontribusi  terbesar  setelah  Ubi  Kayu, terhadap  volume  produksi  tanaman  pangan. Selain  itu,  padi  juga  merupakan  sumber makanan pokok yang berdasarkan data konsumsi  pangan,  rata-rata  konsumsi  per kapitanya paling tinggi di antara komoditas lain karena  merupakan  makanan  pokok,  yakni  140 kg/kap/tahun atau setara dengan 89.7 kg/kap/tahun  beras.  Artinya,  produksi  Padi  di daerah  perlu  ditingkatkan  untuk  mendukung swadaya  atau  kemandirian  daerah  dalam menyediakan  makanan  pokok.  Berdasarkan analisis  tersebut  di  atas  maka  dapat  dikatakan bahwa komoditas unggulan tanaman di Kabupaten  Pacitan  dapat  disusun  menjadi  tiga prioritas. Prioritas 1 adalah Ubi Kayu, Prioritas 2 adalah Jagung, dan Prioritas 3 adalah Padi.
Analisis Hot Spot Getis-Ord Gi* untuk
Penentuan Kawasan Produksi Komoditas

## Unggulan Tanaman Pangan
Pengembangan komoditas unggulan
tanaman  pangan  berbasis  kawasan  mengadopsi konsep pengembangan kawasan industri. Menurut Marshal (1919) dalam Kuncoro (2007) kawasan  industri  merupakan  kawasan  produksi komoditas  unggulan  yang  terspesialisasi  secara geografis.  Analisis Hot  Spot  Getis-Ord  Gi* dapat  digunakan  untuk  mengetahui  sebaran spasial  (Kurniawan,  2013).  Dalam  konteks Kabupaten Pacitan, penentuan kawasan produksi  komoditas  unggulan  tanaman  pangan didasarkan  pada  analisis  statistik  spasial Hot
Spot Getis-Ord Gi* . Volume produksi
komoditas  unggulan,  yakni  Ubi  Kayu,  Jagung dan  Padi  digunakan  sebagai  variabel  yang dianalisis pada unit wilayah tingkat desa.
Hasil  analisis Hot  Spot  Getis-Ord  Gi* untuk  komoditas  unggulan  Prioritas  1,  Ubi Kayu [Gambar 6] menunjukkan bahwa terdapat satu  pola  spasial,  yakni Hot  Spot di  bagian timur  laut . Pola  spasial  ini  terbentuk  karena adanya  pengelompokan  desa-desa  dengan volume  produksi  Ubi  Kayu  tinggi.  Terdapat tujuh desa yang memiliki nilai GiZScore > 2.58 Std.  Dev.  dan  semuanya  berada  di  Kecamatan Bandar, yakni Desa Jeruk, Bangunsari,
Watupatok,  Tumpuk,  Petungsinarang,  Bandar, dan Kledung.
Gambar 6. Hasil analisis Hot Spot Getis-Ord Gi*

## produksi ubi kayu
Berdasarkan  hasil  analisis  ini  dapat dikatakan  bahwa  sentra  produksi  atau  pusat pengembangan  komoditas  unggulan  Ubi  Kayu di  Kabupaten  Pacitan  adalah  di  Kecamatan Bandar.  Lahan  pertanian  di  kecamatan  ini menurut data BPS, sebagian besar berupa lahan kering  berupa  tegalan  atau  ladang,  yakni mencapai  85%  atau  seluas  10,055  Ha.  Kondisi ini  menjadikan  Ubi  Kayu  menjadi  salah  satu komoditas  tanaman  pangan  yang  cocok dibudidayakan  di  kawasan  ini.  Kondisi  ini berbeda  cukup  signifikan  dengan  wilayah Kabupaten  Pacitan  di  sebelah  barat  laut  dan tenggara didominasi oleh perbukitan karst yang solum  tanahnya  tipis  dan  kurang  subur. Produksi  Ubi  Kayu  di  wilayah  tersebut  tidak
sebaik yang ada di Kecamatan Bandar sehingga hasil  analisis  menunjukkan  pada  wilayah tersebut  tidak  terbentuk  pola hot  spot .  Artinya hasil  analisis  ini  juga  sesuai  dengan  kebijakan pemerintah daerah yang mengarahkan pengembangan  kawasan  agropolitan  dengan komoditas Ubi Kayu di Kecamatan Bandar.
Komoditas unggulan Prioritas 2 berdasarkan  hasil  analisis  adalah  Jagung. Menurut  hasil  analisis Hot  Spot  Getis-Ord  Gi* pada  komoditas  Jagung,  terbentuk  satu  pola spasial Hot  Spot seperti  yang  disajikan  pada Gambar  7. Pola  spasial  terbentuk  pada  wilayah di  bagian  timur  laut  atau  di  sekitar  Kecamatan Bandar.  Desa-desa  yang  memiliki  volume produksi tinggi dan berdekatan terdiri dari tujuh desa,  dengan  nilai  GiZScore  lebih  dari  2.58 Std.Dev.  Sebanyak  enam  dari  tujuh  desa tersebut  berada  di  Kecamatan  Bandar,  dan  satu desa berada di Kecamatan Tegalombo. Hasil ini semakin  menegaskan  pembahasan  sebelumnya bahwa  memang  kondisi  fisik  wilayah  di Kecamatan  Bandar  lebih  baik  dalam  arti  untuk kegiatan  budidaya  tanaman  pangan  bila dibandingkan dengan wilayah Kabupaten Pacitan  sisi  tenggara  dan  barat  laut.  Kawasan sepanjang  pesisir  selatan  Kabupaten  Pacitan cenderung kurang subur dan memiliki keterbatasan sumberdaya air karena dipengaruhi oleh bentuklahan karst.
Gambar 7. Hasil Analisis Hot Spot Getis-Ord Gi* Produksi Jagung
Hasil  analisis hot  spot menunjukkan adanya perbedaan dengan kebijakan pemerintah
daerah  yang  menetapkan  lokasi  pengembangan komoditas  Jagung  di  dua  kecamatan,  yakni Kecamatan  Bandar  dan  Kecamatan  Nawangan. Artinya,  produksi  Jagung  di  Kecamatan Nawangan  berdasarkan  data  BPS  secara  umum belum  sebaik  yang  ada  di  Kecamatan  Bandar. Oleh  karena  itu  perlu  adanya  evaluasi  dan pengkajian  lebih  lanjut  mengenai  kebijakan penetapan Kecamatan Nawangan sebagai sentra produksi Jagung.
Komoditas  tanaman  pangan  Prioritas  3 yakni  Padi,  menunjukkan  pola  spasial  yang menarik. Hasil analisis Hot Spot Getis-Ord Gi* pada Gambar 8. menunjukkan terdapat dua pola spasial, yakni Hot Spot dan Cold Spot. Kawasan yang  terbentuk  dengan  nilai  produksi  tinggi dengan nilai GiZScore lebih dari 2.58 Std.Dev. untuk  komoditas  padi  terdapat  di  dua  lokasi, yakni di timur laut, sebanyak lima desa terdapat di  Kecamatan  Bandar  dan  satu  desa  di Kecamatan Tegalombo. Sedangkan pola spasial Hot  Spot pada  sisi  barat  laut  terdapat  tiga  desa di  Kecamatan  Punung  dan  satu  desa  di Kecamatan  Pringkuku.  Hasil  ini  mempertegas bahwa  wilayah  Kabupaten  Pacitan  di  sisi sebelah  utara  memiliki  kondisi  fisik  yang  lebih mendukung  untuk  kegiatan  budidaya  pertanian dibandingkan dengan wilayah sepanjang pesisir selatan.
Gambar 8. Hasil Analisis Hot Spot Getis-Ord Gi* Produksi Padi
Hasil  analisis  pada  Gambar  8  juga menunjukkan  adanya  pola  spasial Cold  Spot atau  pengelompokan  desa-desa  yang  memiliki
Oktober 2020, 4 (3): 154-171
volume  produksi  komoditas  padi  rendah.  Nilai GiZScore  yang  berada  pada  nilai  lebih  kecil dari  -2.58  Std.Dev.  merupakan  area Cold  Spot . Pola  spasial Cold  Spot terdapat  di  dua  lokasi yang  sebagian  besar  terdapat  di  sekitar Kecamatan  Pacitan  dan  sebagian  kecil  di Kecamatan  Ngadirojo.  Produksi  padi  di  sekitar Kecamatan  Pacitan  yang  membentuk  kawasan dengan  produksi  rendah  dapat  dipahami mengingat  wilayah  ini  merupakan  perkotaan Kabupaten  Pacitan.  Penggunaan  lahan  di kawasan  perkotaan  pada  umumnya  cenderung mengalami  perubahan  sehingga  berpengaruh terhadap  produksi  Padi,  sehingga  luas  lahan pertanian semakin menyempit. Pola cold spot di sekitar  Kecamatan  Ngadirojo  dipengaruhi  oleh kondisi  fisik  wilayah  ini  yang  kurang  subur. Lebih  dari  90%  wilayahnya  merupakan  lahan kering,  terutama  adalah  hutan  rakyat  dan tegalan.
Penentuan  kawasan  produksi  komoditas unggulan  tanaman  pangan  pada  penelitian  ini cukup  berbeda  jika  dibandingkan  dengan penelitian  lainnya.  Sebagai  contoh  penelitian yang  dilakukan  oleh  Klau  (2019)  yang menganalisis  sebaran  komoditas  unggulan dalam  pengembangan  kawasan  agropolitan  di Kabupaten  Malaka.  Analisis  produk  unggulan didasarkan  pada  unit  kecamatan  sehingga produk  unggulan  dikembangkan  di  beberapa kecamatan.  Hampir  sama  dengan  penelitian Wicaksono  (2011)  yang  melakukan  analisis produk  unggulan  berdasarkan  pada  unit kecamatan  sehingga  analisisnya  penentuan kawasannya  menjadi  bersifat  lebih  umum. Sedikit  berbeda,  Novitasari  (2018)  melakukan identifikasi  komoditas  unggulan  pada  tingkat kecamatan,  namun  tanpa  merujuk  pada  lokasi yang  rinci  atau  desa-desa  dalam  menentukan kawasan pengembangan komoditas unggulannya.
Pada  penelitian  ini,  analisis  produk unggulan  diidentifikasi  pada  tingkat  kabupaten untuk  kemudian  dianalisis  secara  spasial  untuk penentuan kawasan pengembangannya.
Kelebihan  penelitian  ini  dalam  menentukan kawasan  pengembangan  komoditas  unggulan adalah  pertama,  hasil  identifikasi  lebih  rinci
karena  data  yang  digunakan  dan  juga  unit analisisnya  lebih  rinci,  yakni  pada  unit  desa. Kedua,  kawasan  pengembangan  komoditas unggulan  yang  dihasilkan  lebih  fokus  dan komprehensif karena memang terdiri dari desa- desa yang memiliki volume produksi komoditas tanaman  pangan  yang  tinggi  dan  letaknya berdekatan. Tentu saja hal ini dapat memudahkan dalam proses perencanaan fasilitas  pendukung  dan  pengembangan  sektor pendukungnya.  Artinya,  analisis Hot  Spot Getis-Ord  Gi* efektif  untuk  menentukan kawasan  pengembangan  komoditas  unggulan tanaman pangan secara rinci dan komprehensif.

## KESIMPULAN
Hasil kajian menunjukkan laju pertumbuhan ekonomi Kabupaten Pacitan lebih lambat bila dibandingkan dengan Provinsi Jawa Timur,  dengan  sektor  pertanian  sebagai kontributor  terbesar  terhadap  PDRB  (25%). Komoditas  unggulan  pada  sektor  pertanian khususnya  sub  sektor  tanaman  pangan  adalah Ubi  Kayu,  Jagung  dan  Padi.  Berdasarkan  hasil analisis hot spot Kecamatan Bandar merupakan kawasan  pengembangan  komoditas  Ubi  Kayu, Jagung, dan Padi. Khusus untuk komoditas Padi juga  memiliki  kawasan  pengembangan  di sebagian  Kecamatan  Punung  dan  Kecamatan Pringkuku  berdasarkan  analisis hot  spot . Penentuan  kawasan  pengembangan  komoditas unggulan  tanaman  pangan  berdasarkan  unit desa dan analisis spasial memberikan gambaran yang lebih rinci dan terpadu.

## DAFTAR PUSTAKA
Aghajani,  M.  A.,  Dezfoulian,  R.S.,  Arjroody,
A.R.,  &  Rezaei,  M.  (2017).  Applying GIS to Identify the Spatial and Temporal Patterns of Road Accidents Using Spatial Statistics  (case  study:  Ilam  Province, Iran). Transportation Research Procedia,
25 , 2126–2138.
Ajibade,  F.  O.,  Olajire,  O.  O.,  Ajibade,  T.F., Nwogwu,  N.A.,  Lasisi,  K.H.,  Alo,  A.B.,
Owolabi, T.A., & Adewumi, J. R. (2019).
Combining multicriteria decision analysis with GIS for suitably  siting landfills in a
Nigerian state. Environmental and
Sustainability Indicators , Volume 3-4, 1–
14.
BPS Jatim. (2018). Provinsi Jawa Timur dalam Angka 2018 . BPS Provinsi Jawa Timur. BPS Pacitan. (2018). Kabupaten Pacitan dalam Angka 2018 . BPS Provinsi Jawa Timur.
BPS Pacitan. (2018). PDRB Kabupaten Pacitan
2018 . BPS Provinsi Jawa Timur. BPS  Pacitan.  (2018). Kecamatan  di  Pacitan 2018 . BPS Provinsi Jawa Timur.
Badan  Litbang  Pertanian.  (2005). Panduan Umum:  Pelaksanaan  Pengkajian  serta Program  Informasi,  Komunikasi,  dan Diseminasi  di  BPTP .    Departemen
Pertanian.
Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional.
(2004). Kajian  Strategi  Pengembangan Kawasan  Dalam  Rangka  mendukung Akselerasi  Peningkatan  Daya  Saing
Daerah . Jakarta. Bangun,  R.  H.  B.  (2016).  Analisis  Klaster  Non Hierarki Dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota  Di  Sumatera  Utara Berdasarkan Faktor Produksi Padi. Agrica ( Jurnal  Agribisnis  Sumatera Utara), 4 (1), 54–61.
Berawi, M. A., Zagloel, T. Y., & Mulyanto, H.
(2017). Producing alternative concept for the  Trans-Sumatera  toll  road  project development  using  location  quotient method. Procedia  Engineering, 171 , 265–273.
ESRI.  Hot  Spot  Analysis  (Getis-Ord  Gi*). https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10. 3/tools/spatial-statistics-toolbox/hot-spot- analysis.htm (20 Juni 2020).
Fauzi,  M.  R.,  Rustiadi,  E.  &  Mulatsih,  S. (2019).  Ketimpangan,  Pola  Spasial,  dan
Kinerja Pembangunan Wilayah di Provinsi Jawa Timur. Journal of Regional and Rural Development Planning (Jurnal Perencanaan Pembangunan  Wilayah  dan  Perdesaan) ,
3 (3), 157–171.
Gastineau, A., Robert, A., Sarrazin, F., Mihoub, J.B.,  &  Quenette,  P.  Y.  (2019). Spatiotemporal  depredation  hotspots  of brown  bears, Ursus  arctos ,  on  livestock in  the  Pyrenees,  France. Biological Conservation, 238 (108210), 1–11.
Haris,  W.  A.,  Sarma,  M.  &  Falatehan,  A.  F. (2017).  Analisis  Peranan  Subsektor Tanaman Pangan terhadap Perekonomian Jawa  Barat. Journal  of  Regional  and Rural  Development  Planning  (Jurnal Perencanaan Pembangunan Wilayah dan Perdesaan) , 1 (3), 231–242.
Hatamleh, R. I., Jamhawi, M. M., Al-Kofahi, S. D.,  &  Hijazi,  H.  (2020).  The  Use  of  a GIS  System  as  a  Decision  Support  Tool for  Municipal  Solid  Waste  Management Planning:  The  Case  Study  of  Al  Nuzha District,
Irbid, Jordan. Procedia Manufacturing, 44 , 189–196. Hendayana,  R.  (2003).  Aplikasi  Metode Location Quotient (LQ) Dalam Penentuan Komoditas Unggulan Nasional. Informatika  Pertanian , 12 (2),
1–21.
Ijumulana,  J.,  Ligate,  F.,  Bhattacharya,  P., Mtalo,  F.,  &  Zhang,  C.  (2020).  Spatial analysis  and  GIS  mapping  of  regional hotspots  and  potential  health  risk  of fluoride concentrations in groundwater of northern  Tanzania. Science  of  the  Total Environment, 735 , 1–16.
Oktober 2020, 4 (3): 154-171
Jana, M. & Sar, N. (2016). Modeling of hotspot detection  using  cluster  outlier  analysis and Getis-Ord Gi* statistic of educational development  in  upper-primary  level, India. Model. Earth Syst. Environ, 2 (60).
1–10. Keputusan Bupati No.005/180/408.46/2008 tentang  Penetapan  Komoditas  Unggulan Pada Kawasan Agropolitan. Klau,  A.  D.,  Rustiadi,  E.  &  Siregar,  H.  (2019). Analisis Pengembangan Kawasan Agropolitan Berbasis Tanaman Pangan di Kabupaten Malaka Provinsi Nusa Tenggara  Timur. Journal  of  Regional and Rural Development Planning (Jurnal Perencanaan Pembangunan Wilayah dan
Perdesaan), 3 (3), 172–179. Kuncoro,  M.  (2007). Ekonomika  Industri Indonesia . CV. Andi Offset. Kurniawan,  A.  (2013). Model  Prediksi Keberlanjutan Pembangunan Berdasarkan  Daya  Dukung  Wilayah  Di Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY). Disertasi . Universitas Gadjah Mada. Kurniawan,  A.  &  Sadali,  M.I.  (2015).
Pemanfaatan  Analisis  Spasial  Hotspot
(Getis  Ord  Gi*)  untuk  Pemetaan  Klaster
Industri di Pulau Jawa dengan memanfaatkan Sistem Informasi Geografi. Hibah  Penelitian  Dosen  SV UGM. Laili,  E.  F.,  &  Diartho,  H.C.  (2018). Pengembangan Kawasan Pertanian Berbasis  Tanaman  Pangan  di  Kecamatan Wuluhan,  Kabupaten  Jember. Journal  of Regional and Rural Development Planning (Jurnal Perencanaan Pembangunan  Wilayah  dan  Perdesaan), 2 (3), 209–217.
Longley,  P.  A.,  Goodchild,  M., Maguire,  D. J., &  Rhind,  D.  W.  (2015). Geographic Information Systems & Science . Wiley. Muta’ali,  L. (2012). Daya  Dukung  Lingkungan untuk Perencanaan Pengembangan Wilayah . Badan Penerbit Fakultas
Geografi  (BPFG)  Universitas  Gadjah Mada.
Muta’ali,  L.  (2015). Teknik  Analisis  Regional untuk Perencanaan Wilayah, Tata Ruang dan Lingkungan . Badan Penerbit Fakultas  Geografi  (BPFG)  Universitas Gadjah Mada.
Mutheneni, S. R., Mopuri, R., Nasih, S., Gunti, D., & Upadhyayula, S. M. (2018). Spatial distribution  and  cluster  analysis  of dengue  using  self  organizing  maps  in Andhra  Pradesh,  India,  2011–2013. Parasite  Epidemiology  and  Control,  3 ,
52–61. Novitasari,  F.  &  Ayuningtyas,  R.  V.  (2018). Identifikasi Komoditas Unggulan Pertanian  dalam  Mendukung  Kawasan Agropolitan  Studi  Kasus:  Kecamatan Pasaleman,  Kabupaten  Cirebon. Journal of  Regional  and  Rural  Development Planning (Jurnal Perencanaan Pembangunan  Wilayah  dan  Perdesaan), 2 (3), 218–227.
Nyerges,  T.  L.,  &  Jankowski,  P.  (2010).
Regional  and  Urban  GIS:  A  Decision Support Approach. The Guilford Press. Rustiadi,  E.,  Saefulhakim,  S.,  &  Panuju,  D.  R. (2011). Perencanaan dan Pengembangan Wilayah .  Crestpent  Press  dan  Yayasan Pustaka Obor Indonesia.
Safitri,  D.,  Widiharih,  T.,  Wilandari,  Y.,  & Saputra,  A.  H.  (2012).  Analisis Cluster Pada  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Tengah Berdasarkan  Produksi  Palawija. Media Statistika, 5 (1), 11–16.
Sitorus,  S.  R  P.,  Mulya,  S.  P.,  Iswati,  A., Panuju,  D.  R.,  &  Iman,  L.  O.  S.  (2014).
Teknik  Penentuan  Komoditas  Unggulan Pertanian  Berdasarkan  Potensi  Wilayah dalam  Rangka  Pengembangan  Wilayah. Prosiding  Seminar  Nasional  ASPI  2014: Mengembangkan Kota dan Wilayah yang Tangguh  dan  Berkelanjutan. 396–406. Riau. Tarigan, R. (2005). Perencanaan Pembangunan Wilayah. Bumi Aksara.
Undang-undang  No.  6  Tahun  2014  tentang Desa.
Wade, T., & Somer,  S. (2006). A to Z GIS: An Illustrated  Dictionary  of  Geographic Information Systems . Esri Press. Wicaksono,  I.  A.  (2011).  Analisis Location
Quotient Sektor  dan  Subsektor  Pertanian pada  Kecamatan  Purworejo. Jurnal  Ilmu Ilmu Pertanian , 6 (1), 11–18.