Jurnal Agrotek  Tropika,  Mei  2023,  Vol  11,  No.  2,  pp.  217  -    226 DOI  :  http://dx.doi.org/10.23960/jat.v11i2.7185 ISSN:  2337-4993  (Print),  2620-3138  (Online)
ZONASI AGROKLIMAT KABUPATEN LAMPUNG TENGAH UNTUK TANAMAN  PADI  BERBASIS GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM

## AGROCLIMATE  ZONATION  CENTRAL  LAMPUNG  REGENCY  FOR RICE  BASED  ON  GEOGRAPHIC  INFORMATION  SYSTEM
Ridwan*, Muhammad Amin, & Sandi Asmara Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia *Email: zahabridwan@gmail.com
* Corresponding Author, Diterima: 20 Jan. 2023, Direvisi: 5 Mar. 2022, Disetujui: 12 Apr. 2023

## ABSTRACT
Climate classification in Indonesia is needed to simplify the climate which is very diverse. The classification system  that  is  quite  often  used  in  Indonesia  is  the  Schmidt-  Ferguson  and  Oldeman  classification.  The location in this research is Central Lampung Regency. In determining the climate type of Central Lampung Regency, there are 2 levels of the Schmidt-Ferguson climate suitability category for rice. The Sangat Sesuai (SS) category was 68.087,22 ha from 45,29% of the total ricefield area and for the Sesuai (S) category it was 82,235.04 ha from 54,71% of the total ricefield area. In Oldeman’s climate suitability for rice, there are 2  levels  of  categories.  The  area  for  the  Sangat  Sesuai  (SS)  is  146,097.48  ha  from  97,17%  of  the  total ricefield area and for the Sesuai (S) category it is 4,252.54 ha from 2,83% of the total ricefield area. Rice suitability analysis was carried out to obtain a rice agro-climatic zone based on a ricefield use map and 5 regional  limiting  factors,  namely:  1)  Oldeman  climate  classification,  2)  Schmidt-Ferguson  climate classification, 3) Temperature, 4) Humidity, and 5) Slope. These 5 factors will be overlaid using Quantum GIS. The result of this analysis is that Central Lampung Regency is dominated by the Sesuai (S) category which is good for agricultural activities, especially rice plants. In the Central Lampung Regency, there are 3 categories of suitability for rice plants. In the Sangat Sesuai (SS) category of 104.088,48 ha of 69,21% of the  total  area  of  ricefields,  for  the  Sesuai  (S)  category  of  45,915,96  ha  of  30,53%  of  the  total  area  of ricefield, and in the Tidak Sesuai (TS) category of 389,09 ha of 0,25% of the total area of ricefield.
Keywords : Climate, oldeman, rice, schmidt-ferguson, suitability, scoring

## ABSTRAK
Klasifikasi iklim di Indonesia diperlukan untuk menyederhanakan iklim yang jumlahnya sangat beragam. Sistem klasifikasi yang cukup sering digunakan di Indonesia  adalah  klasifikasi  Schmidt  –  Ferguson  dan  Oldeman. Lokasi  dalampenelitian ini adalah Kabupaten Lampung tengah. Dalam penentuan tipe iklim Kabupaten Lampung Tengah didapatkan 2 tingkat kategori kesesuaian iklim Schmidt- Ferguson terhadap padi.   Kategori Sangat Sesuai (SS) sebesar 68.087,22 ha dari 45,29% luas total lahan sawah dan untuk kategori Sesuai (S) sebesar 82.235,04 ha dari 54,71% luas total lahan sawah. Pada kesesuaian iklim Oldeman terhadap padi didapatkan  2 tingkat  kategori.  Luas  untuk  Kategori  Sangat  Sesuai  (SS)  sebesar 146.097,48 ha dari 97,17% luas total lahan sawah dan untuk kategori Sesuai (S) sebesar 4.252,54 ha dari 2,83% luas total lahan sawah. Analisa kesesuaian padi dilakukan untuk mendapatkan zona agroklimat padi berdasarkan peta guna lahan sawah dan 5 faktor pembatas wilayah, yaitu: 1) Klasifikasi iklim oldeman, 2) Klasifikasi iklim Schmidt-Ferguson, 3) Suhu, 4) Kelembaban, dan 5) Kemiringan lereng. Ke-5 faktor tersebut akan di- overlay menggunakan Quantum GIS. Hasil dari analisa ini adalah bahwa Kabupaten Lampung Tengah didominasi kategori Sesuai (S) yang dimana baik untuk kegiatan pertanian terutama tanaman padi. Wilayah kabupaten lampung Tengah terdapat 3 kategori tingkat kesesuaian   terhadap tanaman  padi. Pada kategori  Sangat Sesuai  (SS) sebesar 104.088,48  ha dari 69,21% luas total lahan sawah, untuk kategori Sesuai (S) sebesar 45.915,96 ha dari 30,53% luas total lahan sawah, dan kategori Tidak Sesuai (TS) sebesar 389,09 ha dari 0,25% luas total lahan sawah.
Kata kunci :  Iklim, kesesuaian, Oldeman, padi, Schmidt-Ferguson, skoring

## 1.  PENDAHULUAN
Seiring  pergantian  waktu,  perubahan  iklim selalu terjadi dan mempengaruhi beberapa sektor. Pendapat Irianto (2003) mengatakan, telah terjadi pembentukan pola atau siklus tertentu dalam skala perubahan iklim, termasuk yang terjadi di Lampung Tengah,  Provinsi  Lampung.  Lampung  Tengah merupakan  salah  satu  kabupaten  di  Provinsi Lampung yang memiliki jumlah penduduk sebesar 1.271.566 jiwa dengan mayoritas mata pencaharian berada pada sektor pertanian. Komoditas tanaman pangan yang paling banyak di Lampung Tengah antara lain padi, ubi kayu, jagung dan kedelai. Luas areal panen padi yang ada di kabupaten ini sebesar 158.908 ha dengan produktifitas padi total 1.550 kuintal/ha (BPS, 2019).
Pertumbuhan  dan  perkembangan  tanaman pangan tersebut dipengaruhi oleh faktor internal seperti gen dan faktor eksternal dapat berupa iklim sebagai  pendukung  pertumbuhan  tanaman (Wisnuwati dan Nugroho, 2018). Iklim cenderung berubah,  sehingga  diperlukan  pemodelan  untuk memprediksi  kondisi  cuaca  yang  akan  terjadi sebelum  melakukan  budidaya  tanaman.  Kondisi iklim yang tidak sesuai untuk pertumbuhan tanaman, dapat menyebabkan menurunnnya produksi bahkan kegagalan  panen.  Hal  ini  tentu  menyebabkan kerugian bagi petani.  Boer et al. (2015) menyatakan bahwa salah satu dampak perubahan iklim di sektor pertanian yaitu kegagalan panen akibat kejadian iklim ekstrim semakin sering terjadi dan semakin meluas. Menurut Dewi (2005) Klasifikasi iklim di Indonesia diperlukan untuk menyederhanakan iklim yang jumlahnya sangat beragam.  Sistem klasifikasi yang cukup  sering digunakan  di  Indonesia  adalah klasifikasi  Schmidt  –  Ferguson  dan Oldeman. Kedua metode ini menggunakan unsur curah hujan yang  didapat  dari  pos-  pos  hujan  sebagai  dasar dalam klasifikasi iklim.
Klasifikasi  Schmidt-Ferguson  memiliki beberapa klasifikasi iklim antara lain sangat basah, basah, agak basah, sedang, agak kering, kering, dan luar  biasa  kering.    Sistem  Schmidt-Ferguson merupakan  perbaikan  Sistem  Mohr  yang  telah membuat klasifikasi iklim khususnya untuk daerah tropika (Rafi’i, 1995).  Klasifikasi iklim Oldeman tergolong klasifikasi yang baru di Indonesia yaitu pertama  kali  dikemukakan  pada  tahun  1974. Klasifikasi  ini  cukup  berguna  terutama  dalam klasifikasi  lahan  pertanian  tanaman  pangan  di Indonesia (Dwiyono, 2009).  Oldeman et al. (1980) membagi lima zona iklim dan lima sub zona iklim.
Zona iklim merupakan pembagian dari banyaknya jumlah bulan basah berturut-turut yang terjadi dalam setahun,  sedangkan  sub  zona  iklim  merupakan banyaknya jumlah bulan kering berturut-turut dalam setahun (Wahyuni, 2020).
Saat ini, teknologi informasi geografis telah berkembang dan digunakan dalam berbagai bidang ilmu.  Salah  satu  kegunaan  Sistem  Informasi Geografis (SIG) yaitu untuk memetakan kesesuaian lahan terutama untuk lahan pertanian. Cara kerja SIG merupakan representasi dari dunia nyata di atas monitor komputer sebagaimana lembaran peta dapat merepresentasikan dunia nyata di atas kertas. Tetapi SIG memiliki kekuatan lebih dan fleksibilitas dari pada lembaran kertas (Bafdal et al. ,  2011). Menurut Federal Geographic  Data  Committee (2013) pemanfaatan SIG didasarkan pada analisis keputusan  yang  membutuhkan  sistem  referensi geografi  dunia  nyata  terlalu  kompleks  untuk dikembangkan  sehingga  harus  disederhanakan. Penyederhanaan ini dalam bentuk pemetaan suatu wilayah dimana data spasial dan informasi atribut diintregasikan  dengan  berbagai  tipe  data  dalam suatu  analisis  Tujuan  penelitian  ini  adalah pengembangan  sistem  informasi  geografi  dalam memetakan  zonasi  agroklimat  untuk  budidaya tanaman  padi  di  kabupaten  Lampung  tengah, provinsi Lampung. Keuntungan dari pemanfaatan sistem ini adalah software ini dapat memproses dan menampilkan data secara digital. Pengolahan data secara digital relatif lebih cepat dan lebih baik dari data manual, serta jumlah penyimpanan datanya lebih besar (Susilo et al. , 2008). Lokasi yang sesuai untuk budidaya tanaman padi sesuai dengan iklim, banyak  membantu  petani  dan  pemerintah  untuk pengelolaan lahan dan budidaya pertanian tanaman padi di kabupaten Lampung Tengah.
Penelitian sebelumnya pernah dilakukan oleh Anwar et  al. (2018)  mengenai  Pergeseran Klasifikasi Iklim Oldeman dan Schmidth-Fergusson Sebagai Dasar Pengelolaan Sumberdaya Alam di Bengkulu, mereka menyatakan bahwa  proyeksi keterkaitan  Oldeman  dan  Schmidth-Ferguson dengan  menggunakan  WRF  bahwa  hutan  hujan tropis  makin  berkurang  dan  wilayah  untuk menanam  padi  semakin  berkurang  dengan penanam padi dapat di lakukan sekali.  Selain itu, terdapat juga penelitian serupa yang dilakukan oleh Sasminto et al. (2014) dan Kamala et al. (2015) dengan menggunakan system informasi geografis untuk  menganalisa  klasifikasi  iklim  menurut Klasifikasi  Schmidt-Ferguson  dan  Oldeman  di Kabupaten Ponorogo dan Kabupaten Cilacap.

## II.       BAHAN DAN METODE

## 2.1.  Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian dilaksanakan pada bulan Agustus sampai  Oktober  2020.  Objek  lokasi  penelitian meliputi wilayah administrasi Kabupaten Lampung Tengah.  Pengolahan  data  dilakukan  di  Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian Universitas Lampung.

## 2.2.  Bahan data
Data yang digunakan dalam penelitian meliputi: 1) Citra landsat 8 OLI, 2) DEM, 3) Peta Rupa Bumi Indonesia, 4) Peta administrasi dan penggunan lahan sawah Kabupaten Lampung Tengah, 5) Data curah hujan kabupaten Lampung Tengah 2010-2019.

## 2.3.    Metode  Penelitian

## 2.3.1.  Penentuan  Tipe  iklim  Schmidt- Ferguson  dan  Oldeman
a.   Perhitungan curah hujan pada klasifikasi iklim Schmidt-Ferguson
Pada klasifikasi iklim ini penentuan bulan basah dan bulan kering dilakukan selama 1 tahun. Dengan kriteria berikut :
BB = jika dalam satu bulan mempunyai curah hujan
> 100 mm
BK = jika dalam satu bulan mempunyai curah hujan
< 60 mm
Setelah didapat bulan basah dan bulan kering setiap  tahun  dalam  10  tahun,  kemudian  diolah menggunakan rumus (Tjasyono, 2004) berikut :
Keterangan: Xw = Rata-rata bulan basah selama n tahun, Xd = Rata- rata bulan kering selama  n  tahun, Fw =  Bulan  basah setiap tahun, fd = Bulan kering setiap tahun, n = Jumlah tahun pengamatan, Q = Nilai penentu tipe iklim Schmidt-
Ferguson Zona Kondisi Iklim Nilai Q (%) A B C D E F G Sangat Basah Basah Agak Basah Sedang Agak Kering Kering Sangat Kering 0 < Q < 14,3 14,3 < Q < 33 33 < Q < 60 60 < Q < 100 100 < Q < 167 167 < Q < 300 300 < Q < 700 H Luar Biasa Kering 700 < Q Tipe Iklim Jumlah BB Berurutan (Bulan) Sub Tipe Jumlah BK Berurutan (Bulan) A 10-12 A1 0-1 A2 2 B 7-9 B1 0-1 B2 2-3 B3 4-5 C 5-6 C1 0-1 C2 2-3 C3 4-6 C4 7 D 3-4 D1 0-1 D2 2-3 D3 4-6 D4 7-9 E 0-2 E1 0-1 E2 2-3 E3 4-6 E4 7-9 E5 10-12 Sumber: Lakitan (2002)
Tabel 1. Klasifikasi Iklim Menurut Schmidt-Ferguson
Tabel 2. Klasifikasi Iklim Menurut Oldeman
𝑋𝑤 = ∑ 𝑓𝑤 𝑛 (1)
𝑋𝑑 = ∑ 𝑓𝑑 𝑛 (2)
𝑄 = 𝑋𝑑 𝑋𝑤 𝑥 100% (3)
b. Perhitungan curah hujan pada klasifikasi iklim Oldeman
Klasifikasi iklim oldeman menggunakan curah hujan rata-rata setiap bulan selama 10 tahun dengan menggunakan rumus (Rafi’i, 1995) berikut:
Keterangan: X = rata-rata curah hujan selama n tahun pada bulan ke-i, Xi = curah hujan bulan ke-i, n = jumlah tahun pengamatan
Penentuan  bulan  basah  dan  bulan  kering Oldeman menggunakan kriteria berikut: jika dalam satu bulan mempunyai curah hujan > 200 mm
jika dalam satu bulan mempunyai curah hujan
< 100 mm

## 2.3.2.  Pembuatan  peta  zona  klasifikasi  iklim
Schmidt-ferguson
Pembuatan peta zonasi iklim Schmidt-Ferguson dilakukan dengan cara skoring hasil pengolahan data curah hujan menggunakan nilai skor sebagaimana dilakukan oleh Subroto dan Susetyo (2016).

## 2.3.3.  Pembuatan  peta  zona  klasifikasi  iklim Oldeman
Pemetaan  zona  klasifikasi  Iklim  Oldeman dilakukan  dengan  nilai  skoring  sebagaimana disajikan pada Tabel 4.
2.3.4.  Pembuatan  peta  suhu  permukaan  lahan
a.  NDVI
Pada software Envi menggunakan tools NDVI mengolah data Citra landsat 8 OLI dalam bentuk multispektral yang telah terkalibrasi menjadi NDVI. b . Emissivity
Keterangan: Pv = Proportion  of  Vegetation, NDVI = Normalized Difference Vegetation Index, NDVI min = NDVI minimum , NDVI max = NDVI maximum , e = Emissivity Pada proses ini  pengolahan data menggunakan rumus  di  atas  pada tools band  math dan menghasilkan Emissivity . c.  TOA  Radiance
Pengolahan  data  Citra  landsat  8  OLI    ini menggunakan tools radiometric calibration untuk mendapatkan  data radiance . d.  Brightness  Temperature
Pengolahan  data  Citra  Landsat  8  OLI    ini menggunakan tools radiometric calibration untuk mendapatakan  data Brightness  temperature dalam satuan kelvin.
e. LST
Keterangan: LST = Land  Surface  Temperature , BT = Brightness  Temperature , w = TOA radiance , e = Emissivity
𝐿𝑆𝑇  = 𝐵𝑇 1 + 𝑤 𝐵𝑇
14380 𝑥 ln(𝑒) (7)
𝑋 = ∑ 𝑋𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 (4)
𝑃𝑣 = ( 𝑁𝐷𝑉𝐼 −𝑁𝐷𝑉𝐼𝑚𝑖𝑛 𝑁𝐷𝑉𝐼𝑚𝑎𝑥 −𝑁𝐷𝑉𝐼𝑚𝑖𝑛 )                       (5)
𝑒  = 0,004 𝑥 𝑃𝑣 + 0,986 2 (6)
Tabel 3. Skoring Zona Tipe Iklim Schmidt-Ferguson
Sumber: Vickery & Daubenmire (1984), Dewi (2003), Subagiyo et al. (2019)
Tabel 4. Skoring Zona Tipe Iklim Oldeman
No. Zona Tipe Iklim Schmidt-Ferguson Curah Hujan (mm/Tahun) Kategori Skor 1 A dan B 2000-4000 Sangat Sesuai (SS) 3 2 C dan D 700-2900 Sesuai (S) 1 3 E, F, G dan H < 750 Tidak Sesuai (TS) 0 No. Zona Tipe Iklim Oldeman Kategori Skor 1 A2, B2, B3, C2, C3, D2, D3 Sangat Sesuai (SS) 3 2 A1, B1, C1, D1, D4, E1, E2, E3 Sesuai (S) 1 3 E4 Tidak Sesuai (TS) 0
𝑧 = 𝑥−𝑦 𝑘 (8)
𝑁𝐷𝑀𝐼 = 𝐵𝑎𝑛𝑑  5−𝐵𝑎𝑛𝑑  6
𝐵𝑎𝑛𝑑  5+𝐵𝑎𝑛𝑑  6 (9)
Menggunakan  rumus  di  atas  pada software Envi untuk mendapatkan suhu permukaan lahan berupa  raster . Data  raster  tersebut  kemudian dikelompokan menggunakan tools reclassify untuk mendapatkan  peta  suhu  permukaan  lahan  di software QGIS.    Skoring  suhu  permukaan dilakukan sebagaimana disajikan pada Tabel 5.

## 2.3.5.  Pembuatan  peta  kemiringan  lereng
Data  spasial  berupa  DEM  di- input di tools Slope . Tools ini berfungsi untuk mengindetfikasi kecuraman  pada  setiap  pixel  dan  kecuraman tersebut  dikelompokan  menggunakan tools reclassify untuk  mendapatkan  peta  kemiringan lereng.

## 2.3.6. Pembuatan peta zona agroklimat padi
Setelah  setiap  peta  telah  didapat,  maka pembuatan peta zona agroklimat padi dilakukan menggunakan tools  overlay .  Hasil  dari  metode overlay tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  3 kategori. Interval skor dihitung menggunakan rumus Sturges (Dajan, 1996 dalam Nappu et al., 2019) sebagai berikut :
Keterangan: Z = lebar selang kelas/kategori, x =nilai tertinggi skor, y = nilai terendah skor, k = interval kategori
2.3.7.  Pembuatan  peta  Indeks  kelembaban
Keterangan: Band 5= Near infrared ( NIR), Band 6= Short-wave  infrared (SWIR)
Data citra landsat 8 OLI  diolah menggunakan tools  raster  calculator yang  kemudian  akan menampilkan layer  raster dan  diolah  kembali menggunakan tools reclassify untuk mendapatkan peta indeks kelembaban pada software QGIS.

## 3.  HASIL  DAN  PEMBAHASAN
3.1  Hasil  Klasifikasi  Tipe  iklim  Schmidt- Ferguson  dan  Oldeman
Hasil dari data 27 stasiun curah hujan yang telah dianalisa menggunakan MS. Excel. Tipe iklim pada setiap stasiun Kabupaten Lampung Tengah disajikan pada Tabel 8.
Tabel  8 menunjukan bahwa tipe Iklim yang mendominasi  pada  stasiun  hujan  di  Kabupaten Lampung  Tengah  adalah  tipe  iklim  Schmidt Ferguson B dan tipe iklim Oldeman D2.
Tabel 6. Skoring Kelembaban
Tabel 7. Skoring Kemiringan Lereng
Tabel 5. Skoring Suhu Permukaan Laut Sumber: Permentan No.79 (2013) Sumber: Permentan No.79 (2013) Sumber: Permentan No.79 (2013)
No. Suhu Permukaan Lahan (°C) Kategori Skor 1 24-29, 22-24, 29-32 Sangat Sesuai (SS) 3 2 18-22, 32-35 Sesuai (S) 1 3 < 18, >35 Tidak Sesuai (TS) 0 No. Kelembaban (%) Kategori Skor 1 33-90, 30-33 Sangat Sesuai (SS) 3 2 < 30, > 90 Sesuai (S) 1 No. Kemiringan (%) Kategori Skor 1 < 3, 3-8 Sangat Sesuai (SS) 3 2 8-15 Sesuai (S) 1 3 >15 Tidak Sesuai (TS) 0
Berdasarkan  hasil  analisa  Zona  Tipe  Iklim Schmidt-Ferguson  menggunakan (Interpolasi) didapatkan  bahwa  Zona  Tipe  Iklim  Schmidt- Ferguson Kabupaten Lampung Tengah termasuk dalam 2 kategori. Wilayah ini di dominasi kategori Sangat Sesuai (SS) dengan nilai skoring 3 dan Zona Tipe Iklim A dan B mencakup area seluas 55,53 % luas Kabupaten Lampung Tengah. Pada kategori Sesuai (S) nilai skoring 1 dengan Zona Tipe Iklim C  dan  D  dengan  cakupan  area  sebesar  44,47%. Dari Luas Kabupaten Lampung Tengah.
Wilayah Kabupaten Lampung Tengah yang tergolong  Tipe  Iklim  B  menggambarkan  jenis vegetasi hutan hujan tropika.  Hutan hujan tropika adalah  jenis  hutan  yang  terdapat  di  wilayah dataran tinggi dengan kondisi curah hujan yang cukup  tinggi  setiap  bulannya  (Rugayah et  al , 2005).  Menurut Sasminto et al. (2014) daerah yang memiliki vegetasi hutan hujan tropika dan hutan rimba menghasilkan aktivitas tanam satu kali padi dan dua kali palawija.
Hasil dari analisa Zona Tipe Iklim Oldeman didapatkan  bahwa  Zona  Tipe  Iklim  Oldeman
Stasiun Hujan Tipe Iklim Schmidt - Ferguson Tipe Iklim Oldeman PH.101 Trimurjo (Simbar Waringin) B D3 PH.102 Totokraton (Bru. Viii) B D2 PH.103 (Punggur) (Bd. Viii) B D2 PH.104 Sumberejo (Dh. Iv) B D2 PH.108 Punggur B D3 PH.115 Kaliwungu C D3 PH.116 Sendang Rejo (Way Muara Mas) B D3 PH.117 Langsep (Way Waya) D E3 PH.118 Padang Ratu (Way Sungkai) B D3 PH.130 Dam Way Seputih B C1 PH.135 Karang Endah (Bws Xiv) B D2 PH.136 Negeri Agung (Bg.0) B D2 PH.138 Pengubuan (Basecamp) A Bandar M. C C1 PH.144 Way Merias C D2 PH.145 Sri Pendowo C D3 PH.146 Way Srikaton (Timbul Rejo) B D2 PH.147 Padang Ratu (Way Lilian Mas) C D1 PH.148 Bangun Rejo (Suka Negara) C D3 PH.149 Sinar Luas C D3 PH.150 Bangun Rejo (Way Tipo Lunik) B D3 PH.187 Rukti Endah (Bm. 5) B D3 R.104 Terbanggi Besar B D2 R.111 Rumbia (Reksobinangun) C D3 R.137 Sendang Asri C B1 R.141 Komring Putih A C1 R.143 Segala Mider (Negeri Kepayung) B C2 Rk.06 Gaya Baru III C D3
Tabel 8. Tipe Iklim Schmidt-Ferguson dan Oldeman pada Stasiun Hujan di Kabupaten Lampung Tengah
Sumber: Hasil Analisa
Kabupaten Lampung Tengah termasuk dalam 2 kategori. Wilayah ini didominasi kategori Sangat Sesuai (SS) dengan nilai skoring 3 dan Zona Tipe Iklim  C2,  C3,  D2,  D3  dengan  cakupan  area sebesar  97,23%  luas  Kabupaten  Lampung Tengah. Pada kategori Sesuai (S) nilai skoring 1 dengan Zona Tipe Iklim A1, B1, C1, D1, D4, E1, E2,  E3  memiliki  luas  sebesar  2,77%  luas Kabupaten Lampung Tengah.
Daerah yang berada di sekitar pada iklim C3, hanya dapat menanam padi sekali dan palawija dua kali dalam setahun akan tetapi penanaman palawija yang kedua harus hati-hati jangan jatuh pada bulan kering. Daerah yang berada di sekitar iklim D4, hanya memiliki kemungkinan satu kali menanam padi  atau  satu  kali  menanam  palawija  dalam setahun  tergantung  pada  adanya  persediaan  air irigasi (Sasminto, 2014).

## 3.2.  Analisa Kesesuaian Tanaman Padi
Dalam penelitian ini, dilakukan Analisa data spasial menggunakan Sistem Informasi Geografis
Gambar 1. Peta Klasifikasi Iklim Schmidth-Ferguson dan Peta Klasifikasi Iklim Oldeman Kabupaten Lampung Tengah (Sumber : Hasil Analisa di QGIS)
Gambar 2. Peta Klasifikasi Schmidt-Ferguson, Peta Klasifikasi Iklim Oldeman, Peta Suhu Permukaan Lahan, Peta Indeks Kelembaban Kabupaten, dan Peta Kemiringan lereng Kabupaten Lampung Tengah. (Sumber : Hasil Analisa)
(SIG)  sebagai  alat  bantu  dalam  pengambilan keputusan.  Sumber  data  menggunakan  peta lahan sawah yang ada. Pengambilan keputusan dibatasi oleh beberapa faktor pembatas wilayah, yaitu: 1) Klasifikasi iklim Oldeman, 2) Klasifikasi iklim  Schmidt-  Ferguson,  3)  Suhu,  4) Kelembaban, dan 5) Kemiringan lereng. Lima faktor  tersebut  selanjutnya  dioverlay  atau tumpang susun sehingga didapatkan hasil akhir pengambilan keputusan.
Masing-masing faktor pembatas diberikan nilai atau skor sebagai batas penentu evaluasi. Hasil dari overlay atau tumpang susun faktor pembatas dibagi menjadi 3 kategori, yaitu Sangat Sesuai (SS) nilai
Tabel 9. Hasil Skoring Faktor Pembatas Kesesuaian Padi
Sumber: Hasil analisis Field Calculator
Tabel 10. Luas Kategori Wilayah Zona Agroklimat Padi
Sumber: Hasil analisis Field Calculator
No. Faktor Pembatas Luas Katagori Wilayah (Ha) Sangat Sesuai Sesuai Tidak Sesuai 1. Type Iklim Schmidt-Ferguson 68.087,22 82.235,04 - 2. Type Iklim Oldeman 146.097,48 4.252,54 - 3. Suhu Permukaan Lahan 95.250,90 34.503,54 20.566,19 4. Indeks Kelembaban 144.176,16 6.143,45 - 5. Kemiringan Lereng 135.912,72 13.697,52 709,29 Kategori Wilayah Luas Lahan (ha) Luas Lahan (%) Sangat Sesuai (SS) 104.088,48 69,21 Sesuai (S) 45.915,96 30,53 Tidak Sesuai (TS) 383,09 0,25 Total 150.387,53 100,00
Gambar 3. Peta Zonasi Agroklimat Padi Kabupaten Lampung Tengah. (Sumber: Hasil Analisa di QGIS)
skor 3, Sesuai (S) nilai skor 1, dan Tidak Sesuai (TS) nilai skor 0.
Setelah  dilakukannya  skoring  pada  tiap faktor  pembatas  wilayah  didapatkan  bahwa beberapa faktor memiliki kategori Sangat Sesuai (SS) lebih banyak daripada Sesuai (S) dan Tidak Sesuai (TS).

## 3.2  Zonasi Agroklimat Padi
Untuk mendapatkan peta zona agroklimat padi ,  maka  dilakukan  metode overlay atau  tumpang susun pada ke-5 data spasial. Hasil dari metode overlay sebut kemudian dibagi menjadi 3 kategori.
Berdasarkan  Gambar  3  dan  Tabel  10, Kabupaten Lampung Tengah terbagi ke dalam 3 kategori  wilayah.  Kategori  wilayah  yang  paling dominan  adalah  kategori  Sangat  Sesuai  (SS) dengan luas 104.088,48 ha dengan 69,21% dari luas total lahan sawah. Pada kategori Sesuai (S) memiliki luas 45.915,96 ha dengan 30,53% dari luas total lahan  sawah.  Kategori  Tidak  Sesuai  (TS) merupakan  kategori  dengan  luas  terkecil  yang memiliki luas sebesar 383,09 ha dengan 0,25% dari luas total lahan sawah.
Kabupaten Lampung Tengah memiliki rata-rata produktifitas padi keseluruhan sebesar 55,37 kuintal/ ha atau 5,54 ton/ha. Hal ini menurut BPS (2019) bahwa  Kabupaten  Lampung  Tengah  memiliki produktifitas  padi  lebih  besar  dari  rata-rata produktifitas padi di Indonesia sebesar 51,85 kuintal/ ha atau 5,19 ton/ha.

## 4.  KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini yaitu : Berdasarkan klasifikasi iklim Schmidt- Ferguson  areal  penanaman  padi  di  Kabupaten Lampung Tengah dengan kategori Sangat Sesuai (SS) seluas 68.087,22 ha dari 45,29% luas total lahan sawah, dan untuk kategori Sesuai (S) dengan luas sebesar 82.235,04 ha dari 54,71% luas total lahan sawah. Sedangkan berdasarkan klasifikasi iklim Oldeman untuk Kategori Sangat Sesuai (SS) sebesar 146.097,48 ha dari 97,17% luas total lahan sawah, dan untuk kategori Sesuai (S) memiliki luas sebesar 4.252,54 ha dari 2,83% luas total lahan sawah.
Berdasarkan  zonasi  yang  dilakukan menggunakan  5  faktor  pembatas  wilayah, disimpulkan bahwa Kabupaten Lampung Tengah didominasi  kategori  Sangat  Sesuai  (SS)  untuk kegiatan pertanian tanaman padi dengan luas potensi sebesar 104.088,48 ha atau dari 69,21% luas total lahan sawah, dan untuk kategori Sesuai (S) dengan luas  sebesar  45.915,96  ha  dari  30,53%  luas totalnya,  sedangkan  kategori Tidak  Sesuai  (TS) memiliki luas sebesar 389,09 ha dari 0,25% luas total lahan sawah.

## 5.  DAFTAR  PUSTAKA
Anwar, A., S. Sudjatmiko, M. F. Barchia. 2018. Pergeseran Klasifikasi Iklim Oldeman dan Schmidth-Fergusson  Sebagai  Dasar Pengelolaan Sumberdaya Alam di Bengkulu . Jurnal  Penelitian  dan  Pengelolaan Sumber Daya Lingkungan. 7 (1): 1 – 9.
BPS, 2019. Kabupaten Lampung Tengah  dalam Angka Tahun  2019 .  Badan Pusat  Statistik Kabupaten  Lampung  Tengah,  Lampung Tengah.
Bafdal,  N., K. Amaru,  &  B.  M.  Pareira.    2011. Buku  Ajar  Sistem  Informasi  Geografis. Jurusan  Teknik  Manajemen  Industri Pertanian.  Universitas Padjajaran.
Boer, R., F. A.  Perdinan, & S. A. Amanah. 2015. Kerentanan dan Pengelolaan Risiko Iklim pada Sektor Pertanian, Sumberdaya Air & Sumber  Kehidupan  Masyarakat  Nusa Tenggara  Timur,  UNDP-SPARC  Project. Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan.  Jakarta
Dewi,  N.  K.  2005.  Kesesuaian  Iklim  Terhadap Pertumbuhan  Tanaman  the  Climate Suitability For Plants Growth. Jurnal Ilmu- Ilmu Pertanian. 1 (2): 1–15 Dwiyono,  H.  2009. Meteorologi  Klimatologi. Universitas Negeri Malang, Malang. Federal  Geographic  Data  Committee.  2013.
Content  Standart  for  Digital  Geospastial Metadata.  http://www.fgdc.gov/metadata/ constan.html. Diakses pada 2 Februari 2021. Irianto, G.  2003. Implikasi  Penyimpangan  Iklim terhadap  Tataguna  Lahan.
Makalah  Seminar  Nasional  Ilmu  Tanah. KMIT Jurusan Tanah  Fakultas  Pertanian  UGM.
Yogyakarta.
Kamala,  R., Y.  Priyana,  & A. A.  Sigit.    2015. Analisis Agihan Iklim Klasifikasi Oldeman Menggunakan Sistem Informasi Geogafis di Kabupaten  Cilacap. Jurnal  Publikasi Ilmiah .  Fakultas  Geografi.  Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Lakitan, B., 2002. Dasar-Dasar Klimatologi. Radja Grafindo Persada. Jakarta.
Oldeman,    L.R.,  I.  Las,  &  Muladi,  1980. The Agroclimatic Maps of Kalimantan, Maluku, Irian  Jaya  and  Bali,  West  and  East  Nusa Tenggara . Rest. Ins. Agric. Bogor.
Peraturan Menteri Pertanian Republik Indonesia Nomor:  79/Permentan/OT.140/8/2013 Tentang Pedoman Kesesuaian Lahan pada Tanaman  Pangan. https://jdih.pertanian. g o . i d / s o u r c e s / f i l e s / L A M P I R A N _ PERMENTAN_79-2013-FINAL-BN1.pdf.
Diakses pada 6 Februari 2021
Rafi’i,  S.,  1995.  Meteorologi  dan  Klimatologi. Angkasa. Bandung.
Rugayah,  E. A.Widjaja.,  &  Praptiwi.  2005 . Pedoman Pengumpulan Data
226 Jurnal Agrotek Tropika 11(2): 217 - 226, 2023
Keanekaragaman  Flora. Pusat  Penelitian Biologi. LIPI. Bogor. Sasminto, R. A.,  A. Tunggul, & J. B. Rahadi. 2014. Analisis Spasial Penentuan Iklim Menurut Klasifikasi Schmidt-Ferguson dan Oldeman di Kabupaten Ponorogo. Jurnal Sumberdaya Alam & Lingkungan . 1 (1): 51 - 56
Schmidth,  F.  H.  &  J.  H. A.  Fergusson.  1951.
Rainfall  Tipes  Based  on  Wet  and  Dry Period Ratios for Indonesia with Western New  Guinee. Kementerian  Perhubungan, Djawatan Meteorologi dan Geofisik. Jakarta. Subroto,  G.  &  C.  Susetyo.  2016.  Identifikasi
Variabel-Variabel  yang  Mempengaruhi Penentuan  Lahan  Pertanian  Pangan Berkelanjutan di Kabupaten Jombang, Jawa Timur. Jurnal Teknik ITS. 5 (2): C129–C133.
Susilo, B., E. Nurjani, & R. Harini. 2008. Aplikasi
Sistem Informasi Geografis  untuk Analisi Kesesuaian  Lahan  Pertanian  di  Propinsi
Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Majalah Geografi Indonesia . 22 (2) : 165-177 Tjasyono,  B.,  2004. Klimatologi. IPB  Press. Bandung.
Wahyuni, L. M. 2020. Konsistensi Sistem Prakiraan Iklim Musiman Menggunakan Indikator SOI di  Daerah  Tipe  Iklim  D3  dan  D4  Pulau Lombok. Mataram. Universitas Mataram.
Wisnuwati  dan  Nugroho,  C.  P.,    2018. Modul Pengembangan Keprofesian  Berkelanjutan : Mata Pelajaran Biologi Bidang Keahlian Agribisnis  dan Agroteknologi  Sekolah Menengah  Kejuruan  (SMK)  Kelompok Kompetensi  :  D.  PPPPTK  Pertanian. Jakarta.
Nappu, E. A. P., Widiastuti, T., Mauko, & A. Y., 2019. Implementasi  Sistem  Informasi  Geografis dalam Penentuan  Indeks Kesesuaian  Lahan Tanaman Padi di Kota Kupang Menggunakan Metode Skoring. J-Icon. 7(1): 79-86.