## IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DALAM PENENTUAN INDEKS KESESUAIAN LAHAN TANAMAN PADI DI KOTA KUPANG MENGGUNAKAN METODE SKORING
Edwin A.P Nappu 1 , Tiwuk Widiastuti 2 , Arfan Y. Mauko 3
Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Email: nappuedwin@gmail.com 1 , tritiwuk@gmail.com 2

## INTISARI
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  adalah  sistem  informasi  khusus  untuk  mengelola  data  yang memiliki informasi spasial. Dalam SIG sering digunakan teknik overlay dalam penggabungan 2 peta atau lebih menjadi 1 satuan lahan. Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode skoring dalam penentuan indeks kesesuaian lahan. Untuk mendapat satuan lahan dilakukan Overlay terhadap peta jenis  tanah, peta  lereng,  peta batas  kecamatan,  peta  geologi  dan  peta  penggunaan  lahan.  Skoring dilakukan terhadap parameter temperatur, curah hujan, bulan kering, drainase, tekstur, kedalaman efektif,  KTK,  ph  tanah,  n  total,  P2O5,  K2O,  lereng,  banyaknya  batuan,  dan  singkapan  batuan. Perhitungan  dilakukan  dengan  memberi  nilai  skor  terhadap  setiap  parameter  berdasarkan  kelas skor  yang  sudah  ditentukan,  total  dari  tiap  satuan  lahan  akan  dipakai  untuk  menentukan  indeks kesesuaian lahan berdasarkan kelas klasifikasi. Hasil perhitungan dilakukan pada 76 lahan (sawah dan sawah tadah hujan). Pengujian ini menggunakan Regresi Linier Sederhana untuk mencari nilai keeratan  antara  Indeks  Kesesuaian  Lahan  dan  produktivitas  padi.  Koefisien  korelasi  linier  (r) didapat nilai  r = 0,77 (korelasi  positif). Nilai  koefisien  korelasi  ini  menunjukkan derajat keeratan hubungan antara Indeks Kesesuaian Lahan dan produktivitas padi. Nilai koefisien determinasi R = 0,59 = 59% menunjukkan bahwa 59% proposi keragaman nilai peubah Y (produktivitas padi) dapat dijelaskan oleh nilai peubah X (Indeks Kesesuaian Lahan) melalui hubungan linier.
Kata kunci : Sistem Informasi Geografis, Metode Skoring, lahan sawah, indeks kesesuaian lahan, Kota Kupang

## ABSTRACT
Geographic Information System (GIS) is a special information system for managing data that has spatial information. In GIS is often used overlay techniques in merging 2 or more maps in to a unit of land. In this research, the authors use the scoring method in determining the land suitability index. To get a unit of land done overlay on land type map, slope map, district boundary map, geological map and land cover or land use map. Scoring is done on temperature parameters, rainfall, dry moon, drainage, texture, effective depth, KTK, ground ph, n total, P2O5, K2O, slope, numbers of rock, and rock out crop. The calculations done by scoring for each parameter based on the predetermined score class, the total of each unit of land will be used to determine the Land Suitability Index based on the classification class. The calculation result is done on 76 land (rice field and rainfed rice field). This test uses Simple Linear Regression to find the closeness value between Land Suitability Index and rice productivity. Linear correlation coefficient (r) obtained value r = 0,77 (positive correlation). The value of this correlation coefficient indicates the degree of closeness of the  relationship  between  the  Land  Suitability  Index  and  the  productivity  of  the  paddy.  The  value  of coefficient of determination R = 0,59 = 59% indicates that 59% of the proposed variation of Y variable (paddy productivity) can be explained by X variable (Land Suitability Index) through linear relationship.
KeywordS:    Geographic  Information  System,  Scoring  Method,  paddy  fields,  determining  the  lands suitability index, City of Kupang

## I. P ENDAHULUAN
Zaman yang maju seperti saat ini telah mendorong pertumbuhan manusia didunia tiap tahun semakin tinggi. Khususnya untuk Indonesia pertumbuhan manusia tiap tahun semakin meningkat. Tapi kurangnya lahan pangan membuat pertumbuhan manusia tidak seimbang dengan kebutuhan sumberdaya  makanan.  Kebutuhan  sarana  dan  prasarana  menjadi  kebutuhan  yang  paling dibutuhkan pada wilayah perkotaan dan akibat yang ditimbulkan adalah terbatasnya sumber daya lahan pangan sehinga harga bahan pokok meningkat.
Kota  Kupang  menjadi  salah  satu  kota  di  Indonesia  yang  sumber  daya  lahannya  mulai menipis, diakibatkan banyaknya pembangunan gedung-gedung atau pertokoan yang dilakukan. Letak  geografis  Kota  Kupang  Terletak  pada  10 o 36 ’ 14”-10 o 39 ’ 58”  LS  dan  123 o 32’23”– 123 o 37’01”BT;  Luas  wilayah  180,27  Km 2 ,  dengan  peruntukan  Kawasan  Industri  735,57  Ha, pemukiman 10.127,40 Ha, Jalur Hijau 5.090,05 Ha, perdagangan 219,70 Ha, pergudangan 112,50 Ha,  pertambangan  480  Ha,  pelabuhan  laut/udara  670,1  Ha,  pendidikan  275,67  Ha, pemerintahan/perkantoran  209,47  Ha,  lain-lain  106,54  Ha.  Dengan  jumlah  penduduk  sekitar 450.360 jiwa (2014). Daerah ini terbagi menjadi 6 kecamatan dan 51 kelurahan.
Dengan  makin  bertambahnya  pertumbuhan  manusia  di  Kota  Kupang  dan  juga  makin bertambahnya pembangunan sehingga membuat pertumbuhan manusia dan pangan tidak berjalan seimbang. Padahal lahan pangan sangat dibutuhkan agar dapat membantu pertumbuhan manusia itu  sendiri.  Tanaman  padi  menjadi  salah  satu  makanan  yang  paling  utama  di  Kota  Kupang, khususnya di Indonesia.
Tanaman  padi  merupakan  makanan  pokok  masyarakat  indonesia  yang  nantinya  padi tersebut  diolah  menjadi  beras.  Pada  umumnya  beras  merupakan  makanan  sumber  karbohidrat yang utama di kebanyakan negara Asia. Negara-negara lain seperti di benua Eropa, Australia dan Amerika mengkonsumsi beras dalam jumlah yang jauh lebih kecil daripada negara Asia. Selain itu jerami padi dapat digunakan sebagai penutup tanah pada suatu usaha tani.
Teknologi informasi diyakini akan menjadi penggerak utama dan sangat penting dalam pertumbuhan  ekonomi  dunia  ke  depan.  Teknologi  informasi  juga  dipandang  sebagai  hal  yang sangat  penting  dalam  perluasan  kesempatan  belajar  serta  perolehan  informasi  masyarakat  di dunia.  Pengembangan  teknologi  sangat  bermanfaat  untuk  manusia  apalagi  teknologi  tersebut digunakan untuk mempermudah pekerjaan manusia.
Sehubungan  dengan  hal  di  atas,  adanya  alat  bantu  seperti  Sistem  Infomasi  Geografis sangat  membantu  masyarakat  atau  suatu  instansi  tertentu  dalam  mengetahui  informasi  yang dibutuhkan.  Sistem  Informasi  Geografis  adalah  suatu  informasi  yang  di  tampilkan  berupa  peta geografis, Sistem Informasi Geografisjuga sering dipakai dalam penentuan berbagai kasus seperti penenentuan  tingkat  curah  hujan,  penentuan  indeks  kesesuaian  lahan,  penentuan  daerah  rawan longsor  dan  beberapa  kasus  lainnya.  Pembuatan  suatu  Sistem  Informasi  Geografisharus membutuhkan parameter-parameter yang mempengaruhi suatu kasus yang diambil.
Berdasarkan  pemaparan  diatas,    maka  dalam  penelitian  ini  akan  dibuat  suatu  aplikasi untuk mencari Indeks Kesesuaian Lahan menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG)dengan menggunakan  metode  skoring.  Sistem  ini  diharapkan  mampu  memberikan  informasi  Indeks Kesesuaian Lahan berdasarkan peta geografis.

## 1.1 Tanaman Padi
Tanaman  padi  adalah  tumbuhan  yg  menghasilkan  beras,  termasuk  jenis  Oryza  (Oryza sativa  L.) adalah salah satu  tanaman budidaya terpenting dalam peradaban manusia. Meskipun terutama  mengacu  pada  jenis  tanaman  budidaya,  padi  juga  digunakan  untuk  mengacu  pada beberapa jenis dari marga (genus) yang sama, yang biasa disebut sebagai padi liar.

## 1.2 Lahan
Lahan dapat diartikan sebagai lingkungan fisik yang terdiri atas iklim, relief, tanah, air dan  vegetasi  serta  benda  yang  ada  diatasnya  sepanjang  ada  pengaruhnya  terhadap  penggunaan lahan.  (Arsyad, 1998)

## 1.3 Kesesuaian Lahan
Kesesuaian  lahan  adalah  penggambaran  tingkat  kecocokan  sebidang  lahan  untuk  suatu penggunaan  tertentu  (Sitorus,  1995).  Evaluasi  kesesuaian  mempunyai  penekanan  yang  tajam, yaitu mencari lokasi yang mempunyai sifat-sifat positif dalam hubungannya dengan keberhasilan penggunaannya.  Klasifikasi kesesuaian lahan adalah penilaian dan pengelompokan atau proses penilaian  dan  pengelompokanlahan  dalam  arti  kesesuaian  bagi  tanaman  tertentu,  misalnya kesesuaian untuk tanaman padi.
Penjelasan mengenai kategori sistem klasifikasi kesesuaian lahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah kelas kesesuaian lahan ( class ) yang menunjukkan tingkat kesesuaian lahan yang dijelaskan sebagai berikut:
1. Kelas Sangat Sesuai ( Very Suitable Class ) (S1)
Lahan  tidak  mempunyai  pembatas  yang  berat  untuk  suatu  penggunaan  tertentu  secara lestari, atau hanya pembatas yang kurang berarti dan tidak mempengaruhi secara nyata terhadap produksi  lahan  tersebut,  serta  tidak  menambahkan  masukan  ( input )  dari  yang  biasa  dilakukan dalam mengusahakan lahan.
2. Kelas Cukup Sesuai ( Adequate Suitable Class ) (S2)
Lahan  mempunyai  faktor  pembatas  agak  berat.    Berpengaruh  terhadap  produktivitas  lahan tersebut, memerlukan tambahan masukan ( input ).  Pembatas tersebut biasanya dapat diatasi oleh petani.
3. Kelas Sesuai Marginal ( Marginaly Suitable Class ) (S3) Lahan  yang  mempunyai  faktor  pembatas  sangat  berat  apabila  dipergunakan  untuk  penggunaan tertentu  yang  lestari.    Faktor  pembatas  ini  akan  berpengaruh  terhadap  produktivitasnya, memerlukan  tambahan  masukan  yang  lebih  banyak  daripada  lahan  yang  tergolong  S2. Diperlukan modal tinggi untuk mengatasi faktor pembatas pada S3.
4. Kelas Tidak Sesuai Saat Ini (N1)
Lahan yang mempunyai pembatas dengan tingkat sangat berat, akan tetapi masih memungkinkan untuk diatasi, hanya tidak dapat diperbaiki dengan tingkat pengetahuan saat ini dengan biaya yang rasional.
5. Kelas Tidak Sesuai Permanen (N2)
Lahan  yang  mempunyai  pembatas  sangat  berat,  sehingga  tidak  mungkin  untuk  dipergunakan terhadap suatu penggunaan tertentu yang lestari.

## 1.4 Lingkungan Tumbuh Padi Sawah
Berdasarkan  pada  Petunjuk  Teknis  Evaluasi  Lahan  Pusat  Penelitian  Tanah  dan Agroklimat Bogor IPB, 1993 tentang syarat tumbuh tanaman, maka persyaratan tumbuh tanaman, maka persyaratan tumbuh tanaman sawah  dapat dijelaskan pada Tabel berikut ini:
Tabel 1.1 Persyaratan Tumbuh Tanaman Sawah
No Kualitas/karakteristik lahan Kelas Kesesuaian Lahan S1 S2 S3 N1 N2 1 Temperatur -Rata-rata tahunan 24-29 >29-32 22 - <24 >32-35 < 22 Td >35 <18 2 Ketersediaan air -Bulan kering -Curah hujan,tahun (mm) <3 >1500 3 - < 9 1200-1500 9-9,5 800 - < 1200 Td Td >9,5 <800 3 Media Perakaran -Drainase tanah -Tekstur -Kedalaman Efektif (cm) Terhambat SCL,Sil,  Si, Cl >50 Terhambat SL, L, SiCL, C,SiC 40 – 50 Sedang – Baik LS, StrC 25 - < 40 Cepat Kerikil, pasir 20 - < 25 Sangat cepat Kerikil < 10 4 Retensi Hara -KTK -pH Tanah ≥ sedang 4,5 – 7,5 Rendah >7,5 – 8,5 Sangat rendah >8,5 < 4,5 - >8,8 5 Lereng Kemiringan(%) Banyaknya Batuan (%) Singkapan Batuan (%) 0 – 8 <0,01 <2 9 – 15 0,01 – 3 2 - < 10 16 – 25 3 – 15 10 - < 50 26 – 45 16 – 90 50 – 90 >45 >90 >90

## 1.5 Overlay
Suatu sistem informasi dalam bentuk grafis yang dibentuk  dari penggabungan berbagai peta  individu  (memiliki  informasi/database  yang  spesifik). Overlay peta  dilakukan  minimal
dengan 2 jenis peta yang  berbeda secara teknis dikatakan harus ada polygon yang terbentuk dari 2 jenis peta yang dioverlaykan.

## 1.6 Metode Skoring
Pengertian  skor  dalam  sistem  informasi  geografis  adalah  proses  pemberian  bobot  atau nilai  terhadap  poligon-poligon  peta  yang  mempresentasikan  fenomena  tertentu  dalam  suatu rangkaian analisis spasial. Skoring juga adalah nilai yang diberikan terhadap poligon peta untuk mempresentasikan  tingkat  kedekatan,  keterkaitan,  atau  beratnya  dampak  tertentu  pada  suatu fenomena secara spasial.
Rumus untuk mencari range skor sebagai berikut:
𝑧 = x − y k Keterangan : z = Lebar selang kelas / kategori x = Nilai skor tertinggi y = Nilai skor terendah k = Banyaknya kelas kategori

## 1.7 Regresi Linier Sederhana
Regresi Linear Sederhana adalah Metode Statistik yang berfungsi untuk menguji sejauh mana hubungan sebab akibat antara Variabel Faktor Penyebab (X) terhadap Variabel Akibatnya. Faktor  Penyebab  pada  umumnya  dilambangkan  dengan  X  atau  disebut  juga  dengan Predictor sedangkan Variabel Akibat dilambangkan dengan Y atau disebut juga dengan Response . Regresi Linear Sederhana atau sering disingkat dengan SLR ( Simple Linear Regression ) juga merupakan salah satu Metode Statistik yang dipergunakan dalam produksi untuk melakukan prediksi tentang karakteristik kualitas maupun kuantitas.
Persamaan Regresi Linier Sederhana:
b = 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 –(∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 𝑛 𝑖=1 (∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −  (∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 a = 𝑦̅ - b 𝑥̅ sehingga  a = ∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 - b ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 n :  banyaknya pasangan data y i :  nilai peubah Y ke-i x i :  nilai peubah X ke-i
Koefisien korelasi (r), ukuran hubungan linier peubah X dan Y.  Nilai r berkisar antara (+1) sampai (-1).  Nilai r mendekati +1 atau -1 maka X dan Y memiliki korelasi linier yang tinggi. Nilai r = + 1 atau r = -1 maka X dan Y memiliki korelasi linier sempurna.  Nilai r = 0 maka X dan Y tidak memiliki relasi (hubungan) linier.
r = 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 –(∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 𝑛 𝑖=1 (∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) √[𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −  (∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ][𝑛 ∑ 𝑦 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −  (∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ]
Koefisien Determinasi sampel (R), ukuran proporsi keragaman total nilai peubah Y yang dapat dijelaskan oleh nilai peubah X melalui hubungan linier:
R =  r 2

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN
2.1 Data Yang Digunakan
1.  Data Primer
Data primer adalah data yang diperoleh data yang diperoleh langsung dari responden atau objek yang diteliti atau ada hubungannya dengan yang diteliti.Data yang diperoleh dari pengamatan dan wawancara :Tekstur Tanah, KTK Tanah, pH Tanah, N  Total, P 2 O 5 , K 2 O, Drainase, Kedalaman Efektif, dan Produksi Padi.
2.  Data Sekunder
Data sekunder berupa peta tematik: penggunaan lahan, geologi, lereng, batas kecamatan, dan jenis tanah
Gambar 2.1 Peta Penggunaan Lahan Kota Kupang Gambar 2.2 Peta Geologi Kota Kupang Gambar 2.3 Peta Lereng Kota Kupang Gambar 2.4 Peta Batas Kecamatan Kota Kupang Gambar 2.5 Peta Jenis Tanah Kota Kupang Gambar 2.6 Peta Satuan Lahan Kota Kupang

## 2.2 Penyelesaian Masalah Menggunakan Metode Skoring
Peta satuan lahan yang terbentuk dari hasil overlay 4 peta tematik dapat dilihat pada gambar 2.6.
2.2.1 Klasifikasi
Klasifikasi  data  lapang  dirumuskan  berdasarkan  rumus  Sturges  (Dajan,  1996)  dengan rumus :
𝑧 = x − y k
Keterangan : z = Lebar selang kelas / kategori x = Nilai skor tertinggi
y = Nilai skor terendah k = Banyaknya kelas kategori
𝑧 = 580 − 400
5 z = 36 Kelas penentuan indeks kesesuaian lahan
➢ (≥544) Kelas Sangat Sesuai ( Very Suitable Class ) (S1)
➢ (≥507-543) Kelas Cukup Sesuai ( Adequate Suitable Class ) (S2)
➢ (≥470-506) Kelas Sesuai Marginal ( Marginaly Suitable Class ) (S3)
➢ (≥433-469) Kelas Tidak Sesuai Saat Ini (N1)
➢ (<432) Kelas Tidak Sesuai Permanen (N2)
Tabel 2.1 Syarat Pemberian Skor No Kualitas/ karakteristik lahan Kelas Kesesuaian Lahan S1 S2 S3 N1 N2 1 Temperatur -Rata-rata tahunan 24-29 >29-32 22 - <24 >32-35 < 22 Td >35 <18 Skor 50 40 30 20 10 2 Ketersediaan air -Bulan kering -Curah  hujan,tahun (mm) <3 >1500 3 - < 9 1200-1500 9-9,5 800 - < 1200 Td Td >9,5 <800 Skor 50 40 30 20 10 3 Media Perakaran -Drainase tanah -Tekstur -Kedalaman  Efektif (cm) Terhambat SCL,Sil, Si, Cl >50 Terhambat SL, L, SiCL, C,SiC 40 – 50 Sedang – Baik LS, StrC 25 - < 40 Cepat Kerikil, pasir 20 - < 25 Sangat cepat Kerikil < 10 Skor 50 40 30 20 10 4 Retensi Hara -KTK -pH Tanah ≥ sedang 4,5 – 7,5 Rendah >7,5 – 8,5 Sangat rendah >8,5 < 4,5 - >8,8 Skor 50 40 30 20 10 5 Lereng Kemiringan(%) Banyaknya  Batuan (%) Singkapan Batuan (%) 0 – 8 <0,01 <2 9 – 15 0,01 – 3 2 - < 10 16 – 25 3 – 15 10 - < 50 26 – 45 16 – 90 50 – 90 >45 >90 >90 Skor 50 40 30 20 10

## 2.3  Pengujian Regresi Linier Sederhana
Pengujian dilakukan dengan mencari hubungan linier antara X(total skor) dan Y(produktivitas padi). Perhitungannya sebagai berikut : x = 42850, y =144,23 xy = 81496 x 2 =24168500, y 2 =280
b = 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 –(∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 𝑛 𝑖=1 (∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −  (∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 = (76 𝑥 81496)−(42850 𝑥 144,23)
(76 𝑥 24168500)−(42850) 2 = 6193699,13−6180200,786 1836806000−1836122500 = 0,019749
a = ∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 - b ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛
= 144,23 76 – (1,97489𝑒 − 06 𝑥 42850 76 ) = 1,89663289- 0,019749 = 1,896632885 Y = a + b X Y = 1,896632885 + 0,019749 X Koefisien korelasi (r):
r  = 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 –(∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 𝑛 𝑖=1 (∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) √[𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −  (∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ][𝑛 ∑ 𝑦 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −  (∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ]
= (76 𝑥 81496)−(42850)(144,23) √[76 𝑥 24168500−(42850) 2 ][76 𝑥 280]−(144,23) 2
= 13498,34 17495,29 =  0,77
Nilai r = 0,77 menunjukkan bahwa peubah X (Total Skor) dan Y (Produktivitas)  berkorelasi linier yang positif dan tinggi. Koefisien determinasi (R): R =  r 2
R =  (0,77) 2 = 0,59 = 59 %
Nilai  R  =  59% menunjukkan  bahwa  59%  nilai  peubah  Y  (produktivitas)  dapat  dijelaskan  oleh nilai peubah X (Total Skor) melalui hubungan linier.

## III. KESIMPULAN DAN SARAN

## 3.1   Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  pengujian  menggunakan  persamaan  regresi  linier  sederhana  dilakukan pada  76  lahan  (sawah  dan  tadah  hujan)  dengan  mencari  hubungan  keeratan  antara  X  (Indeks Kesesuaian  Lahan)  dan  Y  (Produktivitas  Padi).  Dari  perhitungan  koefisien  korelasi  linier  (r) didapat  nilai  r  =  0,77  (korelasi  positif).    Nilai  koefisien  korelasi  ini  menunjukkan  adanya hubungan antara Indeks Kesesuaian Lahan dan produktivitas padi.Nilai koefisien determinasi R = 0,59 = 59% menunjukkan bahwa 59% proposi keragaman nilai peubah Y (produktivitas padi) dapat dijelaskan oleh nilai peubah X (Indeks Kesesuaian Lahan) melalui hubungan linier.

## 3.2  Saran
Metode skoring dalam penentuan indeks kesesuaian lahan merupakan metode standar. Oleh sebab itu  untuk  pengembangan  sistem  ke  depan  dapat  menggunakan  metode-metode  lainyang  telah mengalami  pengembangan  metode  dari  metode  terdahulu  dan  metode  yang  lebih  akurat  yang dapat digunakan pada tahap pengujian sistem terhadap produksi padi, sehingga dapat diharapkan pada penelitian selanjutnya dapat atau menghasilkan hasil yang lebih akurat dari hasil sebelumya.

## DAFTAR PUSTAKA
Sutanto,  Rahman. 2005.  Dasar-dasar Ilmu Tanah: Konsep dan Kenyataan.Yogyakarta:  Penerbit Kanisius Svoray ,T; dan Nathan,  R. 2003. Spatially and temporally realistic and dynamic modelling  for effects  of  water,  temperature  and  light  on  tree  population  spread , Dept. of  Geography and Environmental Development, Dept. of Life Sciences  Ben-Gurion University of the Negev, Beer-Sheva, Israel
Yamin, Sofyan; Rachmah, Lien dan Kurniawan, Heri. 2010. Regresi dan
Korelasi, Jakarta: Penerbit Salemba Empat Widiastuti T, Aplikasi Fuzzy Set Dalam Evaluasi Kesesuaian Lahan Berbasis Sistem Informasi Geografis, Universitas Diponegoro Rosmarkam,  Afandie;  dan  Yuwono,  Nasih  Widya.2002.    Ilmu  Kesuburan  Tanah.  Yogyakarta:
Penerbit Kanisius
Soetriono, Prof; Suwandari Anik; dan Rijanto, Prof.  2006.  Pengantar Ilmu Pertanian: Agraris, Agrobisnis dan Industri.Malang: Bayumedia Publishing. Notohadiprawiro, Tejoyuwono. 2006, Kemampuan dan Kesesuaian Lahan,
Repro: Ilmu Tanah Universitas Gajah Mada, Poerwowidodo. 1992, Metode Selidik Tanah,Surabaya: Penerbit Usaha Nasional. Ritung, Sofyan;   Wahyunto;   Famuddin,  Agus;  dan Hidayat,  Hapid. 2007.   Panduan Evaluasi  Kesesuaian  Lahan.    Bogor : Balai  Penelitian  Tanah  dan  World  Agroforestry Centre (ICRAF).
Riyanto; Eka, PP; dan Indelarko, Hendi, 2009, Pengembangan Aplikasi Sistem Informasi Geografis, Yogyakarta: Penerbit Gava Media Darmawijaya, M. Isa. 1992.  Klasifikasi Dasar Teori Bagi Peneliti Tanah dan Pelaksana Pertanian Indonesia.  Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Banda Selamat. M. 2002, Modul Praktikum Sistem Informasi Geografis, Jurusan Ilmu Kelautan, FIKP-Universitas Hasanuddin, Makassar. Prof. Dr. Sudijono.A 2013, Pengantar Evaluasi Pendidikan. Sholahuddin M. Ds. 2015, Sig Untuk Memetakan Daerah Banjir DenganMetode Skoring Dan Pembobotan (Studi Kasus Kabupaten Jepara) Yuan Karisma Sang Ariyora, Yanto Budisusanto, Indah Prasasti. 2015,
Pemanfaatan Data Penginderaan Jauh Dan Sig Untuk Analisa Banjir (Studi  Kasus  :  Banjir  Provinsi  Dki  Jakarta),  Jurusan  Teknik  Geomatika  FTSP-ITS, Fakultas  Teknik  Sipil dan PerencanaanInstitut Teknologi  Sepuluh Nopember Surabaya (ITS)
Sihotang. D.M, 2016, Metode Skoring dan Metode Fuzzy dalam Penentuan ZonaResiko Malaria (Studi kasus : Pulau Flores) Yamin, Sofyan; Rachmah, Lien dan Kurniawan, Heri.2010. Regresi dan Korelasi, Jakarta: Penerbit Salemba Empat