## TEKNIK PENGINDERAAN JAUH UNTUK PEMILIHAN LAHAN PERTANIAN PADI SAWAH BERKELANJUTAN

## Selection For Sustainable Rice Field Agricultural Land Using Remote Sensing Technique
Muya Avicienna 1) , Boedi Tjahjono 2)* , dan Atang Sutandi 2)
1) PT PPA Consultans, Jl. Tebet Timur, No. 57, Jakarta
2) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Darmaga Bogor 16680

## ABSTRACT
Land conversion from agricultural to non-agricultural has now reached an alarming rate, so that the protection for productive agricultural land is completely indispensable (Law No. 41/2009 about protection of sustainable agricultural land or  PLPPB).  But  what  about  the  effective  and  efficient  technical  implementation  for  determining  the  sustaiabble agricultural land  (LPPB)?  This  study  aims  to  determine  a  model  (methods  and  techniques)  for  selecting  and  zoning  a  sustainable agricultural land (LPPB), especially for rice field. This study takes Karawang District, one of the national paddy granary, as the study area. The method used is a combination of remote sensing techniques, geographic information systems, and Hayashi statistical analysis. The results showed that LPPB for Karawang District can be formulated as an irrigated agricultural land (technical, semi-technical, simple), which has a productivity of more than 4.5 ton ha -1 , has a Benefit Cost Ratio (BCR) > 1.497, and have unity  of  ricefield  expanse  (LKHLs)  >  10  ha.  Data  for  irrigation  systems  and LKHLs  can  be  identified  from  ALOS AVNIR-2 imagery, and productivity data can be inferred from the value of Enhanced Vegetation Index (EVI). The later was derived from a times series Terra and Aqua MODIS imageries (2005-2009). The EVI values in the period of picpoint and the value of ricefield productivity (obtained from the field observation) has a positive correlation resulting an equations as follows Prod. = 2.9785 + 6.0751 x EVI value. The BCR values  was obtained from the calculation of Productivity and Planting Index (derived  from  MODIS  imagery)  and  combined  with  the  ricefield  Production  Costs  obtained  from  field  survey.  The  LPPB zoning  techniques  can  then  be  constructed  in  the  above  manner,  through  the  identification  of  remote  sensing  data,  field surveys, development of criteria appropriate to field conditions, and finally determination of LPPB areas through geographic information systems. Under this method the area of LPPB in Karawang area can be divided into five categories, i.e. LPPB1, LPPB2, LPPB3, LPPB4, and alternative for LPPB. The former represent the highest priority.
Keywords: ALOS AVNIR2, Hayashi, MODIS, sustainable rice field, zonation

## ABSTRAK
Konversi lahan pertanian ke lahan non-pertanian kini telah mencapai tingkat yang mengkhawatirkan, oleh karenanya perlindungan  terhadap  lahan  pertanian  yang  produktif  sangat  diperlukan  (UU  No  41/2009  tentang  Perlindungan  Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan atau PLPPB). Namun bagaimanakah teknis pelaksanaan yang efektif dan efisien untuk dapat menentukan  kawasan  lahan  pertanian  pangan  berkelanjutan  (LPPB)?  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  model (metode dan teknik) seleksi dan zonasi LPPB, khususnya untuk lahan sawah agar menjadi LPPB. Studi ini mengambil daerah di  Kabupaten  Karawang  sebagai  salah  satu  kabupaten  lumbung  padi  nasional.  Metode  yang  dipakai  merupakan  perpaduan antara  teknik  penginderaan  jauh,  sistem  informasi  geografis,  dan  analisis  statistik  Hayashi.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa LPPB untuk Kabupaten Karawang dapat diformulasikan sebagai lahan pertanian sawah beririgasi (teknis, semi teknis, sederhana),  memiliki  produktivitas  lebih  dari  4.5  ton  ha -1 ,  memiliki  nilai Benefit  Cost  Ratio (BCR)  >  1.497,  dan  memiliki Luasan  Kesatuan  Hamparan  Lahan  Sawah  (LKHLs)  >  10  ha.  Data  sistem  irigasi  dan  LKHLs  dapat  diidentifikasi  dari  citra ALOS  AVNIR-2,  adapun  data  produktivitas  diduga  dari  nilai Enhanced  Vegetation  Index (EVI)  yang  diturunkan  dari  citra MODIS Terra dan Aqua  ( time series 2005-2009). Nilai EVI pada  periode picpoint dan nilai Produktivitas Lahan Sawah dari hasil survei lapangan memiliki korelasi yang positif dan diperole persamaan Prod. = 2.9785 + 6.0751 x nilai EVI. Nilai BCR diperoleh  dari  perhitungan  Produktivitas  dan  Indeks  Penanaman  (didapat  dari  citra  MODIS)  yang  dikombinasikan  dengan Biaya Produksi Lahan Sawah dari hasil survei lapangan. Teknik zonasi LPPB selanjutnya dapat dibangun dengan cara di atas, yaitu  melalui  identifikasi  data  penginderaan  jauh,  survei  lapangan,  pengembangan  kriteria  sesuai  kondisi  lapangan,  dan penentuan  kawasan  LPPB  melalui  sistem  informasi  geografis.  Berdasarkan  metode  ini  Kawasan  LPPB  di  Kabupaten Karawang  dapat  dibedakan  menjadi  lima,  yaitu  LPPB1,  LPPB2,  LPPB3,  LPPB4,  dan  cadangan  LPPB.  Yang  pertama mencerminkan prioritas yang tinggi dan yang terakhir mencerminkan yang rendah.
Kata kunci : ALOS AVNIR2, Hayashi, MODIS, lahan sawah berkelanjutan, zonasi
*) Penulis Korespondensi: Telp. +628170829626; Email. boedi_tj@yahoo.com

## PENDAHULUAN
Dengan adanya pertumbuhan penduduk, ekonomi, dan pembangunan yang cukup pesat di Indonesia membuat  kebutuhan  akan  ruang  atau  lahan  semakin meningkat.  Terbatasnya  ketersediaan  ruang  menyebabkan adanya  suatu  persaingan  penguasaan  lahan  yang  ketat (Nasoetion,  2002).  Namun  persaingan  tersebut  seringkali tidak  seimbang  karena  demi  memaksimalkan land  rent, lahan  pertanian  senantiasa  dikalahkan  untuk  dialih- fungsikan  menjadi  kegunaan  lain  seperti  permukiman, industri,atau infrastruktur lainnya. Padahal jika dilihat dari daya  dukung,  lahan  yang  sesuai  untuk  pertanian  pangan sesuai  untuk  semua  peruntukan  non-pertanian,  sebaliknya lahan  yang  mempunyai  daya  dukung  sesuai  untuk  non pertanian  belum  tentu  bisa  digunakan  untuk  lahan pertanian  pangan.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  alih fungsi lahan  sering berlangsung satu arah,  hanya bisa dari lahan pertanian  menjadi lahan non-pertanian, namun tidak sebaliknya.  Alhasil  ketersedian  lahan  yang  sesuai  untuk pertanian pangan kini kian terbatas.
Melihat  gejala  yang  demikian,  maka  suatu  upaya untuk  menjaga  kedaulatan  pangan  nasional  sangat diperlukan  melalui  perlindungan  terhadap  lahan  pertanian pangan  (Sudaryanto,  2002).  Dengan  kata  lain  diperlukan suatu  penetapan  kawasan  lahan  pertanian  pangan berkelanjutan  seperti  yang  diamanatkan  oleh  UU  No.  41 Tahun  2009  (Menkum  &  HAM,  2009).  Penetapan  ini harus  dapat  direalisasikan  melalui  suatu  penataan  ruang wilayah,  sehingga  diperlukan  suatu  cara  yang  tepat  untuk memilih dan menetapkan kawasan lahan pertanian pangan berkelanjutan (LPPB), khususnya lahan padi sawah karena padi  merupakan  bahan  pangan  pokok  bagi  masyarakat Indonesia.
Indonesia  merupakan  negara  yang  luas  apalagi berbentuk  kepulauan,  sehingga  untuk  upaya  tersebut diperlukan  suatu  metode  yang  efisien  dan  efektif.  Dalam hal ini pemanfaatan data  dan  teknologi  penginderaan jauh perlu  dicoba  karena  teknologi  ini  dapat  meliput  wilayah yang  luas,  lebih  ekonomis,  namun  mempunyai  akurasi yang  baik,  dan  teknologi  ini  dapat  menyadap  objek permukaan  lahan  secara  detil  pada  citra  resolusi  tinggi (Wahyunto et  al .,  2006;  As-syakur  dan  Adnyana,  2009; Domiri et al ., 2005).
Kabupaten Karawang adalah salah satu kabupaten di  Jawa  Barat  yang  dikenal  sebagai  salah  satu  lumbung padi  nasional,  oleh  karenanya  hamparan  lahan  sawah  di wilayah  ini  merupakan  pemandangan  yang  umum dijumpai.  Namun  demikian  seiring  dengan  berjalannya waktu, Kabupaten Karawang terus tumbuh dan berkembang  seperti  kabupaten-kabupaten  lain  di  Jawa, sehingga  proses  konversi  lahan  di  beberapa  tempat  tidak dapat dihindarkan.
Penelitian ini dilaksanakan di Kabupaten Karawang  dan  bertujuan  untuk  (a)  melakukan  interpretasi dan  analisis  citra  untuk  identifikasi  parameter  kawasan LPPB  dan  menilai  produktivitas  lahan  pertanian  padi sawah,  (b)  memilih  parameter  berpengaruh  nyata  untuk pemilihan  kawasan  LPPB,  dan  (c)  menentukan  teknik zonasi kawasan LPPB berdasarkan parameter terpilih.

## BAHAN DAN METODE

## Lokasi Penelitian
Secara  geografis  wilayah  penelitian  terletak  pada zone  UTM  48  Selatan,  pada  posisi  koordinat  739653, 9322363  hingga  776465,  9281150  dengan  luas  wilayah 108,782 hektar. Wilayah ini secara  administratif termasuk dalam  Kabupaten  Karawang,  Provinsi  Jawa  Barat,  namun wilayah penelitian dibatasi pada wilayah yang terliput oleh peta satuan lahan ( land unit ) yang tersedia (Gambar 1). Wilayah  penelitian  memiliki  ketinggian  tempat mulai  0  m  dari  permukaan  air  laut  (dpal)  yang  terletak  di wilayah  utara  hingga  217.5  m  dpal  yang  berada  di perbukitan  selatan.  Sebagian  besar  wilayahnya  (74.8  %) merupakan  dataran  aluvial  dengan  kemiringan  lereng antara  0  –  3  %,  sedangkan  sebagian  kecil  yang  lain merupakan  dataran  berombak  yang  berada  di  kaki Gunungapi
Gede-Pangrango (14.3 %), dataran bergelombang (8.4 %), dan perbukitan (2.4 %).

## Bahan
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini meliputi peta kesesuaian lahan Kabupaten Karawang, peta pola  ruang  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW) Kabupaten  Karawang,  peta  satuan  lahan  dan  kesesuaian lahan  (skala  1:50,000),  Citra  ALOS  AVNIR-2  resolusi spasial  10  m,  citra  MODIS  (2005-2009)  resolusi  spasial 500 m, dan data data primer yang diperoleh dari lapangan (hasil wawancara).

## Metode
Pelaksanaan penelitian secara umum dapat dibagi ke dalam 3 tahapan,  yaitu persiapan, perolehan data, serta analisis  dan  hasil.  Ketiga  tahapan  tersebut  serta  isi kegiatannya disajikan secara diagramatis pada Gambar 2.

## Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan 3 cara, yaitu dari  data  sekunder,  interpretasi  dan  analisis  citra penginderaan  jauh,  serta  survei  lapangan.  Data  sekunder meliputi  data  Kesesuaian  Lahan  dan  data  RTRW Kabupaten.  Data  yang  diekstraksi  dari  citra  penginderan jauh berupa data  penggunaan lahan, jaringan jalan, sistem irigasi,  luasan  kesatuan  hamparan  lahan  sawah  (LKHLs), produktivitas,  dan  indeks  penanaman.  Adapun  data  dari survei lapangan meliputi Kelayakan Ekonomi,
Produktivitas  padi  sawah  aktual,  dan  hasil  verifikasi interpretasi  citra.  Pengambilan  sampel  di  lapangan dilaksanakan  dengan  pendekatan Stratified  Purposive Sampling.

## Metode Analisis
Beberapa  metode  analisis  untuk  mencapai  tujuan penelitian  telah  dipilih  dan  jenis  analisis  tersebut digambarkan pada diagram pada Gambar 3.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian Persiapan Analisis & Hasil Perolehan Data
Gambar 2. Diagram alir kerangka penelitian
Keterangan Gambar :
Ekst. C. = ekstrasi citra D.Sc = data sekunder KL = kesesuaian lahan Inf = infrastruktur (jalan dan irigasi) PL = penggunaan lahan LKHL = luasan kesatuan hamparan lahan RTRW = rencana tata ruang wilayah Anal. Citra = analisis citra AKSE = analisis kelayakan secara ekonomi BCR = benefit cost ratio IP = indeks penanaman Anal. Kor. = analisis korelasi PLPPS = produktivitas lahan pertanian padi sawah KLPPB = kawasan lahan pertanian pangan berkelanjutan
Interpretasi  Citra  ALOS (Advanced  Land  Observing Satellite) AVNIR-2.
Data  yang  disadap  dari  citra  ALOS  adalah  data untuk  parameter  infrastruktur  (jalan  dan  irigasi), penggunaan  lahan,  dan  luasan  kesatuan  hamparan  lahan sawah  (LKHLs).  Cara  penyadapan  dari  citra  ALOS dilaksanakan  secara  non-parametrik.  Masing-masing obyek  dikenali  atas  dasar  pola  tanggap  spektral  dan karakteristik  dasar  obyek  yang  dapat  dikenali  dan tergambar  dari  citra  ALOS.  Penyadapan  terhadap  3  jenis data  tersebut  dilaksanakan  melalui  interpretasi  secara visual dengan digitasi on screen pada layar komputer.
Analisis  Citra  MODIS  ( Moderate  Resolution  Imaging Spectroradiometer ).
Citra  yang  digunakan  adalah  citra  MODIS  Terra MOD09A1  dan  Aqua  MYD09A1.  Karakteristik  citra  ini mempunyai 7 kanal spektral dengan resolusi spasial 500 m dan  resolusi  temporal  8  hari.  Citra  MODIS  Terra  Aqua yang digunakan merupakan citra yang diakusisi pada tahun 2005  sampai  dengan  tahun  2009  (series  5  tahun)  dengan selang waktu 8 hari. Citra ini digunakan untuk penyadapan data produktivitas  yang didekati dengan analisis nilai EVI ( Enhanced  Vegetation  Index) .  Analisis  dipilih  pada  posisi
picpoint yaitu pada saat tanaman padi berumur 91 - 98 hari (umur 10 – 11 MST) atau pada masa vegetatif maksimum. Nilai  EVI  ini  sering  digunakan  untuk  menduga produktivitas  tanaman  padi  sawah  yang  akan  dihasilkan pada  saat  panen.  Nilai  EVI  oleh  Huete et  al .  (1997) diformulasikan dengan persamaan berikut : ρNIR – ρRED EVI =  2.5 * ρNIR – C1*ρRED-C2*ρBLUE+L Keterangan : ρ  =   nilai reflektan kanal spektral
C =   koefisien  koreksi atmospheric  aerosol  scattering pada kanal spektral  merah berdasarkan kanal spektral biru (C1 : 6, C2 : 7.5)
L  = soil effect adjustment factor (1)
Selanjutnya  dilakukan  analisis  korelasi  antara nilai  EVI picpoint dari  citra  MODIS  tahun  2009  dengan produksi  padi  tahun  2009  di  masing-masing  titik  sampel melalui  survei  lapangan.  Dari  hasil  uji  statistik  regresi diperoleh persamaan produktivitas . Nilai produktivitas tiap kali  panen  diketahui  dengan  jalan  memasukkan  nilai  EVI tiap  panen  ke  dalam  persamaan tersebut.  Nilai produktivitas  padi  sawah  diperoleh  dari  rata-rata  hasil panen selama 5 tahun (2005-2009) (Gambar 4).
Gambar 3. Kerangka analisis penelitian
Gambar 4. Ekstraksi data produktivitas pertanian
Untuk  data indeks  penanaman dapat  diketahui dari grafik nilai EVI yang diperoleh dari citra MODIS time series .  Nilai  EVI  dengan  resolusi  temporal  8  hari  selama beberapa  tahun  ini  jika  diwujudkan  dalam  grafik  akan memperlihatkan  suatu  gelombang  yang  menunjukkan periodisasi  pengolahan  sawah.  Jumlah  undulan  parabolik (pada  grafik  nilai  EVI  yang  ditandai  dengan picpoint )
menunjukkan  jumlah  masa  tanam  padi  sawah  di  suatu lahan  pada  kurun  waktu  tertentu.  Seperti  terlihat  pada Gambar 5 bahwa dalam masa 5 tahun terdapat 10 undulan yang  mempunyai picpoint ,  sehingga  indeks  penanaman pada wilayah tersebut adalah 10 ( picpoint) dibagi 5 (tahun) menjadi  2.  Jadi  indeks  penanaman  di  wilayah  tersebut adalah 200.
Gambar 5. Cara pengukuran indeks penanaman dari grafik

## Penilaian Kelayakan Ekonomi
Kelayakan  secara  ekonomi  merupakan  analisis manfaat  dan  biaya  dari  suatu  usaha  penanaman  padi sawah.  Analisis  ini  menggunakan Benefit  Cost  Ratio (BCR)  yang  diperoleh  dengan  cara  membagi  jumlah  hasil pendapatan  dengan  jumlah  hasil  biaya.  Formulasi  BCR disajikan sebagai berikut:
Discount  factor yang  digunakan  adalah  sebesar 12  %.  Dari  perhitungan  ini  selanjutnya  dapat  diketahui bahwa  pengusahaan  pertanian  padi  sawah  yang  dilakukan di suatu wilayah layak atau tidak untuk dilanjutkan.

## Penentuan  Parameter  untuk  Pemilihan  Kawasan LPPB
Untuk  mengetahui  parameter  berpengaruh  dalam pemilihan  kawasan  LPPB  digunakan  metode  analisis Hayashi  1.  Analisis  ini  ditujukan  untuk  menduga parameter  koefisien  keterkaitan  antara  variabel-variabel penjelas  ( explanatory  variables )  dengan  satu  variabel tujuan.  Selain  itu  juga  untuk  menunjukkan  variabel- variabel  penjelas  mana  saja  yang  paling  nyata  kaitannya ( significant ) dengan variabel tujuan. Algoritma pokok dari Analisis  Kuantifikasi  Hayashi  oleh  Tanaka et  al. (1992)
picpoint
Keterangan : B : Benefit/keuntungan produksi C : Cost/biaya produksi t      : periode waktu
Keterangan : EVIn  = EVI new (2009) EVIos= EVI olds (2005 – 2008)
EVI Grafik Produktivitas Ekstraksi Citra MODIS Citra MODIS Series. EVI n Sampling Ground Truth Produktivitas Aktual Analisis Korelasi EVIo Persamaan Relasional Data Indeks Penanaman
( dalam Saefulhakim,  1996)  diformulasikan  dengan  model matematis seperti berikut :
y a ε
Keterangan : y : vektor data variabel tujuan ukuran ( n x 1) : matriks data variabel-variabel penjelas ukuran (n x C)
di mana C =
a : vektor parameter skor untuk kategori-kategori dari variabel-variabel penjelas ukuran ( C x 1) : vektor parameter error pendugaan ukuran ( n x 1)
Dari  hasil  analsis  yang  diperoleh  selanjutnya diformulasikan  paramater  apa  saja  yang  mempunyai pengaruh nyata untuk penentuan LPPB.

## Uji Keberlanjutan
Keberlanjutan  dapat  dicapai  apabila  lahan  dapat dimanfaatkan  untuk  produksi  secara  optimal.  Penggunaan lahan  dinyatakan  optimal  jika  kesesuaian  antara  daya dukung  dan  daya  tampung  lahan  tercapai.  Untuk  itu keberlanjutan  dapat  diketahui  berdasarkan  3  aspek,  yaitu melalui  kesesuaian  secara  fisik,  secara  ekonomi,  dan secara  sosial.  Uji  keberlanjutan  ini  dapat  diketahui  dari grafik  produktivitas  dan  matriks  hasil  analisis  Hayashi  1. Dari  data  ini  selanjutnya  dapat  diperlihatkan  dan diidentifikasi  karakteristik  parameter  satuan  lahan  ( land unit ) padi sawah yang berkelanjutan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi Parameter LPPB dan Produktivitas Lahan Sawah
Identifikasi data untuk parameter LPPB dilakukan dari data penginderaan jauh, yaitu berasal dari Citra ALOS AVNIR-2  dan  Citra  MODIS.  Citra  yang  pertama digunakan  untuk  melakukan  identifikasi  data  penggunaan lahan,  jaringan  jalan,  sistem  irigasi,  dan  LKHLs.  Hasil yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  citra  tersebut  sangat baik  dalam  menyadap  data  yang  diperlukan  karena  objek yang  diinginkan  mudah  dikenali  melalui  pola  tanggap spektral  dan  karakteristik  dasar  penciri  obyek  berupa rona/warna,  tekstur,  pola,  ukuran,  bentuk,  bayangan,  dan situs.  Adapun  citra  yang  kedua  digunakan  untuk  menilai produktivitas  lahan  sawah,  dimana  untuk  menilai produktivitas padi sawah didekati  dengan pola  keterkaitan antara besarnya nilai EVI pada posisi picpoint dengan data produktivitas  padi  sawah  aktual  di  lapangan.  Hasil  yang diperoleh  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang positif  cukup  kuat  antara  nilai  EVI  dengan  produktivitas padi  sawah  yang  ditunjukkan  dari  nilai  koefisien  korelasi (r) = +0.8189 dan nilai koefisien regresi (r²) = 0.6706. Dari hasil  uji  ini  diperoleh  persamaan Prod.  =  2.9785  + 6.0751*Nilai  EVI (Gambar  6).  Persamaan  ini  selanjutnya digunakan untuk menduga produktivitas padi sawah dari 4 seri  dari  tahun  sebelumnya.  Perbandingan  antara produktivitas padi sawah aktual yang diperoleh dari survei lapangan  dengan  produktivitas  dari  nilai  EVI  diperoleh
hasil  simpangan  rata-rata  sebesar  7.63  %  atau  terdapat perbedaan  produktivitas  sebesar  0.24  ton  ha -1 .  Positifnya hubungan  antara  EVI  dengan  produktivitas  padi  ini  mirip dengan  hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  Heidina (2010).
Gambar  6.  Grafik  hubungan  antara  nilai  EVI  dan  produktivitas padi sawah aktual
Indeks  Penanaman  dapat  diketahui  dari  jumlah picpoint atau  undulan  parobolik  yang  dinampakkan  pada grafik  hubungan  antara  nilai  EVI  dengan  periode  waktu citra yang digunakan. Simpangan antara Indeks Penanaman  hasil  wawancara  dengan  Indeks  Penanaman yang  diperoleh  dari  citra  diketahui  sebesar  3.63  %  atau setara  dengan  nilai  indeks  penanaman  sebesar  10  persen. Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa  citra  MODIS time series dapat digunakan untuk mengetahui Produktivitas  dan  Indeks  Penanaman  padi  sawah  di  suatu wilayah.

## Pemilihan Parameter Berpengaruh untuk Pemilihan Kawasan LPPB
Data  yang  digunakan  untuk  analisis  di  atas  pada dasarnya  telah  dapat  untuk  menggambarkan  kenyataan lapangan  (R²=0.529)  dan  keragaman  data  dianggap  baik dengan  rataan  residual  =  nol.  Berdasarkan  uji  dominasi dari  analisis  Hayashi  1,  dengan  menggunakan  selang kepercayaan 99 % (ρ= 0.01) dan 95 % (ρ= 0.05) diperoleh batas nilai absolut “r” 0.3445 dan 0.2558. Dari batas nilai absolut  ini  maka  dapat  diketahui  bahwa  dari  9  (sembilan) parameter yang digunakan untuk pemilihan kawasan LPPB ini,  hanya  4  (empat)  parameter  yang  mempunyai keterkaitan  langsung  dengan  aspek  keberlanjutan,  yaitu Produktivitas,  Sistem Irigasi,  LKHLs, dan BCR.  Adapaun parameter  arahan  RTRW  tidak  berhubungan  secara langsung,  namun  hanya  sebagai  penentu  akhir  (aspek kebijakan) dalam pemilihan kawasan LPPB.

## Teknik Zonasi untuk Kawasan LPPB
Kawasan  LPPB  adalah  suatu  kawasan  budidaya dan dari kapasitasnya merupakan lahan yang sesuai secara fisik  untuk  pertanian  padi  sawah,  layak  secara  ekonomi, dan  dapat  diterima  secara  sosial  untuk  dijadikan  sebagai lahan pertanian padi sawah.
Menurut  standard  produktivitas  di  Pulau  Jawa (Ritung et  al. ,  2007)  kawasan  lahan  pertanian  padi  sawah dikategorikan  memenuhi  kriteria  “sesuai secara  fisik” jika
produktivitasnya mencapai lebih dari 4.5 ton ha -1 dan tidak pernah  mengalami  penurunan  yang significant selama  5 tahun terakhir. Dengan tidak adanya penurunan produktivitas yang drastis ini berarti bahwa lahan tersebut belum mengalami penurunan potensi atau degradasi lahan. Sesuai secara fisik ini sesungguhnya mempunyai implikasi bahwa  kondisinya  juga  didukung  oleh  sistem  irigasi  yang optimal,  yaitu  sistem    irigasi  yang  menggunakan  air  dan dapat memberikan kesempatan adanya kegiatan konservasi tanah dan air.
Untuk  kelayakan  secara  ekonomi  selanjutnya dapat  dilihat  dari  nilai  BCR  yang  berada  di  atas  BEP ( break  event  point )  yaitu  pada  lahan-lahan  yang mempunyai  nilai  BCR  >  1.497.  Pada  lahan  yang mempunyai  hasil  demikian  berarti  petani  dengan  lahan  1 ha telah dapat hidup cukup layak di daerah penelitian.
Adapun untuk kriteria dapat diterima secara sosial di  sini  dapat  diindikasikan  dari  besarnya  LKHLs,  karena aspek  ini  mencerminan  kemauan  masyarakat  menerima pengusahaan lahan tersebut untuk padi sawah. Pengusahaan  lahan  padi  sawah  akan  dapat  dilaksanakan jika  kondisi  geofisik  dan  secara  ekonomi  dianggap memenuhi  kriteria  yang  dipahami  oleh  masyarakat. Semakin  luas  LKHLs  berarti  masyarakat  semakin menerima  terhadap  pengusahaan  lahan  padi  sawah tersebut.
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  survei  lapangan seperti tersebut di atas, maka selanjutnya dapat ditentukan bagaimana  teknik  zonasi  yang  baik  untuk  memilih  lahan sawah  yang  layak  untuk diabadikan atau  sebagai  kawasan LPPB.  Secara  ringkas  teknik  zonasi  tersebut  diuraikan seperti  berikut  yang  diawali  dari  interpretasi  citra penginderaan  jauh.  Dari  data  penggunaan  lahan  yang diperoleh  dari  citra  ALOS  AVNIR2  selanjutnya  dapat dipilah  menjadi  dua,  yaitu  penggunaan  lahan  sawah  dan penggunaan  lahan  non-sawah.  Data  lahan  sawah dibedakan  lagi  menjadi  dua,  yaitu  sawah  beririgasi  dan sawah  tidak  beririgasi.  Lahan  sawah  beririgasi  ini  pada citra  dapat  dikenali  dari  adanya  kenampakan  hamparan sawah  yang  jenuh  air,  atau  adanya  jaringan  irigasi,  atau sumber  air  yang  terhubung  dengan  sawah  tersebut.  Data sawah  yang  dilengkapi  dengan  sistem  irigasi  dan  jaringan jalan  (dari  peta  penggunaan  lahan)  selanjutnya  dapat digunakan  untuk  mengkelaskan  data  luasan  Kesatuan Hamparan Lahan Sawah (LKHLs).
Dari  citra  MODIS  (yang  mempunyai  resolusi temporal 8 hari) selanjutnya dianalisis untuk mendapatkan nilai  EVI,  dimana  data  ini  akan  digunakan  untuk  menilai produktivitas  padi  sawah.  Data  produktivitas  akhir  padi
sawah  diperoleh  dengan  mengetahui  keterkaitan  antara besarnya  nilai  EVI  pada  posisi picpoint dengan produktivitas padi sawah aktual yang diperoleh dari survei lapangan. Keterkaitan ini diuji dengan uji statistik korelasi. Persamaan  yang  didapat  digunakan  untuk  menduga produktivitas padi sawah pada seri tahun-tahun sebelumnya.  Indeks  Penanaman  dapat  diketahui  dari jumlah picpoint atau undulan parobolik yang dinampakkan pada  grafik  antara  nilai  EVI  dan  periode  waktu  dari  citra yang  digunakan.  Grafik  nilai  EVI  dengan  periode  seri waktu  beberapa  tahun  dapat  juga  digunakan  untuk membaca  gejala  yang  berkembang  pada  lahan  sawah, seperti perkembangan pertumbuhan padi, adanya gangguan  terhadap  tanaman  padi,  perkiraan  gagal  panen, dan adanya degradasi lahan.
Survei  lapangan  selanjutnya  dilaksanakan  pada lokasi sampel dengan acuan/pendekatan satuan lahan ( land unit ).  Pengambilan  sampel  pada  satuan  lahan  dilakukan secara Stratified  Purposive  Sampling yang  disusun  dari data  Penggunaan  Lahan  Sawah,  Sistem  Irigasi,  dan  Jenis Tanah.  Kegiatan  dilaksanakan  melalui ground  checking terhadap  data  dari  hasil  interpertasi  citra  dan  sekaligus melakukan  wawancara  sehingga  diperoleh  data  biaya produksi  dan  data  produktivitas  aktual.  Data  BCR kemudian diperoleh dari hasil perhitungan data Produktivitas  dan  Indeks  Penamanan  (dari  MODIS)  yang dipadu dengan data Biaya Produksi dari lahan padi sawah (yang  diperoleh  dari  survei  lapangan).  Dalam  menghitung BCR  ini  diketahui  juga  nilai  BCR  pada  posisi  BEP  untuk hidup para petani di wilayah penelitian.
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  kriteria yang  digunakan  untuk  klasifikasi  LPPB  di  wilayah penelitian.  Lahan  sawah  yang  memenuhi  kriteria selanjutnya  dimasukkan  sebagai  kawasan  LPPB.  Dengan demikian  secara  teknis,  pememilihan  LPPB  ini  dapat dilaksanakan  melalui  teknik  penginderaan  jauh,  kriteria yang ditetapkan, dan sistem informasi geografis (SIG).
Berdasarkan  metode  dan  teknik  (model)  zonasi Kawasan  Lahan  Pertanian  Padi  sawah  Berkelanjutan (LPPB) seperti tersebut di atas akhirnya didapatkan bahwa daerah  penelitian  mempunyai  lima  kelas  Kawasan  LPPB, yaitu  LPPB-1,  LPPB-2,  LPPB-3,  LPPB-4,  dan  LPPB cadangan  (Gambar  7).  Yang  pertama  menunjukkan prioritas  tinggi  sedangkan  yang  ke  empat  menunjukkan prioritas  rendah.  Adapun  LPPB  cadangan  mencerminkan lahan  yang  secara  fisik  sesuai  untuk  lahan  sawah,  namun saat sekarang tidak dimanfaatkan sebagai lahan sawah.
Model penentuan Kawasan LPPB seperti tersebut di atas secara diagramatis disajikan pada Gambar 8.
Gambar 7. Peta arahan lahan pertanian padi sawah berkelanjutan wilayah penelitian
Gambar 8. Diagram alir teknik pemilihan lahan pertanian padi sawah berkelanjutan

## SIMPULAN
a. Citra  ALOS  AVNIR-2  dengan  resolusi  spasial  10  m mampu  menyajikan  data  penggunaan  lahan,  jaringan jalan,  sistem  irigasi,  dan  Luasan  Kesatuan  Hamparan Lahan  Sawah  (LKHLs).  Data  ini  dapat  diidentifikasi melalui  pola  tanggap  spektral  dan  karakteristik  dasar penciri  obyek.  Untuk  pendugaan  produktivitas  padi sawah  dari  citra  MODIS  Terra-Aqua  dapat  digunakan persamaan Prod  =  2.9785  +  6.0751*Nilai  EVI, sedangkan  Indeks  Penanaman  dapat  dibaca  dari  grafik serial  nilai  EVI.  Nilai  simpangan  antara  data produktivitas  aktual  dengan  data  produktivitas  dari citra  dengan  metode  inisebesar  7.63  %  setara  dengan perbedaan  produktivitas  sebesar  0.24  ton  ha -1 musim -1 dan  perbedaan  Indeks  Penanaman  aktual  dengan  hasil penyadapan  dari  citra  MODIS  sebesar  3.63  %  atau setara  dengan  nilai  Indeks  penanaman  sebesar  10 persen.  Berdasar  nilai  simpangan  tersebut  maka  dapat dikatakan  bahwa  Citra  MODIS  Terra-Aqua  series dapat  digunakan  untuk  mengetahui  Produktivitas  dan Indeks Penanaman padi sawah di suatu wilayah.
b. Dari  uji  signifikansi  dengan  selang  kepercayaan  99  % dan  95  %  dapat  diketahui  bahwa  dari  kesembilan parameter  yang  digunakan  hanya  terdapat  empat
parameter  yang  mempunyai  keterkaitan  langsung dengan  pemilihan  kawasan  LPPB,  yaitu  Produktivitas, Sistem Irigasi, BCR dan  LKHLs. Dari pemahaman ini dapat  didefinisikan  bahwa  LPPB  adalah  hamparan lahan  yang  secara  fisik  sesuai  untuk  pertanian  padi sawah yang didukung dengan sistem irigasi, mempunyai  produktivitas  diatas  4.5  ton  ha -1 ,  layak secara  ekonomi  ditandai  dengan  BCR  >  1.497,  dan dapat  diterima  secara  sosial  melalui  kenampakan luasan LKHLs > 10 ha.
c. Teknik  pemilihan  dan  zonasi  lahan  pertanian  padi sawah  berkelanjutan  (LPPB)  dapat  dibangun  melalui kombinasi  analisis  spasial  dan  lapangan.  Kegiatannya dimulai  dari  penyadapan  data  parameter  melalui  citra, kerja  lapangan,  pembangunan  kriteria  sesuai  kondisi lapangan,  dan  klasifikasi  LPPB  melalui  sistem informasi geografis.

## DAFTAR PUSTAKA
Domiri, D.D., N.L. Adhyani, dan Nugraheni. 2005. Model pertumbuhan  tanaman  padi  menggunakan  data MODIS  untuk  pendugaan  umur  padi  sawah. Prosiding Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV: “Pemanfaatan  Efektif  Penginderaan  Jauh  Untuk
Citra Citra MODIS Data Sekunder Tanah/K Ekstraksi Data Ekstraksi Data Non Sawah
Sawah
LKHL s Sistem Irigasi Satuan Lahan EV Produk tivitas Indeks Penanaman Survei Lapanga n BCR P. P. Analisis Spasial LPPB
Peningkatan  Kesejahteraan  Bangsa” .  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS),  Surabaya.  p. 17-24.
Heidina,  F.  2010.  Produksi  dan  produktivitas  padi  di Kecamatan  Ciasem  Kabupaten  Subang  [Skripsi].
Program  Studi  Manajemen  Sumberdaya  Lahan,
Departemen  Ilmu  Tanah  dan  Sumberdaya  Lahan  – Institut Pertanian Bogor (IPB).
Huete, A.R., H.Q. Liu, K. Batchily, and W. Van Leeuwen. 1997.  A  Comparisons  of  vegetation  indices  global set  of  TM  images  for  EOS  MODIS. Remote Sensing of Environment , 59 : 440-451.
Menkum  &  HAM.  2009. Undang  –  Undang  Republik Indonesia  nomor  41  tahun  2009  tentang  Undang- Undang  Perlindungan  Lahan  Pertanian  Pangan Berkelanjutan . Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 2009 Nomor 149. Menteri Hukum dan Hak Asasi Manusia, Jakarta.
Nasoetion,  L.I.  2002.  Konversi  lahan  pertanian:  aspek hukum  dan  implementasinya. Prosiding  Seminar Nasional Multifungsi dan Konversi Lahan Pertanian. Balai  Penelitian  Tanah . Departemen Pertanian Republik Indonesia. Bogor.
Ritung,  S.,  Supriatna,  dan  A.  Hidayat.  2007.  Kriteria biofisik  untuk  penetapan  lahan  pertanian  abadi
dalam  mencegah  konversi  lahan  pertanian,  studi kasus  di  Provinsi  Jawa  Barat  dan  Lampung. Prosiding  Seminar  Nasional  Sumberdaya  Lahan dan  Lingkungan  Pertanian. Balai  Besar  Litbang Sumberdaya Lahan Pertanian, Departemen
Pertanian Republik Indonesia. Bogor. p. 311-322.
Rustiadi,  E.,  S.  Saefulhakim,  dan  D.R.  Panuju.  2008. Perencanaan  dan  Pengembangan  Wilayah .  Institut Pertanian Bogor (IPB). Bogor.
Saefulhakim,  S.  1996. Metode  Kuantifikasi  Hayashi . Departemen  Ilmu  Tanah  dan  Sumberdaya  lahan, Institut Pertanian Bogor (IPB). Bogor.
Syakur,  A.R.  dan  I.W.S.  Adnyana.  2009.  Analisis  indeks vegetasi  menggunakan  citra  ALOS  AVNIR  2  dan Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk evalusi tata ruang Kota Denpasar. Jurnal Bumi Lestari , 9: 1–11.
Sudaryanto, T. 2002. Konversi lahan dan produksi pangan nasional. Prosiding  Seminar  Nasional  Multifungsi dan  Konversi  Lahan  Pertanian. Balai  Penelitian Tanah.  Departemen  Pertanian  Republik  Indonesia. Bogor.
Wahyunto,  Widagdo,  dan  B.  Heryanto.  2006.  Pendugaan produktivitas  tanaman  padi  sawah  melalui  analisis citra satelit. Informatika Pertanian , 15 : 853-869.