Volume 17, Nomor 2 (2022), https://jurnal.uns.ac.id/region DOI: 10.20961/region.v17i2.50966

## Prediksi spasial kawasan pertanian berkelanjutan di Provinsi Jawa Timur
Prediction of spatial distribution of sustainable agriculture areas in East Java Province
G Subroto 1 dan A Witjaksono 1
1 Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Nasional, Malang, Indonesia
Corresponding author ’s email : gatotsubroto@lecturer.itn.ac.id
Abstrak. Kawasan  Pertanian  Pangan  Berkelanjutan  (KP2B)  merupakan  salah  satu amanat  untuk  perlindungan  pertanian  pangan  berkelanjutan  berdasarkan  Undang- Undang  Nomor  41  Tahun  2009.  Namun,  masih  belum  ditemukan  model pengembangan  KP2B  dalam  implementasinya.  Pemerintah  pusat  dan  pemerintah daerah cenderung hanya dapat menentukan luas KP2B dalam bentuk tabular. Padahal, diperlukan persebaran KP2B secara spasial untuk kebutuhan perencanaan tata ruang wilayah  untuk  menjamin  akurasi  pengendalian.  Ketidakjelasan  persebaran  KP2B secara  spasial  menjadi  salah  satu  permasalahan  dalam  rencana  peruntukan pemanfaatan ruang yang mengarah pada semakin sulitnya pengendalian perubahan peruntukan  sawah  ke  bukan  sawah.  Sehingga,  diperlukan  model  persebaran  KP2B sebagai  cara  dalam  pengendalian  alih  fungsi  peruntukan  sawah  abadi  untuk mewujudkan  kemandirian,  kedaulatan,  dan  ketahanan  pangan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  KP2B  Jawa  Timur  melalui  metode cellular automata . Tujuan tersebut dapat dicapai melalui tiga tahapan: (1) Menentukan sawah potensial untuk KP2B Jawa Timur; (2) Menghitung luas minimal sawah produktif Jawa Timur;  dan  (3)  Membangun  model  spasial  KP2B  Jawa  Timur.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  lahan  potensial  untuk  pengembangan  KP2B  adalah  sebesar 852.892,82 ha. Dengan kebutuhan pangan minimum sebesar 4.983.888,5 ton, maka kebutuhan  sawah  minimum  adalah  seluas  767.617,01  ha.  Model  KP2B  dibangun melalui metode cellular automata dan telah dilakukan validasi dengan tingkat akurasi sebesar 87%.
Kata Kunci: Cellular Automata; Kawasan Pertanian Pangan Berkelanjutan; Perubahan Guna Lahan; Provinsi Jawa Timur
Abstract. Sustainable  Food  Agriculture  Area  (Kawasan  Pertanian  Pangan Berkelanjutan,  KP2B)  is one  of the mandates  for the protection of sustainable food agriculture based on Law No. 41 of 2009. However, the development model to be used in  the  implementation  is  still  can  not  be  found.  The  central  government  and  local governments only recommend the size of the area KP2B in tabular form. In fact, spatial distribution of KP2B is required for regional spatial planning to ensure the accuracy of land-use control. The missing of the spatial distribution of KP2B leads to problems in land-use  planning,  that  means  increasing  difficulty  of  controlling  changes  from  rice fields to non-rice fields. Thus, a KP2B spatial distribution model is needed as a tool to control the ricefield changes in order to achieve self-reliance, sovereignty, and food security. This study aims to predict spatial distribution of East Java KP2B through the cellular automata method through three stages: (1) determining potential rice fields for East Java KP2B; (2) calculate the minimum area of productive rice fields in East Java; and (3) building a spatial model of East Java KP2B. The results of this study indicate that the potential land for KP2B development is 852,892.82 ha. With a minimum food requirement of 4,983,888.5 tons, the minimum need for rice field is 767,617.01 ha. The KP2B model was built using the cellular automata method and has been validated with an accuracy rate of 87%.
Keywords:  Cellular  Automata;  East  Java  Province;  Land  Use  Change;  Sustainable Agricultural Food Area

## 1. Pendahuluan
Kawasan  Pertanian  Pangan  Berkelanjutan  (KP2B)  adalah  kawasan  budidaya  pertanian  yang didalamnya  memiliki  suatu  hamparan  dari  Lahan  Pertanian  Pangan  Berkelanjutan  (LP2B) hingga  Lahan  Cadangan  Pertanian  Pangan  Berkelanjutan  (LCP2B)  dengan  tujuan  utama pencapaian swasembada pangan [1]. Adanya sawah yang dapat menjadi usaha tani menjadi syarat  mutlak  dalam  meningkatkan  peran  dari  sektor  pertanian  dalam  mewujudkan swasembada  pangan  nasional  [2].  Namun,  lahan  sawah  mempunyai  pola  kecenderungan berkurang setiap tahun dilihat dari tingginya tingkat perubahan peruntukan sawah menjadi bukan sawah. Variabel utama penyebab tingginya laju perubahan lahan sawah, yaitu tingginya kebutuhan  ekonomi  petani,  berkembangnya  permukiman,  adanya  pertumbuhan  ekonomi baru, serta meningkatnya kualitas transportasi [2].
Beberapa permasalahan dalam pengendalian lahan sawah abadi masih dapat ditemui, antara lain  masih  tingginya  tekanan  terhadap  perubahan  lahan.  Hal  tersebut  dikarenakan  jumlah penduduk  setiap  tahunnya  meningkat  sebesar  1.49%.  Tingginya  laju  pemanfaatan  tanah budidaya  terbangun  membuat  ketersediaan  sawah  dalam  mencapai  swasembada  pangan semakin mengkuatirkan [3]. Nilai rata-rata kepemilikan tanah petani untuk kegiatan pertanian semakin lama semakin kecil sebagai akibat adanya persaingan terhadap pemanfaatan lahan, terutama  pada  kegiatan  pertanian  dan  bukan  pertanian.  Dalam  kondisi  seperti  ini,  apabila
paradigma perencanaan ruang masih terfokus pada nilai lahan seperti pada teori sewa lahan, maka dapat dipastikan tidak akan ada keseimbangan antara pembangunan sektor budidaya pertanian terhadap sektor pembangunan lainnya [4].
Perubahan  lahan  sawah  menjadi  salah  satu  permasalahan  serius  terhadap  ketahanan, kemandirian, serta kedaulatan pangan sehingga dibutuhkan strategi mempertahankan lahan sawah [5]. Strategi dalam mempertahankan lahan sawah harus segera dilakukan mengingat angka laju konversi lahan sawah cukup pesat. Kebijakan pengendalian alih fungsi lahan sawah menjadi pilihan pemerintah untuk mengatasi permasalahan ini [6].
Jawa  Timur  menjadi  salah  satu  provinsi  yang  memiliki  sektor  basis  pada  sektor  pertanian didukung  oleh  luasan  lahan  pertanian  yang  besar.  Luas  sawah  Jawa  Timur  mencapai 1.201.353,54  ha  [7].  Selain  itu,  Provinsi  Jawa  Timur  memiliki  beberapa  kawasan  strategis agropolitan yang diharapkan dapat mendorong kemandirian wilayah. Kawasan strategis yang akan  dikembangkan  diantaranya  Agropolitan  Wilis,  Agropolitan  Bromo-Tengger-Semeru, Agropolitan Ijen, Agropolitan Kepulauan Madura, dan Agroindustri Gelang.
Provinsi Jawa Timur memiliki tantangan pembangunan dari penetapan kawasan agropolitan dan  agroindustri  dalam  Perpres  No  80  Tahun  2019  yang  sangat  berpotensi  memicu pengalihfungsian  lahan  pertanian.  Dalam  RTRW  Provinsi  Jawa  Timur,  luas  minimal  sawah seluas 1.017.549,73 ha. Luasan ini lebih kecil daripada luas sawah yang tersedia saat ini. RTRW Provinsi Jawa Timur juga telah menetapkan luasan KP2B Provinsi Jawa Timur pada beberapa kabupaten/kota, namun penetapan itu belum menyebutkan distribusi spasial (lokasi).
Berdasarkan hal di atas, tingginya angka alih fungsi lahan sawah ke bukan sawah berdampak pada  berkurangnya  luas  sawah  di  Jawa  Timur.  Padahal,  Jawa  Timur  merupakan  wilayah dengan tingkat produktivitas tanaman pangan yang tinggi. Oleh karena itu, penelitian prediksi spasial  peruntukan  KP2B  berbasis cellular  automata  (CA) dapat  mendukung  implementasi pengendalian lahan sawah di Provinsi Jawa Timur. CA berperan tidak hanya sebagai sebuah kerangka  model  spasial,  namun  merupakan  sebuah  pandangan  terkait  kerumitan  kejadian spasial temporal. Sehingga, prosedur CA dibutuhkan dalam bidang spasial berorientasi pada masa depan pada fokus prediksi lokasi KP2B Jawa Timur.

## 2. Metode

## 2.1. Pendekatan penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deduktif  yang  secara  teori  akan  didapatkan  suatu konfirmasi  dari  hipotesis  dan  observasi.  Dalam  penjelasan  latar  belakang  diketahui  bahwa perubahan peruntukan sawah ke non sawah sudah terjadi secara masif. Selain itu, menurut tinjauan  teoritis  yang  telah  dilakukan,  terdapat  beberapa  faktor  yang  harus  dilihat  secara seksama  dalam  penentuan  sawah  abadi.  Selanjutnya,  faktor  tersebut  dikonfirmasi  kepada stakeholders untuk mengetahui seberapa besar pengaruh dalam prediksi lahan sawah abadi. Tahap  akhir  yang  dilakukan,  yaitu  menyusun  kesimpulan  berdasarkan  dari  hasil  analisis melalui metode cellular automata .

## 2.2. Variabel penelitian
Variabel  penelitian  diartikan  sebagai  entitas  terukur  secara  kualitatif  maupun  kuantitatif. Dalam  pemilihan  faktor,  dilakukan  penyesuaian  terhadap  tinjauan  teoritis  dengan memasukkan  konteks  situasi  eksisting.  Tabel  1  merupakan  tabel  variabel  penelitian  dan definisi operasionalnya.
Tabel 1. Variabel yang digunakan. No Sasaran Indikator Variabel Parameter Definisi Operasional 1 Menentukan kawasan potensial untuk KP2B di Provinsi  Jawa Timur Kesesuaian lahan • Ketinggian Di atas permukaan laut  Ketinggian tanah • Jenis tanah Andosol, regosol, dll Jenis tanah • Rawan bencana Tingkat kerawanan Kondisi kerawanan terhadap bencana • Curah hujan mm/tahun Besar curah hujan • Kelerengan Nilai kelerengan Kondisi kemiringan lereng wilayah penelitian • Topografi Di atas permukaan laut  Tingkat  kontur  wilayah penelitian Kebutuhan lahan dan kebutuhan pangan • Pemanfaatan lahan bukan sawah Penggunaan lahan Land use lokasi penelitian • Pemanfaatan lahan sawah Penggunaan lahan Land use lokasi penelitian 2 Menghitung luas minimal sawah produktif Provinsi  Jawa Timur • Jumlah penduduk Jiwa Kebutuhan pangan • Luas panen ha 3 Membangun model  spasial KP2B di Provinsi  Jawa Timur Infrastruktur dasar • Sistem irigasi  Irigasi teknis, Irigasi non teknis Sistem irigasi yang digunakan dalam wilayah penelitian • Aksesibilitas jalan Baik, sedang, buruk Jalan lokasi penelitian Produktivitas • Hamparan lahan ha Luas sawah • Intensitas penanaman ton/tahun Luas panen lokasi penelitian • Ketersediaan air mm/tahun Ketersediaan  air  pada wilayah penelitian

## 2.3. Populasi dan sampel
Populasi penelitian yaitu seluruh stakeholder yang berkontribusi dalam pemilihan KP2B Jawa Timur. Stakeholders diantaranya,  sektor  pemerintah,  sektor  swasta,  dan  masyarakat. Penentuan  sampel  menggunakan  teknik purposive  sampling ,  dengan  teknik sampling yang dilakukan  dengan  mempertimbangkan  data  tertentu  dalam  memperoleh  hasil  yang  lebih
representatif.  Analisis stakeholders dilakukan  dalam  mengidentifikasi stakeholder inti,  yang diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  secara  umum  terkait  pemilihan  sawah  potensial. Tabel  2  adalah  tabel  yang  menunjukkan  pemetaan stakeholder berdasarkan  kepakaran, tingkat  kepentingan,  dan  pengaruh.  Dari  hasil  Tabel  2  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat beberapa stakeholder yang  memiliki  pengaruh  kuat  dalam  prediksi  lahan  sawah  abadi  di Provinsi Jawa Timur sebagaimana yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 2. Pemetaan stakeholder . Kelompok Responden
Tupoksi Dampak (+) / (-) Kepentingan responden Pengaruh responden 1-5 Sangat Lemah – Sangat Kuat Pemerintah Bappeda Provinsi Jawa Timur 1.    Perumusan kebijakan pembangunan spasial daerah 2.    Perumusan strategi koordinasi perencanaan dan pembangunan + 4 3 Dinas Perumahan Rakyat dan Cipta Karya Provinsi Jawa Timur 1. Merumuskan rencana tata ruang 2. Pelaksanaan pengembangan dan penelitian tata ruang bidang pertanian + 5 5 Kementerian Pertanian 1. Perumusan kebijakan perlindungan dan pengendalian pertanian + 5 4 Dinas Pertanian 1. Perumusan formulasi dalam perlindungan dan pengendalian pertanian + 4 5 Masyarakat Planner (praktisi) 1. Pihak ahli perencanaan ruang 2. Perumusan rencana tata ruang wilayah + 5 4 Akademisi 1. Sebagai pihak yang memiliki kemampuan dalam melakukan kajian ilmiah 2. Pihak teknokratis dalam perencanaan ruang + 5 4 Swasta Kelompok Tani 1. Pihak terlibat aktif dalam kegiatan tani 2. Terdampak program kebijakan pemerintahan + 5 5 Tabel 3. Stakeholder terpilih. Jenis Stakeholders Nama Stakeholders Pemerintahan DPRKPCK Jawa Timur Dinas Pertanian Jawa Timur Kementerian Pertanian Masyarakat Akademisi Swasta Kelompok Tani

## 2.4. Analytical hierarchy proses
Analisis perhitungan variabel menggunakan alat analisis Analytical Hierarchy Process (AHP). AHP adalah model yang akan mendukung dalam pengambilan keputusan dengan multi kriteria atau multi faktor yang akan dibangun menjadi sebuah hierarki. Prinsip AHP diawali dengan penguraian  permasalahan  dari  keputusan  yang  rumit,  lalu  digolongkan  berdasarkan  inti masalah menjadi hirarki yang terdiri dari beberapa elemen.
Dalam hierarki, elemen matriks berpasangan akan diperbandingkan dan disandingkan dengan input perhitungan kriteria. Selanjutnya, dilakukan evaluasi dari persandingan antara kriteria dan  elemen  berdasarkan  perhitungan  subjektif  dari stakeholder .  Proses  tersebut  harus terdokumentasikan,  kemudian  menguji  seberapa  konsisten  hasil  dari  penilaian.  Tahap evaluasi tersebut menggunakan hasil yang telah diperhitungkan.

## 2.5. Analisis kebutuhan pangan
Analisis  kebutuhan  pangan  dilakukan  untuk  mengetahui  kebutuhan  minimal  yang  harus dipenuhi oleh suatu daerah agar daerah tersebut menjadi daerah yang memiliki swasembada pangan. Pada penelitian ini, kebutuhan pangan diperhitungkan dari jumlah produksi pangan. Rumus  perhitungan  Kebutuhan  Fisik  Minimum  (KFM)  didasarkan  atas  nilai  2.600 kalori/orang/hari atau 265 Kg beras/orang/tahun. Teknik analisis data menggunakan rumus:
𝜎 = 𝑋 𝐾
Keterangan 𝜎 = daya dukung sawah 𝑋 = luas panen per kapita 𝐾 = luas swasembada pangan
𝑋 = Luas panen (ha)
Jumlah penduduk (jiwa)
𝐾 = Kebutuhan Fisik Minimum (KFM)

## Produksi tanaman pangan ( ha tahun ⁄ )
Daerah  swasembada  pangan  merupakan  daerah  yang  mencukupi  nilai  sebesar  100  kg beras/orang/tahun [8]. Sedangkan standar untuk dapat memenuhi hidup layak penduduknya adalah  sebesar  265  kg  beras/orang/tahun  atau  2,466  x  KFM,  dengan  klasifikasi  yang ditetapkan adalah sebagai berikut:
a. Kelas  1  dengan  ketentuan  σ  >  2,47 merupakan  daerah  swasembada  pangan  dan penduduknya hidup layak.
b. Kelas  2  dengan  ketentuan  1  ≤  σ  ≤2,47 merupakan  daerah  swasembada  pangan  dan penduduknya belum hidup layak.
c. Kelas 3 dengan ketentuan σ < 1 merupakan daerah belum swasembada pangan.

## 2.6. Cellular automata
Cellular automata adalah metode analisis prediksi spasial terbaik dalam proses simulasi baik dari bawah ke atas maupun atas ke bawah, salah satunya adalah melakukan simulasi kawasan pertanian  pangan  berkelanjutan. Cellular  automata saat  ini,  dilakukan  melalui  proses komputasi.  Komputasi  membutuhkan  perangkat  lunak  saat  pengolahan  dan  analisis  data. Penelitian  menggunakan  perangkat  lunak  LanduseSim.  Perangkat  lunak  LanduseSim merupakan  program  dengan  kemampuan  simulasi  multi-penggunaan  lahan  yang  tumbuh secara bersamaan [9]. Dalam analisis cellular automata , terdapat beberapa turunan analisis yang harus dilakukan, diantaranya.
a. Digitalisasi kawasan sawah eksisting dalam bentuk grid/sel.
b. Analisis  prediksi  luas  sawah,  prediksi  dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  pada tahun 2042 seberapa besar kebutuhan sawah yang menyesuaikan sesuai dengan amanat dari RTRW Provinsi Jawa Timur.
c. Analisis hasil dari nilai potensi dari lahan sawah potensial, terdiri atas tiga analisis.
• Wilayah  jangkauan  dari  faktor  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  sawah  abadi dengan  alat  analisis  jarak  udara  pada  perangkat  lunak  ArcGis  10.4.2.  Alat  analisis tersebut digunakan untuk mengetahui arah perkembangan dari setiap grid pada faktor terdekat.  Masukan  faktor  telah  dikonversi  dalam  bentuk  raster.  Dalam  hal  ini, beberapa  variabel  yang  dimaksud  akan  dilakukan  analisis  tersebut,  diantaranya jaringan  irigasi  dan  akses  terhadap  jalan.  Kedua  variabel  tersebut  akan  memiliki pengaturan  yang  berbeda.  Variabel  jaringan  irigasi  akan  memiliki  pengaruh monotonically  decreasing ,  yang  artinya  pada  lokasi  yang  semakin  dekat  dengan jaringan  irigasi  maka  akan  berpotensi  besar  menjadi  kawasan  pertanian  pangan berkelanjutan.  Sedangkan  untuk  variabel  akses  jalan  akan  memiliki  pengaruh monotonically  increasing yang  artinya  pada  lokasi  yang  semakin  jauh  dengan  akses jalan maka lokasi tersebut akan berpotensi besar menjadi kawasan pertanian pangan berkelanjutan.
• Analisis  pembobotan  dari  setiap  faktor  pengaruh  pertumbuhan  KP2B  berdasarkan rekapitulasi hasil dari analisis AHP. Pembobotan tersebut digunakan untuk mengetahui deviasi dari setiap nilai stakeholders .
• Analisis potensi nilai kawasan dilakukan dengan melakukan tumpang susun dari setiap faktor berpengaruh dengan formula sebagai berikut.
GP x,y = ∑( W x,y × F x,y ) n i=0
Keterangan
GP x,y = skor potensi berkembang pada sel (x,y)
W = pembobotan tiap faktor
F = nilai fuzzy
n = jumlah faktor
d. Analisis ketetanggaan pada sistem sel. Adapun formulasi ketetanggaan sebagai berikut.
FILTER sum x,y = ∑ ( W i x,y + S i x,y +P i LCx,y ) n i=1 S x,y = GP x,y + Cons x,y Keterangan W = skor ketetanggaan S x,y = skor kesesuaian sel P LC = skor peluang konversi GP x,y = skor potensi pengembangan
Cons x,y = skor batasan pengembangan
e. Analisis faktor penghambat, merupakan faktor yang menjadi hambatan dalam penentuan KP2B. Dari tahapan diatas didapatkan model prediksi spasial KP2B

## 3. Hasil penelitian dan pembahasan
3.1 . Kawasan potensial KP2B Provinsi Jawa Timur
Analisis lahan potensial KP2B dilakukan dengan menggunakan metode tumpang susun melalui alat analisis weighted sum yang didalamnya dilakukan klasifikasi variabel [10]. Terdapat empat kriteria  yang  menunjukkan  nilai  kesesuaian  setiap  lokasi,  yaitu  (a)  S1,  sangat  sesuai  dan memiliki nilai 3. (b) S2, cukup sesuai dan memiliki nilai 2. (c) S3, sesuai marginal dan memiliki nilai 1. (d) N, tidak sesuai dan memiliki nilai 0. Adapun kriteria pengembangan lahan sawah tanaman pangan termuat pada Tabel 4.
Tabel 4. Kriteria pengembangan lahan sawah tanaman pangan [10].
Faktor Kelas Lahan S 1 S 2 S 3 N Kesediaan Air Irigasi Irigasi Irigasi - Sistem Irigasi Teknis Semi-Teknis Tadah Hujan - Topografi Daratan Bergelombang Berbukit - Topografi < 100 100 - 500 500 – 1000 >1000 Curah Hujan > 2000 1500 - 2000 1000 - 1500 < 1000 Kemiringan Lereng < 2 % 2 – 5% 5 – 15% > 15% Erosi - Sangat ringan Ringan-sedang Berat-sangat berat Banjir - 25 cm, <7 hari >25 cm, >7 hari Hamparan > 5 ha - <5ha - Intensitas 3 kali padi 2 kali padi 1 kali padi -
Selanjutnya,  melakukan  analisis  kemampuan  lahan  Jawa  Timur.  Analisis  kemampuan  lahan dengan  alat  analisis weighted  sum dengan  melakukan  perhitungan  tumpang-susun  setiap variabel kemudian diperhitungkan dengan pembobotan dari analisis AHP. Kemampuan lahan Jawa Timur dapat dilihat pada Gambar 1.
Copyright © 2022, REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif
Gambar 1. Kemampuan lahan.
Tahap  berikutnya  adalah  melakukan  identifikasi  nilai  transisi  Provinsi  Jawa  Timur.  Teknik analisis weighted sum digunakan dengan melakukan tumpang susun setiap faktor dari hasil pembobotan.  Input  variabel  berupa  hamparan  lahan,  variabel  intensitas  penanaman,  dan variabel kesediaan air. Hasil transisi terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Peta transisi.
Berdasarkan analisis tumpang susun yang dilakukan, hasil analisis berupa persentase sawah potensial KP2B Jawa Timur tersaji pada Gambar 3. Gambar 3 menjelaskan bahwa lahan sawah potensial  Jawa  Timur  sebesar  74,52%-nya  berada  pada  sawah  potensial  tinggi  dengan  luas 852.892,82 ha. Sedangkan lahan potensial sedang, yaitu sebesar 183.019,77 ha atau 15,99%. Prediksi KP2B Jawa Timur pada tahun 2042 harus kurang dari nilai di atas.
Gambar 3. Persentase lahan potensial LP2B.

## 3.2 . Kebutuhan pangan Provinsi Jawa Timur
Jumlah  penduduk  Jawa  Timur  tahun  2042  diprediksi  sebesar  49.838.885  jiwa  berdasarkan analisis tren perkembangan penduduk. Perhitungan kebutuhan fisik minimum Provinsi Jawa Timur adalah sebagai berikut:
Kebutuhan pangan = Jumlah penduduk tahun 2024 × Standar pangan
= 49.838.885 × 100 kg = 4.983.888.500 kg = 4.983.888,5 ton
K-LP2B = { K p × ∑ P t P × 1 IP }
Keterangan K p = standar pangan (ton per kapita per tahun) ∑ P t = penduduk pada tahun ke-t (jiwa)
P = produktivitas padi sawah (ton/ha) IP = indeks penanaman padi sawah (%)
K-LP2B = [ 0.1 × 49.838.885
5,63 × 1 1,51 ]
= 767.617,01 ha 9.49% 15.99% 74.52% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% Sawah Potensial Rendah Sawah Potensial Sedang
Sawah Potensial Tinggi
Copyright © 2022, REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif
Dari  analisis  diatas,  kebutuhan  luas  untuk  KP2B  di  Provinsi  Jawa  Timur  adalah  sebesar 767.617,01 ha.

## 3.3 . Model LP2B Provinsi Jawa Timur
Permodelan dilakukan setelah mendapatkan luas minimal dari kebutuhan lahan akan sawah abadi untuk dapat dijadikan penentuan KP2B di Provinsi Jawa Timur. Berdasarkan hal tersebut, maka  proses  perumusan  model  KP2B  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  CA  digunakan  untuk membangun  suatu  model  spasial  pemilihan  KP2B.  Beberapa  hasil  yang  telah  didapatkan, diantaranya  lahan  potensial  untuk  KP2B,  penduduk,  dan  kebutuhan  lahan.  Prediksi  KP2B berdasarkan  perkembangan  wilayah  menggunakan  metode cellular  automata .  Tahapan analisisnya yaitu: (a) analisis potensi lahan, (b) analisis ketetanggaan, dan (c) analisis cellular automata dalam  memprediksi  KP2B  berdasarkan  perkembangan  wilayah.  Kemudian, membangun  model  KP2B  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Memodelkan  pada  tahun  2042  dimana peruntukan KP2B. Hasil iterasi analisis ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 4. Konsep penentuan KP2B.
Penentuan KP2B Sistem Irigasi (Sungai dan DI) Jasa Ekosistem Penyedia Pangan Luas Tanam Luas Panen Spasial Aspasial Kesatuan Hamparan (>5 Ha) Aksesibilitas Potensi Perkembangan Kota Indeks Penanaman Proyeksi Jumlah Penduduk Penggunaan Lahan Analisis Kebutuhan Pangan Analisis Daya Dukung Lahan Pertanian Kebutuhan KP2B Simulasi Model KP2B KP2B Terpilih

## DRAFT MODEL SPASIAL KAWASAN PERTANIAN PANGAN BERKELANJUTAN
Produksi Produktivitas
Copyright © 2022, REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif
Gambar 5. Iterasi kebutuhan KP2B.
Hasil dari analisis CA dalam prediksi kebutuhan KP2B menunjukkan luasan KP2B pada masing- masing  kabupaten/kota.  Adapun  KP2B  yang  merupakan  hasil  model  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Luas KP2B hasil model.
28,883.24 32,339.78 25,622.01 17,281.99 112,217.47 13,694.72 45,160.84 23,979.92 44,550.36 22,585.38 19,568.05 3,005.13 8,864.55 51,408.21 14,885.17 13,609.51 6,524.29 11,648.84 15,488.65 24,750.99 25,832.80 22,713.58 12,319.19 18,312.11 16,053.25 18,967.74 10,315.20 15,262.76 17,701.69 11,234.29 4,197.88 6,700.87 1,965.85 6,492.88 2,058.81 3,147.84 6,781.16 31,490.04 - 50,000.00 100,000.00 150,000.00 Bangkalan Banyuwangi Blitar Bojonegoro Bondowoso Gresik Jember Jombang Kediri Lamongan Lumajang Madiun Magetan Malang Mojokerto Nganjuk Ngawi Pacitan Pamekasan Pasuruan Ponorogo Probolinggo Sampang Sidoarjo Situbondo Sumenep Trenggalek Tuban Tulungagung Kota Batu Kota Blitar Kota Kediri Kota Madiun Kota Malang Kota Mojokerto Kota Pasuruan Kota Probolinggo Kota Surabaya
Dari Gambar 6, didapatkan bahwa KP2B dengan alokasi paling besar berada pada Kabupaten Bondowoso seluas 112.217,47 ha. Untuk KP2B terendah terdapat pada Kota Madiun dengan luasan sebesar 1.965,85 ha.
Tingkat  alih  fungsi  kawasan  pertanian  antar  kabupaten/kota  berbeda,  perbedaan  tersebut dikarenakan oleh perbedaan nilai dari tiap variabel pengaruh penentuan KP2B Jawa Timur. Lebih jelasnya, KP2B Jawa Timur dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Peta hasil model KP2B Provinsi Jawa Timur.

## 4. Kesimpulan
Hasil  penelitian  dan  pembahasannya  menunjukkan  bahwa  terdapat  lahan  potensial  untuk pengembangan  KP2B  di  Provinsi  Jawa  Timur  sebesar  852.892,82  ha.  Di  sisi  lain,  terdapat kebutuhan  pangan  minimum  sebesar  4.983.888,5  ton,  yang  dapat  dicapai  dengan  luasan sawah  minimal  767.617,01  ha,  serta  LCP2B  seluas  85.275,81  ha.  Hal  ini  diperoleh  dari penerapan teknik CA dengan nilai validasi model KP2B dengan tingkat akurasi sebesar 87%. Hasil peruntukan KP2B dan lahan cadangan KP2B Provinsi Jawa Timur dapat menjadi masukan dalam proses evaluasi penentuan peruntukan KP2B dalam RTRW Provinsi Jawa Timur. Hal ini terkait  dengan  kebutuhan  data  KP2B  secara  spasial  ( by  name  by  address )  dalam  proses penetapan yang akhirnya tersurat dalam rencana tata ruang.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis berterimakasih kepada seluruh rekan dosen Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Nasional Malang yang telah turut membuka wawasan penulis hingga mampu menyelesaikan penelitian ini hingga akhir.

## Referensi
[1] Republik  Indonesia.  Undang-Undang  No.  41  Tahun  2009  Tentang  Perlindungan Pertanian Pangan Berkelanjutan 2009.
[2] Santoso PBK, Widiatmaka, Sabiham S, Rusastra IW. Analisis Pola Konversi Lahan Sawah dan  Struktur  Hubungan  Penyebab  dan  Pencegahannya  (Studi  Kasus  Kabupaten Subang,  Provinsi  Jawa  Barat).  J  Pengelolaan  Sumberd  Alam  Dan  Lingkung 2017;7:184 – 94. https://doi.org/10.29244/jpsl.7.2.184-194.
[3] Machmuddin  N,  Khaerunnisa,  Liko  E.  Prospek  dan  Kontribusi  Komoditas  Padi  (Oriza Sativa)  Terhadap  PDRB  Sektor Pertanian di Provinsi  Kalimantan  Utara,  Indonesia.  J Ekon 2021;12. https://doi.org/10.35334/JEK.V12I1.1656.
[4] Santoso PBK. Model Dinamika Spasial Penggunaan Lahan Sawah di Kabupaten Subang, Provinsi Jawa Barat. Institut Pertanian Bogor, 2018.
[5] Firmansyah F, Yusuf M, Argarini TO. Strategi Pengendalian Alih Fungsi Lahan Sawah di Provinsi Jawa Timur. J Penataan Ruang 2021;16:47 – 53. https://doi.org/10.12962/j2716179x.v16i1.8726.
[6] Republik  Indonesia.  Peraturan  Presiden  Nomor  59  Tahun  2019  tentang  Pengendalian Alih Fungsi Lahan Sawah 2019.
[7] Kementerian ATR/BPN. Surat Keputusan Kementerian ATR/BPN Nomor 686/2019 2019.
[8] Pratomoatmojo NA. LanduseSim Algorithm: Land Use Change Modelling by Means of Cellular Automata and Geographic Information System. CITIES 2017 Multi Perspect. Peri-Urban  Dyn.  Towar.  Sustain.  Dev.,  Surabaya:  IOP  Publishing  Ltd;  2018. https://doi.org/10.1088/1755-1315/202/1/012020.
[9] Tukiran, Suhardjo D. Studi Literatur Konsep yang Sudah Ada Mengenai Daya Tampung Wilayah.  Jakarta.  Kantor  Menteri  Negara  Kependudukan  dan  Lingkungan  Hidup; 1990.
[10]  Kementerian Pertanian. Peraturan Menteri
Pertanian Nomor
79/Permentan/OT.140/8/2013 tentang Pedoman Kesesuaian Lahan Pada Komoditas Tanaman Pangan 2013.