Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis. Januari 2020. 6(1): 388-400

## TINGKAT KEBERLANJUTAN LAHAN SAWAH DI KELURAHAN SETIANAGARA, KECAMATAN CIBEUREUM, KOTA TASIKMALAYA, JAWA BARAT
Sustainability Level of Paddy Field in Setianagara, Cibeureum District, Tasikmalaya City, West Java
Anggia Adita Mawarsari 1* , Trisna Insan Noor 1
1 Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Padjadjaran Email: anggia.adita@gmail.com
(Diterima 12-01-2020; Disetujui 20-01-2020)

## ABSTRAK
Pembangunan  pertanian  di  Indonesia  menghadapi  permasalahan  sumberdaya  lahan  yang  semakin langka akibat meningkatnya alih fungsi lahan pertanian. Berbagai upaya dilakukan untuk menjaga ketersediaan  lahan  sawah  salah  satunya  menetapkan  kebijakan  LP2B  (Lahan  Pertanian  Pangan Berkelanjutan).  Salah  satu  daerah  yang  termasuk  kawasan  LP2B  yaitu  Kelurahan  Setianagara, Kecamatan Cibeureum, Kota Tasikmalaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana tingkat keberlanjutan lahan sawah dan menganalisis faktor-faktor yang sensitif yang mempengaruhi tingkat  keberlanjutan  lahan  sawah.  Desain  pada  penelitian  ini  menggunakan  desain  kuantitatif dengan  metode  survei.  Alat  analisis  yang  digunakan  adalah  metode Multidimensional  Scaling dalam  teknik  Rap- PaddyField .  Hasil  analisis  menunjukan  tingkat  keberlanjutan  kelima  dimensi (sosial,  ekonomi,  lingkungan,  teknologi,  serta  hukum  dan  kelembagaan)  seluruhnya  termasuk dalam  kategori  kurang  berkelanjutan.  Indeks  keberlanjutan  lahan  sawah  secara  multidimensi sebesar  38,69%  dimana  termasuk  dalam  kategori  kurang  berkelanjutan  dengan  indeks  terendah pada  dimensi  hukum  dan  kelembagaan  sebesar  29,67%.  Sedangkan  faktor-faktor  sensitif  yang paling  mempengaruhi  tingkat  keberlanjutan  lahan  sawah  secara  multidimensi  yaitu  subsidi, penggunaan  benih  lokal  bersertifikat,  dan  rasa  sayang  terhadap  lahan.  Penelitian  ini  menunjukan perlu  direalisasikannya  kebijakan  LP2B  dengan  memperhatikan faktor-faktor  sensitif  berdasarkan hasil penelitian ini.
Kata kunci: Tingkat Keberlanjutan, Mutidimensional Scaling, Alih Fungsi Lahan

## ABSTRACT
Agricultural  development  in  Indonesian  faces  the  problem  of  land  resource  scarcity  due  to  the increased conversion of agricultural land. Various attempts were made to maintain the availability of  paddy  fields,  one  of  them  was  to  establish  the  LP2B  (Sustainable  Food  Agricultural  Land) policy.  One  of  the  areas  included  in  the  LP2B  area  is  Setianagara,  Cibeureum  District, Tasikmalaya City. This study aims to determine the sustainability level of paddy fields and analyze sensitive factors in influencing the level of sustainability of paddy fields. The design in this study uses  quantitative  design  and  survey    methods.  The  analytical  tool  used  is  the  Multidimensional Scaling method in the Rap-PaddyField technique. The analysis shows the level of sustainability of the  five  dimensions  (social,  economic,  environmental,  technological,  legal  and  institutional)  all included  in  the  less  sustainable  category.  Multidimensional  paddy  field  sustainability  index  at 38.69% which is included in the less sustainable category. The sensitive factors or attributes that most influence the level of sustainability of multidimensional paddy fields are subsidies, the use of certified local seeds, and affection for the land. This study shows the need for LP2B policies to be realized by noting into sensitive factors of the results of this study.
Keywords: Sustainability Level, Multidimensional Scaling, Land Conversion

## PENDAHULUAN
Pembangunan pertanian menghada- pi  berbagai  permasalahan  salah  satunya adalah  lebih  cepatnya  laju  permintaan pangan dibandingkan dengan pertumbuhan produksinya. Apabila kondisi  tersebut  terus  berlanjut,  dalam jangka panjang
Indonesia akan menghadapi  masalah  kelaparan.  Masalah kelaparan  merupakan  salah  satu  poin penting  dalam Sustainable  Development Goals (SDGs)  2030  yang  tertuang  pada poin  kedua  yaitu Zero  Hunger .  Indikator yang  dijadikan  tolak  ukur  pencapaian zero hunger adalah ketahanan pangan dan budidaya pertanian yang berkelanjutan.
Padi  merupakan  komoditas  pangan strategis  nasional  karena  merupakan makanan  pokok  bagi  95%  masyarakat Indonesia.  Kebutuhan  masyarakat  akan beras sangat tinggi, hal ini tercermin dari tingkat  konsumsi  beras  nasional  yang mencapai  124,89  kg/kapita/tahun  (BPS, 2017).  Lebih  dari  95%  produksi  beras nasional  dihasilkan  dari  lahan  sawah (Swastika  et  al,  2007).  Hal  tersebut mengimplikasikan pentingnya lahan sawah  dalam  pemenuhan  kebutuhan beras di masyarakat.
Tantangan utama dalam penyediaan pangan  dihadapkan  pada  ketersediaan sumberdaya  lahan  yang  semakin  langka.
Kelangkaan tersebut  disebabkan semakin meningkatnya  konversi  lahan  pertanian ke  non  pertanian.  Konversi  lahan pertanian  tidak  bisa  dielakan  seiring bertambahnya  jumlah  penduduk  dan meningkatnya  kebutuhan  penggunaan lahan non-pertanian seperti halnya industri dan perumahan. Badan Pusat Statistik (BPS) menyebutkan luas lahan baku sawah secara  nasional terus  menurun.  Tercatat pada  tahun  2018  luas  lahan  baku  sawah tersisa  7,1  juta  hektar,  turun  dibanding tahun  2017  yang  masih  7,75  juta  hektar. Adapun  sebanyak  39%  lahan  sawah berada di Pulau Jawa. Dari luas tersebut, lahan sawah di Pulau Jawa memproduksi 51,5%  total  produksi  padi  di  Indonesia (BPS, 2017). Angka-angka ini menunjukkan  tingginya  ketergantungan Indonesia  terhadap  produksi  padi  dari lahan sawah di Pulau Jawa.
Pada  tahun  2016  Jawa  Barat menjadi  provinsi  ketiga  dengan  jumlah luas  lahan  baku  sawah  terbesar  setelah Jawa  Timur  dan  Jawa  Tengah  (BPS, 2016).  Namun,  hal  tersebut  diiringi dengan  pengurangan  luas  lahan  baku sawah  yang  juga  tinggi.  Pengurangan luas  lahan  baku  sawah  tertinggi  terdapat di  Kabupaten  Karawang  dengan  jumlah luas  pengurangan  lahan  sawah  dalam

## kurun waktu 2014-2016 sebesar 1.650 Ha

## (Tabel 1).
Tabel  1.Perkembangan  Luas  Lahan  Baku  Sawah  Menurut  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  Tahun 2014-2016 (Ha) No Kota/Kabupaten 2014 2015 2016 Perkembangan Luas Lahan 1 Kab. Indramayu 115.913 115.555 115.833 -80 2 Kab. Karawang 97.529 96.428 95.876 -1.650 3 Kab. Sukabumi 63.986 66.692 66.579 2.593 4 Kota Tasikmalaya 5.986 5.947 5.904 -82 5 Kota Banjar 3.318 3.318 3.313 -5 6 Kota Sukabumi 1.532 1.486 1.464 -68 Sumber: BPS 2017, data diolah
Ketahanan  pangan  dapat  dicapai dengan  pengembangan  konsep  pertanian berkelanjutan  ( sustainable  agriculture ).
Berbagai upaya untuk mengatasi masalah ketersediaan  pangan  telah  dilakukan, salah  satu  upaya  pemerintah  dalam pengendalian  alih  fungsi  lahan    demi menjaga ketahanan pangan adalah dengan  ditetapkannya  UU  No.41  Tahun 2009 tentang perlindungan Lahan Pertanian  Pangan  Berkelanjutan  (LP2B), yaitu wilayah budidaya pertanian terutama  pada  wilayah  pedesaan  yang memiliki  hamparan  lahan  pertanian pangan berkelanjutan serta unsur penunjangnya dengan fungsi utama untuk mendukung  kemandirian,  ketahanan,  dan kedaulatan pangan nasional.
Kota Tasikmalaya merupakan salah satu  kota  di  Jawa  Barat  yang  sudah menetapkan kebijakan perlindungan Lahan  Pertanian  Pangan  Berkelanjutan (LP2B)  yang  diatur  dalam  Peraturan
Daerah  Nomor  4  Tahun  2012  paragraf  7 pasal  49  ayat  2  dan  terintegrasi  dengan Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW) Tahun 2011-2031. LP2B ini diperuntukan untuk  empat  kecamatan  yaitu  Purbaratu, Cibeureum,  Mangkubumi,  dan  Kawalu yang meliputi 492 hektar.
Kecamatan  Cibeureum  merupakan salah  satu  kecamatan  yang  termasuk dalam LP2B. Idealnya, setelah ditetapkannya  kebijakan  LP2B  di  Kota Tasikmalaya,  pengurangan  lahan  yang terjadi  seharusnya  berkurang.  Namun, dalam  kurun  waktu  2013-2016  telah terjadi  konversi  lahan  yang  merupakan Lahan  Pertanian  Pangan  Berkelanjutan (LP2B)  sebesar  5  hektar  (Tabel  2).  Alih fungsi tersebut disebabkan karena keterdekatan Kecamatan Cibeureum dengan  pusat  kota  serta  adanya  rencana Kecamatan  Cibeureum  menjadi  pusat pendidikan Kota Tasikmalaya dan
pembangunan infrastruktur.
Tabel  2.    Perkembangan  Luas  Lahan  Baku  Sawah  di  4  Kecamatan  Kota  Tasikmalaya  Tahun  2013-
2016 (Ha) No Kecamatan 2013 2014 2015 2016 Luas Konversi 1 Kawalu 1.244 1.244 1.244 1.244 - 2 Cibeureum 763,5 763,5 63,5 758,5 5 3 Mangkubumi 1.134 1.134 1.134 1.132 2 4 Purbaratu 499 499 499 494 5 Jumlah 3604,5 3604,5 3604,5 3633,5 12
Sumber: Dinas Pertanian Kota Tasikmalaya, 2017
Kelurahan Setianagara adalah salah satu  wilayah  di  Kecamatan  Cibeureum serta  termasuk  sebagai  kawasan  LP2B yang memiliki jarak yang cukup dekat ke pusat  Kota  Tasikmalaya  yaitu  ±5  km. Wilayah  kelurahan  yang  cukup  dekat dengan  pusat  kota  dikhawatirkan  dapat memicu  peningkatan  laju  alih  fungsi lahan  sawah  di  kawasan  LP2B.  Dengan demikian,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui sejauh mana tingkat keberlanjutan lahan sawah dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi keberlanjutan lahan
sawah di Kelurahan Setianagara, Kecamatan Cibeureum, Kota
Tasikmalaya.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  desain kuantitatif  deskriptif.  Metode  penelitian yang  digunakan  adalah  metode  survei. Penelitian ini dilakukan dengan menggali data  dan  fakta  yang  ada  di  lapangan selain  itu  juga  keterangan  –  keterangan faktual  di  lokasi  penelitian.  Objek  yang
diteliti dalam penelitian ini adalah tingkat keberlanjutan  lahan  sawah.  Tempat peneltian  ini  berlokasi  di  Kelurahan Setianagara, Kecamatan Cibeureum, Kota Tasikmalaya,  Jawa  Barat.  Penentuan tempat  penelitian  ini  dilakukan  secara sengaja ( purposive ) baik dalam penentuan  kota,  kecamatan,  maupun kelurahan.
Teknik  pengambilan  sampel  dalam penelitian ini menggunakan teknik probability sampling yaitu simple random sampling . Populasi yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah petani pemilik sekaligus penggarap lahan sawah  yang  termasuk  dalam  kawasan LP2B  di  Kelurahan  Setianagara.  Jumlah sampel  petani  padi  sawah  di  Kelurahan Setianagara  sebanyak  51  orang,  data didapatkan  dari  104  petani  pemilik sekaligus penggarap.
Data dalam penelitian ini bersumber  dari  data  primer  dan  data sekunder.  Alat  analisis  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  analisis multidimensional  scaling  menggunakan
teknik  Rap-PaddyField  yang  merupakan modifikasi  dari  Rapfish,  yaitu  sebuah teknik  yang  digunakan  untuk  menilai status  keberlanjutan  perikanan  berbasis metode multidimensional scaling.
Atribut-atribut  yang  digunakan  untuk menilai  tingkat  keberlanjutan  diturunkan dari  referensi  mengenai  pembangunan pedesaan (UNDP, 2006; FAO, 2011) dan penelitian  terdahulu  yang  disesuaikan dengan  kondisi  di  lokasi  penelitian. Atribut  ini  dikelompokan  berdasarkan kriteria  “baik”  atau  “buruk”  yang mengacu  pada  konsep  dari  Fisheries Center (2002) yang kemudian di ordinasikan  menggunakan  metode  MDS. Output    dari  hasil  analisis  ini  berupa indeks  keberlanjutan  lahan  sawah  baik dari  kelima  dimensi  (sosial,  ekonomi, lingkungan, teknologi, hukum dan
kelembagaan) maupun
secara
multidimensi  yang  ditunjukan  dalam bentuk  skor  dengan  skala  0–100.  Indeks keberlanjutan diperoleh dari teknik ordinasi  (penentuan  jarak)  dalam  MDS, yang didasarkan pada Euclidian Distance
dengan formulasi sebagai berikut:
Hasil lain dari analisis MDS adalah nilai  S- Stress ( Standarized  Residual  Sum of  Square )  dan  koefisien  determinasi
(R 2 ),  dimana  keduanya  mencerminkan ketepatan ( goodness of fit ) dalam analisis MDS.  Nilai  S- Stress yang  rendah menunjukan good  fit dan  yang  tinggi menunjukkan  sebaliknya  (Fauzi  dan Anna,  2005).  Nilai  S- Stress yang  kurang dari  0,25  dan  R 2 mendekati  1  (100%) menunjukan model yang dianalisis sudah baik (Pitcher,2013). Nilai S- Stress diperoleh  dengan  meregresikan  jarak Euclidian (dij) dari titik i ke titik j dengan titik asal (dij) dengan formulasi:
dij = a + bdij + e
Teknik least  squared bergantian yang  didasarkan  pada  akar Euclidian Distance ( squared  distance )  atau  disebut algoritma  ALSCAL  digunakan  untuk meregresikan  persamaan  tersebut  (Alder et al, 2000). Metode ini mengoptimalisasi jarak kuadrat terhadap titik asalnya dalam tiga  dimensi  yang  disebut  S- stress.
Sehingga  formulasi  nilai  S- stress adalah sebagai berikut:
Selanjutnya dilakukan analisis leverage  atau  sensitivitas  untuk  melihat atribut yang paling sensitif yang mempengaruhi  besar  kecilnya  indeks keberlanjutan.  Atribut  yang  sensitif diperoleh  dari  perubahan  ordinasi Root
Mean Square (RMS) pada skala keberlanjutan.  Semakin  besar  perubahan RMS  karena  hilangnya  atribut  tertentu berarti  atribut  semakin  sensitif  perannya dalam mempengaruhi tingkat keberlanjutan  lahan  sawah  (Fauzi  dan Anna, 2005).
Analisis  terakhir  yang  dilakukan adalah  analisis  Monte  Carlo  yang digunakan  untuk  menduga  pengaruh
kesalahan (galat) pada tingkat kepercayaan  95%.  Nilai  indeks  Monte Carlo kemudian diperbandingkan dengan nilai indeks MDS. Analisis MDS, analisis leaverage  dan  analisis  Monte  Carlo tersebut dilakukan menggunakan software  Rapfish  3.1 yang  di  unduh  dari www.Rapfish.org.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis tingkat keberlanjutan lahan sawah  di  Kelurahan  Setianagara  yang dilakukan dengan teknik RAP-
PaddyField menghasilkan indeks keberlanjutan  yang  berbeda  pada  setiap dimensi. Nilai indeks keberlanjutan untuk dimensi  sosial,  ekonomi,  lingkungan, teknologi,  serta  hukum  dan  kelembagaan secara  berturut-turut  adalah  37,68%, 48,37%,  41,00%,  36,74%,  dan  29,7%. Nilai  indeks  yang  bervariasi  tersebut diklasifikasikan berdasarkan kategori tingkat  keberlanjutan,  sehingga  kelima dimensi  berada  pada  tingkat  kurang berkelanjutan. Secara multidimensi, indeks  keberlanjutan  lahan  sawah  di Kelurahan  Setianagara  adalah  sebesar 38,69%  dimana  masuk  kedalam  kategori
kurang berkelanjutan. Kurang berkelanjutannya lahan sawah di
Kelurahan Setianagara disebabkan karena beberapa  atribut  pada  setiap  dimensi
belum  menunjukkan  skor  yang  baik. Nilai indeks tersebut diperoleh berdasarkan  hasil  penilaian  terhadap  28 atribut  yang  mencakup  kelima  dimensi yaitu  dimensi  sosial  (6  atribut),  dimensi ekonomi  (6  atribut),  dimensi  lingkungan (6  atribut),  dimensi  teknologi  (4  atribut), dan  dimensi  hukum  dan  kelembagaan  (6 atribut).
Berdasarkan  Tabel  3,  dimensi dengan  indeks  keberlanjutan  terendah adalah dimensi Hukum dan Kelembagaan dengan indeks 29,67%. Sedangkan dimensi  dengan  indeks  keberlanjutan tertinggi adalah dimensi ekonomi dengan nilai  48,47%.  Ordinasi  MDS  pada  tiap atribut dapat dilihat pada Gambar 1.
Tabel 3  Nilai Indeks MDS Seluruh Dimensi No Dimensi Indeks (%) Status 1 Sosial 37,68 Kurang berkelanjutan 2 Ekonomi 48,37 Kurang berkelanjutan 3 Lingkungan 41,00 Kurang berkelanjutan 4 Teknologi 36,74 Kurang berkelanjutan 5 Hukum- Kelembagaan 29,67 Kurang berkelanjutan 6 Multidimensi 38,68 Kurang berkelanjutan Sumber: Hasil analisis data (2019)
Hasil  statistik  yang  menunjukan ketepatan  suatu  model  ( Goodness  of  Fit ) dapat  dilihat  pada  tabel  4.  Nilai  Stress dalam  analisis  ini  adalah  22,5%  yang didapatkan dari hasil rata-rata nilai stress setiap  dimensi  dimana  nilai  tersebut sudah  baik  karena  S<25%.  Adapun  nilai
selang  kepercayaan  (R 2 )  dalam  analisis ini  adalah  92,2%  yang  artinya  model yang  dianalis  menggunakan  peubah- peubah saat ini sudah menjelaskan 92,2% dari  model  yang  ada.  Nilai  stress  dan  R 2 tersebut  menunjukan  ketepatan  atau akurasi setiap dimensi yang dianalisis.

## Tabel 4 Nilai Statistik Hasil Analisis MDS
No Atribut Statistik Sosial Ekonomi Lingkungan Teknologi Hukum-Kelembagaan Rata- rata 1 Stress 0.2258 0.2402 0.2191 0.2368 0.2049 0.225 2 R 2 0.9338 0.9163 0.9366 0.9208 0.9544 0.922 3 Jumlah iterasi 2 2 2 2 2 2 Sumber: Hasil analisis data (2019) Analisis selanjutnya yang
dilakukan  adalah  analisis  sensitivitas analisis  ini  menunjukan  atribut-atribut yang  sensitif  dan  berpengaruh  pada tingkat  keberlanjutan  lahan  sawah  di
Kelurahan Setianagara. Atribut
tersebutlah yang kemudian akan mempengaruhi  tinggi  rendahnya  tingkat keberlanjutan setiap dimensi. Analisis ini
dilakukan pada setiap dimensi yang dapat dilihat pada Tabel 4.

## Dimensi Sosial
Pada  dimensi  sosial  (Gambar  1a) dua  atribut  dengan  sensitivitas  tertinggi adalah atribut rasa sayang terhadap lahan (6,53%)  dan  regenerasi  petani  (4,43%) Dengan  indeks  keberlanjutan  dimensi
sosial  sebesar  37,68%  dimensi  sosial masuk kedalam kategori kurang berkelanjutan.  Atribut  sensitif  yang mempengaruhi dimensi
sosial dipengaruhi  oleh  rasa  sayang  terhadap lahan  yang  masih  kurang  yang  ditandai dengan  adanya  petani  yang  mempunyai rencana  untuk  menjual  lahannya.  Selain itu,  regenerasi  petani  yang  sangat  buruk
juga menyebabkan kurang berkelanjutan- nya  dimensi  sosial,  rata-rata  anak  petani tidak  bersedia  meneruskan  kegiatan usahatani  milik  orangtuanya  sehingga anak  petani  cenderung  akan  menjual lahan  warisan  dari  orangtuanya  atau mengalihfungsikan lahannya untuk kegiatan non-pertanian. (a) Dimensi Sosial (b) Dimensi Ekonomi (c) Dimensi Lingkungan (d) Dimensi Teknologi
(e)Dimensi Hukum dan Kelembagaan
Gambar 1 Hasil Analisis MDS (Sumber: Hasil analisis data (2019)
Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis. Januari 2020. 6(1): 388-400

## Dimensi Ekonomi
Pada  dimensi  ekonomi  (Gambar 1b) tiga atriatribut akses penyuluhan yang relatif  rendah  mbut  dengan  sensitivitas tertinggi adalah atribut permodalan usahatani  dan  mekanisme  bagi  hasil. Meskipun  indeks  keberlanjutan  dimensi ekonomi masih tergolong dalam kategori kurang  berkelanjutan  (48,7%),  indeks tersebut merupakan yang tertinggi dibandingkan  kelima  dimensi  lainnya. Tingginya  indeks  keberlanjutan  dimensi ekonomi  disebabkan  relatif  tingginya skor yang diberikan pada atribut permodalan  usahatani  dan  kepemilikan peralatan  usahatani.  Rata-rata  petani sudah  menggunakan  modal  sendiri  dan memiliki  peralatan  usahatani  sendiri. Meskipun demikian, modal yang dimiliki masih  terbatas  untuk  memperoleh  input pokok  seperti  benih  dan  pupuk  sehingga tidak  memungkinkan  bagi  petani  dalam menjangkau teknologi. Selain itu, mekanisme bagi hasil dengan sistem 50% porsi  penggarap  dan  50%  porsi  pemilik dengan  seluruh  resiko  dibebankan  pada penggarap  masih  dianggap  tidak  begitu menguntungkan  penggarap  mengingat mereka  merupakan  petani  kecil  yang banyak  menanggung  risiko  produksi  dan pemasaran (Rasmikayati dkk., 2017).

## Dimensi Lingkungan
Pada  dimensi  lingkungan  (Gambar 1c)  dua  atribut  dengan  sensitivitas tertinggi  adalah  atribut  penggunaan  bibit lokal bersertifikat (8,16%) dan penggunaan  pestisida  nabati  (5,64%). Indeks keberlanjutan dimensi lingkungan berada  dibawah  dimensi  ekonomi  yaitu sebesar  41,00%.  Lebih  tingginya  indeks keberlanjutan dimensi lingkungan dibanding  tiga  dimensi  lain  dibawahnya dikarenakan rata-rata petani sudah menggunakan benih lokal dan bersertifikat. Meskipun demikian, kurang berkelanjutannya  dimensi  lingkungan disebabkan  oleh  relatif  rendahnya  skor yang diberikan untuk  atribut penggunaan pestida  nabati  dan  atribut  pemanfaatan limbah  sawah  menjadi  pupuk  organik. Rata-rata  petani  masih  menggunakan pestisida  kimia  karena  dianggap  lebih praktis  dan  efektif  membasmi  hama  dan penyakit,  adapun  sebagian  petani  hanya menjadikan  pestisida  nabati  sebagai selingan  atau  tambahan  dari  pestisida kimia.  Selain  itu  pemanfaatan  limbah sawah  untuk  pupuk  organik  juga  masih kurang,  rata-rata  petani  lebih  sering membakar limbah sawah.

## Dimensi Teknologi
Pada  dimensi  teknologi  (Gambar 1d)  dua  atribut  dengan  sensitivitas tertinggi  adalah  atribut  ketersediaan teknologi  dan  adaptasi  teknologi.  Indeks keberlanjutan  dimensi  teknologi  sebesar 36,74%  yang  termasuk  dalam  kategori kurang berkelanjutan. Kurang
berkelanjutannya dimensi teknologi dikarenakan ketersediaan teknologi masih belum  memadai.  Adapun  adaptasi  petani terhadap  teknologi  masih  kurang,  dalam menerapkan  teknologi  petani  hanya sebatas  menggunakan  mesin  traktor sehingga  untuk  pengembangan  teknologi lainnya  masih  sangat  terbatas.  Menurut Purnomo  (2014)  rendahnya  adaptasi teknologi  dikalangan  petani  disebabkan karena tidak efektifnya kegiatan penyuluhan pertanian.

## Dimensi Hukum dan Kelembagaan
Pada dimensi hukum dan kelembagaan  (Gambar  1e)  dua  atribut dengan sensitivitas tertinggi adalah atribut  subsidi  (10,06%)  dan  kebijakan perlindungan  lahan  (4,85%).  Indeks keberlanjutan dimensi hukum dan kelembagaan merupakan indeks terendah diantara dimensi lainnya (29,67%).
Rendahnya dimensi hukum dan kelembaagaan  disebabkan  karena  tidak
efektifnya program subsidi dari pemerintah  dimana  masih  banyak  petani yang  masih  belum  menerima  subsidi. Kebijakan  perlindungan  lahan  yaitu LP2B  trnyata  masih  belum  berjalan meskipun  sudah  ditetapkan  sebagai kawasan  LP2B  menurut  Perda  Kota Tasikmalaya, namun lahan yang ditentukan masih belum ada dan sebagian besar petani belum mengetahui kebijakan tersebut  karena  kegiatan  sosisalisasi LP2B  di  Kelurahan  Setianagara  belum berjalan.
Analisis selanjutnya adalah analisis monte  carlo  yang  berguna  untuk  melihat pengaruh  kesalahan  (galat)  pada  model yang dianalisis. Nilai  indeks monte carlo akan dibandingkan dengan indeks keberlanjutan setiap dimensi seperti pada Tabel 5. Berdasarkan hasil analisis monte carlo  selisih  perbandingan  antara  indeks
MDS dan Monte Carlo secara keseluruhan  yaitu  sebesar  0,39%.  Nilai tersebut  dikatakan  baik  karena  nilai kurang  dari  1  yang  berarti  tingkat kesalahan  dan  ketidakpastian  dari  model yang  dianalisis  kecil  sehingga  model dikatakan  sudah  valid  atau  dengan  kata lain  memiliki  tingkat  kepercayaan  yang tinggi.  Menurut  Fauzi  dan  Anna  (2005) kecilnya perbedaan nilai indeks keberlanjutan hasil analisis kedua metode
Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis. Januari 2020. 6(1): 388-400
tersebut  mengindikasikan  bahwa:  (1) Relatif  kecilnya  ragam  pemberian  skor, (2)  Kesalahan  dalam  pemberian  skor setiap  atribut  relatif  kecil,  (3)  Proses
iterasi (pengulangan) stabil, (4) Kesalahan  pemasukan  data  serta  data yang hilang dapat dihindari. Tabel 4. Hasil Analisis Leaverage Atribut Dimensi Nilai RMS (%) Rasa sayang terhadap lahan Dimensi Sosial 6.53 Regenerasi Petani 4.43 Akses penyuluhan 3.87 Budaya gotong royong 3.86 Partisipasi keluarga dalam usahatani 3.78 Tingkat pendidikan petani 3.73 Permodalan usahatani Dimensi Ekonomi 4.56 Akses lembaga keuangan 3.72 Mekanisme bagi hasil 3.42 Kepemilikan peralatan usahatani 3.39 Stabilitas harga gabah 2.13 Keuntungan usahatani padi 2.06 Penggunaan benih lokal dan bersertifikat Dimensi Lingkungan 8.16 Penggunaan pestisida nabati 5.64 Pemanfaatan limbah sawah untuk pupuk organik 4.52 Penggunaan pupuk organik 3.47 Pola tanam 2.44 Akses terhadap pengairan 2.38 Ketersediaan teknologi tepat guna Dimensi Teknologi 5.47 Adaptasi teknologi 3.16 Respon petani terhadap teknologi baru 3.06 Kesesuaian teknologi dengan kemampuan petani 2.62 Subsidi pemerintah Dimensi Hukum dan Kelembagaan 10.06 Kebijakan perlindungan lahan 4.85 Keberlanjutan kelompok tani 4.69 Penegakan hukum 4.69 Sosialisasi LP2B 4.63 Akses lembaga keuangan 3.72 Sumber: Hasil analisis data (2019) Tabel 5 Perbandingan Indeks MDS dan Monte Carlo Dimensi MDS (%) Monte Carlo (%) Selisih Sosial 37.68 38.03 0,35 Ekonomi 48.37 48.22 0,15 Lingkungan 41.00 41.42 0,42 Teknologi 36.74 37.25 0,51 Hukum dan kelembagaan 29.67 30.5 0,83 Multidimensi 38.69 39.08 0,39 Sumber: Hasil analisis data (2019)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan
pembahasan,
tingkat keberlanjutan kelima dimensi (sosial, ekonomi,
lingkungan,  teknologi,  serta  hukum  dan kelembagaan) seluruhnya termasuk dalam  kategori  kurang  berkelanjutan. Indeks  keberlanjutan  lahan  sawah  secara
multidimensi  sebesar  38,69%  dimana termasuk dalam kategori kurang berkelanjutan.  Faktor-faktor  atau  atribut- atribut sensitif yang
paling mempengaruhi tingkat keberlanjutan lahan  sawah  secara  multidimensi  yaitu subsidi pemerintah
(10,06%),
penggunaan  benih  lokal  bersertifikat (8,16%),  dan  rasa  sayang  terhadap  lahan (6,53%).
Berdasarkan  hasil  analisis  RAP- PaddyField menunjukan lemahnya keberlanjutan dimensi hukum dan kelembagaan  dengan  indeks  terendah sebesar  29,67%.  Hal  ini  mencerminkan perlunya  perhatian  yang  lebih  dalam penegakan hukum serta perbaikan kelembagaan  pertanian  sehingga  saran dalam penelitian ini yaitu : (1)
Merealisasikan  kebijakan  perlindungan lahan LP2B yang telah ditetapkan melalui Perda  Kota  Tasikmalaya,  (2)  Agar kebijakan LP2B dapat berjalan, hendaknya  dilakukan  pengkajian  ulang mengenai  sistem  intensif  dan  disintensif serta  memperhatikan  beberapa  aspek yang  tercermin  dari  atribut  sensitif  yang dalam  penelitian  ini  yaitu;  subsidi, penggunaan benih lokal bersertifikat, dan rasa sayang terhadap lahan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis menyampaikan ucapan terimakasih  kepada  seluruh  dosen  dan  staf Fakultas  Pertanian  Universitas  Padjadjaran, Ir.H.  Dede  Sudrajat,  M.P  yang  telah membantu  selama  proses  penelitian  di lapangan,  serta  seluruh  pihak  yang  terlibat dalam proses penulisan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alder,  J.,  T.J.  Pitcher,  D.  Preikshot,  K. Kaschner,  dan  B.  Ferriss.  2000.
How Good Is Good?: A Rapid Appraisal Technique For Evaluation  of  The  Sustainability Status  of  Fisheries  of  The  North Atlantic. Sea Around Us Methodology Review: 136-182.
BPS.2017.  Provinsi  Jawa  Barat  dalam angka  2011-2016  .  Jawa  Barat: Badan Pusat Statistik Jawa Barat..
Fauzi,  A.,  dan  S,  Anna.  2002.  Evaluasi Status Keberlanjutan Pembangunan Perikanan:  Aplikasi  Pendekatan Rapfish  (Studi  Kasus  Perairan
Pesisir DKI Jakarta). Jurnal Pesisir dan Lautan. Vol 4 : (3) Fauzi,  A.,  dan  S,  Anna.2005.  Pemodelan Sumberdaya Perikanan dan Kelautan untuk Analisis Kebijakan. Jakarta: Gramedia
Pustaka.
Kavanagh,  P.  2001. Rapid  Appraisal  of Fisheries  (Rapfish)  Project.Rapfish Software  Description  (for  Microsof Exel). Fisheries  Centre,  University of  British  Columbia.  Vancouver, BC, Canada..
Perda Kota Tasikmalaya Nomor 4 Tahun 2012  paragraf  7  Pasal  49  Ayat  2 RTRW Tahun 2011-2031.
Rasmikayati,  E.,  Sulistyowati,  L.,  & Saefudin,  B.  R.  2017.  Risiko
Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis. Januari 2020. 6(1): 388-400
Produksi  Dan  Pemasaran  Terhadap Pendapatan Petani Mangga: Kelompok  Mana  Yang  Paling Berisiko. Mimbar  Agribisnis 3 (2), 105-116.
Swastika,  D.K.S.,  J.  Wargiono,  Soejitno, dan A. Hasanuddin. 2007. AnalisisKebijakan Peningkatan Produksi  Padi  Melalui  Efisiensi Pemanfaatan  Lahan  Sawah  di Indonesia. Analisis Kebijakan Pertanian. Vol (1): 36  52. U.  U.  R.  I.  41.  Tahun  2009  Tentang Perlindungan  Pertanian  Pangan Berkelanjutan. Departemen Pertanian, Direktorat Jenderal Pengelolaan Lahan dan Air. Provinsi  Jawa  Barat  Dalam  Angka 2011-2015. Widiatmaka, K. Munibah, dan I. Firmansyah. 2015. Appraisal Keberlanjutan Multidimensi Penggunaan  Lahan  Untuk  Sawah di Karawang Jawa Barat. Jurnal  KAWISTARA  Vol  (2):  99 220