DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jp2wd.2022.7.1.42-57
Ancaman Konversi Lahan Sawah Terhadap Kecukupan Beras di Kabupaten Musi Rawas

## The Threat of Rice Field Conversion to Rice Sufficiency in Musi Rawas District
Alamin Yang First 1* , Baba Barus 2 , & Boedi Tjahjono 2
1 Program Studi Magister Ilmu Perencanaan Wilayah, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680 Indonesia; 2 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga Bogor 16680 Indonesia; * Penulis korespondensi. e-mail : alaminfirst918@gmail.com (Diterima: 11 Agustus 2022; Disetujui: 28 November 2022)

## ABSTRACT
Rice production in 2019 decreased by 2.63 million tons or 7.75 percent compared to 2018, exacerbated by the increasingly massive conversion of agricultural land. One of the areas threatened by land conversion is Musi Rawas Regency in South Sumatra Province. This study aims to analyze changes in land use in 2000, 2010, 2020 and paddy fields for rice sufficiency in Musi Rawas Regency. The  method  used  is  Cellular  Automata-Markov  (CA-Markov),  analysis  of  the  surplus-deficit  food balance, and paddy fields overlaying the spatial plan. Based on the results of the analysis, there was a  change  in  land  use  in  Musi  Rawas  Regency  between  2000  to  2020,  an  increase  in  the  area  of plantation land by 128,867.74 ha. This increase is largely the result of conversion of paddy fields. The results of the calculation of the predicted demand for rice in 2030 show that in total there will be a rice deficit of -16,511 tons. It is predicted that there will be a rice deficit due to the decrease in the area of paddy fields which is affected by changes in land use from paddy fields to non-paddy fields. The suitability of existing paddy fields with the 2010 to 2030 RTRW shows an area of 7,598.73 ha of actual paddy fields in 2020 is suitable, 3,057.27 ha is not suitable. The incompatibility of paddy fields in 2020 with the RTRW can be input into the revision of the RTRW that will be carried out by the Musi Rawas Regency government, especially on the spatial pattern of paddy fields.
Keywords: direction to maintain rice fields, land conversion, land suitability, spatial planning.

## ABSTRAK
Produksi  beras  pada  tahun  2019  mengalami  penurunan  sebanyak  2.63  juta  ton  atau  7.75 persen dibandingkan tahun 2018, diperparah dengan semakin masifnya alih fungsi lahan pertanian. Salah satu daerah yang terancam oleh alih fungsi lahan adalah Kabupaten Musi Rawas di Provinsi Sumatera Selatan. Penelitian ini bertujuan  untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan tahun 2000, 2010, 2020 dan lahan sawah terhadap kecukupan beras  di Kabupaten Musi Rawas. Metode yang  digunakan  adalah Cellular  Automata-Markov  (CA-Markov), analisis  neraca  pangan  surplus- defisit,  dan overlay lahan  sawah  terhadap  rencana  tata  ruang.  Berdasarkan  hasil  analisis,  terjadi perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Musi Rawas antara tahun 2000 hingga 2020, peningkatan luas  lahan  perkebunan  sebesar  128,867.74  ha.  Peningkatan  ini  sebagian  besar  merupakan  hasil konversi lahan sawah. Hasil perhitungan neraca kebutuhan beras prediksi tahun 2030 menunjukkan bahwa secara total terjadi defisit beras sebesar -16,511 ton. Diprediksi terjadinya defisit beras akibat menurunnya luas lahan sawah yang dipengaruhi oleh perubahan penggunaan lahan dari lahan sawah
menjadi  lahan  non  sawah.  Kesesuaian  lahan  sawah  eksisting  dengan  RTRW  2010  hingga  2030 menunjukkan seluas 7,598.73 ha sawah aktual 2020 sesuai, 3,057.27 ha tidak sesuai. Ketidaksesuaian lahan sawah 2020 dengan RTRW ini bisa menjadi masukan dalam revisi RTRW yang akan dilakukan pemerintah Kabupaten Musi Rawas terutama pada pola ruang lahan sawah.
Kata kunci: arahan mempertahankan lahan sawah, kesesuaian lahan, konversi lahan, penataan ruang.

## PENDAHULUAN
Pangan di Indonesia sangat erat kaitannya dengan  beras,  dimana  beras  menjadi  makanan utama di seluruh dunia (Bishwajit et al., 2013) khususnya di Asia (Bhandari, 2019). Beras yang masuk pada sektor pertanian menjadi salah satu sektor  andalan  sebagai  pembentuk  PDB berdasarkan lapangan usaha dan selalu masuk ke dalam  tiga  besar  sektor  yang  membentuk  nilai PDB  (Septiadi  &  Joka,  2019).  Selain  itu  beras memiliki  nilai  strategis  dan  sensitivitas  yang tinggi ditinjau  dari  aspek politis, ekonomi, dan kerawanan sosial (Marlina, 2018). Komoditi ini menjadi  sangat  penting  karena  beras  dalam jangka  pendek  sulit  untuk  disubstitusikan dengan komoditi lain. Apabila terjadi kelangkaan  beras  pada  masyarakat,  akan berdampak  pada  inflasi  dan  gejolak  sosial (Rohman & Maharani, 2017).
Berdasarkan  data  (BPS,  2020)  produksi beras  nasional  pada  tahun  2018  sebesar  33.94 juta  ton  sedangkan  pada  tahun  2019  sebesar 31.31  juta  ton  atau  mengalami  penurunan sebanyak  2.63  juta  ton  atau  7.75  persen dibandingkan  tahun  2018.  Menurut  Kementan (2019)  luas  lahan  sawah  irigasi  maupun  non irigasi  pada  tahun  2014  adalah  8,111,593  ha sedangkan  pada  tahun  2018  menurun  menjadi 7,105,145  ha.  Jadi  luas  seluruh  sawah  di Indonesia dalam lima tahun terakhir mengalami pertumbuhan -12.97%. Kondisi tersebut berkaitan  erat  dengan  semakin  masifnya  alih fungsi  lahan  pertanian  terutama  lahan  sawah menjadi lahan non pertanian untuk pembangunan  daerah.  Perubahan  penggunaan lahan  yang  tidak  terkontrol  seperti  ini  akan menyebabkan berkurang atau hilangnya kemampuan  lahan  dalam  mendukung  sektor pertanian  (Hartoko,  2018).  Alih  fungsi  lahan dalam  jangka  panjang  dapat  menimbulkan ancaman  ketahanan  pangan  di  tingkat  Daerah,
Regional  maupun  Nasional  (Pravitasari et  al., 2019).
Salah satu daerah yang terancam oleh alih fungsi  lahan  adalah  Kabupaten  Musi  Rawas  di Provinsi  Sumatera  Selatan  (Dispernak,  2019). Produksi  padi  Provinsi  Sumatera  Selatan  pada tahun  2019  mencapai  2.6  juta  ton,  yang  mana Kabupaten  Musi  Rawas  sebagai  penyumbang beras tertinggi ke enam. Dari Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Musi Rawas menunjukkan bahwa sektor pertanian, kehutanan, dan perkebunan di Kabupaten Musi Rawas  memegang  peranan  penting  bagi perekonomian.  Dalam  hal  ini  sumbangannya terhadap PDRB di tahun 2017 tertinggi setelah sektor  pertambangan  dan  penggalian  di Kabupaten  Musi  Rawas,  yaitu  sebesar  30.23% (BPS, 2019).
Permasalahan  penggunaan  lahan  sering berhubungan dengan laju pertambahan penduduk dan penyebarannya yang tidak merata (Sitorus,  2016).  Pertumbuhan  penduduk  di Kabupaten Musi Rawas sejak 2012 hingga 2019 tercatat mengalami peningkatan sebesar 30,607 jiwa (BPS, 2019). Dengan semakin bertambahnya jumlah penduduk maka konsumsi beras  yang  harus  dipenuhi  semakin  banyak (Thasi et  al., 2022).  Kebutuhan  lahan  akan semakin meningkat selaras dengan meningkatnya  jumlah  penduduk  (Mhawish  & Saba,  2016).  Dalam  hal  ini  tuntutan  terhadap kebutuhan ruang untuk aktivitas manusia dapat mendorong  terjadinya  alih  fungsi  lahan pertanian karena lahan pertanian memiliki land- rent yang relative rendah dibandingkan dengan penggunaan  lahan  lain  (Murdianingsih et  al.,
2017).  Lahan  adalah  sumber  daya  alam  yang terbatas, sementara itu perubahan tutupan lahan adalah proses yang dinamis karena pertumbuhan populasi  dan  pengembangan  pembangunan (Wang et al ., 2012; Jaiswal & Verma, 2013a).
Februari 2023, 7 (1): 42-57
Menurut  catatan  Dispernak  Kabupaten Musi  Rawas  (2017),  dalam  kurun  waktu  20 tahun  terakhir,  area  persawahan  di  Kabupaten Musi Rawas terus menurun luasannya.
Setidaknya  12,000  ha  lahan  sawah  dari  tahun 1997 hingga tahun 2017 telah beralih fungsi dan berubah  menjadi  bangunan,  seperti  ruko-ruko, kolam, dan permukiman penduduk. Proses alih fungsi lahan terhadap lahan persawahan menjadi lahan  non  pertanian,  perkebunan,  dan  lainnya saat  ini  masih  menjadi  perhatian  serius Pemerintah Kabupaten Musi Rawas. Keberadaan Peraturan Daerah (Perda)
Kabupaten  Musi  Rawas  No  3  tahun  2018 tentang  Perlindungan  Lahan  Pertanian  Pangan Berkelanjutan  (LP2B)  yang  diharapkan  bisa membendung  laju  alih  fungsi  lahan  pun tampaknya  belum  juga  terlaksana.  Luas  lahan dalam  Perda  LP2B  yang  begitu  besar  tidak sebanding  dengan  kondisi  luas  lahan  sawah aktual tahun 2020. Tujuan penelitian ini adalah (1)  menganalisis  perubahan  penggunaan  lahan pada  kurun  waktu  2000  hingga  2020;  (2) memprediksi penggunaan lahan tahun 2030; (3) menganalisis  neraca  pangan  untuk  mendukung kecukupan pangan beras pada tahun 2030; serta (4) mengevaluasi kesesuaian ruang lahan sawah 2020 terhadap pola ruang RTRW.

## METODOLOGI

## Jenis dan Sumber Data
Penelitian  dilaksanakan  di  Kabupaten Musi  Rawas  meliputi  14  Kecamatan  dan  186 Desa  dengan  total  luas  wilayah  daratan 635,717.15  hektar.  Bahan  yang  dibutuhkan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data  sekunder.  Data  primer  yang  digunakan berupa  koordinat  titik  cek  lapang  ( field  chek ) untuk  uji  akurasi  analisis  penggunaan  lahan. Data  sekunder  citra  Landsat  didapatkan  dari United  States  Geological  Survey (USGS); jumlah  penduduk  dari  BPS;  peta  sawah  baku dari ATR/BPN; batas administrasi dari BAPPEDA;  serta  RTRW  Kabupaten  Musi Rawas dari PUCKTRP Kabupaten Musi Rawas. Alat  yang  digunakan  antara  lain  peralatan survei,  kendaraan,  laptop  yang  telah  dipasang
perangkat lunak ArcGIS 10.5, Super Decisions dan MS. Office.

## Analisis Perubahan Penggunaan Lahan Pada Kurun Waktu 2000-2020
Perubahan penggunaan lahan pada kurun waktu  tahun  2000  hingga  2020  dilakukan dengan  beberapa  tahapan  seperti  pengolahan citra  dan  interpretasi  visual  citra  Landsat. Aktivitas ini dimulai dengan melakukan koreksi radiometrik  untuk  ekstraksi  informasi.  Koreksi atmosferik  dilakukan  karena  hasil  rekaman satelit  mengalami  kesalahan  yang  disebabkan oleh  gangguan  atmosfer.  Koreksi  radiometrik menurut  Guindon  (1984)  dalam  Danoedoro (1996)  diperlukan  atas  dua  alasan,  yaitu  untuk memperbaiki kualitas visual citra dan sekaligus memperbaiki nilai-nilai piksel yang tidak sesuai dengan  nilai  pantulan  atau  pancaran  spektral obyek  yang  sebenarnya.  Koreksi  atmosferik bertujuan  untuk  memperbaiki  nilai  piksel dengan  mempertimbangkan  faktor  gangguan atmosfer  sebagai  sumber  kesalahan  utama. Kerusakan  gambar  dapat  terjadi  sewaktu akuisisi  data  dan  transmisi  atau  perekaman detektor-detektor  yang  digunakan  pada  sensor terdapat  piksel  yang  hilang  dan  aktivitas atmosfer  yang  menghilangkan  hamburan. Langkah  selanjutnya  melakukan  mosaik  citra yang  merupakan  penggabungan  beberapa  citra ke dalam satu citra pada suatu kenampakan yang utuh dari suatu wilayah. Dalam proses mosaik, perlu  dilakukan  penajaman  warna  dan image balancing antar  scene  dan  untuk  itu  perlu dilakukan  normalisasi  nilai digital  number . Pemotongan  citra  untuk  daerah  penelitian dilakukan setelah proses mosaicking selesai. Hal ini  dilakukan  untuk  menghilangkan  data  yang bukan termasuk dalam wilayah kajian.
Pemotongan  citra  didasarkan  pada  batas administrasi, selanjutnya citra satelit yang telah dipotong
digunakan
sebagai acuan
interpretasi/klasifikasi  di  setiap  daerah  kajian (Sari et al., 2012).
Mosaik  citra  Landsat  tahun  2000,  2010 dan  2020  yang  dihasilkan  diinterpretasi  secara visual untuk penggunaan lahan yang terdiri dari hutan,  perkebunan,  sawah,  ladang/tegalan,
semak  belukar,  lahan  terbangun,  lahan  terbuka dan  tubuh  air.  Interpretasi  citra  dari  tiga  titik tahun  tersebut  digunakan  untuk  mengetahui perubahan  penggunaan  lahan  di  Kabupaten Musi Rawas. Interpretasi visual citra dilakukan berdasarkan  unsur  interpretasi  citra,  seperti warna, bentuk, ukuran, pola, tekstur, bayangan, letak dan asosiasi dan situs (Lillesand & Keifer, 1997).  Data  sekunder  berupa  peta  lahan  baku sawah  (Kementerian  ATR/BPN  Tahun  2018), citra  satelit  resolusi  tinggi  (citra  SPOT)  akan sangat membantu dalam proses interpretasi.
Interpretasi  penggunaan  lahan/tutupan lahan ditujukan untuk skala 1 : 50,000 mengikuti skala peta RTRW (PP No 8 tahun 2013 tentang tingkat ketelitian peta untuk rencana tata ruang wilayah).  Peta  penggunaan  lahan  Kabupaten Musi  Rawas  tahun  2000,  2010  dan  2020  hasil interpretasi  kemudian  diuji  di  lapang  untuk mengetahui  seberapa  besar  tingkat  kebenaran dari  proses  klasifikasi.  Titik  sampel  diambil secara purposive sampling sebanyak 80 titik uji dengan  pertimbangan  tertentu,  yaitu  aspek keterwakilan  unit  analisis  dan  keterjangkauan. Hasil validasi lapangan ini selanjutnya digunakan  untuk  uji  akurasi  interpretasi.  Uji akurasi klasifikasi penggunaan lahan dilakukan dengan  cara  menghitung  akurasi  keseluruhan ( overall  accuracy )  dan  akurasi  kappa.  Nilai akurasi keseluruhan ( overall accuracy ) merupakan  rasio  antara  jumlah  keseluruhan piksel  yang  terklasifikasi  secara  benar  dengan jumlah  keseluruhan  piksel  referensi  hasil  ini sejalan dengan penelitian Liu & Mason (2009). Untuk  verifikasi  penggunaan  lahan  tahun lampau (tahun 2000 dan tahun 2010) dilakukan melalui wawancara informal dengan narasumber (masyarakat umum) yang memiliki pengetahuan  mengenai  kondisi  obyek  yang dijadikan  sampel  atau  menggunakan  citra resolusi  tinggi  perekaman  terdahulu  ( archive ) pada  citra  di Google  Earth .  Data  hasil  sampel pengecekan  lapangan  kemudian  dibandingkan dengan  data  hasil  interpretasi  untuk  dianalisis tingkat  akurasinya  berdasarkan  nilai Kappa . Menurut Jansen (1996) nilai Kappa uji akurasi terhadap  hasil  interpretasi  diharapkan  diatas 85%.  Apabila  akurasi  Kappa  lebih  dari  atau
sama  dengan  81%,  artinya  hasil  klasifikasi termasuk  tinggi  dan  analisis  dapat  dilanjutkan (Alkaradaghi et al., 2018).
𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑥 𝑖𝑖 𝑟 𝑖=1 −   ∑ (𝑥 𝑖+ 𝑋 𝑥 +𝑖 ) 𝑟 𝑖=1 𝑁 2 − ∑ (𝑥 𝑖+ 𝑋 𝑥 +𝑖 ) 𝑟 𝑖=1
Keterangan : 𝑥 +𝑖 :  Jumlah  titik  hasil  interpretasi  pada  jenis penggunaan lahan ke i
𝑥 𝑖+ :  Jumlah  titik  hasil  validasi  pada  jenis penggunaan lahan ke-i
𝑥 𝑖𝑖 :  Jumlah jenis penggunaan lahan ke-i hasil interpretasi  yang  bersesuaian  dengan penggunaan lahan hasil validasi
i :  Baris dan kolom
r :  Jumlah tipe penggunaan lahan
N :  Jumlah  titik  penggunaan  lahan  yang divalidasi.

## Prediksi Penggunaan Lahan Tahun 2030
Prediksi  perubahan  lahan  menggunakan tiga  titik  data  dengan  selang  waktu  10  tahun, yaitu  tahun  2000,  tahun  2010  dan  tahun  2020. Tiga  titik  tahun  tersebut  untuk  memperoleh penggunaan lahan tahun 2030 dengan membandingkan  perubahan  antara  tahun  2000, 2010  dan  2020.  Prediksi  dilakukan  dengan mengasumsikan  bahwa  perubahan  penggunaan lahan  terjadi  di  masa  depan  memiliki  pola  dan peluang  yang  serupa  dengan  perubahan  yang terjadi selama periode waktu yang digunakan.
Prediksi penggunaan lahan 2030 dilakukan  melalui  pemodelan  spasial  dinamik Markov  Chain dan Cellular  Automata (CA), yaitu model komputasi dari sistem dinamik yang bersifat diskrit dalam ruang dan waktu (Septiono dan  Mussadun  2016). Cellular  Automata- Markov  (CA-Markov) merupakan  model  yang dapat diaplikasikan untuk mengetahui perubahan  ataupun  prediksi  dari  suatu  lahan (Deep  &  Saklani,  2014).  Menurut  Chen et  al .,
(2002)  komponen  utama  metode cellular automata (CA)  adalah cell (piksel), state , ketetanggaan/ neighbourhood dan transition rule/transition function.
Februari 2023, 7 (1): 42-57
Memprediksi  penggunaan  lahan  tahun 2030, pemodelan harus diuji tingkat akurasinya dengan  memprediksi  penggunaan  lahan  tahun 2020  menggunakan  masukan  yang  terdiri  dari filter  5x5  dan  matriks  transisi  perubahan penggunaan  lahan  dan  kesesuaian  penggunaan lahan  yang  datanya  berasal  dari  penggunaan lahan  tahun  2000  hingga  2010.  Hasil  prediksi penggunaan  lahan  tahun  2020  kemudian dibandingkan  dengan  penggunaan  lahan  2020 eksisting  dan  dilihat  nilai  Kappa-nya  (harus lebih besar dari 85%). Jika model akurat, maka model  dapat  digunakan  untuk  memprediksi penggunaan lahan tahun 2030.

## Analisis Neraca Pangan untuk Mendukung Kecukupan Pangan Beras Pada Tahun 2030
Neraca  beras  di  Kabupaten  Musi  Rawas dapat  diketahui  dengan  menghitung  terlebih dahulu  laju  pertumbuhan  penduduk  dan proyeksi  jumlah  penduduk.  Laju  pertumbuhan penduduk  dapat  dihitung  menggunakan  tiga metode yaitu aritmatik, geometrik, dan eksponensial
(BPS, 2010). Pemodelan
matematik  perhitungan  laju  pertumbuhan penduduk  dan  proyeksi  jumlah  penduduk  di masa  yang  akan  datang  mengikuti  deret geometrik  atau  secara  eksponensial  (Taylor, 2014).  Adapun  untuk  data  jumlah  penduduk didapatkan dari data BPS dan diproyeksi dengan menggunakan  laju  pertumbuhan  penduduk eksponensial  hingga  tahun  2030.  Rumus  untuk menghitung  laju  pertumbuhan  penduduk  dan proyeksi  jumlah  penduduk  (Taylor,  2014; Zabadi et al ., 2017; BPS, 2010) yaitu:
Laju Pertumbuhan Penduduk ®
𝑟 = ( 𝑃 𝑡 𝑃 0 ) 1 𝑡 ⁄ − 1
Proyeksi Jumlah Penduduk
𝑃 𝑡 = 𝑃 0 ⅇ 𝑟𝑡
dengan keterangan sebagai berikut: P t = Jumlah penduduk pada tahun yang dicari P 0 = Jumlah penduduk pada tahun dasar
e  =  Bilangan  eksponensial  yang  besarnya
2.718281828
r  = Laju pertumbuhan penduduk t  = Jangka waktu
Analisis  perhitungan  kebutuhan  pangan dilakukan  berdasarkan  pada  data  luasan  lahan sawah  eksisting  tahun  2020  dan  data  yang didapatkan  dari  Dinas  Pertanian  Kabupaten Musi Rawas dan BPS Kabupaten Musi Rawas. Neraca  pangan  dan  proyeksi  kebutuhan  beras dihitung  dengan  konsep  surplus-defisit  antara produksi  dan  kebutuhan  beras.  Rata-rata kebutuhan  beras  di  Kabupaten  Musi  Rawas sebesar 98.57 kg/kapita/tahun yang didapat dari kebutuhan  beras  perkapita  tahun  2018  hingga 2020. Rata-rata produktivitas beras di
Kabupaten Musi Rawas sebesar 4.9 ton/ha yang didapat  dari  produktivitas  beras  tahun  2018 hingga  2020  berdasarkan  rilis  BPS  Kabupaten Musi Rawas. Kebutuhan beras dihitung dengan persamaan sebagai berikut (Murdaningsih et al., 2017):
Kp = (Kb*Pn) Keterangan : Kp =  kebutuhan beras (ton) Kb =  konsumsi beras per kapita sebesar 98.57 kg/kapita/tahun Pn = jumlah penduduk tahun ke-t (jiwa)
Perhitungan  neraca  pangan  ini  sampai tahun 2030 mengikuti RTRW Kabupaten Musi Rawas. Neraca pangan dan proyeksi kebutuhan beras  dihitung  dengan  konsep  surplus-defisit antara produksi dan kebutuhan beras. Perhitungan surplus-defisit beras menggunakan persamaan  sebagai  berikut  (Rejekiningrum, 2013):
S / D = P t – K t
dengan keterangan sebagai berikut: S / D  :  Surplus / Defisit P t :  Jumlah  Produksi  Beras  dalam  satu waktu (ton)
K t :  Konsumsi  Beras  Penduduk  dalam  satu waktu (ton)

## Evaluasi Kesesuaian Ruang Lahan Sawah 2020 Terhadap Pola Ruang RTRW
Analisis  kesesuaian  ruang  lahan  sawah 2020  dengan  rencana  tata  ruang  wilayah Kabupaten Musi Rawas bertujuan untuk melihat keselarasan  lahan  sawah  tahun  2020  dan  pola ruang. Proses analisis kesesuaian ruang ini data yang  digunakan  dalam  bentuk  vektor  dengan teknik  tumpang  tindih  antara  peta  RTRW  dan peta  lahan  sawah  2020.  Berdasarkan  hasil tumpah  tindih  ini,  maka  didapatkan  peta  baru berupa  peta  kesesuaian  ruang  lahan  sawah dengan pola ruang di Kabupaten Musi Rawas.
Metode yang digunakan untuk melakukan overlay peta  lahan  sawah  2020  dengan  RTRW dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Menyusun Matriks kesesuaian ruang antara lahan  sawah  tahun  2020  dengan  RTRW, dengan klasifikasi sebagai berikut:
• Sesuai,  apabila  lahan  sawah  yang  ada telah  sesuai  dengan  arahan  fungsi kawasan dalam peta RTRW.
• Tidak  Sesuai,  apabila  lahan  sawah yang  ada  tidak  sesuai  dengan  arahan fungsi kawasan dalam peta RTRW.
Hasil  dari  identifikasi  kesesuaian  ruang masing-masing  lahan  sawah  dalam  arahan fungsi  kawasan  yang  ada  di  RTRW  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1.  Matriks  kesesuaian  ruang  lahan  sawah dengan RTRW
No. Arahan fungsi kawasan dalam Rencana Tata Ruang Wilayah Lahan sawah 2020 1 Hutan Lindung T 2 Hutan Produksi T 3 Kampung T 4 Kawasan Resapan Air di Hutan Produksi T 5 Kawasan Resapan Air di Hutan Rakyat T 6 Kebun Campuran T 7 Kebun Sawit T 8 Kebun Swasta (kawasan kebun sejenis) T 9 Sawah Irigasi Teknis S 10 Sawah Tadah Hujan S 11 Sekitar Danau Atau Waduk T
No. Arahan fungsi kawasan dalam Rencana Tata Ruang Wilayah Lahan sawah 2020 12 Sempadan Sungai T
2. Melaksanakan  tumpang  susun  ( overlay) peta lahan sawah 2020 dengan peta RTRW dengan  menggunakan  matriks  kesesuaian ruang  sebagai  acuan.  Setelah  matriks kesesuaian  ruang  antara  lahan  sawah  2020 dan RTRW ditentukan, selanjutnya melakukan overlay kedua peta tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perubahan Penggunaan Lahan Tahun 2000, 2010 dan 2020
Klasifikasi penggunaan lahan di Kabupaten  Musi  Rawas  tahun  2000,  2010  dan 2020  didapatkan  dari  hasil  interpretasi  citra landsat TM5 dan citra landsat OLI 8 yang terdiri dari  hutan,  perkebunan,  sawah,  ladang/tegalan, semak  belukar,  lahan  terbangun,  lahan  terbuka dan tubuh air.
Berdasarkan  analisis  matriks  kesalahan pada  penelitian  ini  diperoleh  nilai overall accuracy sebesar 0.90 (2000); 0.88 (2010); dan 0.90 (2020). Sementara itu, uji kappa accuracy menunjukkan  hasil  0.88  (2000);  0.87  (2010); dan  0.88  (2020).  Nilai kappa  accuracy pada penelitian  ini  menunjukkan  hasil  interpretasi citra  satelit  termasuk  dalam  kategori  akurasi sangat baik yaitu 0.81 (Alkaradaghi et al., 2018) sehingga hasil klasifikasi dapat digunakan untuk sosial penggunaan lahan.
Penggunaan lahan terbesar di Kabupaten Musi Rawas adalah perkebunan baik pada tahun 2000  sebesar  54.16%,  tahun  2010  sebesar 67.92%  maupun  pada  tahun  2020  sebesar 75.20%.  Penggunaan  lahan  yang  mengalami penurunan luas dari tahun 2000, 2010 dan 2020 antara  lain  hutan,  semak  belukar,  sawah,  lahan terbuka,  dan  tubuh  air.  Peta  penggunaan  lahan hasil klasifikasi disajikan pada Gambar 1 (2000) dan  Gambar  2  (2010)  serta  Gambar  3  (2020). Luasan dan persentase masing-masing penggunaan lahan tahun  2000, 2010, dan  2020 disajikan oleh Tabel 2.
Februari 2023, 7 (1): 42-57
Penggunaan  lahan  yang  mengalami kenaikan  antara  lain  perkebunan,  lahan terbangun, dan tegalan/ladang. Apabila ditinjau dari segi persentase, penggunaan lahan perkebunan mengalami kenaikan sebesar 21.04% dari tahun 2000 sampai tahun 2020. Hal
ini menunjukkan bahwa pada tahun 2000 daerah Kabupaten  Musi  Rawas  sudah  ada  campur tangan  manusia  namun  tidak  besar,  sedangkan pada  tahun  2020  dengan  berbagai  sosial ekonomi, sosial dan budaya.
Gambar 1. Penggunaan lahan tahun 2000 Kabupaten Musi Rawas
Gambar 2. Penggunaan lahan tahun 2010 Kabupaten Musi Rawas.
Gambar 3. Penggunaan lahan tahun 2020 Kabupaten Musi Rawas.
Perubahan  penggunaan  lahan  terbangun pada  tahun  2000  sampai  2020  juga  mengalami kenaikan  sebesar  5,232.24  ha  atau  sekitar 0.85%.  Perkembangan  Kabupaten  Musi  Rawas dengan  bertambahnya  penduduk,  kebutuhan manusia akan kebutuhan pangan dan pemenuhan  kebutuhan  primer  lainnya  maka terjadi penambahan penggunaan lahan terbangun. Selain itu, urbanisasi juga berkontribusi  terhadap  pertumbuhan  lahan terbangun  dan  perubahan  struktur  spasial  di wilayah suburban (Surya et al., 2021).
Terjadi  penurunan  luasan  sawah  dari tahun  2000  ke  tahun  2020.  Penurunan  luas sawah dari tahun 2000 ke tahun 2020 umumnya berubah menjadi lahan perkebunan, tegalan/ladang  dan  lahan  terbangun.  Terdapat luas  sawah  yang  pada  tahun  2000  sebesar 23,422.63ha  dan  pada  tahun  2020  sebesar 10,656.00  ha.  Lahan  seluas  10,872.2  ha  yang awalnya  merupakan  sawah  di  tahun  2000 selanjutnya  difungsikan  menjadi  perkebunan karet dan sawit di tahun 2020.
Tabel 2. Perubahan penggunaan lahan 2000-2020 Kabupaten Musi Rawas
No Penggunaan lahan 2000-2010 2010-2020 2000-2020 Luas (Ha) % Luas (Ha) % Luas (Ha) % 1 Hutan -61,036.88 -9.96 -2,879.58 -0.47 -63,916.46 -10.43 2 Lahan Terbangun 1,476.73 0.24 3,755.51 0.61 5,232.24 0.85 3 Lahan Terbuka -258.34 -0.04 -93.84 -0.02 -352.18 -0.06 4 Perkebunan 84,285.87 13.76 44,581.87 7.28 128,867.74 21.04 5 Sawah -4,570.41 -0.75 -8,196.22 -1.34 -12,766.63 -2.08 6 Semak Belukar -30,783.14 -5.02 -33,301.76 -5.44 -64,084.90 -10.46 7 Tegalan/Ladang 11,050.05 1.80 -3,802.37 -0.62 7,247.68 1.18 8 Tubuh air -163.89 -0.03 -63.60 -0.01 -227.49 -0.04 Prediksi Penggunaan Lahan Tahun 2030 Model prediksi penutupan Lahan dilakukan dengan menggunakan metode Markov dengan  menggunakan software Idrisi Selva .  Prediksi  yang  dilakukan  pada  penelitian ini  terdiri  dari  satu  jenis  model  atau  skenario yakni model Business As Usual . Model proyeksi ini  didasarkan  pada  pola  perubahan  secara historis yang telah terjadi dari tahun sebelumnya.
Metode prediksi penggunaan lahan tahun 2030 dilakukan dengan metode yang sama yaitu Marcov  Chain .  Proses Markov  Chain didasari dengan  data  penutupan  lahan  tahun  2010  dan tahun  2020.  Hasil  analisis  tersebut  adalah matriks  probabilitas  dan  matriks  transisi  area. Nilai  probabilitas  transisi  hasil  dari  proses Markov Chain menjadi dasar untuk menentukan perubahan pada data spasial yang diproyeksikan oleh Cellular  Automata (Asra et  al. ,  2020).
Matriks area transisi disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Matriks area transisi prediksi penggunaan lahan tahun 2020 hingga 2030
PL 2020 2030 1 2 3 4 5 6 7 8 1 0.9122 0 0 0.0743 0 0.0121 0.0013 0 2 0 0.9967 0 0.0018 0.0013 0.0001 0 0 3 0 0 0.2403 0.7445 0 0 0 0.0152 4 0.0003 0.0069 0 0.8818 0.0001 0.0909 0.0196 0.0002 5 0 0.0220 0 0.3598 0.5514 0.0053 0.0615 0 6 0.0338 0.0046 0 0.8580 0 0.0853 0.0182 0 7 0 0.0071 0 0.8005 0 0.1785 0.0138 0 8 0.0002 0.0001 0 0.0065 0 0.0010 0.0001 0.9921
Gambar 4. Hasil prediksi penggunaan lahan tahun 2030 Kabupaten Musi Rawas.
Nilai  0  menunjukkan  tidak  terjadi perubahan  penggunaan  lahan  dari  penggunaan lahan awal menjadi penggunaan lahan lainnya di akhir periode transisi . Prediksi perubahan lahan hutan yang terbesar adalah menjadi kebun/perkebunan adalah sebesar 750.8 ha dan
jumlah  proyeksi  hutan  menjadi  62,935.5  ha. Lahan  sawah  diproyeksikan  akan  mengalami perubahan lahan pada tahun 2030 yang terbesar menjadi  lahan  perkebunan  3,794.2  ha  dan jumlah prediksi penggunaan lahan untuk sawah menjadi  sebesar  5,767.4  ha  pada  tahun  2030.
Perubahan lahan proyeksi untuk ladang/tegalan menjadi  kebun/perkebunan  sebesar  2,313.4  ha dan jumlah luasan prediksi lahan ladang/tegalan pada tahun 2030 menjadi 10,706.1 ha.
Lahan perkebunan merupakan penggunaan  lahan  yang  terjadi  penambahan yang signifikan antara tahun 2020 hingga 2030,
lahan  perkebunan  diprediksi  akan  menjadi 463,155.1 ha terjadi penambahan 2,462 ha dari tahun  2020  hingga  2030.  Penambahan  lahan perkebunan paling banyak berasal dari penggunaan  lahan  sawah  sebesar  3,794.2  ha, semak  belukar  sebesar  2,852.7  ha  dan tegalan/ladang sebesar 2,313.4 ha.
Tabel 4. Prediksi perubahan penggunaan lahan 2020-2030
Penggunaan lahan 2020 2030 2020-2030 Luas (Ha) % Luas (Ha) % +/- % Hutan 63,690.31 10.40 62,935.55 10.27 -754.77 -0.12 Lahan Terbangun 13,769.66 2.25 17,417.02 2.84 3,647.37 0.60 Lahan Terbuka 53.87 0.01 30.91 0.01 -22.96 0.00 Perkebunan 460,693.07 75.20 463,155.10 75.60 2,462.04 0.40 Sawah 10,656.00 1.74 5,767.38 0.94 -4,888.62 -0.80 Semak Belukar 48,428.85 7.91 48,558.60 7.93 129.74 0.02 Tegalan/Ladang 11,132.69 1.82 10,706.15 1.75 -426.55 -0.07 Tubuh air 4,208.54 0.69 4,062.29 0.66 -146.25 -0.02 Jumlah 612,633.00 100.00 612,633.00 100.00
Pada  Tabel  4  prediksi  perubahan  lahan tahun  2020  hingga  2030  pengurangan  lahan hutan  0.12%  hal  ini  diakibatkan  peningkatan pada  sektor  perkebunan  yang  terjadi  di  daerah Kabupaten Musi Rawas. Selain itu penggunaan lahan  sawah  juga  mengalami  pengurangan sebesar 0.80% juga diakibatkan oleh penggunaan lahan perkebunan serta peningkatan infrastruktur di daerah penggunaan lahan sawah. Meningkatnya harga hasil perkebunan khususnya perkebunan karet dan sawit mengakibatkan  masyarakat  mengalihfungsikan lahannya  menjadi  perkebunan.  Penambahan luasan lahan terbangun diakibatkan peningkatan infrastruktur yang masif sehingga mengakibatkan  peningkatan  ekonomi  sehingga harus  mengubah  lahan  dari  non  terbangun menjadi  lahan  terbangun.  Semakin  berkurang luasan lahan sawah mengakibatkan ketersediaan beras  yang  ada  di  Kabupaten  Musi  Rawas menjadi semakin menurun.

## Neraca Pangan untuk Mendukung Kecukupan Pangan Beras Pada Tahun 2030
Perhitungan neraca beras dan lahan sawah diawali dengan analisis pertumbuhan penduduk. Analisis  pertumbuhan  penduduk  dimaksudkan supaya  dapat  disusun  resolusi  jangka  panjang untuk berbagai masalah yang mendesak, sebagai
contoh  adalah  masalah  kerawanan  pangan, pengangguran,  kesejahteraan,  perubahan  iklim, hingga krisis air bersih (Mora, 2014). Penduduk Kabupaten Musi Rawas mengalami pertumbuhan  dari  399,100  jiwa  di  tahun  2018 menjadi  409,925  di  tahun  2020  dengan  laju pertumbuhan  sebesar  1.35%  per  tahun.  Hasil proyeksi menunjukkan bahwa jumlah penduduk Kabupaten  Musi  Rawas  tahun  2030  akan berjumlah 468,623 jiwa. Hasil proyeksi jumlah penduduk  Kabupaten  Musi  Rawas  tahun  2030 dapat dilihat pada Gambar 5. Jumlah penduduk yang  meningkat  mengakibatkan  kebutuhan beras juga meningkat.
Produksi  beras  Kabupaten  Musi  Rawas tahun  2020  adalah  sebesar  70,802  ton. Berdasarkan  hasil  prediksi,  diperoleh  nilai produksi  beras  Kabupaten  Musi  Rawas  tahun 2030  yaitu  sebesar  28,331  ton.  Artinya, diprediksi  akan  terjadi  penurunan  produksi beras di Kabupaten Musi Rawas tahun 2030 jika dibandingkan  dengan  produksi  tahun  2020, perhitungan  neraca  kebutuhan  beras  dapat dilihat pada Tabel 5.
Produksi  beras  Kabupaten  Musi  Rawas tahun 2020 telah memenuhi kebutuhan wilayah Kabupaten  Musi  Rawas  sebesar  80.35%  di tahun  2020.  Artinya  telah  terjadi  swasembada beras  di  Kabupaten  Musi  Rawas,  namun
Februari 2023, 7 (1): 42-57
berdasarkan hasil prediksi tahun 2030
persentase pemenuhan kebutuhan beras mengalami penurunan menjadi -36.81%. Terjadinya penurunan ini merupakan salah satu alasan  perlunya  arahan  mempertahankan  lahan
sawah  untuk  mendukung  kecukupan  beras  di Kabupaten  Musi  Rawas  pada  tahun-tahun mendatang.
Gambar 5. Jumlah penduduk Kabupaten Musi Rawas eksisting tahun 2010 hingga 2020 dan prediksi tahun
2021 hingga 2030 Tabel 5. Neraca kebutuhan beras Kabupaten Musi Rawas tahun 2000, 2010, 2020, dan 2030 No. Tahun Produksi Beras (ton) Kebutuhan Beras (ton) Neraca Beras (ton) 1. 2000 115,064 29,916 85,148 2. 2010 92,614 34,262 58,351 3. 2020 70,802 39,258 31,544 4. 2030* 28,331 44,842 -16,511 Keterangan: *Hasil prediksi
Hasil perhitungan neraca kebutuhan beras tahun  2030  menunjukkan  bahwa  secara  total terjadi  defisit  beras  sebesar  -16,511  ton  di Kabupaten  Musi  Rawas.  Neraca  kebutuhan beras juga dihitung pada tahun-tahun sebelumnya yaitu tahun 2000, 2010, dan 2020, serta  tahun  prediksi  2030.  Berdasarkan  hasil analisis, Kabupaten Musi Rawas pada titik tahun 2000, 2010, dan 2020 mengalami surplus beras namun pada tahun 2030 diprediksi terjadi defisit beras akibat menurunnya luas lahan sawah yang dipengaruhi  oleh  perubahan  penggunaan  lahan dari  lahan  sawah  menjadi  lahan  non  sawah khususnya  lahan  terbangun  dan  perkebunan. Lahan  sawah  diprediksi  akan  cenderung  kalah dalam berkompetisi dengan lahan terbangun dan perkebunan  di  masa  yang  akan  datang.  Oleh karena  itu,  produksi  beras  di  Kabupaten  Musi Rawas di masa yang akan datang masih sangat
rawan mengalami penurunan. Apabila penurunan  tersebut  tidak  diimbangi  dengan upaya pencegahan maka dikhawatirkan di masa yang  akan  datang  swasembada  beras  di Kabupaten Musi Rawas akan terancam.

## Evaluasi Kesesuaian Ruang Lahan Sawah 2020 Terhadap Pola Ruang RTRW
Analisis  kesesuaian  ruang  lahan  sawah 2020  dengan  RTRW  diperoleh  dengan overlay antara  peta  lahan  sawah  2020  dengan  peta rencana  tata  ruang  wilayah  Kabupaten  Musi Rawas  Tahun  2011-2031.  Hasil  analisis  yang diperoleh menunjukkan bahwa luas lahan sawah 2020 yang sesuai dengan RTRW adalah sebesar 7,598.73  ha  dari  seluruh  total  luas  kesesuaian. Lahan sawah 2020 yang sesuai  dengan RTRW berasal dari sawah irigasi teknis dan sawah tadah hujan.  Adapun  luasan  masing-masing  sawah
0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 450000 500000 Ju m la h Pend ud uk (j iwa) Tahun
irigasi  teknis  sebesar  7,425.58  ha  dan  sawah tadah hujan sebesar 173.15 ha. Data kesesuaian ruang lahan sawah dengan RTRW dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel  6.  Kesesuaian  ruang  lahan  sawah  dengan
RTRW No. RTRW Ket Luas (Ha) % 1  Hutan Lindung T 123.32 1.16 2  Hutan Produksi T 471.22 4.42 3  Kampung T 513.16 4.82 4 Kawasan Resapan Air di Hutan Produksi T 19.57 0.18 4 Kawasan Resapan Air di Hutan Rakyat T 166.22 1.56 5  Kebun Campuran T 1,519.62 14.26 6  Kebun Sawit T 26.71 0.25 7 Kebun Swasta (kawasan kebun sejenis) T 37.67 0.35 8 Sawah Irigasi Teknis S 7,425.58 69.68 9  Sawah Tadah Hujan S 173.15 1.62 1 0 Sekitar Danau Atau Waduk T 34.51 0.32 1 1  Sempadan Sungai T 137.05 1.29 1 2  Sungai T 8.23 0.08 Jumlah 10,656.00 100.0 0 Ketidaksesuaian  terbesar  berada  pada lahan sawah yang masuk dalam RTRW sebagai arahan fungsi kawasan kebun campuran sebesar 1,519.62 Ha, kemudian kawasan kampung/perkampungan  sebesar  513.16  ha, hutan  produksi  sebesar  471.22  Ha,  kawasan resapan air hutan rakyat sebesar 166.22 ha dan hutan lindung sebesar 123.32 Ha. Lahan sawah yang  masuk  dalam  kawasan  kebun  campuran, kebun sawit, kebun swasta dan kampung dapat dijadikan  arahan  lahan  sawah  yang  dilindungi baik oleh LP2B maupun RTRW sehingga dapat mempertahankan lahan sawah yang ada dimasa yang akan datang. Ketidaksesuaian lahan sawah 2020 dengan RTRW ini bisa menjadi masukan dalam  revisi  RTRW  yang  akan  dilakukan pemerintah  Kabupaten  Musi  Rawas  terutama pada  kawasan  yang  dilindungi,  apakah  masih
dalam  kawasan  yang  dilindungi  berdasarkan peta kawasan lindung terbaru.

## KESIMPULAN
Terjadi  perubahan  penggunaan  lahan  di Kabupaten  Musi  Rawas  antara  tahun  2000 hingga  2020  yang  menyebabkan  terjadinya penambahan dan pengurangan luas penggunaan lahan tertentu. Penambahan luas lahan terbesar terjadi  pada  lahan  perkebunan,  dimana  terjadi peningkatan  luas  lahan  sebesar  128,867.7  ha. Perubahan  yang  terjadi  pada  hutan  menjadi penggunaan  lahan  selain  hutan  sebanyak 63,916.4.  ha.  Penurunan  luas  sawah  dari  tahun 2000 ke tahun 2020 umumnya berubah menjadi lahan  perkebunan,  tegalan/ladang  dan  lahan terbangun. Terdapat luas sawah yang pada tahun 2000 sebesar 23,422.63 ha dan pada tahun 2020 sebesar 10,656.00 ha. Lahan seluas 10,872.2 ha yang awalnya merupakan sawah di tahun 2000 selanjutnya difungsikan menjadi perkebunan di tahun 2020.
Hasil  prediksi  penggunaan  lahan  tahun 2030  menunjukkan  bahwa  lahan  perkebunan juga akan mengalami peningkatan terbesar yang merupakan  salah  satu  penyebab  menurunnya luas  lahan  sawah  di  tahun  2030.  Penurunan lahan sawah di Kabupaten Musi Rawas sebesar 0.80% juga diakibatkan oleh penggunaan lahan perkebunan  serta  peningkatan  infrastruktur  di daerah penggunaan lahan sawah.  Hasil  analisis neraca pangan dan proyeksi kebutuhan beras di Kabupaten Musi Rawas tahun 2030 menunjukkan  bahwa  secara  total  terjadi  defisit beras  sebesar  -16.511  ton  di  Kabupaten  Musi Rawas. Diprediksi terjadinya defisit beras akibat menurunnya luas lahan sawah yang dipengaruhi oleh  perubahan  penggunaan  lahan  dari  lahan sawah  menjadi  lahan  non  sawah  khususnya lahan terbangun dan perkebunan. Lahan sawah diprediksi  akan  cenderung  kalah  dalam berkompetisi  dengan  lahan  terbangun  dan perkebunan  di  masa  yang  akan  datang.  Oleh karena itu, perlu dilakukan arahan mempertahankan lahan sawah untuk mendukung  kecukupan  beras  di  Kabupaten Musi Rawas di masa yang akan datang.
Februari 2023, 7 (1): 42-57
Luas  lahan  sawah  2020  yang  sesuai dengan RTRW adalah sebesar 7,598.73 ha dari seluruh total luas kesesuaian. Lahan sawah 2020 yang  sesuai  dengan  RTRW  berasal  dari  sawah irigasi teknis dan sawah tadah hujan. Jika dilihat dari  tingkat  kesesuaiannya  antara  lahan  sawah 2020  dengan  RTRW  sudah  lebih  dari  50%, dimana tingkat kesesuaiannya mencapai 71.31%.    Terdapat  ancaman  lahan  sawah  yang akan terkonversi di luar pola ruang yang ada di RTRW seluas 3,057.27 ha pada tahun 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
Adhiatma,  R.  (2020).  Perencanaan  Pengembangan Lahan Sawah untuk Mempertahankan Kecukupan  Beras  di  Kabupaten  Lampung Selatan [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Alkaradaghi,  K.,  Ali  SS.,  Al-Ansari  N,  &  Laue  J.
(2018).  Evaluation  of  land  use  &amp;  land cover  change  using  multi-temporal  landsat imagery: a case study Sulaimaniyah Governorate,  Iraq. J  Geogr  Inf  Syst . 10(03):247–260. doi:10.4236/jgis.2018.103013.
Asra, R., Mappiasse, MF., & Nurnawati, AA. (2020).
Penerapan Model CA-Markov Untuk Prediksi Perubahan  Penggunaan  Lahan  Di  Sub-DAS Bila Tahun 2036. Jurnal Ilmu Pertanian . 5(1).
Bhandari  H.,  &  Mishra  AK.  (2018).  Impact  of demographic  transformation  on  future  rice farming  in  Asia. Outlook  on  Agriculture. 47(2) 125-132.
Bishwajit,  G.,  Sarker  S.,  Kpoghomau  MA.,  Gao  H, Jun  L,  Yin  D,  &  Ghosh  S.  (2013).  Self- sufficiency in rice and food security: A South Asian perspective. Agriculture Food Security . 2(1): 1–6. DOI: 10.1186/2048-7010-2-10.
[BPS  Kab.  Musi  Rawas]  Badan  Pusat  Statistik Kabupaten  Musi  Rawas.  (2019). Kabupaten Musi Rawas dalam Angka 2019. Musi Rawas (ID): BPS Kabupaten Musi Rawas.
[BPS  Indonesia]  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia. (2020). Luas  Panen  dan  Produksi  Padi  di Indonesia  2019  Hasil  Survei  Kerangka Sampel  Area  (KSA). Indonesia  (ID):  BPS Indonesia.
Chen, J., Gong, P., He, C., Luo, W., Tamura, M., & Shi  P.  (2002).  Assessment  of  the  urban development plan of Beijing by using a CA- based urban growth model. Photogrammetric engineering & remote sensing . 68(10): 1063- 1071. Danoedoro,  P.  (1996). Pengolahan  Citra  Difital: Teori  dan  Aplikasinya  dalam  Bidang Penginderaan  Jauh. Yogyakarta:  Fakultas Geografi UGM.
Deep,  S.,  &  Saklani,  A.  (2014).  Urban  Sprawl Modeling  Using  Cellular  Automata. The Egyptian  Journal  of  Remote  Sensing  and Space Sciences. 17:179–187.
Hartoko, S. (2018). Analisis Perubahan Penggunaan Lahan  dan  Arahan  Penyempurnaan  Rencana Tata  Ruang  Wilayah  Kabupaten  Pelalawan, Provinsi  Riau  [tesis].  Bogor  (ID):  Institut Pertanian Bogor.
Jaiswal, JK., & Verma., N. (2013). The Study of The Land  Use/land  Cover  in  Varanasi  District Using  Remote  Sensing  and  GIS. Jurnal Trans. J. Indian Inst Geograph. 35, 201-208. Jensen,  JR.  (2005). Introductory  Digital  Image Processing:  A  Remote  sensing  Perspective .
Prentice Hall. New Jersey.
Kementerian  Pertanian.  (2019). Statistik  Lahan Pertanian  Tahun  2014-2018. Jakarta  (ID):
Pusat Data dan Informasi Pertanian Kementerian Pertanian.
Lillesand, TM., & Kiefer, RW. (1997). Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Yogyakarta (ID): Gadjah Mada University Press.
Liu,  GJ.,  &  Mason,  PJ.  (2009). Essential  Image Processing  And  GIS  for  Remote  Sensing . West Sussex (UK): John Wiley & Sons Ltd. Marlina, R. (2018). Strategi Pengelolaan Kecukupan
Pangan  Wilayah  Berbasis  Kesesuaian  Lahan di Kabupaten Lombok Tengah [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Mhawish,  YM.,  &  Saba  M.  (2016).  Impact  of population  growth  on  land  use  changes  in Wadi  Ziqlab  of  Jordan  between  1952  and 2008. Int  J  Appl  Sociol. 6(1):7–14. doi:10.5923/j.ijas.20160601.02.
Mora,  C.  (2014).  Revisiting  the  environmental  and socioeconomic  effects  of  population  growth: A  fundamental  but  fading  issue  in  modern scientific,  public,  and  political  circles. Ecol Soc . 19(1). doi:10.5751/ES-06320-190138.
Murdianingsih.,  Widiatmaka,  Munibah,  K.,  & Ambarwulan,  W.  (2017).  Analisis  spasial perubahan penggunaan lahan pertanian untuk mendukung kemandirian pangan di Kabupaten Indramayu. Majalah Ilmiah Globe 19(2) : 175-184.
Pravitasari,  AE.,  Suhada,  A.,  Mulya,  SP.,  Rustiadi, E., Murtadho, A., Wulandari, S., & Widodo, CE.  (2019).  Land  use  or  cover  changes  and spatial  distribution  pattern  of  rice  field decreasing  trend  in  Serang  Regency,  Banten Province .  IOP  Conf. Series:  Earth  and Environmental Science. 399: 1-10. Rejekiningrum,  P.  (2013).  Model  optimasi  surplus beras  untuk  menentukan  tingkat  ketahanan pangan nasional. Prosiding Seminar Nasional Matematika, Sains, dan Teknologi hal 62-75. Rohman,  A.,  &  Maharani,  AD.  (2017).  Proyeksi Kebutuhan Konsumsi Pangan Beras di Daerah Istimewa  Yogyakarta. Jurnal  of  Sustainable Agriculture. 32(1)29-34. Sari,  IL.,  Pandansari,  TA.,  &  Indriasari,  N.  (2012).
Pembuatan informasi penutup lahan menggunakan Citra SPOT-4 di bagian Selatan Provinsi  Lampung. Inderaja  Lapan 3(4):18- 25. Septiadi, D., & Joka, U. (2019). Analisis respon dan faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan beras  Indonesia. Jurnal  Agribisnis  Lahan Kering . 4(3): 42-44.
Septiono,  DS.,  &  Mussadun.  (2016).  Model
perubahan penggunaan lahan untuk mendukung  rencana  pengelolaan  kesatuan pengelolaan hutan (studi kasus KPH
Yogyakarta). Jurnal  Pembangunan  Wilayah
& Kota . 12(3): 277-292.
Sitorus,  SRP.  (2016). Perencanaan  Penggunaan Lahan. Bogor(ID): IPB Press.
Surya, B., Salim, A., Hernita, H., Suriani, S., Menne,
F., & Rasyidi, ES. (2021). Land use change, urban  agglomeration,  and  urban  sprawl:  a sustainable  development  perspective  of Makassar  City,  Indonesia .  Land. 10(556):  1- 31. Tashi,  T.,  Dendup,  C.,  Ngawang,  &  Gyeltshen,  S. (2022).  Rice  Self-sufficiency  in  Vhutan:  An Assessment. Asian  Journal  of  Agricultural
Extension,  Economics  &  Sociology. 40(2)  :
18-28.
Taylor,  A.  (2014).  The  forecasting  of  remote  area populations:  numbers  aren't  everything.
International Journal of Population Research . Pages 9.http://dx.doi.org/10.1155/2014/658157
Wang,  Jing,  Chen,  Yongqi,  Shao,  Xiaomei,  Zheng, Yanyu,  Ceo,  &  Yingui.  (2012).  Land-use Changes  and  Policy  Dimension  Driving Forces  in  China:  Present,  Trend  and  Future.
Jurnal Land Use Policy. 29(4)737-749. Zabadi,  AM.,  Assaf,  R.,  &  Kanan,  M.  (2017).  A Mathematical  and  Statistical  Approach  for Predicting  the  Population  Growth. World Wide  Journal  of  Multidisciplinary  Research and Development. 3(7): 50-59.