## PENGANTAR REDAKSI
Segala puji hanya milik-Nya, Tuhan semesta alam, karena atas segala perkenan dan kuasa- Nya, Jurnal Pangan Volume 25 No. 2 Agustus 2016 ini dapat diterbitkan. Ucapan terima kasih dan apresiasi yang sebesar-besarnya Redaksi sampaikan kepada para penulis yang telah berpartisipasi dalam  mengirimkan  artikelnya,  kepada  penyunting  ahli  ( peer  review )  yaitu  :  Prof.  Dr.  Ir.  Made Astawan , M.S., Prof. Dr. Gono Semiadi, M.Sc., dan Prof. Dr. Ir. Sugiyono, M.App.Sc. yang telah bersedia meluangkan waktu dan pikirannya untuk menelaah artikel-artikel yang masuk ke Redaksi.
Pada  edisi  kedua  di  tahun  2016  ini,  Jurnal  Pangan  kembali  menyajikan  lima  artikel  ilmiah ( research  articles )  dan  dua  artikel  kajian  ( review  articles )  terkait  ulasan  beberapa  komoditas pangan dari berbagai persfektif disiplin ilmu. Artikel pertama diisi oleh artikel dari Mubekti dan Lena Sumargana  yang  mengangkat  permasalahan  seputar  komoditi  padi  dengan  judul  “ Pendekatan Kerangka Area untuk Estimasi dan Peramalan Produksi Padi ”, diikuti artikel dari Carolina dan Elok Wahju Hidajat yang berjudul “ Kajian Agroekologi terhadap Strategi Pemenuhan Kebutuhan Pangan  Masyarakat  di  Kabupaten  Belu  Nusa  Tenggara  Timur ”.  Artikel  Fransiska  Rungkat Zakaria,  Delina  Puspa  Rosana  Firdaus,  dan  Nancy  Dewi  Yuliana  selanjutnya  hadir  mengurai salah satu manfaat  kedelai bagi kesehatan dengan judul “ Konsumsi Tahu Kedelai Hitam untuk Memperbaiki Nilai SGOT/SGPT dan Aktivitas Antioksidan Plasma Penderita Diabetes Tipe 2 ”. Ulasan mengenai komoditi kedelai ini dilengkapi oleh artikel dari Made Astawan dan Khaidar Hazmi yang  berjudul  “ Karakteristik  Fisikokimia Tepung Kecambah  Kedelai”. Dua  artikel  selanjutnya mencoba menganalisis permasalahan seputar teknologi pangan. Hasil buah tangan Ahmad Fathoni, N. Sri Hartati, dan Nur Kartika Indah Mayasti mengupas teknologi  pengolahan  ubi kayu dengan mengangkat  topik “Minimalisasi  Penurunan  Kadar  Beta-Karoten  dan  Protein  dalam  Proses Produksi Tepung Ubi Kayu” , sedangkan artikel dari Mojiono, Budi Nurtama, dan Slamet Budijanto mengupas teknologi pembuatan mi non terigu dengan judul “ Pengembangan Mi Bebas Gluten dengan Teknologi Ekstrusi “. Sebagai penutup dari rangkaian artikel edisi ini, hadir artikel dari Asep Safaria, Feri Kusnandara, dan Elvira Syamsira yang berjudul “Biji Chia : Karakteristik Gum dan Potensi Kesehatannya”.
Akhirnya  redaksi  berharap  Jurnal  Pangan  dapat  menjadi  media  informasi  mengenai  pangan yang  senantiasa  memberikan  nilai  tambah  bagi  semua  pemangku  kepentingan. Atas  dukungan Anda pula semoga kami bisa terus menghadirkan edisi-edisi selanjutnya.
Selamat membaca.
Redaksi

## Pendekatan Kerangka Sampel Area untuk Estimasi dan Peramalan Produksi Padi

## Area Frame Sampling Approach for Estimating and Predicting Rice Production

## Mubekti dan Lena Sumargana
Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam, BPPT Jl. M.H. Thamrin No. 8 Jakarta, Indonesia Tilp: 021-7579 1377, HP: 0812 896 7273
e-mail: mubekti@webmail.bppt.go.id Diterima : 19 Nopember  2015                  Revisi : 28 April  2016 Disetujui :  18 Juli  2016

## ABSTRAK
Kelemahan  sistem  statistik  pertanian  nasional  saat  ini  adalah  cara  perolehan  data  yang  belum didasarkan pada kaidah-kaidah ilmiah, sehingga hasilnya mengandung bias. Tujuan makalah ini adalah untuk memperkenalkan sistem baru untuk estimasi luas panen padi yang disebut sebagai “Pendekatan Kerangka  Sampel  Area”  menggunakan  pengamatan  titik.  Metoda  ini  mengombinasikan  ilmu  statistik spasial,  GIS,  penginderaan  jauh,  dan  teknologi  informasi.  Survei  lapangan  pada  titik-titik  pengamatan bertujuan melakukan pengamatan dan pencatatan terhadap fase pertumbuhan padi. Sistem komunikasi data  dengan  SMS  dibangun  untuk  pengiriman  data  lapangan  dari ’farm  level’ ke  pusat. Analisis  data luasan padi didasarkan pada ekstrapolasi dari sampel ke populasi. Estimasi produksi merupakan hasil kali estimasi luas panen dan produktivitas hasil sampel ubinan. Peramalan luas panen didasarkan pada luas  fase  pertumbuhan  padi  tertentu dengan  asumsi  umur  fase  pertumbuhan  dan  siklus  pertumbuhan padi diketahui. Setiap dilakukan survei maka data luasan padi termasuk luas panen dan produksi akan didapatkan. Peramalan luas panen dan produksi padi ke depan juga dapat dilakukan berdasarkan luasan PDVLQJPDVLQJIDVHSHUWXPEXKDQ7LQJNDWDNXUDVLHVWLPDVLEHUGDVDUNDQQLODLNRH¿VLHQYDULDVLFXNXSEDJXV yaitu rata-rata dibawah 5 persen. Kesimpulan dari studi ini adalah teknik estimasi dan peramalan produksi pertanian dengan kerangka sampel area dapat diimplementasikan dengan baik dan dapat dikembangkan untuk tanaman pangan yang lain.
kata kunci: kerangka sampel area, estimasi luas padi, GIS, penginderaan jauh, TI

## ABSTRACTS
The drawback of the exsisting national agricultural statistics system is how the acquisition of data that KDVQRWEHHQEDVHGRQVFLHQWL¿FDSSURDFKHVVRWKDWLWUHVXOWVLQDELDVRIGDWD7KHDLPRIWKLVSDSHULVWR LQWURGXFHDQHZPHWKRGIRUHVWLPDWLQJULFHDUHDFDOOHGµ$UHD)UDPH6DPSOLQJ¶EDVHGRQSRLQWVREVHUYDWLRQ 7KHPHWKRGHPSOR\VQRWRQO\VWDWLVWLFVEXWDOVR*,6UHPRWHVHQVLQJDQGLQIRUPDWLRQWHFKQRORJ\)LHOG VXUYH\WRWKHVDPSOHSRLQWVLVDLPLQJWRREVHUYHDQGUHFRUGWKHJURZWKSKDVHRIULFH'DWDFRPPXQLFDWLRQ IURP¿HOGOHYHOWRFHQWUDOOHYHOE\606JDWHZD\LVLQYROYHGLQVXSSRUWLQJWKHWLPHO\JHQHUDWLRQRIUHOLDEOH LQIRUPDWLRQRQWKHFURSDUHD7KHDQDO\VLVRIULFHDUHDUHIHUVWRWKHH[WUDSRODWLRQIURPVDPSOHWRSRSXODWLRQ then, the estimation of rice production is a multiplication of rice harvest area and productivity derived from VDPSOHVRIFURSFXWWLQJ6LQFHZHNQRZERWKWKHSHULRGRIJURZWKSKDVHDQGJURZWKF\FOHRIULFHZH FDQSUHGLFWZKHQWKHULFHZRXOGEHKDUYHVWHG(DFKWLPHWKH¿HOGVXUYH\LVFRQGXFWHGWKHQWKHDFUHDJH RIHDFKULFHJURZWKSKDVHLQFOXGLQJKDUYHVWDUHDFDQEHGHULYHG7KHDQDO\VLVRIULFHDUHDUHIHUVWRWKH extrapolation from sample to population, then, the estimation of rice production is a multiplication of rice KDUYHVWDUHDDQGSURGXFWLYLW\GHULYHGIURPVDPSOHVRIFURSFXWWLQJ7KHDFFXUDF\RIULFHDUHDHVWLPDWHLV JRRGLWLVLQGLFDWHGE\WKHYDOXHRIWKHFRHI¿FLHQWRIYDULDWLRQQDPHO\SHUFHQW,WLVFRQFOXGHGWKDWDUHD frame sampling approach for rice statistics can be implemented successfully and can be developed for RWKHUIRRGFURSVWDWLVWLFV
keywords: area frame sampling, rice area estimation, GIS, remote sensing, IT

## I. PENDAHULUAN
I nformasi statistik pertanian di Indonesia berasal dari perolehan data jangka panjang dan jangka pendek.  Jangka  panjang  dilakukan  melalui sensus pertanian dalam periode waktu sepuluh tahunan.  Jangka  pendek  dilakukan  dalam periode  bulanan  dan  empat  bulanan  dengan pendekatan  pengukuran  dan  pelaporan.  Data produksi  diperoleh  dari  produktivitas  dikalikan dengan  luasan  panen  di  suatu  kabupaten. Produktivitas  (ton/ha)  didasarkan  pada  sistem pengukuran ubinan (sampel plot berukuran 2,5 m x 2,5 m) menggunakan pendekatan kerangka sampel  rumah  tangga.  Sedangkan  luas  panen didasarkan pada sistem pelaporan SP-IA yang sering dikenal dengan pendekatan ‘eye estimate’ (BPS-Deptan, 1995 dan BPS-Deptan, 2003).
Perancangan  kerangka  sampel  survei ubinan dilakukan oleh BPS yang meliputi jumlah ubinan,  pemilihan  blok  sensus,  rumah  tangga tani,  sampai  penentuan  petakan  yang  akan diubin. Pencacah ubinan dilakukan oleh Mantri Statistik  (KSK)  untuk  nomor  ubinan  ganjil  dan oleh  Mantri  Tani  (KCD)  untuk  nomor  ubinan genap.  Namun  demikian  sebagian  kabupaten terutama  di  Pulau  Jawa  mengadakan  ubinan swakarsa yang diprakarsai oleh Dinas Pertanian, di  mana  pelaksana  ubinan  swakarsa  adalah Mantri  Tani.  Ubinan  swakarsa  tidak  mengikuti kaidah-kaidah  statistika,  sehingga  cenderung menghasilkan angka produktivitas yang bias.
Pengumpulan  data  luas  panen  bersama dengan data lain seperti luas tanam akhir bulan, luas puso dan luas tanam baru dilakukan oleh Mantri Tani berdasarkan luas baku sawah. Sangat sulit bagi mantri tani untuk memperkirakan luasan padi dalam wilayah kecamatan yang luas. Oleh karena itu mereka memperkirakan luasan padi secara subyektif berdasarkan pandangan mata. Sistem  pengumpulan  data  ini  tidak  didasarkan pada kaidah-kaidah statistika, sehingga hasilnya bias karena faktor subyektivitas petugasnya.
Kelemahan lain dari taksiran produksi saat ini  adalah  cara  pengolahan  dan  pengiriman data  berjenjang.  Pengolahan  data  berjenjang mulai  dari  tingkat  kecamatan,  kabupaten, propinsi,  dan  pusat  rawan  adanya  intervensi dari pihak-pihak yang berkait langsung dengan data  pertanian,  misalnya  Dinas  Pertanian,
Pemerintah Daerah, sampai pada Kementerian Pertanian.  Demikian  juga  dengan  pengiriman berjenjang  membutuhkan  waktu  lebih  dari  1 bulan mulai dari pengumpulan data di lapangan sampai pengolahan data di tingkat pusat (BPS- Deptan, 2003).
Siklus  pertumbuhan  padi  yang  cepat membutuhkan keputusan yang tepat dan cepat pula dalam mengatasi permasalahan yang ada, misalnya  ekspor  atau  impor  beras,  distribusi bibit, pupuk dan pestisida. Data bias dan waktu penyampaian hasil pengolahan data yang lama akan  menyebabkan  pengambilan  keputusan terlambat. Oleh karena itu diperlukan terobosan teknologi  dalam  mengestimasi  luasan  dan produksi padi yang tidak bias, obyektif, dan near real time .
Dengan  berkembangnya  teknologi remote sensing dan  GIS  yang  sangat  pesat  didukung oleh  perkembangan  teknologi  dan  kapasitas memori  komputer,  sangat  memungkinkan mengembangkan  estimasi  dan  peramalan produksi  pertanian  dengan  pendekatan kerangka  sampel  area  (KSA).  KSA  kerangka KLPSXQDQXQLWODKDQ\DQJWHODKWHUGH¿QLVLVHFDUD baik  dan  digunakan  untuk  memilih  sampel survei  secara  acak.  NASS-USDA  membangun KSA  menggunakan  peta  kadaster,  dimana VDPSHOVHJPHQEHUXSDDUHDOEHUEDWDV¿VLNGDQ saat  ini  dioprasionalkan  ke  49  negara  bagian (Davies,  2009).  Obyek  enumerasi  tidak  hanya tanaman  pangan  yang  dominan,  tetapi  juga tanaman  pertanian  lainnya  dan  tutupan  lahan yang lain. Kerangka sampel, metoda survei dan pengiriman data lapangan terus dikembangkan sesuai  dengan  perkembangan  teknologi  yang tersedia.
Perancis  seperti  yang  dilaporkan  oleh Gay  dan  Porchier  (1998)  mengembangkan KSA  dengan  pengamatan  titik  yang  disebut sebagai  TER-UTI.  Sampel  segmen  berbatas QRQ¿VLNEHUXNXUDQP[PVHEDJDL unit sampel primer dan 36 (6 x 6) titik amat di dalam  segmen  sebagai  unit  sampel  sekunder. Kemudian  KSA  dengan  pengamatan  titik dikembangkan  ke  seluruh  negara-negara anggota Uni Eropa untuk mengestimasi luasan tanaman  pertanian  dan  tutupan  lahan  yang lainnya (Delince, 2001). Penyampelan dilakukan dalam dua tahap, dimana tahap pertama memilih

## I. PENDAHULUAN
I nformasi statistik pertanian di Indonesia berasal dari perolehan data jangka panjang dan jangka pendek.  Jangka  panjang  dilakukan  melalui sensus pertanian dalam periode waktu sepuluh tahunan.  Jangka  pendek  dilakukan  dalam periode  bulanan  dan  empat  bulanan  dengan pendekatan  pengukuran  dan  pelaporan.  Data produksi  diperoleh  dari  produktivitas  dikalikan dengan  luasan  panen  di  suatu  kabupaten. Produktivitas  (ton/ha)  didasarkan  pada  sistem pengukuran ubinan (sampel plot berukuran 2,5 m x 2,5 m) menggunakan pendekatan kerangka sampel  rumah  tangga.  Sedangkan  luas  panen didasarkan pada sistem pelaporan SP-IA yang sering dikenal dengan pendekatan ‘eye estimate’ (BPS-Deptan, 1995 dan BPS-Deptan, 2003).
Perancangan  kerangka  sampel  survei ubinan dilakukan oleh BPS yang meliputi jumlah ubinan,  pemilihan  blok  sensus,  rumah  tangga tani,  sampai  penentuan  petakan  yang  akan diubin. Pencacah ubinan dilakukan oleh Mantri Statistik  (KSK)  untuk  nomor  ubinan  ganjil  dan oleh  Mantri  Tani  (KCD)  untuk  nomor  ubinan genap.  Namun  demikian  sebagian  kabupaten terutama  di  Pulau  Jawa  mengadakan  ubinan swakarsa yang diprakarsai oleh Dinas Pertanian, di  mana  pelaksana  ubinan  swakarsa  adalah Mantri  Tani.  Ubinan  swakarsa  tidak  mengikuti kaidah-kaidah  statistika,  sehingga  cenderung menghasilkan angka produktivitas yang bias.
Pengumpulan  data  luas  panen  bersama dengan data lain seperti luas tanam akhir bulan, luas puso dan luas tanam baru dilakukan oleh Mantri Tani berdasarkan luas baku sawah. Sangat sulit bagi mantri tani untuk memperkirakan luasan padi dalam wilayah kecamatan yang luas. Oleh karena itu mereka memperkirakan luasan padi secara subyektif berdasarkan pandangan mata. Sistem  pengumpulan  data  ini  tidak  didasarkan pada kaidah-kaidah statistika, sehingga hasilnya bias karena faktor subyektivitas petugasnya.
Kelemahan lain dari taksiran produksi saat ini  adalah  cara  pengolahan  dan  pengiriman data  berjenjang.  Pengolahan  data  berjenjang mulai  dari  tingkat  kecamatan,  kabupaten, propinsi,  dan  pusat  rawan  adanya  intervensi dari pihak-pihak yang berkait langsung dengan data  pertanian,  misalnya  Dinas  Pertanian,
Pemerintah Daerah, sampai pada Kementerian Pertanian.  Demikian  juga  dengan  pengiriman berjenjang  membutuhkan  waktu  lebih  dari  1 bulan mulai dari pengumpulan data di lapangan sampai pengolahan data di tingkat pusat (BPS- Deptan, 2003).
Siklus  pertumbuhan  padi  yang  cepat membutuhkan keputusan yang tepat dan cepat pula dalam mengatasi permasalahan yang ada, misalnya  ekspor  atau  impor  beras,  distribusi bibit, pupuk dan pestisida. Data bias dan waktu penyampaian hasil pengolahan data yang lama akan  menyebabkan  pengambilan  keputusan terlambat. Oleh karena itu diperlukan terobosan teknologi  dalam  mengestimasi  luasan  dan produksi padi yang tidak bias, obyektif, dan near real time .
Dengan  berkembangnya  teknologi remote sensing dan  GIS  yang  sangat  pesat  didukung oleh  perkembangan  teknologi  dan  kapasitas memori  komputer,  sangat  memungkinkan mengembangkan  estimasi  dan  peramalan produksi  pertanian  dengan  pendekatan kerangka  sampel  area  (KSA).  KSA  kerangka KLPSXQDQXQLWODKDQ\DQJWHODKWHUGH¿QLVLVHFDUD baik  dan  digunakan  untuk  memilih  sampel survei  secara  acak.  NASS-USDA  membangun KSA  menggunakan  peta  kadaster,  dimana VDPSHOVHJPHQEHUXSDDUHDOEHUEDWDV¿VLNGDQ saat  ini  dioprasionalkan  ke  49  negara  bagian (Davies,  2009).  Obyek  enumerasi  tidak  hanya tanaman  pangan  yang  dominan,  tetapi  juga tanaman  pertanian  lainnya  dan  tutupan  lahan yang lain. Kerangka sampel, metoda survei dan pengiriman data lapangan terus dikembangkan sesuai  dengan  perkembangan  teknologi  yang tersedia.
Perancis  seperti  yang  dilaporkan  oleh Gay  dan  Porchier  (1998)  mengembangkan KSA  dengan  pengamatan  titik  yang  disebut sebagai  TER-UTI.  Sampel  segmen  berbatas QRQ¿VLNEHUXNXUDQP[PVHEDJDL unit sampel primer dan 36 (6 x 6) titik amat di dalam  segmen  sebagai  unit  sampel  sekunder. Kemudian  KSA  dengan  pengamatan  titik dikembangkan  ke  seluruh  negara-negara anggota Uni Eropa untuk mengestimasi luasan tanaman  pertanian  dan  tutupan  lahan  yang lainnya (Delince, 2001). Penyampelan dilakukan dalam dua tahap, dimana tahap pertama memilih
unit  sampel  primer  berupa  sampel  segmen berukuran 1.500 m x 1.500 m, dan tahap kedua memilih unit sampel sekunder berukuran 10 (2 x 5) titik amat. Pendekatan KSA untuk estimasi produksi  pertanian  juga  sudah  dikembangkan negara-negara lain, seperti Nikaragua (Garibay and  Steiner,  1998),  Jepang  (Jinguji,  2014  dan Hosaka,  2014),  Nigeria  (Hoffman  and  Steiner, 2013),  Philipina  (Garcia,  2012).    Kelebihan dari  KSA  dibandingkan  dengan  metoda  lain menurut  Cotter,  dkk.,  (dalam  Davies,  2009), adalah: (i) dapat digunakan untuk mengestimasi berbagai data tutupan lahan, termasuk tanaman pertanian; (ii) menghasilkan data yang tidak bias karena  menggunakan  kaidah-kaidah  statistik; (iii) non-sampling error dapat dikurangi; dan (iv) kerangka  survei  valid  dalam  jangka  panjang hingga 15 - 20 tahun.
Rancangan ‘Kerangka Sampel Areal (KSA)’ untuk  tanaman  padi  merupakan  salah  satu contoh statistik spasial pertama yang dikenalkan di  Indonesia  tahun  1999,  melalui  proyek  SARI dengan sebutan ‘Regional Inventory’ (BPPT-EU, 2001). Sesuai dengan perkembangan teknologi informasi,  pendekatan  KSA  dikombinasikan dengan teknik 606JDWHZD\ untuk mengasilkan data  yang  akurat  dan  bersifat near  real  time . Dengan  adanya  data  yang  akurat    dan  tepat waktu dapat dimanfaatkan oleh para pengambil keputusan  untuk  pengadaan  bibit,  pupuk, pestida, atau bahkan impor/ekspor  beras pada tingkat nasional.
Tujuan dari studi ini adalah: (i) membangun kerangka  sampel  survei  berbasis  area  untuk tanaman padi, (ii)  merancang sistem komunikasi data dengan 606JDWHZD\ , dan (iii) pengolahan data  dan  penyajian  hasil.  Karawang  dipilih sebagai pilot  project penerapan  KSA  karena selain  lokasinya  yang  dekat  dengan  Jakarta, juga kabupaten ini merupakan salah satu sentra produksi padi di Indonesia.

## II. METODOLOGI
Pendekatan KSA berdasarkan pengamatan titik  yang  sudah  operasional  untuk  estimasi luas  tanaman  pertanian  adalah  TER-UTI  milik negara  Perancis,  seperti  yang  dilaporkan  oleh Porchier  (1990)  dan  LUCAS  milik  Uni  Eropa (EC,  2003).  Sedangkan  Kamikura  (2012) melaporkan,  bahwa  saat  ini  Jepang  sedang
mengembangkan  kerangka  sampel  area dengan  pengamatan  titik.  Sampel  titik  pada awalnya digunakan untuk penelitian lingkungan, hutan  atau  pertambangan  (Cressie,  1991  dan Ripley,  1981),  namun  belakangan  pendekatan ini  banyak  dikembangkan  di  bidang  pertanian. Tahapan dalam pembangunan kerangka sampel DUHD WHUGLUL GDUL  VWUDWL¿NDVL ZLOD\DK HNVWUDVL sampel  segmen,  survei  lapangan,  komunikasi dan analisis data.

## 6WUDWL¿NDVL:LOD\DK
6WUDWL¿NDVL EHUWXMXDQ XQWXN PHPEDJL populasi ( ȍ ) berukuran N ke dalam sub-populasi H  ( ȍ h -strata)  yang  tidak  overlap  berukuran N h XQWXN PHPSHUROHK H¿VLHQVL EDLN DNXUDVL GDQ biaya (Taylor, dkk., 1997). 6WUDWL¿NDVLDNDQH¿VLHQ bila  karakteristik  dari  elemen-elemen  dalam suatu  strata  mempunyai  sifat  berdekatan  dan sangat berbeda antar strata. Interpretasi visual photo  satelit  beresolusi  tinggi  dengan  dibantu SHWD WRSRJUD¿ DWDX SHWD SHQJJXQDDQ ODKDQ adalah  yang  paling  banyak  digunakan  untuk VWUDWL¿NDVL 3HQGHNDWDQ LQL VXGDK GLJXQDNDQ oleh beberapa negara dalam kaitannya dengan monitoring  agriculture  by  remote  sensing 0$56SURMHFW (Badea, dkk., 1998).
0DWHUL \DQJ GLJXQDNDQ GDODP VWUDWL¿NDVL penelian  ini  adalah  peta  digital  penggunaan lahan  dari  BIG  (Badan  Informasi  Geo- Spasial).  Poligon-poligon  penggunaan  lahan dikelompokkan  menjadi  beberapa  kelompok besar  yang  kemudian  akan  dijadikan  dasar XQWXN VWUDWL¿NDVL \DLWX WHUGLUL GDUL L SROLJRQ bukan  persawahan;  (ii)  poligon  persawahan, dan (iii) poligon tegalan. Berdasar 3 kelompok besar  penggunaan  lahan  tersebut,  akan GLSHUROHK VWUDWD ODKDQ GHQJDQ GL¿QLVL VHEDJDL berikut (Gambar 1) :
Pertama, Strata  0  (S0):  adalah  poligon- poligon bukan persawahan (perkebunan, hutan, tambak, pemukiman, tubuh air, dan sebagainya. Strata 0 tidak akan dialokasikan sampel segmen, karena selain untuk mengurangi jumlah sampel, strata ini dianggap tidak ada unsur penggunaan lahan untuk persawahan.
Kedua, Strata  1  (S1)  :  adalah  poligon- poligon  persawahan,  baik  persawahan  irigasi maupun  persawahan  tadah  hujan.    Sampel segmen akan dialokasikan dalam Strata 1.
Ketiga, Strata  2  (S2)  :  adalah  poligon- poligon  kemungkinan  sawah,  dimana  dalam praktek adalah poligon tegalan. Strata 2 diadakan dengan asumsi sebagai berikut : (i) petani ada kemungkinan menanam padi di tegalan dengan sistem  gogo;  (ii)  tegalan  pada  umumnya berdekatan dengan persawahan sehingga ada kemungkinan  ada  konversi  penggunaan;  dan (iii) persawahan sempit yang bercampur dengan tegalan  ada  kemungkinan  tidak  terpetakan dalam  peta  dan  digeneralisasikan  menjadi poligon tegalan.  Sampel segmen dialokasikan dalam Strata 2.
+DVLOVWUDWL¿NDVLPHQXQMXNNDQEDKZDWRWDO wilayah Kabupaten  Karawang  seluas 189.025 hektar  terbagi  atas  Strata  1  seluas  124.975 hektar,  Strata  2  seluas  2.250  hektar,  dan Strata  0  seluas  61.800  hektar.  Luas  kerangka sampel adalah 127.225 hektar yang merupakan penjumlahan Strata 1 ditambah dengan Strata 2, sedangkan Strata 0 dikeluarkan dari  kerangka sampel.

## 2.2. Ukuran dan Ekstraksi Sampel Segmen
Ukuran  sampel  pada  penelitian  ini ditetapkan sebesar 1 persen dari luasan wilayah studi.  Selain  tingkat  akurasi  yang  diharapkan, pertimbangan lain adalah jumlah surveyor dan biaya. Oleh karena jumlah sampel yang kecil di Strata 2 untuk Kabupaten Karawang, diputuskan menggunakan hanya satu strata, di mana Strata 1 dan Strata 2 digabungkan menjadi satu strata.
Bentuk  dan  ukuran  sampel  segmen yang  diaplikasikan  dalam  kegiatan  ini  adalah bujursangkar  berukuran  500  m  x  500  m. Ukuran  segmen  mempertimbangkan  kondisi JHRJUD¿V SHUVDZDKDQ ,QGRQHVLD \DQJ SDGD umumnya tersebar pada hamparan yang relatif sempit.    Sesuai  dengan  bentuk  dan  ukuran sampel  segmen,  maka  gridding  berukuran 500 m x 500 m sebagai unit elemen dibangun dengan mengonversi peta strata dengan tujuan memudahkan  dalam  mengekstraksi  sample segmen (Gambar 2). Gridding membagi wilayah Karawang  yang  mempunyai  luasan  127.225 hektar  menjadi  5.089  segmen,  yang  terdiri dari 4.999 segmen jatuh pada Strata 1 dan 90 segmen jatuh pada Strata 2.
Teori  penyampelan  dalam  statistik  spasial mengharuskan  bahwa  sampel-sampel  terpilih VHFDUD JHRJUD¿ WHUVHEDU PHUDWD GL VHOXUXK wilayah  studi.  Untuk  menjamin  terdistribusinya sampel  segmen  secara  baik  dipilih  metoda systematic  random  sampling  with  a  distance threshold seperti  yang  dikemukakan  oleh Gallego (1995).
Hasil  ekstraksi  sampel  segmen  di wilayah  Kabupaten  Karawang  seperti  yang terlihat pada Gambar 3. Jumlah sampel segmen terpilih di Kabupaten Karawang adalah 51 buah yang tersebar di 25 kecamatan. Setiap sampel segmen  terpilih  diberi  nomor  ID  berjumlah  9 digit,  dimana  2  digit  pertama  merupakan  kode provinsi,  2  digit  berikutnya  merupakan  kode kabupaten, 3 digit berikutnya merupakan nomor blok, dan 2 digit terakhir merupakan nomor urut perandoman.  Misalnya  sampel  segmen  nomor 321766706 adalah  segmen  terpilih  di  Provinsi Jawa  Barat,  Kabupaten  Karawang,  dengan nomor blok 667 dan nomor urut pengacakan 6.
Tahap  berikutnya  adalah  mengalokasikan 25  titik  pengamatan  di  dalam  setiap  sampel segmen terpilih. Pengalokasian titik pengamatan dengan membuat sub-grid berukuran 100 m x 100  m.  Titik  pusat  setiap sub-grid merupakan titik  pengamatan  pada  saat  dilakukan  survei lapangan.  Surveyor  akan  mendatangi  setiap titik  amat  dan  mencatat  tutupan  lahan  pada lokasi tersebut.  Seluruh Kabupaten Karawang terdapat  51  (sampel  segmen  terpilih)  x  25 (titik  pengamatan)  menghasilkan  1.275  titik pengamatan.
Gambar 1. 3HWD6WUDWL¿NDVL:LOD\DK6WXGL
Ketiga, Strata  2  (S2)  :  adalah  poligon- poligon  kemungkinan  sawah,  dimana  dalam praktek adalah poligon tegalan. Strata 2 diadakan dengan asumsi sebagai berikut : (i) petani ada kemungkinan menanam padi di tegalan dengan sistem  gogo;  (ii)  tegalan  pada  umumnya berdekatan dengan persawahan sehingga ada kemungkinan  ada  konversi  penggunaan;  dan (iii) persawahan sempit yang bercampur dengan tegalan  ada  kemungkinan  tidak  terpetakan dalam  peta  dan  digeneralisasikan  menjadi poligon tegalan.  Sampel segmen dialokasikan dalam Strata 2.
+DVLOVWUDWL¿NDVLPHQXQMXNNDQEDKZDWRWDO wilayah Kabupaten  Karawang  seluas 189.025 hektar  terbagi  atas  Strata  1  seluas  124.975 hektar,  Strata  2  seluas  2.250  hektar,  dan Strata  0  seluas  61.800  hektar.  Luas  kerangka sampel adalah 127.225 hektar yang merupakan penjumlahan Strata 1 ditambah dengan Strata 2, sedangkan Strata 0 dikeluarkan dari  kerangka sampel.

## 2.2. Ukuran dan Ekstraksi Sampel Segmen
Ukuran  sampel  pada  penelitian  ini ditetapkan sebesar 1 persen dari luasan wilayah studi.  Selain  tingkat  akurasi  yang  diharapkan, pertimbangan lain adalah jumlah surveyor dan biaya. Oleh karena jumlah sampel yang kecil di Strata 2 untuk Kabupaten Karawang, diputuskan menggunakan hanya satu strata, di mana Strata 1 dan Strata 2 digabungkan menjadi satu strata.
Bentuk  dan  ukuran  sampel  segmen yang  diaplikasikan  dalam  kegiatan  ini  adalah bujursangkar  berukuran  500  m  x  500  m. Ukuran  segmen  mempertimbangkan  kondisi JHRJUD¿V SHUVDZDKDQ ,QGRQHVLD \DQJ SDGD umumnya tersebar pada hamparan yang relatif sempit.    Sesuai  dengan  bentuk  dan  ukuran sampel  segmen,  maka  gridding  berukuran 500 m x 500 m sebagai unit elemen dibangun dengan mengonversi peta strata dengan tujuan memudahkan  dalam  mengekstraksi  sample segmen (Gambar 2). Gridding membagi wilayah Karawang  yang  mempunyai  luasan  127.225 hektar  menjadi  5.089  segmen,  yang  terdiri dari 4.999 segmen jatuh pada Strata 1 dan 90 segmen jatuh pada Strata 2.
Teori  penyampelan  dalam  statistik  spasial mengharuskan  bahwa  sampel-sampel  terpilih VHFDUD JHRJUD¿ WHUVHEDU PHUDWD GL VHOXUXK wilayah  studi.  Untuk  menjamin  terdistribusinya sampel  segmen  secara  baik  dipilih  metoda systematic  random  sampling  with  a  distance threshold seperti  yang  dikemukakan  oleh Gallego (1995).
Hasil  ekstraksi  sampel  segmen  di wilayah  Kabupaten  Karawang  seperti  yang terlihat pada Gambar 3. Jumlah sampel segmen terpilih di Kabupaten Karawang adalah 51 buah yang tersebar di 25 kecamatan. Setiap sampel segmen  terpilih  diberi  nomor  ID  berjumlah  9 digit,  dimana  2  digit  pertama  merupakan  kode provinsi,  2  digit  berikutnya  merupakan  kode kabupaten, 3 digit berikutnya merupakan nomor blok, dan 2 digit terakhir merupakan nomor urut perandoman.  Misalnya  sampel  segmen  nomor 321766706 adalah  segmen  terpilih  di  Provinsi Jawa  Barat,  Kabupaten  Karawang,  dengan nomor blok 667 dan nomor urut pengacakan 6.
Tahap  berikutnya  adalah  mengalokasikan 25  titik  pengamatan  di  dalam  setiap  sampel segmen terpilih. Pengalokasian titik pengamatan dengan membuat sub-grid berukuran 100 m x 100  m.  Titik  pusat  setiap sub-grid merupakan titik  pengamatan  pada  saat  dilakukan  survei lapangan.  Surveyor  akan  mendatangi  setiap titik  amat  dan  mencatat  tutupan  lahan  pada lokasi tersebut.  Seluruh Kabupaten Karawang terdapat  51  (sampel  segmen  terpilih)  x  25 (titik  pengamatan)  menghasilkan  1.275  titik pengamatan.

## Gambar 1. 3HWD6WUDWL¿NDVL:LOD\DK6WXGL

## 2.3. Survei Lapangan
Batas-batas  sampel  segmen  terpilih EXNDQODK EDWDV ¿VLN \DQJ GDSDW GLOLKDW VHFDUD YLVXDO QDPXQ EHUXSD EDWDV JHRJUD¿ \DQJ imajiner. Alat bantu diperlukan untuk menentukan lokasi sampel segmen dan titik-titik pengamatan ketika  survei  lapangan  dilakukan.  Potongan peta  rupa  bumi  dan  citra  satelit  resolusi  tinggi yang  berisi  plot  sampel  segmen  dimanfaatkan sebagai  petunjuk  mencari  lokasi  sampel segmen  dan  titik-titik  pengamatan.  Gambar  4 merupakan  ilustrasi  peta  rupa  bumi  dan  citra resolusi tinggi yang berisi plot sampel segmen dan  titik-titik  amat.  Surveyor  dalam  kegiatan ini  adalah  para  Mantri  Tani  yang  sudah  dilatih terlebih dahulu. Sedangkan tujuan survei adalah mengamati secara langsung dan mencatat fase pertumbuhan padi di setiap titik pengamatan.
Pelaksanaan  survei  dilakukan  3  kali,  yaitu Survei-1  tanggal  22–29  Juni  2012,  Survei-2 tanggal  30  Juli–6 Agustus  2012,  dan  Survei-3 tanggal  3–10  September  2012.  Setiap  kali dilakukan  survei  lapangan,  surveyor  akan mendatangi  setiap  titik  pengamatan  dan mencatat fase pertumbuhan padi pada formulir laporan survei.
Adapun  fase-fase  pertumbuhan  padi  yang diamati dan dicatat adalah sebagai berikut : (i) Vegetatif-1 (V-1), padi berumur antara 1 - 35 hari
setelah  tanam  (hst);  (ii)  Vegetatif-2  (V-2),  padi berumur  antara  35-55  hst;  (iii)  Generatif  (G), padi berumur antara 55 hst sampai panen; (iv) Panen (P), padi setelah dipanen sampai dengan pengolahan  lahan;  (v)  Persiapan  Lahan  (PL) untuk tanaman padi; (vi) Lain-lain (LL) apabila sawah  ditanami  bukan  padi  atau  lahan  bukan sawah; (vii) Bera (B) jika survei yang lalu panen dan  survei  saat  ini  tidak  dibudidayakan;  dan (viii) Panen diantara 2-survei (H) jika ada panen diantara 2-survei.
Data  lapangan  tentang  fase  pertumbuhan padi  tersebut  digunakan  untuk  menghitung luasan padi dan peramalan luas panen 2 bulan atau  4  bulan  ke  depan  dengan  asumsi  siklus pertumbuhan padi adalah 105 hst.

## 2.4. Komunikasi dan Analisis Data
Sistem  komunikasi  data  dari  tingkat lapangan  sampai  ke  Pusat  (Jakarta)  dibangun melalui 6066KRUW0HVVDJH6HUYLFHJDWHZD\ , selain  untuk  mempercepat  pengiriman  data juga  untuk  menjamin  hasil  estimasi  luasan padi bersifat ‘near real time’ . Surveyor setelah mencatat dan merekapitulasi hasil pengamatan lapangan  dalam  formulir  laporan  survei, kemudian  akan  mencatat  hasil  rekapitulasi  ke dalam  form  SMS.  Kemudian  hasil  isian  form SMS  akan  disalin  dalam  HP  ( handphone )
Gambar 2 .  Peta Strata Berformat Grid Gambar 3. Peta Penyebaran Sampel Segmen Terpilih
dan  dikirim  ke  SMS  server  di  Pusat.  Sistem komunikasi  data  ini  juga  berfungsi  untuk menginformasikan  surveyor  tentang  kapan harus melakukan survei, kesalahan pencatatan data  dan  sebagainya.  Semua  data  lapangan akan disimpan dalam server SMS untuk dianalisa lebih lanjut. Penyajian hasil estimasi luasan padi disajikan  dalam  situs  internet  dengan  alamat: ksa-nasional.info.
Analisis  estimasi  dan  peramalan  luas panen  diperoleh  dari  ekstrapolasi  sampel segmen ke populasi yang dalam istilah statistik disebut ’direct expansion’ (Gallego, 1995). Data produktivitas diperoleh dari ubinan ( cutting plot ) yang dilakukan oleh BPS Kabupaten Karawang. Produksi merupakan hasil kali antara luas panen dengan  produktivitas  rata-rata  kabupaten. Adapun  formulasi  matematis  yang  digunakan adalah sebagai berikut:
Pertama, total produksi (P)
Keterangan : P = produksi total (ton)
A = luas panen total (ha)
Y = produktivitas rata-rata (ton/ha)
Kedua, luas panen total (A) dan luas padi per fase tumbuh
Luas  masing-masing  fase  pertumbuhan padi termasuk di dalamnya adalah luas panen
diekstrapolasikan  berdasarkan  proporsi  rata- rata  pada  setiap  strata.  Rumus  matematis (estimator) untuk menghitung proporsi rata-rata dan variannya adalah sebagai berikut:
Keterangan :
j p = proporsi luas padi rata-rata pada masing-masing fase pertumbuhan padi strata ke-j
n j = dimensi  sampel  atau  jumlah  sampel segmen yang terpilih dalam strata ke-j p ij = proporsi  luas  padi  dalam  segmen  ke-i strata ke-j
Luas  masing-masing  fase  pertumbuhan padi  dalam  segmen  dinyatakan  sebagai proporsi  terhadap  luas  segmen  tersebut. Hal  tersebut  untuk  menghindari/mengurangi bias,  karena  peta  lapangan  secara  geometri belum  terkoreksi,  serta  adanya  kemungkinan kesalahan yang dilakukan oleh surveyor dalam menginterpretasikan batas-batas segmen.
&9DWDXNRH¿VLHQYDULDVLDGDODKVDODKVDWX indikator  untuk  menghitung  stabilitas  estimasi luas lahan padi. Semakin kecil nilai CV semakin stabil estimasi luas lahan padi atau sebaliknya. CV  dihitung  berdasarkan  SE  dibagi  dengan proporsi  pada  strata  tertentu  dikalikan  dengan 100.  SE atau standard error mengindikasikan
Gambar 4. Peta Lapangan Berisi Plot Sampel Segmen dan Titik-Titik Pengamatan
.... (2)
dan  dikirim  ke  SMS  server  di  Pusat.  Sistem komunikasi  data  ini  juga  berfungsi  untuk menginformasikan  surveyor  tentang  kapan harus melakukan survei, kesalahan pencatatan data  dan  sebagainya.  Semua  data  lapangan akan disimpan dalam server SMS untuk dianalisa lebih lanjut. Penyajian hasil estimasi luasan padi disajikan  dalam  situs  internet  dengan  alamat: ksa-nasional.info.
Analisis  estimasi  dan  peramalan  luas panen  diperoleh  dari  ekstrapolasi  sampel segmen ke populasi yang dalam istilah statistik disebut ’direct expansion’ (Gallego, 1995). Data produktivitas diperoleh dari ubinan ( cutting plot ) yang dilakukan oleh BPS Kabupaten Karawang. Produksi merupakan hasil kali antara luas panen dengan  produktivitas  rata-rata  kabupaten. Adapun  formulasi  matematis  yang  digunakan adalah sebagai berikut:
Pertama, total produksi (P)
Keterangan :
P = produksi total (ton)
A = luas panen total (ha)
Y = produktivitas rata-rata (ton/ha)
Kedua, luas panen total (A) dan luas padi per fase tumbuh
Luas  masing-masing  fase  pertumbuhan padi termasuk di dalamnya adalah luas panen
diekstrapolasikan  berdasarkan  proporsi  rata- rata  pada  setiap  strata.  Rumus  matematis (estimator) untuk menghitung proporsi rata-rata dan variannya adalah sebagai berikut:
Keterangan :
j p = proporsi luas padi rata-rata pada masing-masing fase pertumbuhan padi strata ke-j
n j = dimensi  sampel  atau  jumlah  sampel segmen yang terpilih dalam strata ke-j
p ij = proporsi  luas  padi  dalam  segmen  ke-i strata ke-j
Luas  masing-masing  fase  pertumbuhan padi  dalam  segmen  dinyatakan  sebagai proporsi  terhadap  luas  segmen  tersebut. Hal  tersebut  untuk  menghindari/mengurangi bias,  karena  peta  lapangan  secara  geometri belum  terkoreksi,  serta  adanya  kemungkinan kesalahan yang dilakukan oleh surveyor dalam menginterpretasikan batas-batas segmen.
&9DWDXNRH¿VLHQYDULDVLDGDODKVDODKVDWX indikator  untuk  menghitung  stabilitas  estimasi luas lahan padi. Semakin kecil nilai CV semakin stabil estimasi luas lahan padi atau sebaliknya. CV  dihitung  berdasarkan  SE  dibagi  dengan proporsi  pada  strata  tertentu  dikalikan  dengan 100.  SE atau standard error mengindikasikan
Gambar 4. Peta Lapangan Berisi Plot Sampel Segmen dan Titik-Titik Pengamatan
.... (2)
Pendekatan Kerangka Sampel Area untuk Estimasi dan Peramalan Produksi Padi Mubekti dan Lena Sumargana
kasus Kabupaten Karawang, dan pelaksanaan survei  hanya  membutuhkan  1  hari.  Sehingga jendela  waktu  yang  diberikan  (7  hari)  untuk melaksanakan  survei  lapangan  dapat  dilalui dengan  lancar  oleh  seluruh  surveyor.  Kalau dibandingkan  dengan  pelaksanaan  sistem SP  ( eye  estimate )  yang  membutuhkan  waktu sekitar  1  bulan,  pelaksanaan  sistem  KSA  jauh lebih  cepat.  Hal  tersebut  berarti  data  yang dihasilkan  oleh  sistem  KSA  jauh  lebih  aktual dari pada sistem SP, dan sangat berguna untuk pengambilan  keputusan  terhadap  pengelolaan tanaman padi yang mempunyai siklus pendek. Demikian  juga  pengambilan  data  secara langsung pada titik-titik amat yang dipilih secara random  akan  menghasilkan  informasi  yang obyektif  dan  tidak  mengandung  bias  karena faktor  subyektivitas.  Biaya  yang  dibutuhkan relatif  tidak  mahal,  terutama  apabila  sudah operasional.    Petugas  survei  yang  melakukan survei berasal dari personil yang sudah ada di struktur pemerintahan, jadi hanya membutuhkan biaya  transportasi  dan  biaya  pengiriman  data lewat SMS. KSA bersifat relatif permanen, yaitu sekitar 20 tahunan, sehingga tidak memerlukan biaya  pembangunan  kerangka  dalam  jangka yang pendek.
Setiap  selesai  mengamati  dan  mencatat fase  pertumbuhan  padi  pada  titik-titik  amat dalam  sampel  segmen,  surveyor  segera mengirim  data  lapangan  tersebut  ke  SMS server.    Kemudian  penghitungan  estimasi luasan setiap fase pertumbuhan padi termasuk luas panen secara otomatis akan dilakukan oleh sistem.  Formulasi  penduga HVWLPDWRU akan menghitung  secara  otomatis  proporsi  rata-rata setiap  fase  pertumbuhan  padi  dalam  sampel segmen,  kemudian  mengekstrapolasikan  ke luasan populasi setiap fase pertumbuhan padi. Produktivitas  padi  dihitung  dari  konversi  bobot hasil  ubinan  berukuran  2,5  m  x  2,5  m  dalam kg  menjadi  ton/ha.  Data  ubinan  diperoleh  dari Dinas  Pertanian  Kabupaten  Karawang  yang pelaksanaan  ubinannya  dilakukan  oleh  Mantri Statistik dan Mantri Tani.
Hasil  estimasi  dan  peramalan  padi  dari  3 kali  survei  di  Kabupaten  Karawang  disajikan dalam  Tabel  1.    Hasil  yang  tercantum  dalam Tabel  1  didasarkan  pada  3  kali  survei,  yaitu Survei-1 (22-29 Juni 2012), Survei-2 (30 Juli-6
kedekatan  luas  padi  pada  sampel-sampel segmen  dengan  nilai  rata-ratanya.    Formulasi matematisnya adalah sebagai berikut:
Sedangkan  SE  kuadrat  (SE 2 )  diperoleh dari varian dibagi dengan jumlah segmen pada strata tertentu :
Luas  masing-masing  fase  pertumbuhan padi pada strata ke-j dihitung dengan formulasi sebagai berikut:
Keterangan : A j =  Luas  masing-masing  fase  pertumbuhan padi dalam strata ke-j
D j =  Luas strata ke-j
Estimasi  luas  total  (A)  masing-masing fase  pertumbuhan  padi  di  sebuah  kabupaten merupakan  penjumlahan  luas  pada  seluruh strata yang ada di kabupaten tersebut.  Formulasi matematis estimasi luas adalah sebagai berikut:

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  prinsipnya  sistem  perolehan  data dengan  menggunakan  kerangka  sampel area  adalah  mudah  dan  sederhana  untuk diaplikasikan  sampai  ke  tingkat  operasional. Pelaksanaan  Survei-1  membutuhkan  waktu yang  relatif  lama  karena  harus  melakukan pencarian  lokasi  sampel  segmen  dan  titik- titik  pengamatan.  Pada  pelaksanaan  survei berikutnya  hanya  membutuhkan  waktu  sekitar 1  jam  untuk  meyelesaikan  pengamatan  dan pencatatan  25  titik  pengamatan  termasuk pengiriman  melalui  SMS.  Pelaksanaan  survei berjalan dengan baik, kecuali Survei-3, di mana hanya  49  data  sampel  segmen  yang  masuk ke  SMS  server  dari  51  data  yang  ditargetkan. Pada umumnya para surveyor mengerti secara baik dalam melakukan survei lapangan, mengisi formulir survei sampai dengan pengiriman hasil.
Pada  umumnya  1  surveyor  bertanggung jawab  terhadap  3  sampel  segmen  untuk
Agustus  2012),  dan  Survei-3  (3-10  September 2012).  Ketiga  survei  tersebut  bertepatan  pada musim tanam kedua dan ketiga. Jendela waktu survei  yang  diberikan  adalah  7  hari.  Apabila surveyor  melaksanakan  survei  di  luar  jendela waktu tersebut, maka pengiriman data lapangan akan ditolak oleh sistem komunikasi data.
Dalam  pelaksanaan  survei  lapangan, parameter  yang  diambil  datanya  berjumlah  8 buah, namun setelah pengolahan menghasilkan 14 parameter seperti yang terlihat dalam Tabel 1. Hal tersebut karena sistem akan menganalisis parameter  baru  dari  data  yang  diperoleh  dari lapangan.  Luasan  per  fase  pertumbuhan padi  dapat  diestimasi  setiap  dilakukan  survei lapangan.  Luasan per fase pertumbuhan padi penting  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk mengetahui  secara  kuantitatif  luasan  per  fase tumbuh  dalam  kaitannya  dengan  penentuan jumlah pengadaan bibit, pupuk, atau pengadaan pangan di kabupaten tertentu.
KSA  juga  dapat  digunakan  sebagai  alat untuk  memonitor  dinamika  penggunaan  lahan sawah  oleh  para  petani.  Dalam  tabel  1  kolom 1,  terdapat  ‘total  sawah’  yang  memberikan informasi luasan sawah (ha) yang dimanfaatkan untuk  budidaya  padi.    Sedangkan  ‘lain-lain’ memberikan  informasi  luasan  lahan  bukan sawah  dan  sawah  yang  dimanfaatkan  bukan untuk  tanaman  padi.  Pada  Survei-1,  lahan sawah yang dibudidayakan untuk tanaman padi seluas 102.878 ha, sedangkan lain-lain seluas 24.347 ha.  Pada Survei-2, lahan sawah yang dibudidayakan  untuk  padi  seluas  100.058  ha, sedangkan lain-lain seluas 25.505 ha. Jadi ada pengurangan lahan sawah pada Survei-1 yang dimanfaatkan untuk padi yang digunakan untuk budidaya  tanaman  lain  pada  Survei-2.  Pada Survei-3, lahan sawah yang dibudidayakan untuk tanaman  lain  berkurang  dibandingkan  dengan Survei-2. Demikian juga konversi lahan sawah menjadi lahan pemanfaatan lain atau sebaliknya dapat  dimonitor  dengan  menggunakan  KSA.

## Tabel 1. Hasil Estimasi dan Peramalan Tanaman Padi Kabupaten Karawang
*) Lain-lain: lahan bukan sawah atau sawah yang ditanami bukan padi
Agustus  2012),  dan  Survei-3  (3-10  September 2012).  Ketiga  survei  tersebut  bertepatan  pada musim tanam kedua dan ketiga. Jendela waktu survei  yang  diberikan  adalah  7  hari.  Apabila surveyor  melaksanakan  survei  di  luar  jendela waktu tersebut, maka pengiriman data lapangan akan ditolak oleh sistem komunikasi data.
Dalam  pelaksanaan  survei  lapangan, parameter  yang  diambil  datanya  berjumlah  8 buah, namun setelah pengolahan menghasilkan 14 parameter seperti yang terlihat dalam Tabel 1. Hal tersebut karena sistem akan menganalisis parameter  baru  dari  data  yang  diperoleh  dari lapangan.  Luasan  per  fase  pertumbuhan padi  dapat  diestimasi  setiap  dilakukan  survei lapangan.  Luasan per fase pertumbuhan padi penting  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk mengetahui  secara  kuantitatif  luasan  per  fase tumbuh  dalam  kaitannya  dengan  penentuan jumlah pengadaan bibit, pupuk, atau pengadaan pangan di kabupaten tertentu.
KSA  juga  dapat  digunakan  sebagai  alat untuk  memonitor  dinamika  penggunaan  lahan sawah  oleh  para  petani.  Dalam  tabel  1  kolom 1,  terdapat  ‘total  sawah’  yang  memberikan informasi luasan sawah (ha) yang dimanfaatkan untuk  budidaya  padi.    Sedangkan  ‘lain-lain’ memberikan  informasi  luasan  lahan  bukan sawah  dan  sawah  yang  dimanfaatkan  bukan untuk  tanaman  padi.  Pada  Survei-1,  lahan sawah yang dibudidayakan untuk tanaman padi seluas 102.878 ha, sedangkan lain-lain seluas 24.347 ha.  Pada Survei-2, lahan sawah yang dibudidayakan  untuk  padi  seluas  100.058  ha, sedangkan lain-lain seluas 25.505 ha. Jadi ada pengurangan lahan sawah pada Survei-1 yang dimanfaatkan untuk padi yang digunakan untuk budidaya  tanaman  lain  pada  Survei-2.  Pada Survei-3, lahan sawah yang dibudidayakan untuk tanaman  lain  berkurang  dibandingkan  dengan Survei-2. Demikian juga konversi lahan sawah menjadi lahan pemanfaatan lain atau sebaliknya dapat  dimonitor  dengan  menggunakan  KSA.
Tabel 1. Hasil Estimasi dan Peramalan Tanaman Padi Kabupaten Karawang
*) Lain-lain: lahan bukan sawah atau sawah yang ditanami bukan padi

## Apabila  terjadi  kecenderungan  pengurangan
WRWDO OXDVDQ VDZDK \DQJ FXNXS VLJQL¿NDQ dari  seri  pelaksanaan  survei,  maka  dapat diindikasikan  terjadi  konversi  lahan  lawah menjadi  lahan  peruntukan  lain.  Sedangkan apabila  terjadi  kecenderungan  penambahan WRWDOOXDVDQVDZDK\DQJFXNXSVLJQL¿NDQPDND dapat diindikasikan terjadi terjadi penambahan lahan sawah baru.
Untuk  mengetahui  lebih  detail  tentang penyebaran  spasial  fase  pertumbuhan  padi dalam suatu kabupaten, data hasil survei dapat diproses  berdasarkan  penyebaran  sampel segmen,  seperti  yang  terlihat  dalam  Gambar 5. Dalam gambar tersebut terlihat bahwa pada awal Agustus 2012, pada umumnya pesawahan wilayah Karawang Utara dalam fase panen dan pengolahan  lahan.  Sementara  persawahan wilayah Karawang tengah dalam fase vegetatif-1 dan vegetatif-2. Sedangkan pesawahan wilayah Karawang  Selatan  dalam  fase  generatif  dan ada sebagian pesawahan yang ditanami bukan padi. Pengetahuan tentang penyebaran secara spasial fase-fase pertumbuhan padi akan dapat memberikan  gambaran  kepada  pengambil keputusan dan pemangku kepentingan lainnya tentang  harus  dialokasikan  ke  mana  bantuan saprotan, pengadaan pangan, maupun distribusi air  irigasi.  Data  penyebaran  spasial  fase-fase pertumbuhan  padi  tersebut  dapat  dimonitor setiap kali survei lapangan dilakukan, sehingga juga  akan  memberikan  gambaran  tentang
dinamika  kebutuhan  yang  diperlukan  dalam pengelolaan budidaya padi.
Monitoring  jumlah  produksi  di  kabupaten juga  dapat  diketahui  setiap  dilakukan  survei dengan  mengetahui  luas  panen  kumulatifnya dan produktivitasnya. Misalnya untuk Karawang, produktivitas  GKP  (Gabah  Kering  Panen) pada sub-round -2  berdasarkan  ubinan  BPS adalah  10,03  ton/ha,  maka  jumlah  produksi pada Survei-1, Survei-2, dan Survei-3, masing- masing  adalah  194.161  ton,  192.486  ton  dan 173.960 ton.
Sepanjang  siklus  pertumbuhan  padi sekitar  105  hari  setelah  tanam  dan  umur  per fase  pertumbuhan  diketahui,  maka  peramalan luas  panen  dapat  dilakukan.  Misalnya peramalan luas panen 2 bulan kedepan adalah penjumlahan luas fase tumbuh vegatatif-2 dan generatif.  Sedangkan peramalan luas panen 4 bulan  kedepan  didasarkan  pada  penjumlahan luas fase tumbuh pengolahan lahan, vegetatif-1, vegetatif-2,  dan  generatif.  Peramalan  luas panen  Kabupaten  Karawang  dari  3  kali  survei dapat dilihat dalam Tabel 1, bagian peramalan luas panen dan produksi. Sedangkan peramalan produksi  didasarkan  pada  peramalan  luas panen dikalikan dengan produktivitas pada saat dilakukan survei.
Akurasi estimasi luas tanaman padi diukur GHQJDQNRH¿VLHQYDULDVL\DQJGLQ\DWDNDQGDODP SHUVHQ .RH¿VLHQ YDULDVL LQL PHQJJDPEDUNDQ
Gambar 5. Penyebaran Fase Tumbuh Padi Berdasarkan Proporsi Per Sampel Segmen
variasi nilai estimasi terhadap nilai tengah dalam VDPSHO VHJPHQ 1LODL NRH¿VLHQ YDULDVL GDUL kali survei, masing-masing adalah  4,25 persen, 4,95 persen, dan 4,52 persen. Tingkat akurasi dari 3 kali survei yang telah dilakukan lebih kecil dari 5 persen, mengindikasikan ukuran sampel 1  persen  sudah  mencukupi  dan  hasil  estimasi dengan menggunakan pendekatan KSA cukup baik.
Pendekatan  kerangka  sampel  area  di Eropa  dan  di  Amerika  tidak  hanya  digunakan untuk  mengestimasi  tanaman  pangan  pokok, tetapi juga digunakan untuk tutupan lahan yang lain. Kerangka sampel area yang dikembangkan di  Indonesia  saat  ini  juga  dapat  digunakan untuk  tanaman  pangan  lainnya  hanya  dengan VHGLNLW PRGL¿NDVL 0RGL¿NDVL WHUXWDPD RE\HN pengamatan lapangan dan formulir isian survei.
IV. KESIMPULAN
Pertama, proses  pembangunan  KSA, PXODLGDULVWUDWL¿NDVL pengambilan sampel, dan penyediaan  alat  bantu  survei  dapat  dilakukan dengan cepat dan relatif mudah. Ketersediaan peta baku digital dan cetak dari BIG, citra satelit resolusi  tinggi  serta  adanya  perangkat  lunak GIS  sangat  membantu  proses  pembangunan tersebut.  Perancangan  KSA  didasarkan  pada kaidah-kaidah ilmiah statistika dan menghasilkan data yang tidak bias.
Kedua, sistem KSA dapat dimplementasikan untuk  estimasi  luasan  padi  dengan  cepat  dan akurat.  Pelaksanaan  survei  dapat  dilakukan dengan cepat, yaitu sekitar 1 jam untuk 1 sampel segmen. Penggunaan sistem komunikasi 606 gateway mempercepat  pengiriman  data  dari tingkat  lapangan  sampai  ke  pusat  dan  hasil estimasi bersifat near real time .  Hasilnya sangat akurat  karena  merupakan  hasil  pengamatan langsung  di  lapangan,  dan  presisinya  cukup tinggi yang ditunjukkan oleh nilai CV rendah.
Ketiga , data luas setiap fase pertumbuhan padi dapat diperoleh dengan cepat, yaitu 7 hari untuk  seluruh  kabupaten,  mulai  dari  tingkat tingkat  lapangan  sampai  ke  tingkat  pusat. Data  luas  panen  dari  sistem  KSA  dan  data produktivitas  dari  sistem  ubinan  menghasilkan data produksi padi. Data luas padi pada setiap fase pertumbuhan menghasilkan angka ramalan luas panen.
Selain  ketiga  kesimpulan  di  atas,  aplikasi sistem  KSA  akan  melahirkan  implikasi  positif terhadap pemantauan tanaman pangan, yaitu (i) alat pantau dinamika penggunaan lahan sawah, (2)  alat  pantau  untuk  mengetahui  konversi lahan sawah, dan (3) kemungkinan sistem KSA diaplikasikan  untuk  statistik  tanaman  pangan yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Badea, A., D. Mihai, M. Marin, R. Mudura, I. Matei, C.  Manole,  R.  Girbea.    1998.  “MARS  MERA Regional  Inventories  Results  in  Romania”, Proceedings 1994-1996 Results Conference of 3KDUH 0XOWL&RXQWU\ (QYLURQPHQW 3URJUDPPH 0$56DQG(QYLURQPHQWDO5HODWHG$SSOLFDWLRQV 0(5$3URMHFW (Dec. 10-11, 1996, Bratislava), Session II : 161-170.
BPPT-EU. 2001. SARI (Satellite Assessment of Rice in  Indonesia. Final  Phese  A  Technical  Report . Jakarta.
BPS  (Badan  Pusat  Statistik)-Deptan  (Departemen Pertanian). 1995. 3HGRPDQ3HQJXPSXODQ'DWD Tanaman Pangan dan Hortikultura .
BPS  (Badan  Pusat  Statistik)-Deptan  (Departemen Pertanian). 2003. 3HGRPDQ3HQJXPSXODQ'DWD Tanaman Pangan dan Hortikultura . Cressie, N. 1993. Statistics for spatial data .  Revised Edition.  John Wiley & Sons, New York.
Christian,  G.  dan  J.C.  Porchier,  1998.  Land  cover DQGODQGXVHFODVVL¿FDWLRQXVLQJ7(587,,QW¶O Con.  on Agric.  Stat ( Proc.).  Int’l  Stat.  Institute. Washington, D.C.
Davies, C. 2009. $UHD)UDPH'HVLJQIRU$JULFXOWXUDO Surveys .  Development Division, NASS-USDA. Washington DC 20250.
Delincé, J. 2001.  A European approach to area frame survey. the  Conference  on  Agricultural  and (QYLURQPHQWDO 6WDWLVWLFDO $SSOLFDWLRQV (Proc.). Rome, Italy. p. 463-472 European Communities-EC. 2003. The Lucas (Land Use/Cover  Area  Frame  Statistical  Survey) survey: European statisticians monitor territory. Working papers and studies . European Union Gallego,  F.J.  1995.  Sampling  Frames  of  Square Segments. 5HSRUW(85(1 . Joint Research Centre, European Commission, Luxembourg Garcia, R.M. 2012.   Using area frame for agricultural censuses  and  surveys:  The  Philippines Experience. Regional Workshop on Sampling for Agricultural  Censuses  and  Surveys .    Bangkok, Thailand.
Garibay, R. dan M. Steiner. 1998.  Area frame point sampling:  An  explanatory  study  to  measure

## variasi nilai estimasi terhadap nilai tengah dalam
VDPSHO VHJPHQ 1LODL NRH¿VLHQ YDULDVL GDUL kali survei, masing-masing adalah  4,25 persen, 4,95 persen, dan 4,52 persen. Tingkat akurasi dari 3 kali survei yang telah dilakukan lebih kecil dari 5 persen, mengindikasikan ukuran sampel 1  persen  sudah  mencukupi  dan  hasil  estimasi dengan menggunakan pendekatan KSA cukup baik.
Pendekatan  kerangka  sampel  area  di Eropa  dan  di  Amerika  tidak  hanya  digunakan untuk  mengestimasi  tanaman  pangan  pokok, tetapi juga digunakan untuk tutupan lahan yang lain. Kerangka sampel area yang dikembangkan di  Indonesia  saat  ini  juga  dapat  digunakan untuk  tanaman  pangan  lainnya  hanya  dengan VHGLNLW PRGL¿NDVL 0RGL¿NDVL WHUXWDPD RE\HN pengamatan lapangan dan formulir isian survei.

## IV. KESIMPULAN
Pertama, proses  pembangunan  KSA, PXODLGDULVWUDWL¿NDVL pengambilan sampel, dan penyediaan  alat  bantu  survei  dapat  dilakukan dengan cepat dan relatif mudah. Ketersediaan peta baku digital dan cetak dari BIG, citra satelit resolusi  tinggi  serta  adanya  perangkat  lunak GIS  sangat  membantu  proses  pembangunan tersebut.  Perancangan  KSA  didasarkan  pada kaidah-kaidah ilmiah statistika dan menghasilkan data yang tidak bias.
Kedua, sistem KSA dapat dimplementasikan untuk  estimasi  luasan  padi  dengan  cepat  dan akurat.  Pelaksanaan  survei  dapat  dilakukan dengan cepat, yaitu sekitar 1 jam untuk 1 sampel segmen. Penggunaan sistem komunikasi 606 gateway mempercepat  pengiriman  data  dari tingkat  lapangan  sampai  ke  pusat  dan  hasil estimasi bersifat near real time .  Hasilnya sangat akurat  karena  merupakan  hasil  pengamatan langsung  di  lapangan,  dan  presisinya  cukup tinggi yang ditunjukkan oleh nilai CV rendah.
Ketiga , data luas setiap fase pertumbuhan padi dapat diperoleh dengan cepat, yaitu 7 hari untuk  seluruh  kabupaten,  mulai  dari  tingkat tingkat  lapangan  sampai  ke  tingkat  pusat. Data  luas  panen  dari  sistem  KSA  dan  data produktivitas  dari  sistem  ubinan  menghasilkan data produksi padi. Data luas padi pada setiap fase pertumbuhan menghasilkan angka ramalan luas panen.
Selain  ketiga  kesimpulan  di  atas,  aplikasi sistem  KSA  akan  melahirkan  implikasi  positif terhadap pemantauan tanaman pangan, yaitu (i) alat pantau dinamika penggunaan lahan sawah, (2)  alat  pantau  untuk  mengetahui  konversi lahan sawah, dan (3) kemungkinan sistem KSA diaplikasikan  untuk  statistik  tanaman  pangan yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Badea, A., D. Mihai, M. Marin, R. Mudura, I. Matei, C.  Manole,  R.  Girbea.    1998.  “MARS  MERA Regional  Inventories  Results  in  Romania”, Proceedings 1994-1996 Results Conference of 3KDUH 0XOWL&RXQWU\ (QYLURQPHQW 3URJUDPPH 0$56DQG(QYLURQPHQWDO5HODWHG$SSOLFDWLRQV 0(5$3URMHFW (Dec. 10-11, 1996, Bratislava), Session II : 161-170.
BPPT-EU. 2001. SARI (Satellite Assessment of Rice in  Indonesia. Final  Phese  A  Technical  Report .
Jakarta.
BPS  (Badan  Pusat  Statistik)-Deptan  (Departemen Pertanian). 1995. 3HGRPDQ3HQJXPSXODQ'DWD
Tanaman Pangan dan Hortikultura .
BPS  (Badan  Pusat  Statistik)-Deptan  (Departemen Pertanian). 2003. 3HGRPDQ3HQJXPSXODQ'DWD Tanaman Pangan dan Hortikultura . Cressie, N. 1993. Statistics for spatial data .  Revised Edition.  John Wiley & Sons, New York.
Christian,  G.  dan  J.C.  Porchier,  1998.  Land  cover DQGODQGXVHFODVVL¿FDWLRQXVLQJ7(587,,QW¶O Con.  on Agric.  Stat ( Proc.).  Int’l  Stat.  Institute. Washington, D.C. Davies, C. 2009. $UHD)UDPH'HVLJQIRU$JULFXOWXUDO Surveys .  Development Division, NASS-USDA. Washington DC 20250.
Delincé, J. 2001.  A European approach to area frame survey. the  Conference  on  Agricultural  and (QYLURQPHQWDO 6WDWLVWLFDO $SSOLFDWLRQV (Proc.). Rome, Italy. p. 463-472 European Communities-EC. 2003. The Lucas (Land Use/Cover  Area  Frame  Statistical  Survey) survey: European statisticians monitor territory. Working papers and studies . European Union Gallego,  F.J.  1995.  Sampling  Frames  of  Square Segments. 5HSRUW(85(1 . Joint Research Centre, European Commission, Luxembourg Garcia, R.M. 2012.   Using area frame for agricultural censuses  and  surveys:  The  Philippines Experience. Regional Workshop on Sampling for Agricultural  Censuses  and  Surveys .    Bangkok, Thailand.
Garibay, R. dan M. Steiner. 1998.  Area frame point sampling:  An  explanatory  study  to  measure
Nicaragua  agricultural  production.    Sixth  IWG. AGRI  Seminar  on  Agricultural  Statistics . St.Petersburg-Russian Federation, 29 June - 3 July 1998. FAO, UN/ECE, EUROSTAT.
Sarah  Hoffman,  S.,  M  Steiner.  2013.    Pilot  Point Sample Area Frame for Agricultural Statistics in Nigeria. 3URFHHGLQJV WK ,6, :RUOG 6WDWLVWLFV Congress ,  25-30  August  2013,  Hong  Kong (Session STS043). Pp.1936-1941.
Hosaka,  M.    2014. Rice  objective  yield  survey  in Japan .    Crop  Monitoring  for  Improved  Food 6HFXULW\ 3URF  7KH  WK $VLD DQG )DVL¿F Commision on Agricultural Statistics.  Vientiane, Lao PDR, 17 February 2014. FAO-ADB.
Jinguji,  I.    2014. 'RW VDPSOLQJ PHWKRG IRU DUHD estimation .  Crop Monitoring for Improved Food 6HFXULW\ 3URF  7KH  WK $VLD DQG )DVL¿F Commision on Agricultural Statistics.  Vientiane, Lao PDR, 17 February 2014. FAO-ADB.
Kamikura, K. 2012.  Estimation of Planted Area using the  Dot  Sampling  Method. The  24  th Asia  and )DVL¿F&RPPLVLRQRQ$JULFXOWXUDO6WDWLVWLFV'D Lat, Viet Nam. FAO.
Porchier,  J.C.  1990.  La Teledetection  dans  dans  le Programme d’Enguetes du SCEES. Conference RQWKH$SSO2I5HPRWH6HQVLQJWR$JULFXOWXUDO Statistics 2I¿FH IRU 3XEOLFDWLRQ RI WKH (& Luxemberg. Ripley, B.D. 1981. Spatial Statistics , John Wiley & Son, New York Taylor,  C.  Sannier,  J.  Delince,  FJ.  Gallego  1997. Regional Crop Inventories in Europe Assisted by Remote Sensing : 1988-1993. Synthesis Report RIWKH0$563URMHFW±$FWLRQ I, Joint Research Centre, Luxembourg.
BIODATA PENULIS :
Mubekti dilahirkan di Tuban 2 Mei 1956. Pendidikan S1 Jurusan Ilmu Tanah, IPB Bogor tahun 1980 dan 6ELGDQJ5HPRWH6HQVLQJGL&UDQ¿HOG8QLYHUVLW\ Inggris tahun 1992.
Lena Sumargana dilahirkan di Garut, 15 Juli 1967. 3HQGLGLNDQ 6 *HR¿VLND WDKXQ  GL ,QVWLWXW Teknologi Bandung dan S2 Teknik Pertambangan Tahun  2003  di  Institut  Teknologi  Bandung,  serta SURJUDP GLSORPD VLVWHP LQIRUPDVL JHRJUD¿ WDKXQ 2005  di  International  Institute  for  Geo-Information Science  and  Earth  Obeservation,  Enschede, Belanda.