DOI: 10.29303/jrpb.v9i1.215 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## ANALISIS ALIH FUNGSI LAHAN SAWAH DAN KETERKAITANYA DENGAN NILAI TUKAR PETANI (NTP) DI KABUPATEN BANTUL

## Paddy Fields Conversion Analysis and Relation to Farmers Exchange Rate  (NTP)
in Bantul District
Ayub *,1) , Bambang Pramudya Noorachmat 2 , Muhammad Yanuar Jarwadi Purwanto 3
1 Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Sekolah Pascasarjana,
Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Baranangsiang,
Jalan Pajajaran Raya No.1 Bogor 16127 , Indonesia
2 Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Jl. Raya Dramaga, Babakan, Bogor 16680, Indonesia
3 Departemen  Teknik  Sipil  dan  Lingkungan,  Fakultas  Teknologi  Pertanian, Institut Pertanian Bogor, IPB, Kampus IPB Dramaga, Jl. Raya Dramaga, Babakan, Bogor 16680, Indonesia
Email *) : setia27_ipbayub@apps.ipb.ac.id
Diterima: November 2020 Disetujui: Maret 2021

## ABSTRACT
The land-use change of paddy fields continues to occur even though rice is the staple food for the  Indonesian  majority.  Therefore,  land-use  monitoring  is  necessary  to  determine  the existence of rice fields.  The use of high-resolution satellite imagery to monitor the conversion of paddy fields still needs to be developed. This study aims to analyze the conversion of paddy fields  and  see  the  relationship  between  farmers'  exchange  rate  (NTP),  especially  the  food sector (NTPP), and the conversion of paddy fields. The method used to see the relationship between NTP and the conversion of paddy fields is the Pearson bivariate statistics. Whereas to see the area of rice field function, the digitization analysis method is used. From 2010 – 2019 there was a significant change in paddy fields in Bantul Regency, covering 639 ha. Farmers' exchange  rate  (NTP)  and  NTP  of  Food  Crops  Subsector  (NTPP)  significantly  affect  the conversion of paddy fields. The low NTPP is the increasingly expensive production cost and the low selling price of rice/unhulled rice.
Keywords: farmers exchange rate; high resolution; rice fields

## ABSTRAK
Alih  fungsi  lahan sawah terus terjadi, padahal  beras  adalah makanan pokok sebagian besar masyarakat Indonesia. Oleh karena itu pengawasan lahan sawah sangat penting untuk melihat kondisi  terkini.  Pemanfaatan  citra  satelit  resolusi  tinggi  untuk  memonitor  alih  fungsi  lahan sawah  masih  perlu    dikembangkan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  alih  fungsi sawah dan melihat hubungan antara nilai tukar petani (NTP) khususnya nilai tukar petani sektor
pangan (NTPP) dengan alih fungsi lahan sawah.  Metode statistik korelasi bivariate pearson digunakan untuk melihat hubungan NTP dengan alih fungsi lahan sawah. Sedangkan untuk melihat luas alih fungsi lahan sawah digunakan metode analisis digitasi . Sejak tahun 2010 – 2019 terjadi alih fungsi lahan sawah secara signifikan di Kabupaten Bantul seluas 639 ha.  NTP dan  NTPP  berpengaruh  signifikan  terhadap  alih  fungsi  lahan  sawah.  Penyebab  rendahnya NTPP adalah harga produksi kian mahal dan harga jual beras/gabah yang murah.
Kata kunci : nilai tukar petani; resolusi tinggi; sawah

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Beras  hingga  kini  masih  menjadi komoditi  utama  makanan  pokok  sebagian besar  masyarakat  Indonesia.  Berdasarkan data BPS (2017), konsumsi  beras pertahun mencapai  111,58  kg  per  kapita  per  tahun, sehingga  total  konsumsi  beras  nasional mencapai  29,13  juta  ton.  Kebutuhan  beras pun  sebagai  sumber  pokok  utama  nasi semakin  tinggi  seiring  dengan  naiknya jumlah  penduduk,  akan  tetapi  kebutuhan beras  yang  kian  meningkat  tidak  didukung dengan  meningkatnya  luas  sawah  di Indonesia.  BPS  (2019)  menyebutkan  luas lahan sawah di Indonesia semakin menurun mejadi 7,1 juta ha pada tahun 2018 dari 7,75 ha pada tahun 2013. Alih fungsi lahan sawah dan  keterpurukan  petani  menjadi  faktor utama  permasalahan  ketahanan  pangan (Ichwandi,  2014).  Pernyataan  tersebut didukung  oleh  FAO  (2009)  bahwa  alih fungsi lahan secara besar-besaran terjadi di Amerika,  Afrika  Latin,  Asia  Tengah  dan Asia Tenggara. Isu alih fungsi lahan menjadi sangat penting karena hal ini sangat terkait dengan  identitas  suatu  wilayah,  pekerjaan, dan ketahanan pangan.
BPS  (2020)  melaporkan  di  Daerah Istimewa  Yogyakarta  terjadi  alih  fungsi lahan sawah menjadi perkantoran, pemukiman,  kawasan  niaga,  dan  industri, dengan  rata-rata  alih  fungsi  lahan  sawah seluas  234  ha/tahun.  Kabupaten  Bantul merupakan  satu  diantara  kabupaten  yang berada di Daerah Istimewa Yogyakarta yang ikut menyumbang alih fungsi lahan sawah. Tahun 2013 – 2017 BPS mencatat terjadi alih fungsi  lahan  sawah  sebesar  1,85%;    luas lahan sawah dari 15.471 ha menjadi 15.184
ha.  Rentang  tahun  yang  sama  pada  luas lahan  bukan  sawah  di  Kabupaten  Bantul mengalami peningkatan sebesar 5,85%; luas lahan bukan sawah dari 21.089 ha menjadi 22.324 ha. Pemerintah Indonesia telah
mengupayakan  menekan  alih  fungsi  lahan sawah  dengan  mengeluarkan  Undang- Undang  Nomor    41  Tahun  2009  tentang Perlindungan  Lahan  Pertanian  Pangan Berkelanjutan (LP2B). Akan tetapi  regulasi tersebut  belum  mampu  menekan  laju  alih fungsi lahan sawah. Akibatnya tercatat sejak tahun  2000  hingga  kini  Indonesia  masih mengimpor  beras.  Berdasarkan  data  yang dicatat BPS (2020a), tahun 2019 Indonesia mengimpor beras  sejumlah 444.508,8 ton. Negara  yang  menjadi  pemasok  meliputi Vietnam, Thailand, Pakistan, Myanmar dan lain-lain.  Jika  hal  ini  terus  dibiarkan  maka Indonesia  tidak  memiliki  kemandirian pangan.
Monitor  lahan  sawah  sangat  penting dilakukan  dalam  rangka  melindungi  lahan pertanian. Menurut Setiawana, et al. (2018), ketersediaan  informasi  terkait  lahan  sawah sangat  terbatas,  untuk  itu  perlu  banyak pengembangan  berbasis  teknologi  satelit dalam monitor lahan sawah.
Selain  memonitor  lahan  sawah  perlu juga  memonitor  kesejahteraan  petani. Rendahnya  nilai  ekonomi  di  sektor pertanian  berakibat  rendahnya  tingkat kesejahteraan  petani.  Nilai  tukar  petani (NTP)  merupakan  salah  satu  indikator kesejahteraan  petani.  Patiung  (2018)  dan Keumala dan Zainuddin (2018)
menyampaikan  bahwa  NTP  merupakan indikator pendekatan yang dapat digunakan untuk melihat tingkat kesejahteraan petani.
Badan  Pusat  Statistik  setiap  bulan merilis  NTP  berdasarkan  sub  sektor  yaitu NTP  Subsektor  Tanaman  Pangan  (NTPP), NTP Subsektor Hortikultura (NTPH), NTP Subsektor  Tanaman  Perkebunan  Rakyat (NTPR),  NTP  Subsektor  Peternakan (NTPT)  dan  NTP  Subsektor  Perikanan (NTNP).  Sawah  memiliki  karakteristik hanya ditanami tanaman padi dan palawija, hal  itu  yang  menyebabkan  penelitian  ini hanya mengkaji hubungan NTP dan NTPP terhadap alih fungsi lahan sawah.
Suharyanto, et  al. (2016)  telah mengkaji  pengaruh  NTP  terhadap  alih fungsi  lahan  sawah.  Akan  tetapi  data  luas sawah yang digunakan tidak divalidasi dan analisis  tidak  menggunakan  NTPP.  Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian terkait alih fungsi lahan dan NTPP.

## Tujuan
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menganalisis alih fungsi sawah dan melihat hubungan  antara  NTP  khususnya  sektor pangan  NTPP  dengan  alih  fungsi  lahan sawah di Daerah Bantul.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Tempat
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan Juli – September  2020  di  Kabupaten  Bantul Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.

## Alat dan Bahan
Peralatan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  meliputi  laptop  yang
dilengkapi  dengan  program  ArcGIS  versi 10.6, Google Earth  Pro versi 7.3, dan GPS. Bahan  yang  digunakan  adalah  data administrasi,  citra  satelit  resolusi  tinggi, indeks  NTP  dan  NTPP  tahun  2010 – 2019, dan shapefile luas baku sawah (LBS) tahun 2010 dan 2019.
Metode 1. Pengumpulan Data Pada tahap ini dilakukan pengumpulan  data  sekunder  dari  berbagai sumber,  yang  meliputi:  Data  NTP,  NTPP, data  citra  satelit  resolusi  tinggi,  LBS,  dan shapefile administrasi Kabupaten Bantul.
2. Koreksi Shapefile Luas Baku Sawah Koreksi Shapefile LBS dilakukan agar data  yang  digunakan  memiliki  tingkat akurasi tinggi. Koreksi dilakukan menggunakan  data  citra  satelit  resolusi tinggi  dari  Google  Earth    Pro  (Gambar  1). Proses koreksi dimulai dengan mengunduh data  citra  satelit  dari  Google  Earth    Pro. Baboo  dan  Thirunavukkarasu  (2014)  dan Dave, et al. (2015) menyebutkan data citra satelit  yang  telah  diunduh,  sebelum digunakan  harus  dilakukan Pre-Processing yaitu  koreksi  geometrik. Pre-Processing dilaksanakan pada software ArcGIS. Data LBS, data citra satelit resolusi tinggi tahun yang  sama  dengan  LBS,  dan  administrasi ditumpang susunkan. Proses diakhiri dengan mendigitasi ulang/membuat polygon- polygon sawah.
Gambar 1 . Citra satelit resolusi tinggi dari Google Earth Pro

## 3 . Survei dan Observasi Lapang
Pengecekan  lapangan  dilakukan  tiga tingkat  agar  mendapatkan  hasil  yang  lebih baik.  Pertama,  pengecekan  lapangan dilakukan pada data citra dari Google Earth Pro yang kurang jelas. Pengecekan lapangan kedua  dilakukan  saat Shapefile LBS  telah selesai  dikoreksi,  peletakan  koordinat  cek point dengan  teknik purposive  sampling . Lokasi penelitian dibagi per segmen, setiap segmen  memiliki  luas  25  km 2 dan  satu segmen memiliki satu  koordinat  cek point . Penentuan  cek point juga  memperhatikan akses  jalan,  keterwakilan  tiap  kecamatan, dan area sawah. Ketiga,  pengecekan lapangan  dilakukan  pada  kecamatan  yang paling  besar  dan  paling  kecil  terjadi  alih fungsi  lahan  sawahnya.  Penentuan  cek point- nya  seperti  pengecekan  kedua  akan tetapi setiap segmenya memiliki luas 5 km 2 .

## 4. Analisis NTP dan NTPP
Analisis NTP dan NTPP
menggunakan software  Microsoft  Excel . Data series per bulan selama sembilan tahun dari  tahun  2010 – 2019  dibuat  rata – rata  per tahun.  Hasil  rata – rata  NTP  dan  NTPP  per
tahun  digunakan  untuk  analisis  korelasi. Data bulanan NTP dan NTPP diperoleh dari website BPS.

## 5. Korelasi NTP dengan alih fungsi sawah
Analisis  statistik bivariate  pearson digunakan  untuk  melihat  korelasi  antara indeks NTP dengan alih fungsi lahan sawah . Jika  nilai  signifikansi  (Sig.)  <  0,05;  maka variabel tidak terdistribusi normal. Jika nilai signifikansi  (Sig.)  >  0,05;  maka  variabel terdistribusi normal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel  1  memperlihatkan  bahwa, antara  data  luas  sawah  dari  BPS  dan  hasil analisis  digitasi  tidak  jauh  berbeda. Perbedaan  terjadi  di  beberapa  kecamatan seperti  Kecamatan  Imogiri,  Dlingo  dan Pandak.  Perbedaan  hasil  luas  sawah disebabkan  topografi  kecamatan  tersebut yang  berbukit.    Topografi  yang  berbukit menyebabkan  hasil  digitasi  yang  tidak maksimal  dan  luas  yang  dihasilkan cenderung berbeda dengan luas sebenarnya.
Tabel 1 . Perbandingan luas sawah tahun berdasarkan analisis digitasi dan data BPS
Nomor Kecamatan Luas Sawah Tahun 2010 Luas Sawah Tahun 2019 Digitasi (ha) BPS (ha) Digitasi (ha) *BPS (ha) 1 Bambanglipuro 1.164 1.179 1.161 1.129 2 Banguntapan 1.106 1.116 982 989 3 Bantul 1.073 1.109 1.039 1.002
4 Dlingo 632 751 576 903 5 Imogiri 1.534 1.060 1.488 1.108 6 Jetis 1.160 1.151 1.122 1.127 7 Kasihan 550 606 465 563 8 Kretek 967 899 964 884 9 Pajangan 344 245 333 273 10 Pandak 941 935 927 955 11 Piyungan 1.204 1.206 1.169 1.209 12 Pleret 726 779 695 694 13 Pundong 881 850 877 847 14 Sanden 974 966 973 988 15 Sedayu 927 920 897 901 16 Sewon 1.253 1.242 1.178 1.167 17 Srandakan 562 451 513 463 Jumlah 15.998 15.465 15.359 15.202
Keterangan: * = data BPS tahun 2018

## Analisis Alih Fungsi Lahan Sawah
Gambar  2a  dan  3a  menunjukkan Poligon- poligon sawah di Kabupaten Bantul berdasarkan shapefile dari  Kementerian ATR/BPN. Sedangkan pada Gambar 2b dan 3b adalah hasil koreksi  dari shapefile LBS dari Kementerian ATR/BPN.
Hasil  koreksi  dengan  LBS  dari Kementerian  ATR/BPN  pada  tahun  2019 memiliki  tingkat  presisi  yang  lebih  tinggi dibanding LBS tahun 2010. Dinas Pertanian Pangan, Kelautan dan Perikanan Kabupaten
Bantul  membenarkan  bahwa  pada  saat pengecekan lapangan di Kecamatan Dlingo masih  banyak  area  hutan  diklaim  sebagai sawah.
Berdasarkan analisis digitasi, terdapat alih  fungsi  lahan  sawah  dari  tahun  2010 – 2019  di  Kabupaten  Bantul  seluas  639  ha. Kecamatan terbesar terjadi alih fungsi lahan berada pada Kecamatan Banguntapan seluas 92  ha.  Kecamatan  terkecil  mengalami  alih fungsi lahan sawah pada Kecamatan Sanden seluas 1 ha.
Gambar 2. Poligon sawah Kabupaten Bantul  tahun 2010
a) Sawah berdasarkan LBS tahun 2010 dari Kementerian ATR/BPN,
b) Sawah berdasarkan analisis digitasi tahun 2010
Hasil analisis memperlihatkan bahwa  mayoritas  alih  fungsi  menjadi real estate (74,6%)  diikuti  oleh  menjadi  area terbuka  (13,8).  Penggunaan  lahan  dari  alih fungsi lahan sawah dari tahun 2010 – 2019 dapat di lihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Penggunaan lahan dari alih fungsi sawah dari tahun 2010 – 2019
No Alih fungsi sawah menjadi- ha % 1 Real Estate 476,8 74,6 2 Perkebunan 65,37 10,2 3 Kolam/Tambak 8,53 1,3 4 Area Terbuka 88,3 13,8 Total 639 100
Area  terbuka  biasanya  adalah  area sawah  yang  akan  dibangun  menjadi real estate .   Faktor utama tingginya alih fungsi lahan adalah pertumbuhan sektor real estate dan  peningkatan  jumlah  penduduk.  Seperti disampaikan Buwono (2018), pertumbuhan sektor real  estate dan  sektor  lain menyebabkan  alih  fungsi  lahan  pertanian menjadi  non  pertanian.  Menurut  Parveen, Basheer,  &  Praveen  (2018),  kegiatan manusia  yang  dapat  mendegredasi  sawah adalah industri dan urbanisasi.
Tabel  3  menunjukkan  hasil  analisis digitasi. Berdasarkan tabel tersebut, tingkat
akurasi  adalah  sebesar  98%  yang mengindikasikan hasil tersebut sangat baik.
Tabel 3. Akurasi analisis digitasi
Bias  terjadi  pada  dua  titik  yang  saat perekaman  adalah  tanaman  palawija  dan lahan  kosong,  sehingga  interpretasi  bukan sawah.  Tingginya  tingkat  akurasi  ini dikarenakan  data  citra  satelit  yang digunakan  pada  saat  analisis  digitasi menggunakan  data  citra  satelit  resolusi tinggi.

## Korelasi NTP dengan alih fungsi sawah
Nilai tukar petani dan luas sawah yang digunakan  untuk  melihat  korelasi  NTP dengan alih fungsi lahan sawah menggunakan  data  selama  sepuluh  tahun yaitu dari tahun 2010 – 2019 (Tabel 4).
Tabel 4 . Indeks NTP, NTPP, dan Luas  Sawah tahun 2010 – 2019
Tahun Indeks  Indeks Luas NTP NTPP Sawah (ha) 2010 112,6 111,6 15465 2011 115,1 115,3 15.453 2012 113,3 116,4 15.482 2013 115,2 114,4 15.471 2014 102,2 96,9 15.191 ∑ Titik Survey Titik Sesuai Titik Tidak Sesuai Akurasi (%) 103 101 2 98 Gambar 3. Poligon sawah Kabupaten Bantul  tahun 2019 a) Sawah berdasarkan LBS tahun 2019 dari Kementerian ATR/BPN,
b) Sawah berdasarkan analisis digitasi tahun 2019
2015 101,1 97,6 15.225 2016 104,1 100,0 15.183 2017 102,1 100,6 15184 2018 100,8 105,1 15202 2019 105,1 109,6 15.202
Terdapat  hubungan  signifikan  NTPP dengan sawah ditunjukkan dengan nilai sig. 0.004. Hubungan  yang signifikan juga pada NTP  dengan  sawah  ditunjukkan  dengan nilai  sig.  0,003  (Tabel  5).  Hal  tersebut seperti  disampaikan  oleh  Field  (2009)  dan Marshelia, et  al .  (2017),  bahwa  jika  nilai Sig. (2-tailed)<0,05 berarti terdapat korelasi yang  signifikan.  Hasil  analisis  korelasi antara  NTP dan NTPP dengan luas sawah berurut-turut adalah  0,834 dan 0,814. Nilai
tersebut  menunjukan    bahwa  adanya hubungan  yang  kuat  antara  NTP  maupun NTPP terhadap luas sawah/alih fungsi lahan sawah.
Korelasi tersebut berlaku berkebalikan  alih  luas  sawah  juga berkorelasi dengan NTP dan NTPP.
Nilai  tukar  petani  didefinisikan sebagai  perbandingan  antara  harga  yang diterima  petani  (HT)  dengan  harga  yang dibayar petani (HB) (Nirmala, et al. , 2016). Nilai  tukar  petani  yang  menurun  dapat membuat  petani  tidak  memiliki  daya  beli. Faktor yang menyebabkan rendahnya NTP adalah mahalnya harga produksi  (HB) dari berbagai subsektor pertanian.
Tabel 5 . Korelasi NTP dengan Luas Sawah NTP NTPP Luas Sawah NTP Pearson Correlation 1 ,928** ,834** Sig. (2-tailed) ,000 ,003 N 10 10 10 NTPP Pearson Correlation ,928**  1 ,814** Sig. (2-tailed) ,000 ,004 N 10 10 10 Luas Sawah  Pearson Correlation ,834**  ,814** 1 Sig. (2-tailed) ,003 ,004 N 10 10 10
**. Korelasi signifikan di 0,01 level (2-tailed).
Faktor yang menyebabkan rendahnya NTPP  adalah  semakin  mahalnya  harga produksi (HB) padi dan palawija. Produksi padi  yang  mahal  disebabkan  harga  pupuk yang  kian  naik  dan  mahalnya  tenaga  kerja (HB).  Hal  tersebut  jika  tidak  diperhatikan, maka  petani  akan  berpindah  profesi, sehingga  sawah  akan  beralih  fungsi.  Alih fungsi sawah ke bukan sawah secara besar- besaran  akan  membuat  negara  tidak memiliki kedaulatan pangan.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Alih fungsi lahan sawah di Kabupaten Bantul  selama  sembilan  tahun,  dari  2010 – 2019 sebesar 639 ha. Luas sawah tertinggi terjadi  alih  fungsi  berada  di  Kecamatan
Banguntapan yaitu 92 ha. Nilai tukar petani (NTP) dan NTP Subsektor Tanaman Pangan (NTPP)  berpengaruh  signifikan  terhadap alih  fungsi  lahan  sawah.  Penyebab rendahnya NTPP adalah harga produksi kian mahal  dan  harga  jual  beras/gabah  yang murah.

## Saran
Perlu  dilakukam  kajian  lebih  lanjut mengunakan  indikator ekonomi  atau kesejahteraan  petani  lainnya,  seperti misalnya  menggunakan  produk  domestik regional bruto Sektor Pertanian.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih yang  sebesar-besarnya  kepada  Bapak  Sigit
Prabawa yang telah memberi masukan dan bimbingan selama melakukan penelitian ini, juga  kepada  seluruh  pihak  yang  telah membantu pelaksanaan penelitian.

## DAFTAR REFERENSI
Baboo,  S.  S.,  &  Thirunavukkarasu,  S. (2014). Geometric Correction in High Resolution  Satellite  Imagery  using Mathematical Methods: A Case Study in  Kiliyar  Sub  Basin. Journal  of Computer  Science  and  Technology ,
14 (1), 34-40.
Bawono,  A.  T.  (2018).  Peningkatan Efisiensi  Usaha  Tani  melalui  Model Konsolidasi Corporate Farming. Jurnal Perencanaan , 5 , 13 – 24.
BPS, [Badan Pusat Statistik]. (2017). Kajian
Konsumsi Bahan Pokok 2017. Badan
Pusat Statistik. Jakarta. BPS,  [Badan  Pusat  Statistik].  (2019).  JK Sampaikan Hasil KSA. https://www.bps.go.id/news/2018/10/ 24/245/jk-sampaikan-hasil- ksa.html(Accessed Sept 29, 2020).
BPS,  [Badan  Pusat  Statistik].  (2020a).
Impor  Beras  Menurut  Negara  Asal Utama, 2000 – 2019. https://www.bps.go.id/statictable/201
4/09/08/1043/impor-beras-menurut- negara-asal-utama-2000- 2019.html(Accessed Sept 29, 2020).

## BPS,  [Badan  Pusat  Statistik].  (2020b).
Statistik  Daerah  Daerah  Istimewa
Yogyakarta  2020 .  Badan  Pusat Statistik Daerah Istimewa Yogyakarta. Yogyakarta.
Dave,  C.  P.,  Joshi,  R.,  &  Srivastava,  S.  S. (2015).  A  Survey  on  Geometric Correction  of  Satellite  Imagery. International  Journal  of  Computer Applications , 12 (116), 0975 – 8887.
FAO, [Food and Agriculture Organization].
(2009).  Land  grab  or  development opportunity?. E.Book. Diakses:
http://www.fao.org/3/a-ak241e.pdf. [29 September 2020].
Field,  A.  (2009). Discovering  Statistics Using  SPSS  (Third  Edition) .  SAGE Publisher. California.
Ichwandi, I. (2014). Membumikan Kebijakan Ketahanan Pangan. Risalah Kebijakan Pertanian Dan Lingkungan , 1 (2), 97 – 104.
Keumala,  C.  M.,  &  Zainuddin,  Z.  (2018).
Indikator Kesejahteraan Petani melalui Nilai Tukar Petani (NTP) dan Pembiayaan  Syariah  sebagai  Solusi.
Jurnal Ekonomi Islam , 1 (9), 129 – 149.
Marshelia, D., Sutrisno, J., & Ferichani, M. (2017).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Nilai  Tukar  Petani Padi  di  Kecamatan  Karanganom Kabupaten  Klaten. Jurnal  AGRISTA , 5 (1), 163 – 172.
Nirmala, A. R., Hanani, N., & Muhaimin, A. W.  (2016).  Analisis  Faktor  Faktor yang  Mempengaruhi  Nilai  Tukar Petani Tanaman Pangan di Kabupaten Jombang. Jurnal  Habitat , 27 (2),  66 – 71.
Parveen,  S.,  Basheer,  J.,  &  Praveen,  B. (2018). A Literature Review on Land Use Land Cover Changes. IJAR , 6 (7),
1 – 6. https://doi.org/10.21474/IJAR01/732 7
Patiung,  M.  (2018).  Analisis  Nilai  Tukar Petani (NTP)  Kabupaten Bondowoso Tahun  2018. Prosiding  Seminar Nasional:  Pembangunan  Pertanian Dan  Peran  Pendidikan  Tinggi Agribisnis: Peluang & Tantangan Di Era Industri 4.0 . Universitas Jember. Jember.
Setiawana, Y., Prasetyo, L. B., Pawitan, H.,
Liyantono,  Syartinilia,  &  Wijayanto, A. K Permatasari, P. A Syafrudinf, H.
A  Hakim,  P.  R.  (2018).  Pemanfaatan
Fusi  Data  Satelit  Lapan-A3/IPB  dan Landsat  8  untuk  Monitoring  Lahan Sawah. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya  Alam  Dan  Lingkungan , 1 (8), 67 – 76.
Suharyanto, Mahaputra, K., Arya, N. N., &
Rinaldi, J. (2016). Faktor Penentu Alih Fungsi Lahan Sawah di Tingkat Rumah Tangga Petani dan Wilayah di Provinsi
Bali.
Jurnal Pengkajian Dan Pengembangan  Teknologi  Pertanian ,
19 (1), 9 – 22.