## DETEKSI KONDISI KETAHANAN PANGAN BERAS MENGGUNAKAN PEMODELAN SPASIAL KERENTANAN PANGAN

## Correlation Detection of Food Rice Security Using Spatial Modelling of Food Vulnerability
Dede Dirgahayu a , I Nengah Surati Jaya b , Sri Hardiyanthi Purwadhi c , M. Ardiansyah d , H. Triwidodo e a Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680  dede_dirgahayu03@yahoo.com b Departemen Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB, Bogor 16680
c Lembaga Antariksa dan Penerbangan Nasional (LAPAN)
d Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
e Departemen Proteksi Tanaman, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB, Bogor 16680
Abstract. In 2005 and 2009, BKP and WFP has provided food security conditions in Indonesia on Food Insecurity Map which were developed using food availability, food accessibility, food absorption and food vulnerability. There are 100 out of 265 dis- tricts in Indonesia or about 37,7%, which fall into the vulnerable to very vulnerable categories, where 11 districts were found in Java. The main objective of this research is to develope a spatial model of the rice production vulnerability (KPB) based on Re- mote Sensing and GIS technologies for estimating the food insecurity condition. Several criteria used to obtain food vulnerability information are percentage level of green vegetation (PV), rainfall anomaly (ACH), land degradation due to erosion (Deg), and paddy harvest failure due to drought and flood in paddy field (BK). Dynamic spatial information on the greenness level of land cover can be obtained from multitemporal EVI (Enhanced vegetation Index) of MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectro- radiometer) data. Spatial information of paddy harvest failure caused by drought and flood was estimated by using vegetation index, land surface temperature, rainfall and moisture parameters with advance image processing of multitemporal EVI MODIS data. The GIS technology were used to perform spatial modelling based on weighted overlay index (multicriteria analysis). The method for computing weight of factors in the vulnerability model was AHP (Analytical Hierarchy Process). The spatial model of production vulnerability (KPB) developed in this study is as follows: KPB = 0,102 PV + 0,179 Deg + 0,276 ACH + 0,443 BK. In this study, level of production vulnerability can be categorized into six classes, i.e.: (1) invulnerable; (2) very low vulnerability; (3) low vulnerability; (4) moderately vulnerable; (5) highly vulnerable; and (6) extremely vulnerable. The result of spatial mod- elling then was used to evaluate progress production vulnerability condition at several sub-districts in Indramayu Regency. Ac- cording  to  the  investigation  results  of  WFP  in  2005, this area  fall  into  moderately  vulnerable  category.  Only  few  sub-districts that fall into highly and extremely vulnerable during the period of May ~ August 2008, namely: Kandanghaur, Losarang, part of Lohbener, and Arahan.
Keywords: remote sensing, GIS, food vulnerability, vegetation index, AHP
(Diterima: 22-05-2012; Disetujui: 09-07-2012)

## 1. Pendahuluan
Pemenuhan pangan untuk dapat hidup sehat dan ak- tif bagi setiap individu merupakan salah satu hak azasi manusia  yang  hakiki.  Pemerintah  Indonesia  turut memberikan komitmen yang tinggi untuk mengurangi jumlah penduduk miskin yang rawan pangan dan gizi. Hal  itu  sejalan  dengan World  Food  Summit (WFS) tahun  1996  dan  ditegaskan  kembali  pada  WFS  tahun 2001  di  Roma  bahwa  dari  800  juta  penduduk  dunia yang  kelaparan  diharapkan  dapat  dikurangi  sepa- ruhnya pada tahun 2015.
Pada  Undang-Undang  No.  7  Tahun  1996,  Pasal  1 Ayat 17 tentang Pangan, dilanjutkan dengan Peraturan Pemerintah  Nomor  68  Tahun  2002,  Bab  I,  Pasal  1, tentang  Ketahanan  Pangan  serta  UU  No  41  Tahun 2009,  Pasal  1  Ayat  10,  tentang  Perlindungan  Lahan Pertanian  Pangan  berkelanjutan,  disebutkan  bahwa ketahanan pangan adalah kondisi terpenuhinya pangan bagi  setiap  rumah  tangga,  tercermin  dari  tersedianya pangan  yang  cukup  baik  jumlah  maupun  mutunya,
aman  dikonsumsi,  tersebar  merata  dan  terjangkau. Sasaran  dari  ketahanan  pangan  adalah  masyarakat yang  secara  berlanjut  mampu  mengkonsumsi  pangan dengan gizi seimbang dan baik.
Tiga  aspek  Ketahanan  Pangan  yang  perlu  dipenuhi adalah  (1)  ketersediaan  pangan  yang  cukup  untuk  se- luruh  penduduk  (volume,  keragaman,  mutu,  aman dikonsumsi,  (2)  distribusi  atau  pasokan  pangan  yang merata ke seluruh wilayah, harga stabil dan terjangkau, sehingga  rumah  tangga  mampu  mengakses  cukup pangan,  serta  (3)  pola  konsumsi  yang  sesuai  kaidah gizi  dan  kesehatan  (jumlah,  mutu,  gizi,  dan  aman) (BKP  dan  WFP  2005).  Individu  masyarakat  mem- peroleh  gizi  yang  cukup  untuk  tumbuh,  sehat  dan produktif. Faktor lainnya yang mempengaruhi kondisi ketiga aspek ketahanan pangan adalah aspek kerentan- an  ( vulnerability )  yang  menunjukkan  kondisi  faktor lingkungan  yang  berpotensi  menyebabkan  penurunan hingga kegagalan panen/produksi pangan.
Pada  tahun  2005  dan  2009,  BKP  dan  WFP  telah menyajikan  kondisi  ketahanan  pangan  di  Indonesia
pada  Peta  Kerawanan  Pangan  ( Food  Insecurity )  yang dibangun  menggunakan  faktor  ketersediaan  pangan, akses  pangan,  penyerapan  pangan  dan  kerentanan pangan.  Ada  sebanyak  100  dari  265  kabupaten  atau sekitar 37,7 % yang termasuk ke dalam kategori rawan hingga  sangat  rawan,  dengan  11  kabupaten  di  an- taranya  adalah  kabupaten-kabupaten  yang  ada  di  Pu- lau Jawa.
Faktor  lainnya  yang  mempengaruhi  kondisi ketahanan  pangan  di  atas  adalah  aspek  kerentanan ( Vulnerability )  yang  menunjukkan  potensi  kondisi faktor-faktor  lingkungan  yang  dapat  menyebabkan rawan bencana, sehingga dapat menyebabkan kegaga- lan  panen/produksi  pangan  (DKP  dan  WFP  2003). Permasalahan  akan  timbul  jika  salah  satu  atau  lebih dari  aspek  ketahanan  pangan  tersebut  tidak  terpenuhi dan tercapai dengan optimal. Rawan pangan yang ter- jadi  terus  menerus  akan  menyebabkan  bencana  ke- manusiaan yang terjadi akibat daya dukung lahan dan lingkungan  untuk  menunjang  produksi  pangan  tidak optimal  serta  faktor  ekonomi,  sosial  dan  budaya masyarakat  tidak  bisa  mengakses  untuk  memperoleh kebutuhan  pangan  yang  cukup.  Faktor-faktor  lahan dan  kondisi  lingkungan  yang  menurun  dapat  me- nyebabkan  kerentanan  yang  meningkat  terhadap bencana  ekologis,  yang  menyebabkan  kegagalan panen  dan  produksi  pangan,  sehingga  menimbulkan kondisi rawan pangan.
Kebijakan  penyelenggaraan  pembangunan  iptek terkait  ketahanan  pangan  di  Indonesia  dirumuskan antara lain dalam Agenda Riset Nasional (2006–2009). Dalam  kaitan  ini  Kementerian  Riset  dan  Teknologi telah  mengawali  pembentukan  Kelompok  Kerja  SIG Ketahanan Pangan yang bertugas untuk melaksanakan Sinergi Penyediaan  Data dan  Informasi  Sumber Daya Alam  untuk  Mendukung  Ketahanan  Pangan,  dengan memadukan  berbagai  data  dan  informasi  dari  instansi pemerintah  mencakup  BAKOSURTANAL,  LAPAN, Balai  Besar  Sumber  Daya  Lahan  Pertanian,  Badan Ketahanan  Pangan,  BMG,  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan. Kementerian Negara Ristek dalam kedudukannya    sebagai  koordinator  Pokja  memiliki program  untuk  menyusun  model  untuk  mengem- bangkan Sistem Informasi Spasial untuk fokus Pangan yang dapat diakses secara terbuka, termasuk pengem- bangan peta-peta potensi pangan di daerah.
Perkembangan  teknologi  satelit  sampai  saat  ini  te- lah  dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan  di  atas (bencana  ekologis),  yaitu  dengan  diluncurkannya satelit Terra dan Aqua yang memiliki sensor MODIS. Dengan  tersedianya  data  MODIS (Moderate  Resolu- tion Imaging Spectroradiometer) dari satelit Terra dan Aqua  yang  memiliki  resolusi  spasial  (250  m,  500  m, dan  1000  m)  dan  jumlah  kanal  (36  kanal)  serta pengamatan  harian,  maka  diharapkan  informasi  peru- bahan  kondisi  pertanian,  terutama  lahan  sawah  dan tanaman padi dapat dideteksi lebih akurat. Pusat Pem- anfaatan Penginderaan Jauh telah melakukan kegiatan pemantauan  perkembangan  pertumbuhan  tanaman padi  serta  potensi  banjir  dan  kekeringan  lahan  sawah di pulau Jawa menggunakan satelit MODIS.
Penelitian-penelitian yang menggunakan pemodelan  spasial  dengan  penerapan  data  satelit inderaja  dan  SIG,  terutama  yang  menyangkut  aspek lingkungan terkait dengan kerentanan produksi belum banyak  dilakukan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Nurmalina  (2007)  tentang  Neraca  Ketersediaan  Beras dan Pramudia (2008) tentang pengaruh hujan terhadap kerentanan  produksi  padi  masih  menggunakan  data tabular  berbasis  kabupaten.  Irawan  (2005)  melakukan penelitian  "Analisis  Ketersediaan  Beras  Nasional Suatu  Kajian  Simulasi  Pendekatan  Sistem  Dinamis". Penelitian  yang  dilakukan  mengabaikan  pengaruh faktor  lingkungan  serta tidak  spasial.  Badan Ketahanan  Pangan,  Departemen  Pertanian  dan  WFP ( World Food Programme ) pada tahun 2005 dan 2009 telah  memetakan  daerah-daerah  kabupaten  yang berpotensi  rawan  pangan  ( Food  Insecurity  Atlas ) berdasarkan  data  sekunder  dalam  format  tabular  (non spasial). Hasil analisis menunjukkan seratus kabupaten  di  Indonesia  memiliki  kondisi  Ketahanan pangan  agak  rendah,  sehingga  perlu  mendapat prioritas untuk menanggulanginya.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membuat  informasi spasial ketahanan pangan sementara (transien) ditinjau dari aspek lingkungan, yaitu berdasarkan aspek keren- tanan  pangan  ( food  vulnerability )  yang  dapat  me- nyebabkan  potensi  penurunan  produksi  padi  (beras) akibat  kegagalan  panen  (puso).  Pendekatan  dilakukan melalui  penyusunan  model  spasial  beberapa  indikator kerentanan  menurut  DKP  dan  WFP  (2003),  seperti Anomali Curah Hujan, Persentase Vegetasi, degradasi lahan  pertanian  akibat  Erosi,  Kekeringan,  dan  Banjir pada  lahan  padi  sawah  di  Kabupaten  Indramayu,  se- hingga  dapat  diketahui  sebaran  spasialnya  sampai tingkat Kecamatan.

## 2. Metodologi
Lokasi  yang  akan  dianalisis  kondisi  tingkat  keren- tanan  rawan  pangan  adalah  Kabupaten  Indramayu, Jawa Barat. Alasan dipilihnya lokasi ini karena daerah ini sering  mengalami banjir dan kekeringan  yang  me- nyebabkan  kegagalan  panen  (puso).  Padahal  daerah Indramayu termasuk salah satu sentra produksi padi di Jawa  Barat,sehingga  perlu  dilakukan  pemantauan kondisi lahan pertanian di daerah ini secara kontinyu.
Kerentanan Pangan di suatu daerah merupakan rep- resentasi  dari  kondisi  4  kriteria/faktor  yang  dimiliki, yaitu:
(1) Persentase  Luas  lahan  bervegetasi  rapat,  antara lain  Hutan,  Perkebunan,  dan  Sawah.  Informasi spasial  dapat  diperoleh  dari  hasil  pengolahan  citra ( Image  Processing )  data  satelit  MODIS  melalui parameter Indeks Vegetasi (IV). Kriterianya adalah sebagai berikut :
PV (%) = (100*IVh ) / A (1)
IVh  =  luas  piksel-piksel  yang  memiliki  nilai  EVI  > EVI_max  (EVI  maksimum  tanaman  di  lahan  sawah,
berdasarkan  analisis  spasial  EVI  multemporal).  Per- sentase  dihitung  berdasarkan  9  piksel  disekelilingnya dalam  suatu  kotak  ( window )  bergerak  ukuran  3x3 piksel
A= luas area berbasis desa atau total jumlah piksel dalam suatu box filter.
EVI=2,5*(R2–R1)/(1+R2+6*R1–7,5*R3) (2)
R1,  R2,  dan  R3:  Reflektansi  (komposit  8  harian) kanal  Infra  Merah  Dekat,  Merah,  dan  Biru  data MODIS  yang  telah  terkoreksi  radiometrik  dan  ge- ometrik dengan resolusi spasial 250 m.  Dengan krite- ria  ini,  maka  suatu  daerah  yang  tidak  memiliki  area hutan  dapat  diperoleh  informasi  spasial  persentase vegetasinya, terutama lahan sawah.
(2) Anomali  Curah  hujan  (ACH),  merupakan  rasio rata-rata curah hujan pada periode bulanan, kuartal, atau  tahunan  (CHp)  terhadap  nilai  hujan  rataan selama 10-30 tahun (CHr);
ACH = 100 * (CHp-CHr) / CHr = 100*CHp/CHr – 1)
(3)
(3) Persentase  Luas  areal  pertanian/sawah  yang  Puso (resiko gagal panen), akibat banjir, kekeringan dan hama  penyakit.  Potensi  puso  dapat  diprediksi dengan sistem peringatan dini kekeringan dan ban- jir pada  lahan  pertanian,  terutama  sawah.  Parame- ter yang digunakan adalah hujan, suhu permukaan, Indeks Vegetasi, dan Kelengasan lahan yang dapat diturunkan dari data MODIS.
(4) Persentase  Luas  areal  yang  mengalami  resiko Degradasi  lahan  akibat  erosi,  banjir  atau  longsor. Besarnya  Erosi  per  tahun  bisa  diprediksi  dengan persamaan  RUSLE  ( Revised  Universal  Soil  Loss Equation ),  dengan  input  Erosivitas  Hujan  (R), erodibilitas atau kepekaan tanah terhadap erosi (K), faktor  besar  dan  panjang  lereng  (LS),  dan  faktor vegetasi dan pengolahan (CP). Persamaan umumnya adalah sebagai berikut :
A = R*K*LS*C*P (4)
Persentase  area  yang  mengalami  degradasi  akibat erosi dihitung berdasarkan besarnya erosi dalam kate- gori  kelas  berat  dan  sangat  berat  (Arsyad  2006)  dan Keputusan  Ditjen  Reboisasi  dan  Rehabilitasi  Depar- temen Kehutanan No. 041/Kpts/V/1998.
Untuk menilai tingkat Kerentanan Pangan, maka se- tiap  kriteria  dibagi  menjadi  6  kelas  sub  kriteria  ber- dasarkan  kisaran  nilai  tertentu  yang  memiliki pengaruh  relatif  terhadap  6  tingkat  kerentanan. Struktur hirarki keputusan penilaian tingkat Kerentan- an Rawan Pangan dapat dilihat pada Gambar 1.
Berdasarkan  struktur  hirarki  pada  Gambar  1,  maka dapat  disusun  hubungan  antara  tingkat  Kerentanan dengan  faktor/kriteria  yang  mempengaruhi  tingkat Kerentanan  tersebut.  Hubungan  tersebut  dihimpun dalam  beberapa  aturan  ( rules )  yang  dapat  dibuat maksimum  sebanyak  1296 rules ,  sehingga  semua kemungkinan kombinasi dari 6 level sub kriteria pada 4  faktor  tersebut  dapat  ditentukan  kategori  tingkat kerentanannya. Dengan bantuan sistem komputer yang dapat  mengolah  data  spasial,  maka  sub  faktor/kriteria dapat dibagi lebih detail lagi menjadi 100 skor dengan metode  rating  ( scoring ).  Selanjutnya  beberapa kemungkinan  kombinasi  yang  dihasilkan  harus  diten- tukan  kategori/kelas  tingkat  Kerentanan  Pangannya dalam  6  kelas.  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu metode  yang  komprehensif  untuk  pengambilan  kepu- tusan dari banyak kemungkinan yang melibatkan data spasial, yaitu melalui Pemodelan Spasial.
Pembobotan setiap faktor dalam metode AHP dihi- tung  berdasarkan  penilaian  pakar  dalam  suatu  matrik perbandingan berpasangan dari penilaian semua pakar. Kuesioner yang telah disebarkan adalah sebanyak em- pat  buah  kepada  dua  pakar  di  IPB  dan  dua  pakar  di BKP, Kementerian Pertanian. Sebagai contoh Tabulasi matrik  berpasangan  hasil  penilaian  pakar  disajikan pada Tabel 1.
Perhitungan  nilai  bobot  berdasarkan  hasil  nilai gabungan  beberapa  pakar  (X n )  dengan  menggunakan formula rata-rata geometrik pada persamaan 5.
Xg = (X 1 X 2 X 3 ...X n ) 1/n (5)
Selanjutnya  nilai-nilai  Xg  tersebut  disusun  dalam suatu  tabel  matrik  untuk  menghitung  bobotnya menggunakan SW Expert Choices.
Bobot setiap kriteria ditentukan dengan menggunakan  metode  AHP (Analytical  Hierarchy Process) berdasarkan  penilaian  beberapa  pakar  (dari isian  kuisoner).  Skoring  setiap  sub  kriteria  pada  mas- ing-masing faktor yang menunjukkan pengaruh relatif terhadap  Kerentanan  Pangan  dilakukan  dengan menggunakan  metode  rating  dengan  skala  100.  Nilai skor di antara batas-batas kriteria yang telah disarank- an  oleh  BKP  dan  WFP  diperinci  berdasarkan  persa- maan regresi dari hasil plot. Hasil plotnya dapat dilihat pada Gambar 2 - 5.

## Tabel 1. Matrik berpasangan hasil penilaian pakar
Vegetasi Hujan Degradasi Kekeringan, Banjir Vegetasi 1 ½ 1/2 ¼ Hujan 2 1 1 1/3 Degradasi 2 2 1 ½ Kekeringan, Banjir 4 3 2 1
Gambar 1. Hierarki pengambil keputusan penilaian kerentanan rawan pangan
Gambar 2. Penentuan skor % vegetasi
Gambar 3. Penentuan skor anomali hujan
Gambar 4. Penentuan skor degradasi
y = 0.007x 2 - 1.7109x + 101.53 R 2 = 0.9987 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 % Luas Hutan Skor y = -0.0078x 2 - 2.0304x - 11.424 R 2 = 0.9966 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 -90 -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 % Anomali Hujan Skor y = -0.0242x 2 + 3.5117x - 1.4752 R 2 = 0.9945 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 5 10 15 20 25 30 35 40 % Luas Degradasi Skor y = -0.0472x 2 + 4.7183x - 6.0803 R 2 = 0.9975 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 5 10 15 20 25 30 35 40 % Luas Puso Skor
Level 0 : Tujuan/Sasaran Level 1 : Faktor Level 3 : Alternatif ( choices ) Level 2 : Sub Faktor 2.Sangat rendah  3. Rendah 1.Tidak Rentan 5. Tinggi  6.Sangat Tinggi
4.Agak Tinggi % Vegetasi 1. > 60 % 2. 50 – 60 % 3. 40 – 50 % 4. 30 – 40 % 5. 20 – 30 % 6. <20 % % Anomali Hujan 1. < 1 % 2. 1 – 10 % 3. 10 – 20 % 4. 20 – 30 % 5. 30 – 50 % 6. > 50 % % Degradasi 1. < 1 % 2. 1 – 5 % 3. 5 – 10 % 4. 10 – 20 % 5. 20 – 30 % 6. > 30 %

## Tingkat Kerentanan
Pangan 1. < 1 % 2. 1 – 3 % 3. 3 – 5 % 4. 5 – 10 % 5. 10 – 15 %
6. > 15 %
% Banjir, Kekeringan
Penentuan  skor  setiap  sub  kriteria  dihitung  ber- dasarkan formula sebagai berikut:
(1) Faktor Vegetasi : PV_Skor = 0,007X 1 2 – 1,7109X 1 + 101,53 (6) (2) Faktor Anomali Hujan : ACH_Skor = -0,0078X 2 2 – 2,0304X 2 – 11,424 (7) (3) Faktor Degradasi Lahan :  Deg_Skor = -0,0242X 3 2 + 3,5117X 3 – 1,4752 (8) (4)  Faktor  Banjir/Kering  :  BK_Skor  =  -0,0472X 4 2 + 4,7183X 4 – 6,080 (9)
Kriteria tingkat Kerentanan Rawan Pangan menjadi 6  kelas  dilakukan  dengan  asumsi  semua  kelas memiliki  peluang  yang  sama,  sehingga  selang  antar kelas memilki kisaran nilai yang sama pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria penentuan kategori tingkat kerentanan rawan
pangan No Kisaran rentan skor (Y) Choices RentanKelas 1 <= 17 1 Sangat Tahan Pangan 2 18 – 34 2 Tahan Pangan 3 35 – 51 3 Cukup Tahan Pangan 4 52 – 68 4 Agak Rawan Pangan 5 69 – 85 5 Rawan Pangan 6 >85 6 Sangat Rawan Pangan
Model  Spasial  yang  telah  dihasilkan  dapat digunakan untuk membuat sebaran spasial Kerentanan Rawan  Pangan  menggunakan  perangkat  lunak  SIG yang  tersedia,  misalnya  ArcView  3.3.  Implementasi model  spasial  tersebut  dilakukan  dengan  teknik overlay  terbobot.  Data  masukannya  merupakan informasi spasial berupa format grid atau vektor (shp) dari  4  layer  yang  digunakan.  Atribut  setiap  layer merupakan  nilai  skor  dari  setiap  sub  faktor  pada kriteria  yang  dimiliki  suatu  unit  spasial  pada  suatu area, misalnya unit spasial yang berbasis desa.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Informasi Spasial Faktor Ekologi di Kabupaten Indramayu
Hasil  ekstraksi  informasi  faktor  ekologi  yang menentukan tingkat Kerentanan Pangan di Kabupaten Indramayu pada Kuartal kedua (Mei – Agustus) tahun 2006  hingga  level  kecamatan  disajikan  pada  Gambar 6-9.
Sebaran  spasial  Persentase  Vegetasi  dapat  dilihat pada Gambar 6. Berdasarkan Gambar 6 menunjukkan bahwa  area  yang  memiliki  persentase  vegetasi  tinggi (  >  60  %)  berada  di  sebelah  Selatan,  yaitu  di Kecamatan  Gantar,  Terisi,  Cikedung  dan  Krangkeng. Sedangkan di bagian tengah dan Utara sebagian besar area  memiliki  peresentase  vegetasi  rendah  (  <  20  %), meliputi  Kecamatan  Haurgeulis,  Gabuswetan,  dan
Widasari.  Anomali  Hujan  yang  tinggi  terjadi  di sebelah barat dan Utara, sedangkan di sebelah Selatan memiliki  anomali  yang  kecil  (  <  10  %),  seperti  pada Kecamatan  Widasari,  Bangodua,  dan  Kertasemaya. Kasus puso ( > 25 %) terjadi di bagian tengah ,  yaitu kecamatan Kandanghaur, Losarang, dan Lohbener.
Suatu bulan berada dalam kondisi hujan normal jika rasio antara  hujan bulanan  yang bersangkutan dengan rataan  hujan  klimatologinya  berkisar  antara  85  – 115  %.  Jika  dinyatakan  dalam  anomali  atau  deviasi hujan,  maka  suatu  bulan  dinyatakan  dalam  kondisi normal  jika  curah  hujannya  memiliki  kisaran  -15  % sampai dengan 15 %.
Hasil análisis spasial menunjukkan bahwa Anomali Curah  Hujan  (ACH)  bernilai  negatif  yang  tinggi  (<  - 70%)  pada  periode  Mei  –  Agustus  2008  terjadi  di bagian  utara  (Patrol  dan  Losarang),  hingga  bagian selatan seperti pada Kecamatan Lelea, Sukagumiwang, Tukdana,  dan  Cikedung  (lihat  Gambar  7).  Area  yang memiliki  ACH  <  -70%  tersebut  diperkirakan  akan mengalami  kekeringan,  terutama  di  Kecamatan Losarang dan Kandanghaur, karena nilai PV nya juga rendah.
Tabel 3. Luas sawah yang mengalami puso padi akibat kekeringan dan banjir di Indramayu
Sumber : Dinas Pertanian Kabupaten Indramayu
Kegagalan  panen  (puso)  tanaman  padi  secara langsung  dialami  akibat  kejadian  banjir,  kekeringan, dan  hama  penyakit  tanaman  oleh  organisme pengganggu tanaman (OPT). Kondisi Persen Vegetasi dan anomali hujan (ACH) tidak langsung menyebabkan  kegagalan  panen,  tetapi  berpengaruh terhadap  tingkat  kekeringan  yang  ditunjukkan  oleh nilai  PV  rendah  dan  ACH  yang  besar  (negatif  di bawah  normal),  sedangkan  banjir  dipengaruhi  oleh nilai  ACH  yang  besar  positif  (di  atas  normal). Karakteristik bencana di kabupaten Indramayu selama sepuluh tahun terakhir sebagian besar didominasi oleh kekeringan  dan  banjir.  Kekeringan  pada  umumnya terjadi  pada  musim  kemarau,  yaitu  pada  saat  tanam kedua  pada  periode  panen  catur  wulan  kedua  (Mei  - Agustus).  Sedangkan  bencana  banjir  terjadi  pada musim penghujan, saat musim tanam Oktober- Maret, yaitu pada periode panen Januari-April. Kejadian puso akibat kekeringan dan banjir di Kabupaten Indramayu disajikan pada Tabel 3.
Tahun Banjir (Ha) Kekeringan (Ha) 2002 3,071 8,026 2003 - 25,646 2004 11,497 3,026 2005 276 2,666 2006 18,140 16,546 2007 1,867 14,803 2008 5,230 28,615 2009 3,039 2,459
Rawan  kekeringan  lebih  banyak  terjadi  di Kabupaten  Indramayu,  terutama  pada  periode  bulan Mei-Agustus. Tanaman padi yang mengalami kekeringan  kategori  kelas  berat  dan  sangat  berat diprediksi  akan  mengalami  kegagalan  panen  (puso), seperti  yang  dialami  di  Kecamatan  Kandanghaur  dan Losarang  pada  Mei-Agustus  2008  (Gambar  3.1). Berdasarkan  hasil  análisis  spasial  menunjukkan potensi  gagal  panen/puso  (>  25%)  dengan  skor  >  70 lebih  banyak  terjadi  di  bagian  tengah,  yaitu Kecamatan Kandanghaur, Losarang, Lohbener, Arahan, sebagian Gabuswetan dan Sliyeg (Gambar 8). Erosi  yang  terjadi  di  Indramayu  pada  periode Januari-April 2006 termasuk kategori ringan, walaupun  curah  hujan  pada  Januari-Februari  tahun 2006  cukup  besar  (>  200  mm).  Kondisi  tersebut disebabkan  oleh  faktor  LS  yang  kecil  akibat  dari sebagian  besar  area  memiliki  faktor  kelerengannya yang kecil serta faktor persentase vegetasi yang tinggi pada  periode  Januari-April.  Sebaran  spasial  kategori kelas laju erosi disajikan pada Gambar 9. Lokasi yang mengalami laju erosi kategori kelas ringan dan sedikit sedang  terjadi  di  sebelah  barat  daya  yang  meliputi Kecamatan Gantar, Haurgeulis, Trisi, dan Kroya.

## 3.2. Implementasi Pemodelan Spasial untuk Menentukan Tingkat Kerentanan Produksi Beras
(KPB)
Informasi  sebaran  spasial  KPB  dapat  diperoleh dengan  cara  mengoverlay  4  layer  input,  yaitu  Persen-
tase Vegetasi (PV), Anomali Hujan (ACH), Degradasi (BK),  dan  Puso  yang  telah  diberi  skor  berdasarkan metode  Rating,  seperti  yang  telah  disebutkan  pada bagian  metode.  Pemodelan  spasial  dapat  dilakukan dengan  modul  Grid  Analysis  yang  telah  disediakan oleh  SW  ArcView.  Penilaian  Gabungan  Pakar  dan hasil síntesis dengan  metode AHP  menghasilkan nilai eigen/bobot  setiap  faktor,  yaitu:  0,102;  0,276;  0,179; dan  0,443  dengan  konsitensi  nilai  rasio  (CR)  =  0.01. Dengan  demikian  model  spasial  yang  dihasilkan  ada- lah sebagai berikut:

## 𝐾𝑃𝐵 = 0,102 𝑃𝑉 +  0,179 𝐷𝑒𝑔  +  0,276 𝐴𝐶𝐻 +  0,443 𝐵𝐾
Zona  Kerentanan  Pangan  berdasrkan  model  spasial tersebut disajikan pada Gambar 10.
Kondisi  kerentanan  sangat  tinggi  (rawan  gagal panen)  terjadi  di  sebelah  Selatan  Kecamatan  Kan- danghaur, Losarang, sebagian Lohbener, dan sebagian Timur  Krangkeng.  Secara  keseluruhan  Kondisi Ketahanan  PanganKabupaten  Indramayu  berada  pada kategori  kelas  3  atau  Cukup  Tahan  Pangan,  dengan catatan  ada  beberapa  kecamatan  yang  mengalami kondisi  Agak Rawan  hingga  Sangat Rawan. Kecama- tan yang mengalami kondisi rentan pangan pada kate- gori  rawan  tersebut  harus  diperhatikan  untuk  dil- akukan tindakan dan kebijakan menangulanginya oleh Pemda setempat.
Gambar 7. Persentase anomali hujan di Kabupaten Indramayu pada Mei-Agustus 2008
Gambar 8. Persentase potensi puso akibat kekeringan di Kabupaten Indramayu pada Mei-Agustus 2008
Gambar 9. Persentase degradasi lahan akibat erosi di Kabupaten Indramayu pada Januari-April 2006
Gambar 10. Tingkat kerentanan pangan di Kabupaten Indramayu pada Mei-Agustus 2008

## 4. Kesimpulan
Sebaran  spasial  Kondisi  Kerentanan  Pangan  serta informasi posisi dan lokasinya dapat diketahui melalui pemodelan  spasial  dengan  menggunakan  bantuan teknologi  SIG  (Sistem  Informasi  Geografis).  Kondisi lingkungan  yang  dapat  menyebabkan  peningkatan Kerentanan Pangan pada level area yang lebih rendah perlu  diwaspadai,  walaupun  berdasarkan  penilaian secara  keseluruhan  suatu  daerah  termasuk  kategori Cukup Tahan Pangan.

## Daftar Pustaka
[1] Badan  Ketahanan  Pangan,  2005.  Peta  Kerawanan  Pangan Indonesia. Departemen Pertanian, Jakarta.
[2] Departemen  Kehutanan,  1998.  Pedoman  Penyusunan Rencana  Teknik  Rehabilitasi  Teknik  Lapangan  Dan Konserervasi  Tanah  Daerah  Aliran  Sungai.  Departemen  Ke- hutanan, Jakarta.
[3] Dinas  Pertanian  Kabupaten  Indramayu,  2007.  Laporan  Ta- hunan  2006.  Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan  Kabupaten Indramayu, Indramayu.
[4] Dinas  Pertanian  Kabupaten  Indramayu,  2009.  Laporan  Ta- hunan  2008.  Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan  Kabupaten Indramayu, Indramayu.
[5] Irawan,  2005.  Analisis  Ketersediaan  Beras  Nasional:  Suatu Kajian  Simulasi  Pendekatan  Sistem  Dinamis.  Dalam  E. Husen,  A.  Rachman,  Irawan,  dan  F.  Agus.  [Editors].  Multi- fungsi  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan.  Pusat  Penelitian Tanah dan Agroklimat Bogor, Badan Penelitian dan Pengem- bangan Pertanian, Departemen Pertanian, Bogor, pp. 107-130.
[6] Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor.  7  tahun  1996 tentang Pangan.