Analisis Luas Lahan Sawah Berbasis Citra MODIS di Provinsi Jawa Barat Tahun 2002-2012

(1)

ANALISIS LUAS LAHAN SAWAH BERBASIS CITRA MODIS

DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2002-2012

WILONA OCTORA

DEPARTEMEN ILMU TANAH DAN SUMBER DAYA LAHAN FAKULTAS PERTANIAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

(2)

(3)

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Luas Lahan Sawah Berbasis Citra MODIS di Provinsi Jawa Barat Tahun 2002-2012 adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

(4)

ABSTRAK

WILONA OCTORA. Analisis Luas Lahan Sawah Berbasis Citra MODIS di Provinsi Jawa Barat Tahun 2002-2012. Dibimbing oleh ERNAN RUSTIADI dan LA ODE SYAMSUL IMAN.

Provinsi Jawa Barat merupakan provinsi yang mengalami alih fungsi lahan sawah terluas di Pulau Jawa sejak tahun 1999. Kondisi data statistik pertanian BPS memiliki beberapa kekurangan dalam proses pemantauan luas lahan sawah dari tahun ke tahun, sehingga diperlukan perbaikan pencatatan luas lahan sawah menggunakan citra satelit. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mendeteksi luas lahan sawah berdasarkan kelas sawah di Jawa Barat dengan data penginderaan jauh tahun 2002-2012, serta mengetahui perbedaan luas lahan sawah antara data penginderaan jauh dan data statistik pertanian BPS pada tingkat Kabupaten/Kota di Jawa Barat tahun 2002-2012. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat perbedaan luas tanam sawah yang jelas pada Kabupaten Ciamis, Bogor, Bandung, dan Purwakarta pada tahun 2002-2010 antara data BPS dan data penginderaan jauh. Luas lahan sawah di Jawa Barat pada tahun 2002-2010 menurut data penginderaan jauh citra MODIS lebih besar dibandingkan dengan luas lahan sawah menurut data statistik pertanian BPS.

Kata kunci: Jawa Barat, luas lahan sawah, MODIS, statistik pertanian

ABSTRACT

WILONA OCTORA. Analysis of Rice Field Area Based on MODIS Imagery in West Java 2002-2012. Supervised by ERNAN RUSTIADI and LA ODE SYAMSUL IMAN.

West Java is the largest province in Java Island that had been experiencing rice field land conversion since 1999. Agricultural statistic data that provide by National Statistic Agency (BPS) has several lacks in monitoring process of rice field area year to year, therefore it is required to improve other alternatives to the collected data by satellite imagery. The aims of this research were to detect rice field area based on rice field categorization in West Java derived from MODIS imagery and to obtain the differences of rice field area between MODIS imagery and agricultural statistic data of BPS from 2002 to 2012. The results showed that there were noticeable differences of rice field area in Ciamis, Bogor, Bandung, and Purwakarta districts. In West Java, rice field area during 2002 until 2010 derived from MODIS imagery were higher than those derived from agricultural statistic data of BPS.

(5)

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Pertanian

pada

Departemen Ilmu Tanah dan Sumber Daya Lahan

ANALISIS LUAS LAHAN SAWAH BERBASIS CITRA MODIS

DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2002-2012

DEPARTEMEN ILMU TANAH DAN SUMBER DAYA LAHAN FAKULTAS PERTANIAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

2014

(6)

(7)

Judul Skripsi : Analisis Luas Lahan Sawah Berbasis Citra MODIS di Provinsi Jawa Barat Tahun 2002-2012

Nama : Wilona Octora NIM : A14090037

Disetujui oleh

Dr Ir Ernan Rustiadi, MAgr Pembimbing I

La Ode Syamsul Iman, MSi Pembimbing II

Diketahui oleh

Dr Ir Baba Barus, MSc Ketua Departemen

(8)

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Maret 2013 ini ialah perubahan luas lahan sawah, dengan judul Analisis Luas Lahan Sawah Berbasis Citra MODIS di Provinsi Jawa Barat Tahun 2002-2012.

Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Ir Ernan Rustiadi dan Bapak La Ode Syamsul Iman selaku pembimbing. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada Bapak Yudi Setiawan dari Pusat Penelitian Lingkungan Hidup IPB (PPLH-IPB), serta staf dari Pusat Pengkajian Perencanaan dan Pengembangan Wilayah (P4W) yang telah membantu selama pengumpulan data, dan kepada Bapak Bambang Hendro Trisasongko selaku moderator seminar hasil penelitian serta Ibu Khursatul Munibah selaku penguji ujian skripsi yang telah memberi masukan terhadap penelitian ini. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada Alm. ayah, ibu, seluruh keluarga, serta teman-teman atas segala doa dan kasih sayangnya.

Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

(9)

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL vi

DAFTAR GAMBAR vi

DAFTAR LAMPIRAN vi

PENDAHULUAN 1

Latar Belakang 1

Tujuan Penelitian 2

TINJAUAN PUSTAKA 2

Perubahan Penggunaan Lahan 2

Padi dan Lahan Sawah 3

Konversi Lahan Sawah 4

Pertanian Padi di Jawa Barat 4

Pemanfaatan Sistem Informasi Geografi (SIG) dalam Pertanian 5

Citra MODIS 5

METODE 7

Lokasi dan Waktu Penelitian 7

Jenis Data dan Alat Penelitian 7

Metode Penelitian 8

KONDISI UMUM WILAYAH 18

Letak dan Lokasi Penelitian 18

Keadaan Iklim dan Tanah 20

HASIL DAN PEMBAHASAN 21

Luas Lahan Sawah di Jawa Barat menurut Citra MODIS Tahun 2002-2012 21 Perbedaan Luas Lahan Sawah di Jawa Barat antara Citra MODIS dan Data BPS

Tahun 2002-2012 24

SIMPULAN DAN SARAN 28

Simpulan 28

Saran 29

DAFTAR PUSTAKA 29

LAMPIRAN 31

(10)

DAFTAR TABEL

1 Jenis dan Sumber Data yang Digunakan dalam Penelitian 7 2 Proses Pengambilan Titik Contoh Pengamatan untuk Klasifikasi

Kelas Sawah di Jawa Barat 15

3 Tujuan Penelitian, Metodologi, Jenis Data, dan Hasil yang

Diharapkan 18

4 Luas Wilayah dan Luas Sawah per Kabupaten di Jawa Barat Tahun

2012 19

5 Sebaran Jenis Tanah dan Arahan Penggunaan 20

6 Rata-rata Penyusutan/Pertumbuhan Luas Lahan Sawah per Kabupaten/Kota di Jawa Barat menurut Citra MODIS Tahun

2002-2012 (Ha) 23

7 Rasio Luas Lahan Sawah antara Citra MODIS dan Data BPS 26

DAFTAR GAMBAR

1 Bagan Alir Penelitian 8

2 (a) Peta Batas Sawah BAKOSURTANAL 1990; (b) Peta Perubahan Penggunaan Lahan Sawah MODIS Jawa Barat 2001-2007 9 3 Fase Tumbuh Padi Berdasarkan Hasil Survei Tim BIMAS-21 10 4 Sebaran 1123 Titik Survei Lapang Tim BIMAS-21 di 11 5 Sebaran 108 Titik Contoh Pengamatan di Kabupaten Karawang,

Subang, dan Indramayu Tahun 2012 12

6 Hasil Penggabungan dan Pemotongan Citra MODIS 13 7 Pola Temporal EVI dan Foto Keadaan Lapang Hasil Survei Tim

BIMAS-21 Tahun 2012 13

8 Sebaran 48 Titik Contoh Pengamatan Berdasarkan Hasil Survei Tim

BIMAS-21 Tahun 2012 14

9 Proses Pengambilan Titik Contoh Pengamatan 15

10 Wilayah Administrasi Provinsi Jawa Barat 19

11 Luas Lahan Sawah di Jawa Barat menurut Citra MODIS 21 12 Rata-rata Luas Lahan Sawah di Jawa Barat menurut Citra MODIS

Tahun 2002-2012 22

13 Sebaran Penggunaan Lahan Sawah di Jawa Barat menurut Citra

MODIS Tahun 2002-2012 22

14 Perbedaan Luas Lahan Sawah di Jawa Barat Tahun 2002-2012

antara Citra MODIS dan Data BPS 24

15 Perbedaan Luas Panen dan Produksi Padi di Jawa Barat 25 16 Rata-rata Rasio Luas Lahan Sawah disetiap Tahun (dt) di Jawa Barat

(11)

DAFTAR LAMPIRAN

1 Tabel Titik Contoh Pengamatan Lapang Tim BIMAS-21 Tahun

2012 31

(12)

(13)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Ketersediaan jumlah pangan di Indonesia berkaitan dengan jumlah lahan-lahan subur. Lahan subur di Pulau Jawa memiliki potensi tinggi untuk dikembangkan sebagai penghasil pangan di Indonesia, khususnya beras. Pada tahun 2008, pulau ini menyuplai 55% produksi beras nasional dengan luas panen 5,74 ha (BPS 2009). Menurut Nurwadjedi (2011) peranan lahan sawah di Pulau Jawa sangat menentukan kestabilan produksi beras nasional. Kegagalan panen beras di Pulau Jawa dapat mengganggu ketahanan pangan nasional. Di samping itu, Peraturan Presiden No. 28 tahun 2012 tentang Rencana Tata Ruang Pulau Jawa dan Bali menyebutkan bahwa Pulau Jawa ditujukan sebagai lumbung pangan nasional. Hal ini dikarenakan Pulau Jawa memiliki sistem pertanian yang sudah tergolong maju dibandingkan dengan pulau-pulau lain di Indonesia. Sejak zaman kolonial Belanda, sistem irigasi telah dilakukan untuk pengembangan tanaman padi khususnya di Pulau Jawa (Panuju et al. 2013).

Jawa Barat merupakan provinsi yang mengalami alih fungsi lahan sawah terluas di Pulau Jawa. Menurut Arsyad dan Rustiadi (2008), luas lahan sawah di Jawa Barat mengalami penurunan hingga 0,199 juta ha dari tahun 1999. Permasalahan alih fungsi lahan sawah yang berkaitan dengan ketersediaan lahan sawah bukan merupakan hal yang mudah untuk diselesaikan hanya dengan melihat keadaan saat ini. Permasalahan tersebut harus diselesaikan secara komprehensif, sehingga perlu diamati perubahannya dari tahun ke tahun.

Kondisi data statistik pertanian dari BPS memiliki beberapa kekurangan dalam proses pemantauan perubahan penggunaan lahan sawah dari tahun ke tahun. Priyarsono (2011) memaparkan bahwa perlu perbaikan pencatatan luas sawah dengan menggunakan bantuan satelit, sehingga dapat dilakukan pemantauan dalam jangka waktu tertentu secara berkelanjutan dan hasil yang lebih akurat. Proses pemantauan luas lahan sawah dari tahun ke tahun perlu dilakukan dalam rangka perencanaan dan pengendalian tata ruang, serta Perlindungan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan (PLP2B). Laju alih fungsi lahan pertanian khususnya sawah diharapkan dapat dikendalikan dengan adanya PLP2B. Pengendalian laju alih fungsi lahan sawah dilakukan dengan menetapkan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan (LP2B). LP2B umumnya ditetapkan pada lahan sawah produktif yang secara konsisten menghasilkan pangan, sehingga diperlukan data yang akurat terkait luas lahan sawah agar ketersediaan pangan di masing-masing wilayah dapat diketahui jumlahnya.

(14)

2

perubahan penggunaan lahan. Salah satu data penginderaan jauh dari NASA (National Aeronautics and Space Administrations) yaitu MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) merupakan sebuah citra satelit yang dapat menunjukkan dinamika proses perubahan yang terjadi di atmosfer satu sampai dua hari sekali.

Pemantauan sawah dengan MODIS dapat digunakan untuk rekomendasi perencanaan ketahanan pangan dalam cakupan wilayah yang luas, karena MODIS memiliki resolusi yang rendah (250 m, 500 m, dan 1 km). Proses pemantauan sawah khususnya di provinsi Jawa Barat sedang dilakukan oleh tim Bimbingan Masyarakat (BIMAS-21) dalam rangka mengetahui perubahan luas lahan sawah dari tahun ke tahun guna mendukung perencanaan LP2B. Penelitian ini dilakukan sebagai langkah awal untuk memetakan sawah dengan resolusi rendah yang nantinya akan dikaji lebih lanjut oleh tim BIMAS-21 dalam rangka pemantauan luas lahan sawah dari tahun ke tahun guna mengetahui faktor-faktor penentu penyebab perubahan luas lahan sawah dari tahun ke tahun dan mengendalikan terjadinya alih fungsi lahan sawah di Jawa Barat. Xiao et al. (2004) menggunakan MODIS untuk memetakan lahan sawah di 13 provinsi di Cina Selatan guna mendukung data pertanian terkait padi. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa MODIS baik digunakan untuk memetakan lahan sawah dalam cakupan wilayah yang besar. Selain itu, Setiawan et al. (2011) membandingkan luas lahan sawah irigasi di Pulau Jawa tahun 2003 antara citra MODIS dan data BPS. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa luas sawah irigasi di Jawa Barat menurut citra MODIS lebih besar dibandingkan dengan luas sawah irigasi menurut data BPS.

Tujuan Penelitian

1. Mendeteksi luas lahan sawah di Jawa Barat per Kabupaten tahun 2002-2012 berbasis citra MODIS berdasarkan kelas penggunaan sawah.

2. Mengetahui perbedaan luas lahan sawah per Kabupaten di Jawa Barat tahun 2002-2012 menurut analisis citra MODIS dan data statistik pertanian dari Badan Pusat Statistik (BPS).

TINJAUAN PUSTAKA

Perubahan Penggunaan Lahan

(15)

3 tingkat pemanfaatan oleh masyarakat. Untuk aktivitas pertanian, penggunaan lahan umumnya ditentukan oleh kemampuan lahan. Kemampuan lahan adalah pengelompokan lahan berdasarkan kesesuaiannya atau kemampuannya untuk tujuan penggunaan tertentu.

Pasandaran (2006) mengemukakan bahwa paling tidak ada tiga faktor penyebab terjadinya perubahan penggunaan lahan, yaitu kelangkaan sumber daya lahan dan air, dinamika pembangunan, dan peningkatan jumlah penduduk. Jika dikaitkan dengan petani, maka faktor yang mempengaruhi perubahan penggunaan lahan dibagi menjadi faktor tidak langsung dan faktor langsung (Pakpahan et al. 1993). Faktor tidak langsung yaitu perubahan struktur ekonomi, pertumbuhan penduduk, arus urbanisasi, dan konsistensi implementasi rencana tata ruang. Faktor langsung diantaranya pertumbuhan pembangunan sarana transportasi, pertumbuhan kebutuhan lahan untuk industri, pertumbuhan sarana pemukiman, dan sebaran lahan sawah.

Padi dan Lahan Sawah

Padi merupakan komoditas pangan terpenting di Indonesia, karena mayoritas penduduk Indonesia (95%) mengonsumsi bahan pangan padi (Swastika et al. 2007). Menurut Siregar (1981) dalam Norsalis (2011), padi dibagi menjadi dua jenis berdasarkan jenis lahan untuk budidayanya, yaitu padi sawah dan padi gogo. Padi sawah adalah padi yang ditanam di dataran rendah yang tergenang dan padi gogo adalah padi yang ditanam di dataran tinggi yang kering.

Menurut Hardjowigeno et al. (2004), tanah sawah adalah tanah yang digunakan untuk bertanam padi sawah, baik terus-menerus sepanjang tahun maupun bergiliran dengan tanaman palawija. Tanah sawah berasal dari tanah kering yang diairi atau tanah rawa yang dikeringkan dengan membentuk saluran-saluran drainase. Tanah sawah terbentuk melalui proses eluviasi dan pengaruh penanaman serta pemupukan. Tanah sawah sebagian besar terbentuk di dataran rendah (lereng bawah), yaitu di lahan berbahan aluvial seperti dataran banjir, delta, dan teras. Berdasarkan jenis pengairannya, sawah dibagi menjadi dua jenis, yaitu sawah irigasi dan sawah tadah hujan. Sawah irigasi adalah sawah yang airnya berasal dari air irigasi, dan sawah tadah hujan adalah sawah yang airnya langsung berasal dari air hujan. Selain itu ada juga sawah pasang surut, yaitu sawah yang berada di daerah pasang surut, dan sawah lebak, yaitu sawah yang dikembangkan di daerah rawa.

(16)

4

sedangkan luas baku lahan sawah merupakan luas sawah secara keseluruhan (luas kotor) dikurangi dengan luas pematang/galengan dan luas saluran air.

Konversi Lahan Sawah

Lahan sawah merupakan produsen beras utama di Indonesia. Menurut Empersi (2009), keberadaan lahan sawah memberi manfaat yang sangat luas dari segi ekonomi, sosial, dan lingkungan. Maka dari itu, konversi lahan sawah dapat menimbulkan dampak yang luas pada berbagai aspek pembangunan. Sutomo (2004) dalam Empersi (2009) menjelaskan bahwa pada tahun 2000-2002 rata-rata total sawah di Indonesia yang terkonversi ke penggunaan non pertanian adalah 141,3 ribu ha per tahun. Selain itu, Sumaryanto et al. (1996) dalam Empersi (2009) menjelaskan bahwa alih fungsi lahan sawah ke non pertanian (63%) lebih tinggi dari alih fungsi lahan sawah ke pertanian non sawah (37%) di Pulau Jawa. Menurut Tambunan (2008), umumnya konversi lahan sawah menjadi daerah pemukiman dan industri banyak terjadi di wilayah-wilayah sentra produksi beras yang posisinya dekat dengan jalan raya atau tol, seperti di Jawa Barat (Karawang, Subang, Tasikmalaya, Cianjur, Sukabumi, Bandung, Purwakarta, dan Cirebon), dan beberapa daerah di Jawa Tengah, Banten, DKI Jakarta, dan Jawa Timur. Pasandaran (2006) menjelaskan, permintaan lahan cenderung tinggi pada kawasan pertanian yang sudah berkembang dengan sasaran konsumen di pinggiran kota. Konversi lahan sawah bersifat irreversibel, menurunnya produksi padi akibat konversi lahan sawah bersifat permanen. Semakin tinggi lahan yang dikonversi, maka semakin tinggi pula kerugian yang ditimbulkannya (Nurwadjedi 2011).

Berdasarkan data BPS yang terdapat dalam Christina (2011), disebutkan bahwa dalam kurun waktu 40 tahun (1970-2010), jumlah penduduk di Indonesia telah meningkat sebanyak 117 juta jiwa. Pertambahan penduduk yang tidak terkendali menyebabkan kebutuhan akan pangan meningkat. Jika konversi lahan sawah tidak dikendalikan, maka akan mengganggu kelangsungan produksi yang dapat menyebabkan terancamnya ketahanan pangan, baik ketahanan pangan daerah maupun ketahanan pangan nasional. Perlindungan lahan pertanian merupakan hal yang perlu dilakukan ketika konversi lahan sawah terus menerus terjadi. UU Nomor 18 Tahun 2012 tentang Pangan merupakan salah satu kebijakan Pemerintah dalam mengendalikan laju konversi sawah di Indonesia.

Pertanian Padi di Jawa Barat

(17)

5 Karawang dan Bekasi, karena adanya pembangunan industri di wilayah tersebut (Ashari 2003).

Jawa Barat merupakan provinsi pendistribusi padi terbesar di Indonesia. Hal ini didukung oleh kondisi agroekosistem yang baik untuk pertanian, terutama komoditas padi yang berkontribusi sebesar 17% terhadap produksi padi nasional. Luas lahan sawah di Jawa Barat 11.62% dari luas lahan sawah di Indonesia, sehingga sawah di Jawa Barat masih memiliki potensi yang baik untuk meningkatkan produksi padi (Christina 2011).

Karawang, Subang, dan Indramayu merupakan Kabupaten dengan luas sawah terbesar di Jawa Barat. Ketiga Kabupaten tersebut merupakan sentra produksi padi paling berkembang di pulau Jawa. Hal ini sudah dimulai sejak zaman kolonial Belanda dengan membangun sistem irigasi di Pulau Jawa yang bersumber dari sungai Bengawan Solo di Jawa Tengah dan sungai Cimanuk di Jawa Barat (Panuju et al. 2013).

Pemanfaatan Sistem Informasi Geografi (SIG) dalam Pertanian

Sistem Informasi Geografi (SIG) merupakan suatu sistem informasi yang mampu bekerja dengan data spasial berkoordinat geografi (Jaya 2002 dalam Empersi 2009). SIG mampu mendeteksi perubahan dengan aplikasi data dari sumber data penginderaan jauh yang berbeda. Deteksi perubahan merupakan sebuah proses identifikasi keberadaan suatu obyek atau fenomena pada waktu yang berbeda.

Barus et al. (2011) menggunakan analisis spasial dengan SIG dalam menentukan keputusan penentuan lahan pangan yang perlu dilindungi di Kabupaten Garut dengan menghitung potensi konversi lahan yang terjadi. Pengolahan data spasial yang dilakukan pada penelitian tersebut digunakan untuk mengetahui wilayah dengan kriteria Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan (LP2B). Dari kriteria LP2B tersebut, dilakukan analisis spasial untuk mengetahui dinamika konversi lahan yang terjadi di Kabupaten Garut. Survei lapang diperlukan dalam penelitian guna mendukung hasil analisis spasial yang telah dihasilkan.

Christina (2011) dalam penelitiannya menggunakan model SIG untuk proses overlay penutupan atau penggunaan lahan, kawasan hutan, dan kesesuaian lahan sawah. Proses overlay dirancang untuk klasifikasi Lahan Cadangan Pertanian Pangan Berkelanjutan (LCP2B). LCP2B merupakan lahan potensial yang dilindungi pemanfaatannya agar kesesuaian dan ketersediaannya tetap terkendali untuk dimanfaatkan sebagai LP2B pada masa yang akan datang.

Citra MODIS

(18)

6

Imaging Spectroradiometer) yang merupakan salah satu sensor dengan resolusi kasar dengan kemampuan merekam seluruh permukaan bumi dan dinamika proses perubahan yang terjadi di atmosfer dalam bentuk citra. MODIS termasuk ke dalam penginderaan jauh sistem pasif, yaitu penginderaan jauh yang menggunakan tenaga alami yang berasal dari tenaga matahari. Sensor MODIS memiliki 36 jenis kanal spektral. Tujuh diantaranya dikembangkan untuk mempelajari jenis vegetasi dan bentuk permukaan lahan, antara lain kanal biru dengan panjang gelombang 459-479 nm; kanal hijau dengan panjang gelombang 545-565 nm; kanal merah dengan panjang gelombang 620-670 nm; kanal near infrared dengan panjang gelombang NIR1: 841-875 nm dan NIR2: 1230-1250 nm;

dan kanal shortwave infrared dengan panjang gelombang SWIR1: 1628-1652 nm;

SWIR2: 2105-2155 nm dengan resolusi spasial 250 m, 500 m, dan 1 km.

Citra satelit MODIS memiliki kemampuan waktu rekam pada lokasi yang sama 8 dan 16 harian secara kontinu. Citra satelit ini dapat diunduh secara gratis melalui situs web NASA (www.ladsweb.nascom.nasa.gov). Kemampuan MODIS cukup baik digunakan khusus pada pemantauan permukaan bumi secara temporal dalam lima hal, yaitu kalibrasi, atmosfer, lahan, cryosphere (penggunaan salju dan penggunaan es), dan lautan. Pengidentifikasian lahan terutama pada lahan sawah, biasanya menggunakan dua tipe data MODIS, yaitu MOD09A1 dan MOD13A1. Penelitian ini menggunakan MODIS tipe MOD13A1, yaitu MODIS Terra (EOS PM) 16 harian yang secara efektif mengidentifikasi NDVI (Normalize Difference Vegetation Index) dan EVI (Enhanced Vegetation Index) ditinjau dari permukaan vegetasi dengan resolusi 500 m.

(19)

7

METODE

Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret 2013 hingga bulan Oktober 2013 dengan cakupan wilayah Provinsi Jawa Barat (5o 50’-7o 50’ LS dan 104o 48’

-108o 48’ BT). Analisis data dilakukan di Laboratorium Perencanaan dan

Pengembangan Wilayah Departemen Ilmu Tanah dan Sumber Daya Lahan Fakultas Pertanian Institut Pertanian Bogor dan di Pusat Pengkajian Perencanaan Pengembangan Wilayah (P4W) LPPM IPB.

Jenis Data dan Alat Penelitian

Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder. Data sekunder yang digunakan terdiri dari citra satelit MODIS tipe MOD13A1 (16 harian; resolusi 500 m; lokasi tile v:09 dan h:28). Provinsi Jawa Barat tahun 2002-2012, peta administrasi Jawa Barat, peta rupa bumi batas sawah Provinsi Jawa Barat BAKOSURTANAL tahun 1990, citra MODIS perubahan penggunaan lahan Pulau Jawa tahun 2001-2007, data luas, produksi, dan produktivitas padi Provinsi Jawa Barat dari BPS tahun 2002-2012, dan foto hasil survei lapang sawah yang dilakukan oleh tim Bimbingan Masyarakat (BIMAS-21) tahun 2012 di wilayah Pantura (Karawang, Subang, dan Indramayu).

Alat penunjang yang digunakan dalam penelitian ini adalah komputer yang dilengkapi dengan perangkat lunak pengolahan data digital citra penginderaan jauh spasial, antara lain ENVI 4.5, ArcGIS 9.3, Kamera GPS, Global Mapper, serta perangkat lunak Microsoft Excel dan Microsoft Office Word untuk pengolahan data. Jenis data dan sumber data yang digunakan dalam penelitian disajikan pada Tabel 1.

Tabel 1 Jenis dan Sumber Data yang Digunakan dalam Penelitian

No. Jenis Data Ekstraksi Data Sumber Data

1 Peta Administrasi Provinsi Jawa Barat

2 Citra Satelit MODIS tipe MOD13A1 tile scene h28v09

Hasil penelitian Setiawan et al. (2011)

5 Data Statistik Pertanian Luas lahan sawah, produktivitas, produksi, dan luas panen sawah di Provinsi Jawa Barat.

(20)

8

Metode Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan melalui beberapa tahap, yaitu (1) tahap persiapan, studi literatur, dan pengumpulan data, (2) tahap analisis data spasial, (3) tahap analisis data, dan (4) tahap penyusunan laporan akhir. Tahap-tahap tersebut akan dijelaskan sebagai berikut dan dapat dilihat bagan alirnya pada Gambar 1.

1. Tahap Persiapan

Pada tahap ini dilakukan pemilihan dan penentuan tema penelitian, studi literatur, pembuatan proposal, dan pengumpulan data yang diperlukan dalam penelitian serta pemilihan metode yang digunakan untuk analisis data. Tahapan pengumpulan data diantaranya adalah mengumpulkan data penunjang penelitian.

Deskripsi Data

Peta yang digunakan pada penelitian ini meliputi peta rupa bumi Indonesia tahun 1990 Jawa Barat dari BAKOSURTANAL, sekarang disebut sebagai BIG (Badan Informasi Geospasial) dengan mengambil informasi penggunaan lahan sawah sebagai batas aktual sawah yang dibagi menjadi dua kelas sawah, yaitu

1 tahun dan pemotongan citra sesuai lokasi penelitian

Pengambilan titik contoh berdasarkan titik pengamatan

Transfer data atribut  data tabular

 Pivot Table berdasarkan Kelas Sawah dan Kabupaten/Kota di Jawa Variasi Luas Tanam Sawah di Jawa

(21)

9 sawah irigasi dan sawah tadah hujan pada wilayah penelitian di Provinsi Jawa Barat. Peta perubahan penggunaan lahan sawah MODIS di Jawa Barat tahun 2001-2007 merupakan peta yang disederhanakan dari peta perubahan penggunaan lahan MODIS di pulau Jawa dari penelitian Setiawan et al. (2011). Setiawan et al. (2011) pada penelitiannya menggunakan MOD13Q1, yaitu MODIS yang mampu mendeteksi indeks vegetasi dengan resolusi 250 m. Peta batas sawah Jawa Barat dari BAKOSURTANAL dan peta perubahan penggunaan lahan sawah MODIS di Jawa Barat tahun 2001-2007 dapat dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2 (a) Peta Batas Sawah BAKOSURTANAL 1990; (b) Peta Perubahan Penggunaan Lahan Sawah MODIS Jawa Barat 2001-2007

(22)

10

dan Indramayu (Iman et al. 2012). Informasi lapangan yang diperoleh berupa fase tumbuh tanaman padi dalam satu siklus musim tanam yang diambil pada beberapa titik waktu. Hasil survei lapang tim BIMAS-21 diperoleh sekitar 1.123 foto pengamatan yang selanjutnya digunakan dalam penelitian ini. Beberapa contoh hasil pengamatan fase tumbuh pada beberapa contoh pengamatan dan titik koordinatnya ditunjukkan pada Gambar 3.

(a) Fase Bera Basah (b) Fase Vegetatif Muda Koordinat X: 107,79; Y: -6,39 Koordinat X: 108,30; Y: -6,33 Subang Indramayu

(c) Fase Vegetatif Tua; (d) Fase Generatif

Koordinat X: 108,30; Y: -6,36 Koordinat X: 107,95; Y: -64

Indramayu Indramayu

(e) Fase Bera Kering

Koordinat X: 108,23; Y: -6,40 Indramayu

Informasi lapangan berupa foto hasil pengamatan (Tim BIMAS-21 IPB dan Fakultas Pertanian 2012) selanjutnya diolah secara spasial melalui informasi geotag kamera untuk menangkap posisi relatif pengamatan dan selanjutnya diubah

(23)

11 menjadi data spasial berbasis titik dan dikoneksikan dengan data spasial lain untuk dianalisis lebih lanjut dalam klasifikasi kelas sawah. Sebaran 1.123 titik koordinat survei lapang tim BIMAS-21 ditunjukkan pada Gambar 4.

Gambar 4 Sebaran 1123 Titik Survei Lapang Tim BIMAS-21 di Kabupaten Karawang, Subang, dan Indramayu Tahun 2012

Citra satelit yang digunakan pada penelitian ini adalah terra MODIS dengan tipe produk pada level data MOD13A1 16 harian, resolusi 500 m. Pemanfaatan data citra tipe ini dipilih karena telah dilakukan pengolahan dan proses data lanjutan dimana koreksi radiometrik dan eliminasi serta minimalisasi pengaruh awan relatif sudah dilakukan. Citra terra MODIS tersedia gratis dan secara mudah dapat diunduh melalui website NASA http://ladsweb.nascom.nasa.gov. Tipe produk MOD13A1 dalam satu tahun terdiri dari 23 kali pengamatan atau perekaman pada lokasi yang sama. Identifikasi sawah dengan memanfaatkan data terra MODIS dalam penelitian ini, ingin diketahui pola dan dinamika sebaran lahan sawah (dalam nomenklatur sebagai sawah dan non sawah) dari waktu ke waktu. Selanjutnya data dan informasi hasil pengolahan citra penginderaan jauh tersebut digunakan untuk perbandingan data dan informasi yang telah ada dari data BPS. Data dalam penelitian ini dikumpulkan dari data statistik Jawa Barat dalam Angka berupa luas lahan sawah, luas panen, produksi padi, dan produktivitas padi.

Konstruksi dan Kompilasi Data

(24)

12

acak dari hasil survei lapang tim BIMAS-21 adalah 108 titik yang sebarannya dapat dilihat pada Gambar 5.

Gambar 5 Sebaran 108 Titik Contoh Pengamatan di Kabupaten Karawang, Subang, dan Indramayu Tahun 2012

Data penunjang yang digunakan dalam penelitian ini memiliki informasi yang berbeda konteks. Foto hasil survei lapang tim BIMAS-21 memiliki informasi terkait fase tumbuh sawah, sedangkan peta batas sawah Jawa Barat BAKOSURTANAL tahun 1990 dan peta perubahan penggunaan lahan MODIS di Jawa Barat tahun 2001-2007 memiliki informasi terkait jenis penggunaan lahan sawah.

2. Analisis Citra Satelit Penginderaan Jauh Terra MODIS dan Integrasi Spasial Lahan Sawah

Pada bagian penelitian ini, analisis dilakukan dalam dua tahapan utama yaitu tahapan analisis citra satelit penginderaan jauh dan integrasi spasial lahan sawah. Analisis citra satelit penginderaan jauh terra MODIS pada penelitian ini dibagi kedalam tiga tahapan, yaitu pra pengolahan citra MODIS, titik contoh pengamatan, dan klasifikasi kelas sawah. Komponen hasil integrasi spasial lahan sawah dilakukan proses penggabungan data hasil klasifikasi dari terra MODIS dengan data spasial yang diperoleh dari hasil kompilasi data penggunaan lahan sawah dari peta rupa bumi dan peta perubahan penggunaan lahan Pulau Jawa diekstraksi khusus untuk lahan sawah yang teridentifikasi sebagai sumber acuan tambahan.

Pra Pengolahan Citra

(25)

13 menggabungkan menjadi 23 kanal spektral citra MODIS dalam satu tahun. MODIS yang telah dilakukan penggabungan kemudian dipotong (subset) sesuai dengan wilayah penelitian yaitu Provinsi Jawa Barat. Hasil penggabungan 23 kanal spektral citra MODIS dan hasil pemotongan citra dapat dilihat pada Gambar 6.

Gambar 6 Hasil Penggabungan dan Pemotongan Citra MODIS

Titik Contoh Pengamatan

Pada proses ini, dari 108 titik contoh pengamatan yang telah dipilih sebelumnya, dilihat nilai EVI nya dengan menarik desain piksel 3x3 disetiap titik. Desain piksel tersebut kemudian diterjemahkan ke dalam ASCII (American Standard Code Information Interchange) dan pola temporal EVI dari desain piksel tersebut diamati serta dicocokkan dengan foto keadaan sebenarnya di lapang. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 7 dan informasi lebih detil terdapat pada Lampiran 1 dan 2.

Pada Gambar 7 dapat dilihat bahwa foto keadaan lapang adalah pada fase vegetatif tua pada tanggal 15 Juli 2012. Pola temporal EVI pada tanggal tersebut menunjukkan nilai EVI yang tinggi, artinya tingkat kehijauannya tinggi. Avicienna (2011) telah menjelaskan bahwa nilai EVI yang tinggi menunjukkan kerapatan vegetasi dan tingkat kehijauan yang tinggi, sedangkan nilai EVI yang

(26)

14

rendah menunjukkan tingkat kerapatan vegetasi dan tingkat kehijauan yang rendah. Pola temporal EVI pada tanaman padi akan menunjukkan pola fluktuatif, sehingga dapat diketahui intensitas tanam padi dalam satu tahun. Namun, penelitian ini tidak menganalisis sejauh itu. Penelitian ini hanya mendeteksi luas lahan sawah dari tahun ke tahun berdasarkan pola temporal EVI.

Dari 108 titik contoh pengamatan, terdapat 48 titik yang memiliki pola temporal EVI yang sesuai dengan keadaan sebenarnya di lapang seperti yang tertera pada Gambar 8. Namun, 48 titik yang hanya tersebar di Kabupaten Karawang, Subang, dan Indramayu tidak cukup untuk digunakan sebagai titik contoh pengamatan untuk mengklasifikasikan sawah di provinsi Jawa Barat. Hal ini dikarenakan jumlah titik contoh pengamatan yang terdapat pada 3 Kabupaten tersebut belum cukup mewakili titik contoh pengamatan cakupan provinsi Jawa Barat.

Gambar 8 Sebaran 48 Titik Contoh Pengamatan Berdasarkan Hasil Survei Tim BIMAS-21 Tahun 2012

Klasifikasi Kelas Sawah

(27)

15

Sawah diklasifikasikan ke dalam tiga jenis penggunaan lahan, yaitu sawah irigasi, sawah non irigasi, dan non sawah. Jenis penggunaan yang diklasifikasikan dalam penelitian ini didasarkan pada jenis sawah pada peta acuan yang digunakan, yaitu peta perubahan penggunaan lahan MODIS pulau Jawa tahun 2001-2007 dan peta batas sawah Jawa Barat dari BAKOSURTANAL 1990. Cara klasifikasi kelas sawah dijelaskan dalam Tabel 2.

Tabel 2 Proses Pengambilan Titik Contoh Pengamatan untuk Klasifikasi Kelas Sawah di Jawa Barat

Pengambilan Titik Contoh Pengamatan Jumlah Titik Contoh Kelas Sawah

1. Sawah Irigasi MODIS  BAKOSURTANAL

14 titik Sawah Irigasi

2. Sawah Irigasi MODIS 7 titik Sawah Irigasi

3. Sawah Irigasi BAKOSURTANAL

4. Sawah Non Irigasi MODIS  BAKOSURTANAL

7 titik Sawah Non Irigasi

5. Sawah Non Irigasi MODIS 7 titik Sawah Non Irigasi

6. Sawah Non Irigasi BAKOSURTANAL

7 titik Sawah Non Irigasi

7. Non Sawah 12 titik Non Sawah

8. Foto Survei Lapang tim BIMAS-21 tahun 2012

Pada Tabel 2, dapat dilihat bahwa titik contoh pengamatan dari foto hasil survei tim BIMAS-21 diklasifikasikan sebagai sawah irigasi. Hal ini dikarenakan, foto-foto hasil survei tim BIMAS-21 diambil di wilayah sawah irigasi yang berada di Kabupaten Karawang, Subang, dan Indramayu. Citra MODIS tidak memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi jenis penggunaan sawah jika hanya dengan melihat pola temporal EVI dari titik contoh pengamatan yang diambil,

(28)

16

karena pola temporal EVI hanya mampu mendeteksi kerapatan vegetasi dan tingkat kehijauan daun. Maka dari itu, kelas sawah yang ditentukan dalam penelitian ini, didasarkan pada data penunjang penelitian yaitu peta perubahan penggunaan lahan pulau Jawa oleh Setiawan et al. (2011) dan peta batas sawah Jawa Barat dari BAKOSURTANAL 1990. Titik contoh pengamatan yang telah ditentukan berdasarkan dua data penunjang dan hasil survei lapang tim BIMAS-21 diklasifikasikan dengan MLC (Maximum Likelihood Classification). Hasil klasifikasi dengan teknik MLC ini memiliki akurasi hasil klasifikasi sebesar 62,8% yang menunjukkan keterwakilan informasi pengamatan dari titik contoh dengan titik uji spektrum kanalnya memiliki tingkat kecocokan sebesar 62,8% dengan nilai koefisien Kappa sebesar 58,2%. Metode ini digunakan karena MLC mampu mengklasifikasikan piksel yang tidak dikenal dengan menghitung probabilitas dari piksel tersebut secara kuantitatif, sehingga jenis penggunaan lahan dari piksel yang tidak dikenal tersebut dapat diketahui oleh MLC. MLC merupakan metode klasifikasi yang paling optimum untuk digunakan dalam penelitian ini dibandingkan dengan metode lainnya, karena dalam penelitian ini tidak dilakukan cek lapang sehingga dalam proses klasifikasi diperlukan jenis klasifikasi yang paling optimum agar informasi dari hasil klasifikasi mampu mendekati keadaan aktual di lahan. Proses klasifikasi kelas sawah dilakukan pada citra MODIS Jawa Barat tahun 2002-2012 sehingga didapatkan luas sawah di Jawa Barat tahun 2002-2012 sampai pada tingkat Kabupaten, serta diketahui perubahan penggunaan sawah dari tahun ke tahun di masing-masing wilayah Kabupaten di Jawa Barat.

3. Tahap Analisis Data

Pada tahap analisis data, dilakukan analisis statistik luas lahan sawah di Jawa Barat. Data spasial yang dihasilkan dari pengolahan citra MODIS adalah luas lahan sawah tingkat Kabupaten/Kota di Jawa Barat tahun 2002-2012 berdasarkan kelas sawahnya. Dari hasil tersebut, maka dapat ditentukan rata-rata laju penyusutan/pertumbuhan luas lahan sawah dari tahun 2002-2012 dengan cara berikut, luas lahan sawah disimbolkan dengan LT.

� − � � � /� ℎ = ��2004−��2002

Disamping itu, diproyeksikan luas panen dan produksi menurut citra MODIS berdasarkan produktivitas dari data statistik pertanian BPS. Sebelum menentukan luas panen, terlebih dahulu dicari rasio dari luas panen sawah terhadap luas lahan sawah berdasarkan data statistik BPS disetiap Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat. Cara penentuan proyeksi luas panen sawah menurut citra MODIS berdasarkan data statistik pertanian BPS yaitu dengan menentukan rasio antara luas panen dan luas lahan sawah menurut data BPS terlebih dahulu dengan cara berikut.

=��

��

Dimana fit adalah rasio luas panen dan luas lahan sawah menurut BPS, LPit

(29)

17 lahan sawah menurut BPS dalam satuan hektar. Simbol i dan t masing-masing menggambarkan Kabupaten dan tahun. Setelah rasio antara luas panen dan luas lahan sawah menurut BPS telah ditentukan, maka dapat ditentukan luas panen proyeksi menurut citra MODIS sebagai berikut.

�� = ∙ ��

Dimana LPpit adalah luas panen proyeksi menurut citra MODIS dalam

hektar dan LTpit adalah luas lahan sawah menurut citra MODIS dalam hektar.

Setelah luas panen proyeksi menurut citra MODIS per Kabupaten telah ditentukan, maka selanjutnya dapat ditentukan produksi padi proyeksi menurut citra MODIS dengan cara berikut.

�� = �� ∙ � /10

Produktivitas padi menurut BPS dijadikan acuan dalam penentuan proyeksi produksi padi menurut citra MODIS. Dimana Ppit merupakan produksi proyeksi

menurut citra MODIS dalam satuan ton dan Yit merupakan produktivitas padi

menurut data BPS dalam satuan kwintal.

Data luas panen dan produksi padi pada data statistik pertanian BPS tahun 2002 dan 2004 mengalami proses generalisasi antar Kabupaten dan Kota di masing-masing wilayah administrasi. Maka dalam proses perhitungan prediksi luas panen dan produksi padi menurut citra MODIS dilakukan generalisasi antar Kabupaten dan Kota di masing-masing wilayah administrasi di Provinsi Jawa Barat. Kota Depok dan Kota Bogor disatukan dengan Kabupaten Bogor, Kota Tasikmalaya disatukan dengan Kabupaten Tasikmalaya, Kota Bandung dan Kota Cimahi disatukan dengan Kabupaten Bandung, Kota Cirebon disatukan dengan Kabupaten Cirebon, Kota Sukabumi disatukan dengan Kabupaten Sukabumi, dan Kota Banjar disatukan dengan Kabupaten Ciamis.

Luas lahan sawah Jawa Barat 2002-2012 yang dihasilkan dari klasifikasi kelas penggunaan lahan sawah berbasis citra MODIS pada penelitian ini kemudian dibandingkan dengan data statistik pertanian dari BPS. Hal ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan antara data statistik dari BPS dan data spasial citra MODIS pada tingkat Kabupaten/Kota di Jawa Barat. Analisis dilakukan dengan menentukan rasio luas lahan sawah menurut citra MODIS dan data BPS, standar deviasi, dan koefisien variasi dari rasio perbandingan luas lahan tersebut. Rasio luas lahan sawah antara citra MODIS dan data BPS ditentukan dengan cara berikut.

= ��_� ��

Dimana dit merupakan rasio perbandingan luas lahan sawah antara citra

MODIS dan data BPS, LTpit merupakan luas lahan sawah menurut citra MODIS

dalam satuan hektar, dan LTit merupakan luas lahan sawah menurut data BPS

(30)

18

= − ( =1 1)

2 =1

−1 dan ��= ∙100

Standar deviasi dirumuskan dengan simbol s dan koefisien variasi dirumuskan dengan simbol CV. Standar deviasi ditentukan berdasarkan nilai rasio perbandingan luas lahan sawah antara citra MODIS dan data BPS disetiap Kabupaten dan tahun (dit), setelah itu persentase koefisien variasi ditentukan

berdasarkan nilai standar deviasi (s) dan nilai rasio perbandingan luas lahan sawah antara citra MODIS dan data BPS (dit). Persentase koefisien variasi yang

tinggi menunjukkan keragaman data yang besar antara citra MODIS dan data BPS, sedangkan persentase koefisien variasi yang rendah menunjukkan keseragaman antara citra MODIS dan data BPS.

Tabel 3 Tujuan Penelitian, Metodologi, Jenis Data, dan Hasil yang Diharapkan

No. Tujuan Penelitian Metodologi Jenis Data Hasil yang Diharapkan

1. Mendeteksi luas sawah di Jawa Barat per Kabupaten

Lokasi penelitian adalah Provinsi Jawa Barat yang secara astronomis terletak pada 5o 50’-7o 50’ LS dan 104o 48’-108o 48’ BT. Provinsi Jawa Barat terdiri dari 16 Kabupaten dan 9 Kota, yaitu Kabupaten Bogor, Sukabumi, Cianjur, Bandung, Garut, Tasikmalaya, Ciamis, Kuningan, Cirebon, Majalengka, Sumedang, Indramayu, Subang, Purwakarta, Karawang, dan Bekasi, serta Kota Bogor, Sukabumi, Bandung, Cirebon, Bekasi, Depok, Cimahi, Tasikmalaya, dan Banjar.

(31)

19

Gambar 10 Wilayah Administrasi Provinsi Jawa Barat

Tabel 4 Luas Wilayah dan Luas Sawah per Kabupaten di Jawa Barat Tahun 2012

No. KABUPATEN/KOTA LUAS

WILAYAH (Km2₎

LUAS SAWAH (Ha)

PERSENTASE LUAS SAWAH

(%)

1 Kabupaten Bogor 2.997,13 47.932 15,99

2 Kabupaten Sukabumi 4.160,75 64.599 15,53

3 Kabupaten Cianjur 3.594,65 66.180 18,41

4 Kabupaten Bandung 1.756,65 35.975 20,48

5 Kabupaten Garut 3.094,4 50.151 16,21

6 Kabupaten Tasikmalaya 2.702,85 49.327 18,25

7 Kabupaten Ciamis 2.740,76 51.095 18,64

8 Kabupaten Kuningan 1.189,6 28.827 24,23

9 Kabupaten Cirebon 1.071,05 53.594 50,04

10 Kabupaten Majalengka 1.343,93 51.428 38,27

11 Kabupaten Sumedang 1.560,49 33.178 21,26

12 Kabupaten Indramayu 2.092,1 116.759 55,81

13 Kabupaten Subang 2.164,48 84.928 39,24

14 Kabupaten Purwakarta 989,89 16.573 16,74

15 Kabupaten Karawang 1.914,16 98.079 51,24

16 Kabupaten Bekasi 1.269,51 52.966 41,72

17 Kabupaten Bandung Barat 1.335,6 21.041 15,75

18 Kota Bogor 111,73 752 6,73

19 Kota Sukabumi 48,96 1.589 32,46

20 Kota Bandung 168,23 1.330 7,91

21 Kota Cirebon 40,16 262 6,52

22 Kota Bekasi 213,58 491 2,30

23 Kota Depok 199,44 517 2,59

24 Kota Cimahi 41,2 296 7,18

25 Kota Tasikmalaya 184,38 6.016 32,63

26 Kota Banjar 130,86 3.318 25,36

TOTAL 37.116,54 938.058 25,27

(32)

20

Berdasarkan Tabel 4 diatas, Kabupaten Sukabumi merupakan wilayah Kabupaten terluas di Jawa Barat sebesar 4.160,75 km2 atau 11,21% dari total luas Jawa Barat, sedangkan luas wilayah Kabupaten terkecil adalah Kota Cirebon dan Cimahi masing-masing sebesar 40,16 km2 dan 41,2 km2 atau hanya 0,11% dari total luas Jawa Barat. Kabupaten Indramayu merupakan Kabupaten yang memiliki lahan sawah tertinggi di Jawa Barat, dengan luasan sawah 55,81% dari total luas wilayahnya. Kota Bekasi merupakan Kabupaten yang memiliki lahan sawah terendah di Jawa Barat, dengan luasan sawah 2,30% dari total luas wilayahnya.

Keadaan Iklim dan Tanah

Provinsi Jawa Barat memiliki iklim tropis, dengan suhu terendah 9oC di Puncak Gunung Pangrango dan suhu tertinggi 34oC di daerah Pantai Utara. Curah hujan rata-rata tahunan di Jawa Barat mencapai 2000 mm/tahun, namun di beberapa daerah pegunungan bisa mencapai 3000-5000 mm/tahun. Pada bagian selatan dan tengah Jawa Barat, intensitas hujannya lebih tinggi dibandingkan dengan daerah utara karena daerah selatan dan tengah didominasi oleh daerah pegunungan yang masih aktif, yaitu Gunung Salak, Gunung Gede-Pangrango, Gunung Ciremai, Tangkuban Perahu, Gunung Galunggung, Gunung Papandayan, dan Gunung Guntur.

Wilayah utara Jawa Barat merupakan dataran rendah yang didominasi dengan dataran aluvial. Jawa Barat memiliki lahan yang subur karena berasal dari endapan vulkanis serta banyaknya aliran sungai sehingga menyebabkan sebagian besar dari luas tanahnya digunakan untuk pertanian. Tanah di Jawa Barat dibagi menjadi 9 (sembilan) jenis tanah yang dapat dilihat berdasarkan arahan penggunaannya pada Tabel 5.

Tabel 5 Sebaran Jenis Tanah dan Arahan Penggunaan

Jenis Tanah Penggunaan

Latosol Padi, Palawija, Kopi, Coklat, Lada, buah-buahan, Sayuran, Ubi Kayu Podsolik Merah Kuning Ladang, Hutan, Karet

Aluvial Padi, Palawija, Perikanan Darat

Andosol Sayuran, bunga, teh, kina, kopi tropis, baik untuk obyek turis Regosol Kedelai, Kacang tanah, Kentang, Tebu, Kapas, Sisal, Karet, Kina,

Kelapa, Kelapa sawit, Coklat, Teh, dan Kina Glei Padi, Lada, Ubi Jalar

Grumusol Perkebunan, Padi, Kedelai, Tebu, Kacang-kacangan, Tembakau, Hutan Jati

Mediteran Padi, Jagung, Kapas Organosol Palawija, Padi, Karet

(33)

21

HASIL DAN PEMBAHASAN

Luas Lahan Sawah di Jawa Barat menurut Citra MODIS Tahun 2002-2012

Sawah di Jawa Barat diklasifikasikan ke dalam dua kelas penggunaan, yaitu sawah irigasi dan sawah non irigasi. Pada Gambar 11 terlihat bahwa luas sawah irigasi lebih besar dibandingkan dengan luas sawah non irigasi. Luas lahan sawah di Jawa Barat menurut citra MODIS tahun 2002-2012 pada penelitian ini memiliki pola yang fluktuatif. Luas lahan sawah di Jawa Barat menurut citra MODIS mencapai luas maksimum pada tahun 2008, yaitu 1.640.600 Ha. Luas lahan sawah di Jawa Barat dari tahun 2008 mengalami penurunan hingga mencapai luas minimum pada tahun 2012, yaitu 918.100 Ha. Peningkatan dan penurunan luas lahan sawah yang terjadi tidak diketahui pasti sebabnya, karena tidak dilakukannya cek lapang dalam penelitian ini. Namun, peningkatan dan penurunan luas sawah yang terjadi kemungkinan disebabkan karena adanya alih fungsi lahan dari lahan sawah ke lahan pertanian lainnya atau dari lahan sawah ke lahan non pertanian. Disamping itu, perubahan luas lahan sawah mungkin disebabkan karena adanya fenomena cuaca ekstrim yang menyebabkan sawah banjir dan MODIS tidak mampu mendeteksi piksel tersebut sebagai sawah.

Gambar 11 Luas Lahan Sawah di Jawa Barat menurut Citra MODIS Tahun 2002-2012

(34)

22

Gambar 13 Rata-rata Luas Lahan Sawah di Jawa Barat menurut Citra MODIS Tahun 2002-2012

Kabupaten Indramayu, Karawang, dan Subang merupakan tiga Kabupaten yang disebut sebagai sentra produksi padi nasional yang memiliki lahan sawah sawah terluas di Jawa Barat. Gambar 13 menunjukkan bahwa kabupaten Indramayu memiliki lahan sawah terluas di Jawa Barat dengan rata-rata luas lahan sawah dari tahun 2002-2012 yaitu 152.267 Ha. Wilayah perkotaan di Jawa Barat memiliki luas lahan sawah yang sangat minim. Luas sawah minimum terdapat di Kota Cimahi, dengan rata-rata luas lahan sawah dari tahun 2002-2012 yaitu 250 Ha. Setiap Kabupaten/Kota di Jawa Barat mengalami penyusutan atau pertumbuhan luas lahan sawah dari tahun 2002-2012. Laju penyusutan atau

(35)

23 pertumbuhan luas lahan sawah per Kabupaten/Kota di Jawa Barat menurut citra MODIS dari tahun 2002-2012 dapat dilihat pada Tabel 6.

Tabel 6 Rata-rata Penyusutan/Pertumbuhan Luas Lahan Sawah per Kabupaten/Kota di Jawa Barat menurut Citra MODIS Tahun 2002-2012 (Ha)

NO. KABUPATEN/KOTA

TOTAL 1.430.500 1.577.400 1.489.900 1.640.600 1.348.800 918.100 -3,49

(36)

24

Perbedaan Luas Lahan Sawah di Jawa Barat antara Citra MODIS dan Data BPS Tahun 2002-2012

Luas lahan sawah di Jawa Barat menurut citra MODIS dan data BPS sangat berbeda, karena keduanya memiliki proses penentuan luas lahan sawah dengan metode dan tingkat ketelitian yang berbeda. Luas lahan sawah menurut citra MODIS ditentukan berdasarkan penggunaan lahan sawah yang dianalisis dengan penarikan titik piksel contoh pengamatan, sedangkan luas lahan sawah menurut data BPS ditentukan berdasarkan pengisian formulir statistik pertanian yang dilakukan oleh Kepala Cabang Dinas Kecamatan (KCD). Berikut perbedaan luas lahan sawah di Jawa Barat menurut citra MODIS dan data BPS pada Gambar 14.

Gambar 14 Perbedaan Luas Lahan Sawah di Jawa Barat Tahun 2002-2012 antara Citra MODIS dan Data BPS

Pada Gambar 14 terlihat bahwa luas lahan sawah di Jawa Barat tahun 2002-2010 menurut citra MODIS lebih tinggi dibandingkan dengan luas lahan sawah menurut data BPS. Pada tahun 2012, luas lahan sawah di Jawa Barat menurut citra MODIS sedikit lebih rendah dibandingkan dengan luas lahan sawah menurut data BPS. Seperti yang sudah dijelaskan pada subbab sebelumnya, luas lahan sawah di Jawa Barat menurut citra MODIS menurun drastis pada tahun 2012 karena sawah non irigasi merupakan sawah yang perubahannya sangat dinamis, sehingga mungkin terjadi alih fungsi lahan dari sawah ke lahan pertanian lainnya atau dari sawah ke lahan non pertanian. Disamping itu, citra MODIS memiliki resolusi 500 m, sehingga memungkinkan terjadinya heterogenitas spasial dalam proses pengolahan citra. Heterogenitas spasial merupakan akurasi data rendah yang disebabkan karena informasi yang terekam dalam 1 piksel citra lebih luas dibandingkan dengan luas lahan aktual (Shofiyati 2010).

(37)

25 pandang sistematis seperti yang dilakukan oleh peneliti. Maka perbedaan data hasil pengukuran luas lahan sawah sering terjadi antara penyuluh dan peneliti walaupun keduanya menentukan luas lahan sawah dengan metode pengukuran yang sama. Priyarsono (2011) menjelaskan bahwa perbedaan data luas lahan sawah antara BPS dan peneliti bervariasi, tergantung tempat dan waktunya. Maka perlu adanya perbaikan pencatatan data luas lahan sawah dengan citra satelit, namun harus dipadukan dengan teknik statistika tertentu agar menghasilkan data yang akurat yang sesuai dengan keadaan sebenarnya di lapang.

Berdasarkan data luas lahan sawah di Jawa Barat menurut citra MODIS, maka dapat ditentukan data proyeksi luas panen dan produksi padi menurut citra MODIS. Berikut perbedaan proyeksi luas panen dan produksi padi di Jawa Barat antara citra MODIS dan data BPS pada Gambar 15.

Proyeksi luas panen dan produksi padi di Jawa Barat tahun 2002-2012 menurut citra MODIS memiliki pola fluktuatif yang sama dengan luas lahan sawah di Jawa Barat menurut citra MODIS. Hal ini disebabkan karena penentuan proyeksi luas panen dan produksi padi menurut citra MODIS didasarkan pada luas lahan sawah menurut citra MODIS, sehingga peningkatan dan penurunan luas panen dan produksi padi menurut citra MODIS dari tahun 2002-2012 memiliki kesamaan. Luas panen dan produksi padi menurut citra MODIS di Jawa Barat pada tahun 2002-2010 lebih tinggi dibandingkan dengan luas panen dan produksi padi menurut data BPS. Pada tahun 2012, luas panen dan produksi padi menurut citra MODIS di Jawa Barat lebih rendah dibandingkan dengan luas panen dan produksi padi menurut data BPS.

Berdasarkan perbedaan luas lahan sawah, luas panen, dan produksi padi di Jawa Barat tahun 2002-2012 antara citra MODIS dan data BPS, maka perbedaan luas lahan sawah ditelaah lebih lanjut dengan melakukan analisis perbedaan berdasarkan nilai rasio. Berikut adalah rasio luas lahan sawah di Jawa Barat antara citra MODIS dan data BPS per Kabupaten/Kota di Jawa Barat tahun 2002-2012 disajikan pada Tabel 7.

(38)

26

Tabel 7 Rasio Luas Lahan Sawah antara Citra MODIS dan Data BPS per Kabupaten/Kota di Jawa Barat Tahun 2002-2012

No. KAB/KOTA TAHUN

koefisien variasinya. Jika nilai rasio mendekati 1, artinya luas lahan sawah antara citra MODIS dan data BPS cenderung memiliki kesamaan. Jika nilai rasio lebih besar dari 1, artinya luas lahan sawah berbasis citra MODIS lebih besar dibandingkan dengan luas lahan sawah menurut data BPS. Sebaliknya, jika nilai rasio lebih kecil dari 1, artinya luas lahan sawah menurut data BPS lebih besar dibandingkan dengan luas lahan sawah berbasis citra MODIS. Jika persentase koefisien variasi rendah, artinya perbedaan luas lahan sawah disetiap tahun atau Kabupaten cenderung memiliki keseragaman rasio. Jika persentase koefisien variasi tinggi, artinya perbedaan luas lahan sawah disetiap tahun atau Kabupaten cenderung beragam. Rata-rata rasio dan koefisien variasi disetiap tahun dan Kabupaten dapat dilihat pada Gambar 16 dan 17.

Gambar 16 Rata-rata Rasio Luas Lahan Sawah disetiap Tahun (dt) di Jawa Barat

antara Citra MODIS dan Data BPS Tahun 2002-2012

(39)

27 citra MODIS dan data BPS di Jawa Barat tidak terlalu besar karena nilai rata-rata rasionya mendekati 1, yaitu 0,96 dengan koefisien variasi yang tinggi yaitu 37,07%. Tinggi rendahnya koefisien variasi ditentukan oleh keragaman rasio yang terdapat di setiap Kabupaten/Kota di Jawa Barat. Pada tahun 2012 memiliki koefisien variasi yang tinggi, artinya terdapat keragaman perbedaan luas lahan sawah yang tinggi antara citra MODIS dan data BPS disetiap Kabupaten/Kota di Jawa Barat pada tahun tersebut. Sebaliknya pada tahun 2004 memiliki koefisien variasi yang rendah, artinya keragaman perbedaan luas lahan sawah disetiap Kabupaten/Kota di Jawa Barat pada tahun tersebut rendah atau cenderung seragam antara citra MODIS dan data BPS.

Gambar 17 Rata-rata Rasio Luas Lahan Sawah disetiap Kabupaten (dt) di

(40)

28

Berdasarkan beberapa hasil analisis yang telah dilakukan dan merujuk pada beberapa penelitian terdahulu, maka memunculkan indikasi bahwa adanya perbedaan data luas lahan sawah antara citra MODIS dan data BPS. Penelitian ini menunjukkan bahwa data penggunaan lahan terkait luas lahan sawah berdasarkan citra MODIS dapat dimanfaatkan untuk skala regional (provinsi), guna mendukung data yang sudah tersedia di masing-masing wilayah administratif kabupaten dalam regional tersebut. Data BPS juga menunjukkan pola pendataan dengan mekanisme sama, tetapi validitas pencatatan data perhitungan luas tidak diketahui persis proses pengolahan informasi luas lahan sawah yang ada (sampai saat ini). Sejalan dengan penelitian yang dilakukan Setiawan et al. (2011) dimana dinamika perubahan luas lahan sawah disetiap waktu tertentu dapat diketahui, diketahui pula adanya dinamika perubahan yang terjadi dari penggunaan lahan sawah tersebut. Xiao et al. (2004) juga menjelaskan mengenai dinamika proses perubahan dengan citra MODIS deret waktu mampu digunakan dalam mendukung proses pendataan dan informasi pertanian dalam skala regional, khususnya padi, seperti ketahanan pangan dan keberlanjutan pertanian. Berdasarkan UU No. 18 Tahun 2012 tentang Pangan, keberlanjutan pertanian dikenal dengan istilah Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan (LP2B) atau Kawasan Pertanian Pangan Berkelanjutan (KP2B).

SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

Berdasarkan hasil analisis citra MODIS, Provinsi Jawa Barat memiliki luas sawah irigasi yang lebih besar dari luas sawah non irigasi. Sawah irigasi umumnya terdapat di wilayah utara Jawa Barat, sedangkan sawah non irigasi menyebar merata di seluruh wilayah tengah dan selatan Jawa Barat. Kabupaten Indramayu, Karawang, dan Subang merupakan tiga Kabupaten yang disebut sentra produksi padi nasional yang memiliki lahan sawah terluas di Jawa Barat. Luas lahan sawah di Jawa Barat menurut data penginderaan jauh mencapai luas maksimum pada tahun 2008 dengan luas 1.640.600 Ha, dan mencapai luas minimum pada tahun 2012 dengan luas 918.100 Ha. Luas lahan sawah di Jawa Barat tahun 2002-2012 menurut data penginderaan jauh memiliki pola fluktuatif / tidak linear. Hal ini disebabkan mungkin karena adanya pergiliran tanaman padi atau adanya alih fungsi lahan dari lahan sawah ke lahan pertanian lainnya, atau dari lahan sawah ke lahan non pertanian.

Perbedaan luas lahan sawah antara data penginderaan jauh dan data BPS disetiap Kabupaten (di) berkisar antara 1,09-2,14, sedangkan perbedaan luas lahan

sawah disetiap tahun (dt) berkisar antara 0,96-1,77. Kabupaten yang berada di

(41)

29 sawah yang memiliki hamparan luas, sedangkan wilayah tengah dan selatan Jawa Barat didominasi oleh dataran tinggi yang umumnya terdiri dari sawah yang berbentuk teras bangku. Pada kurun waktu 2002-2010, Kabupaten Ciamis, Bogor, Purwakarta, dan Bandung memiliki perbedaan luas lahan sawah terbesar antara citra MODIS dan data BPS.

Saran

Perlu adanya penelitian lanjutan dengan memanfaatkan data deret waktu citra MODIS didukung data lapangan dengan sebaran yang merata, sehingga hasil penelitian lebih akurat dalam mengetahui peningkatan dan penurunan luas lahan sawah yang lebih valid, serta dapat menentukan faktor-faktor penentu perubahan penggunaan lahan sawah dari tahun ke tahun. Penelitian menggunakan citra MODIS sebaiknya perlu didukung pula oleh citra satelit dengan resolusi tinggi yang detil, agar tidak terjadi kekurangakuratan data pada lahan-lahan sawah yang memiliki luasan kecil yang tidak mampu dijangkau oleh resolusi citra MODIS yang tidak detil. Selain itu, penelitian lanjutan juga diperlukan agar hasil analisis spasial dari citra MODIS dapat digunakan secara komprehensif sebagai rekomendasi untuk mendukung data statistik pertanian BPS di Jawa Barat, bahkan di Indonesia.

DAFTAR PUSTAKA

[BPS]. 2009. Produksi Tanaman Pangan 2008. Jakarta: Badan Pusat Statistik. [BPS]. 2012. Perkembangan Beberapa Indikator Utama Sosial-Ekonomi

Indonesia 2012. Jakarta: Badan Pusat Statistik.

Arsyad S dan E Rustiadi. 2008. Penyelamatan Tanah, Air, dan Lingkungan. Jakarta: Yayasan Obor Indonesia.

Arsyad S. 2006. Konservasi Tanah dan Air. Bogor: IPB Press.

Ashari. 2003. Tinjauan tentang alih fungsi lahan sawah ke non sawah dan dampaknya di Pulau Jawa. Forum Penelitian Agro Ekonomi. Pusat Penelitian dan Pengembangan Sosial Ekonomi Pertanian. Bogor. 21(2): 83-98.

Avicienna M. 2011. Teknik pemilihan lahan pertanian padi sawah berkelanjutan. [Tesis]. Bogor: Program Pasca Sarjana IPB.

Barus B, DR Panuju, LS Iman, BH Trisasongko, K Gandasasmita, dan R Kusumo. 2011. Pemetaan potensi konversi lahan sawah dalam kaitan lahan pertanian berkelanjutan dengan analisis spasial. Tanah untuk Kehidupan yang Berkualitas. Prosiding Seminar dan Kongres Nasional X HITI. 554-561.

Christina DR. 2011. Identifikasi lahan potensial untuk mendukung usulan perencanaan lahan pertanian pangan berkelanjutan (studi kasus di Provinsi Jawa Barat). [Tesis]. Bogor: Program Pasca Sarjana IPB.

Empersi. 2009. Kajian spasial konversi lahan sawah di Kabupaten Bekasi, Propinsi Jawa Barat. [Tesis]. Bogor: Program Pasca Sarjana IPB.

(42)

30

Hartatik, editor. Tanah Sawah dan Teknologi Pengelolaannya. Bogor: Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah dan Agroklimat, Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Departemen Pertanian.

Iman LS, D Shiddiq, BH Trisasongko, MH Raimadoya, E Rustiadi, dan B Barus. 2012. Estimasi fase pertumbuhan padi berbasis area frame dengan citra satelit multisensor. Bunga Rampai Penginderaan Jauh Indonesia. (2012): 23-38. Liu Y, X Wang, M Guo, H Tani, N Matsuoka, S Matsumura. 2011. Spatial and

temporal relationships among NDVI, climate factors, and land cover changes in Northest Asia from 1982 to 2009. GIScience and Remote Sensing. 48 (3): 371-393. doi: 10.2747/1548-1603.48.3.371.

Norsalis E. 2011. Padi Gogo dan Padi Sawah 2011: Tinjauan secara morfologi, budidaya, dan fisiologi. Repository [Internet].[diunduh 2013 Nov 14]. Tersedia pada: http://repository.usu.ac.id.pdf.

Nurwadjedi. 2011. Indeks keberlanjutan lahan sawah untuk mendukung penataan ruang: studi kasus di Pulau Jawa. [Disertasi]. Bogor: Program Pasca Sarjana IPB.

Pakpahan A, N Sumaryanto, dan Syafa’at. 1993. Analisis Kebijaksanaan Konversi Lahan Sawah ke Penggunaan Non Pertanian. Bogor: Pusat Penelitian Sosial Ekonomi Pertanian. Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian.

Panuju DR, K Mizuno, dan BH Trisasongko. 2013. The dynamics of rice production in Indonesia 1961-2009. Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences. 12 (2013): 27-37.

Pasandaran E. 2006. Alternatif kebijakan pengendalian konversi lahan sawah beririgasi di Indonesia. Jurnal Litbang Pengairan. 25 (4): 123 – 129.

Priyarsono, D. 2011. Dari Pertanian Ke Industri: Analisis Pembangunan dalam Perspektif Ekonomi Regional. Bogor: IPB Press.

Setiawan Y, K Yoshino, WD Philpot. 2011. Characterizing temporal vegetation dynamics of land use in regional scale of Java Island, Indonesia. Journal of Land Use Science. 1(2011): 1-30.

Shofiyati R. 2010. Integrasi multi resolusi citra satelit dengan metode sederhana untuk memonitor kondisi lahan. Jurnal Informatika Pertanian. 19(2010): 109-124.

Sitorus SRP. 1985. Evaluasi Sumberdaya Lahan. Bogor: Jurusan Tanah, Institut Pertanian Bogor.

Sutomo S. 2004. Analisa data konversi dan prediksi kebutuhan lahan. Makalah disampaikan pada Pertemuan Round Table II. Pengendalian Konversi dan Pengembangan Lahan Pertanian.

Swastika DKS, J Wargiono, Soejitnom dan A Hasanudin. 2007. Analisis kebijakan peningkatan produksi padi melalui pemanfaatan lahan sawah di Indonesia. Jurnal Analisis Kebijakan Pertanian. 5(1): 36-52.

Tambunan T. 2008. Ketahanan pangan di Indonesia: inti permasalahan dan alternatif solusinya. Makalah Kongres Ikatan Sarjana Ekonomi Indonesia (ISEI). Mataram. 2008.

(43)

31

LAMPIRAN

Lampiran 1 Tabel Titik Contoh Pengamatan Lapang Tim BIMAS-21 Tahun 2012

NO. ID FOTO 1 P1040559 generatif 107,35 -6,25 Karawang 23/11/2012

2 P1040570 bera basah 107,35 -6,25 Karawang 23/11/2012 X

3 P1040554 vegetatif muda 107,36 -6,24 Karawang 23/11/2012

4 P1040553 bera kering 107,36 -6,24 Karawang 23/11/2012 X

5 DSCN3115 bera basah 107,38 -6,32 Karawang 09/11/2012 X

6 DSCN3107 vegetatif muda 107,38 -6,34 Karawang 09/11/2012 7 P1040579 vegetatif tua 107,43 -6,21 Karawang 23/11/2012

8 P1040580 generatif 107,48 -6,19 Karawang 23/11/2012 X

10 P1040596 vegetatif tua 107,53 -6,21 Karawang 24/11/2012

13 DSCN2647 vegetatif muda 107,57 -6,38 Subang 31/10/2012

14 DSCN2645 generatif 107,59 -6,38 Subang 31/10/2012

15 DSCN2638 vegetatif tua 107,61 -6,37 Subang 31/10/2012 16 P1040461 bera kering 107,58 -6,50 Subang 17/11/2012

17 DSCN2680 bera basah 107,64 -6,35 Subang 31/10/2012 X

18 DSCN2607 vegetatif muda 107,65 -6,35 Subang 31/10/2012 19 DSCN2686 bera kering 107,69 -6,32 Subang 31/10/2012 43 DSCN2808 vegetatif tua 107,93 -6,30 Indramayu 31/10/2012 44 DSCN2816 generatif 107,94 -6,31 Indramayu 31/10/2012

45 DSCN1147 bera kering 107,95 -6,31 Indramayu 06/06/2012 X

47 DSCN2580 vegetatif tua 107,72 -6,31 Subang 31/10/2012 48 DSCN3397 generatif 107,95 -6,35 Indramayu 24/11/2012

53 DSCN1087 vegetatif muda 107,94 -6,49 Indramayu 05/06/2012

54 DSCN1365 generatif 107,95 -6,48 Indramayu 10/06/2012 X

55 DSCN1369 generatif 107,96 -6,49 Indramayu 10/06/2012 56 DSCN1373 bera kering 107,97 -6,51 Indramayu 10/06/2012

(44)

32

60 P1040348 bera kering 107,94 -6,61 Indramayu 17/11/2012 61 DSCN3329 bera kering 107,96 -6,59 Indramayu 17/11/2012 62 P1040318 bera kering 108,02 -6,63 Indramayu 17/11/2012

64 DSCN1189 generatif 108,13 -6,51 Indramayu 07/06/2012

68 DSCN3476 bera basah 108,07 -6,44 Indramayu 24/11/2012 X

70 DSCN3468 generatif 108,05 -6,44 Indramayu 24/11/2012 71 DSCN3460 generatif 108,03 -6,45 Indramayu 24/11/2012 72 DSCN3451 generatif 108,01 -6,42 Indramayu 24/11/2012 73 DSCN3442 bera kering 107,98 -6,42 Indramayu 24/11/2012 74 DSCN3517 generatif 108,00 -6,38 Indramayu 24/11/2012

76 DSCN2835 generatif 108,00 -6,32 Indramayu 01/11/2012 77 DSCN3048 generatif 108,02 -6,31 Indramayu 01/11/2012 78 DSCN2845 vegetatif tua 108,04 -6,31 Indramayu 01/11/2012 79 DSCN2985 generatif 108,06 -6,32 Indramayu 01/11/2012

82 DSCN2954 bera kering 108,14 -6,39 Indramayu 01/11/2012 83 DSCN1172 vegetatif tua 108,17 -6,43 Indramayu 07/06/2012 84 DSCN2857 bera kering 108,19 -6,40 Indramayu 01/11/2012

85 DSCN2866 bera kering 108,21 -6,40 Indramayu 01/11/2012 X 92 DSCN3216 bera kering 108,36 -6,35 Indramayu 16/11/2012

94 DSCN1815 vegetatif tua 108,39 -6,38 Indramayu 16/07/2012

95 P1030949 bera kering 108,40 -6,39 Indramayu 16/11/2012 X

96 DSCN1821 generatif 108,41 -6,40 Indramayu 16/07/2012

104 P1040236 bera kering 108,32 -6,50 Indramayu 16/11/2012 105 DSCN3309 vegetatif tua 108,31 -6,49 Indramayu 16/11/2012 106 P1040084 generatif 108,29 -6,48 Indramayu 16/11/2012

107 P1040135 bera kering 108,28 -6,44 Indramayu 16/11/2012 X

Keterangan:

(45)

33 Lampiran 2 Contoh Titik Pengamatan yang Sesuai antara Pola Temporal EVI dan

Foto Keadaan Aktual Lahan Survei Tim BIMAS-21 Tahun 2012

1. Fase Bera Basah

Karawang, 09-11-2012

Subang, 09-11-2012

(46)

34

2. Fase Vegetatif Muda

Subang, 16-07-2012