commit to user
EVALUASI SWASEMBADA BERAS DI KECAMATAN JATEN TAHUN 2009
Skripsi
oleh:
Fajar Arief Hartanto K 5404032
FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS SEBELAS MARET
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
EVALUASI SWASEMBADA BERAS DI KECAMATAN JATEN TAHUN 2009
Disusun Oleh :
Fajar Arief Hartanto
NIM K5404032
SKRIPSI
Ditulis dan Diajukan Untuk Memenuhi Syarat Mendapatkan Gelar Sarjana Pendidikan Program Studi Pendidikan Geografi
Jurusan Pendidikan Ilmu Pengetahuan Sosial
FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN
UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA
commit to user
PERSETUJUAN
Skripsi ini telah disetujui untuk dipertahankan di hadapan Tim Penguji
Skripsi Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret
Surakarta.
Persetujuan Pembimbing
Pembimbing I
Dra. Inna Prihartini, M.S NIP. 19570207 1983032 002
Pembimbing II
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
PENGESAHAN
Skripsi ini telah dipertahankan di hadapan Tim Penguji Skripsi Fakultas
Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret dan diterima untuk
memenuhi persyaratan mendapatkan gelar Sarjana Pendidikan.
Pada Hari : ...………
Tanggal : ....………
Tim Penguji Skripsi:
Nama Terang Tanda Tangan
Ketua : Drs. Partoso Hadi, M.Si ………..
Sekretaris : Setya Nugraha, S.Si, M.Si ………...
Anggota I : Dra. Inna Prihartini, M.S ………...
Anggota II : Yasin Yusup, S.Si, M.Ssi ….………....………..
Disahkan oleh:
Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan
Universitas Sebelas Maret
Dekan,
commit to user
ABSTRAK
Fajar Arief Hartanto, EVALUASI SWASEMBADA BERAS DI KECAMATAN JATEN TAHUN 2009. Skripsi, Surakarta : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan. Universitas Sebelas Maret. Surakarta, Desember 2010.
Tujuan penelitian ini adalah mengetahui : (1) Tingkat ketelitian citra IKONOS untuk mengidentifikasi jenis penggunaan lahan di Kecamatan Jaten. (2) Luas lahan pertanian di Kecamatan Jaten pada tahun 2009. (3) Produksi lahan pertanian di Kecamatan Jaten pada tahun 2009 berdasarkan jenis tanah dan irigasinya. (4) Kebutuhan beras di Kecamatan Jaten pada tahun 2009. (5) Swasembada beras di Kecamatan Jaten pada tahun 2009.
Sesuai dengan tujuan penelitian, maka penelitian ini menggunakan metode deskriptif spasial. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan interpretasi citra IKONOS, observasi lapangan, wawancara,dan dokumentasi. Analisis data dilakukan dengan analisis pemetaan hasil interpretasi citra IKONOS dan analisis overlay. Sampel digunakan untuk uji ketelitian dan untuk menentukan narasumber wawancara. Untuk uji ketelitian teknik sampling yang digunakan adalah purposive sampling, dengan jumlah sampel 50 titik, sedangkan teknik sampling untuk menentukan narasumber wawancara menggunakan teknik expert sampling
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ABSTRACT
Fajar Arief Hartanto, SELF SUFFICIENCY PERFORMANCE EVALUATION OF RICE IN THE SUBDISTRICT OF JATEN IN THE YEAR 2009. Thesis, Surakarta: Teacher Training and Education Faculty. Sebelas Maret University. Surakarta, December 2010.
The purpose of this study are (1) Determining the accuracy level of IKONOS imagery to identifying of the landuses. (2) Determining the agricultural land in the Subdistrict of Jaten in the year of 2009. (3) Determining the production of agricultural land in the Subdistrict of Jaten in the year of 2009 according the type of soil and irrigation (4) Identifying the needs of rice in the Subistrict of Jaten in the year of 2009. (5) Determining the ability of rice self-sufficiency in the District of Jaten in the year of 2009.
According to the purposes of the research, the method which is used in this study is spatial descriptive method. Collecting data ini this study uses IKONOS imagery interpretation, observations, and documentations. To data analysis the reacher uses imagery interpretation analysis, maps analysis and overlay analysis. To test the accuracy of IKONOS imagery, the reacher uses purposive sampling techniques with 50 point of total sample, while to interview the resource person the reacher uses expert sampling techniques.
commit to user
MOTTO
Suradira jayaningrat lebur dening pangastuti
(NN)
“What I hear, I forget, what I hear and see, I remember little, what I hear, see and ask question about or discuss with some one, I begin to understand, what I teach to another, I master”
(Credo)
Man jadda wa jadda
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
PERSEMBAHAN
Karya sederhana ini kupersembahkan kepada :
Ibu dan Bapak yang kusayangi
Keluarga Besarku
commit to user
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Warahmatullahi Wabarokatuh,
Segala Puji bagi Allah Swt Sang Maha Pencipta Ilmu Pengetahuan, atas
Karunianya-Nya lah penulis dapat menyelesaikan skripsi guna memenuhi syarat
untuk mendapatkan gelar Sarjana Pendidikan Fakultas Keguruan dan Ilmu
Pendidikan Universitas Sebelas Maret Surakarta
Dalam penulisan skripsi ini banyak mendapatkan bimbingan dan
saran-saran dan bantuan dari berbagai pihak. Oleh karenanya, penulis mengucapkan
terima kasih kepada :
1. Prof. Dr. M. Furqon Hidayatullah, M.Pd, selaku Dekan Fakultas Keguruan
dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret yang telah memberikan ijin
untuk pengadaan penelitian dan penyusunan skripsi.
2. Drs. Saiful Bachri, M.Pd, selaku Ketua Jurusan Pendidikan Ilmu Pengetahuan
Sosial atas ijin yang diberikan.
3. Drs. Partoso Hadi, M.Si, selaku Ketua Program Studi Pendidikan Geografi,
terima kasih atas ijin yang telah diberikan.
4. Dra. Inna Prihartini, M.S, selaku Pembimbing I terima kasih atas ilmu,
bimbingan, dan nasehat-nasehatnya.
5. Bapak Yasin Yusup, S.Si, M.Si selaku Pembimbing II, terima kasih atas
bimbingan, semangat, inspirasi dan motivasinya.
6. Bapak Drs. Ahmad, M.Si, selaku Pembimbing Akademik.
7. Seluruh dosen Program Studi Pendidikan Geografi, yang telah memberikan
ilmu yang bermanfaat.
8. Pemerintah Kabupaten Karanganyar beserta jajaran instansi dibawahnya yang
telah bersedia memberikan data yang dibutuhkan dalam penelitian ini.
9. Budi Setyarso, S.Pd, sahabat yang besar jasanya kepada penulis. Terimakasih
untuk semuanya.
10.Soleh, Tina, Eka, Linda, Wita, Habib, Sukma, Nasir, Dodit, terimakasih atas
persahabatan yang terjalin indah.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
12.Mas bono dan keluarga besarnya yang banyak membantu penulis.
13.Asep, Nanang Sutofik, Agus Sudiro, teman seperjuangan yang setia.
14.Assa, orang yang memberikan semangat, asa dan motivasi kepada penulis.
Terimakasih atas dukungan moral dan material yang luar biasa.
15.Saudara-saudaraku seiman di kos 393 yang penulis cintai karena Allah. Hariyanto, Danang, Triyono, Abdul Manan, Sya’bani, Zaenal, Sukron Jazzakumullah khoiron katsir. Semoga Allah membalas kebaikan kalian.
16.Seluruh pihak yang telah membantu, yang tidak dapat penulis sebutkan satu
per satu. Terimakasih atas dukungan dan kerjasamanya.
Menyadari masih banyaknya kekurangan, penulis mengharapkan kritik
dan saran agar karya sederhana ini bisa lebih sempurna. Besar harapan, apa yang
telah penulis persembahkan dapat bermanfaat bagi para pembaca dan menjadi
salah satu sumbangan dalam memperkaya khasanah ilmu dan pengetahuan.
Surakarta, Desember 2010
commit to user
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ... i
HALAMAN ABSTRAK ... ii
HALAMAN MOTTO ... iii
HALAMAN PERSEMBAHAN ... iv
KATA PENGANTAR ... v
DAFTAR ISI ... vi
DAFTAR TABEL ... vii
DAFTAR GAMBAR ... viii
DAFTAR PETA ... x
DAFTAR LAMPIRAN ... xi
BAB I PENDAHULUAN ... 1
A. Latar Belakang Masalah ... 1
B. Perumusan Masalah ... 6
C. Tujuan Penelitian ... 7
D. Manfaat Penelitian ... 7
1. Kegunaan Teoritis ... 7
2. Kegunaan Praktis ... 7
BAB II LANDASAN TEORI ... 8
A. Tinjauan Pustaka ... 8
1. Penginderaan jauh... 8
2. Citra IKONOS... 9
3. Interpretasi Citra... 13
4. Pemanfaatan Citra IKONOS untuk Identifikasi Luas Lahan Pertanian... 19
5. Uji Ketelitian Interpretasi... 22
6 Penggunaan Lahan... 24
7 Lahan Pertanian... 30
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
9. Produksi Beras ... 32
10. Kebutuhan Beras... 32
11. Swasembada Beras... 32
12. Sistem Informasi Geografis (SIG)... 32
B. Hasil Penelitian yang Relevan ... 37
C. Kerangka Berfikir... 42
BAB III. METODE PENELITIAN... 44
A. Waktu dan Tempat Penelitian ... 44
B. Metode Penelitian ... 45
C. Sumber dan Jenis Data ... 47
1. Data Primer ... 47
2. Data Sekunder ... 47
D. Populasi dan Teknik Sampling... 47
1. Populasi... 47
2. Sampel…... 3. Teknik Sampling ... 48 48 E. Teknik Pengumpulan Data... 51
1. Dokumentasi... 51
5. Swasembada Beras... 55
H. Prosedur Penelitian ... 55
BAB IV HASIL PENELITIAN ... 58
A. Deskripsi Lokasi Penelitian ... 58
commit to user
2. Iklim ... 60
3. Tanah ... 64
4. Hidrologi... 66
5. Keadaan Penduduk 66 B. Hasil Penelitian dan Pembahasan... 77
1. Penggunaan lahan ... a. Jenis Penggunaan Lahan... b. Uji Ketelitian Interpretasi Citra IKONOS ... 77 79 86 2. Luas Sawah dan Persebaranya di Kecamatan Jaten Tahun 2009…. 3. Sawah Berdasarkan Jenis Tanah... 4. Sawah Berdasarkan Jenis Irigasi... 5. Sawah Berdasarkan Hasil Overlay Antara Jenis Tanah dan Irigasi. 89 90 92 95 6. Produksi Beras di Kecamatan Jaten Tahun 2009... 97
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR TABEL
1. Karakteristik Citra IKONOS ...
2. Kontingensi Uji Ketelitian interpretasi...
3. Penelitian yang Relevan...
4. Tahap pelaksanaan Penelitian...
5. Nama Desa dan Luas Wilayah di Kecamatan Jaten...
6. Klasifikasi tipe iklim menurut Schmidt dan Ferguson………...
7. Curah hujan Kecamatan Jaten tahun 1999 – 2008...
8. Jumlah Penduduk Daerah Penelitian Tiap Desa...
9. Kepadatan Penduduk Daerah Penelitian………...
10. Komposisi Penduduk Menurut Umur dan Jenis Kelamin ...
11. Rasio Jenis Kelamin Penduduk ...
12. Penduduk Menurut Tingkat Pendidikan ………...
13. Jumlah Penduduk Berdasarkan Mata Pencaharian ...
14. Penggunaan Lahan Kecamatan Jaten Tahun 2009...
15. Uji Ketelitian Interpretasi...
16. Hasil Pengukuran Menggunakan Citra IKONOS dan Peta RBI..
17. Luas Sawah di Kecamatan Jaten Tahun 2009...
18. Luas Panen, Produksi Padi, dan Produksi Beras di Kabupaten
Karanganyar Tahun 2009...
19. Produksi Padi tahun 2009 Menurut Mantri Tani...
20. Produktifitas Padi Pada Masing-masing Tipe Sawah...
21. Produksi Padi dan Beras Pada Masing-masing Tipe Sawah...
22. Produksi Padi dan Beras Pada Masing-masing Desa...
23. Kebutuhan Beras di Kecamatan Jaten tahun 2009...
24. Kemampuan swasembada beras di Kecamatan Jaten ...
commit to user
DAFTAR PETA
1. Peta Citra IKONOS Kecamatan Jaten...
2. Peta Lokasi Sampel Uji Ketelitian Interpretasi...
3. Peta Administratif Kecamatan Jaten...
4. Peta Jenis Tanah...
5. Peta Kepadatan Penduduk Kecamatan Jaten...
6. Peta Penggunaan Lahan Kecamatan Jaten...
7. Peta Persebaran Sawah Berdasarkan Jenis Tanah...
8. Peta Persebaran Sawah Menurut Jenis Irigasi...
9. Peta Persebaran Sawah Berdasarkan Jenis Tanah dan Irigasi...
10. Peta Produksi Beras...
11. Peta Kebutuhan Beras...
12. Peta Swasembada Beras...
13. Peta Rekomendasi ...
12
48
59
65
70
85
91
94
96
101
103
107
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR GAMBAR
1. Sawah Pada Saat Kering dan Tergenang...
2. Bentuk Sungai yang Mengikuti...
3. Bentuk Jalan yang Teratur...
4. Perbedaan Ukuran Jalan...
5. Perbedaan Tekstur Sawah dan Kebun Campur...
6. Pola Permukiman...
7. Cerobong Asap Pabrik...
8. Situs Permukiman Memanjang...
9. Stasiun Kereta Api Berasosiasi dengan Rel Bercabang...
10. Perubahan Pengunaan Lahan Kosong Menjadi Bangunan...
11. Perubahan Pengunaan Lahan Sawah Menjadi Bangunan...
12. Perubahan Pengunaan Lahan Sawah Menjadi Permukiman...
13. Bagan Kerangka Berpikir...
14. Grafik Tipe Curah Hujan Daerah Penelitian...
15. Piramida penduduk Kecamatan Jaten...
16. Permukiman pada Citra IKONOS dan di Lapangan...
17. Sawah Pada Citra IKONOS dan di Lapangan...
18. Kebun Campur pada Citra IKONOS dan di Lapangan ...
19. Lahan Kosong pada Citra IKONOS dan di Lapangan...
20. Saluran Irigasi pada Citra IKONOS dan di Lapangan...
21. Kenampakan Industri pada Citra IKONOS dan di Lapangan...
22. Peternakan pada Citra IKONOS dan di Lapangan...
23. Kenampakan SPBU pada Citra IKONOS. dan di Lapangan…...
24. Kenampakan Hotel pada Citra IKONOS...
25. Pengukuran Panjang Jalan pada Citra IKONOS dan Peta RBI...
26. Saluran PBS dan Saluran Canden...
27. Saluran Irigasi Tersier di desa Sroyo...
28. Diagram Produksi dan Kebutuhan Beras...
commit to user
DAFTAR LAMPIRAN
1. Daftar Pertanyaan Wawancara (Quesioner).
2. Lembar observasi
3. Data data produksi lahan pertanian
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
I. PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Pangan adalah kebutuhan dasar manusia yang paling utama dan oleh
karenanya kebutuhan pangan menjadi bagian dari hak azasi individu. Pangan juga
merupakan komponen dasar yang utama untuk mewujudkan sumberdaya manusia
yang berkualitas. Salah satu jenis makanan pokok yang digunakan untuk
memenuhi kebutuhan pangan adalah beras. Beras merupakan makanan pokok
penduduk Indonesia dan sebagian besar penduduk dunia, Khudori (2008:1).
Indonesia merupakan negara agraris, sebagian besar penduduknya tinggal
di pedesaan dengan usaha pertanian sebagai mata pencahariannya. Indonesia
berada di jalur pegunungan Sirkum Pasifik dan Sirkum Mediterania. Jajaran
gunungapi ini telah membentuk tanah yang terpengaruh langsung oleh proses
vulkanisme, terutama Pulau Jawa, Sumatra, Bali dan Nusa Tenggara, karena itu
Indonesia menjadi negara yang subur secara geografis, didukung pula dengan
iklim tropis yang cocok untuk usaha pertanian. Indonesia pernah berswasembada
beras pada tahun 1984 hingga tahun 1987, namun setelah itu Indonesia tidak lagi
berswasembada sehingga tiap tahun harus mengimpor beras untuk memenuhi
kebutuhan pangan dalam negeri.
Tahun 2004 merupakan tahun pertama sejak 1984 Indonesia swasembada
beras, namun situasi ini masih dalam kondisi labil. Menurut Yudohusodo (2004),
penyebab labilnya swasembada beras nasional ini karena beberapa hal, pertama,
masih terus tejadi alih fungsi lahan akibat tata ruang yang kurang tegas. Kedua,
perluasan kota yang tak terkendali. Ketiga, masih berlangsungnya fragmentasi
lahan yang membuat lahan menyempit. Keempat, pemeliharaan irigasi dan
pembangunan infrastruktur pertanian yang tidak memadai. Kelima, rusaknya
daerah aliran sungai akibat pembabatan hutan di daerah hulu. Keenam,
perencanaan program perluasan areal pertanian yang belum baik. Ketujuh,
penanganan pasca panen yang belum baik. Kedelapan, lambatnya perluasan
penggunaan bibit unggul (Yudohusodo, Tempo Interaktif 25 November 2004).
commit to user
Sejak munculnya Undang-Undang Nomor 12 Tahun 1992 tentang Sistem
Budidaya Tanaman, tidak ada lagi kemampuan pemerintah mengontrol budidaya
pertanian. Petani bebas memilih komoditas apa yang akan mereka tanam, petani
bebas memilih jenis tanaman yang mereka anggap paling menguntungkan, tanpa
ada tekanan atau paksaan untuk menanam komoditas tertentu yang diinginkan
pemerintah. Sejak itu, impor beras terus meningkat dan puncaknya tahun 1999, di
mana impor beras mencapai 4,7 juta ton atau tertinggi sepanjang sejarah Indonesia
(Kompas.com, 16 Desember 2008).
Pada masa panen tahun 2006/2007 Indonesia masih mengimpor beras,
beras impor tersebut selama ini didatangkan antara lain dari negara Thailand dan
Vietnam. Pada tahun 2008 pemerintah Indonesia mengumumkan bahwa
Indonesia berhasil mencapai swasembada beras, indikator swasembada beras
ditunjukkan dengan keberhasilan Indonesia untuk tidak mengimpor beras sama
sekali selama tahun 2008 berlangsung, ini adalah untuk pertama kalinya
Indonesia tidak mengimpor beras, berbeda dengan swasembada yang pernah
dicapai pada tahun 1984 dimana swasembada masih dibarengi impor beras
sebesar 414.300 ton. Dengan tidak mengimpor beras berarti Indonesia secara
tidak langsung telah berpartisipasi dalam menurunkan harga beras dunia karena
sebagian stok beras dunia yang semula dicadangkan untuk Indonesia tidak dibeli
Indonesia. Dengan dijualnya cadangan beras tersebut ke pasaran internasional
maka harga beras dunia mulai menurun (www.setneg.go.id).
Pemerintah menargetkan pada tahun 2009 Indonesia kembali
berswasembada dan dapat memenuhi seluruh permintaan kebutuhan bahan
pangannya dari produk dalam negeri. Target ini direalisasikan dengan wujud
penambahan luas areal pertanian. Pemerintah mendorong perluasan lahan panen
padi sekitar 0,7 juta hektar di seluruh Indonesia, pemerintah menargetkan produk
padi tahun 2009 mencapai 64 juta ton atau naik 3 juta ton dari capaian 2008,
(Kompas 19 April 2009).
Swasembada pangan diharapkan akan dapat terwujud dan mampu menjadi
penopang utama ketahanan pangan negara. Swasembada (self suffiency), bisa
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
artinya swasembada terkait erat dengan keseimbangan antara pasokan (supply)
dan permintaan (demand).
Menteri Pertanian Anton Apriyantono menyatakan bahwa Indonesia sudah
mampu swasembada beras. Swasembada beras di Indonesia sudah dicapai sejak
tahun 2004 dengan memenuhi 90% kebutuhan beras dari dalam negeri. Dengan
terpenuhinya pasokan beras sebesar 90% itu dinilainya sudah cukup untuk
mendapat predikat swasembada beras, meskipun pemerintah masih tetap harus
mengimpor beras untuk mencukupi kekurangannya. (www.republikaonline.com).
Sejalan dengan pertumbuhan penduduk mengakibatkan meningkatnya
kebutuhan pangan, sehingga diperlukan perluasan lahan pertanian untuk
meningkatkan produksi pangan guna memenuhi kebutuhan masyarakat, dilain
pihak semakin meningkat pula kebutuhan akan berbagai sarana seperti tempat
pemukiman, industri, perkantoran, sarana perdagangan (pasar), sarana
kesejahteraan sosial (pendidikan, kesehatan, olahraga dan tempat ibadah), sarana
hiburan (taman, tempat rekreasi) serta sarana transportasi (jalan, terminal).
Dengan dibangunnya berbagai sarana tersebut diatas lahan pertanian
menyebabkan semakin sempitnya lahan pertanian, sehingga mengakibatkan
menurunnya produksi lahan pertanian.
Sebagian besar sawah yang subur terdapat di Pulau Jawa (sekitar 40% dari
luas seluruh sawah di Indonesia) dengan produktifitas hampir dua kali
produktifitas lahan di luar Jawa. Saat ini keberadaan sawah-sawah subur
beririgasi di Pulau Jawa terancam oleh gencarnya pembangunan kawasan industri
dan perluasan kota (perumahan) sehingga luas tanah semakin berkurang karena
terkonversi ke lahan non pertanian. Hardjowigeno dan Rayes (2005 : 1).
Menurut Khudori (2008:65), dari data BPS (Biro Pusat Statistik), selama
kurun waktu 1977-1998 pada lahan sawah di Pulau Jawa diketahui telah terjadi
konversi penggunaan lahan dari lahan pertanian ke penggunaan lahan lainnya
(industri, jasa, permukiman) mencapai 495.000 hektar atau sekitar 15%.
Akumulasi dari konversi lahan pertanian tersebut mengakibatkan produksi
commit to user
Secara administratif Kecamatan Jaten merupakan bagian dari Kabupaten
Karanganyar. Kabupaten Karanganyar merupakan salah satu penyangga beras di
Jawa Tengah. Di Kabupaten ini pertanian merupakan komoditas yang penting
selain industri dan pariwisata, sesuai dengan slogan Kabupaten Karanganyar yaitu “INTANPARI” (Industri pertanian dan Pariwisata).
Kecamatan Jaten dipilih sebagai daerah penelitian karena beberapa alasan,
antara lain adalah karena di kecamatan ini luas lahan pertaniannya masih cukup
luas yaitu 1.277,59 Ha dan merupakan penggunaan lahan yang paling luas atau
sekitar 50% dari luas seluruh penggunaan lahan yang ada di Kecamatan Jaten
(sumber: Kecamatan Jaten Dalam Angka 2009). Luas lahan pertanian adalah
salah satu variabel yang digunakan dalam melakukan evaluasi swasembada beras.
Alasan lain karena letak Kecamatan Jaten yang berdekatan dengan pusat
kota Kabupaten Karanganyar dan Kota Surakarta. Karena letak Kecamatan Jaten
yang berdekatan dengan pusat kota Kabupaten Karanganyar dan Kota Surakarta
itulah maka sangat mungkin terjadi pemekaran wilayah perkotaan baik dari
Kabupaten Karanganyar maupun Kota Surakarta, selain itu dijadikannya
Kecamatan Jaten sebagai daerah industi diprediksi akan mengakibatkan konversi
(perubahan) penggunaan lahan yang cukup besar dari lahan pertanian ke
penggunaan lahan yang lain seperti permukiman dan industri. Luas lahan
pertanian akan semakin berkurang akibat adanya konversi penggunaan lahan,
karena itu maka diperlukan pembaharuan data tentang penggunaan lahan.
Lahan pertanian yang berubah secara cepat dapat menyulitkan
pemerintah daerah dalam melakukan pendataan, pada umumnya pendataan ini
memakan waktu yang lama kerena lahan yang akan didata cukup luas
cakupannya, hal ini akan berakibat pada mahalnya biaya operasional yang
dikeluarkan dan banyaknya personel yang harus dilibatkan.
Data produksi beras yang selama ini digunakan untuk mengambil
kebijakan impor beras berasal dari BPS. Data luas panen dikumpulkan dari hasil
survei mantri tani di tiap kecamatan kemudian disetorkan ke BPS dan Departemen
Pertanian. Data produksi padi tidak lepas dari masalah, hal ini terjadi karena
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
itulah maka setiap kebijakan impor beras selalu menimbulkan pro-kontra, Khudori
(2008:268).
Untuk dapat selalu memperbaharui data sebaran penggunaan lahan pada
daerah yang luas diperlukan cara yang lebih praktis, akurat dan murah untuk
menekan biaya, waktu dan jumlah personil yang dibutuhkan. Salah satu caranya
adalah dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh baik dengan foto udara
atau citra satelit. Khudori (2008:270) mengemukakan bahwa teknologi satelit
penginderaan jauh sudah digunakan banyak negara karena akurasinya yang tinggi.
Dewasa ini perkembangan teknologi satelit semakin baik sehingga
meningkat pula pemanfaatannya untuk berbagai aplikasi. Salah satu citra satelit
yang banyak digunakan saat ini adalah citra satelit IKONOS. Menggunakan citra
satelit IKONOS biaya operasionalnya lebih murah daripada menggunakan citra
yang dibuat dengan pemotretan foto udara. Citra IKONOS merupakan hasil
perekaman satelit yang dapat diperoleh dari beberapa situs di internet, salah
satunya adalah situs www.googleearth.com. Satelit IKONOS menghasilkan citra
penginderaan jauh yang baik, kerincian obyek sangat tinggi dengan resolusi
spasial 1 meter dan 4 meter, sebanding dengan resolusi spasial foto udara, dan
perekaman datanya dapat dilakukan setiap hari (www.geoeye.com). Karena
memiliki kerincian obyek yang sangat tinggi maka kesan yang tampak oleh mata
pada citra satelit IKONOS sangat mirip dengan keadaan sebenarnya dilapangan
baik bentuk, warna maupun polanya.
Citra IKONOS daerah liputan Kecamatan Jaten yang tersedia di situs
www.googleearth.com sekarang ini adalah citra dari hasil perekaman tahun 2009,
namun demikian tetap diperlukan pengecekkan ke lapangan untuk menguji
ketelitian interpretasi citra. Tujuan dari uji ketelitian interpretasi citra adalah
untuk mengecek apakah data yang didapat dari hasil interpretasi citra sesuai
dengan kondisi di lapangan atau tidak.
Data hasil interpretasi citra yang telah diuji ketelitiannya kemudian diolah
dengan menggunakan SIG (Sistem Informasi Geografis). SIG mempunyai
kemampuan untuk melakukan pengolahan, penyimpanan, pemrosesan,
commit to user
SIG akan lebih cepat, murah, dan akurat daripada pengolahan data secara manual
yang membutuhkan personel yang banyak karena luasnya daerah yang akan
diteliti.
Dari interpretasi citra dapat diketahui distribusi spasial lahan pertanian
yang berupa sawah, dan dengan pengolahan data menggunakan SIG maka dapat
diketahui luas lahan pertanian yang ada tersebut. Setelah diketahui luas lahan
pertanian, jumlah penduduk, produksi beras, dan kebutuhan beras maka dapat
dilakukan evaluasi swasembada beras, sehingga akan dapat diketahui apakah
Kecamatan Jaten berswasembada beras atau tidak.
Hasil analisis dan pengolahan data menggunakan SIG akan menghasilkan
informasi baru yang menyajikan data swasembada beras di Kecamatan Jaten.
Informasi tersebut dapat digunakan sebagai masukan untuk menentukan kebijakan
dalam pengelolaan wilayah Kabupaten Karanganyar, khususnya untuk Kecamatan
jaten. Berdasarkan latar belakang di atas maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul “EVALUASI SWASEMBADA BERAS DI KECAMATAN JATEN TAHUN 2009”.
B. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas maka dapat dirumuskan
permasalahan sebagai berikut:
1. Bagaimana tingkat ketelitian citra IKONOS untuk mengidentifikasi jenis
penggunaan lahan di Kecamatan Jaten?
2. Berapa luas lahan pertanian di Kecamatan Jaten pada tahun 2009?
3. Berapa produksi beras di Kecamatan Jaten pada tahun 2009?
4. Berapa kebutuhan beras di Kecamatan Jaten pada tahun 2009?
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
C. Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk:
1. Mengetahui tingkat ketelitian citra IKONOS untuk mengidentifikasi jenis
penggunaan lahan di Kecamatan Jaten.
2. Mengetahui luas lahan pertanian di Kecamatan Jaten pada tahun 2009.
3. Mengetahui produksi beras di Kecamatan Jaten tahun 2009.
4. Mengetahui kebutuhan beras di Kecamatan Jaten pada tahun 2009.
5. Mengetahui swasembada beras di Kecamatan Jaten pada tahun 2009.
D. Manfaat Penelitian
1. Kegunaan Teoritis
Untuk menambah dan mengembangkan wawasan dan ilmu
pengetahuan serta mendukung teori-teori yang ada, khususnya geografi
yaitu Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis (SIG)
2. Kegunaan Praktis
a. Sebagai salah satu informasi mengenai swasembada beras di
Kecamatan Jaten.
b. Sebagai bahan masukan bagi pemerintah setempat terhadap
permasalahan pangan, khususnya beras.
c. Sebagai masukan bagi pemerintah setempat dalam mengambil
commit to user
II. LANDASAN TEORI
A. Tinjauan Pustaka
1. Penginderaan Jauh
Menurut Lillesand dan Kiefer (1990:1) penginderaan jauh adalah ilmu dan
seni untuk memperoleh informasi tentang suatu objek, daerah atau fenomena
melalui analisis data yang diperoleh dengan menggunakan alat tanpa kontak
langsung dengan objek, daerah, atau fenomena yang dikaji. Dari definisi tersebut
maka berbagai analisa data dapat dilakukan tanpa harus berada di lokasi kejadian,
sebagai contoh terjadi suatu bencana alam seperti banjir, kebakaran hutan, atau
luapan lumpur misalnya, maka tidak perlu datang ke lokasi untuk menghitung
berapa luas daerah yang mengalami kerusakan tetapi cukup menggunakan citra
hasil dari penginderaan jauh seperti foto udara, citra satelit dan lain-lain.
Jenis data yang dihasilkan dari sistem penginderaan jauh berupa data
digital dan analog. Data digital atau numerik adalah merupakan hasil rekaman
penginderaan jauh dalam bentuk angka sebagai cerminan nilai spektral obyek
yang direkam oleh sensor untuk dianalis menggunakan komputer. Data analog
atau data visual terbagi menjadi dua yaitu data citra dan non citra. Data non citra
merupakan data analog satu dimensi (berupa angka dan grafik) sementara data
citra merupakan data analog dua dimensi yang mirip dengan wujud aslinya. Data
citra dibedakan lagi menjadi citra foto dan citra non foto (Sutanto, 1986:65).
Penginderaan jauh dapat dimanfaatkan oleh seluruh disiplin ilmu yang
mengkaji dan menganalisis fenomena spasial di permukaan bumi, dan telah teruji
kehandalannya. Lebih lanjut penginderaan jauh diperlukan dalam perolehan data
yang berkesinambungan untuk merumuskan program dan kebijakan permasalahan
lingkungan dan perencanaan sumberdaya alam. Penggunaan data penginderaan
jauh untuk kajian spasial mempunyai keunggulan dalam hal penghematan biaya
dan waktu, hal ini dikarenakan data penginderaan jauh mampu menampilkan dan
memvisualisasikan kenampakan bumi dengan liputan yang cukup luas.
Penginderaan jauh mempunyai kemampuan untuk menghasilkan data spasial yang
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
susunan geometrinya mendekati keadaan sebenarnya dari permukaan bumi dalam
jumlah yang banyak dan waktu yang cepat. Penginderaan jauh membutuhkan
suatu sistem pengelolaan dan penanganan data yang tepat dan efisien sehingga
informasi spasial dari citra penginderaan jauh yang diperoleh dapat berguna untuk
kepentingan yang luas. Sistem atau piranti yang dapat digunakan untuk
pengelolaan dan penanganan data spasial tersebut adalah Sistem Informasi
Geografis (SIG) karena SIG adalah sistem informasi yang dirancang untuk
bekerja dengan data yang tereferensi secara spasial atau koordinat-koordinat
geografi, Prahasta (2001:57).
2. Citra IKONOS
Menurut Hornby dalam Sutanto (1986:5) citra penginderaan jauh (yang
selanjutnya disingkat citra) merupakan gambaran yang terekam oleh kamera atau
sensor lainnya. Citra dibedakan menjadi dua yaitu foto (photograpic image) dan
non foto (non photograpic image).
Berdasarkan wahana yang digunakan ada dua jenis foto, yaitu foto udara
dan foto satelit. Foto udara pada umumnya dibuat dengan menggunakan pesawat
terbang atau balon sebagai wahananya, sedangkan foto satelit atau foto orbital
adalah foto yang dibuat dengan menggunakan satelit sebagai wahananya.
Citra IKONOS adalah citra satelit yang dibuat atau direkam menggunakan
satelit IKONOS. Satelit IKONOS diluncurkan pada tanggal 24 September 1999
di Vandenberg Air Force Base, California, Amerika Serikat. Satelit mengorbit
secara sun-synchronous polar, artinya mengelilingi bumi dengan hampir melewati
kutub, memotong rotasi bumi. Satelit ini memiliki ketinggian 681 km dpal
dengan sudut inklinasi sebesar 98,10, melintasi bumi sebanyak 14 kali/hari atau
memerlukan 98 menit untuk sekali lintasan dengan kecepatan 7 km/detik. Pada
orbit ini satelit IKONOS akan memotret daerah yang dilewati secara tetap, yaitu
sekitar pukul 10.30 pagi, (www.geoeye.com).
Kerincian informasi yang dapat disadap dari penginderaan jauh sangat
bergantung pada resolusi. Menurut Sutanto (1986:13) ada empat macam resolusi
yaitu resolusi spasial, resolusi spektral, resolusi radiomerik dan resolusi temporal.
commit to user
dan dikenali pada citra. Resolusi spektral menunjukkan kerincian spektrum
elektromagnetik yang digunakan didalam suatu sistem penginderaan jauh.
Resolusi radiometrik menunjukkan kepekaan system sensor terhadap perbedaan
terkecil kekuatan sinyal. Resolusi temporal merupakan frekuensi perekaman
ulang bagi daerah yang sama.
Satelit IKONOS memiliki resolusi spasial 1 m pada mode pankromatik
dan 4 m pada mode multispektral, dimana waktu pencitraan dilakukan secara
serempak. Citra IKONOS mempunyai resolusi radiometrik 11 bits per pixel
(2048 gray tones), hal ini berarti IKONOS dapat menangkap tingkat keabuan
(rona) pada skala yang luas sehingga pengguna dapat mengamati sebuah gambar
atau obyek dengan lebih detail, dengan demikian akan sangat menguntungkan
pengamat dalam memperoleh informasi tentang obyek yang diamati. Citra
IKONOS memiliki resolusi temporal yang cukup singkat, yaitu antara 1,5 sampai
3 hari sehingga sangat mudah dalam memperbarui data (www.geoeye.com),
namun untuk citra IKONOS yang diperoleh dari internet secara gratis melalui
situs www.googleearth.com resolusi temporalnya lebih lama lagi, pada beberapa
daerah liputan resolusi temporalnya sekitar satu tahun bahkan ada yang lebih dari
satu tahun.
Satelit IKONOS yang menghasilkan citra penginderaan jauh dengan
sangat baik, sebanding dengan resolusi spasial foto udara. Karena kerincian
obyek sangat tinggi maka kesan obyek pada citra serupa dengan kesan mata saat
memandang obyek yang asli di lapangan. Dengan kemampuan resolusi spasial
yang tinggi ini citra IKONOS dapat dimanfaatkan sebagai sumber data untuk
pemetaan, inventarisasi dan monitoring potensi sumberdaya alam pada skala detil
dimana sebelumnya hanya dapat dilakukan oleh foto udara. Melihat karakter
resolusi spasialnya yang baik IKONOS dapat didesain untuk digunakan pada
berbagai macam bidang aplikasi antara lain: penentuan batas bidang, identifikasi
jaringan jalan, transportasi, dan identifikasi bangunan, Kusuma (2006:6).
Data digital satelit IKONOS telah terkoreksi secara geometrik, artinya data
citra IKONOS mempunyai kedudukan koordinat yang tepat pada pemukaan bumi,
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Keunggulan citra IKONOS dibandingkan foto udara adalah distorsi sentral yang
relatif kecil daripada foto udara.
Dengan ketinggian sensor pada wahana satelit IKONOS yang mencapai
681 km dpal memungkinkan perolehan data dengan kualitas metrik citra yang
lebih baik. Adapun karakteristik satelit IKONOS dapat disimak pada Tabel 1
berikut ini.
Tabel 1. Karakteristik Citra IKONOS
Tanggal Peluncuran 24 September 1999 di Vandenberg Air Force Base, California
Usia operasi Lebih dari 7 tahun
Orbit 98.1 derajad, sun synchronous
Kecepatan pada orbit 7.5 kilometer (4.7 mil) per detik
Kecepatan di atas tanah 6.8 kilometer (4.2 mil) per detik
Jumlah revolusi 98 menit
Waktu orbit mengelilingi bumi 14.7 setiap 24 jam
Ketinggian 681 kilometer (423 mil)
Resolusi Nadir: 0.82 meter (2.7 feet) panchromatik 3.2 meter (10.5 feet) multispektral 26° Off-Nadir: 1.0 meter (3.3 feet) pankromatik 4.0 meters (13.1 feet) multispektral
Lebar Swath 11.3 kilometer (7.0 mil) pada nadir 13.8 kilometer (8.6 mil) pada 26° off-nadir
Waktu melewati ekuator Sekitar jam 10:30 a.m. solar time
Waktu revisit Sekitar 3 jam pada resolusi 1-meter, 40° L
Dynamic range 11 bits per piksel
Jumlah band Pankromatik, R, G, B, dan NIR
Sumber: (Space Imaging, 2002)
commit to user
Peta1. Citra ikonos
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Interpretasi Citra IKONOS
Cara memperoleh informasi dari data penginderaan jauh adalah dengan
interpretasi. Estes dan Simonet (1975) dalam Sutanto (1986) mengatakan bahwa
interpretasi citra merupakan perbuatan mengkaji foto udara atau citra dengan
maksud untuk mengidentifikasi obyek dan menilai arti penting dari obyek
tersebut.
Sutanto (1986), mengatakan bahwa “penyadapan informasi yang lengkap dari foto udara memerlukan teknik interpretasi yang teliti atau sesuai dengan
kondisi di lapangan. Interpretasi citra penginderaan jauh akan optimal jika
didukung kerja lapangan yang baik. Agar hasil interpretasi foto udara dapat
sesuai dengan obyek yang sebenarnya di lapangan, maka disamping harus
memiliki pengetahuan awal tentang obyek kajian juga perlu dipahami
karakteristik obyek dengan memperhatikan unsur-unsur interpretasi foto udara”.
Unsur interpretasi citra adalah karakteristik obyek pada citra atau foto
yang digunakan sebagai kunci pengenalan obyek Untuk melakukan interpretasi
citra maupun foto udara digunakan kriteria atau unsur interpretasi yang terdiri atas
rona atau warna, ukuran, bentuk, tekstur, pola, bayangan, situs dan asosiasi
(Sutanto, 1986). Adapun penjelasan untuk masing-masing unsur atau kunci
interpretasi citra menurut Lillesand dan Kiefer (1979) dalam Sutanto (1986:120)
adalah sebagai berikut:
1) Rona/warna
Rona diartikan sebagai warna atau tingkat kecerahan obyek pada foto
atau citra. Warna (hue), kejenuhan (saturation), dan kecerahan akan membantu
untuk membedakan obyek. Rona merupakan tingkat kegelapan atau kecerahan
obyek pada citra atau tingkatan dari hitam ke putih dan sebaliknya. Warna
adalah wujud yang tampak oleh mata dengan menggunakan spektrum sempit,
lebih sempit dari spektrum tampak. Permukaan yang menyerap cahaya seperti
permukaan air akan berona gelap, sedangkan tanah yang kering akan berona
cerah karena memantulkan cahaya ke kamera atau satelit penangkap
gelombang cahaya. Sebagai contoh sawah yang kering pada musim kemarau
commit to user
Gambar 1. Sawah Pada Saat Kering dan Pada Saat Tergenang Air
2) Bentuk.
Bentuk merupakan konfigurasi atau kerangka suatu objek yang dapat
mencirikan suatu kenampakan yang ada pada citra sehingga dapat
diidentifikasi dan dapat dibedakan antar objek. Dari kenampakan pada citra
maupun foto udara dapat diidentifikasi bentuk dasar fisik bangunan, jalan,
sungai, kebun, hutan dan sebagainya. Dengan melihat bentuk-bentuk fisik
dari citra ikonos maupun foto udara dapat ditentukan penggunaan lahan suatu
tempat, sebagai contoh bentuk penggunaan lahan untuk industri atau
pergudangan dicirikan dengan bentuk bangunan yang seragam persegi.
Kenampakan sungai memiliki bentuk yang berbeda dengan jalan raya. Sungai
berkelok-kelok sesuai dengan alirannya, sedangkan jalan raya berbentuk lurus
dan teratur.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Gambar3. Bentuk Jalan Yang Teratur
3) Ukuran.
Ukuran ialah atribut obyek yang meliputi dimensi panjang, luas, tinggi,
kemiringan lereng dan volume dari suatu obyek. Ukuran obyek pada citra
maupun foto udara merupakan fungsi skala sehingga dalam memanfaatkan
ukuran sebagai unsur interpretasi citra harus selalu memperhatikan skala
citranya. Dengan kata lain ukuran merupakan perbandingan yang nyata dari
obyek-obyek dalam citra maupun foto udara yang mengambarkan kondisi di
lapangan. Sebagai contoh, perbedaan antara ukuran jalan setapak dengan
jalan arteri.
commit to user
4) Tekstur.
Tekstur adalah frekuensi perubahan rona pada citra atau pengulangan
rona kelompok obyek yang terlalu kecil untuk dibedakan secara individual.
Tekstur sering dinyatakan dari kasar sampai halus. Tekstur merupakan hasil
gabungan dari bentuk, ukuran, pola, bayangan serta rona. Dengan melihat
tekstur dapat di kelompokkan penggunaan lahan atau fungsi dari
kawasan-kawasan tertentu. Misalnya tekstur sawah akan terlihat lebih halus berbeda
dengan kebun ataupun hutan.
Gambar 5. Perbedaan Antara Tekstur Sawah dengan Kebun Campur
5) Pola.
Pola atau susunan keruangan merupakan ciri yang menandai bagi banyak
obyek bentukan manusia dan bagi beberapa obyek alamiah lainnya.
Pengulangan bentuk tertentu merupakan karakteristik bagi obyek alamiah
maupun bangunan akan memberikan suatu pola yang membantu dalam
interpretasi citra maupun foto udara dalam mengenali obyek tertentu.
Misalnya Pola perumahan yang teratur pada gambar citra ikonos menunjukkan
bahwa obyek tersebut merupakan perumahan bukan tipe perkampungan, tetapi
perumahan yang dibangun oleh developer. Dalam menginterpretasi citra atau
foto udara pola sangat di perhatikan, guna membedakan antara obyek-obyek
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Gambar 6. Pola Permukiman Tidak Teratur dan Pola Permukiman Teratur
6) Bayangan.
Bayangan sering merupakan kunci pengenalan yang penting bagi
beberapa obyek yang justru lebih tampak dari bayangannya. Bentuk bayangan
mencerminkan profil dari obyek dimana ada obyek yang menghalangi sinar
matahari yang seharusnya mengenai suatu daerah tertentu. Dengan bantuan
unsur bayangan ini juga dapat menentukan arah mata angin serta pengenalan
terhadap suatu obyek yang kemungkinan sulit diamati sebelumnya.
commit to user
7) Situs.
Situs adalah lokasi dari obyek dalam hubungannya dengan obyek lain
atau lingkungannya. Situs bukan merupakan ciri obyek secara langsung
melainkan keterkaitan obyek dengan lingkungan sekitar. Situs dapat
membantu dalam menginterpretasi foto udara ataupun citra IKONOS dengan
melihat obyek yang lain. Contoh situs permukiman memanjang pada
umumnya terletak disepanjang tepi jalan.
Gambar 8. Situs Permukiman Memanjang Berada Disepanjang Jalan
8) Asosiasi.
Asosiasi dapat diartikan sebagai keterkaitan antara obyek yang satu
dengan obyek yang lain. Asosiasi hampir sama dengan situs. Dengan adanya
keterkaitan ini maka terlihatnya suatu obyek pada citra sering menjadi
petunjuk adanya obyek yang lain. Misalnya stasiun kereta api berasosiasi
dengan rel kereta api yang bercabang-cabang (jumlahnya lebih dari satu). Ini
berarti adanya rel kereta api yang bercabang-cabang menunjukkan bahwa
disitu ada obyek yang berupa stasiun kereta api, yang tadinya sulit diamati
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Gambar 9. Stasiun Kereta Api Berasosiasi Dengan Rel Bercabang-cabang
Pada awalnya kunci interpretasi ini diterapkan pada citra foto udara
pankromatik, akan tetapi dapat pula diterapkan pada cira satelit, karena
karakteristik citra satelit IKONOS mirip dengan foto udara pankromatik berwarna
maka teknik yang digunakan untuk interpretasi citra IKONOS sama dengan
interpretasi citra foto udara pankromatik. Citra satelit IKONOS menyajikan
gambar permukaan bumi dengan jelas sehingga relatif mudah mengidentifikasi
obyek yang terliput.
Untuk mengidentifikasi obyek pada citra IKONOS tidak perlu
menggunakan semua unsur interpretasi, karena dari beberapa unsur saja sudah
dapat digunakan untuk mengenali obyek pada citra, terutama pada unsur bentuk,
ukuran dan tekstur, kecuali pada obyek tertentu yang sulit dikenali diperlukan
lebih banyak unsur interpretasi.
4. Pemanfaatan Citra IKONOS untuk Identifikasi Lahan Pertanian Interpretasi citra foto udara untuk kajian penutup lahan atau penggunaan
lahan telah dilakukan sejak tahun 1940-an. Istilah penggunaan lahan dalam hal ini
lebih dikaitkan dengan kegiatan manusia diatas sebidang tanah, terutama dalam
hal perencanaan lahan atau bangunan. Sutanto (1987:47) mengemukakan bahwa
commit to user
Penggunaannya antara lain untuk pengenalan jenis tanaman, evaluasi kondisi
tanaman, dan perkiraan jumlah produksi.
G. Jacob dkk dalam International Journal of Health Geographics (2006)
pada tahun 2006 melakukan penelitian dengan menggunakan citra IKONOS tahun
2005 dan citra Landsat Thematic Mapper (atau biasa disebut Landsat TM) tahun
1988 untuk mengetahui perubahan penggunaan lahan dalam mengidentifikasi
persebaran habitat bibit (larva) nyamuk Culex quiinquefasciatus di Kenya.
Citra IKONOS menyediakan data permukaan bumi secara spasial dengan
baik, hasil perekamannya mirip dengan kenampakan aslinya di lapangan sehingga
mudah diidentifikasi. Dalam penelitian ini, data penginderaan jauh yang berupa
Citra satelit IKONOS digunakan sebagai data dasar untuk mengetahuai luas dan
sebaran lahan pertanian. Melalui intrepretasi citra akan dapat diidentifikasi jenis
penggunaan lahannya, sehingga dapat digunakan untuk mengetahui luas dan
sebaran lahan pertanian yang kemudian akan digunakan untuk memperkirakan
produksi lahan pertanian yang ada.
Kenampakan lahan pertanian (sawah) pada citra IKONOS tampak mirip dengan yang asli di lapangan, umumnya berbentuk kotak-kotak dengan
permukaan rata, dibatasi oleh garis-garis yang sebenarnya di lapangan adalah
pematang sawah. Karena citra IKONOS mempunyai resolusi spasial yang baik
sehingga obyek permukaan bumi dapat disadap dengan baik sehingga berbagai
penggunaan lahan dikenali dengan mudah, dan lebih mudah untuk membedakan
antara penggunaan lahan yang berupa sawah dengan penggunaan lahan lainnya.
Salah satu faktor yang mempengaruhi produksi lahan pertanian adalah
konversi lahan. Menurut Khudori (2008:63) konversi lahan pertanian akan terus
meningkat seiring laju pertumbuhan penduduk dan pembangunan ekonomi,
karena pertumbuhan ekonomi yang tinggi mendorong tumbuh kembangnya
industri,prasarana ekonomi, fasilitas umum.
Konversi lahan pertanian dari tahun ke tahun menyebabkan luas lahan
pertanian selalu berubah, jika data tentang luas lahan pertanian yang sudah tidak
sesuai tersebut masih digunakan dalam penghitungan produksi lahan pertanian
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
akan menimbulkan pertentangan karena tidak akuratnya data yang digunakan.
Untuk mengatasinya maka diperlukan pembaharuan data penggunaan lahan, salah
satu caranya adalah dengan memanfaatkan citra IKONOS.
Alasan digunakanya citra IKONOS antara lain adalah karena resolusi
spasial dan resolusi temporalnya yang baik. Dengan resolusi temporal yang
singkat citra IKONOS sangat baik untuk digunakan dalam memperbarui data
penggunaan lahan. Perubahan penggunaan lahan yang terjadi dapat diamati
melalui citra IKONOS. Berikut ini beberapa contoh gambar perubahan
penggunaan lahan di daerah penelitian yang terekam oleh citra IKONOS dari
tahun 2004 hingga tahun 2009.
Gambar 10. Perubahan Penggunaan Lahan Kosong Menjadi Bangunan
commit to user
Gambar 12. Perubahan Penggunaan Lahan Sawah Menjadi Permukiman
5. Uji Ketelitian Interpretasi
Uji ketelitian interpretasi citra adalah usaha untuk mencocokkan atau
membandingkan antara hasil interpretasi citra yang dilakukan oleh interpreter
(orang yang melakukan interpretasi) dengan keadaan sebenarnya melalui
pengecekan di lapangan. Uji ketelitian interpretasi citra sangat penting untuk
dilakukan sebelum data hasil interpretasi penginderaan jauh digunakan, karena
ketelitian dalam interpretasi sangat mempengaruhi tingkat kepercayaan terhadap
data penginderaan jauh yang akan digunakan tersebut, Sutanto (1986:116).
Untuk memudahkan pekerjaan lapangan dalam melakukan uji ketelitian
interpretasi maka dibuat sampel yang mewakili setiap penggunaan lahan yang ada.
Sampel-sampel blok penggunaan lahan yang telah dilakukan pengecekan
lapangan kemudian dicocokkan (matching) dengan penggunaan lahan hasil
interpretasi citra, hasilnya kemudian dimasukkan kedalam tabel uji interpretasi
atau yang dikenal dengan tabel omisi komisi. Sutanto (1994) dalam Nurbersari
2006 mengemukakan uji ketelitian interpretasi citra akan dapat diterima apabila
lebih dari 80% rerata hasil interpretasi dilapangan benar. Tabel untuk uji
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Tabel 2. Kontingensi Uji Ketelitian interpretasi
Kategori
Sumber : Sutanto (1986 :116), dengan modifikasi.
Keterangan :
A, B, C, D : Kelas obyek hasil interpretasi A’, B’, C’, D’ : Kelas obyek di lapangan
A’A : Kelas obyek A yang diinterpretasikan A’ A’B : Kelas obyek B yang diinterpretasikan A’ B’A : Kelas obyek A yang diinterpretasikan B’
1) Ketelitian seluruh hasil interpretasi =
2) % ketelitian pemetaan kelas A = ' X 100%
3) % komisi kelas A = ' X 100%
4) % omisi kelas A = ' X 100%
5) Ketelitian diterima apabila rerata benar > 80% dan rerata komisi <
20%.
Menurut Sutanto (1986:116), cara uji ketelitian seperti ini dapat digunakan
didalam analisis data penginderaan jauh secara digital dengan menggunakan
commit to user
komputer maupun dengan cara manual. Untuk analisis manual, pixel dapat
diganti dengan petak bujur sangkar atau menjadi luas bagi masing-masing kelas.
6. Penggunaan Lahan
a. Lahan
Lahan adalah suatu lingkungan fisik yang meliputi tanah, iklim, relief,
hidrologi, dan vegetasi dimana faktor-faktor tersebut mempengaruhi potensi
penggunaanya (Hardjowigeno, 1978: 43).
Menurut Arsyad (1989: 207), “ lahan adalah lingkungan fisik yang terdiri
atas iklim, relief, tanah, air dan vegetasi serta benda yang ada diatasnya sepanjang ada pengaruhnya terhadap penggunaan lahan”. Dalam hal ini lahan juga mengandung pengertian ruang atau tempat.
b. Penggunaan Lahan
Penggunaan lahan (land use) diartikan sebagai setiap bentuk intervensi
(campur tangan) manusia terhadap lahan dalam rangka memenuhi kebutuhan
hidupnya baik materiil maupun spritual (Arsyad, 1989: 207). Direktorat Land Use
dalam Arsyad (1989: 207), menyatakan penggunaan lahan dapat dikelompokkan
ke dalam dua golongan besar yaitu :
1) Penggunaan Lahan Pertanian
Berdasarkan atas air dan komoditi yang diusahakan, dimanfaatkan atau yang
terdapat di atas lahan tersebut. Penggunaan lahan ini meliputi :
a) Tegalan
b) Sawah
c) Kebun kopi
d) Kebun karet
e) Padang rumput
f) Hutan produksi
g) Hutan lindung
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
2) Penggunaan Lahan Non Pertanian, dibedakan :
a) Penggunaan desa dan kota (permukiman)
b) Industri
c) Rekreasi
d) Pertambangan, dan sebagainya.
Pengelompokan penggunaan lahan pertanian seperti dikemukakan di atas
adalah pengelompokan yang sangat kasar, karena belum mempertimbangkan
berbagai aspek lain penggunaan lahan seperti skala usaha atau luas tanah yang
diusahakan, intensitas penggunaan input, penggunaan tenaga kerja, orientasi pasar
dan sebagainya. Jika faktor-faktor tersebut dimasukkan maka akan didapat tipe
penggunaan lahan yang memberikan gambaran yang lebih rinci mengenai
penggunaan lahan (Arsyad, 1989: 207). Sebagai contoh penggunaan lahan
tersebut adalah sebagai berikut :
1) Perladangan
2) Tanaman semusim campuran, tanah darat, tidak intensif
3) Tanaman semusim campuran, tanah darat, intensif
4) Sawah, satu kali setahun, tidak intensif
5) Sawah, dua kali setahun, intensif
6) Perkebunan rakyat (karet, kopi atau coklat, jeruk), tidak intensif
7) Perkebunan rakyat, intensif
8) Perkebunan besar, tidak intensif
9) Perkebunan besar, intensif
10) Hutan produksi, alami
11) Hutan produksi, tanaman pinus dan sebagainya
12) Padang penggembalaan, tidak intensif
13) Hutan lindung
14) Cagar alam
Dalam hubungannya dengan pemetaan penggunaan tanah, Sandy
commit to user
a. Klasifikasi penggunaan tanah untuk pemetaan skala 1 : 200.000
1. Perkampungan
2. Persawahan
3. Pertanian kering semusim + perkebunan + kebun campur
4. Hutan
5. Padang + tanah tandus
6. Perairan darat + kolam
7. Lain-lain (kalau ada)
b. Klasifikasi penggunaan tanah untuk pemetaan skala 1 : 100.000 dan 1 : 50.000
1. Perkampungan :
a. Kampung
b. Kuburan
c. Emplasemen
2. Persawahan :
a. Sawah 2 x padi setahun dan lebih
b. Sawah 1 x padi setahun + palawija
c. Sawah 1 x padi setahun
d. Sawah ditanami tebu/ tembakau/ rosela/ sayur-sayuran
3. Pertanian kering semusim :
a. Tegalan
c. dan seterusnya jenis-jenis lain
5. Kebun campur :
a. Campuran
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
c. Klasifikasi penggunaan tanah untuk skala 1 : 25.000 dan 1 : 12.500
1. Perkampungan
2a1. Sawah 3 x padi setahun
2a2. Sawah 2 x padi setahun
2b1. Sawah 2 x padi setahun + palawija ( jenis palawija dinyatakan).
2b2. Sawah 1 x padi setahun + palawija ( jenis palawija dinyatakan).
2c1. Sawah 1 x padi setahun, berupa sawah tadahan.
commit to user
2d1. Sawah ditanami tebu
2d2. Sawah ditanami tembakau
2d3. Sawah ditanami Rosela
Pertanian Kering Semusim
2e. Tegalan dengan jenis tanaman
2f1. Ladang digarap 0 - 1 tahun, dengan jenis tanaman
2f2. Ladang digarap 1 - 3 tahun, dengan jenis tanaman
2g. Sayuran dengan jenis tanaman
2h. Bunga-bungaan, dengan jenis tanaman
3. Perkebunan :
3a1. Karet sudah berproduksi
3a2. Karet belum berproduksi
dst. Menurut jenis tanaman dengan perincian sudah belum berproduksi.
4. Kebun Campur
5a. Hutan Lebat, dengan jenis kayu utama
5b1. Hutan Belukar Alami
5b2. Hutan Belukar Buatan, dengan jenis kayu
5c1. Hutan Sejenis Alami, dengan jenis kayu
5c2. Hutan Sejenis Buatan, dengan jenis kayu
5d. Hutan Rawa, dengan jenis kayu utama
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
8b1. Tanah Rusak, Tererosi berat
8b2. Tanah Rusak, Terintrusi air asin
8b3. Tanah Rusak, Bekas Penambangan
8b4. Tanah Rusak, Bekas Penggalian
9. Padang
Isi lainnya pada peta penggunaan tanah:
a. Batas Administrasi :
Desa/ Kelurahan, Kecamatan, Propinsi dan Negara.
b. Letak Ibukota Administrasi :
Desa/ Kelurahan, Kecamatan, Kabupaten.
c. Kualitas Jalan :
Aspal, batu, tanah, setapak, kereta api dan lori.
d. Sungai dan hirarki saluran :
Sungai, saluran primer, saluran sekunder dan saluran tersier.
e. Konstruksi Bendungan :
Teknis, semi teknis dan non teknis.
f. Tanggul
commit to user
Data penggunaan lahan terbaru Kecamatan Jaten diperoleh dari hasil
interpretasi Citra Ikonos Tahun 2009 kemudian diolah menggunakan SIG dan
digambarkan pada peta menggunakan skala 1 : 60.000. Hasil interpretasi
penggunaan lahan kemudian diklasifikasikan berdasarkan klasifikasi penggunaan
lahan yang dikemukakan oleh Sandy (1989:87) dengan penyederhaan sesuai
kebutuhan dalam penelitian.
7. Lahan Pertanian a. Pertanian
Pertanian adalah jenis kegiatan produksi yang berlandaskan pada proses
pertumbuhan dari tumbuh-tumbuhan dan hewan mengusahakan tanah untuk
memperoleh hasil tanaman atau hewan. Soetriono dkk (2006: 29).
Menurut Goldworthy dan Fisher (1992: 1), “Tugas pertama pertanian di
semua negara adalah menghasilkan bahan pangan pokok untuk mencukupi
permintaan ekonomi. Pertanian yang dimaksud dalam penelitian ini adalah
pertanian yang dikhususkan pada usaha untuk menanam tanaman padi di sawah.
Orang yang berusaha mengatur atau mengusahakan tumbuh-tumbuhan
dan hewan serta memanfaatkan hasilnya disebut petani. Petani atau pengusaha
pertanian dalam kegiatan usaha tani, merangkap dua peranan yaitu sebagai
penggarap dan manajer (Soetriono dkk, 2006: 13).
b. Lahan Pertanian
Lahan pertanian diasumsikan sebagai sebidang tanah yang digunakan
untuk kepentingan pertanian. Menurut Kartasapoetra (2004:94) tanah pertanian
merupakan tanah yang dapat digunakan untuk aktifitas pertanian. Lahan pertanian
berfungsi sebagai penghasil komoditas-komoditas pertanian guna memenuhi
kebutuhan pangan. Lahan pertanian yang dimaksud dalam penelitian ini adalah
lahan pertanian berupa sawah untuk menanam padi.
Sawah adalah lahan usaha pertanian yang secara fisik berpermukaan rata, dibatasi oleh pematang, dapat ditanami padi, palawija atau tanaman budidaya
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
keperluan ini, sawah harus mampu menyangga genangan air karena padi
memerlukan penggenangan pada periode tertentu dalam pertumbuhannya. Untuk
mengairi sawah digunakan sistem irigasi dari mata air, sungai atau air hujan
(http://www.wikipedia.com).
Menurut Hardjowigeno dan Rayes (2005:3). Tanah sawah adalah tanah
yang digunakan untuk menanam padi sawah, baik secara terus menerus sepanjang
tahun atau bergiliran dengan palawija. Tanah sawah merupakan tanah yang
terpenting di Indonesia karena merupakan sumberdaya alam utama dalam
memproduksi beras yang merupakan makan pokok sebagian besar penduduk
Indonesia.
Tanah sawah dapat berasal dari tanah kering yang diairi kemudian
dijadikan sawah atau dari tanah rawa-rawa yang dikeringkan dengan membuat
saluran-saluran drainase. Tanah sawah yang berasal dari tanah kering yang diairi
umumnya berupa sawah irigasi, baik irigasi teknis (dengan bangunan irigasi
permanen), setengah teknis (dengan bangunan irigasi semipermanen) maupun
irigasi sederhana (tanpa bangunan irigasi). Apabila sumber air berasal langsung
dari hujan maka disebut sawah tadah hujan. Sawah yang dikembangkan di
rawa-rawa pasang-surut disebut sawah pasang surut, sedangkan yang dikembangkan di
daerah rawa-rawa lebak disebut sawah lebak. Hardjowigeno dan Rayes (2005 : 3).
7. Beras
Beras adalah bulir padi (gabah) yang telah dipisahkan dari kulitnya
(sekam) dengan cara ditumbuk menggunakan lesung atau digiling menggunakan
mesin penggilingan padi hingga kulitnya terlepas dari isinya, bagian isi inilah
yang disebut beras. Beras dimanfaatkan terutama untuk diolah menjadi nasi yang
merupakan makanan pokok terpenting penduduk indonesia. Beras merupakan
pangan yang sangat penting di dunia, melebihi kentang, gandum, jagung dan
serealia lain. Beras menjadi makanan pokok sekitar 3 miliar orang, atau sekitar
separuh penduduk dunia. Sebagian besar beras (90%) diproduksi dan dikonsumsi
commit to user
8. Produksi Beras
Produksi padi di daerah penelitian didapat dengan menjumlahkan hasil
panen padi seluruh lahan pertanian yang ada selama setahun. Hasil panen yang
dimaksud adalah padi yang telah menjadi gabah kering giling (GKG). Produksi
beras dihitung dengan mengalikan antara gabah kering giling dengan angka
rendemen padi yang digunakan oleh BPS yaitu sebesar 63,2%, Khudori (2008:34).
Menurut Dinas Pertanian Tanaman dan Hortikultura Kabupaten Karanganyar
angka rendemen padi adalah 75%, sedangkan menurut hasil wawancara dengan
petani, angka rendemen padi adalah 65%.
Gabah kering giling (GKG) yang didapat adalah sekitar 90% dari Gabah
Kering Panen (gabah basah). Kemudian untuk mengetahui besarnya produksi
beras dilakukan dengan cara mengkonversi gabah kering giling menjadi beras,
yaitu jumlah GKG dikalikan 65% (angka rendemen padi menurut hasil
wawancara dengan petani). Sebagai contoh misalnya dari 1000 kg GKG maka
akan didapatkan beras sejumlah 650 kg.
9. Kebutuhan Beras a. Penduduk
Penduduk adalah setiap orang baik Warga Negara Indonesia maupun
Warga Negara Asing yang bertempat tinggal tetap di dalam wilayah Negara
Indonesia dan telah memenuhi ketentuan Peraturan Perundang-undangan yang
berlaku. (http://www.pu.go.id/infostatistik)
b. Kebutuhan beras
Kebutuhan adalah salah satu aspek psikologis yang menggerakkan mahluk
hidup dalam aktivitas-aktivitasnya dan menjadi dasar (alasan) untuk berusaha.
(www.wikipedia.com). Kebutuhan beras Kecamatan Jaten selama setahun
dihitung dari kebutuhan beras perkapita dikalikan jumlah penduduk Kecamatan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Menurut Khudori (2008 : 91), angka kebutuhan beras perkapita nasional
menurut BPS pada tahun 2005 adalah sebesar 136,3 kg perkapita per tahun.
Menurut FAO, konsumsi beras perkapita adalah 133 kg,
10. Swasembada Beras
Swasembada (self suffiency), bisa diartikan kemampuan untuk memenuhi
seluruh kebutuhan dari produk sendiri. Itu artinya swasembada terkait erat dengan
keseimbangan antara pasokan (supply) dan permintaan (demand),
(http://www.wordpress.com). Menurut menteri pertanian Anton Apriyantono,
mencukupi 90% kebutuhan beras dari dalam negeri berarti kondisi swasembada
telah tercipta (Republika Online - Senin, 09 Oktober 2006)
Dalam penelitian ini swasembada yang dimaksud adalah swasembada
seperti pengertian yang pertama diatas, yaitu tepenuhinya seluruh kebutuhan beras
di Kecamatan Jaten oleh produksi beras dari lahan pertanian dari Kecamatan Jaten
sendiri.
11.Sistem Informasi Geografis (SIG)
Sistem Informasi Geografis (SIG), terjemahan dari Geographical
Information Sistem (GIS) merupakan teknologi informasi spasial dengan bantuan
komputer dan perangkat lunak yang mempunyai tugas pokok menyimpan,
pembaharuan, manipulasi dan penyajian semua bentuk informasi yang bereferensi
geografi sesuai dengan peruntukkanya. SIG dan penginderaan jauh mempunyai
kemampuan yang bersifat komplementari, dimana penginderaan jauh dapat
merekam data atau informasi permukaan bumi dengan lebih cepat dan baru yang
manfaatnya dapat lebih ditingkatkan dengan SIG, dalam hal ini kemampuan SIG
adalah memadukan antara data digital penginderaan jauh dengan data lain baik
peta maupun data tabular, Prahasta (2001:51). Dengan beberapa kemampuan yang
dimiliki tersebut maka akan didapatkan informasi yang baru dari hasil analisis
data menggunakan SIG.
Perubahan lingkungan sering berlangsung secara cepat, maka perlu suatu
sistem informasi untuk pengumpulan data, pemrosesan data dan alat untuk
commit to user
yaitu pengumpulan data melalui teknik penginderaan jauh yang disertai dengan uji
lapangan secara selektif memberikan keuntungan dalam biaya dan waktu bila
dibandingkan dengan pemetaan secara terestrial. Data penginderaan jauh dapat
memberikan gambaran nyata permukaan bumi dan persebarannya secara
keruangan, sehingga setelah diolah dengan menggunakan SIG akan menjadi data
yang efektif dsan efisien dalam menyajikan informasi geografis.
Penginderaan jauh tidak pernah lepas dari Sistem Informasi Geografi
(SIG). Data spasial hasil penginderaan jauh merupakan salah satu data dasar yang
dipergunakan dalam analisis SIG. SIG sangat baik dalam proses manajemen data,
baik itu data atribut maupun data spasialnya. Integrasi antara data spasial dan data
atribut dalam suatu sistem terkomputerisasi yang bereferensi geografi merupakan
keunggulan dari SIG. Dengan SIG pengguna dapat membawa, meletakkan, dan
menggunakan data yang ada ke dalam sebuah bentuk (model) representasi
miniatur permukaan bumi untuk kemudian dimanipulasi, dimodelkan, atau
dianalisis baik secara tekstual, secara spasial maupun kombinasinya hingga
akhirnya disajikan dalam bentuk yang sesuai dengan kebutuhan.
SIG mempunyai kemampuan untuk melakukan berbagai fungsi analisis.
Menurut Aronoff (1989) kemampuan analisis SIG dapat diklasifikasikan sebagai
berikut:
1. Pengukuran, query spasial dan fungsi klasifikasi
2. Fungsi overlay
3. Fungsi Neighbourhood
4. Fungsi Network
5. Fungsi 3D Analyst
Pengkajian ini menggunakan analisis pengukuran (measurement analisis)
dan analisis overlay. Pengukuran merupakan fungsi yang mengeksplor data tanpa
perubahan yang mendasar dan biasanya dilakukan sebelum melakukan analisis
data. Fungsi Pengukuran mencakup pengukuran jarak suatu obyek, luas area (2
dimensi) dan volume (3 dimensi). Overlay merupakan fungsi yang menghasilkan
