Optimasi Pola Tanam pada Lahan pertanian dengan Mempertimbangkan
Potensi Erosi,
Land Rent
, dan Kecukupan Beras di Wilayah Subang, Jawa
Barat
R. Ianatus Sholihah
1*, Dyah R. Panuju
2, dan Enni D. Wahjunie
3Program Studi Manajemen Sumberdaya Lahan, FAPERTA, IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Dramaga- BOGOR
*E-mail: [email protected]
Abstract
Increasing population causes escalation in demand of land for food production, settlements, and public facilities. Meanwhile, land availability is fixed and limited which encourage marginal or unsuitable land utilization. Land utilization for food production which not comply its capability would have negative effect both physically and economically. To avoid those effects, optimal cropping pattern should be determine to support sustainable agri-cultural development. This research aims to determine optimal land for food production areas by considering the potential erosion, land rent, and rice sufficiency. Linear goals programming is employed to devise the optimal choice of land use pattern. The study area includes four sub-districts namely Cipeundeuy, Kalijati, Pabuaran, and Patokbeusi that is situated in Subang, West Java. Optimum cultivation pattern on the agricultural land was orga-nized to achieve three targets including (1) to minimized erosion for land preservation, (2) to provide the highest economic benefits for farmers, and (3) to meet rice sufficiency of study area. This study designed twelve scenarios with different targets combination. It is showed that scenario VI and XII is the best combination comply the ex-pected targets. Both of these scenarios produce optimal cropping patterns with the lowest erosion values of 85.528,10 tons/year, generate the highest economic benefit for farmers at Rp 525.890.970.000,- and yield 46.598 tons rice for scenario VI and 181.730 tons rice for scenario XII. Decision tree analysis shows that spatial distri-bution pattern of land optimal optimization were strongly influenced by the economic benefits.
Keywords: cropping pattern, erosion, land rent, linear goals programming, rice sufficiency
1. Pendahuluan
Kabupaten Subang memiliki luas lahan 205.176 ha yang secara garis besar dibedakan menjadi lahan sawah dan lahan kering, dengan rincian lahan sawah seluas 84.928 ha (41,39%) dan lahan kering seluas 120.247 ha atau sekitar 58,61% dari luas kabupaten. Hasil inventarisasi lahan menunjukkan luas lahan kritis meningkat dari 7.785 ha pada tahun 2011 menjadi 9.581 ha pada tahun 2012 (Badan Pusat Statistik Kabupaten Subang 2013). Kondisi ini terjadi karena lahan pertanian diusahakan secara intensif dalam waktu yang relatif lama sehingga mengalami kerusakan baik secara fisik, kimia maupun biologi yang berdampak pada penurunan produktivitas tanah (Simbolon, 2012). Seiring perkembangan teknologi dan tingginya tingkat pertumbuhan penduduk, maka kebutuhan akan lahan untuk mendukung berbagai peningkatan aktivitas juga semakin meningkat. Berbagai dampak negatif mulai dirasakan diantaranya meningkatnya ketidakteraturan tata kota, kerusakan lingkungan, meningkatnya kesenjangan sosial dan ekonomi, semakin berkurangnya lahan pertanian dan hutan. Hal ini makin diperburuk dengan masih minimnya kesadaran masyarakat terutama terkait kerusakan lingkungan seperti degradasi lahan (Zielinska dkk., 2008). Upaya pengelolaan lahan dibutuhkan untuk menjaga eksistensi pemanfaatan lahan sesuai peruntukan penggunaan lahan. Partisipasi dan dukungan masyarakat setempat diperlukan untuk menjaga eksistensi lahan pertanian sehingga produktivitas lahan pertanian terpelihara (Pahlawan dkk ., 2013).
pemanfaatan dengan prinsip persamaan linier. Dengan mengadopsi prinsip pembangunan berkelanjutan, beberapa aspek perlu dipertimbangkan dalam mengoptimasikan pola tanam di lahan pertanian wilayah Subang antara lain aspek ekologi, ekonomi, dan kondisi sosial masyarakat. Pemilihan kondisi potensi erosi, land rent, dan kecukupan beras wilayah digunakan untuk mewakili unsur pembangunan berkelanjutan tersebut.
2. Metode
2.1. Lokasi dan Data
Penelitian ini dilakukan di empat kecamatan Kabupaten Subang yaitu Kecamatan Cipeundeuy, Kalijati, Pabuaran, dan Patokbeusi. Penelitian dilakukan di empat kecamatan tersebut dengan pertimbangan bahwa variasi pola tanam di wilayah tersebut tinggi karena berada di bagian tengah Kabupaten Subang dengan topografi datar sampai berbukit/bergelombang. Penelitian dikhususkan pada penggunaan lahan berupa sawah, kebun campuran, dan tegalan seluas 10.694,09 hektar. Perencanaan penggunaan lahan dengan pola tanam yang optimal dalam penelitian ini lebih diarahkan pada penggunaan lahan sawah, kebun campuran, dan tegalan, karena ketiga penggunaan lahan tersebut merupakan sumber pendapatan bagi para petani di Kabupaten Subang.
Data yang digunakan dalam penelitian ini dikelompokkan atas data statistik primer dan sekunder serta data spasial. Data primer diperoleh dari hasil survei lapang melalui pengamatan dan wawancara kepada petani dengan menggunakan kuesioner. Sejumlah 146 petani berkontribusi menjadi responden dan memberikan informasi terkait pola tanam dan input-output usahatani. Sedangkan data sekunder di antaranya dokumen perencanaan, curah hujan, karakteristik lahan, dan Subang dalam angka 2009-2013. Data spasial yang digunakan adalah peta administrasi, peta tanah, peta lereng, peta curah hujan, peta pola ruang skala 1:100.000 serta peta rupa bumi Indonesia (peta jalan dan sungai) skala 1:50.000. Disamping itu juga digunakan data penggunaan lahan yang diinterpretasikan secara visual dari citra ALOS AVNIR-2 tahun 2010.
2.2. Analisis
Optimasi pola tanam dianalisis dengan menggunakan model tujuan ganda (Multiple Goals Programming- MGP) agar diperoleh rekomendasi alternatif pola tanam optimal pada satuan lahan tertentu. Pada penelitian ini terdapat tiga kendala sasaran yang disusun dalam model optimasi, yaitu manfaat ekonomi, erosi, dan produksi beras wilayah. Manfaat ekonomi diperoleh berdasarkan nilai land rent suatu sistem usahatani pada satuan lahan tertentu yang datanya didapat dari hasil wawancara dengan petani. Land rent merupakan nilai ekonomi yang diperoleh pada suatu bidang lahan, apabila lahan tersebut digunakan untuk kegiatan usahatani. Prediksi erosi dilakukan dengan menggunakan persamaan Universal Soil Loss Equation (USLE) yang dikembangkan oleh Wischmeier dan Smith dalam Arsyad (1989). Persamaan USLE ini dihitung dengan memanfaatkan data curah hujan, karakteristik tanah, tipe lereng, faktor pengelolaan tanaman, dan teknik konservasi tanah. Produksi beras wilayah didasarkan pada analisis kebutuhan beras wilayah dengan mempertimbangkan jumlah penduduk dan konsumsi beras setara gabah per kapita. Perumusan model optimasi dilakukan dengan menggunakan software
General Algebraic Modelling System (GAMS) 22.2 dengan struktur data sebagai berikut :
1. Peubah Keputusan (Decision Variable)
Peubah keputusan (Xij) adalah pola tanam ke-i pada satuan lahan ke-j dengan luasan tertentu dalam hektar.
2. Fungsi-fungsi Kendala
a. Kendala Real
Alokasi penggunaan lahan pada setiap satuan lahan optimal (Xij) dibatasi oleh total luas dari setiap satuan lahan (Aj) dalam meter persegi. Secara matematis fungsi kendala real dirumuskan sebagai berikut :
Kendala sasaran 1 (Manfaat ekonomi/surplus)
Nilai lahan dapat dilihat dari tiga aspek, yaitu aspek fisik, ekonomi, dan sosial-budaya (Ridwan et al., 2013). Setiap pola usahatani mempunyai implikasi terhadap besarnya nilai ekonomi lahan (land rent) unit lahan tersebut sehingga dapat memberikan manfaat ekonomi atau surplus bagi petani yang mengusahakannya. Secara matematis fungsi kendala manfaat ekonomi ini dirumuskan sebagai berikut :
Xij : Luas areal optimum pola tanam ke-i pada satuan lahan ke-j
LRij : Land rent pola tanam ke-i pada satuan lahan ke-j
Lpj : Simpangan positif sasaran manfaat ekonomi
Lnj : Simpangan negatif sasaran manfaat ekonomi
LRj : Land rent pada satuan lahan ke-j
Kendala sasaran 2 (Erosi)
Setiap penggunaan lahan mempunyai pengaruh terhadap besarnya nilai erosi aktual. Tingkat erosi tersebut harus diminimalisasikan sehingga mendekati nilai erosi yang ditoleransikan (tolerable soil loss-TSL). Nilai TSL ditetapkan dengan menggunakan persamaan yang dikembangkan oleh Hammer (Arsyad, 1989) yang dihitung dari data kedalaman ekivalen setiap jenis tanah dibagi dengan umur guna tanah (400 tahun). Fungsi kendala erosi dirumuskan sebagai berikut :
Xij : Luas areal optimum pola tanam ke-i pada satuan lahan ke-j
Etj : Erosi yang ditoleransikan pada satuan lahan ke-j
Epj : Simpangan positif sasaran erosi
Enj : Simpangan negatif sasaran erosi
Aaj : Erosi aktual pada sataun lahan ke-j Kendala sasaran 3 (Produksi Beras)
Total padi yang diproduksi oleh wilayah perencanaan setidaknya dapat memenuhi kebutuhan beras penduduk di wilayah tersebut. Secara matematis fungsi kendala ini dapat dirumuskan sebagai berikut :
Xij : Luas areal optimum pola tanam ke-i pada satuan lahan ke-j
Yij : Produktivitas padi pola tanam ke-i pada satuan lahan ke-j
Bp : Simpangan positif sasaran produksi padi Bn : Simpangan negatif sasaran produksi padi M : Jumlah penduduk empat kecamatan
Brs : Nilai konsumsi beras per kapita per tahun
Kendala sasaran 4 (Tujuan)
Tujuan dari penyusunan model optimasi ini adalah meminimumkan simpangan-simpangan dari target optimasi yang disusun agar mendekati nol. Secara matematis fungsi kendala ini dapat dirumuskan dengan Z=0.
3. Fungsi Tujuan
Agar setiap kendala terpenuhi, maka fungsi tujuan dari model LGP ini adalah meminimalkan total tertimbang dari simpangan masing-masing fungsi kendala dalam studi kasus ini. Goal programming sangat cocok digunakan untuk masalah multi tujuan karena melalui variabel deviasinya, pendekatan ini secara otomatis memberi informasi tentang pencapaian relatif tujuan-tujuan yang ada. Oleh karena itu solusi optimal yang diberikan dapat dibatasi pada solusi fisibel yang menggabungkan ukuran-ukuran performasi yang diinginkan (McAllister dkk.,2000). Secara matematis fungsi tujuan ini dirumuskan sebagai berikut :
WLnj.Lnj : Koefisien pembobot simpangan negatif sasaran manfaat ekonomi
WLpj.Lpj : Koefisien pembobot simpangan positif sasaran manfaat ekonomi
WEnj.Enj : Koefisien pembobot simpangan negatif sasaran erosi
WEpj.Epj : Koefisien pembobot simpangan positif sasaran erosi
WBnj.Bnj : Koefisien pembobot simpangan negatif sasaran produksi padi
WBpj.Bpj : Koefisien pembobot simpangan positif sasaran produksi padi
4. Skenario
Penyusunan skenario optimasi pola tanam pada lahan pertanian di wilayah Subang dilakukan dengan mempertimbangkan aspek lingkungan dan ekonomi. Hal ini ditunjukkan oleh adanya faktor potensi erosi, nilai
land rent, dan kebutuhan beras yang menjadi pertimbangan dalam penyusunan skenario. Penggunaan lahan
yang menjadi masukan model LGP dalam studi kasus ini adalah penggunaan lahan sawah, tegalan, dan kebun campuran. Pada penelitian ini terdapat 12 skenario yang disusun dengan model MGP dengan target yang berbeda. Perbedaan skenario dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Skenario-skenario dalam LGP
Skenario
Target Manfaat
Ekonomi (% LR)
Erosi Produksi Beras
I 80 < TSL = KSI
II 100 < TSL = KSI
III 120 < TSL = KSI
IV 80 <0.95 TSL = KSI
V 100 <0.95 TSL = KSI
VI 120 <0.95 TSL = KSI
VII 80 < TSL =3.9 X KSI
VIII 100 < TSL =3.9 X KSI
IX 120 < TSL =3.9 X KSI
X 80 <0.95 TSL =3.9 X KSI
XI 100 <0.95 TSL =3.9 X KSI XII 120 <0.95 TSL =3.9 X KSI
Keterangan : LR= Land Rent, TSL= Tolerable Soil Loss, KSI= Kebutuhan beras saat ini
Kombinasi skenario dibedakan atas 3 alternatif pencapaian manfaat ekonomi yaitu 80%, 100% dan 120% dari nilai land rent tertinggi, dua alternatif pencapaian erosi yaitu sama dengan erosi yang dapat ditoleransikan (TSL) atau lebih rendah dari TSL (95%), serta dua alternatif produksi beras yaitu sama dengan kebutuhan masyarakat atau sama dengan produksi saat ini yaitu 3,89 kali dari kebutuhan konsumsi saat ini. Selanjutnya untuk mengetahui faktor yang paling mempengaruhi pola spasial hasil optimasi maka dilakukan analisis
regression tree. Penyusunan pohon keputusan (decision tree) pada penelitian ini didasarkan pada beberapa variabel, yaitu pola sebaran spasial lahan optimal sebagai dependent variable (variable tergantung) sedangkan tiga kombinasi kriteria hasil optimasi yaitu manfaat ekonomi, nilai erosi, serta produksi beras wilayah sebagai variabel penduganya.
3. Hasil dan Pembahasan
Gambar 1. Sebaran spasial lahan optimal a) skenario I,IV,VII, dan X b) skenario II,V,VIII, dan XI c) skenario III,VI,IX, dan XII
Skenario dengan pola sebaran spasial a mencakup 20 pola tanam, skenario dengan pola sebaran spasial b mencakup 17 pola tanam, dan skenario dengan pola sebaran spasial c mencakup 16 pola tanam. Pola tanam padi-padi-padi (PT 2), kacang tanah-padi-jagung (PT 3), cabe rawit-terung (PT 22), dan cabe merah kelapa (PT 23) mendominasi sebaran spasial di ketiga pola yang dihasilkan. Hal ini dapat dilihat dalam Gambar 2 bahwa keempat pola tanam tersebut paling besar luasan lahan optimalnya. Hal ini menunjukkan bahwa keempat pola tanam tersebut merupakan kombinasi yang mampu memenuhi target optimasi dengan nilai erosi terendah, manfaat ekonomi tertinggi, dan mampu memenuhi kebutuhan beras wilayah.
Hasil optimasi semua skenario dengan model LGP dapat saling dibandingkan berdasarkan nilai manfaat ekonomi, erosi dan produksi beras wilayah. Kriteria kendala sasaran yang diskenariokan dan hasil optimasi skenario tersebut dengan model LGP ditunjukkan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Skenario Berdasarkan Tiga Kombinasi Kriteria
Skenario
Kriteria yang
Diskenariokan Hasil Optimasi Skenario
M E B Manfaat Ekonomi
(Rp/tahun)
Erosi Total (ton/tahun)
Produksi Beras Ton GKP
Pola Spasial
S1 M1 E1 B1 350.599.820.000 88.252,99 46.598 a
S2 M2 E1 B1 438.248.250.000 88.252,99 46.598 b
S3 M3 E1 B1 525.890.970.000 88.252,99 46.598 c
S4 M1 E2 B1 350.599.820.000 85.528,10 46.598 a
S5 M2 E2 B1 438.248.250.000 85.528,10 46.598 b
S6 M3 E2 B1 525.890.970.000 85.528,10 46.598 c
S7 M1 E1 B2 350.599.820.000 88.252,99 181.730 a
S8 M2 E1 B2 438.248.250.000 88.252,99 181.730 b
S9 M3 E1 B2 525.890.970.000 88.252,99 181.730 c
S10 M1 E2 B2 350.599.820.000 85.528,10 181.730 a
S11 M2 E2 B2 438.248.250.000 85.528,10 181.730 b
S12 M3 E2 B2 525.890.970.000 85.528,10 181.730 c
Keterangan: S= skenario, M= manfaat ekonomi, E= erosi, B= produksi beras
kebutuhan beras penduduk di wilayah penelitian. Kebutuhan beras wilayah dihitung dari perkalian antara jumlah penduduk dan konsumsi beras setara gabah (kg GKP/kapita/tahun) wilayah penelitian sehingga didapatkan total kebutuhan beras dengan satuan ton GKP/tahun. Skenario VI hanya cukup memenuhi kebutuhan beras penduduk wilayah penelitian tanpa menghasilkan surplus produksi beras. Selanjutnya skenario XII selain mampu memenuhi kebutuhan beras penduduk setempat, juga menghasilkan surplus beras karena produksi beras diskenariokan 3,9 kali lipat kebutuhan penduduk wilayah penelitian. Hasil analisis decision tree disajikan pada Gambar 2.
Pola spasial C Manfaat ekonomi ≤
482.069.610.000
T Y
Manfaat ekonomi ≤
394.424.035.000
Pola spasial A Pola spasial B Y T
Gambar 2. Decision tree pola spasial model LGP
Gambar 2 menunjukkan bahwa pola spasial lahan optimal hasil optimasi sangat dipengaruhi oleh manfaat ekonomi yang diperoleh petani. Wirosudarmo dan Apriadi (2012) menyatakan bahwa ukuran keberhasilan petani dalam mengelola usahataninya adalah besarnya tingkat keuntungan yang mampu diterimanya. Berdasarkan hasil analisis decision tree, skenario akan menghasilkan pola spasial a jika memiliki nilai manfaat ekonomi kurang dari sama dengan 394.424.035.000. Pola spasial b dihasilkan dari skenario yang memiliki manfaat ekonomi lebih dari
394.424.035.000 namun kurang dari sama dengan 482.069.610.000. Selanjutnya untuk skenario yang memiliki
manfaat ekonomi lebih dari 482.069.610.000 akan menghasilkan sebaran lahan optimal dengan pola spasial c.
4. Kesimpulan
Hasil optimasi dengan model MGP menghasilkan tiga pola sebaran spasial lahan optimal. Pola tanam padi-padi-padi (PT 2), kacang tanah-padi-jagung (PT 3), cabe rawit-terung (PT 22), dan cabe merah-kelapa (PT 23) mendominasi sebaran spasial di ketiga pola yang dihasilkan. Kombinasi keempat pola tanam tersebut mampu memenuhi target optimasi dengan nilai erosi terendah, manfaat ekonomi tertinggi, dan mampu memenuhi kebutuhan beras wilayah. Hasil decision tree menunjukkan bahwa pola spasial lahan optimal hasil optimasi sangat dipengaruhi oleh manfaat ekonomi yang diperoleh petani.
Skenario yang disarankan untuk dapat diterapkan oleh petani, yaitu skenario VI dan XII dengan pola sebaran spasial c. Berdasarkan hasil optimasi dengan MGP kedua skenario tersebut mampu memenuhi target yang diharapkan dibandingkan skenario lainnya, yaitu menghasilkan pola tanam optimal dengan nilai erosi paling rendah sehingga dapat menjaga kelestarian lahan, memberikan manfaat ekonomi tertinggi bagi petani, dan memenuhi kebutuhan beras penduduk di wilayah penelitian.
Skenario terpilih diharapkan dapat mewujudkan program pertanian berkelanjutan. Dibutuhkan konsolidasi kelembagaan yang mantap, baik di tingkat petani, pihak swasta maupun pemerintah untuk mendukung keberhasilan perwujudan pertanian berkelanjutan. Perwujudan paradigma pembangunan pertanian berkelanjutan diharapkan menjadi solusi alternatif dalam upaya meningkatkan kesejahteraan rakyat tanpa mengabaikan kelestarian sumber daya alam dan lingkungan.
Ucapan Terimakasih
Terimakasih kepada JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency) dan Lembaga Penerbangan dan Antariksa (LAPAN) atas akses data ALOS AVNIR-2, Balai Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Dinas Pertanian Tanaman Pangan Kabupaten Subang, serta Balai Besar Sumberdaya Lahan Pertanian atas akses data-data yang dimanfaatkan dalam penelitian ini
Daftar Pustaka
Arsyad S. Konservasi Tanah dan Air. Bogor: IPB Press. 1989.
Li X, Chen Y, and Daoliang L. A spatial decision support system for land use structure optimization. WSEAS Transaction on Computer. 2009; 8: 436-448.
McAllister CD, Simpson TW. Goal programming application in multidisciplinary design optimization. American
Onstitute of Aeronautics and Astronautics Meeting Papers. 2000; doi: 10.2514/6.2000-4717.
Ridwan BW, Saraswati E, Sapta B. Pemanfaatan citra Ikonos dan sistem infomasi geografis untuk zonasi harga lahan di Kecamatan Godean Kabupaten Sleman Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Bumi Indonesia.
2013; 2(2):121-128.
Simbolon SD. Prediksi erosi dengan metode USLE (Universal Soil Loss Equationi) di kebun Tambunan A Kecamatan Salapian Kabupaten Langkat. VISI. 2012;20(1): 773-797.
Wirosoedarmo R, Apriadi, U. Studi perencanaan pola tanam dan pola operasi pintu air jaringan reklamasi rawa Pulau Rimau di Kabupaten Musi Banyuasin Sumatera Selatan. Jurnal Teknologi Pertanian. 2012; 3(1):56-66.
