• Tidak ada hasil yang ditemukan

Trend Kebutuhan Data Satelit untuk Mendukung Ketersediaan Pangan Nasional

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Trend Kebutuhan Data Satelit untuk Mendukung Ketersediaan Pangan Nasional"

Copied!
15
0
0

Teks penuh

(1)

Trend Kebutuhan Data Satelit

untuk Mendukung Ketersediaan

Pangan Nasional

Oleh

Dr Baba Barus

Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, IPB Pusat Pengkajian Perencanaan dan Pengembangan Wilayah (P4W), IPB

Ketua Mapin Jabodetabek

Jl Pajajaran, Bogor , Email : bababarus@yahoo.com; bbarus@ipb.ac.id; hp 081383600745

Makalah disampaikan pada

Workshop Roadmap Teknologi Satelit di Indonesia

Hotel Bidakara Jakarta, 10 Juli 2012

(2)

Materi

1. Pendahuluan

2. Kebijakan pangan dan lahan

3. Kebijakan data spasial

4. Penggunaan data satelit di Indonesia

5. Kebutuhan data satelit untuk pangan

6. Penutup

(3)

1. Pendahuluan

Pangan merupakan komoditas strategis yang bersifat

nasional dan / atau lokal

Beberapa isu sentral terkait dengan

data luas baku

,

konversi lahan

dan

prediksi pangan

Peranan data satelit untuk menjawab isu sentral

sangat penting :

multi-flatform, multispektral, multiresolusi, dan lainnya

Kebijakan umum data spasial sudah ada, dan spesifik

untuk resolusi tinggi untuk efisiensi

Keperluan citra mandiri

Keperluan citra satelit untuk pangan

??

sudah mantap / industri : padi ?

(4)

2. Kebijakan pangan dan lahan

UU No 7, 1996, Pangan (sedang direvisi)

Pangan pokok

Padi, jagung, sagu, dan ubi kayu.

UU No 41, 2009, lahan pertanian pangan berkelanjutan

penetapan LP2B, LCP2B, KP2B

penetapan di RTRW utk KP2B; RTRW-RINCI untuk LP2B dan LCP2B

4 Peraturan Pemerintah: konversi lahan, sistem informasi,

insentif dan pembiayaan

konversi lahan, PP No 1, 2011 – larangan, sanksi dan kemungkinan konversi

sistem informasi, PP No 25, 2012 – dikelola lembaga pertanahan

Insentif, PP No 12, 2012 – pajak, infrastruktur, sertifikat, dll oleh

Pemerintah, Pemprov/kab/kota

 pembiayaan, PP No 30, 2012 oleh Pemerintah, Pemprov/kab/kota,

badan usaha atau masyarakat utk semua aktivitas P2B

(5)

3. Kebijakan data spasial

UU No 26, 2007, Penataan Ruang dan Pendukung

ruang untuk pertanian (sawah dan lainnya)

UU No 32, 2009, PPLH

daya dukung dan daya tampung

UU No 4, 2011, Informasi Geospasial

Standarisasi dan kebijakan satu peta

Peta dasar dan peta tematik

PP No 85, 2007, Jaringan Data Spasial Nasional

Berbagai simpul dan jaringan K/L (pendidikan ?)

Data terstandisasi dan berbagi (share)

Inpres No 6, 2012, penyediaan citra resolusi tinggi

Simpul terkait dengan data citra

Penyediaan data satelit res-tinggi terkordinasi: LAPAN dan BIG

Penguatan kapasitas kedua lembaga

(6)

4. Penggunaan data satelit pangan

Lembaga luar negeri (global)

penyedia data dan riset; pengguna data

pertanian cermat (precission farming)

Lembaga dalam negeri (industri)

--

Kementan, sedang membuat data sawah dari citra Hi-Res (Jawa, 2010, luar jawa

2011, 2012, dst)

-- Pemerintah daerah, akan memetakan KP2B, LP2B (sudah ada, belum banyak)

-- Lapan/BIG, sudah dan akan menyediakan data citra standar

Lembaga Riset / LR (Nasional/Daerah?)

-- Lapan, BPPT, BIG, lembaga riset kementan

-- menyediakan dan melakukan riset

Perguruan Tinggi / PT

-- pertanian, dan lainnya

-- riset citra dan lainnya sesuai dengan KP2B, LP2B

LR dan PT sedang melakukan riset berbagai bentuk citra

Dominan tergantung dari citra dari pihak luar negeri

(7)

5. Kebutuhan data satelit pangan -1

Situasi Pertanian global mempengaruhi Indonesia

Pertanian komersial, misal kelapa sawit, karet, kakao

tanaman tahunan

Pertanian strategis, misal tanaman pangan

ketahanan, kemandirian dan kedaulatan pangan

Pengembangan ekonomi hijau dan biokultur

merupakan keunggulan komparatif tropis

Pertanian yang efisien – pertanian cermat

Skala besar – tanaman tahunan dan (setahun, mono)

Skala kecil -- tanaman setahun dan (tahunan, hetero)

Kondisi ini membutuhkan data satelit untuk database,

pengelolaan, prediksi dan pemantauan (konversi dll)

(8)

Kebutuhan data satelit pangan -2

Bersifat Industri, jika KP2B / LP2B,

LCP2B sudah ditetapkan dalam RTRW

Bersifat riset, pasti ada dan berbagai K/L

sistem khusus dan penguatan lembaga

administrasi dan manajemen baru

Citra resolusi tinggi optik

Citra resolusi sedang optik

Citra resolusi kecil optik

Citra hiperspektral optik

citra radar

Kombinasi data citra

Citra lain

- padi appr. 8,0 Jt Ha (11 jt ha panen), jagung 3,9 jt Ha (panen), ubi

kayu 1,2 jt ha (panen) (Kementan, 2012); sagu 1,2 jt Ha, lainnya

dipantau rutin

Setiap tahun

Perlu data

Perlu data

(9)

9 Perkotaan

Perdesaan

KP2B

KP2B

Kabupaten A

KP2B Ditetapkan

dalam RTRWK

KP2B

Ditetapkan

dalam RTRWK

Aspek-aspek non

spasial Ditetapkan

dalan RPJP, RPJM

& RKP

Kabupaten/Kota

Penetapan LP2B &LCP2B

adalah bagian penetapan

rencana Rinci tata ruang dan

dasar pengaturan zonasi

Kawasan Budidaya

Kawasan Lindung

Metodologi – 2

Konsep Ruang/1

LP2B

LCP2B

LP2B

baru

Lahan Pertanian Pangan

Ilustrasi RTRW-KP2B, LP2B, LCP2B - 1

(10)

Ilustrasi lahan sawah, KP2B, LP2B, LCP2B - 2

Apa hambatan sejauh ini ????

PETA LAHAN SAWAH

KECAMATAN WEDARIJAKSA,

KABUPATEN PATI

Peta lahan sawah (

Sumber : Pusdatin, 2012

)

Lahan sawah verifikasi

Ada diusulkan sebagai LP2B, LCP2B)

KP2B yg diusulkan

(beberapa kategori)

(

Sumber: Barus et al, 2010)

Dengan sistem ini ada lokasi yang mantap untuk

dipantau dan dikelola

kawasan bersama

(11)

Ilustrasi beberapa riset yang sedang dilakukan

lembaga riset dan perguruan tinggi

Estimasi Tancer Produksi Padi (Bimas21,

kerjasama IPB dan BBSDLP; (Sumber :

Raimadoya et al, 2012)

Model prediksi padi berbasis

data hiperspketral dan Modis

PRECISSION FARMING

UNTUK

LAHAN RAWA PASANG

SURUT DAN LEBAK

Remote Sensing – base

Information and Insurance

For Crops in Emerging Economies

RIICE

Hambatan :

Data diproduksi pihak lain,

Administrasi dan manajemen

Pengembangan

satelit lapan –

ipb (Lisat), 2013

untuk pangan,

kerjasama

antara Lapan

dan IPB

(12)

Ilustrasi prediksi keperluan citra satelit pangan

tertentu

(

perlu kalkulas lebih cermat)

0,0

Waktu

Area

(ribu ha)

(repre citra)

2010

500

padi

Industri padi awal

Pemantauan padi

Riset padi

Industri sagu

Pemantauan sagu

Pangan lain:

jagung, ubi dll

Tantangan

penyediaan satelit

sensitif komoditas

pangan indonesia

yang besar ?

Periode

bersifat

sensus

(13)

6. Penutup

a. Kebutuhan citra satelit pangan adalah mutlak

dan akan meningkat di waktu mendatang

b. Mendukung sistem infrastruktur data spasial

c. Mendukung sistem informasi lahan pertanian

pangan berkelanjutan

d. Mendukung prediksi dan antisipasi rawan

pangan (ketahanan, kemandirian dan

kedaulatan pangan)

e. Data citra perlu ‘dibagi’ untuk keperluan lainnya,

baik untuk komersial atau ilmu pengetahuan

(14)

Referensi

1. Barus,B., Laode, SI, Dyah Retno, Bambang, HT, Rani, S dan Nina D. 2010. Pengembangan model ketahanan pangan lokal untuk mendukung pengembangan lahan pangan berkelanjutan di Kabupaten Garut

2. Bachri, S. 2011. Identifikasi lahan sagu dan potensi pemanfaatannya secara berkelanjutan di Kabupaten Jaya Pura. Tesis S2. PWL IPB (tidak dipublikasikan)

3. Christina, D.R. 2011. Identifikasi lahan potensial untuk mendukung perencanaan lahan pertanian pangan berkelanjutan. Studi Kasus di provinsi Jawa Barat. Tesis S2 PWl IPB (tidak dipublikasikan)

4. Duane M.N, K.P. Price and D. Rundquist. 2009. Remote Sensing of Cropland Agriculture. University of Nebraska – Lincoln, DigitalCommons@University of Nebraska - Lincoln

5. Kolopaking, L.B. Barus, D. Lubis, K. Munibah, Dyah, P., Y. Indaryati, Dyah Ita, M, dan Turasih, 2012. Pendataan Lahan Pertanian Berkelanjutan di Kab Bogor, Kerjasama PSP3, LPPM IPB dengan Dinas Pertanian dan Kehutanan Kab Bogor

6. Trisasongko, B.H. D. Panuju, 2011. Monitoring Tropical Rice Fields Using Multi-temporal Wide Coverage SAR Data

7. Rustiadi, E dan B. Barus, 2012. Riset berbasis data satelit penginderaan jauh untuk mendukung ketahanan pangan di Indonesia

8. Pusdatin, 2012. Kebutuhan citra satelit untuk pemetaan lahan pertanian, Pertemuan parapihak di ICC, Bogor, Juni. Kementan

9. Raimadoya, M.A., B.H Trisasongko, D. Shiddiq, L.S. Iman, B. Barus, dan E. Rustiadi. 2012. Riset

Pengembangan Petanian Cermat – Bimas21. Kerjasama antara Fakultas Pertanian dengan Kementrian Pertanian.

10. Wijayanto , H., A. M. Fauzi, Irzaman, H. Hadhienata, A. Arif, dan A. F.M. Zian. 2010. Pembuatan Roadmap Pengembangan Satelit Lapan-IPB untuk Ketahanan Pangan Nasional. Dalam buku Satelit Mikro untuk mitigasi bencana dan ketahahan pangan (editor Adrianti, PS dan Sanusi, T). Lapan

11. UU dan PP terkait dengan penataan ruang, pengelolaan dan perlindungan lingkungan hidup, perlindungan lahan pertanian pangan berkelanjutan, informasi geospasial

(15)

Ketentuan terbaru mengenai daftar komoditi yang termasuk ke dalam kategori

Sembilan Bahan Pokok (SemBaKo) adalah Surat Keputusan Menperindag

No.115/MPP/Kep/2/1998 Tertanggal 27 Januari 1998.

Nomor Ketentuan Lama Ketentuan Baru

1

Beras

Beras

2

Minyak Kelapa

Gula Pasir

3

Gula Pasir

Minyak Goreng dan Mentega

4

Garam Hancur

Minyak Tanah

5

Minyak Tanah

Garam Yodium

6

Sabun Cuci

Daging Sapi dan Ayam

7

Ikan Asin

Telur Ayam

8

Tekstil Kasar

Susu

9

Batik Kasar

Jagung

Gambar

Ilustrasi lahan sawah, KP2B, LP2B, LCP2B - 2
Ilustrasi beberapa riset yang sedang dilakukan  lembaga riset dan perguruan tinggi
Ilustrasi prediksi keperluan citra satelit pangan  tertentu  (perlu kalkulas lebih cermat)

Referensi

Dokumen terkait

menafsirkan grafik gerak kecepatan tetap untuk mendapatkan kecepatan/ kelajuan, posisi awal, dan jarak/perpind ahan suatu benda melalui kegiatan diskusi kelompok

Teorema ketiga membuktikan bahwa fungsi bijektif dari himpunan sisi ke pada suatu graf dapat diperluas menjadi pelabelan super vertex magic jika dan

Berdasarkan uraian diatas upacara ngaben mengandung nilai-nilai etika yang perlu tetap dijaga dan diimplementasikan dalam bentuk aktivitas beryajna, serta

1) Traksi: jaringan mengalami tarikan yang cukup kuat melebihi batas kelenturan sehingga mengakibatkan kerobekan otot atau ligamentum, misalnya: tarikan tendo

'. $riteria dan %ndikator & $riteria dan %ndikator & $riteria dan %ndikator & $riteria dan %ndikator & enilaian $ondisi )anggul enilaian $ondisi )anggul enilaian

Metode static thermal tensioning (STT) dengan pemanasan 100 0 C memiliki nilai kekerasan paling tinggi dan nilai kuat tarik paling tinggi, hal inin dipengaruhi

Potensi pengembangan kawasan peternakan sampai tahun 2014, tersebar di beberapa kecamatan, dan untuk saat ini sebaran populasi terbesar berada pada : (1)

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi variabel persepsi harga, persepsi kualitas, kesadaran merk, persepsi nilai dan persepsi resiko sebagai variabel independen dan