Saefoel Bachri, Rofik, dan Yiyi Sulaeman

Prosiding Seminar Informatika Pertanian 2015 Information Technology for Sustainable Agroindustry Jatinangor, 12 – 13 November 2015 ISBN Nomor : 978-602-0810-65-2 SPKL: PROGRAM KOMPUTER UNTUK EVALUASI KESESUAIAN LAHAN Saefoel Bachri, Rofik, dan Yiyi Sulaeman Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Lahan Pertanian E-mail: [email protected] e-mail: [email protected], [email protected]

ABSTRAK Peningkatan agroindustri dan peningkatan kedaulatan pangan memerlukan peta kesesuaian lahan untuk identifikasi keperluan teknologi peningkatan produksi dan zonasi prioritas pengembangan komodiyas. Data yang besar perlu diproses untuk memperoleh informasi lahan yang sesuai yang ternyata bisa diselesaikan secara manual namun memerlukan aplikasi khusus. Aplikasi evaluasi lahan yang adapun tidak efisien lagi karena tidak kompatibel dengan kondisi hardware dan software saat ini. Tulisan ini mendiskusikan SPKL sebagai program komputer untuk evaluasi kesesuaian lahan. Sistem Penilaian Kesesuaian Lahan (SPKL) Versi 2.0 adalah sebuah aplikasi komputer yang berfungsi untuk melakukan evaluasi kesesuaian lahan untuk berbagai komoditas pertanian. Aplikasi ini juga mampu menyajikan sistem zona agroekologi (AEZ) dari setiap satuan lahan yang dinilai. Metode evaluasi dengan pendekatan maximum limiting factors mengacu pada Petunjuk Teknis Evaluasi Lahan untuk Komoditas Pertanian (Balai Penelitian Tanah, 2013). Kelas kesesuaian mengacu pada framework FAO (1976) yakni S1, S2, S3, dan N, namun jumlah kelas bersifat fleksibel, dapat didefinisikan sesuai kebutuhan. Aplikasi bersifat user friendly, penyusunan model kriteria bersifat terbuka, dengan demikian pengguna dapat membuat dan atau memodifikasi sendiri kriteria yang diinginkan. Model-model yang disusun berfungsi sebagai repositori manajemen pengetahuan (knowledge management repository) yang dapat digunakan sebagai basis pengetahuan bidang agronomi, tanah maupun iklim guna mempermudah pengembangan model-model kriteria yang belum tersedia. Dalam aplikasi telah didefinisikan sebanyak 113 model kriteria syarat tumbuh berbagai komoditas. Hasil penilaian kesesuaian dapat langsung dihubungkan dengan data spasial (GIS) untuk selanjutnya disajikan menjadi berbagai peta kesesuaian lahan komoditas tertentu, zona agro ekologi, maupun peta kemampuan lahan. Kata kunci : Evaluasi kesesuaian lahan, aplikasi computer, agroekologi, maximum limiting factors I. PENDAHULUAN Kebutuhan data dan informasi sumberdaya lahan di Indonesia yang meliputi data satuan lahan, agroekologi dan data karakteristik lahan terus meningkat dari waktu ke waktu. Hal tersebut dipicu oleh kebutuhan pengembangan lahan untuk berbagai kebutuhan seperti untuk perkebunan, tanaman pangan, dan pengembangan lahan sawah baru. Kebutuhan akan lahan di berbagai negara juga mengalami kenaikan, hal tersebut dipicu oleh kenaikan jumlah penduduk yang mengakibatkan

160

SPKL: Program Komputer Untuk Evaluasi Kesesuaian Lahan | [Type the company name]

Prosiding Seminar Informatika Pertanian 2015 Information Technology for Sustainable Agroindustry Jatinangor, 12 – 13 November 2015 ISBN Nomor : 978-602-0810-65-2 kenaikan kebutuhan akan pangan (Bachri, 2014). Untuk menjawab kebutuhan tersebut diperlukan penyediaan data dan informasi lahan secara cepat dan akurat yang antara lain dapat dilakukan melalui teknologi informasi. Sistem Penilaian Kesesuaian Lahan (SPKL) Versi 2.0 adalah aplikasi yang dikembangkan untuk membantu pengguna melakukan penilaian atau evaluasi kesesuaian lahan untuk berbagai komoditas pertanian. Selain berfungsi untuk penilaian lahan, aplikasi ini juga dapat membantu penyusunan peta zona agro ekologi (ZAE) dengan menampilkan simbol zonasi pada setiap penilaian. Evaluasi lahan dapat didefinisikan sebagai proses pelaksanaan (asessment) dari kinerja lahan yang ditujukan untuk penggunaan tertentu. Hasil evaluasi lahan adalah suatu perkiraan penggunaan lahan potensial bagi sistem penggunaan lahan aktual atau penggunaan yang disarankan (Rossiter, D.G. and A.R. Van Wambeke, 1997). Kriteria syarat tumbuh tanaman merupakan bagian utama dalam proses penilaian. Disusun dengan cara mengentri kelas dengan menentukan batas nilai minimum dan maksimum untuk masing-masing kelas kesesuaian pada setiap karakteristik lahan. Penyusunan model kriteria bersifat terbuka, artinya setiap model kriteria dapat ditambah atau diedit sesuai kebutuhan. Kriteria disimpan dalam sebuah database yang sekaligus berfungsi sebagai repositori manajemen pengetahuan (knowledge management repository) yang dapat digunakan sebagai basis pengetahuan bidang agronomi, tanah dan iklim. Repositori tersebut mempermudah pengembangan model-model kriteria syarat tumbuh yang akan dikembangkan berikutnya. Dalam SPKL telah disusun model kriteria untuk 113 komoditas. Penyusunan syarat tumbuh tanaman mengacu pada Petunjuk Teknis “Evaluasi Lahan untuk Komoditas Pertanian” (Balai Penelitian Tanah, 2003), secara bertahap kriteria akan diupdate dan ditambah mengacu pada referensi yang tersedia. Penambahan syarat tumbuh untuk jenis komoditas yang belum tersedia, dapat dilakukan sesuai kebutuhan di masa mendatang. Proses evaluasi lahan pada SPKL mengacu pada framework (FAO, 1986) dengan jumlah kelas sebanyak empat kelas yakni S1, S2, S3, dan N. Berikut adalah definisi dari masing-masing kelas: 1) Kelas S1 (sangat sesuai): Lahan tidak mempunyai faktor pembatas yang berarti atau nyata terhadap penggunaan secara berkelanjutan atau faktor pembatas bersifat minor yang tidak akan mereduksi produktifitas lahan secara nyata. 2) Kelas S2 (cukup sesuai): Lahan mempunyai faktor pembatas, faktor pembatas ini akan berpengaruh terhadap produktivitas, memerlukan tambahan masukan (input). Biasanya petani dapat mengatasi pembatas tersebut. 3) Kelas S3 (sesuai marjinal): Lahan dengan faktor pembatas berat, dan faktor pembatas tersebut akan mempengaruhi produktivitasnya. Memerlukan tambahan masukan yang lebih banyak daripada lahan pada kelas S2. Untuk mengatasi

161


Prosiding Seminar Informatika Pertanian 2015 Information Technology for Sustainable Agroindustry Jatinangor, 12 – 13 November 2015 ISBN Nomor : 978-602-0810-65-2 pembatas pada S3 memerlukan modal tinggi, sehingga diperlukan bantuan atau campur tangan pemerintah atau pihak swasta. Tanpa bantuan tersebut petani tidak mampu mengatasinya. 4) Kelas N (tidak sesuai): Lahan yang tidak sesuai (N) karena mempunya faktor pembatas yang sangat berat dan/atau sulit diatasi. II. DATA DAN METODE A. Data Sebagai studi kasus yang digunakan dalam paper ini adalah peta tanah skala 1:50.000, kabupaten Boalemo provinsi Gorontalo (BBSDLP, 2012). Peta tanah tersedia dalam bentuk digital, sementara data atribut disimpan dalam database terpisah. Pengolahan data atribut dan proses evaluasi lahan menggunakan program SPKL Versi 2.0.

Gambar 1. Tampilan Utama SPKL Data atribut tanah atau karakteristik lahan selanjutnya dientri atau ditransfer ke dalam dataset SPKL. Format data yang digunakan MS-Acces, namun kompatibel sepenuhnya dengan MS-Excell. Parameter yang digunakan dalam proses evaluasi lahan ditampilkan dalam Tabel 1. Sedangkan entri dan manipulasi data dilakukuan melalui form seperti pada Gambar 2.

162


Prosiding Seminar Informatika Pertanian 2015 Information Technology for Sustainable Agroindustry Jatinangor, 12 – 13 November 2015 ISBN Nomor : 978-602-0810-65-2

Tabel 2. Parameter yang digunakan dalam proses evaluasi lahan No Kualitas Lahan 1

Kondisi temperatur

Kode tc

Karakteristik lahan Temperatur rata rata Ketinggian

2

Ketersediaan air

wa

Zona Agroklimat Curah Hujan Bulan Kering Kelembaban udara (%)

3

Kondisi perakaran

rc

Drainase Tekstur Bahan kasar (%) Kedalaman tanah (cm) Ketebalan gambut (cm) Kematangan gambut

4

Retensi hara

nr

KTK liat (cmol) Kejenuhan basa (%) pH H20 C-organik

5

Ketersediaan hara

na

N-Total P2O5 K2O

6

Salinitas

xc

Salinitas (dS/m)

7

Alkalinitas

xn

Alkalinitas (ESP (%))

8

Keracunan sulfidik

xs

Kedalaman sulfidik mineral

9

Bahaya erosi

eh

Lereng (%) Bahaya erosi

10

Penyiapan lahan

lp

Batuan di permukaan (%) Singkapan batuan (%)

Tabel 2. Contoh sebagian data atribut yang digunakan dalam SPKL V1

V2

V3

V4

V5

V6

V7

V8

V9

V10

1

30

20

1100

3

1

11

120

7

1

2

30

50

1100

3

1

11

120

0

2

3

30

50

1100

3

3

11

120

0

3

163


Prosiding Seminar Informatika Pertanian 2015 Information Technology for Sustainable Agroindustry Jatinangor, 12 – 13 November 2015 ISBN Nomor : 978-602-0810-65-2 V1

V2

V3

V4

V5

V6

V7

V8

V9

V10

4

30

100

1100

3

1

11

0

0

3

5

30

50

1100

3

1

11

0

0

3

6

30

50

1100

3

4

7

0

6

7

30

50

1100

3

1

11

120

8

28

10

1100

3

1

12

120

6

1

9

28

10

1100

3

7

1

100

9

2

10

28

100

1100

3

5

11

120

5

7

11

28

200

1100

3

5

12

120

5

12

12

28

350

1100

3

5

11

120

5

25

13

28

400

1100

3

5

11

120

5

25

1

Keterangan: V1= Mapping Unit, V2= Temperatur rerata, V3= Elevasi, V4=Curah Hujan, V5= Bulan Kering, V6=Kelas Drainase, V7=Tekstur, V8= Kedalaman tanah, V9=Ph H2O, V10=Lereng (%), V11=Klasifikasi Tanah Jumlah variabel yang digunakan dalam proses evaluasi lahan bisa bervariasi, antara lain tergantung dari tingkat pemetaan dan jenis tanah yang ditemukan. Sebagai contoh, tanah mineral dan tanah organik (gambut) memiliki beberapa variabel yang berbeda. Form entri data sekaligus berfungsi sebagai form interaktif dalam proses evaluasi lahan dari komoditas yang dipilih.

Gambar 2. Form Pengisian data karakteristik lahan

164



B. Model Kriteria Syarat Tumbuh Kriteria syarat tumbuh tanaman merupakan bagian utama (selain data karakteristik lahan) dari penyiapan data untuk proses evaluasi lahannya sendiri. Kriteria disusun dengan pendekatan rule base atau decission tree, seperti pada Gambar 3. Sedangkan proses penyusunan model dilakukan melalui form kriteria seperti pada Gambar 4. SPKL selain menghasilkan kelas kesesuaian juga menampilkan klasifikasi pemetaan zona agro ekologi (AEZ) dengan skenario seperti pada Gambar 5.

Gambar 3. Contoh Decission Tree dalam model kriteria syarat tumbuh

165



Gambar 4. Contoh penentuan kriteria dalam model

Gambar 5. Decission tree dalam penyunan simbol peta AEZ C. Proses Evaluasi Lahan

166


Prosiding Seminar Informatika Pertanian 2015 Information Technology for Sustainable Agroindustry Jatinangor, 12 – 13 November 2015 ISBN Nomor : 978-602-0810-65-2 Bila proses sebelumnya terkait dengan penyiapan data dan model kriteria, langkah berikutnya adalah proses evaluasi lahan. SPKL menyediakan dua opsi dalam proses ini, yakni: a) memilih komoditas yang akan dievaluasi, b) menentukan nomor satuan peta yang akan dinilai. Terdapat beberapa output yang dihasilkan, yakni: a) tabel kesesuaian lahan, b) legenda pewilayahan komoditas yang keduanya dapat dikonversi ke dalam format MS-Excell.

Gambar 6. Pilihan proses evaluasi lahan

Gambar 7. Tampilan hasil

167



Tabel 3. Hasil Evaluasi untuk berbagai komoditas MU

Zona

Sub_Zona

Komoditas

Sub_Kelas

1

IV/Wfs

fs

Padi gogo

S3 - rc

1

IV/Wfs

fs

Jagung

N - tc/rc

1

IV/Wf

f

Ubi kayu

N - rc

1

IV/Wf

f

Ubi jalar

N - rc

1

IV/Wfv

fv

Bawang merah

N - rc

1

IV/Wfv

fv

Cabai

N - tc/wa/rc

1

IV/Wei

ei

Karet

N - wa/rc

1

IV/Wei

ei

Kakao

N - wa/rc

2

IV/Wfs

fs

Padi gogo

S3 - rc

2

IV/Wfs

fs

Jagung

N - rc

2

IV/Wf

f

Ubi kayu

N - rc

2

IV/Wf

f

Ubi jalar

N - rc

2

IV/Wfv

fv

Bawang merah

N - rc

2

IV/Wfv

fv

Cabai

N - tc/wa/rc

2

IV/Wei

ei

Karet

N - wa/rc

2

IV/Wei

ei

Kakao

N - wa/rc

III. HASIL PENELITIAN Tabel-tabel hasil proses evaluasi selanjutnya dapat langsung di-join dengan data spasial menggunakan program GIS. Hasil join tersebut dapat menurunkan peta-peta kesesuaian lahan, peta pewilayahan komoditas (AEZ), dan peta tematik

lainnya.

Berikut peta-peta hasil proses di atas untuk lokasi Kabupaten Boalemo, provinsi Gorontalo.

168



Gambar 8. Peta Kesesuaian Lahan Jagung Kab. Boalemo

Gambar 9. Peta AEZ Kab. Boalemo

169



Peta hasil evaluasi lahan dari SPKL dapat dianalisa diolah lebih lanjut melalui overlay

dengan peta landuse, kawasan, RTRW dan TGHK. Proses overlay dapat

digunakan sebagai filter/masking untuk mengeluarkan wilayah-wilayah yang tidak direkomendasikan dan atau berbenturan dengan kepentingan lain. Dengan demikian SPKL dapat digunakan sebagai perangkat pendukung pengambilan keputusan (DSS) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10.

Gambar 10. SPKL sebagai pendukung pengambilan keputusan (DSS) IV. KESIMPULAN 1) Pengembangan sistem evaluasi kesesuaian lahan sangat diperlukan untuk mendukung pengambilan keputusan kebijakan pembangunan pertanian baik skala perencanaan regional (regional planning) yakni skala 1:250.000, pada tingkat operasional (operational planning) yakni skala 1:50.000 maupun pada skala yang lebih detil yakni 1:25.000. 2) Sistem Evaluasi Kesesuaian Lahan

(SPKL) dapat berfungsi sebagai perangkat

sistem pakar (expert system) yang secara dinamis mampu mempermudah dan mempercepat proses pembangunan model evaluasi lahan yang diinginkan, sehingga informasi yang dihasilkan menjadi lebih akurat dan dapat divalidasi oleh para peneliti dan ahli di bidang sumberdaya lahan dan bidang terkait.

170


Prosiding Seminar Informatika Pertanian 2015 Information Technology for Sustainable Agroindustry Jatinangor, 12 – 13 November 2015 ISBN Nomor : 978-602-0810-65-2 3) Base model kriteria syarat tumbuh tanaman (crop requirements) yang disusun, bersifat terbuka dan menjadi bagian repositori database knowledge management di bidang agronomi, ilmu tanah, iklim dan evaluasi lahan yang dapat terus ditambahkan dan diperkaya. 4) Sistem ini dapat dimanfaatkan oleh berbagai stakeholder seperti para investor perkebunan (estate) dalam pendukung pengambilan keputusan (DSS) dalam pembukaan dan atau pengembangan lahan perkebunan kelapa sawit, karet, kopi, kakao dan komoditas lainnya. V. DAFTAR PUSTAKA 1)

Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Lahan Pertanian (2000). Atlas Tanah Eksplorasi Skala 1:1.000.000. Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Lahan Pertanian.

2)

Bachri, Saefoel (2014). Pengembangan Sistem Evaluasi Kesesuaian Lahan Pertanian Untuk Mendukung Pemetaan Zona Agro Ekologi Badan Litbang Pertanian Kementerian Pertanian. Universitas Bina Nusantara.

3)

Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Lahan Pertanian (2011). Petunjuk Teknis Evaluasi Lahan untuk Komoditas Pertanian Edisi Revisi 2011. Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Lahan Pertanian.

4)

Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian (2010). Road Map Strategi Sektor Pertanian

Menghadapi

Perubahan

Iklim.

Jakarta:

Badan

Penelitian

dan

Pengembangan Pertanian. 5)

Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian (2012). Rencana Kinerja Tahunan Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian 2013. Jakarta: Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian.

6)

Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian (2012). Sumberdaya, Program, dan Hasil Penelitian. [Electronic Version]. Available: http://www.litbang.deptan.go.id /spp/pdffile/statistik2012/ statistik2012SDM.Pdf [2014, February 27]

7)

Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian (2011). Dukungan Teknologi Litbang untuk Percepatan Program Swasembada Beras dan Pendampingan SLPT. [Electronic Version]. Available:

http://www.litbang.deptan.go.id/berita/ one/899/ [2014,

February 20] 8)

Debowski, Shelda (2006). Knowledge Management (p. 17-18, 46). John Wiley and Sons Australia Ltd.

171


Prosiding Seminar Informatika Pertanian 2015 Information Technology for Sustainable Agroindustry Jatinangor, 12 – 13 November 2015 ISBN Nomor : 978-602-0810-65-2 9)

Djaenudin, D., Marwan H., Subagjo, H, dan Ahmad Hidayat (2003). Petunjuk Teknis Evaluasi Lahan Untuk Komoditas Pertanian. Bogor: Balai Penelitian Tanah.

10) FAO (1976). A Framework for Land Evaluation. Soil Resources Management and Conservation Service Land and Water Development Division. Rome: FAO Soil Bulletin No. 32. FAO-UNO. 11) Las, I., H. Syahbuddin, E. Surmaini, dan A M. Fagi (2008). Iklim dan Tanaman Padi: Tantangan dan Peluang. Buku Padi: Inovasi Teknolohgi dan Ketahanan Pangan. Balai Besar Penelitian Padi. 12) Rossiter G. David (1994). Lecture Notes: “Land Evaluation”.Cornell University College of Agriculture & Life Sciences Department of Soil, Crop, & Atmospheric Sciences. 13) Rossiter G. David and Armand R. van Wambeke (199t). Automated Land Evaluation System ALES Version 4.65 User’s Manual.Cornell University, Departement Soil, Crop and Atmospheric Sciences. SCAS Teaching Series No. T93-Revision 6. Itacha, NY USA 14) Turban E, Jay E. Aronson, Ting-Peng Liang (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems. Pearson Education, Inc. Upper Saddle. New Jersey. 07458. 15) Turban E, Jay E. Aronson, Ting-Peng Liang (2007). Decision Support Systems and Intelligent Systems – 7thEd. Jilid I. (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas). Penerbit Andi Yogyakarta. 16) Whitten L. Jeffrey, Lonnie D. Bentley, and Kevin C. Dittman (2003). System Analysist and Design Method. MacGraw-Hill Companies.

172


Saefoel Bachri, Rofik, dan Yiyi Sulaeman

Recommend Documents