Perpustakaan Digital ITB

Pulau Jawa menjadi wilayah yang dianggap strategis dan dikenal sebagai sentra utama dalam produksi padi di Indonesia. Peranannya sangat besar dalam menunjang ketahanan pangan nasional. Namun, kenyatannya dalam beberapa waktu terakhir lahan sawah yang ada di Pulau Jawa samakin terancam, akibat dari adanya alih fungsi lahan yang masif, pertumbuhan penduduk, serta meluasnya area industrial. Fenomena ini menyebabkan terjadinya penurunan luas sawah produktif dan berakibat pada berkurangnya volume produksi padi sebagai bahan pangan di masa yang mendatang. Kondisi ini harus ditangani dengan langkah bijak, agar dapat mencegah terjadinya keadaan yang tidak diinginkan. Melalui masalah ini dapat disoroti bahwa penting untuk memiliki pemahaman yang komprehensif mengenai faktor-faktor yang dapat mempengaruhi keberadaan lahan sawah, seperti halnya faktor biofisik. Penelitian terdahulu umumnya menggunakan pendekatan statistik dalam skala global dan berasumsi bahwa hubungan antarvariabel atau faktor-fator bersifat homogen di seluruh wilayah kajiannya. Padahal, jika diperhatikan kembali karakteristik tiap wilayah berbeda-beda seperti Pulau Jawa yang memiliki variasi spasial yang beragam. Hal ini diperlihatkan dari sisi topografi, intensitas curah hujan, maupun kondisi jenis tanahnya. Keberagaman ini memerlukan pendekatan spasial yang mampu menangkap variasi lokal dari tiap faktor secara komprehensif. Penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan menganalisis hubungan spasial antara faktor biofisik dengan keberadaan lahan sawah yang ada di Pulau Jawa dengan metode Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR). Metode GWLR melakukan estimasi parameter regresi yang berbeda-beda untuk tiap titik lokasi dengan lebih akurat. Data yang digunakan untuk pendekatan ini terdiri dari variabel dependen berupa lahan bukan sawah bernilai (0) dan lahan sawah bernilai (1), kemudian variabel independen berupa jarak dari jalan, jarak dari sungai, suhu permukaan tanah, curah hujan, slope, aspect, dan jenis tanah. Analisis untuk pendekatan GWLR menggunakan data training berjumlah 500 titik dan data testing berjumlah 200 titik, yang telah memuat nilai dari variabel dependen dan variabel independen serta telah tersebar di wilayah Pulau Jawa. Model GWLR yang mewakili pendekatan skala lokal akan dibandingkan dengan model Binary Logistic Regression (BLR) yang merupakan model global. Hal ini dilakukan agar dapat menilai akurasi dan kemampuan kedua model dalam menangkap variasi spasial. Hasil dari model GWLR menunjukkan akurasi keseluruhan yang lebih baik dibandingkan dengan model BLR. Overall accuracy data testing GWLR sebesar 77%, sedangkan BLR hanya 67%. Selain itu, kappa koefisien model GWLR ada pada good agreement dan model BLR poor agreement. Hal ini memperlihatkan model GWLR lebih mampu mengatasi keberagaman faktor biofisik yang ada. Nilai koefisien, odds ratio, dan p-value juga menunjukkan hasil yang berbeda-beda sehingga membuktikan adanya keberagaman karakteristik spasial yang jelas di antarwilayah. Melalui model GWLR didapatkan variabel signifikan dalam keberadaan lahan sawah berupa jenis tanah dan curah hujan. Hal ini menciptakan tipologi sawah menjadi dua tipe utama, yaitu sawah berbasis jenis tanah (soil-driven) di wilayah barat Pulau Jawa dan sawah berbasis iklim (rainfall-driven) untuk bagian tengah dan timur Pulau Jawa. Dilihat dari keseluruhan hasil penelitian, didapatkan bahwa penelitian ini menyatakan hubungan antara faktor-faktor biofisik keberadaan lahan sawah di Pulau Jawa memiliki sifat signifikan dan non-stationer secara spasial. Kondisi ini memperjelas tiap wilayah memiliki karakteristik lokal dan berbeda-beda, sehingga jika ingin menyusun suatu kebijakan maupun strategi terkait lahan sawah harus dilakukan secara spesifik pada tiap wilayah dan tidak bisa secara general untuk seluruh wilayah. Pendekatan dengan metode GWLR juga memberikan hasil yang dianggap efektif dalam mengidentifikasi keberagaman karakteristik spasial sehingga memberikan gambaran yang lebih detail terhadap sistem pertanian khususnya untuk padi di Pulau Jawa. Penelitian ini juga memberikan kebaharuan dalam analisis spasial pertanian di Pulau Jawa, dan tidak hanya ikut serta dalam pengembangan metode analisis regresi spasial tetapi dapat menjadi dasar ilmiah dalam menyusun kebijakan terkait pengelolaan dan perlindungan terhadap lahan pertanian yang lebih berkelanjutan. Strategi yang lebih adaptif terhadap kondisi dari biofisik tiap wilayah yang akan dikaji.