Gambar 1. Lokasi penelitian

Transkripsi

1 11 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan di Kecamatan Sukaraja dan Kecamatan Sukamakmur, Kabupaten Bogor. Kegiatan analisis citra dan data dilaksanakan di Laboratorium Perencanaan Pengembangan Wilayah, Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Penelitian dilaksanakan pada bulan Agustus 2011 sampai April Secara spasial lokasi penelitian disajikan pada Gambar 1. Gambar 1. Lokasi penelitian 3.2. Bahan dan Alat Bahan yang digunakan dalam penelitian adalah citra ALOS AVNIR 2006 yang diakusisi pada tanggal 9 Oktober 2006 dan 2009 dengan tanggal akusisi 17

2 12 Juli 2009, peta administrasi skala 1: , data jumlah penduduk , peta lahan kritis skala 1: , dan peta jalan, data Potensi Desa (PODES). Peralatan yang digunakan adalah GPS (Global Positioning System), abney level, kompas, meteran, kamera, kuesioner, dan seperangkat komputer yang dilengkapi perangkat lunak (software) ArcView 3.3, ArcGis 9.3, Statistica 8, Microsoft Office Word 2007, Microsoft Office Visio, dan Microsoft Office Excel. Kuesioner disajikan pada Lampiran 1, 2, dan 3. Perangkat lunak ArcView 3.3, ArcGis 9.3 digunakan untuk analisis spasial dan Statistica 8 untuk analisis data. Keterkaitan antar tujuan, data dan sumber serta alat disajikan pada Tabel 3. Tabel 3. Keterkaitan antara tujuan penelitian dengan data, sumber, dan alat No Tujuan Data Sumber Data Alat 1. Mengidentifikasi pertumbuhan penduduk dan perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertanian di Kecamatan Sukaraja dan Kecamatan Sukamakmur. Data jumlah penduduk ( ) Citra ALOS Avnir 2006 dan 2009 BPS Kab.Bogor, Kecamatan Sukaraja dan Kecamatan Sukamakmur Bagian Pengindraan Jauh dan Interpretasi Citra PEMDA Kabupaten Bogor Peta administrasi PEMDA Kabupaten Bogor Excel, ArcView 3.3, ArcGis Mengidentifikasi sebaran lahan kritis di wilayah Kecamatan Sukaraja dan Kecamatan Sukamakmur. 3 Mengetahui dan membandingkan nilai land rent penggunaan lahan pertanian dan usaha non pertanian. 4 Mengetahui keterkaitan pertumbuhan penduduk dengan perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertanian dan luas lahan kritis di Kecamatan Sukaraja dan Kecamatan Sukamakmur. Peta lahan kritis BPDAS Citarum Ciliwung ArcView 3.3, ArcGis 9.3, Excel Hasil kuesioner land rent Hasil analisis tujuan 1 dan 2 (penduduk, peta perubahan penggunaan lahan , dan peta lahan kritis) Data Primer(Kuesioner dan survey lapang) BPS Kab.Bogor Bagian Pengindraan Jauh dan Interpretasi Citra PEMDA Kabupaten Bogor BPDAS Citarum Ciliwung Excel Statistica 8 Excel, statistica Metode Penelitian Penelitian ini dilaksanakan dalam empat tahap kegiatan yang terdiri dari (1) Tahap persiapan, (2) Tahap identifikasi perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertanian, (3) Pengecekan tutupan lahan dan pengamatan karakteristik lahan kritis, dan (4) Analisis data.

3 Tahap Persiapan Tahap persiapan meliputi studi pustaka, pengurusan perizinan, penyusunan kuesioner, dan pengumpulan data. Data yang dibutuhkan dalam penelitian terdiri atas data sekunder dan data primer. Data sekunder yang dikumpulkan terdiri atas data spasial dan data atribut. Data spasial terdiri atas peta lahan kritis, peta jalan, peta administrasi, dan citra ALOS AVNIR 2006 dan 2009 dan data atribut yaitu jumlah penduduk Data tersebut dikumpulkan dari instansi terkait sebagaimana disajikan pada Tabel Identifikasi Perubahan Penggunaan Lahan Pertanian ke Non Pertanian di Kecamatan Sukaraja dan di Kecamatan Sukamakmur Diagram alir identifikasi perubahan penggunaan lahan disajikan pada Gambar 2. Tahap awal yang dilakukan dalam pemetaan penggunaan lahan yaitu koreksi geometri untuk menghasilkan citra terkoreksi. Koreksi geometri ini digunakan untuk mengurangi distorsi geometrik dan mentransformasikan geometri citra, sehingga memiliki skala dan sistem proyeksi yang diinginkan. Citra yang telah terkoreksi kemudian ditumpang tindihkan overlay dengan peta administrasi. Interpretasi citra merupakan proses kegiatan untuk menafsir, mengkaji, mengidentifikasi, dan mengenali obyek yang tampak pada citra, selanjutya menilai arti penting dari obyek tersebut. Dalam mengidentifikasi perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertanian dilakukan pemetaan penggunaan lahan tahun 2006 dan tahun 2009 dengan menggunakan citra ALOS AVNIR. Interpretasi penggunaan lahan dari citra ALOS AVNIR 2006 dilakukan secara visual berdasarkan warna, tekstur, pola, ukuran, bayangan, rona, lokasi, situasi, dan asosiasi citra. Interpretasi dilakukan dengan cara mengelompokkan data atau informasi ke dalam kelas-kelas yang lebih sederhana dan menunjukkan karakter yang spesifik. Citra ALOS 2006 dikoreksi geometri dengan citra ALOS 2009 yang telah terkoreksi. Kemudian dilakukan interpretasi penggunaan lahan 2006 dan hasil dari interpretasi penggunaan lahan 2006 kemudian disimpan dan ditumpangtindihkan dengan citra tahun 2009 selanjutnya dilakukan interpretasi citra tahun Tumpang tindih hasil interpretasi tahun 2006 dan 2009 menghasilkan peta penggunaan lahan 2006,

4 14 peta penggunaan lahan 2009, dan peta perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertanian. Peta Administrasi Citra ALOS AVNIR 2006 Citra ALOS AVNIR 2009 Koreksi Geometri Overlay Citra Terkoreksi Interpretasi Penggunaan Lahan 2006 Penggunaan Lahan 2006 Tumpang Tindih Interpretasi Penggunaan Lahan 2009 Identifikasi Perubahan Penggunaan Lahan Peta Perubahan Penggunaan Lahan Gambar 2. Diagram alir perubahan penggunaan lahan Hasil interpretasi penggunaan lahan tersebut kemudian dikelaskan ke penggunaan lahan pertanian dan non pertanian. Lahan pertanian meliputi lahan sawah dan lahan bukan sawah yaitu ladang, perkebunan, tambak, tegalan, dan kebun campuran,. Sedangkan lahan non pertanian yaitu pemukiman, hutan negara, rawa, jalan, lahan terbuka atau lahan tandus, dan sungai. Kemudian data perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertanian disajikan dalam bentuk boxplot untuk mengetahui gambaran keragaman data luas perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertanian Pengecekkan Lapang Penggunaan Lahan dan Pengamatan Lahan Kritis Diagram alir pengecekkan lapang dan pengamatan lahan kritis disajikan pada Gambar 3. Peta perubahan penggunaan lahan

5 15 ditumpangtindihkan dengan peta lahan kritis dan peta jalan sehingga diperoleh peta kerja. Berdasarkan peta kerja ditentukan titik pengamatan dan pengecekkan lapang. Kemudian dihitung jumlah poligon, dan memilih luas yang besar serta mudah terjangkau. Selain itu mempertimbangkan jumlah keragaman jenis perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertania, sehingga kesalahan dapat ditoleransi dengan pengamatan dan pengecekkan lapang. Jumlah titik pengamatan lahan kritis dan pengecekkan lapang penggunaan lahan di Kecamatan Sukaraja 33 titik dan Sukamakmur 29 titik. Lokasi titik pengamatan disajikan pada Gambar 4 dan 5. Bersamaan dengan pengamatan lahan kritis dan pengecekkan lapang juga dilakukan pengumpulan data untuk menganalisis nilai land rent. Peta Perubahan Penggunaan Lahan Peta Lahan Kritis Peta Jalan Overlay Peta Kerja Perubahan Penggunaan dan Tingkat Kekritisan Lahan Menentukan Titik Pengamatan dan Pengecekan Lapang Pengamatan Lapang Karakteristik Lahan Kritis: * Kedalaman Efektif Tanah * Drainase * Batuan Permukaan * Lereng * Vegetasi * Ketinggian * Tingkat Erosi Pengecekan Lapang Perubahan Penggunaan Lahan Petanian ke Non Pertanian dan Penggunaan Lahan Tetap Kuesioner Land Rent Pertanian (Padi dan Singkong) dan Non Pertanian (Kos-Kosan dan Perdagangan) 39 Titik: 21 titik Kecamatan Sukaraja 18 titik Kecamatan Sukamakmur 25 Kuesioner: 10 Perdagangan 10 Pertanian 5 Kos-Kosan Gambar 3. Diagram alir pengecekkan lapang penggunaan lahan dan pengamatan lahan kritis

6 16 Gambar 4. Titik pengamatan lahan kritis dan pengecekkan lapang penggunaan lahan di Kecamatan Sukaraja Pengecekkan lapang bertujuan untuk mengevaluasi kebenaran hasil interpretasi penutupan atau penggunaan lahan dan perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertanian. Penggunaan lahan pertanian yaitu, sawah, tegalan, dan kebun campuran yang berubah menjadi lahan non pertanian yaitu lahan terbuka, pemukiman, dan industri yang ada di Kecamatan Sukaraja dan Kecamatan Sukamakmur. Pengamatan perubahan penggunaan lahan dilakukan pada penggunaan lahan pertanian ke pertanian dan pertanian ke non pertanian dengan mengambil foto. Pengecekkan lapang menggunakan alat GPS (Global Positioning System). GPS digunakan untuk menentukan posisi pengecekkan perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertanian dan pengamatan lahan kritis di lapang. Pengamatan lapang lahan kritis dilaksanakan bersamaan dan terkait dengan pengecekkan lapang penutupan lahan pertanian ke non pertanian, karena

7 17 hasil pengecekkan lapang penggunaan lahan digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh penggunaan lahan terhadap kekritisan lahan. Gambar 5. Titik pengamatan lahan kritis dan pengecekkan lapang penggunaan lahan di Kecamatan Sukmakmur Pembuatan kuesioner ini didasarkan pendapat Badan Pusat Statistik dan Departemen Pertanian, bahwa yang dimaksud lahan pertanian adalah lahan sawah (irigasi teknik, irigasi sederhana, tadah hujan, pasang surut, dan lebak) dan lahan bukan sawah (tegalan lading, kebun campuran, tambak, kolam, dan rumput) serta Lahan non pertanian yaitu pemukiman, hutan, rawa, jalan, sungai, danau, lahan terbuka atau lahan tandus. Pemilihan responden dilakukan secara acak dengan kriteria bahwa responden bermata pencaharian sebagai petani, pedagang kelontong atau pengusaha kos-kosan yang berada di wilayah Kecamatan Sukaraja dan Kecamatan Sukamakmur. Pengumpulan data untuk land rent di lakukan dengan cara wawancara. Jenis dan jumlah responden yang diwawancarai disajikan

8 18 pada Tabel 4. Dalam wawancara menggunakan kuesioner pada Lampiran 1, 2, dan 3. Tabel 4. Jenis dan jumlah responden yang diwawancarai di Kecamatan Sukaraja dan di Keacamatan Sukamakmur No Responden Jenis Jumlah Kecamatan Sukaraja 1. Usaha Tani Singkong 5 2. Usaha Kos-kosan 5 3. Usaha Perdagangan Kelontong 5 Kecamatan Sukamakmur 1. Usaha Tani Singkong 5 2. Usaha Perdagangan Kelontong Analisis Pertumbuhan Penduduk di Kecamatan Sukaraja dan di Kecamatan Sukamakmur Pertumbuhan penduduk yang diidentifikasi di dalam penelitian ini meliputi data kepadatan penduduk dan laju pertumbuhan penduduk dari tahun 2006 sampai tahun Menurut Fandeli, et al. (2008) analisis pertumbuhan penduduk dapat digunakan untuk mengetahui peningkatan pertumbuhan penduduk yang ada di suatu wilayah dan menduga perubahan penduduk seiring dengan waktu. Perhitungan pertumbuhan penduduk menggunakan rumus: Pertumbuhan = (Xt1-Xt0)/Xt0 Keterangan: Xt0 = Jumlah penduduk tahun awal (2006) Xt1 = Jumlah penduduk tahun akhir (2009) Analisis Kepadatan Penduduk (KP) adalah rata-rata banyaknya penduduk di suatu daerah atau wilayah per km2 dengan rumus: Keterangan: X = Jumlah penduduk (jiwa) A = Luas wilayah (Ha) KP = Kepadatan penduduk (jiwa/km2)

9 Analisis Land Rent untuk Usaha Pertanian dan Non Pertanian. Nilai land rent diperoleh dari hasil keuntungan bersih setiap meter pemanfataan lahan dalam kurun waktu satu tahun dari beberapa jenis pola pemanfaatan lahan. Di dalam penelitian ini jenis pemanfaatan lahan yang dianalisis nilai land rent adalah di Kecamatan Sukaraja yaitu kos-kosan, perdagangan kelontong, dan usaha tani singkong, sedangkan di Kecamatan Sukamakmur yaitu perdagangan kelontong dan usaha tani padi. Untuk menghitung nilai land rent tersebut dengan persamaan (Pravitasari 2007). Land rent = {(P 1 xh 1 )-B 1 +(P 2 xh 2 )-B (P n xh n )-B n } m 2 lahan Keterangan: P = Produksi (m 2 /ha/tahun) H = Harga/ satuan output B = Biaya produksi per satuan output Junaidi (2009), mengungkapkan bahwa untuk mengetahui gambaran keragaman data nilai land rent tesebut di uji dengan boxplot. Di dalam boxplot disajikan informasi tentang nilai observasi terkecil, kuartil terendah atau kuartil pertama (q1) yang memotong 25 % dari data terendah, median (q2) atau nilai pertengahan, kuartil tertinggi atau kuartil ketiga (q3) yang memotong 25 % dari data tertinggi, dan nilai observasi terbesar Boxplot dapat memberikan informasi tentang berbagai data, pemusatan dan penyebaran data dari nilai tengahnya, nilai ekstrim atau outliernya, dan beberapa pengukuran lainnya. Untuk menguji beda nilai tengah atau rataan nilai land rent berbagai jenis pemanfaatan lahan dilakukan uji t dengan selang kepercayaan 95 % (Juanda, 2009). Data-data yang diujikan akan berbeda nyata jika memiliki nilai p < 0,05 dan tidak berbeda nyata jika memiliki nilai p > 0,05. Sehingga diperoleh informasi tingkat kepercayaan dari beda dua rataan jenis penggunaan, misalnya antara land rent usaha tani padi dengan land rent kos-kosan.

10 Analisis Keterkaitan Pertumbuhan Penduduk dengan Luas Perubahan Penggunaan Lahan Pertanian ke Non Pertanian dan Luas Lahan Kritis Aczel (1996) menjelaskan analisis korelasi mengadopsi pendekatan simetris, sehingga tidak ada perbedaan antara variabel independent dan variabel dipendent. Misalnya korelasi antara dua variabel jumlah penduduk dengan luas perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertanian merupakan pengukuran hubungan linier antara keduanya, sehingga korelasi memberikan indikasi seberapa baik hubungan kedua variabel secara bersama-sama pindah dalam satu baris. Korelasi antara variabel acak misalkan (X) jumlah penduduk dan (Y) luas perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertanian adalah pengukuran tingkatan hubungan linier antara dua variabel. Dalam penelitian ini dilakukan lima analisis korelasi antara sebagai X dan Y yaitu jumlah penduduk, laju pertumbuhan penduduk, luas lahan pertanian, luas perubahan lahan pertanian ke non pertanian, dan luas lahan kritis. Persamaan analisis korelasi dirumuskan sebagai berikut: r= Keterangan: SS : Jumlah data pada variabel X dan Y SSx: Jumlah data pada variabel X SSy: Jumlah data pada variabel Y Hasil analisis korelasi memiliki nilai r bertanda positif dan negatif, jika nilai r positif menunjukkan bahwa kedua variabel berkorelasi searah, yaitu bila variabel (X) luas perubahan penggunaan lahan pertanian ke non pertanian semakin tinggi maka variabel (Y) luas lahan kritis akan semakin tinggi pula, atau sebaliknya. Tanda negatif menunjukkan bahwa kedua variabel berkorelasi berlawan arah, yaitu bila variabel (X) semakin tinggi maka variabel (Y) akan cenderung semakin rendah, atau sebaliknya. Secara diskriptif nilai rs dapat dikategorikan menjadi lima kategori sebagai berikut: (1) jika nilai 0< rs <0,2, maka kedua variabel dikategorikan berkorelasi sangat lemah, (2) jika nilai 0,2 rs <0,4, maka kedua variabel dikategorikan berkorelasi lemah, (3) jika nilai

11 21 0,4 rs <0,6, maka kedua variabel dikategorikan berkorelas sedang, (4) jika nilai 0,6 rs <0,8, maka kedua variabel dikategorikan berkorelasi kuat, (5) jika nilai 0,8 rs <1, maka kedua variabel dikategorikan berkorelasi sangat kuat (Firdaus et al. (2011).