Pemetaan Produktivitas Padi Menggunakan Sistem Informasi Geografis di Desa Cibarengkok, Cianjur

Abstract

Peningkatan produktivitas padi adalah salah satu upaya pemerintah dalam mewujudkan swasembada pangan. Keberagaman bentuk fisik lahan serta manajemen pengelolaan oleh petani menjadi tantangan dalam upaya tersebut. Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan salah satu tool yang saat ini digunakan dalam menganalisis berbagai isu pertanian karena efisien dan dapat mencakup wilayah yang luas. Tujuan penelitian ini adalah menguji kemampuan citra SPOT 7 yang diperoleh dari Google Earth dalam identifikasi petakan sawah, membuat peta produktivitas padi dengan dua metode, yaitu berdasarkan unit administrasi (blok sawah) dan interpolasi IDW (Inverse Distance Weighted), membuat peta faktor produksi (varietas padi, jumlah bibit tiap lubang, umur bibit, jumlah hama penyakit) berdasarkan data faktor produksi yang dominan dilakukan serta menganalisis pengaruh tiap faktor terhadap produktivitas dengan pendekatan regresi. Penelitian ini dilakukan di Desa Cibarengkok, Kabupaten Cianjur yang merupakan salah satu sentra penghasil padi di wilayah Jawa Barat. Identifikasi petakan sawah pada citra dilakukan dengan skala 1:1000 hingga 1:2000. Perbedaan skala dikaitkan dengan karakter petakan yang tampak pada citra. Skala lebih besar digunakan pada petak sawah yang secara visual lebih sulit untuk diidentifikasi, seperti sawah dengan kelerengan tertentu atau batas petakan yang tidak jelas. Setelah dilakukan cek lapang, didapatkan akurasi interpretasi citra SPOT 7 sebesar 95.03%, ditemukan beberapa petakan hasil interpretasi yang tidak sesuai dengan keadaan di lapang. Peta sawah tersebut kemudian digunakan dalam pemetaan produktivitas. Pemetaan dengan basis interpolasi IDW memberikan informasi yang lebih tajam karena unit pemetaan yang lebih kecil, sedangkan peta produktivitas dengan unit administrasi blok sawah kurang memberikan banyak informasi. Meskipun, uji validasi pemetaan menunjukkan peta produktivitas dengan unit administrasi memiliki akurasi yang lebih baik. Peta faktor produksi memberikan informasi yang lebih beragam secara spasial serta memiliki tingkat akurasi validasi pemetaan yang berbeda. Peta umur bibit merupakan peta dengan nilai validasi terbaik sedangkan peta varietas memiliki nilai validasi terendah. Analisis pengaruh faktor produksi menggunakan pendekatan regresi menunjukkan pengaruh signifikan dari varietas, pupuk pengolahan dan pestisida. Pengaruh tidak signifikan diberikan oleh jumlah bibit, umur bibit dan pupuk persemaian. Hama dan penyakit memberikan pengaruh negatif terhadap produktivitas.