Strategi Pengelolaan Salinitas di Lahan Sawah Padi Kawasan Pesisir Kabupaten Demak Berbasis Analisis Spasial dan Temporal

Abstract

Kabupaten Demak, terletak di pesisir utara Jawa Tengah, dikenal dengan lahan aluvial subur yang menopang produktivitas padi tinggi. Namun, kawasan pesisir Demak menghadapi ancaman salinitas, baik salinitas primer yang disebabkan oleh intrusi air laut dan geologi tanah pesisir, maupun salinitas sekunder akibat aktivitas manusia seperti buruknya sistem drainase irigasi dan konversi lahan sawah ke lahan non sawah. Salinitas sendiri mengacu pada kandungan garam tinggi yang terlarut dalam tanah atau air, yang dapat memengaruhi produktivitas lahan pertanian. Tingginya salinitas di tanah menyebabkan degradasi lahan, penurunan hasil panen padi, dan perubahan penggunaan lahan, yang pada akhirnya berdampak pada kesejahteraan petani dan keberlanjutan pertanian. Perubahan iklim berupa intrusi air laut semakin memperparah tekanan salinitas terhadap lahan pertanian. Oleh karena itu, diperlukan strategi pengelolaan salinitas berbasis pendekatan spasial dan temporal yang mempertimbangkan faktor lingkungan, sosial, dan ekonomi secara holistik. Penelitian ini bertujuan menentukan strategi pengelolaan salinitas untuk lahan sawah padi di pesisir Kabupaten Demak dengan beberapa sub-tujuan. Pertama, menganalisis pendekatan Indeks Vegetasi (VI) dari citra satelit secara spasial dan temporal untuk memetakan pengaruh salinitas terhadap lahan pertanian. Analisis ini menekankan pada penggunaan teknologi penginderaan jauh terbaru, seperti citra satelit Sentinel-2 (S2), untuk memberikan informasi mengenai kondisi salinitas tanah dengan metode yang lebih efisien dibandingkan dengan survei lapangan untuk pemantauan berkelanjutan. Indeks vegetasi NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) digunakan untuk memetakan kondisi persawahan padi yang terdampak salinitas pada setiap fase pertumbuhan padi. Kedua, mengidentifikasi proyeksi perubahan penggunaan lahan kawasan pesisir terutama sawah yang terkena dampak salinitas melalui model spasial dinamis hingga tahun 2031. Proyeksi ini melibatkan analisis indeks vegetasi NDVI, EVI (Enhanced Vegetation Index), SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index), dan ARVI (Atmospherically Resistant Vegetation Index) serta berbagai faktor pendorong yang memengaruhi perubahan penggunaan lahan (LULC) akibat salinitas, seperti topografi wilayah, kepadatan aliran, jarak dari sungai, jarak dari pasar, dan jarak dari area terbangun, serta nilai salinitas tanah dan air yang diukur melalui konduktivitas listrik (EC). Ketiga, mengidentifikasi persepsi petani dalam mempertahankan lahan sawah padi yang terpengaruh salinitas. Terakhir, keempat, merumuskan strategi pengelolaan salinitas yang adaptif, dengan memanfaatkan data analisis penginderaan jauh spasial dan temporal, persepsi petani dalam mempertahankan lahan sawah padi, dan proyeksi potensi banjir serta kebijakan pola ruang Kabupaten Demak hingga tahun 2031. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan spasial dan temporal. Data citra satelit Sentinel-2 dianalisis nilai indeks vegetasi untuk mendeteksi perubahan pertumbuhan padi akibat salinitas kemudian diverifikasi nilai EC tanah dan air hasil pengujian lapangan. Citra satelit diperoleh untuk rentang waktu 2015–2022, untuk selanjutnya dibandingkan antar indeks vegetasi termasuk NDVI, EVI, SAVI, ARVI untuk analisis proyeksi spasial dinamis. Faktor pendorong salinitas menjadi input model spasial dinamis berbasis CA-Markov untuk memproyeksikan kondisi perubahan penggunaan lahan (LULC) sawah padi akibat salinitas hingga tahun 2031. Selain itu, persepsi petani untuk mempertahankan lahan sawah padi akibat salinitas dilakukan melalui survei dan dianalisis menggunakan PLS-SEM. Pengumpulan data persepsi dilakukan melalui survei terhadap petani, kelompok tani (gapoktan), dan pemerintah daerah. Hubungan antara faktor lingkungan, sosial, ekonomi, teknologi informasi serta kelembagaan diuji dalam mempengaruhi persepsi petani. Strategi pengelolaan salinitas dirancang dengan menggunakan model multikriteria AHP untuk menentukan alternatif metode pengelolaan salinitas yang tepat berdasarkan lima kriteria utama, yaitu efektivitas teknis, keberlanjutan lingkungan, dampak ekonomi, kemudahan implementasi, dan kesesuaian lokasi Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah pesisir Demak mengalami tingkat salinitas tinggi, terutama di lahan dekat garis pantai. Analisis NDVI dari citra S2 temporal menunjukkan dampak salinitas memperlambat pertumbuhan padi fase vegetatif. Model spasial dinamis memprediksi bahwa pada tahun 2031, banyak lahan produktif akan berubah menjadi lahan marginal dan non-produktif seperti tambak dan rawa. Faktor pendorong utama perubahan ini meliputi tekanan lingkungan, intrusi air laut, perubahan penggunaan lahan, dan buruknya sistem drainase. Selain itu, hasil survei menunjukkan bahwa lingkungan menjadi faktor dominan dengan kontribusi terbesar terhadap keberhasilan mitigasi salinitas, diikuti oleh teknologi informasi yang mendukung pengelolaan lahan melalui penerapan teknologi digital, serta faktor sosial yang menekankan pentingnya jejaring dan kolaborasi petani. Sebaliknya, faktor ekonomi dan kelembagaan tidak menunjukkan pengaruh signifikan secara langsung terhadap mitigasi salinitas atau kondisi pertanian untuk mempertahankan lahan pertanian. Beberapa strategi yang dirumuskan meliputi pemantauan salinitas berbasis teknologi dengan menggunakan penginderaan jauh untuk identifikasi zona salinitas secara periodik, penguatan jejaring sosial petani untuk berbagi pengetahuan dan sumber daya, serta pengelolaan zonasi salinitas untuk mengidentifikasi wilayah dengan tingkat salinitas tinggi dan menerapkan tindakan adaptasi seperti pergiliran tanaman dan penggunaan varietas padi tahan salinitas. Penelitian ini memiliki implikasi penting, yaitu mendukung perencanaan tata ruang berbasis risiko salinitas, mendorong kebijakan agraria dan irigasi yang mempertimbangkan dampak salinitas, serta meningkatkan kapasitas petani melalui edukasi dan pelatihan mitigasi salinitas. Dengan pendekatan terpadu yang menggabungkan data spasial, persepsi masyarakat, dan kebijakan lokal, penelitian ini menyediakan kerangka kerja untuk pengelolaan lahan pesisir secara berkelanjutan. Hasilnya diharapkan membantu pengambil kebijakan merancang strategi adaptif untuk ketahanan pangan di kawasan pesisir yang terancam perubahan lingkungan dan tekanan manusia.

Demak Regency, located on the northern coast of Central Java, is known for its fertile alluvial soil supporting high rice productivity. However, the coastal area faces salinity threats, including primary salinity caused by seawater intrusion and coastal soil geology, and secondary salinity from human activities such as poor irrigation drainage systems and land conversion from rice fields to non-agricultural uses. Salinity refers to the high salt content dissolved in soil or water, significantly impacting agricultural productivity. High soil salinity leads to land degradation, reduced rice yields, and land cover changes, ultimately affecting farmers' welfare and agricultural sustainability. Climate change exacerbating seawater intrusion further intensifies the pressure on agricultural land. Therefore, salinity management strategies based on spatial and temporal approaches considering environmental, social, and economic factors holistically are needed. This study aims to develop salinity management strategies for rice fields in coastal Demak with several sub-objectives. First, it analyzes vegetation index (VI) approaches using satellite imagery in a spatial-temporal context to map the impact of salinity on agricultural land. The analysis emphasizes the use of advanced remote sensing technology, particularly Sentinel-2 (S2) satellite imagery, to efficiently assess soil salinity conditions compared to field surveys for continuous monitoring. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) is applied to map salinity-affected rice paddies during each rice growth phase. Second, the study projects land use changes in the coastal zone, particularly salinity-affected rice fields, using dynamic spatial models up to 2031. This involves analyzing indices like NDVI, EVI (Enhanced Vegetation Index), SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index), and ARVI (Atmospherically Resistant Vegetation Index), as well as various salinity-driving factors such as topography, drainage density, distance to rivers, markets, built-up areas, and salinity levels of soil and water measured through electrical conductivity (EC). Third, the study identifies farmers' perceptions regarding efforts to retain salinity-affected rice fields. Lastly, it formulates adaptive salinity management strategies using spatial-temporal remote sensing data, farmer perceptions, flood risk projections, and spatial planning policies of Demak Regency up to 2031. A spatial and temporal approach is used in the study. Sentinel-2 satellite imagery is analyzed for vegetation index values to detect rice growth changes due to salinity and validated with field-measured soil and water EC values. Satellite imagery from 2015–2022 is analyzed using NDVI, EVI, SAVI, and ARVI for dynamic spatial projection. Salinity-driving factors are used as inputs for a CA-Markov-based spatial dynamic model to predict future land use changes in rice paddies due to salinity until 2031. Additionally, farmer perception data are collected through surveys with farmers, farmer groups (Gapoktan), and local governments, and analyzed using PLS-SEM. The relationships among environmental, social, economic, IT, and institutional factors are examined in relation to farmers’ perceptions. Salinity management strategies are formulated using the AHP (Analytic Hierarchy Process) multicriteria model to determine the most appropriate management alternatives based on five main criteria: technical effectiveness, environmental sustainability, economic impact, ease of implementation, and location suitability. The results indicate that coastal Demak experiences high salinity levels, particularly in areas close to the shoreline. Temporal analysis of NDVI from Sentinel-2 shows that salinity delays rice growth during the vegetative phase. Dynamic spatial modeling predicts that by 2031, much of the currently productive land will be converted to marginal and non-productive areas such as fishponds and swamps. Key drivers of this transformation include environmental stress, seawater intrusion, land use change, and poor drainage systems. Survey findings indicate that environmental factors have the largest influence on successful salinity mitigation, followed by information technology (supporting land management through digital applications), and social factors emphasizing the importance of farmer networks and collaboration. Conversely, economic and institutional factors do not significantly influence salinity mitigation or the sustainability of rice farming. Recommended strategies include technology-based salinity monitoring using remote sensing to identify salinity zones periodically, strengthening farmer social networks to share knowledge and resources, and zoning salinity-prone areas to apply adaptive practices such as crop rotation and the use of salt-tolerant rice varieties. This study has important implications: it supports salinity risk-based spatial planning, encourages agrarian and irrigation policies that consider salinity impacts, and enhances farmers’ capacity through education and salinity mitigation training. With an integrated approach combining spatial data, community perceptions, and local policies, this research provides a framework for sustainable coastal land management. The results are expected to help policymakers design adaptive strategies for food security in coastal areas under environmental and anthropogenic pressures.