Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Alih fungsi lahan sawah telah terjadi di Kabupaten Pringsewu sebagai bentuk peningkatan kebutuhan akan lahan bagi perkembangan kemajuan Kabupaten Pringsewu. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi lahan sawah sebagai lahan pertanian pangan berkelanjutan (LPPB) serta model yang menggambarkan fenomena alih fungsi lahan tersebut. Metode yang digunakan yaitu analisis tumpang susun dan model Clue-s. Hasil analisis menunjukan bahwa Potensi lahan pertanian pangan berkelanjutan (LPPB) di Kabupaten Pringsewu 22,02% dari luas Kabupaten Pringsewu, LPPB tersebar di Kecamatan Pardasuka, Ambarawa, Pringsewu, Gadingrejo, Sukoharjo, Banyumas, Adiluwih dan Pagelaran bagian selatan dan LPCPPB hanya terdapat di Pagelaran dibagian utara. Laju alih fungsi lahan sawah pada periode Tahun 1997-2013 mencapai -1,47%/tahun terjadi disekitar sarana aksebilitas. Model spasial Clue-s perubahan LPPB di Kabupaten Pringsewu menggunakan 17 faktor pendorong dengan skenario bebas dan skenario RTRW menghasilkan tingkat akurasi model mencapai 78,63 % atau validitas tinggi, dimana prediksi luas lahan sawah tahun 2031 pada skenario bebas mencapai 10.412,28 ha sedangkan pada skenario RTRW mencapai 12.425,55 ha. Evaluasi penerapan kebijakan RTRW di Kabupaten Pringsewu pada prediksi skenario bebas tahun 2031 mencapai tingkat minimal yaitu 6861,6 Ha atau 47,79% sedangkan pada skenario RTRW mencapai tingkat moderat yaitu 10958.07 Ha atau 76,463%. ......Wetland conversion has occurred in the District Pringsewu as a form of increased demand for land for development progress Pringsewu district. Therefore, this study aims to determine potential wetland as a agricultural sustainable food land (LPPB) and a model that describes the phenomenon of land conversion. The method used is overlay analysis and model of Clue-s. The results of the analysis showed that the potential of sustainable agricultural food land (LPPB) is 22.02% of the area in the District Pringsewu, LPPB spread in subdistrict Pardasuka, Ambarawa, Pringsewu, Gadingrejo, Sukoharjo, Banyumas, Adiluwih and southern Pagelaran and LPCPPB only found in the north Pagelaran. The rate of conversion of wetland in the period 1997-2013 reached -1.47%/year occur around accessibility. Clue-s spatial model LPPB changes in District Pringsewu using 17 driving factors with free scenarios and scenario RTRW produce accuracy rate reaches 78,63% or higher validity, where extensive wetland predictions 2031 free scenario to reach 10.412,28 ha, while in scenario Spatial reach 12.425,55 ha. Evaluation of the implementation of RTRW policy in the District Pringsewu on 2031 predictions free scenario is that a minimum level of 6.861,6 hectares or 47,79% whereas in the RTRW scenarios that moderate levels of 10958.07 hectares or 76.463%."

"Pemerintah Indonesia berkomitmen untuk mewujudkan ketahanan pangan, ini ditunjukkan dengan diterbitkannya UU No.41 Tahun 2009 yang mengamanatkan penyediaan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan (LP2B). Untuk mempercepat pelaksanaan LP2B, di tahun 2021, Kementrian ATR/BPN mengesahkan Keputusan Menteri No.1589/SK-HK02.01/XII/2021 tentang Lahan Sawah Dilindungi (LSD) sebagai acuan dalam penetapan LP2B. Di sisi lain, LP2B merupakan bagian dari RTRW daerah, salah satunya di Kabupaten Tangerang. LP2B yang ditetapkan dalam RTRW Kabupaten Tangerang tahun 2011-2031 memiliki luas sekitar 35% dari luas LSD, ini mengindikasikan ketidakharmonisan kebijakan dalam penetapan LP2B. Oleh karena itu, diperlukan pemodelan kesesuaian LP2B di Kabupaten Tangerang pada tahun 2031. Tujuan dari penelitian ini yaitu menganalisis dinamika penutup lahan tahun 2015, 2019, 2023 dan 2031, mensintesa pemodelan kesesuaian LP2B tahun 2031 dan mengevaluasi Kawasan Pertanian Pangan Berkelanjutan (KP2B) 2031 Kabupaten Tangerang. Model kesesuaian LP2B tahun 2031 dihasilkan menggunakan Spatial Multi Criteria Evaluation dengan variabel: model penutup lahan 2031, kesesuaian lahan pertanian pangan padi, kebijakan LSD serta kebijakan Kawasan Strategis Nasional Jabodetabek-Punjur. Platform Google Earth Engine digunakan untuk klasifikasi penutup lahan dengan machine learning, algoritma random forest. Metode Cellular Automata Artificial Neural Network digunakan untuk pemodelan penutup lahan tahun 2031. Dinamika perubahan penutup lahan menunjukkan fenomena ketidakberlanjutan lahan sawah di Kabupaten Tangerang. Hasil analisis kesesuaian menunjukkan bahwa sebagian besar lahan di Kabupaten Tangerang tidak sesuai untuk LP2B, sehingga kebijakan LSD perlu dikaji ulang. Lahan yang sesuai untuk LP2B memiliki karakteristik kesesuaian lahan padi (lereng <15% dan curah hujan 700-3.000 mm/tahun), kepadatan penduduk relatif rendah, jauh dari pusat DKI Jakarta, jauh dari pusat industri dan perdagangan, jauh dari akses transportasi dan jauh dari pusat pemerintahan. Hasil evaluasi KP2B pada RTRW Kabupaten Tangerang menunjukkan bahwa sebagian besar KP2B sesuai dengan model LP2B 2031. Dengan demikian, revisi RTRW Kabupaten Tangerang tahun 2011-2031 dikatakan sudah mempertimbangkan konsep keberlanjutan.......The Indonesian government committed to realizing food security, it is shown by the establishment of Law No. 41 of 2009 which mandates the provision of Sustainable Food Agricultural Land (LP2B). To accelerate the implementation of LP2B, in 2021, the Ministry of ATR/BPN ratified Ministerial Decree No. 1589/SK-HK02.01/XII/2021 concerning Protected Rice Fields (LSD) as a reference in determining LP2B. On the other hand, LP2B is part of regional RTRW, one of which is in Tangerang Regency. The LP2B determined in the Tangerang Regency RTRW for 2011-2031 has an area of around 35% of the LSD area, this indicates policy disharmony in determining the LP2B. Therefore, it is necessary to model the suitability of LP2B in Tangerang Regency in 2031. The aim of this research is to analyze the dynamics of land cover in 2015, 2019, 2023 and 2031, synthesize the suitability modeling of LP2B in 2031 and evaluate the District's 2031 Sustainable Food Agriculture Area (KP2B). Tangerang. The 2031 LP2B suitability model was produced using Spatial Multi Criteria Evaluation with variables: 2031 land cover model, suitability of rice farming land, LSD policy and Jabodetabek-Punjur National Strategic Area policy. Google Earth Engine platform is used for land cover classification with machine learning, random forest algorithms. The Cellular Automata Artificial Neural Network method is used to model land cover in 2031. The dynamics of changes in land cover show the phenomenon of unsustainable rice fields in Tangerang Regency. The results of the suitability analysis show that most of the land in Tangerang Regency is not suitable for LP2B, therefore the LSD policy needs to be reviewed. Land suitable for LP2B has the characteristics of rice land suitability (slope <15% and rainfall 700-3,000 mm/year), relatively low population density, far from the center of DKI Jakarta, far from industrial and trade centers, far from transportation access and far from the center of government. The results of the KP2B evaluation in the Tangerang Regency RTRW show that most of the KP2B are in accordance with the 2031 LP2B model. Thus, the revision of the Tangerang Regency RTRW for 2011-2031 is said to have considered the concept of sustainability."