Penyempurnaan Penyusunan Peta Kesesuaian Lahan Komoditas Perkebunan Berbasis Data Spasial Perkebunan Berkelanjutan Menggunakan Aplikasi Sistem Perencanaan Terintegrasi Perencanaan (SICANTIK)

Deskripsi

Pengembangan teknologi 4.0 saat ini sudah merupakan  suatu keniscayaan yang sulit dibendung. Karena itu, penyiapan  dan  percepatan pengembangan kawasan pertanian 4.0 yang ditandai dengan menerapkan pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI), robotisasi, internet untuk segala (internet of things/IOT), drone, dan analitik maha data (big data analytic) untuk menghasilkan produk unggul, presisi, efisien, dan  berkelanjutan dalam proses produksi dan hilirisasi produk pertanian sudah harus dilakukan.

Kementerian Pertanian  (Kementan) juga tengah  menerapkan Pertanian  4.0 sebagai  kerangka teknologi dalam mentransformasi pertanian tradisional menuju pertanian modern. Kerangka ini sekaligus jawaban atas pesatnya modernisasi yang bisa memenuhi kebutuhan.

Dalam Rencana Strategis Direktorat Jendral Perkebunan  Tahun 2020-2024, kebijakan pembangunan pertanian  dan pangan pada periode 2020-2024 merupakan kelanjutan dari periode sebelumnya  dengan  menitikberatkan kepada  pembangunan pertanian  menuju  pertanian  industri, dari sistem  pertanian   tradisional  menuju  sistem  pertanian   modern  sesuai  dengan  arahan  Presiden  agar melakukan transformasi ekonomi.

Dalam  upaya  memaksimalkan   kegiatan  tersebut,  Bidang  Perencanaan,  Direktorat  Jenderal Perkebunan, Kementerian  Pertanian bekerja sama dengan Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada sepakat untuk melakukan pekerjaan Penyempurnaan Sistem Informasi dan Basis Data Spasial Perkebunan Berkelanjutan menggunakan  Pendekatan Analisis  Penginderaan   Jauh  dan  Sistem  Informasi  Geografi dengan menggunakan   aplikasi  Sistem  Informasi  Terintegrasi  Perkebunan   (SICanTik)  untuk  wilayah Kabupaten Purbalingga, Jawa Tengah; Kabupaten Lebak, Banten dan Kabupaten Musi Rawas, Sumatera Selatan,  tahun anggaran 2021 .

Dalam pelaksanaannya kegiatan tersebut secara garis besar dapat dikelompokan dalam 3 kegiatan, yaitu:

pekerjaan pra-lapangan, pekerjaan survei lapangan dan  pekerjaan pasca lapangan.

1. 1. Pra-lapangan

Pekerjaan  ini meliputi  persiapan  alat-alat  survei  lapangan,  koordinasi  dengan  stake  holder  dan pemerintah daerah serta menemui kelompok tani di wilayah kajian.

2. 2. Survei Lapangan

• Survei lapangan meliputi wawancara petani wawancara data diri petani dan dokumentasi  petani
• Survei kebun yang meliputi plotting titik posisi kebun, plotting keliling kebun (menggunakan 2 cara: tracking dan digitasi on screen), wawancara  dan  pengamatan terkait kondisi kebun, serta Dokumentasi kondisi kebun

3. 3. Pasca Lapangan

Kegiatan ini bertujuan  untuk mengolah data hasil input dari aplikasi SiCantik hingga menjadi data akhir yaitu menampilkan pada WebGIS. Kegiatan pasca lapangan meliputi:

1. Koreksi data tabular
2. Koreksi data Peta
3. Input data polygon ke dalam WebGIS

Dari pelaksanaan  pekerjaan  untuk wilayah Kabupaten Purbalingga, Jawa Tengah; Kabupaten Lebak, Banten dan Kabupaten Musi Rawas, Sumatera Selatan, didapatkan hasil :

1. Jumlah titik yang dalam hal ini mewakili petani pemilik kebun yang terdata sebanyak :

• Kabupaten Purbalingga, Jawa Tengah            : 4.216
• Kabupaten Lebak, Banten                                  : 560
• Kabupaten Musi Rawas, Sumatera Selatan    : 227

2. Jumlah poligon yang dalam hal ini mewakili poligon kebun terdata sebanyak :

• Kabupaten Purbalingga, Jawa Tengah            : 6.412
• Kabupaten Lebak, Banten                                  : 765
• Kabupaten Musi Rawas, Sumatera Selatan    : 291

Hasil akhir pekerjaan  Penyempurnaan  Sistem  Informasi  dan  Basis  Data  Spasial Perkebunan Berkelanjutan menggunakan  Pendekatan Analisis  Penginderaan  Jauh dan  Sistem  Informasi Geografi adalah  berupa  Basis Data Spasial Perkebunan  yang tersaji  tampilan  WEB  GIS Direktorat  Perkebunan Kementerian Pertanian,  yang disusun  oleh tim SICantik Ditbun Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada.