Penentuan Jenis Penutupan Lahan dan Titik Sampel Berdasarkan Karakteristik Sumber Daya Lahan Metode Clustering Kabupaten Situbondo

Abstract

Situbondo merupakan salah satu Kabupaten di Jawa Timur yang memiliki potensi besar dalam sektor pertanian dengan luas kabupaten yaitu 16.1911,11 hektar. Kabupaten Situbondo merupakan dataran rendah dengan wilayah Tengah memiliki topografi datar yang mempunyai potensi dalam sektor pertanian terutama untuk sawah dan lahan kering. Lahan pertanian sawah dan lahan kering di wilayah kabupaten Situbondo menjadi salah satu penopang pembangunan nasional yang vital sehingga perlu memperhatikan karakteristik lahan yang meliputi jenis penutupan lahan, jenis tanah, kemiringan lereng, ketinggian tempat dan formasi geologi. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui titik sampel lahan pertanian di Kabupaten Situbondo berdasarkan karakteristik lahan kemudian diolah menggunakan metode K-mean clustering untuk menunjukkan kemiripan lahan pertanian dalam cluster yang sama sehingga dapat digunakan sebagai salah satu dasar pengambilan keputusan agar lebih efisien dan tepat sasaran. Karakteristik lahan pertanian di Kabupaten Situbondo meliputi dua jenis penutupan lahan yaitu sawah 35.691,34 ha (22,04%) dan lahan kering 26.036,90 ha (16,08%); berdasarkan karakteristik sawah dan lahan kering dengan jenis tanah didominasi ordo Entisols subgrup Aquic Udipsamments seluas 23.126,34 ha (37,46%); karakteristik sawah dan lahan kering dengan kemiringan lereng didominasi pada kemiringan lereng 0-3% (datar) seluas 55.020,46 ha (89,13%); karakteristik sawah dan lahan kering dengan ketinggian tempat didominasi pada ketinggian 0-300 mdpl seluas 54.784,31 ha (88,76%); karakteristik sawah dan lahan kering dengan formasi geologi didominasi formasi Bagor seluas 20.482,24 ha (33,18%). Hasil penentuan titik-titik sampel ditentukan berdasarkan hasil clustering metode K-mean clustering dari 1172 SPL yang didapat dari hasil overlay 5 variabel. Jumlah cluster yang menghasilkan nilai varian dekomposisi 50%-60% pada cluster 5 sebesar 50,49%; Nilai varian dekomposisi 60%-70% pada cluster 18 sebesar 69,06%; Nilai varian dekomposisi 70%-80% terdapat pada cluster 36 sebesar 72,38%; Nilai varian dekomposisi 80%-90% pada cluster 55 sebesar 81,19%; Nilai varian dekomposisi >90% pada cluster 125 sebesar 91,80%. Kategori terbaik terdapat pada cluster 18 dengan nilai varian dekomposisi sebesar 69,06%.