Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Geo-Image Journal
Habil Sultan
Unknown Affiliation
Earth & Planetary Sciences

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Daya Dukung Lahan Pertanian Padi di Kabupaten Grobogan Dwi Rahmawati; Agnes Dewi Wuri Ershanti; Habil Sultan; Muhamad Roihan Akmal; Maqfiroh Intan Nurul Aini; Alfia Rahmalidya; Trida Ridho Fariz; Abdul Jabbar
Geo-Image Journal Vol 12 No 2 (2023): Vol 12 No 1 (2023): Geo-Image : Spatial - Ecological - Regional
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/geoimage.v12i2.66264

Abstract

Kabupaten Grobogan merupakan kabupaten terpadat kedua di Provinsi Jawa Tengah dengan luas wilayah mencapai 197.586,42 dengan tanah sawah seluas 63.955. Kajian kali ini akan berfokus pada perhitungan kebutuhan lahan pertanian di setiap Kecamatan di wilayah Kabupaten Grobogan. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh indeks daya dukung padi di Kabupaten Grobogan tahun 2017 dan 2022 melalui studi dokumentasi. Metode deskriptif kuantitatif digunakan dalam penelitian ini dalam memperoleh data. Pada tahun 2017 rata-rata daya dukung lahan padi di Kabupaten Grobogan yaitu 3,96 (surplus) dan pada tahun 2022 yaitu 3,59 (surplus). Artinya, meskipun wilayah tersebut mampu melaksanakan swasembada pangan atau jumlah penduduk yang berada dalam jangkauan penduduk ideal, namun ada fluktuasi yang terjadi di beberapa daerah. Penurunan indeks selain karena terjadinya penurunan luas lahan panen, juga disebabkan oleh bertambahnya jumlah penduduk. Selain itu, penurunan produksi lahan juga turut serta dalam penurunan klasifikasi kelas pada kecamatan tersebut. Tantangan implementasi daya dukung lahan pertanian berbasis ekoregion adalah data yang masih berbasis administrasi, contohnya adalah data jumlah penduduk dan produktivitas padi. Guna mensiasati hal tersebut, data dapat diintegrasikan dengan pendekatan penginderaan jauh. Pendekatan tersebut bisa dengan transformasi citra indeks vegetasi seperti NDVI maupun EVI.
Co-Authors Abdul Jabbar Agnes Dewi Wuri Ershanti Alfia Rahmalidya Dwi Rahmawati Maqfiroh Intan Nurul Aini Muhamad Roihan Akmal Trida Ridho Fariz