Pemodelan Data Spasial Menggunakan MADM untuk Klasifikasi Daerah Swasembada Pangan
Pendahuluan
Memastikan ketahanan pangan merupakan masalah penting di dunia dengan populasi yang terus bertambah. Produksi beras yang tidak mencukupi dapat menyebabkan penurunan swasembada pangan, sehingga perlu dilakukan identifikasi lahan pertanian yang cocok untuk budidaya padi. Penelitian ini mengeksplorasi pemanfaatan teknologi Multi-Attribute Decision-Making (MADM) yang dikombinasikan dengan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk pemodelan data spasial guna mengkategorikan dan memprediksi zona swasembada pangan. Metode Weighted Product (WP), sebuah pendekatan MADM, digunakan untuk mengklasifikasikan wilayah swasembada pangan berdasarkan beberapa atribut seperti produksi pertanian, total permintaan pangan, dan wilayah kecamatan pertanian. Selain itu, metode Naïve Bayes digunakan untuk memprediksi swasembada pangan berdasarkan parameter seperti jenis benih, pupuk, musim, dan jenis medan. Artikel ini menyajikan temuan penelitian, metodologi, dan implikasi untuk kebijakan ketahanan pangan di negara-negara tropis yang sedang berkembang.
Pemetaan Lahan Pertanian untuk Produksi Padi
Pemetaan lahan pertanian secara akurat dan efisien sangat penting untuk keberlanjutan pertanian dan ketahanan pangan. Namun, pemetaan lahan pertanian, terutama di lanskap yang terfragmentasi seperti daerah penghasil beras, cukup menantang karena dominasi pertanian skala kecil. Analisis data spasial memainkan peran penting dalam memantau dan mengendalikan pemetaan lahan pertanian. Dalam beberapa tahun terakhir, model berbasis MADM telah menarik perhatian di berbagai bidang, termasuk pertanian, kesehatan, dan studi populasi. Model-model ini memanfaatkan kondisi iklim, tanah, dan topografi untuk menentukan kesesuaian lahan untuk produksi beras. Teknik-teknik seperti Penggalian Peta Kriteria untuk Zonasi Agroklimat dan analisis overlay berbobot telah digunakan untuk mengevaluasi kesesuaian lahan untuk pertanian padi dan tanaman lainnya.
Memanfaatkan SIG dan Analisis Spasial untuk Kesesuaian Lahan Pertanian
Teknologi GIS, yang dikombinasikan dengan analisis spasial, telah berperan penting dalam mengidentifikasi lahan pertanian yang sesuai. Para peneliti telah mengintegrasikan regresi logistik dan evaluasi lahan multi-kriteria untuk menganalisis pengembangan budidaya padi berkelanjutan dan konversi penggunaan lahan lokal. Kerangka kerja autoregresif Bayesian yang digerakkan oleh data spasial pertanian juga telah digunakan untuk membuat model prediktif untuk Indeks Swasembada Pangan (SSI). Terlepas dari kemajuan ini, penelitian sebelumnya belum mengeksplorasi penerapan pendekatan parameter multi-kriteria dalam menganalisis kebutuhan faktor pendukung dalam proses analisis data spasial. Penelitian ini mengusulkan penggunaan pemodelan matematika berbasis AI untuk menghasilkan peta klasifikasi multi-kelas area lahan pertanian, yang menggabungkan kriteria, bobot, dan peringkat atribut yang digerakkan oleh pakar.
Multi-Attribute Decision-Making (MADM) untuk Pemodelan Data Spasial
Pendekatan MADM banyak digunakan untuk menemukan solusi optimal, menilai opsi, atau memilih alternatif yang paling sesuai. Metode Weighted Product (WP), sebagai pendekatan MADM, mengalikan rasio yang terkait dengan setiap kriteria untuk mengevaluasi dan membandingkan alternatif. Metode ini efisien, mudah, dan cocok untuk masalah tunggal dan multidimensi dengan subjektivitas tinggi. Metode WP, jika digabungkan dengan teknologi GIS, memungkinkan pemodelan data spasial untuk klasifikasi wilayah, memberikan tingkat kesepakatan yang tinggi. Dalam penelitian ini, metode WP digunakan bersama dengan metode Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan parameter multi-atribut dan memprediksi swasembada pangan di wilayah tertentu.
Implikasi untuk Kebijakan Ketahanan Pangan
Hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam pengamatan, pemantauan, dan pengendalian swasembada pangan sebagai kebijakan strategis untuk menjamin ketahanan pangan di negara berkembang beriklim tropis. Hasil pemetaan yang diperoleh dapat membantu para pemangku kepentingan dan lembaga ketahanan pangan dalam mengklasifikasikan dan memprediksi wilayah swasembada pangan. Dengan memanfaatkan teknologi AI dan GIS, klasifikasi wilayah swasembada pangan dapat divisualisasikan, sehingga memberikan informasi yang berharga mengenai produktivitas padi dan potensi swasembada di berbagai wilayah. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode WP dan Naïve Bayes, dengan menggunakan parameter seperti luas lahan, produktivitas, populasi, sistem irigasi, curah hujan, dan peralatan pertanian, menghasilkan prediksi swasembada yang baik. Indeks Kohen Kappa sebesar 0,78 menunjukkan tingkat kesepakatan yang tinggi, dan analisis ini mengidentifikasi daerah-daerah dengan hasil pertanian yang melimpah dan swasembada yang tinggi.
Pengujian dan Validasi
Analisis spasial untuk aplikasi pemetaan swasembada pangan diuji dengan menilai tingkat keberhasilan analisis prediktif menggunakan metode WP dan Naïve Bayes. Metode WP menghasilkan prediksi yang tepat pada 12 dari 20 percobaan, sedangkan metode Naïve Bayes menghasilkan prediksi yang tepat pada 8 dari 15 percobaan.Validasi hasil prediksi menunjukkan tingkat presisi 69%, tingkat recall 85%, dan tingkat akurasi 75% untuk metode WP.Metode Naïve Bayes mencapai tingkat presisi 62%, tingkat recall 80%, dan tingkat akurasi 70%.
Kesimpulan
Penelitian ini menunjukkan keefektifan penggabungan metode WP dan Naïve Bayes untuk pemodelan dan klasifikasi data spasial.Metode WP memberikan hasil pemetaan komparatif berdasarkan pentingnya parameter, bobot, dan peringkat atribut multiparameter, sehingga memudahkan analisis sensitivitas spasial. Metode Naïve Bayes memungkinkan prediksi yang cepat dan terstruktur untuk wilayah swasembada pangan. Temuan penelitian ini membuka potensi baru untuk menggabungkan berbagai metode dalam pemodelan data spasial dan menyoroti pentingnya pendekatan MADM, parameter optimasi, dan set data untuk meningkatkan akurasi.Hasil penelitian ini berkontribusi pada upaya pengamatan, pemantauan, dan pengendalian swasembada pangan sebagai kebijakan ketahanan pangan yang strategis.Para pemangku kepentingan dan lembaga ketahanan pangan dapat memanfaatkan hasil pemetaan untuk mengklasifikasikan dan memprediksi wilayah swasembada pangan, sehingga membantu dalam proses pengambilan keputusan.Penelitian ini juga menekankan potensi teknologi AI dan GIS dalam memvisualisasikan dan menganalisis data spasial, yang pada akhirnya dapat mendukung pertanian berkelanjutan dan memastikan ketahanan pangan.
Penelitian lebih lanjut dapat mengembangkan penelitian ini dengan mengeksplorasi metode dan dataset tambahan untuk meningkatkan akurasi pemodelan data spasial.Metode MADM, yang dikombinasikan dengan teknik optimasi, dapat diteliti untuk meningkatkan hasil klasifikasi. Selain itu, penggabungan data kualitatif dan pengetahuan ahli dapat memberikan wawasan yang berharga ke dalam proses klasifikasi swasembada pangan. Secara keseluruhan, penelitian ini menyoroti pentingnya pemodelan data spasial dan potensi pendekatan MADM dalam mengatasi tantangan ketahanan pangan.