Pemanfaatan Teknologi Informasi Spasial untuk Perencanaan Pengembangan dan Peremajaan Perkebunan Kelapa Sawit Selaras Tata Ruang dan Berkelanjutan

Pengelolaan perkebunan sawit di Indonesia saat ini selain dihadapkan pada isu lingkungan juga mengalami permasalahan penurunan produktivitas karena keterlambatan peremajaan tanaman sawit terutama di perkebunan-perkebunan milik rakyat. Untuk itu perlu dilakukan identifikasi secara cepat untuk menyusun perencanaan peremajaan perkebunan sawit secara nasional, yang perlu disertai dengan penyusunan prediksi perkembangan lahan sawit di Indonesia agar siklus produktivitas tanaman sawit tetap terjaga sekaligus meminimalkan isu-isu lingkungan akibat ekstensifikasi lahan sawit dengan produktivitas rendah. Pada kajian ini, Provinsi Jambi dipilih sebagai wilayah studi sebagai salah satu provinsi penghasil kelapa sawit di Indonesia dan telah memberikan kontribusi bagi petani dengan menyumbangkan devisa mencapai triliunan rupiah melalui ekspor CPO dan turunannya. Kajian ini bertujuan untuk melakukan pemetaan kebun sawit berbasis analisis citra satelit skala detail sehingga umur dan tingkat produktivitas tanaman sawit di berbagai wilayah provinsi di Indonesia dapat diidentifikasi secara cepat.

Sebaran luas kebun kelapa sawit berdasarkan data Dinas Perkebunan Provinsi Jambi (874.731 ha) dan data hasil analisis (933.171 ha) menunjukkan sebaran dan luasan berbeda. Kebun kelapa sawit diareal HGU, non HGU maupun areal perijinan lainnya umumnya selaras dengan Rencana Tata Ruang dan Status Kawasan Hutan. Berdasarkan keselarasan tersebut dilakukan analisis untuk melihat keberagaman keselarasan yang terjadi. Hasil analisis keselarasan yang baik/tidak terjadi pelanggaran kebijakan, misalnya adalah lahan sawit yang berada/memiliki kombinasi HGU/IL | S | S |NG artinya lahan yang memiliki ijin HGU/Ijin lainnya, selaras dengan pola ruang dan status kawasan hutan serta pada lahan non gambut. Luasan lahan dengan kombinasi tersebut seluas 63rb ha 82 + 97rb ha = 160 ha atau sebesar 18% dari total luas kebun sawit.

Berlaku sebaliknya, bagi lahan sawit yang memiliki kombinasi NHGU | TS | TS | G, berpotensi terjadi pelanggaran perijinan dan kebijakan yang ada.Luasannya sekitar 3rb hektar atau 0,43% dari luas lahan sawit di Provinsi Jambi Kombinasi terluas adalah NHGU | S | S | NG seluas 442 ribu hektar atau 50% lebih dari luas kebun sawit artinya adalah lahan tersebut tidak memiliki ijin HGU atau bisa jadi adalah kebun rakyat, selaras dengan pola ruang dan status kawasan hutan serta lahan pada lokasi non gambut. Lahan ini merupakan komposisi yang baik dan sesuai untuk pengembangan kebun kelapa sawit, hanya saja perlu dipertimbangkan perijinan lahan tersebut.

Selanjutnya model prediksi perkembangan lahan sawit juga dibangun berbasis pendekatan Land Change Modeler (LCM) untuk mengidentifikasi perkembangan lahan sawit ke depan pada berbagai alternatif skenario perencanaan dan pemanfaatan ruang. Dengan mengetahui sebaran produktivitas lahan sawit dan model prediksi perkembangan lahan sawit maka rencana dan program peremajaan sawit nasional bisa segera disusun, dan pada saat yang bersamaan penurunan produktivitas sawit dan dampaknya terhadap kualitas lingkungan juga bisa diantisipasi.

Berdasarkan pada analisis reflektan diberbagai kelas umur tanaman kelapa sawit, pada lokasi lokasi uji diperoleh 12 titik umur tanaman, pada tahun tanam 1996, 1999, 2000, 2001, 2002, 2004, 2005, 2009, 2012, 2014, 2016 dan 2018. Dari hasil uji maka tipe kelas reflektan kelapa sawit pada rentang nilai 0,176 sampai 0,319. Hasil klasifikasi pohon keputusan secara terbimbing pada spektral reflektan yang dibatasi pada scene 126061, dengan klasifikasi ketetanggaan maksimum menunjukan hasil akurasi 81% dengan nilai Kappa 0,843. Hasil uji akurasi menunjukan pola kedekatan spektral uji lapangan dan hasil spektral pada citra yang nyata dengan pola nilai korelasi yang signifikan untuk di transformasikan ke pola spektral pada citra scene lainnya. Penggunaan Faster R-CNN (Convolutional Neural Network) untuk pengenalan objek pohon kelapa sawit pada citra satelit dapat digunakan dalam penelitian ini sebagai dasar dalam penyiapan data penentuan umur tanaman kelapa sawit. Penentuan umur tanam, dan pola hubungan pola spektral dan kelembagaan akan dilakukan pada penelitian selanjutnya.