Analisis Produktivitas Padi dengan Metode Lost Capacity dan Pengaruhnya Terhadap Kemiskinan (Studi Kasus: Provinsi Jawa Barat)

Sebagai salah satu daerah penghasil padi terbesar di Indonesia, Provinsi Jawa Barat memegang posisi yang krusial. Peran beras sebagai komoditi pangan utama menjadikan Indonesia dapat mengalami kekurangan makanan jika terjadi penurunan produktivitas padi. Hal ini membuat penelitian mengenai produktivitas padi penting dilakukan untuk mengantisipasi terjadinya resesi pangan dan menentukan kebijakan yang tepat untuk menghadapi berbagai kemungkinan yang terjadi. Estimasi produktivitas padi dapat dilakukan dengan berbagai cara, salah satunya penginderaan jauh. Data penginderaan jauh didapatkan dari citra satelit dimana penelitian ini menggunakan satelit Landsat-8 dengan metode regresi linear dan algoritma Normalized Differenced Vegetation Index. Akurasi yang didapatkan dari pengolahan NDVI adalah sebesar 0,751 dengan produktivitas tertinggi adalah di Kabupaten Sukabumi dengan hasil produktivitas sebesar 61,7241kuintal/ha sementara daerah dengan produktivitas padi paling rendah yaitu Kabupaten Cirebon dengan nilai produktivitas sebesar 10,9753 kuintal/ha. Estimasi produktivitas padi juga dapat dilakukan menggunakan teknik peramalan ARIMA untuk melihat estimasi produktivitas berdasarkan nilai produktivitas tahun-tahun sebelumnya. Hasil pengolahan metode ARIMA menunjukkan bahwa daerah dengan produktivitas tertinggi adalah Kota Sukabumi dengan nilai produktivitas sebesar 61,42 kuintal/ha dan daerah dengan hasil produktivitas terkecil yaitu Kota Bogor dengan nilai produktivitas sebesar 46,54 kuintal/ha. Hasil perhitungan citra Landsat-8 dibandingkan dengan hasil perhitungan ARIMA untuk menghitung seberapa besar lost capacity dengan asumsi hasil perhitungan ARIMA adalah nilai produktivitas maksimal yang dapat dihasilkan oleh suatu wilayah. Didapatkan rata-rata kapasitas yang hilang dari pengolahan citra satelit adalah sebesar 30,81%, Dalam analisisnya, didapatkan produktivitas padi memiliki dampak yang rendah terhadap kemiskinan dimana nilai koefisien korelasi antara produktivitas padi dan tingkat kemiskinan adalah sebesar 0,257 dengan hubungan negatif. ======================================================================================================================================= As one of the largest rice-producing regions in Indonesia, West Java Province holds a crucial position. The role of rice as the main food commodity makes Indonesia experience food shortages if there is a decrease in rice productivity. This makes it important to research rice productivity to anticipate a food recession and determine appropriate policies to deal with various possibilities that may occur. Rice productivity estimation can be done in various ways, one of which is remote sensing. Remote sensing data were obtained from satellite imagery where this study used the Landsat-8 satellite with the linear regression method and the Normalized Difference Vegetation Index algorithm. The accuracy obtained from NDVI processing is 0,751 with the highest productivity in Sukabumi Regency with a productivity yield of 61,6216 quintals/ha while the area with the lowest rice productivity is Cirebon Regency with a productivity value of 10,9753 quintals/ha. Estimating rice productivity can also be done using the ARIMA forecasting technique to see productivity estimates based on productivity values in previous years. The processing results of the ARIMA method show that the area with the highest productivity is Sukabumi City with a productivity value of 61.42 quintals/ha and the area with the lowest productivity yields is Bogor City with a productivity value of 46.54 quintals/ha. The calculation results of Landsat-8 imagery are compared with the results of ARIMA calculations to calculate how much Lost Capacity is with the assumption that the ARIMA calculation results are the maximum productivity value that can be produced by an area. The average lost capacity from processing satellite imagery is 30,81%. In the analysis, it was found that rice productivity has a low impact on poverty where the value of the correlation coefficient between rice productivity and the poverty rate is 0,257 with a negative relationship