upaya perbaikan data padi dengan metode · 2019-06-17 · jajar legowo hasil ubinan berbentuk gkp...
Post on 16-Jan-2020
15 Views
Preview:
TRANSCRIPT
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 2018 A
No. Katalog: 5203022
UPAYA PERBAIKAN DATA PADIDENGAN METODE
BADAN PENGKAJIAN DAN PENERAPAN TEKNOLOGI
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 2018
ISBN: 978-602-438-207-0No. Publikasi: 05110.1805No. Katalog: 5203022Ukuran Buku: 20 x 20 cmJumlah Halaman: 14 halamanNaskah: Subdit Statistik Tanaman PanganPenyunting/Editor: Subdit Statistik Tanaman PanganGambar Kulit dan Isi: Subdit Publikasi dan Kompilasi StatistikDiterbitkan dan dicetak oleh: Badan Pusat Statistik
Dilarang mengumumkan, mendistribusikan, mengomunikasikan, dan/atau menggandakan sebagian atau seluruh isi buku ini untuk tujuan komersial tanpa izin tertulis dari Badan Pusat Statistik.
Hubungi:Subdirektorat Tanaman PanganBadan Pusat Statistik
(021) 3841195, 3842508, 3810291-4, Ext. 110-5113E-mail: padi@bps.go.id
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 2018 1
UPAYA PERBAIKAN DATA PADIDENGAN METODE
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 20182
Luas Panen (ha) Produktivitas ProdukSI
MASALAH
kondisisAAT INI
SOLUSI
Luas Panen (ha) Produktivitas ProdukSI
• Pendekatan : area (kecamatan)• Dikumpulkan oleh : Mantri
Tani/KCD/PPL (petugas Dinas Pertanian Kabupaten/Kota)
• Frekuensi pengumpulan data : bulanan
• Metode estimasi : sistem blok pengairan, penggunaan benih, dan eye estimate
• Dikumpulkan melalui Survei Ubinan
• Pendekatan rumah tangga yang mengusahakan tanaman pangan
• Pengukuran dilakukan oleh Petugas BPS Kab/Kota (KSK) dan petugas Dinas Pertanian Kab/Kota (Mantri Tani/KCD/PPL)
• Frekuensi pengumpulan data : caturwulan/subround
• Pengukuran produktivitas tanaman pangan menggunakan alat ubinan pada lahan berukuran 2,5 m X 2,5 m. Hasilnya untuk estimasi produksi per hektar
• Perhitungan dilakukan setiap subround
• Level penyajian hingga tingkat kabupaten/kota
• Angka provinsi : kompilasi angka kabupaten/kota
• Angka nasional : kompilasi angka provinsi
(A) Luas Panen (ha) (B) Produktivitas (ton/ha) Produksi = A X B (ton)
Metode Pengumpulan Data “Eye Estimate” bersifat Subjective Measurement
Pengukuran Objective Measurement:• Kerangka
Sampel Area (KSA)
• Analisis Citra Satelit
SISTEM PELAPORAN DATA PADI SAAT INI
• Metode ubinan 2,5 m x 2,5 m belum mengakomodir untuk pola tanam Jajar Legowo
• Hasil ubinan berbentuk GKP dikonversi menjadi GKG dengan angka konversi hasil survei tahun 2005-2007
Sedang dikembangkan metode ubinan untuk pola tanam Jajar Legowo
Konversi produksi GKG menjadi beras dihitung dengan angka konversi hasil survei tahun 2005-2007
Dilakukan Survei Konversi Gabah ke Beras pada tahun 2018
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 2018 3
DASAR PENGGUNAAN KSA
Penghitungan luas panen harus dilakukan secara objective measurement
Berdasarkan Surat Kantor Staff Kepresidenan, pengukuran luas panen menggunakan KSA dilakukan mulai tahun 2018.
Berdasarkan rekomendasi Forum Masyarakat Statistik (FMS), Metode KSA dipertimbangkan untuk mengukur luas panen
Metode KSA dikembangkan oleh BPPT dan telah Mendapat Penghargaan dari LIPI
01
03
02KSA
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 20184
TUJUAN PENERAPAN KSA
APA ITU KERANGKA SAMPEL AREA
Survei Kerangka Sampel Area (KSA) adalah survei berbasis area yang dilakukan dengan pengamatan
langsung terhadap sampel segmen dan bertujuan untuk mengestimasi
luasan dengan ekstrapolasi dari sampel ke populasi dalam periode
yang relatif pendek (rapid estimate). Di Indonesia, potensi per tanaman dan luas panen
dengan metode KSA dikembangkan BPPT sejak
tahun 1998, digunakan untuk estimasi produksi padi terkini dan potensi 3 bulan kedepan dengan
menggunakan statistik spasial.
Memperoleh data luas panen di Indonesia yang objektif, akurat, cepat, dan modern
Penerapan metode KSA berbasis teknologi terkini. Teknologi yang
digunakan pada KSA adalah handphone android yang telah diinstal aplikasi KSA
untuk memotret dan menentukan fase tumbuh padi. Koordinat titik pengamatan terpilih dikunci
sehingga untuk dapat memotret, petugas harus betul-betul mendatangi lokasi. Pelaksanaan survei KSA pada 7 hari terakhir setiap bulan pengamatan. KSA 2018 dilaksanakan
di seluruh provinsi di Indonesia dengan jumlah sampel segmen sebanyak 22.088 segmen
dengan titik pengamatan sebanyak 198.792 titik. Komoditas yang dicakup hanya
komoditas padi.
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 2018 5
Peta-petaLokasi Segmen
Pengumpulan Data:• Peta Administrasi• Peta Lahan Baku Sawah 1:10.000• Peta Tutupan Lahan yang diperoleh dari
Peta Rupa Bumi skala 1:25.000 (BIG)
Pembuatan Kerangka Sampel Sawah(Stratifikasi Sawah)
Pembuatan Model Sampling(Random Sampling)
Ekstraksi Sampel Segmen (Stratified Random Sampling)
Overlay Kerangka Sampel Sawah dengan Ekstraksi Sampel Segmen
Seleksi Segmen
Pemberian Atribut: ID, admin, dll Segmen Terpilih
TAHAPAN PENYUSUNAN KERANGKA SAMPEL
Pembuatan Grid:Blok: 6 km x 6 km dan Segmen: 300 m x 300 m
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 20186
STRATIFIKASI LAHAN SAWAH
STRATA
Poligon-poligon bukan persawahan
Perkebunan, hutan, tambak, pemukiman, tubuh air, dan sebagainya. Strata 0 tidak akan dialokasikan sampel segmen, karena selain untuk mengurangi jumlah sampel, strata ini dianggap tidak ada unsur penggunaan lahan untuk persawahan
Baik persawahan yang dibudidayakan sekali maupun dua kali atau lebih musim tanam dalam satu tahun. Sampel segmen akan dialokasikan dalam strata-1.
Asumsi yang dipakai adalah: • Petani ada kemungkinan menanam
padi di tegalan dengan sistem gogo, • Tegalan pada umumnya berdekatan
dengan persawahan sehingga ada kemungkinan ada konversi penggunaan, dan
• Persawahan sempit yang bercampur dengan tegalan ada kemungkinan tidak terpetakan dalam peta baku persawahan dengan skala kecil (1:100000), dan digeneralisasikan menjadi poligon tegalan.
Sampel segmen dialokasikan dalam strata-3.
Sawah yang tidak dialiri jaringan irigasi, misalnya sawah tadah hujan, rawa lebak, pasang surut, dan sebagainya. Sampel segmen akan dialokasikan dalam strata-2.
STRATA
Poligon-poligon persawahan irigasi
STRATA
Persawahan yang tidak diairi jaringan irigasi
STRATA
Poligon-poligon kemungkinan sawah, dimana dalam praktek adalah poligon tegalan
0 1 2 3
Data yang digunakan :• Peta Lahan Baku Sawah dari Kementan
Tahun 2015 skala 1 : 10.000• Peta Rupa Bumi dari BIG skala 1 : 25.000
S0 S1 S2 S3
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 2018 7
SAMPEL SEGMEN TERPILIH
• Sampel Segmen dipilih secara acak (random)• Segmen berbentuk bujursangkar 300 m x 300 m, dan berbatas
koordinat geografi serta mempunyai No. ID• Setiap segmen terdiri dari 9 titik pengamatan (subsegmen).
Subsegmen: 100 m x 100 m• Lokasi sampel bersifat tetap dan tidak boleh dipindah
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 20188
Tahapan Pelaksanaan Survei Luas Panen Dengan Metode KSA
Pembangunan Kerangka Sampel Area
• Stratifikasi Area Studi • Penentuan Ukuran
sampel• Ekstraksi sampel
Segmen
Penyiapan Alat Bantu survey (Peta Rupa Bumi, Foto Udara, citra satelit)Penyiapan Surveyor
Persiapan survei
Mengamati dan menyimpan fase pertumbuhan padi
Survei Lapangan
Pengiriman hasil survei
Pengolahan data dan Pelaporan
Pengamatan fase tumbuh tanaman padi di lapangan (ground check) dilakukan petugas setiap bulan
KERANGKA SAMPEL dibangun dengan memanfaatkan citra satelit dan peta lahan baku sawah
Dilakukan satu kali Dilakukan berulang setiap bulan
MEKANISME PEREKAMAN, PENGIRIMAN,DAN PENYAJIAN DATA
PENGIRIMAN DATA OLEH PETUGAS LAPANGAN
SERVERPENGOLAH DATA
INTERNET DISEMINASI INFORMASI
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 2018 9
PENGAMATAN DI SEGMEN TERPILIH:MENGAMATI FASE TUMBUH PADI
Tumpang Susun Stratified Random Sampling dan Kerangka Sawah
Foto Segmen dan 9 (Sembilan) Titik Pengamatan
Belum ada data yang sudah direkam.
Pengguna sudah memasukkan data pengamatan dan foto untuk subsegmen B2
Semua subsegmen sudah direkam dan difoto
Data sudah berhasil dikirimkan
Belum bisa mengirim data Sudah bisa mengirim data
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 201810
FASE PERTUMBUHAN
PADI
FASE PERTUMBUHAN PADI YANG DIAMATI DENGAN METODE KSA
PERSIAPAN LAHAN (PL)
SAWAH BUKAN PADI
Sawah tidak ditanami apapun (B)
Sawah tidak ditanami padi (LL)
VEGETATIF AWAL (V1)
PANEN (P)
RUSAK/PUSO
GENERATIF (G)
BUKAN SAWAH
VEGETATIF AKHIR (V2)
VegetatifAkhir(V2)
(10-15 hari)
-20 020 Hari
SebelumTanam
(Semai)
TanamHari Setelah Tanam (HST)
20 45-55 65-70 90 115-120
Reproduktif(30 hari)
Pematangan(30-35 hari)
VegetatifAwal(V1)
(35 hari)
FASE VEGETATIF(55 hari)
FASE GENERATIF(60-65 hari)
FASE GENERATIF (G)
PersiapanLahan
(PL)
Panen(P)
Panen
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 2018 11
WEBSITE KSA
Estimasi Luas Potensi Panen
Pada periode amatan bulan (t) , KSA akan menghasilkan :• Data Luasan Vegetatif Awal (V1) bulan (t) à Perkiraan Luas Panen bulan (t+3)• Data Luasan Vegetatif Akhir (V2) bulan (t) à Perkiraan Luas Panen bulan (t+2)• Data Luasan Generatif (G) bulan (t) à Perkiraan Luas Panen bulan (t+1)• Data Luasan Panen (P) bulan (t) à Realisasi Luas Panen bulan (t)
Amatan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des
V1 V1 V1 V1 V1 V1 V1 V1 V1 V1 V1 V1 V1
V2 V2 V2 V2 V2 V2 V2 V2 V2 V2 V2 V2 V2
G G G G G G G G G G G G G
P P P P P P P P P P P P P
https:\\ksa.bps.go.idhttp
s://w
ww.bps.g
o.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 201812
DUKUNGAN TIM PAKAR KSA
Perbedaan SP-Padi
dan KSA
SP-PADI KSA
• Subjective measurement• Data registrasi• Pencatatan menggunakan kertas
(paper based)• Laporan lengkap kecamatan• Data tidak up to date• Penyajian data relatif lambat• Akurasi data tidak bisa diukur
• Objective measurement• Data hasil pengamatan• Menggunakan HP berbasis
android (paperless)• Survei sampel• Data up to date• Penyajian data relatif cepat• Akurasi data dapat terukur
Indramayu, Jawa Barat: Tim KSA 2018 bersama pakar melakukan ujicoba di Indramayu
Banyu Asin, Sumatera Selatan: Tim KSA bersama Deputi Produksi yang baru melakukan ujicoba di Banyu Asin, April 2018
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 2018 13
PERJUANGAN PETUGAS KSABanten: Petugas menujuTitik Pengamatansaat Banjir
Jambi: Petugas menuju titik pengamatan danmelakukan pengamatan fase tumbuh padisaat sawah terkena bencana banjir
Jawa Timur: Petugas menuju titik pengamatansawah bukan padi (tebu)
Sulawesi Barat: Titik pengamatan KSA dijaga oleh anak buaya
Maluku: Petugas menujutitik pengamatan di Strata S3
Riau: Petugas melakukan pengamatan di sawah yang tergenang air
Kalimantan Selatan:Petugas sedang melakukanpengamatan di Strata S3
Papua: Petugas sedang melakukan pengamatan dibantu petani
Jawa Barat: Petugas merekam data fase “persiapan lahan”
Sulawesi Barat: Petugas sedang merekam data fase vegetatif awal di lokasi sawah terasering
Maluku Utara: Petugas sedang merekam data fase “vegetatif awal”
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 2018 13
https:
//www.b
ps.go.id
UPAYA PERBAIKAN DATA PADI DENGAN METODE KERANGKA SAMPEL AREA (KSA) 201814
Jl. dr. Sutomo No. 6-8 Jakarta 10710 Telp : (021) 3841195, 3842508, 3810291-4, Fax : (021) 3857046Homepage : http://www.bps.go.id E-mail : bpshq@bps.go.id
9 7 8 6 0 2 4 3 8 2 0 1 8
9 786024 382070
ISBN: 978-602-438-207-0
https:
//www.b
ps.go.id
top related