Optimasi Alokasi Lahan Padi dan Cabai Merah dengan Program Linear

Andi Susanto; Sri Hidayah; Andini Fadillah; Hanifah Hanifah

doi:10.63976/jimat.v7i3.1509

Andi Susanto Program Studi Tadris Matematika, Fakultas Tarbiyah dan Keguruan, UIN Imam Bonjol Padang
Sri Hidayah Program Studi Tadris Matematika, Fakultas Tarbiyah dan Keguruan, UIN Imam Bonjol Padang
Andini Fadillah Program Studi Tadris Matematika, Fakultas Tarbiyah dan Keguruan, UIN Imam Bonjol Padang
Hanifah Hanifah Program Studi Tadris Matematika, Fakultas Tarbiyah dan Keguruan, UIN Imam Bonjol Padang

DOI: https://doi.org/10.63976/jimat.v7i3.1509

Keywords: program linear, metode simpleks, alokasi lahan, keuntungan usaha tani;, ketahanan pangan.

Abstract

Keterbatasan lahan dan disparitas profitabilitas antara komoditas padi dan cabai merah memicu tantangan dalam penentuan alokasi ruang agrikultur. Strategi yang tepat dibutuhkan guna mengamplifikasi keuntungan finansial tanpa mereduksi kuota ketersediaan pangan lokal. Riset ini diaplikasikan untuk merumuskan proporsi luasan lahan paling optimal bagi kedua jenis tanaman di Kota Padang dengan memanfaatkan linear programming. Konstruksi model matematis mengandalkan data sekunder BPS Kota Padang tahun 2024. Sasaran utama (objective function) diarahkan pada maksimisasi margin usahatani, yang diikat oleh batasan (constraints) berupa total luas area 22.922,11 hektare dan batas bawah (lower bound) produksi beras sebanyak 80.092 ton. Perhitungan berbasis presisi membuktikan bahwa luasan paling ideal adalah 14.405 hektare khusus untuk budidaya padi, dan sisanya 8.517,11 hektare dialokasikan bagi cabai merah. Keputusan spasial tersebut berpotensi mengeskalasi proyeksi keuntungan maksimum hingga menembus angka Rp Rp223.558.981.400,00. Konklusi penelitian menunjukkan bahwa pendekatan kuantitatif ini mumpuni untuk menjembatani benturan kepentingan (trade-off) antara keamanan pangan dan rasionalisasi ekonomi. Hasil pemodelan ini menyajikan basis analisis pendahuluan untuk perencanaan komoditas, dengan tetap menyadari asumsi kondisi ceteris paribus pada variabel harga maupun laju panen.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Badan Pusat Statistik. (2024). Statistik Hortikultura 2024. Badan Pusat Statistik.

Badan Pusat Statistik Kota Padang. (2024). Kota Padang Dalam Angka 2024. BPS Kota Padang.

Bazaraa, M. S., Jarvis, J. J., & Sherali, H. D. (2011). Linear Programming and Network Flows (4th ed.). Hoboken: John Wiley & Sons.

Bertsimas, D., & Tsitsiklis, J. N. (1997). Introduction to Linear Optimization. Belmont: Athena Scientific.

Cahyani, A. I., Meida, I. N., Hasanah, I., Alfian, M. R., & Maharani, A. E. S. H. (2025). Optimasi Keuntungan Pertanian Melalui Program Linear : Studi Kasus pada Pertanian Padi dan Jagung. Semeton Mathematics Journal, 2(2). https://doi.org/10.29303/semeton.v2i2.318

Dardanella, D., Hidayati, N., & Irawan, S. (2026). Optimalisasi Persediaan Komoditas Cabai untuk Memaksimalkan Keuntungan Menggunakan Linear Programming dan Analisis Sensitivitas di Pasar X. Jurnal Teknologi Dan Manajemen Industri Terapan (JTMIT), 5(2), 1271–1279. https://doi.org/10.55826/jtmit.v5i2.1759

Herianto, T. J., Feren, Nurhalimah, A., Br. Sembiring, M. M., & Sembiring, J. P. (2023). Implementation of Fuzzy Linear Programming (FLP) on Optimizing the Production of Vegetable Rice and Lontong in Warung Makan Ibu Eni. Journal of Research in Mathematics Trends and Technology, 5(2), 12–18. https://doi.org/10.32734/jormtt.v5i2.16833

Hidayah, A. C., & Yulianti, N. (2024). Perencanaan dan Jadwal Induk Produksi Keripik Cabe Menggunakan Metode Linear Programming dan Hax and Meal. JOURNAL OF INDUSTRIAL AND MANUFACTURE ENGINEERING, 8(1), 27–38. https://ojs.uma.ac.id/index.php/jime/article/view/10292/5620

Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. (2021). Introduction to Operations Research (11th ed.). New York: McGraw-Hill.

Isnurdiansyah, I., Tinaprilla, N., & Utami, A. D. (2025). Determinant Factors Of Climate-Smart Rice Cultivation Production In Pasuruan: Translog Production Function Approach. Journal of Indonesian Agribusiness, 13(1), 223–240. https://doi.org/10.29244/jai.2025.13.1.223-240

Jamaludin, M. (2021). Optimization of Rice Distribution Using a Linear Programming Model at Perum Bulog, West Java Regional Division, Indonesia. Webology, 18(2), 183–198. https://doi.org/10.14704/WEB/V18I2/WEB18315

Leovita, A., & Martadona, I. (2021). Analisis Pendapatan Usahatani Padi di Kecamatan Kuranji Kota Padang Sumatera Barat. Mimbar Agribisnis, 7(2), 1609–1617. https://doi.org/10.25157/ma.v7i2.5536

Nurprihatin, F., Regina, T., & Rembulan, G. (2021). Optimizing rice distribution routes in Indonesia using a two-step linear programming considering logistics costs. Journal of Physics: Conference Series, 1811, 12010. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1811/1/012010

Pratama, A. R., & Sari, D. N. (2024). Penerapan Metode Dynamic Programming dan Fuzzy Linear Programming dalam Mengoptimasi Keuntungan serta Jumlah Produksi Padi. Journal of Mathematics, Computations and Statistics, 7(2).

Pratama, M. F. A., & Jumali, M. A. (2026). Optimasi Lahan Padi dan Jagung di Jawa Timur dengan Linear Programming. Metode : Jurnal Teknik Industri, 12(1), 62–72. https://doi.org/10.33506/mt.v12i1.5104

Republik Indonesia. (2012). Undang-Undang Nomor 18 Tahun 2012 tentang Pangan. Sekretariat Negara Republik Indonesia.

Susanto, A., Ramadhani, A. R., Angriani, D., & Mutia. (2026). Optimasi Biaya dan Gizi Bahan Pangan Mentah Program MBG Siswa SMP Padang Menggunakan Simpleks-Python. FARABI: Jurnal Matematika Dan Pendidikan Matematika, 9(1), 77–85. https://doi.org/10.47662/farabi.v9i1.1452

Susanto, A., & Rudianto, B. (2020). Kestabilan Titik Keseimbangan Model Dua Pemangsa Satu Mangsa dengan Kriteria Routh-Hurwitz. MAp (Mathematics and Applications) Journal, 2(1), 75–87. https://doi.org/10.15548/map.v2i1.1642

Taha, H. A. (2017). Operations Research: An Introduction (10th ed.). Pearson.