strategi pengelolaan tanaman bioenergi

Gusti Rusmayadi

Agroscientiae ISSN 0854-233340

STRATEGI PENGELOLAAN TANAMAN BIOENERGIBERDASARKAN MODEL SIMULASI TANAMAN SEBAGAI ANTISIPASI PERUBAHAN IKLIM

MANAGEMENT STRATEGY OF BIO-ENERGY CROPS USE CROPSIMULATE MODEL AS ANTICIPATED TO CLIMATE CHANGE

Gusti RusmayadiJurusan Budidaya Pertanian Fakultas Pertanian UNLAMJl. Jend. A. Yani Km.36 PO Box 1028 Banjarbaru 70714

e-mail: [email protected]

ABSTRACTCrop model simulation is quantitative tool in relation between plant growth and environment as climate andsoil. For example for crop model simulation application is about global climate change because of green-house effect. The model has daily resolution and consist of 4 sub models, that are development, growth,water balance and nitrogen. Model input is initialization, parameter and external variable. The externalvariable is nitrogen and meteorology elements that are rainfall, radiation, air temperature, relative humidityand wind velocity, theothere side the output is development stage, LAI, total biomass, and seed weight.Besides that, the model also simulates nitrogen in soil and nitrogen crop absorption. The accuracy testshows that precise model to predict development stage and seed is 93% and 73%, respectively. The modelhas been applicator to Jatropha production predicts in crop management like time of sowing, nitrogenfertilizer, radiation depletion effect and climate change effect.Key word: model, simulation, climate change

ABSTRAKModel simulasi tanaman adalah alat analisis kuantitatif dalam hubungan antara pertumbuhan tanamandengan lingkungan tumbuh seperti iklim dan tanah. Salah satu contoh penting dalam aplikasi mode simulasitanaman jarak pagar ini adalah sehubungan dengan issue perubahan iklim global karena pengaruh gas-gasrumah kaca. Model yang disusun mempunyai resolusi harian dan terdiri dari empat sub model, yaituperkembangan, pertumbuhan, neraca air, dan nitrogen. Masukan model adalah inisialisasi, parameter danpeubah luar yaitu nitrogen dan unsur cuaca yang meliputi curah hujan, radiasi surya, suhu udara,kelembapan udara dan kecepatan angin, sedangkan keluarannya di antaranya fase perkembangan, ILD,biomassa total, dan berat biji. Selain itu, model juga mensimulasi N pada tanah dan serapan N tanaman.Pengujian akurasi model menunjukkan ketepatan dalam menduga fase perkembangan tanaman dan hasilbiji jarak pagar masing-masing sebesar 93 % dan 79%. Model simulasi tanaman telah diterapkan terhadapproduksi Jarak Pagar dalam beberapa manajemen tanaman seperti penentuan waktu tanam, pengaruhpemupukan nitrogen, dan pengaruh pengurangan radiasi surya serta pengaruh perubahan iklim.Kata kunci: model, simulasi, perubahan iklimPENDAHULUAN

Model simulasi tanaman adalah alat analisiskuantitatif dalam hubungan antara pertumbuhantanaman dengan lingkungan tumbuh seperti iklimdan tanah. Model membantu paling sedikit pada tigahal, yaitu pertama pemahaman proses pengaruhlingkungan, khususnya variasi unsur-unsur cuaca,terhadap tanaman, kedua untuk keperluan prediksidan ketiga untuk keperluan manajemen. Modelsimulasi yang handal (best fitted) dapat digunakanuntuk mengurangi jumlah percobaan lapang yangmemerlukan biaya dan waktu yang banyak. Jikapemahaman mekanisme proses yang terjadi selamapertumbuhan tanaman yang rumit dapat dijelaskan

oleh model, maka keputusan-keputusan taktis dapatdilakukan, seperti penentuan waktu tanam yangoptimum, waktu dan jumlah pemupukan yang harusdiberikan.

Salah satu contoh dalam aplikasi mode simulasitanaman jarak pagar adalah sehubungan denganissue perubahan iklim karena pengaruh pemanasanglobal akibat peningkatan gas-gas rumah kaca(green house effect). Pemanasan global berdampakpada perilaku iklim seperti peningkatan ataupenurunan jumlah curah hujan, peningkatan suhuudara, jumlah radiasi yang diterima oleh tanaman,sehingga akan berdampak besar terhadappertanian seperti perubahan tindak agronomis polatanam, lama musim pertumbuhan dan hasilnya.

Strategi Pengelolaan Tanaman Bioenergi

Agroscientiae Volume 19 Nomor 1 April 2012 41

Tanpa analisis kuantitatif yang dapat menjelaskaninteraksi iklim dan pertanian, prediksi dan antisipasiterhadap perubahan iklim tersebut akan sukardilakukan.METODE PENELITIANLokasi dan Waktu Penelitian

Percobaan pertama (W1) dan kedua (W1) yangdatanya digunakan dalam pemodelan telahdilaksanakan pada lahan percobaan SEAMEO-BIOTROP selama bulan Maret sampai Nopembertahun 2007.Data Percobaan

Percobaan pertama adalah untuk parameterisasi,masukan model, kalibrasi. Percobaan keduadilakukan dalam kerangka validasi modelselanjutnya.Model Simulasi Tanaman

Model yang disusun mempunyai resolusi hariandan terdiri dari empat sub model, yaituperkembangan, pertumbuhan, neraca air, dannitrogen. Masukan model adalah inisialisasi,parameter dan peubah luar yaitu nitrogen dan unsurcuaca yang meliputi curah hujan, radiasi surya, suhuudara, kelembapan udara dan kecepatan angin,sedangkan keluarannya di antaranya faseperkembangan, ILD, biomassa total, dan berat biji.Selain itu, model juga mensimulasi N pada tanahdan serapan N tanaman. Kemudian tahapanparameterisasi, kalibrasi dan validasi modeldilakukan sebelum aplikasi model.

1. Submodel PerkembanganJarak pagar adalah tanaman netral (ICRAF,

2003) sehingga laju perkembangan dan kejadianfenologinya didekati dengan konsep degree-dayatau heat unit (Baskerville & Emin, 1969;Andrewartha & Birch, 1973; Allen, 1976; Zalom et al.1983). Heat unit tidak dipengaruhi oleh perbedaanlokasi dan waktu tanam (Koemaryono et al., 2002).Laju perkembangan tanaman terjadi bila suhu rata-rata harian melebihi suhu dasar. Kejadian fenologidihitung mulai semai sampai masak fisiologis dandiberi skala 0 - 1, yang dibagi menjadi lima kejadianyaitu semai, S (s = 0), tanam, T (s = 0.25), kuncupbunga, KB (s = 0.50), bunga mekar, BM (s = 0.75)dan masak fisiologis, MF (s = 1.00). Faseperkembangan (s) kejadian fenologi tersebutdihitung dengan persamaan berikut:= ( ) .(1)

2. Submodel PertumbuhanSubmodel pertumbuhan mensimulasi aliran

biomassa aktual (GDMa) hasil fotosintesis ke organtanaman seperti daun (LW), batang (SW), akar(RW), dan biji (GW) serta kehilangannya beruparespirasi (Rx), dan perkembangan luas daun untukmenduga ILD.

Produksi biomassa potensial harian dihitungberdasarkan efisiensi penggunaan radiasi suryayang diintersepsi tajuk tanaman. Nilai RUE tanamanjarak pagar ditentukan berdasarkan percobaanpertama sebesar = 0.0013 kg MJ-1 (Rusmayadi etal. 2009). sILDkp QeGDM 1 ............(2)GDMp = produksi biomassa potensial (kg ha-1 d-1)

Perhitungan faktor ketersediaan air (fw ) danproduski biomassa aktual (GDMa) adalah sbb:

mTaTfw ............(3)

pwa GDMfGDM . ...............(4)GDMa dalam kg ha-1 d-1.

Dalam model, biomassa aktual dibagi antaradaun, batang, akar, dan biji yang perbandingannyatergantung pada fase perkembangan tanaman (s).Sebagian biomassa masing-masing organ akanberkurang melalui respirasi pertumbuhan (Rg) danrespirasi pemeliharaan (Rm) yang dihitungberdasarkan suhu udara dan massa masing-masingorgan (McCree, 1970). Alokasi proporsi biomassamasing-masing organ (x) dihitung berdasarkanfungsi fase perkembangan tanaman (Handoko,1994). Pada awal pertumbuhan, produksi biomassahanya dialokasikan ke daun, batang dan akardengan alokasi terbanyak pada daun. Sampaipembungaan, alokasi biomassa ke daun dan akarberkurang sedangkan alokasi ke batang bertambahdengan fase perkembangan tanaman. Setelah fasepembungaan, seluruh produksi biomassadialokasikan ke biji.

3. Submodel Neraca AirKomponen neraca air meliputi curah hujan (CH),

intersespsi tajuk (Ic), infiltrasi (Is), perkolasi (Pc),limpasan permukaan (Ro), kadar air tanah (),evaporasi (Es) dan transpirasi (Ta). Model inimemerlukan masukan unsur-unsur cuaca harian,yaitu suhu (T), kelembapan (RH), radiasi surya (Qs),kecepatan angin (Angin) dan curah hujan. Peubahtanaman ILD juga diperlukan yang disimulasi padasubmodel pertumbuhan. Parameter lainnya adalahkapasitas lapang (Fc), titik layu permanen (Wp) danpenguapan Ritchie (1972).

Gusti Rusmayadi


Hujan merupakan sumber air (source) darimodel. Dalam model, hujan jatuh pada permukaantajuk tanaman, dan sebagian air tertahan kemudiansisanya jatuh ke permukaan tanah. Air diintersepsikemudian akan menguap ke atmosfer. Sisanya yangsampai ke permukaan tanah, akan diserap tanahberupa infiltrasi. Model ini berasumsi tidak terjadilimpasan permukaan (runoff) sehingga aplikasinyaditujukan pada tanah tanah datar.

Dalam tanah, air menuju ke lapisan yang lebihbawah (perkolasi) apabila kandungan air padalapisan tersebut melebihi kapasitas lapang. Dalammodel, proses tersebut akan terjadi sampai lapisantanah terbawah dan perhitungannya menggunakanmetode jungkitan. Air yang keluar dari lapisanterbawah ini tidak dapat dimanfaatkan tanaman danhilang berupa drainase.

4. Submodel NitrogenSubmodel nitrogen dalam model ini mengadopsi

submodel nitrogen yang telah digunakan untuktanaman gandum (Handoko, 1992). Selamapertumbuhan tanaman, sumber utama nitrogen dariberbagai lapisan tanah dan dibagi ke organ-organtanaman (Wx). Sumber kedua adalah mobilisasiselama pelayuan. Sesudah pembungaan, nitrogendimobilisasi dari daun (NL) dan batang (NS) yangmerupakan sumber utama akumulasi nitrogen olehbiji (NG). Jika kebutuhan nitrogen tidak dipenuhioleh mobilisasi, maka tanaman mengambil nitrogendari tanah (Nup) tergantung kebutuhan, persediaantanah (NO3-), kadar air (Swc) dan bobot akar (RW)pada masing-masing lapisan (m).

Proses nitrogen dalam tanah dipengaruhi olehamonifikasi, nitrifikasi dan pencucian. Selamaamonifikasi, nitrogen organik dikonversi menjadiNH4+ kemudian menjadi NO3- dalam nitrifikasi. Adadua tahap untuk perhitungannya secara terpisah,yaitu laju amonifikasi dan nitrifikasi. Sejumlahperhitungan dihubungkan dengan suhu di dalamprofil tanah. Perhitungan didasarkan pada suhuudara (T).Strategi Ansipasi dengan Skenario PerubahanIklim

Dalam penanaman jarak pada dataran tinggisekitar 600 m dpl. diskenario terjadi penguranganintensitas radiasi sebesar 20% dari tempatpercobaan pertama dan kedua dilakukan,berdasarkan pendekatan yang digunakan oleh Bey& Las (1991). Kemudian, penurunan unsur iklimsuhu udara menurut ketinggian tempatmenggunakan pendekatan Braak (1929) danpeningkatan curah hujan sebesar 10%. Tindakagronomis yang dilakukan dengan pemupukan 130kg Urea ha-1.

Untuk mengetahui kemungkinan perubahan iklimdapat mempengaruhi perbedaan dalam dampakyang menyebabkan tingkat ketidakpastianperubahan iklim, terutama pada skala regional,kepekaan percobaan-percobaan mempunyai peranpenting. Oleh karena itu, dalam perubahan iklimdapat menerapkan 1, 2, dan 3 peningkatan ataupenurunan pada suhu udara; dan atau 5%, 10%,15% peningkatan atau penurunan pada curah hujandan seterusnya. Ini dapat membangkitkanseperangkat data yang dapat digunakan dalammodel kuantitatif seperti model tanaman danhidrologi (Risbey, 1998; Mehrotra, 1999). Diatmosfer secara meteorologis peningkatan curahhujan yang diiringi oleh suhu yang tinggi dapat sajaterjadi. Dalam skenario di sini hanya dicontohkanpada kejadian penurunan curah hujan yang diiringioleh peningkatan suhu udara. Dalam simulasi inidibuat tiga skenario berdasarkan pendekatan di atasdengan mengkombinasikan antara curah hujan dansuhu udara, yaitu skenario I (curah hujan berkurang5% dan suhu naik 1C), skenario II (curah hujanberkurang 10% dan suhu naik 2C) dan skenario III(curah hujan berkurang 15% dan suhu naik 3C).

Strategi manajemen yang diterapkan denganmemanfaatkan model simulasi tanaman adalah (1)penentuan waktu tanam, (2) pengaruh penguranganradiasi surya, dan (3) pengaruh perubahan iklimPengujian Akurasi Model

Sebelum tahap aplikasi model pada kajianperubahan iklim dilakukan, maka model diujiketepatannya agar akurasi prediksi model tidakberbeda jauh dengan percobaan lapang denganpendekatan (Handoko, 2005).

,100 EH E < 100 ............(5)= 0, E 100

dengan, %100/ xDDME H : akurasi model (%)E : galat prediksi (%)M : keluaran modelD : data pengukuran

HASIL DAN PEMBAHASAN1. Akurasi modelBerdasarkan Tabel 1 terlihat pengujian akurasi

model menunjukkan ketepatan dalam menduga faseperkembangan tanaman dan hasil biji tanaman jarakpagar masing-masing sebesar 93 % dan 79%.



Tabel 1. Pengujian ketepatan prediksi model dengan pengukuran lapangTable 1. Accuracy test between model prediction and field observation

Peubah Model Pengukuran Ketepatan (%)1. Fase Perkembangan (s, hari)

Percobaan I (W1)S (semai) E (emergency) 11 10 90E KB (kuncup bunga) 81 70 84KB BM (bunga mekar) 26 27 96

BM MF (masak fisiologis) 92 80 85Rata-rata I 91

Percobaan II (W2)S E 11 10 90E KB 83 80 96KB BM 27 27 100BM MF 70 72 97Rata-rata II 96

Rata-rata percobaan faseperkembangan tanaman I dan II 932. Biji (t ha-1)

W2N0 0.16 0.12 66W2N1 0.16 0.20 75W2N2 0.35 0.48 63W2N3 0.34 0.30 85W2P1 0.69 0.67 96W2P2 0.08 0.06 73W2P3 0.02 0.09 94

79Rata-rata Biji 86.0Ket.: W2 (percobaan tanam ke-2), N0, N1, N2 dan N3 adalah pemupukan urea (N) yaitu W1N0 (0 g

Urea per pohon), W1N1 (20 g Urea per pohon), W1N2 (40 g Urea per pohon), dan W1N3 (60g Urea per pohon), serta dalam setiap ring ditempatkan populasi tanaman (P) yaitu W1P1(17.698 tanaman per hektar atau 1.7 tanaman per m2) dan W1P2 (3.246 tanaman per hektaratau 0,32 tanaman per m2).

2. Aplikasi model terhadap perubahan iklim2.1. Penentuan Waktu Tanam terhadap Produksi

Jarak PagarJarak pagar merupakan tanaman tahunan dan

waktu tanam pada tahun pertama juga menentukanpertumbuhan dan perkembangan tahun berikutnya.Variasi hasil berdasarkan simulasi waktu tanamsetiap tanggal 14 setiap bulannya denganpemupukan sebesar 130 kg Urea ha-1 (W2N2)disajikan dalam gambar 1.

Hasil yang diperoleh merupakan simulasi selama194 - 200 hari umur tanam. Hasil biji berkisar antara0.23 0.36 ton ha-1. Potensi hasil jarak pagar IP-1Psebesar 0.25 0.30 ton pada tahun pertama(Puslitbangbun, 2006). Hasil tertinggi di atas 0.3 tonakan diperoleh jika penanaman dilakukan padarentang waktu bulan Maret sampai bulan Juli. Untukpanenan berikutnya sangat ditentukan oleh fasepemasakan buah (MF) dari bunga mekar (BM).Waktu yang diperlukan sejak fase BM MF berkisar

antara 81 87 hari, sedangkan pembungaan padafase kuncup bunga (KB) (BM) berkisar antara 27 30 hari.

Gambar 1. Variasi hasil biji jarak pagar yang ditanammenurut bulan kalender di Bogor-Jawa Barat.

Figure 1. Jatropha seed that planted according Julian datein Bogor-Jawa Barat.

82 84 84 83 82 83 85 87 86 83 81 81

0.100.150.200.250.300.350.40

Hasil (t

ha-1 )

Waktu Panen

Gusti Rusmayadi


Dalam gambar 2 ditunjukkan peran dari radiasiyang diintersepsi terhadap hasil jarak. Jumlahradiasi yang diintersepsi pada waktu tanam bulanMaret sampai Juli terlihat lebih besar dibandingkandengan bulan-bulan lainnya dengan kisaran antara1.028.9 1.118.6 MJm-2 dan selama simulasi jumlahcurah hujan yang diterima berkisar masing-masingperiode tanam berkisar antara 580.6 1.896.3 mm.Jumlah air yang dibutuhkan tanaman jarak selamasetahun berkisar antara 450 2.380 mm (Jones &Miller, 1992), antara 300 1.000 mm/tahun (Heller,1996), minimal 250 mm dan pertumbuhan terbaikantara 900 1.200 mm (Makkar & Becker, 1997),dan 500 1.500 mm (Wahid, 2006).

Gambar 2. Radiasi yang diintersepsi dan curah hujanyang diterima selama periode pertumbuhantanaman.

Figure 2. Interception radiation and rainfall that acceptedas long as plant growth

2.2. Pengaruh Pengurangan Radiasi Suryaterhadap Produksi Jarak Pagar

Jarak pagar untuk berproduksi optimalmemerlukan syarat tumbuh tertentu seperti tinggitempat kurang dari 500 m dpl. (dataran rendah),curah hujan kurang dari 1 000 mm/tahun, suhu lebihdari 20C, tanah berpasir, pH 5.5 6.5. Padakondisi tertentu seperti pada ketinggian 600 m dpldengan cahaya matahari berlimpah dan suhu lebihdari 20C, tanaman jarak pagar dapat berproduksidengan baik namun kandungan minyak yang lebihrendah dibandingkan dengan di dataran rendah(Mahmud, 2006).

Secara umum tanaman penghasil minyakmemerlukan lingkungan dengan cahaya yangcukup. Pada lingkungan seperti dataran tinggi lebihdari 700 m dpl yang menjadi pembatas adalahradiasi matahari karena banyak awan dan berkabut,sedang di dataran rendah kurang dari 700 m dpldibatasi ketersediaan air tanah. Iklim yang lebihkering akan meningkatkan kadar minyak dalam biji,namun masa kekeringan berkepanjangan akan

menyebabkan tanaman jarak pagar akanmenggugurkan daunnya (stagnan) untukmenghindari kematian tanaman (Effendi, 2005).

Pada dataran tinggi suhu menjadi lebih rendahyang berakibat pada umur tanaman jarak mencapai231 hari (Gambar 3c). Umur yang lama ternyatatidak berdampak terhadap besar biomassa yangdihasilkan (sekitar 3.904 t ha-1) jika dibandingkandengan hasil tanaman jarak pada ketinggian < 500m dpl (4.226 t ha-1) (Gambar 3a). Ini menunjukkanbahwa tanaman jarak memerlukan sejumlah radiasisurya untuk pertumbuhan dan perkembanganterbaiknya. Hal ini juga mengisyaratkan bahwauntuk pengembangan tanaman jarak ke wilayahtimur Indonesia.

Pemenuhan kebutuhan evapotaranspirasi aktualtempat masing-masing tanaman jarak tumbuhsebesar 638.9 mm atau 3.3 mm hari-1 dan 394.3 mmatau 1.7 mm hari-1 (Gambar 4a,b). Kebutuhan airsebesar itu menunjukkan bahwa tanaman jarakrelatif tahan terhadap kekeringan.

2.3. Pengaruh Perubahan Iklim terhadapProduksi Jarak Pagar

Telah diketahui bahwa di samping faktor genetik,pertumbuhan dan perkembangan tanaman jarakpagar sangat dipengaruhi oleh kondisi lingkunganseperti yang dikemukakan oleh Makkar & Becker(1997).

Dampak kekeringan pada tanaman jarak menurutRivaie (2007) dapat dilihat pada KIJP diAsembagus, Situbondo, Jawa Timur, yang terletakdi daerah yang beriklim kering dengan curah hujan 1 100 mm/th. Di kebun ini pertumbuhan tanamanselama musim kemarau (Juni-Agustus 2006) cukupterganggu, tanaman secara keseluruhan terlihatlayu. Meskipun kebun ini sudah mendapatpengairan secukupnya, tetapi masih belum mampumengalahkan pengaruh intensitas radiasi suryayang tinggi disertai angin yang kencang selamabeberapa bulan musim kemarau. Pengaruh yangkuat kedua faktor iklim tersebut mengakibatkankehilangan air yang tinggi, baik melalui stomatadaun maupun dari permukaan tanah langsung, yangberakibat pada defisit air yang cukup besar padadaerah perakaran tanaman. Pada tanaman yangbaru dipanen, daunnya gugur disertai denganpercabangan yang agak rusak. Pada kondisidemikian tentu sangat sulit diharapkan tanamandapat segera bertunas kembali sekaligusmenghasilkan pembungaan. Selain karenakekurangan air, kondisi di atas diduga jugadisebabkan karena banyak unsur-unsur hara yangterkuras oleh panen besar sebelumnya.

400600800100012001400160018002000

Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sep Okt Nop DesWaktu Tanam

Peubah ikli

m

Curah Hujan(mm)Q Int (MJ m-2)



(a) (b)

(c)Gambar 3. Simulasi respon tanaman jarak terhadap pengurangan radiasi surya sebesar 20% terhadap

AGB dan biji (a), ILD (b) dan fase perkembangan, s (c).Figure 3. Simulation of jatropha responds to radiation depletion about 20% to AGB and seed (a), LAI (b)

and development stage, s (c).

(a) (b)Gambar 4. Simulasi respon tanaman jarak akibat pengurangan radiasi surya sebesar 20% terhadap KAT (a)

dan ETa (b).Figure 4. Simulation of jatropha responds to radiation depletion about 20% to SWC (a) and ETa (b).

0123456

104 124 144 164 184 204 224 244 264 284 304 324Julian date

Biomass (

t ha-1 )

AGBAGB-Radiasi 20%BijiBiji-Radiasi 20%

0.01.02.03.04.05.06.07.0

104 124 144 164 184 204 224 244 264 284 304 324Julian date

Indeks lu

as daun,

ILD (un

itless)

ILDILD-Radiasi 20%

0.000.100.200.300.400.500.600.700.800.901.00

104 124 144 164 184 204 224 244 264 284 304 324Julian date

Fase pe

rkembangan (s)

ss - Radiasi 20%

150.0200.0250.0300.0350.0400.0

104 124 144 164 184 204 224 244 264 284 304 324Julian date

Kandun

gan air

tanah, 0

-100 cm

(mm)

KATKAT-Radiasi 20%KLWP 0.0

100.0200.0300.0400.0500.0600.0700.0

104 124 144 164 184 204 224 244 264 284 304 324Julian date

Evapotr

anspirasi (m

m)

ETa - RadiasiETa - Radiasi 20%

Gusti Rusmayadi


Dalam simulasi ini dibuat tiga skenarioberdasarkan pendekatan di atas denganmengkombinasikan antara curah hujan dan suhuudara, yaitu skenario I (curah hujan berkurang 5%dan suhu naik 1C), skenario II (curah hujanberkurang 10% dan suhu naik 2C) dan skenario III(curah hujan berkurang 15% dan suhu naik 3C).Tindak agronomis yang dilakukan adalah denganpemupukan 130 kg Urea ha-1. Hasil simulasimasing-masing skenario terhadap biomassa dan bijiditunjukkan dalam gambar 5.

Penurunan biomassa jika terjadi pengurangancurah hujan peningkatan suhu udara dari kondisisekarang masing-masing sebesar 20% padaskenario I, 44% pada skenario II dan 78% padaskenario III. Sementara itu, penurunan hasil bijimasing-masing sebesar 17%, 41% dan 74%.

Pada skenario pengurangan curah hujan sampai15%, air hujan masih mencukupi (di atas 500 mm)untuk pertumbuhan tanaman jarak, namunpeningkatan suhu udara sampai dengan 3C,mengakibatkan umur tanaman menjadi lebih pendek(Gambar 6a,b). Umur tanaman yang lebih singkatdan suhu yang tinggi menyebabkan fotosintat yangditumpuk menjadi berkurang sehingga berdampakpada pengurangan biomassa dan biji (Gambar3a,b).

Pengujian kehandalan model telah dilakukan danmenunjukkan bahwa ketepatan prediksi modelterhadap percobaan lapang baik untuk faseperkembangan tanaman masing-masing sekitar 93dan 79%, sehingga aplikasi model dilakukan denganstrategi variasi waktu tanam, pengurangan radiasisurya, dan dampak perubahan iklim. Waktu tanamyang terbaik untuk penanaman pada tahun pertamaadalah antara bulan Maret sampai dengan Juli.Tanaman penghasil minyak memerlukan radiasisurya yang lebih banyak dibandingkan dengantanaman penghasil karbohidrat, sehingga jika terjadipengurangan radiasi surya, maka terjadipengurangan biomassa dan hasil biji serta umurtanaman semakin panjang. Skenario pengurangancurah hujan di Bogor-Jawa Barat sampai 15% masihmencukupi untuk pertumbuhan jarak, namunpeningkatan suhu sampai 3C menyebabkan umurtanaman yang lebih singkat dan berdampak padapengurangan biomassa dan biji.

(a) (b)Gambar 5. Simulasi biomassa (a) dan hasil biji jarak di Bogor-Jawa Barat yang ditanam tanggal 14 setiap

bulan, pada kondisi curah hujan sekarang dan akan datang dengan 3 skenario.Figure 5. Biomass simulation (a) and Jatrophas seed in Bogor-Jawa Barat that planted every month 14

calendar day, with real condition rainfall and 3 scenarios generate rainfall

0.00.51.01.52.02.53.03.54.04.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Waktu Tanam

Biomassa

(t ha-1 )

AGBAGB-Skenario IAGB-Skenario IIAGB-Skenario III

00.050.10.150.20.250.30.350.4

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Waktu Tanam

Hasil bi

ji (t ha

-1 )

BijiBiji-Skenario IBiji-Skenario IIBiji-Skenario III



(a) (b)Gambar 6. Skenario pengurangan curah hujan dan peningkatan suhu udara (skenario III)-umur tanaman.Figure 6. Rainfall depletion scenarios and temperature increasing (IIIs scenarios) plant age.

SIMPULAN1. Aplikasi model merupakan salah satu bentukmanfaat pemodelan dalam penyusunan strategipengelolaan tanaman sebagai salah satu bentukadaptasi terhadap perubahan iklim.

2. Hasil simulasi menunjukkan bahwa tanamanjarak juga memerlukan waktu tanaman optimum,dosis pemupukan yang tepat, intensitas radiasisurya yang cukup, ketersediaan air dan suhuudara yang optimal untuk pertumbuhan danperkembangannya.

DAFTAR PUSTAKAAllen JC. 1976. A modified sine wave method for

calculating degree-days. Environ Entomol.5(3):388396.

Andrewartha HG. & Birch LC. 1973. The History ofInsect Ecology. Di dalam: History ofEntomology, eds. R.F. Smith, T.E. Mittler andC.N. Smith, 229-266. Annu Rev Inc. Palo Alto,CA.

Baskerville GL & Emin P. 1969. Rapid estimation ofheat accumulation from maximum andminimum temperatures. Ecol. 50(3):514517.

Bassetti P & Westgate ME. 1993. Water deficitaffects receptivity of maize silks. Crop Sci.33:279282.

Bey A & Las I. 1991. Strategi Pendekatan Iklimdalam Usaha Tani. Di dalam: Kapita Selektadalam Agroklimatologi. Bogor. Dirjen Dikti-Depdikbud.

Braak C. 1929. The Climate of Netherland Indies.English Summary Part 1 Verhandelingen No. 8KM Meteorologisch-Observatorium te Batavia.

Djufry F, Handoko & Koesmaryono Y. 2000. Modelfenologi tanaman kelapa sawit (Elaeisguineensis L.). J Agromet Indones. 15:3342.

Eskridge KM & Steven EJ. 1987. Growth curveanalysis do temperature-dependent phenologymodels. Agron J. 79:291297.

Gallagher JN & Biscoe PV. 1978. Radiationabsorption, growth and yield of cereals. J AgricSci. 91:4760.

Gardner FP, Pearce RB & Mitchell RL. 1991.Fisiologi Tanaman Budidaya. PenerjemahHerawi Susilo dan Subiyanto. Jakarta. UI Pr.

Handoko. 2007. Gandum 2000: PenelitianPengembangan Gandum di Indonesia. Bogor.SEAMEO BIOTROP.

ICRAF. 2003. Jatropha curcas. Agro-forestryDatabase.

Johnson IR & Thornley JHM. 1985. Temperaturedependence of plant and crop processes. AnnBot. 55:124.

Koesmaryono Y, Sangaji & June T. 2002. Akumulasipanas tanaman soba (Fagopyrum esculentumcv. Kitaware) pada dua ketinggian di iklimtropika basah. J Agromet Indones. 15(1):p813.

Mahmud Z. 2006. Kenapa harus Jarak Pagar.Infotek Jarak Pagar (Jatropha curcas L.).1(1):2.

0200400600800100012001400160018002000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Bulan

Curah

hujan (m

m)

CHCH-Skenario ICH-Skenario IICH-Skenario III 160

162

164

166

168

170

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Bulan

Umur t

anama

n (hari

)

Umur tanamanT-Skenario III

Gusti Rusmayadi


Makkar HPS & Becker K. 1997. Jatropha curcastoxicity: identification of toxic principle(s). Didalam: Garland, T , Barr A. C. (Eds) Toxicplants and other natural toxicants, Proc 5th IntSymp on Poisonous Plants, San Angelo,Texas, USA, May 19-23, New York. CAB Int:pp 554558.

Mehrotra R. 1999. Sensitivity of runoff, soil moistureand reservoir design to climate change incentral indian river basins. Climate Change.42:725757.

Ritchie JT. 1981. Soil water availability. Plant andsoil. 58:327338 .

Risbey JS. 1998. Sensitivity of water supplyplanning decisions to stream-flow and climatescenario uncertainties. Water Policy. 1:321340 .

Rusmayadi G. 2007. Estimasi efisiensi penggunaanradiasi Jarak Pagar (Jatropha curcas L.) untukparameter pemodelan tanaman. Agritek.15:165169.

Rusmayadi G, Handoko, Koesmaryono Y, &Goenadi DH. 2009. Efisiensi penggunaanradiasi surya untuk pemodelan pertumbuhandan perkembangan tanaman Jarak Pagar(Jatropha curcas L.). Agroscientie. 16:7889 .

Sinclair TR & Shiraiwa T. 1993. Soybean radiation-use efficiency as influenced by nonuniformspecific leaf nitrogen distribution and diffuseradiation. Crop Sci. 33:808812.

Steel RGD & Torrie JH. 1991. Prinsip dan ProsedurStatistika: Suatu pendekatan biometrik.Jakarta. PT. Gramedia Pustaka Utama.

Wahid P. 2006. Jarak Pagar dan Lingkungan.Infotek Jarak Pagar (Jatropha curcas L.). 1(5):18.

Zalom FG, Goodell PB, Wilson LT, Barnett WW &Bentley WJ. 1983. Degree-Days: TheCalculation and Use of Heat Units in PestManagement. Univ. California Division of Agricand Nat Resources Leaflet 21373.

strategi pengelolaan tanaman bioenergi

Documents