ANALISIS DATA KRITERIA KERUSAKAN AKIBAT PENGARUH DAMPAK PERUBAHAN IKLIM
TANAMAN PADI DIWILAYAH IP3OPT/LPHP PINRANG PROP. SULAWESI SELATAN Data MT.2002/2003 – 2011/2012
INSTALASI PENGAMATAN PERAMALAN DAN PENGENDALIAN OPT (IP3OPT) TIROANG – PINRANG
DINAS PERTANIAN TANAMAN PANGAN DAN HORTIKULTURA UPTD.BALAI PROTEKSI TANAMAN PANGAN DAN HORTIKULTURA PROPINSI SULAWESI SELATAN Juli 2012
KATA PENGANTAR
Pengaruh Dampak Perubahan Iklim (DPI) adalah salah satu resiko dalam budidaya tanaman dan merupakan salah satu factor pembatas dalam usaha peningkatan produksi tanaman pangan. Untuk menentukan
langkah – langkah dalam rangka mengantisipasi terjadinya
pengaruh DPI di suatu daerah diperlukan informasi tentang penyebaran dan kriteria tingkat kerusakan tanaman yang menjadi ancaman pada pertanaman padi.
Dengan informasi
tersebut usaha pencegahan dan pengendalian dalam rangka persiapan ancaman DPI dapat dilaksanakan dengan lebih terencana dan hasilnya akan lebih efektif dan dapat menekan kerusakan yang akan terjadi. Oleh karenanya, dalam rangka keperluan tersebut maka kami pimpinan IP3OPT/LPHP Tiroang Pinrang membuat pengolahan data/analisis data untuk membuat Peta kriteria Daerah/lokasi yang rawan terkena DPI untuk pertasnaman padii di wilayah IP3OPT/LPHP Pinrang Prop. Sulawese Selatan. Semoga hasil kerja ini
bisa bermamfaat bagi kita semua, khususnya di bidang
Perlindungan Tanaman khususnya dalam mengantisipasi bencana Banjir dan Kekeringan pada tanaman padi. Pinrang, 19 Juli 2012 Penyusun
( Ir.H. RUSLAN PATIHONG ) NIP. 19580925 198303 1 009
DAFTAR ISI Halaman KATA PENGANTAR ………………………………………………………………………………..…………
i
DAFTAR ISI ………………………………………………………………………………………….…………..
ii
PENDAHULUAN ……………………… ……………………………………………………..………………
1
Latar Belakang …………………………………………………………………………….…………………..
1
Tujuan ……………………………………………………………………………………….…………………….
1
PELAKSANAAN ………………………………………………………………………………………………..
2
Waktu dan Tempat ………………………………………………………………………………………….
2
Istilah dan Batasan ……………………………………………………………………………..…………..
2
Pengolahan Data …………………………………………………………………………………….……….
3
Analisis Data ……………………………………………………………………………………….……………
4
HASIL DAN PEMBAHASAN …………………………………………………………………….………….
9
Kategori Daerah Bencana alam dan Serangan OPT Tanaman Padi ..………………….
10
LAMPIRAN LAMPIRAN……………………………………………………………………………..……………..
PENDAHULUAN LATAR BELAKANG Dampak Perubahan Iklim (DPI) merupakan salah satu hambatan dalam usaha peningkatan produksi pangan selama ini. Berdasarkan tingkat kerusakan yang diakibatkan pengaruh DPI di Wilayah IP3OPT Pinrang Propinsi Sulawesi Selatan, ada 2 kendala pada tanaman padi diantaranya adalah banjir dan Kekeringan. Berdasarkan frekuensi dan tingkat
kerusakan pengaruh DPI,
pada wilayah
Kecamatan dari setiap Kabupaten mempunyai kategori kerusakan yang berbeda – beda. Oleh karena itu, tindakan yang paling tepat dalam mengantisipasi dan pengendaliannya adalah didasarkan pada prioritas kategori tersebut.
Sehubungan dengan hal tersebut
maka perlu disusun strategi dalam mengantisipasi dan pengendalian pengaruh DPI yang tepat, terencana berdasarkan kategori daerah /lokasi sehingga akan lebih efektif dan efisien dalam penanganan. Sebelum menyusun strategi pengendalian dilapang, maka akan dilakukan analisis data kategori kerusakan banjir dan kekeringan
untuk menentukan kategori adalah
kerusakan berdasarkan kriteria – criteria yang telah ditetapkan. Hasil analisis akan disajikan dalam bentuk peta penyebaran OPT yang dilengkapi dengan tabulasi data yang disusun menurut Kecamatan disetiap Kabupaten/Kota di Wilayah IP3OPT/LPHP Pinrang, Propinsi Sulawesi Selatan. TUJUAN -
Menganalisis dan mengidentifikasi daerah sumber yang rawan terjadi kerusakan tanaman padi akibat pengaruh DPI di seluruh Kecamatan disetiap Kabupaten/Kota di wilayah IP3OPT/LPHP Pinrang, Propinsi Sulawesi Selatan.
-
Menyusun peta penyebaran daerah berdasarkan kategori serangannya (endemis, sporadic, potensial dan aman) terhadap pengaruh akibat DPI.
PELAKSANAAN Waktu dan Tempat Penentuan kategori kerusakan/serangan
dianalisis berdasarkan data historis
Kumulatif Luas Tambah Serangan (KLTS) bulanan selama kurun waktu 10 tahun (MT.2002/2003 – 2011/2012). Data yang dianalisis berasal dari 43 Kecamatan, 5 Kabupaten/Kota, yang merupakan hasil pengamatan selama kurun waktu 10 tahun. Istilah dan Batasan -
Dampak Perubahan Iklim (DPI) adalah semua pengaruh iklim/cuaca yang dapat merusak, mengganggu kehidupan atau menyebabkan kerusakan/kematian pada tanaman; termasuk didalamnya adalah Bencana Banjir dan kekeringan.
-
Luas Serangan (LS) adalah luas tanaman terserang yang dinyatakan dalam hektar, rumpun atau pohon.
-
Luas Tambah Serangan (LTS) adalah luas serangan baru yang terjadi atau yang ditemukan pada periode laporan.
-
Kumulatif Luas Tambah Serangan (KLTS) adalah penjumlahan luas tambah serangan pada tiap – tiap periode laporan; baik bulanan, musiman maupun tahunan.
-
Tingkat Serangan adalah tingkat kerusakan tanaman akibat serangan OPT yang ditentukan berdasarkan intensitas kerusakannya yang selanjutnya dikelompokkan ke dalam intensitas Ringan(R ), Sedang (S), Berat (B), dan Puso (P).
-
Terkena Serangan (T) adalah total luas kerusakan tanaman karena serangan DPI, termasuk didalamnya puso.
-
Puso (P) adalah tanaman yang menunjukkan gejala kematian akibat serangan DPIdengan tingkat kerusakan akibat DPI. 75 – 100%. Daerah Serangan adalah lokasi serangan DPI yang ditetapkan berdasarkan wilayah administrasi pemerintahan. endemis,
Daerah serangan dibagi ke dalam kategori daerah
3 -
sporadic, potensial, dan aman berdasarkan
Krtiteria rata – rata luas terkena
,Frekuensi serangan, dan proporsi puso. -
Kecamatan (KK) adalah batas wilayah administrasi pemerintahan yang menjadi satuan dalam analisis data dan pembuatan pemetaan disetiap Kabupaten/Kota.
Pengolahan Data 1. Rekapitulkasi dan tabulasi data Data direkap dalam bentuk tabulasi database yang disesuaikan dengan kebutuhan analisis. Tabulasi disusun dalam bentuk data historis bulanan selama 10 (sepuluh) tahun dalam kolom table dan banyaknya data (nama KK) disusun dalam baris. 2. Verifikasi data Verifikasi data
sangat
diperlukan
dalam
manajemen
database,
untuk
mengidentifikasi adanya kehilangan dan/atau kesalahan data, yang selanjutnya dilakukan perbaikan atau melengkapi data yang hilang. 3. Menghitung KLTS berdasarkan kategori Terkena dan Puso Jumlah dari seluruh tingkatan serangan (RSBP) dikelompokkan kedalam kategori Terkena (T), dan untuk tingkat serangan Puso dikelompokkan tersendiri dalam kategori Puso (P). 4. Perhitungan data serangan berdasarkan Musim tanam Untuk masing – masing data T dan P bulanan di jumlahkan menjadi data serangan musim hujan (MH) bulan April sampai September data musim kemarau (MK) bulan Oktober sampai Maret
4 ANALISIS DATA 1. Klasipikasi Rata – rata Terkena a . Menghitung rata – rata Terkena Rata – rata T dari masing – masing KK dihitung berdasarkan banyaknya musim yang Disertakan dengan rumus : 1
RTj
=
m
---------------------- E M i=1
Tij
RTj
= Rata – rata T untuk masing – masing KK-j
M
= Banyaknya musim tanam yang disertakan dalam analisis
Tij
= Luas T pada masing – masing KK-j disetiap musim – I
I
= 1,2,3,.., m musim
J
= 1,2,3,…., k KK
b. Menentukan kisaran klasifikasi rata-rata Terkena Kisaran klasifikasi RTj ditentukan berdasarkan ambang T (AT = rata –rata propinsi) yang dihitung dari rata – rata T berdasarkan banyaknya KK di propinsi Sulawesi Selatan yang di laporkan adanya serangan. Ambang T dihitung denan rumus :
1
AT
=
-----------------K
k
E j=1
RTj
5
AT = Ambang T (rata –rata T Propinsi RTj = Rata – rat T untuk masing – masing KK-j K
= Banyaknya KK yang dilaporkan terjadi serangan
J
= 1,2,3…., k KK
c.
Menghitung Standar Error dari Ambang Kendali Terkena Untuk menetapkan batasan kisaran RTj perlu dihitung standar Error (SE) dari AT sebagai batasan interval dengan rumus :
SE
S = ---------------k
SE = Standar Error dari AT S
= Standar deviasi dari AT
K
= Banyaknya KK yang dilaporkan terjadi serangan
d. Menentukan Kelas, Kisaran, Kriteria Rata –rata Terkena Berdasarkan nilai AT dan SE dapat ditentukan kelas, kisaran dan criteria RTj sebagai berikut :
Kelas RTj
Kisaran RTj
Kriteria
0
0
Tidak pernah terjadi
1
0 sampai AT – SE
Jauh dibawah rata-rata
2
AT – SE sampai AT
Dibawah rata –rata
3
AT sampai AT + SE
Di atas Rata – rata
6 2. Klasifikasi Frekuensi Serangan Banyaknya musim yang dilaporkan terjadi serangan pada masing – masing KK-j disebut frekuensi serangan (Fj). Dari 10 musim yang dianalisa maka nilai maksimal Fj adalah 10, maka berdasarkan nilai tersebut di buat kelas, kisaran dan criteria Fj sebagai berikut
Kelas F
Kisaran Fj
Kriteria
0
0
Tidak pernah terjadi
1
1–3
Pernah terjadi
2
4–6
Beberapa kali terjadi
3
7 – 10
Sering/terus terjadi
3. Klasifikasi Rasio Puso a. Analisa Rasio Puso Menghitung rasio P dari T untuk masing – masing kabupaten – j pada setiap musim (RPiJ) yang diikutkan dalam analisis dengan rumus :
RPij
Pij = ---------------------Tij
RPij
= Rasio puso untuk masing – masing KK-j setiap musim – i
Pij
= Luas P dimasing – masing KK-j pada setiap musim –i
Tij
= Luas T dimasing – masing KK-j pada setiap musim –i
I
= 1,2,3,… m musim
J
= 1,2,3, …, k KK
7
Nilai RPij berkisar antara o (nol = tidak pernah terjadi puso atau serangan yang terjadi termasuk intensitas ringan, sedang, berat) sampai 1 (satu = serangan dilaporkan seluruhnya terjadi puso). b. Analisis Rata – rata rasio puso Menghitung rata – rata rasio P untuk masing – masing KK (RRPj) berdasarkan banyaknya musim yang dilaporkan terjadi serangan (Fj) dengan Rumus
RRPj =
M E RPij I=1 ---------------------Fj
RRPj = Rata –rata rasio Puso masing – masing KK-j RPij = Rasio puso untuk masi g – masing KK-j setiap musim – i Fj
= Frekuensi serangan masing – masing KK-j
I
= 1,2,3,…, m musim
J
= 1,2,3,…., k KK
c. Menentukan kelas rasio Puso Berdasarkan nilai RRpj dapat ditentukan kelas rasio puso untuk masing – masing KK-j (KRRPj) sebagai berikut : Kelas, kisaran dan criteria rata – rata rasio puso :
Kelas RTj
Kisaran RTj
Kriteria
0
0
Tidak pernah terjadi
1
>0 – 0,25
Luas Puso 25 %
2
>0,25 – 0,50
Luas puso 25 – 50 %
3
>0,50 + 0,75
Luas Puso 50 – 75 %
8
4. Analisis Kategori Daerah Serangan Analisa kategori daerah serangan OPT untuk masing –masing KK-j ditentukan berdasrkan nilai klasiupikasi RTj, Fj, dan RRPj melalui 2 tahap berikur ini :
a. Menghitung rata – rata kelas daerah serangan untuk masing – masing KK – j (RKDS) dengan rumus sebagai berikut :
RKDSj = ( KRTj + KFj + KRRPj ) /3
RKDSj = Rata – rata kisaran daerah serangan masing – masing KK-j KRTj
= Kelas rata – rata Terkena masing – masing KK-j
KFj
= Kelas frekuensi serangan masing – masing KK-j
KRRPj = Kelas rata –rata Rasio Puso masing – masing KK-j J
= 1,2,3,…k KK
b. Menentukan kelas, kisaran dan criteria daerah serangan Berdasrkan nilai RKDSj maka dapat ditentukan kelas daerah serangan (kelas DSj), kisaran rata – rata kelas daerah serangan (Kisaran RKDSj) dan criteria daerah serangan untuk masing – masing kabupaten sbb :
Kelas DSj
Kisaran RKDSj
Kriteria
0
0
Aman
1
>0 – 1
Ptensial
2
>1 – 2
Sporadik
3
>2 + 3
Endemik
HASIL DAN PEMBAHASAN Kriteria daerah yang terkena pengaruh Dampak Pengaruh Iklim (DPI) Bencana alam banjir dan kekeringan pada tanaman padi untuk masing – masing kecamatan disetiap kabupaten/kota di wilayah IP3OPT/LPHP Pinrang, propinsi Sulawesi Selatan diperoleh dengan melihat kisaran nilai rata –rata kelas daerah serangan (RKDS) adapun kriteria daerah serangan yang ditentukan berdasarkan kisaran RKDS adalah Aman, Potensial, Sporadic, dan Endemic. Penilaian criteria daerah yang terkena pengaruh Dampak Pengaruh Iklim (DPI) tanaman Padi untuk masing – masing kecamatan disetiap Kabupaten/kota dilakukan dengan memperhatikan yaitu aspek yaitu: Luas terkena DPI, frekuensi serangan dan proporsi puso terhadap luas serangan . Berdasrkan hasil analisis data yang terkena pengaruh Dampak Pengaruh Iklim (DPI) Padi selama sepuluh tahun yang telah dilaksanakan, didapatkan hasil bahwa dari 43 Kecamatan dalam 5 Kabupaten / Kota di wilayah IP3OPT/LPHP Pinrang, Propinsi Sulawese Selatan pada umumnya beberapa kecamatan disetiap Kabupaten ada yang termasuk criteria daerah endemic terhadap bencana alam dan serangan OPT utama Padi baik pada musim hujan maupun musim kemarau. Hasil selengkapnya analisis data yang terkena pengaruh Dampak Pengaruh Iklim (DPI) padi dapat dilihat pada table dan Lampiran setiap kabupaten. Criteria daerah bencana alam dan serangan OPT utama Padi di wilayah Ip3OPT/LPHP Pinrang, Propinsi Sulawesi Selatan pada Musim hujan dan musim kemarau adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Kriteria lokasi tanaman padi tiap Kecamatan yang rawan KEKERINGAN MT.2012/2013 di wilayah IP3OPT Pinrang NO 1.
KABUPATEN PINRANG
KECAMATAN
KRITERIA
Wt. Sawitto
Sporadis
2.
Tiroang
Potensil
3.
Paleteang
Potensil
4.
Cempa
Potensil
5.
Duampanua
Sporadis
6.
Patampanua
Potensil
7.
Lembang
Potensil
8.
B. Lappa
Potensil
9.
Mt. Sompe
Endemis
10.
Mt. Bulu
Endemis
11.
Lanrisang
Sporadis
Suppa
Sporadis
Baranti
Sporadis
2.
P.Rijang
Sporadis
3.
Kulo
Sporadis
4.
MaritengaE
Potensil
5.
Sidenreng
Endemis
6.
Wt.Pulu
Potensil
7.
Pitu Riase
Potensil
8.
Pitu Riawa
Sporadis
9.
Dua Pitue
Potensil
10.
T.Limpoe
Sporadis
11.
P.Lautang
Sporadis
12. 1.
SIDRAP
1.
PARE PARE
Bacukiki
Aman
1.
BARRU
T. Riaja
Aman
2.
T.Tilau
Sporadis
3.
Barru
Aman
4.
Sop.Riaja
Sporadis
5.
Mal.Tasi
Endemis
6.
Balusu
7.
Aman Aman
Pujanantin Alla
Sporadis
2.
Baraka
Endemis
3.
Anggeraja
Sporadis
4.
Curio
Potensil
5.
Masalle
Aman
6.
Enrekang
Aman
7.
Cendana
Aman
8.
Maiwa
Sporadis
9.
Bungin
Potensil
11.
Baroko
Aman
1.
ENREKANG
WARNA PETA
Gambar 1. Kriteria lokasi Kecamatan yang rawan terjadi KEKERINGAN di Wilayah IP3OPT Pinrang MT.2012/2013
Keterangan : Endemis Sporadis Potensil Aman
Tabel 2. Kriteria lokasi tanaman padi tiap Kecamatan yang rawan BANJIR MT.2012/2013 di wilayah IP3OPT Pinrang NO 1.
KABUPATEN PINRANG
KECAMATAN
KRITERIA
Wt. Sawitto
Potensil
2.
Tiroang
Endemis
3.
Paleteang
Potensil
4.
Cempa
Sporadis
5.
Duampanua
Potensil
6.
Patampanua
Potensil
7.
Lembang
Potensil
8.
B. Lappa
Potensil
9.
Mt. Sompe
Sporadis
10.
Mt. Bulu
Potensil
11.
Lanrisang
Potensil
12.
Suppa
Aman
Baranti
Potensil
2.
P.Rijang
Sporadis
3.
Kulo
Potensil
4.
MaritengaE
Sporadis
5.
Sidenreng
Endemis
6.
Wt.Pulu
Sporadis
7.
Pitu Riase
Aman
8.
Pitu Riawa
Sporadis
9.
Dua Pitue
Sporadis
10.
T.Limpoe
Sporadis
11.
P.Lautang
Potensil
1.
SIDRAP
1.
PARE PARE
Bacukiki
Aman
1.
BARRU
T. Riaja
Aman
2.
T.Tilau
Sporadis
3.
Barru
Sporadis
4.
Sop.Riaja
Endemis
5.
Mal.Tasi
Sporadis
6.
Balusu
Sporadis
7.
Pujanantin Alla
Aman
2.
Baraka
Aman
3.
Anggeraja
4.
Curio
Aman
5.
Masalle
Aman
6.
Enrekang
Aman
7.
Cendana
Aman
8.
Maiwa
Endemis
9.
Bungin
Aman
11.
Baroko
Aman
1.
ENREKANG
Aman Potensil
WARNA PETA
Gambar 2. Kriteria lokasi Kecamatan yang rawan terjadi BANJIR di Wilayah IP3OPT Pinrang MT.2012/2013
Keterangan : Endemis Sporadis Potensil Aman
LAMPIRAN BENCANA KEKERINGAN
