Potensi  Serangan  Hama  Wereng  Hijau  ( Empoasca sp.)  pada  Perkebunan  Teh Berdasarkan Skenario Perubahan Iklim
Potential of Green Leafhopper Attack ( Empoasca sp.) in Tea Plantation Based on Climate Change Scenarios
Dwi Adelianingsih, Rini Hidayati * , Yon Sugiarto Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 21 August 2019 Received in revised from 11 November 2019 Accepted 27 December 2019
doi: 10.29244/j.agromet.33.2.84-95

## Keywords:
CLIMEX 4.0
Ecoclimatic Index
Pest Suitabiliy RCP Climate Scenarios
A B S T R A C T
Pest growth is closely related to the climate conditions. This study aimed to analyze the impact of climate variability and climate change on the potential attack of green leafhopper ( Empoasca sp.) on tea plantations at PTPN VIII Gunung Mas. The analysis was carried out to calculate the value of Ecoclimatic Index (EI) based on the functions of the compare years and the compare location in CLIMEX model. Pest suitability in the future was projected using RCP 4.5 and 8.5 climate scenarios, which were derived from MIROC 5 and CCSM 4 climate model outputs. The result indicated that Gunung Mas Tea Plantation was suitable for Empoasca sp. growth. The EI value (58) in the baseline year (2012-2017) confirmed the suitability. Climate variability influences the suitability  for Empoasca  sp.  growth.  During  El-Niño,  the  EI  value  decrease substantially (~26%). On other hand, the EI value is projected to slightly increase in the future for both climate scenarios.

## PENDAHULUAN
Teh ( Camellia sinensis L.) merupakan salah satu komoditas sektor perkebunan yang memiliki peranan penting  sebagai  sumber  devisa  negara  non-migas. Ekspor  teh  Indonesia  menduduki  peringkat  ke-14  di dunia  dengan  volume  ekspor  mencapai  $118  juta pada tahun 2017, meningkat sebesar 1.04% dari tahun 2016  (Kementerian  Perdagangan,  2018).  Total produksi teh terbesar di Indonesia berasal dari Provinsi Jawa Barat dengan total produksi mencapai 103.9 ribu ton pada tahun 2017 (Direktorat Jenderal Perkebunan, 2017).
Fluktuasi  produksi  tanaman  teh  tidak  terlepas dari  pengaruh  faktor  iklim  dan  serangan  hama  dan penyakit. Hama Wereng Hijau ( Empoasca sp.) dikenal sebagai  hama  utama  pada  tanaman  kapas.  Namun sejak  Mei  1998 Empoasca sp.  tercatat  sebagai  hama baru  yang  menyerang  beberapa  perkebunan  teh  di Indonesia,  dan  menimbulkan  kerusakan  berat  di perkebunan  teh  Gunung  Mas  (Jawa  Barat).  Hal  ini didukung  oleh  penelitian  Wei  et  al.  (2015)  yang menyatakan bahwa Empoasca sp. banyak ditemukan
* Corresponding author: rinihidayati@apps.ipb.ac.id
pada tanaman teh di Asia. Pucuk daun teh merupakan bagian utama yang diserang oleh hama ini. Kerusakan yang  ditimbulkan  akibat  serangan Empoasca sp. berupa tepi daun yang menggulung dan timbul warna merah/kuning,  kemudian  mengering  atau  disebut dengan  efek  hopperburns  yang  dapat  berdampak pada  penurunan  kualitas  dan  bobot  hasil  panen tanaman (Azeez, 2017; Harun et al., 2019).
Pertumbuhan  dan  perkembangan  hama dipengaruhi  oleh  faktor  iklim.  Menurut  Laporan Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change (IPCC) tahun  2014,  rata-rata  suhu  permukaan  global  telah mengalami  peningkatan  berkisar  0.72 – 0.85 o C  sejak tahun  1850 – 2012.  IPCC  telah  menyusun  beberapa skenario  perubahan  iklim  untuk  mengetahui gambaran  perubahan  iklim  masa  depan  secara regional dan global hingga tahun 2100.
Representative Concentration Pathways (RCP) dikenal sebagai  skenario  perubahan  iklim  terbaru  yang disusun  oleh  IPCC  dalam Assessment  Report (AR  5). RCP disusun berdasarkan target konsentrasi emisi gas rumah kaca yang ingin dicapai (Faqih and Boer, 2013). Skenario  RCP  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini
yaitu  RCP  4.5  dan  RCP  8.5.  Skenario  RCP  4.5 mengasumsikan  adanya  kebijakan  untuk  membatasi emisi  gas  rumah  kaca,  sedangkan  skenario  RCP  8.5 mengasumsikan  tidak  adanya  kebijakan  yang membatasi  apapun.  Pada  total radiative  forcing , skenario RCP 8.5 mencapai lebih dari 8.5 Wm -2 pada tahun 2100 (Edenhofer et al., 2014).
Skenario  perubahan  iklim  RCP  dapat dimanfaatkan untuk memproyeksikan populasi hama dengan  menggunakan  pemodelan  Climatic  Index (CLIMEX).  Indeks  ini  merupakan  model  perangkat lunak  ( software )  yang  dikembangkan  pertama  kali oleh  CSIRO  ( Commonwealth  Scientific  and  Industrial Research Organitation ) pada tahun 1985 dan memiliki fungsi sebagai alat bantu untuk memprediksi potensi kesesuaian  spesies  hama  yang  berkembang  pada suatu wilayah berdasarkan informasi iklim, geografis, serta data fisiologi spesies hama tersebut (Kriticos et al.,  2015).  Analisis  potensi  serangan  hama  terhadap kondisi  iklim  dan  perubahan  iklim  masa  depan diharapkan  dapat  menjadi  sumber  informasi  dalam early  warning system  (peringatan  dini)  serta  dapat mendukung  penyusunan  manajemen  pengendalian hama yang lebih efektif.

## METODE PENELITIAN
Pelaksanaan  penelitian  ini  terbagi  dalam  dua tempat, yaitu pengambilan data sekunder berlokasi di Kebun  Gunung  Mas  1,  dan  PTPN  VIII  Gunung  Mas Bogor.  Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah laptop yang ter- install software Arcmaps 10.3, Ocean Data View (ODV), Microsoft Office, CLIMEX 4.0, Minitab 18,  dan  Google  Earth.  Data  yang  digunakan berupa data iklim observasi dan satelit, data kejadian ENSO,  data  geografi  wilayah,  rekapitulasi  serangan
hama, scenario perubahan iklim, serta parameter fisik hama.  Keenam  jenis  dan  sumber  data  tersebut diuraikan pada Tabel 1.
Data iklim observasi diunduh secara online pada website resmi BMKG untuk Stasiun meteorologi BMKG Citeko,  sedangkan  data  curah  hujan  diperoleh  dari data observasi Kebun Gunung Mas 1, PTPN VIII. Data satelit yang digunakan adalah data keluaran European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) yang  memiliki  resolusi  spasial  0.125 o x  0.125 o setara dengan  13.875  km  x  13.875  km.  Data  scenario perubahan iklim menggunakan RCP 4.5 dan 8.5 tahun 2050  yang  merupakan  proyeksi  dari Model Interdiciplinary Research on Climate 5 (MIROC 5) dan The  Community  Climate  System  Model 4  (CCSM  4). Masing-masing  model  proyeksi  memiliki  resolusi spasial  30 sec dengan  format  *tif  yang  diolah menggunakan software Arc Maps 10.3. Data Rekapitulasi serangan hama yang tersedia berupa data bulanan dan terbagi dalam tiga kategori (ringan, sedang, berat), sehingga untuk mendapatkan persentase intensitas serangan hama perlu dilakukan perhitungan nilai pembobotan. Menurut Tribowo et al. (2014) perhitungan persentase intensitas serangan (IS) dapat dihitung menggunakan Persamaan (1).
𝐼𝑆 = X1Y1+X2Y2+X3Y3 XY 𝑥100 (1)
dimana IS Intensitas serangan, X Luasan wilayah yang diamati,  Y  Jumlah  kriteria  skor  maksimum,  X1  Luas wilayah yang terserang ringan, Y1 Nilai 1 untuk kriteria serangan  ringan,  X2  Luas  wilayah  yang  terserang sedang, Y2 Nilai 2 untuk kriteria serangan sedang, X3 Luas  wilayah  yang  terserang  berat,  dan  Y3  Nilai  3 untuk kriteria serangan berat.
Tabel 1 . Data penelitian yang digunakan dalam penelitian.
No. Jenis Data Sumber Data 1. Data  geografi  wilayah  (Lat,  Lon  dan ketinggian) Hasil  digitasi  peta  Kebun  Gunung  Mas  I  yang  telah diproyeksi terhadap WGS  1984 UTM 48S dan di- clipping dengan  data  DEM  Alos  Palsar  beresolusi  12.5m https://vertex.daac.asf.alaska.edu . 2. Data iklim observasi tahun 2012 – 2017 (CH, RH, Tmax, dan Tmin) http://dataonline.bmkg.go.id dan  data  observasi  Kebun Gunung Mas I, PTPN VIII. 3. Data satelit tahun 2012 – 2017 (CH, RH, Tmax, dan Tmin)
http://apps.ecmwf.int/datasets/ . 4. Data  kejadian  ENSO  tahun  2012  -2017 mengacu pada nilai Oceanic Nino Index (ONI) http://origin.cpc.ncep.noaa.gov/product/ analysis_monitoring/enspstuff/ONI_v5. php. 5. Data  skenario  perubahan  iklim    RCP  4.5  dan 8.5 tahun 2050 http://worldclim.org/cmip5_30s . 6. Rekapitulasi serangan hama PTPN VIII Gunung Mas, Bogor 7. Parameter fisik hama Reineke and Hauck (2012); template wet-tropical CLIMEX

## Koreksi Data
Koreksi  dan  validasi  dilakukan  untuk mengetahui  ketepatan  data  satelit  terhadap  data observasi  lapang,  serta  dapat  meningkatkan  kualitas data  yang  akan  digunakan  (Mamenun  et  al.,  2014; Pires et al., 2016; Staffell and Pfenninger, 2016). Data stasiun observasi Citeko digunakan untuk koreksi data iklim ECMWF. Stasiun observasi Citeko dipilih karena memiliki jarak yang cukup dekat dengan wilayah kajian, yaitu sekitar 6 km. Data iklim ECMWF berada pada grid yang sama dengan wilayah Citeko dan wilayah kajian, sehingga hasil ECMWF terkoreksi diasumsikan sebagai data  iklim  wilayah  Citeko.  Validasi  untuk  setiap variabel iklim dilakukan dengan menggunakan model regresi  sederhana,  yang  akan  menghasilkan persamaan garis sebagai faktor koreksi. Faktor koreksi kemudian digunakan untuk mengoreksi data ECMWF dengan  memasukkan  data  ECMWF  ke  dalam persamaan  regresi  yang  telah  dihasilkan  untuk mendapatkan  nilai  ECMWF  terkoreksi.  Bentuk persamaan  regresi  disajikan  pada  Persamaan  (2) (Mamenun et al., 2014).
𝑌 = 𝑎𝑥 + 𝑏
(2)
dimana  y  ECMWF  terkoreksi  dan  x  data  iklim  satelit ECMWF.
Hasil  data  DEM  menunjukkan  ada  perbedaan ketinggian yang lebih tinggi di wilayah kajian sebesar ±400 mdpl dibandingkan stasiun observasi Citeko. Hal ini dapat berpengaruh pada perbedaan kondisi iklim diantara  kedua  tempat  tersebut.  Suhu  akan mengalami penurunan seiring dengan bertambahnya ketinggian  ( lapse  rate ).  Suhu  akan  mengalami penurunan  sebesar  0.645 o C  setiap  kenaikan ketinggian  100  m  (Lisnawati  et  al.,  2018).  Suhu  titik embun (Td) mengalami penurunan nilai sebesar 0.2 o C setiap kenaikan 100 m, yang dapat berpengaruh pada nilai  RH  (Ahrens,  2008).  Koreksi lapse  rate dilakukan terhadap  hasil  ECMWF  terkoreksi  di  wilayah  Citeko agar  didapatkan  hasil  ECMWF  terkoreksi  di  wilayah kajian.
Terdapat empat metode yang digunakan untuk menganalisis  tingkat  keakuratan  data  antara  data observasi dengan data ECMWF (data satelit) sebelum dan  sesudah  dilakukan  koreksi,  yaitu Root  Mean Squared  Error (RMSE,  Persamaan  3), Mean  Absolute Error (MAE, Persamaan 4), korelasi (r), dan relatif bias (Persamaan 5).
RMSE =√( 1 N ∑ (Data Satelit (i)-Data Obs(i)) 2 N i=1 ) (3)
MAE   = 1 N ∑ | Data Satelit (i)-Data Obs (i) | N i=1 (4)
𝑅𝑒𝑙. 𝐵𝑖𝑎𝑠  = ∑ (Data Obs (i)-Data Satelit (i))
N i=1 ∑ Data Obs (i)
N i=1 x100 (5)

## Input Data Iklim dan Wilayah Kajian
Fungsi CLIMEX yang digunakan pada penelitian ini adalah compare location dan compare years. Input data yang digunakan untuk fungsi compare  location terbagi menjadi dua file, yaitu file lokasi (LOC file) yang terdiri dari lintang, bujur dan ketinggian wilayah kajian. File  kedua  adalah  data  iklim  rata-rata  bulanan  (MET file)  terdiri  dari  data  curah  hujan,  suhu  maksimum, suhu  minimum,  dan  kelembaban  udara  pukul  9.00 (RH-9)  dan  jam  15.00  (RH-15)  yang  dibuat  pada software  microsoft  acces dengan  format  file  *mm. Fungsi compare years membutuhkan data iklim harian dengan  format  file  *.prn  yang  telah  dibuat  pada microsoft excel . Setelah di extract menggunakan Arc Maps, data skenario iklim RCP 4.5 dan 8.5 perlu diubah menggunakan file berekstensi *.mm sebagai input ke dalam  fungsi compare location. Running model menggunakan compare  location dilakukan  secara terpisah  antara    tahun baseline (2012-2017)  dengan tahun skenario iklim.
Input Parameter Fisik Hama Empoasca sp. Parameter  fisik  hama  yang  diperlukan  dalam pemodelan  CLIMEX  berupa  parameter  suhu  udara ( temperature  index ),  parameter  kelembaban  tanah ( moisture index ), serta stress index. Nilai ketiga para- meter fisik hama Empoasca sp. yang dapat dilihat pada Tabel 2.

## Analisis Nilai EI terhadap Potensi Serangan Hama
Nilai EI tersusun dari interaksi tiga indeks, yaitu Growth  Index (GI), Stress  Index (SI),  dan Stress Interaction Index (SX) yang secara umum juga menjadi output CLIMEX. Klasifikasi nilai EI (Koesmaryono et al., 2004),  yaitu:  (i)  0-25  tidak  sesuai,  (ii)  26-50  kurang sesuai, (iii) 51-75 sesuai, dan (iv) 75-100 sangat sesuai. Kriticos et al. (2015) menguraikan proses perhitungan nilai EI seperti pada Persamaan (6-10).
𝐸𝐼   = 𝐺𝐼𝑎 𝑥 𝑆𝐼 𝑥 𝑆𝑋 (6)
𝐺𝐼 𝐴 = 100 ∑ Giw 52 i=1 52 (7) GI W = TI W x MI W x LI W x DI W (8)
𝑆𝐼 =   (1 − 𝐶𝑆 100 ) (1 − 𝐷𝑆 100 ) (1 − 𝐻𝑆 100 ) (1 − 𝑊𝑆 100 ) (9)
𝑆𝑋 =   (1 − 𝐶𝐷𝑋 100 ) (1 − 𝐶𝑊𝑋 100 ) (1 − 𝐻𝐷𝑋 100 ) (1 − 𝐻𝑊𝑋 100 ) (10)
Tabel 2 Parameter Fisik hama Empoasca sp. Parameter Suhu Kode  Nilai Sumber Indeks Stres Kode Nilai Sumber Batas suhu bawah DV0 11 (Reineke and Hauck, 2012) Batas suhu stres dingin TTCS 11 Wet-tropical template CLIMEX 4.0 Batas bawah suhu optimum DV1 23 Laju stres dingin THCS 0 Batas atas suhu optimum DV2 25 Batas degree-day stres dingin DTCS 25 Batas suhu atas DV3 33 Laju stres dingin degree- day DHCS -0.002 Minimum Degree-day diatas DV0 PDD 0 Batas suhu stres panas TTHS 33 Batas bawah kelembaban tanah SM0 0.35 Wet-tropical template CLIMEX 4.0 Laju stres panas THHS 0.0002 Batas bawah kelembaban tanah optimal SM1 0.7 Batas degree-day stres panas DTHS 0 Batas atas kelembaban tanah optimal SM2 1.5 Laju stres panas degree- day DHHS 0 Batas atas kelembaban tanah SM3 2.5 Batas stres kering SMDS 0.25 Laju stres kering HDS -0.01 Batas stres basah SMWS 2.5 Laju stres basah HWS 0.002 dimana GI
A Annual Growth Index , SI Stress Index , dan SX Stress Interaction Indeks, GI A Annual Growth Index , GI W Weekly  Growth  Index ,  TI W Weekly  Temperature Index ,  MI W Weekly  Moisture  Index ,  LI W Weekly  Light Indeks , DIw Weekly Diapause Index, SI Stress Index , CS Cold  Stress ,  DS Dry  Stress ,  HS Hot  Stress ,  WS Wet Stress, CDX Cold-Dry  Stress  Interaction  Index ,  CWX Cold-Wet Stress Interaction Index , HDX Hot-Dry Stress Interaction Index , dan HWX Hot-Wet Stress Interaction Index .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Koreksi dan Validasi Data
Koreksi  data  ECMWF  dengan  data  observasi BMKG  Citeko  menghasilkan  persamaan  regresi  yang digunakan sebagai faktor koreksi. Koreksi dilakukan di
tiap  bulan  yang  sama  pada  periode  2012-2017, sehingga diperoleh dua belas faktor koreksi untuk tiap variabel  iklim.  Hal  tersebut  bertujuan  untuk meningkatkan  ketepatan  data  iklim  harian  dari  pola iklim  bulanan.  Tabel  3  menunjukkan  perbandingan nilai  korelasi  (r),  RMSE,  MAE  dan  relatif  bias  data ECMWF sebelum dan sesudah dikoreksi dengan data observasi periode 2012-2017. Keempat nilai tersebut bertujuan untuk merepresentasikan tingkat ketepatan data satelit terhadap data observasi (Mamenun et al., 2014).
Selisih  perbedaan  nilai  RMSE  dan  MAE  yang semakin  kecil  menunjukkan  nilai  data  iklim  setelah dikoreksi  menjadi  semakin  akurat  (Syaifullah,  2014). Nilai  RMSE  digunakan  untuk  mengetahui  besarnya penyimpangan  antara  data  model  prediksi  dengan data observasi (Akgül et al., 2016).
Tabel 3 Perbandingan nilai korelasi, RMSE, MAE dan relatif bias data ECMWF sebelum dan sesudah koreksi dengan data observasi BMKG Citeko periode 2012-2017. Variabel Sebelum Koreksi Sesudah Koreksi RMSE MAE r Relatif bias RMSE MAE r Relatif Bias Tmax 1.9 1.8 0.84 -7.21 0.3 0.2 0.95 0.001 Tmin 3.4 3.4 0.76 -19.96 0.2 0.2 0.93 -0.001 RH 9 12.8 10.9 0.92 12.03 1.2 0.9 0.95 0.0001 RH 15 17.1 11.0 0.92 11.28 1.2 0.9 0.95 0.001
Berdasarkan  hasil  analisis  statistika  yang disajikan pada Tabel 4 dapat diketahui bahwa masing- masing  variabel  mengalami  penurunan  nilai  RMSE, yaitu  sebesar  1.6 o C  untuk  Tmax,  3.2 o C  untuk  Tmin, 11.6% dan 15.9% untuk RH 9 dan RH 15. Nilai RMSE digunakan  untuk  mengetahui  besar  penyimpangan data  satelit  dengan  data  observasi  (Skawsang  et  al., 2019).  Nilai  MAE  merupakan  rata-rata  absolut  dari kesalahan estimasi, tanpa menghiraukan tanda positif atau  negatif.  Penurunan  MAE  sebesar  1.6 o C  untuk Tmax, 3.2 o C untuk Tmin, 10% untuk RH 9 dan 10.1% untuk  RH  15  dengan  nilai  korelasi  tiap  variabelnya mengalami  peningkatan  hingga  di  atas  0.90.  Nilai korelasi  (r)  yang  semakin  mendekati  1  menunjukkan semakin kuat hubungan antara kedua data (Syaifullah, 2014).  Relatif  bias  merupakan  persentase  nilai eror hasil estimasi terhadap nilai observasi. Nilai relatif bias pada  setiap  variabel  iklim  setelah  dilakukan  koreksi juga  mengalami    penurunan  mendekati  nol.  Secara umum data ECMWF terkoreksi mempunyai nilai yang semakin mendekati data observasi, hal tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Analisis  EI Berdasarkan  Perbedaan  Ketinggian Wilayah Kebun ( Compare Location )
Wilayah  Kebun  Teh  Gunung  Mas  1  secara keseluruhan  terdiri  dari  23  blok  kebun.  Berdasarkan data  DEM  ALOS/PALSAR  tiap  blok  kebun  memiliki variasi  ketinggian  yang  relatif  berbeda.  Pengelom- pokkan  area  blok  kebun  berdasarkan  ketinggian digolongkan  menjadi  tiga  kelas,  yaitu  wilayah  blok rendah (1064 – 1157 mdpl) , wilayah blok tengah (1158 – 1235 mdpl), dan wilayah blok tinggi (1236 – 1398 mdpl). Perubahan  ketinggian  dapat  berpengaruh  pada perubahan suhu dan RH. Kisaran sebaran suhu dan RH tahun  2012 – 2017  pada  wilayah  blok  rendah,  yaitu 17.8 – 23.1 o C  dengan  RH  86 – 93%,  wilayah  blok tengah, 17.4 – 22.7 o C dengan RH 87 – 94%, dan pada wilayah blok tinggi 16.8 – 22.1 o C dengan RH 89 – 96%. Fungsi compare location bertujuan untuk memberikan gambaran  umum  pola  distribusi  geografis  suatu spesies  berdasarkan  kondisi  iklimnya.  Tabel  4 menunjukkan  beberapa  luaran  utama  yang  disajikan pada  fungsi  ini,  meliputi  nilai Ecoclimatic  Index (EI), Growth  Index (GI), Moisture  Index (MI),  dan Temperature Index (TI).
.
Gambar 1 . Perbandingan data observasi, ECMWF, dan ECMWF terkoreksi variabel (a)Tmax, (b) Tmin, (c) RH 9, (d) RH15.
Tabel 4. Hasil luaran fungsi compare location perbandingan wilayah blok kebun.
Blok Kebun EI MI TI GI WS DS HS CS Wilayah Blok Rendah 57 71 81 57 0 0 0 0 Wilayah Blok Tengah 58 73 79 58 0 0 0 0 Wilayah Blok Tinggi 55 75 73 55 0 0 0 0
Jika,  nilai  keempat  indeks  tersebut  makin meningkat diatas 50 dan nilai indeks stres ( i.e. WS, DS, HS,  CS)  mendekati  0  menunjukkan  adanya  tingkat kesesuaian  hama  yang  semakin  tinggi.  Berdasarkan Tabel  5  nilai  indeks  pertumbuhan  spesies  di  suatu wilayah (GI) disusun oleh interaksi kedua nilai indeks yaitu, MI dan TI. Indeks Stres ( i.e . WS, DS, HS, CS) yang mendekati  nilai  0  menunjukkan  perkembangan spesies  hama  yang  tidak  terganggu.  Mengacu  pada deskripsi nilai kategori kesesuaian spesies yang tertera pada Tabel 2, dapat disimpulkan keseluruhan kondisi lokasi  PTPN  VIII  Gunung  Mas  1  pada  wilayah  blok rendah  hingga  wilayah  blok  tinggi  secara  umum dikategorikan “ sesuai ” untuk  perkembangan  hama Empoasca sp karena memiliki nilai GI dan EI diatas 50. Nilai  EI  terbesar  terdapat  pada  wilayah  blok  tengah, yaitu sebesar 58, kemudian diikuti wilayah blok rendah dan blok tinggi.
Analisis  EI Berdasarkan Skenario Perubahan Iklim
( Compare Location )
Analisis  skenario  perubahan  iklim  dilakukan untuk mengetahui respon kesesuaian hama Empoasca sp.  yang  terjadi  pada  tahun  2050  berdasarkan  hasil proyeksi RCP 4.5 dan 8.5 model CCSM 4 dan MIROC 5 pada  keseluruhan  wilayah  Kebun  Gunung  Mas  1 (Gambar  2).  Konsep  dasar  skenario  iklim  RCP didasarkan  pada  peningkatan  nilai radiative  forcing hingga tahun 2100. Peningkatan nilai radiative forcing sangat dipengaruhi oleh konsentrasi gas rumah kaca yang dapat berpengaruh terhadap variabel iklim suhu. Selama  tahun  2050  terdapat  tren  peningkatan  nilai Tmax  yang  terjadi  pada  akhir  musim  kemarau  (Jul – September)  dan  mulai  mengalami  tren  penurunan Tmax  seiring  dengan  peningkatan  curah  hujan (Oktober – Desember).  Tmax  pada  kedua  model skenario  iklim  RCP  4.5  dan  8.5  mencapai  kondisi tertinggi  pada  bulan  September  dengan  nilai  Tmax CCSM4 sebesar 26.9 o C (RCP 4.5), dan 27.4 o C (RCP 8.5), sedangkan Tmax MIROC 5 sebesar 26.7 (RCP 4.5) dan 26.9  (RCP  8.5).  Kondisi  curah  hujan  tertinggi  pada
kedua  model  skenario  iklim  terjadi  Bulan  November dengan nilai curah hujan RCP 4.5 dan 8.5 model CCSM 4  bernilai  sama,  yaitu  380  mm,  sedangkan  CH  pada MIROC5 sebesar 349 mm (RCP 4.5) dan 331 mm (RCP 8.5).
Fluktuasi  perubahan  suhu  yang  terjadi  tahun 2050 akan berpengaruh terhadap nilai TI sebagai salah satu penyusun nilai GI. Peningkatan suhu Tmax yang cenderung  menjauhi  batas  optimum  maksimum Empoasca sp.  berkembang  (DV2  =  25 o C),  akan berdampak  pada  penurunan  nilai  TI.  Nilai  MI  yang lebih  tinggi  dibandingkan  tahun baseline akan berpengaruh  pada  nilai  GI  dan  EI  lebih  besar  pada tahun proyeksi, meskipun terdapat penurunan nilai TI pada  tahun  proyeksi  (Tabel  5).  Berdasarkan  fungsi compare  location peningkatan  nilai  EI  pada  tahun 2050 untuk kedua jenis RCP dan model skenario iklim yang digunakan terhadap tahun baseline berada pada selang  yang  sama,  yaitu  selang  “sesuai”  untuk perkembangan hama Empoasca sp.
Analisis EI Berdasarkan Fungsi Compare Years Fungsi compare  years digunakan  untuk menganalisis  nilai  indeks  luaran  model  secara time series ,  sehingga  dapat  mengetahui  respon  hama terhadap  perubahan  faktor  iklim  harian.  Informasi potensi  kesesuaian  hama  berkembang  di  suatu wilayah dapat dilihat dari nilai EI. Nilai EI disusun dari interaksi indeks pertumbuhan (GI) dan indeks stres (SI). Pada  penelitian  ini  nilai  EI  memiliki  nilai  yang  sama dengan GI, karena luaran nilai penyusun SI ( i.e. CS, HS, DS,  dan  WS)  yang  mendekati  0  tidak  terlalu berpengaruh  terhadap  perubahan  nilai  EI.  Nilai  GI disusun  oleh  TI  dan  MI.  TI  menggambarkan  respon hama  terhadap  perubahan  suhu,  sedangkan  respon hama terhadap kelembaban tanah digambarkan oleh nilai MI. MI didasarkan pada asumsi kelembaban tanah (SM)  merupakan  faktor  yang  dominan  dalam menentukan  pertumbuhan  inang  (vegetasi)  yang berpengaruh  dalam  perkembangan  hama  di  suatu wilayah (Kriticos et al., 2015).
Tabel 5 Hasil luaran fungsi compare location tahun 2050-an menggunakan model proyeksi MIROC5 dan CCSM4.
Indeks Tahun 2012-2017 (Baseline) Tahun 2050-an RCP 4.5 RCP 8.5 MIROC5 CCSM4 MIROC5 CCSM4 EI 58 64 60 63 59 GI 58 64 60 63 59 TI 80 70 70 69 69 MI 73 91 87 91 87 WS 0 0 0 0 0 DS 0 0 0 0 0 HS 0 0 0 0 0 CS 0 0 0 0 0
Gambar 2 Fluktuasi (a) Tmax, (b) Tmin, (c) CH dan RH pada tahun baseline (2012-2017) dan tahun 2050 skenario iklim MIROC 5 ; Fluktuasi (d) CH dan RH, (e) Tmax, (f) Tmin pada tahun baseline (2012-2017) dan tahun 2050 skenario iklim CCSM4
Pertumbuhan daun yang tidak optimum dapat berdampak  pada  penurunan  hama  serta  mortality telur Empoasca sp.  dikarenakan  telur Empoasca sp. berkembang dalam jaringan tanaman (Erlandson and Obrycki,  2015).  Wilayah  Kebun  Gunung  Mas  1  yang memiliki karakteristik pola curah hujan monsun tropis dengan  ciri-ciri, penerimaan curah hujan yang tinggi pada akhir dan awal tahun. Kondisi curah hujan yang tinggi menjadi faktor yang kurang mendukung  yang dapat  menyebabkan  pencucian  hama.  Kondisi penurunan  intensitas  serangan  hama  juga  dijelaskan pada  Gambar  3a  yang  menunjukkan  terdapat penurunan  nilai  MI  yang  mendekati  0  dikarenakan adanya  peningkatan  nilai wet  stress (WS).  WS merupakan  respon  yang  dihasilkan  ketika  nilai  SM melebihi nilai SMWS. Persamaan nilai SM, MI dan WS di uraikan pada Persamaan (11-13).
𝑆𝑀 = Si-1 + P - E Smax
(11)
𝑀𝐼 =
{
1, jika SM1  <  SM  <  SM2
1  − (SM−SM2) (SM3−SM2) , jika SM2  <  SM  <  SM3 1  − (SM−SM0) (SM1−SM0) , jika SM0  <  SM  <  SM1
0 , jika SM  <  SM0 dan SM  >  SM3 (12)
dimana  MI Moisture  index, SM Soil  Moisture ,  Si-1 ketersediaan air tanah minggu sebelum, P curah hujan aktual,  E  evaporasi,  dan  S max ketersediaan  air maksimum.
𝑊𝑆 =   { (SM − SMWS)x HWS, jika SM  >  SMWS 0, jika SM  ≤  SMWS (13)
dimana  WS Wet  Stress, SM Soil  Moisture ,  SMWS tingkatan kelembaban tanah mulai terakumulasi, dan HWS laju akumulasi mingguan.
Berdasarkan  persamaan  nilai  SM,  peningkatan nilai  curah  hujan  akan  menaikkan  nilai  P 1 dan peningkatan  nilai  RH  dapat  menurunkan  nilai
evaporasi  (Ei),  kedua  variabel  ini  dapat  berpengaruh pada kenaikan nilai SM. Kenaikan nilai WS terjadi pada bulan Januari tahun 2013, 2014, 2017, Februari tahun 2014 dan 2017, serta November 2015 (Gambar 5 (a)). Pada saat kejadian WS, kondisi curah hujan memiliki nilai yang cukup tinggi > 200mm , yaitu 912, 1092, 287, 460, 750, dan 586 mm dengan nilai RH > 90%.
Berbeda dengan indeks penyusun GI yang lain, mayoritas nilai TI berada pada rentang nilai diatas 0.7 dengan  fluktuasi  yang  relatif  konstan  dari  bulan  ke bulan  (Gambar  3b).  TI  akan  bernilai  1  pada  rentang kondisi  optimum Empoasca sp.  berkembang  (DV1 – DV2). Meskipun nilai TI berada pada rentang nilai yang konstan  diatas  0.7,  adanya  penurunan  nilai  MI  yang rendah pada bulan tertentu tahun 2012 – 2017 akan berpengaruh  pada  penurunan  nilai  indeks  pertum- buhan hama (GI).
Nilai  EI  memberikan  gambaran  kesesuaian perkembangan  hama  dari  informasi  geografis  dan variabel  iklim  di  suatu  wilayah.  Adanya  variabilitas iklim  seperti  ENSO  dapat  mempengaruhi  fluktuasi perubahan  nilai  EI  (Gambar  6).  Pada  penelitian  ini, kejadian ENSO ditunjukkan dengan nilai Oceanic Nino Index (ONI)  yang  dikembangkan  oleh  NOAA.  ONI dibuat  berdasarkan  analisis  anomali Sea  Surface Temperature (SST) tiga bulanan pada wilayah Nino 3.4 yaitu 5º LU - 5º LS, 120 - 170º BT (Abeysekera et al., 2019; Sarvina and Sari, 2017) SST pada wilayah Nino 3.4  telah  banyak  digunakan  sebagai  indikator variabilitas iklim di Indonesia (Pan et al., 2018; Surmaini et al., 2015; Syamsuddin et al., 2016). Penentuan fase ENSO  berdasarkan  indeks  ONI  ditentukan  pada threshold ±  0.5 o C.  Tahun  dengan  nilai  ONI ≥ 0.5 selama lima bulan berturut-turut didefinisikan sebagai tahun  El-Nino,  sebaliknya ≤ -0.5  dianggap  sebagai tahun  La-Nina  (Nabilah  et  al.,  2017;  Surmaini  et  al., 2015).
Suhu  permukaan  laut  tidak  secara  langsung dalam waktu bersamaan mempengaruhi curah hujan, misalnya  SST  bulan  Oktober  belum  tentu  hanya mempengaruhi  curah  hujan  bulan  Oktober,  namun kemungkinan  besar  curah  hujan  bulan  Oktober  juga dipengaruhi oleh SST 1 atau 2 bulan sebelumnya ( time lag ) (Yadnya  et  al., 2015).  Luaran  indeks ONI berupa nilai  rata-rata  per  tiga  bulanan  sehingga  diperlukan analisis  yang  mempertimbangkan  faktor lag untuk melihat  hubungan  antara  faktor  prediktor  dan prediktannya.  Hubungan  EI  dengan  ONI  dinyatakan melalui skenario tenggang waktu ( time lag ) yaitu, lag 0  :  EI  bulan  ini  dipengaruhi  oleh  rata-rata  ONI  tiga bulanan dimana bulan terakhir sama dengan periode EI, lag 1 dan 2: EI bulan ini dipengaruhi ONI rata-rata tiga  bulanan  dimana  bulan  terakhir  merupakan periode satu dan dua bulan sebelum periode EI. Nilai
korelasi  tertingi  akan  menunjukkan  hubungan  yang paling erat antara dua variabel pada lag -x. Selang  kepercayaan  yang  digunakan  dalam analisis  korelasi  yaitu  95%  ( α =  0.05).  Kriteria  nilai korelasi  (r)  berkisar  antara  -1  hingga  1  yang dideskripsikan  pada  Lampiran  5  dan  akan  signifikan jika  nilai  P-value  <  0.05.  Tanda  positif  dan  negatif menunjukkan  arah  kedua  variabel.  Tanda  positif artinya  kenaikan  variabel  x  akan  diikuti  dengan kenaikan variabel y, dan sebaliknya jika tanda negatif maka  kenaikan  variabel  x  akan  diikuti  dengan penurunan  variabel  y  (Krzywinski  and  Altman,  2015). Berdasarkan  analisis  korelasi  hubungan  antara  nilai ONI dan EI bulanan yang telah dilakukan pada lag 0, 1 dan  2,  ketiganya  menunjukkan  hubungan  yang signifikan karena P-value < 0.05 dengan nilai korelasi tertinggi  pada  saat lag 0  sebesar  -0.28  sehingga analisis  lebih  lanjut  akan  dilakukan  pada  saat lag 0 (Lampiran  6).  Besaran  luaran  nilai  korelasi menunjukkan  kedua  variabel  memiliki  hubungan terbalik yang nyata antar kedua variabel.
Pengukuran  NOAA  di  wilayah  Nino  3.4 memberikan  informasi  pada  akhir  tahun  2015  dan awal tahun 2016 terjadi peristiwa El-Nino kuat dan El- Nino lemah, ini ditunjukkan dengan indeks ONI yang meningkat  pada  bulan  Agustus  2015 mencapai  ≥1.5 hingga puncaknya pada bulan Februari 2016 dengan ONI  sebesar  2.5  yang  tergolong  kategori  El-Nino sangat kuat, kemudian nilai ONI terus menurun hingga mencapai  kategori  El-Nino  lemah  pada  bulan  Juni 2016,  sementara  itu  kondisi  tahun  2012-2014  dan tahun  2017  cenderung  fase  normal  (Gambar  3c)). Fenomena El-Nino dapat berdampak pada penurunan curah hujan beberapa daerah di Indonesia (Athoillah et al., 2017).
Empoasca sp.  banyak  ditemukan  pada  musim kemarau (de Carvalho and de Oliveira, 2016), namun terjadinya  musim  kemarau  berkepanjangan  yang terjadi  pada  kondisi  El-Nino  di  akhir  tahun  2015 berakibat menurunkan nilai EI tahunan sebesar 20 dari tahun sebelumnya menjadi 43. Pengaruh ini dijelaskan pada  Gambar  3d  yang  menunjukkan  terjadi penurunan  curah  hujan  pada  bulan  Juni – Oktober tahun 2015, dibandingkan dengan bulan yang sama di tahun lainnya. Hal ini berdampak pada penurunan nilai MI  dan  mencapai  kondisi  terendah  pada  bulan September  2015,  dengan  nilai  MI  sebesar  0.02. Penurunan  nilai  MI  yang  merupakan  indeks pembentuk  GI  akan  berpengaruh  pada  penurunan nilai EI.
Fluktuasi  nilai  EI  tahunan  yang  disajikan  pada Gambar  3e  menunjukkan  tahun  2012 – 2017  secara umum tergolong kategori sesuai untuk perkembang- an  hama Empoasca sp.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan
peningkatan EI tiap bulan yang tinggi diiringi dengan peningkatan intensitas serangan hama diatas rata-rata, meskipun  terdapat  beberapa  periode  dimana kenaikan  nilai  EI  tidak  diiringi  dengan  peningkatan intensitas  serangan  hama.  Hal  ini  dapat  dikarenakan adanya  faktor  lain  selain  faktor  iklim  yang  tidak diperhitungkan kedalam model, seperti penyemprot- an  pestisida  dan  tembakau  secara  intensif  untuk pembasmian hama Empoasca.sp dilakukan oleh pihak lapang  PTPN  VIII,  adanya  perlakuan replanting (penanaman  kembali)  setelah  tahun  2014  yang
mengakibatkan  tahun  2015  banyak  tumbuh  daun muda  yang  disukai  oleh  hama,  serta  adanya  musuh alami. Gambar 3f menunjukkan tren hubungan nilai EI dengan  indeks  ONI  yang  menunjukkan  bentuk hubungan kuadratik. Dominasi sebaran EI diatas rata – rata  banyak  terjadi  saat  -0.5  <  ONI  <  0.5  (tahun normal)  dan  banyak  terjadi  penurunan  EI  di  bawah rata-rata ketika nilai ONI > 0.5 (El-Nino) dan ONI < - 0.5  (La-Nina).  Sebaran  penurunan  serangan  hama  di lapang saat kejadian El Nino ditunjukkan pada Gambar 6 dan cenderung lebih tinggi pada tahun normal.
Gambar 3 .  (a) Hubungan Wet Stress (WS), Soil Moisture (SM), dan Moisture Index (MI) bulanan,  (b) hubungan Growth Index (GI), Moisture Index (MI), dan Temperature Index (TI) bulanan, (c) fluktuasi nilai indeks ONI dengan EI, (d) hubungan curah hujan terhadap nilai MI, (e) Fluktuasi EI bulanan dan tahunan terhadap intensitas serangan dan (f) sebaran nilai EI terhadap ONI.
Gambar 4. Sebaran intensitas serangan wereng hijau pada: (a) tahun normal (2012-2013) sebelum r eplanting, (b) tahun normal 2014 ketika pemangkasan sebelum replanting, dan (c) tahun El-Nino (2015-2016) sesudah replanting di Kebun Teh Gunung Mas 1.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  nilai  luaran  fungsi compare  years dan compare location pada model simulasi CLIMEX 4.0 dapat diketahui potensi serangan hama Empoasca sp. pada  wilayah  Kebun  Gunung  Mas  1  secara  umum tergolong kategori sesuai untuk tahun 2012 – 2017 dan dari hasil compare location menunjukkan tidak terlihat perbedaan potensi serangan pada wilayah blok kebun tinggi dengan yang lebih rendah.  Hal ini ditunjukkan oleh nilai EI yang berada diatas 50.
Nilai  luaran compare  years menunjukkan  EI tahunan tertinggi terjadi pada tahun 2014 dengan nilai sebesar  63.  Nilai  EI  tahunan  >50  pada  seluruh  tahun pengamatan  kecuali  pada  tahun  2015.  Kejadian kemarau  berkepanjangan  yang  ditunjukkan  oleh kejadian  El-Nino  kuat  pada  tahun  2015  berpengaruh pada  penurunan  nilai  MI,  yang  memengaruhi  nilai  EI. Nilai  EI  tahunan  pada  tahun  2015  kurang  dari  50, tergolong ke dalam kategori kurang sesuai. Pada saat ONI > 0.5 (El-Nino), terjadi dominasi EI di bawah nilai rata-rata, dan ketika nilai ONI berada pada rentang -0.5 hingga 0.5 (normal) terjadi dominasi EI berada di atas rata-rata.
Hasil  indeks  keluaran  fungsi compare  location pada skenario perubahan iklim RCP 4.5 dan 8.5 pada tahun  2050-an  menunjukkan  terjadi  kenaikan  nilai  EI menjadi sebesar 64 dan 60 untuk model MIROC 5 serta 63 dan 59 untuk model CCSM 4 dibandingkan tahun baseline dengan  nilai  EI  sebesar  58.  Kenaikan  nilai  EI oleh skenario perubahan iklim mengindikasikan bahwa perubahan  iklim  dapat  meningkatkan  kondisi  yang optimal untuk perkembangan hama Empoasca sp.

## DAFTAR PUSTAKA
Abeysekera,  A.,  Punyawardena,  B.,  Marambe,  B., Jayawardena, S., Wickramasinghe, V., Senarathna, E., Wijerathna, S., 2019. Effect of El Niño Southern Oscillation  (ENSO)  events  on  inter-seasonal variability  of  rainfall  in  Wet  and  Intermediate zones of Sri Lanka 167, 14 – 27. Ahrens,  C.D.,  2008.  Meteorology  Today:  An Introduction  to  Weather,  Climate,  and  the Environment,  9th  Edition,  9th  edition.  ed. Cengage Learning, Belmont, CA.
Akgül, F.G., Ş eno ğ lu, B., Arslan, T., 2016. An alternative distribution  to  Weibull  for  modeling  the  wind speed data: Inverse Weibull distribution. Energy Convers. Manag. 114, 234 – 240. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2016.02.026
Athoillah,  I.,  Sibarani,  R.M.,  Doloksaribu,  D.E.,  2017.
Analisis spasial pengaruh kejadian El Nino kuat tahun  2015  dan  La  Nina  lemah  tahun  2016 terhadap kelembapan, angin dan curah hujan di indonesia. J. Sains Dan Teknol. Modif. Cuaca 6, 402 – 412. https://doi.org/10.29122/jstmc.v18i1.2140.g212
4
Azeez, O.M., 2017. Comparative plant resistance in fifty- five  tea  accessions,  camellia  sinensis  in  Ibadan, South West, Nigeria. J. Biopestic. 10, 146 – 153. de  Carvalho,  D.P.,  de  Oliveira,  H.N.,  2016.  Population fluctuation  of  Empoasca  sp.  (Hemiptera: Cicadellia)  in  a  physic  NUT  CROP  IN  MATO GROSSO DO SUL. Acta Biológica Colomb. 21, 81 – 85. https://doi.org/10.15446/abc.v21n1.45111
Direktorat  Jenderal  Perkebunan,  2017.  Statistik Perkebunan Teh Indonesia 2016-2018. Kementerian Pertanian, Jakarta.
Edenhofer, O., Pichs-Madruga, R., Sokona, Y., Farahani, E.,  Kadner,  S.,  Seyboth,  K.,  Adler,  A.,  Baum,  I., Brunner,  S.,  Eickemeier,  P.,  Kriemann,  B., Savolainen,  J.,  Schlömer,  S.,  von  Stechow,  C., Zwickel, T., Minx, J., 2014. Climate Change 2014 : Mitigation  of  Climate  Change  Contribution  of Working Group III to the Fifth Assessment Report of  the  Intergovernmental  Panel  on  Climate Change. Cambridge University Press, UK.
Erlandson, L.A., Obrycki, J.J., 2015. Population Dynamics of Empoasca fabae (Hemiptera: Cicadellidae) in Central  Iowa  Alfalfa  Fields.  J.  Insect  Sci.  15. https://doi.org/10.1093/jisesa/iev097
Faqih,  A.,  Boer,  R.,  2013.  Fenomena  Perubahan  Iklim Indonesia,  in:  Politik  Pembangunan  Pertanian Menghadapi Peerubahan Iklim. Badan Penelitian dan  Pengembangan  Pertanian,  Jakarta,  pp.  11 – 28.
Harun,  S.A.M.,  Pradhipta,  M.I.,  Achmad,  U.,  2019.
Perubahan  sosial  masyarakat  akibat  penurunan kualitas  padi  di  Desa  Wonojati  Kecamatan Jenggawah  Kabupaten  Jember.  SOCA  J.  Sos. Ekon. Pertan. 38 – 50. https://doi.org/10.24843/SOCA.2019.v13.i01.p0
4
Kementerian  Perdagangan,  2018.  Warta  Pengkajian Perdagangan. Badan Pengkajian dan Pengembangan Perdagangan.
Koesmaryono, Y., Amasih, A., Hanggoro, W., Impron, I., 2004. Uji coba aplikasi model CLIMEX 1.1 untuk menganalisis potensi penyebaran hama wereng batang coklat dan penggerek batang padi putih running test of CLIMEX 1.1 to analyze potency of rice pest distribution of brown planthopper and white  stem  borer.  Agromet  18,  58 – 67. https://doi.org/10.29244/j.agromet.18.2.58-67 Kriticos,  D.,  Maywald,  G.,  Yonow,  T.,  Zurcher,  E., Herrmann,  N.,  Sustherst,  R.,  2015.  CLIMEX Version  4:  Exploring  the  Effects  of  Climate  on Plants,  Animals  and  Diseases  |  InSTePP: International  Science  &  Technology  Practice  &
Policy [WWW Document]. URL https://www.instepp.umn.edu/products/climex- version-4-exploring-effects-climate-plants- animals-and-diseases (accessed 12.17.19).
Krzywinski,  M.,  Altman,  N.,  2015.  Multiple  linear regression  [WWW  Document].  Nat.  Methods. https://doi.org/10.1038/nmeth.3665
Lisnawati, L., Makmur, E.E.S., Permana, D.S., 2018. Profil Klimatologis  Lapse  Rate  Vertikal  di  Medan, Padang, Jakarta, Palu, dan  Ambon. J. Meteorol.
Dan Geofis. 18. https://doi.org/10.31172/jmg.v18i2.456
Mamenun,  M.,  Pawitan,  H.,  Sopaheluwakan,  A.,  2014.
Validasi dan koreksi data satelit TRMM pada tiga pola hujan di Indonesia. J. Meteorol. Dan Geofis. 15. https://doi.org/10.31172/jmg.v15i1.169 Nabilah,  F.,  Prasetyo,  Y.,  Sukmono,  A.,  2017.  Analisis pengaruh  fenomena  El  Nino  dan  La  Nina terhadap  curah  hujan  tahun  1998  -  2016 menggunakan  indikator  ONI  (Oceanic  Nino Index) (studi kasus : Provinsi Jawa Barat). J. Geod. Undip 6, 402 – 412.
Pan,  X.,  Chin,  M.,  Ichoku,  C.M.,  Field,  R.D.,  2018. Connecting  Indonesian  fires  and  drought  with the  type  of  El  Niño  and  phase  of  the  Indian Ocean Dipole during 1979 – 2016. J. Geophys. Res. Atmospheres 123, 7974 – 7988. https://doi.org/10.1029/2018JD028402
Pires, I.M., Garcia, N.M., Pombo, N., Flórez-Revuelta, F.,
Rodríguez, N.D., 2016. Validation Techniques for Sensor  Data  in  Mobile  Health  Applications [WWW Document]. J. Sens. https://doi.org/10.1155/2016/2839372 Reineke,  A.,  Hauck,  M.,  2012.  Larval  development  of Empoasca  vitis  and  Edwardsiana  rosae (Homoptera: Cicadellidae) at different temperatures  on  grapevine  leaves.  J.  Appl. Entomol. 136, 656 – 664. https://doi.org/10.1111/j.1439-
0418.2011.01699.x
Sarvina,  Y.,  Sari,  K.,  2017.  Dampak  ENSO  terhadap produksi dan puncak panen durian di Indonesia. J. Tanah Dan Iklim 41, 10.
Skawsang, S., Nagai, M., K. Tripathi, N., Soni, P., 2019. Predicting Rice Pest Population Occurrence with Satellite-Derived  Crop  Phenology,  Ground Meteorological  Observation,  and  Machine Learning: A Case  Study  for the Central Plain of Thailand. Appl. Sci. 9, 4846. https://doi.org/10.3390/app9224846
Staffell,  I.,  Pfenninger,  S.,  2016.  Using  bias-corrected reanalysis  to  simulate  current  and  future  wind power  output.  Energy  114,  1224 – 1239. https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.08.068
Surmaini,  E.,  Hadi,  T.W.,  Subagyono,  K.,  Puspito,  N.T.,
2015. Early detection of drought impact on rice paddies in Indonesia by means of Niño 3.4 index.
Theor. Appl. Climatol. 121, 669 – 684. https://doi.org/10.1007/s00704-014-1258-0
Syaifullah, M., 2014. Validasi data TRMM terhadap data curah  hujan  aktual  di  tiga  DAS  di  Indonesia.  J. Meteorol. Dan Geofis. 15. https://doi.org/10.31172/jmg.v15i2.180
Syamsuddin,  M.,  Sunarto,  S.,  Yuliadi,  L.,  2016.
Environmental variability associated with Eastern Little  Tuna  [Eutynnus  affinis  (Cantor,  1849)] catches: a case for the North Indramayu Waters, Java Sea. J. Teknol. 78. https://doi.org/10.11113/jt.v78.8195 Wei, Q., Hua-Yang, Y., Niu, C.-D., Yao, R., Wu, S.-F., Chen,
Z.,  Gao,  C.-F.,  2015.  Comparison  of  Insecticide
Susceptibilities  of  Empoasca  vitis  (Hemiptera: Cicadellidae)  from  Three  Main  Tea-Growing Regions  in  China.  J.  Econ.  Entomol.  108,  1251 – 1259. https://doi.org/10.1093/jee/tov063 Yadnya, I., Baskoro, W., Putra, M., 2015. Analisa time lag suhu permukaan laut yang berhubungan dengan curah  hujan  rata-rata  dasarian  di  Provinsi  Bali. Bul. Fis. 16, 40 – 48.