Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 2: 470-478, July 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i2.1202

## Deteksi Pola Sebaran Penyakit Virus Kuning pada Tanaman Cabai Rawit Berbasis Analisis Geostatistika

## Detection of Yellow Virus Disease Patterns in Chili Plants Based on Geostatistical Analysis
Nabila Alysia Multazam, Herry Nirwanto  , Sri Wiyatiningsih
Agrotechnology Study Program, Agriculture Faculty, Universitas Pembangunan Nasional Veteran, Jawa Timur, Indonesia  Corresponding author email: herry_n@upnjatim.ac.id
Article history : submitted: January 21, 2023; accepted: July 28, 2023; available online: July 31, 2023
Abstract.  Cayenne  pepper  (Capsicum  frutescens L. )  is  a  commodity  with  high  economic  value  and  can  affect inflation in Indonesia. Yellow virus is a disease that often attacks cayenne pepper plants, causing the plant's leaves to turn yellow, curl and become small and the flowers to fall off.  This study aims to detect and determine the pattern of distribution of yellow virus disease using geostatistical analysis. The results of the geospatial analysis study showed that there was a pattern of disease distribution and the results of interpolation using the  Kriging method showed the presence of yellow to red foci which indicated the incidence of disease with the highest value as seen from the wide distribution of the yellow virus which was increasingly heterogeneous at certain locations. Keywords: cayenne pepper; geostatistics analysis; yellow virus
Abstrak. Cabai rawit ( Capsicum frutescens L.) merupakan komoditas yang memiliki nilai ekonomis tinggi dan dapat mempengaruhi inflasi di Indonesia. Virus kuning merupakan penyakit yang sering menyerang tanaman cabai rawit, mengakibatkan daun tanaman menguning, keriting dan, berukuran kecil serta bunganya bunganya rontok. Penelitian  ini  bertujuan  untuk    mendeteksi  dan  mengetahui  pola  sebaran  penyakit  virus  kuning  menggunakan analisis geostatistika. Penelitian ini menggunakan data analisis deskriptif dan diolah menggunakan program Excel 2010  dan  software  SGEMS.  Hasil  penelitian  analisis  geospasial  menunjukkan  terdapat  adanya  pola  sebaran penyakit dan hasil  interpolasi menggunakan metode Kriging Kriging yang menunjukkan adanya  foki berwarna kuning hingga merah yang menandakan insidensi penyakit dengan nilai tertinggi terlihat cukup luas atau menyebar sehingga sebaran penyakit virus kuning semakin heterogen pada lokasi tertentu.
Kata kunci: analisis geostatistika; cabai rawit; virus kuning

## PENDAHULUAN
Cabai  rawit  ( Capsicum  frutescens L.) merupakan salah satu komoditas hortikultura yang  cukup  penting  di  Indonesia(Noli  and Labukti,  2022).  Cabai  rawit  memiliki  nilai ekonomis  yang  cukup  tinggi  dan  strategis karena  dapat  mempengaruhi  inflasi  di Indonesia (Prihantini et al. , 2022). Produksi cabai rawit di Indonesia mengalami peningkatan  selama  periode  2016-2020 dengan  rata-rata  sebesar  13,6%  per  tahun (Badan  Pusat  Statistik,  2021).  Pada  tingkat regional di Kabupaten Mojokerto, Kecamatan  Dawarblandong  produksi  cabai rawit pada tahun 2020 mengalami penurunan yakni  sebesar  13,49%  dengan  realisasi produksi  58.047  ton  dari  hasil  produksi sebelumnya  sebesar  67.097  ton  (BKKBN, 2021). Produksi tanaman cabai rawit selama ini dibatasi oleh penyakit virus kuning yang ditularkan  oleh  vektor  kutu  kebul  ( Bemisia tabacci ) (Tuhumury & Amanupunyo, 2013).
Penyakit  virus  kuning  dapat  membuat tanaman  cabai  rawit  daunnya  berukuran kecil,  tanaman  tumbuh  kerdil,  warna  daun menguning  cerah,  bunga  menjadi  rontok, gejala  berat  tanaman  hanya  tersisa  batang dan  rating  saja  (Sudiono,  2013).  Upaya Pengendalian  Hama  dan  Penyakit  Terpadu (PHT)  dilakukan  dengan  teknik  monitoring di lahan secara langsung. Namun, penelitian yang  ada  saat  ini  hanya  sebatas  monitoring besarnya  intensitas  penyakit  dan  masih sedikit  penelitian  sebaran  penyakit  yang berbasis  geospasial,  oleh  karena  itu  perlu dilakukan penelitian sebaran penyakit dengan pendekatan geospasial menggunakan geostatistika. Informasi berbasis geostatistika  diperlukan  dalam  kegiatan monitoring  untuk  mendukung  pertanian presisi.
Geostastistik  adalah  salah  satu  bagian ilmu  statistika  yang  digunakan  untuk menganalisis dan memperkirakan nilai objek
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 2: 470-478, July 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i2.1202
yang terkait dengan data spasial berdasarkan dimensi dan koordinat data tersebut (Sari et al .,  2019).  Penelitian  sebelumnya  mengenai geostatistik seperti dikemukakan oleh (Belan et al. , 2018) yaitu untuk memperkirakan nilai insidensi  penyakit  dengan  mengetahui distribusi dan gejala penyakit hawar bakteri yang  disebabkan  oleh  bakteri Pseudomonas syrigae pada  tanaman  kopi  sehingga  hasil pola sebarannya diketahui secara acak. Salah satu  metode  dalam  geostatistika  adalah Variogram ,  yaitu  suatu  metode  yang digunakan untuk
mengukur
atau menggambarkan  karakteristik  pada  variabel diantara dua sampel data hasil pengamatan di lapangan  yang  letaknya  berada  pada  jarak tertentu  ( h )  (Kurniawan  &  Amri,  2019). Adapun komponen-komponen dalam variogram yaitu nugget effect , sill dan range (Sari et al ., 2019).
Kriging adalah  metode  analisis  data geospasial yang dimanfaatkan untuk memperhitungkan  korelasi  spasial  yang terdapat pada suatu data dengan memprediksi  besarnya  nilai  pada  suatu  titik yang tidak bersampel berdasarkan pada titik –  titik  sampel  sekitarnya  (Afif  &  Octova, 2019).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mendeteksi  dan  mengetahui  hasil  analisis geostatistika  dalam  menunjukkan  pola sebaran penyakit virus kuning.

## METODE
Penelitian dilaksanakan di Dusun Brejel
Lor, Desa
Pucuk, Kecamatan
Dawarblandong, Kabupaten Mojokerto. Waktu  pelaksanaan  pada  bulan  Juli  sampai Agustus  2022.  Alat  dan  bahan  yang digunakan  mistar,  kuadran  2m  x  2m,  tali rafia,  toples,  alat  tulis,  kamera handphone , Laptop  Dell  Inspiron  14,  Microsoft  Excel 2010, SGEMS dan tanaman cabai rawit yang bergejala penyakit virus kuning.
Penelitian  berdasarkan  data  analisis deskriptif  dengan  pengambilan  sampel perhitungan  pola  sebaran  yang  dilakukan secara purposive sampling pada luasan lahan ± 800 𝑚 2 yang terserang gejala virus kuning,
dimana pengambilan petak sampel menggunakan  kuadran  2  x  2 𝑚 2 yang berjumlah 30 kuadran. Pengamatan dilakukan  setiap  minggu  selama  2  minggu atau 2 kali pengamatan. Setiap kuadran terdiri dari 9-12 tanaman cabai rawit dan dilakukan perhitungan  insidensi  penyakit  virus  kuning seperti pada Gambar 1.
G ambar 1. Contoh ilustrasi pengambilan sampel menggunakan  kuadran  dengan  cara menghitung insidensi penyakit virus kuning. Simbol tanaman berwarna kuning menunjukkan tanaman terserang penyakit virus kuning dan warna hijau menunjukkan tanaman sehat.
Variabel pengamatan pada penelitian ini adalah  pola  sebaran  penyakit  virus  kuning yang  di  analisis  menggunakan  statistika deskriptif  dan  analisis  geospasial.  Variabel pengamatan yang digunakan pada penelitian ini adalah insidensi penyakit
Insidensi  penyakit.  Data  diperoleh melalui  perhitungan  jumlah  tanaman  cabai rawit  yang  tertular    penyakit  virus  kuning dibandingkan  dengan  tanaman  cabai  rawit yang  sehat  pada  tiap  kuadran  kemudian dicantumkan  ke  dalam  rumus  insidensi penyakit ( disease incidence ). Menurut (Tuhumury  &  Amanupunyo,  2013)  gejala penyakit  virus  kuning  berupa  daun  muda menguning  hingga  berwarna  kuning  terang, daun  menggulung  keatas  dan  tulang  daun menebal.  Menurut (Adhi et al ., 2019):
Insidensi penyakit = ∑ 𝑛 𝑁 x 100%
Keterangan: n: jumlah tanaman yang sakit; N: jumlah  tanaman  yang  diamati  dalam  satu kuadran yang berukuran 2 x 2 𝑚 2 .
Data  pengamatan  yang  didapatkan kemudian  diolah  menggunakan  aplikasi perangkat lunak yaitu Microsoft Excel 2010 dan  SGEMS.  Pengolahan  data  statistik deskriptif  menggunakan  perangkat  lunak Microsoft Excel 2010 untuk mengetahui nilai maksimum, nilai minimum, modus, rata-rata, median, varian, standar deviasi, dan koefisien variasi  berdasarkan  data  insidensi  penyakit virus  kuning  yang  ditularkan  oleh Bemisia tabaci di  lapang.  Data  yang  telah  diolah menggunakan Microsoft Excel 2010, selanjutnya dilakukan analisis secara geospasial  dengan  menggunakan  SGEMS. Pengolahan data geospasial dengan menggunakan  perangkat  SGEMS  yaitu berupa  titik  koordinat  X,  Y,  dan  Z.  Dimana titik X menunjukkan  arah timur (m),  titik Y menunjukkan  arah  utara,  dan  titik  Z menunjukkan insidensi penyakit (%).
Tahapan pengolahan data dengan perangkat  lunak  SGEMS  dimulai  dengan menentukan data semivariogram eksperimental  untuk  4  arah  sudut  yaitu  0°, 45°,  90°,  dan  135°.  Validasi  semiogram dilakukan  untuk  menentukan  nilai  melalui parameter-parameter  pada  semivariogram, seperti sill,  range ,  dan nuggect  effect . Selanjutnya dalam menentukan model semivariogram teoritis spherical,
eksponensial atau gaussian. Penentuan selanjutnya Ordinary Kriging untuk mendapatkan titik-titik yang belum diketahui nilainya (interpolasi data).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gejala dan Tanda Penyakit Virus Kuning
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa pada lokasi lahan cabai rawit sudah terdapat adanya  infeksi  virus  kuning.  Tanaman  yang terserang  virus  kuning  menunjukkan  gejala yang  ditemukan  di  lapang  pada  saat pengamatan  pada  tanaman  berumur  33  –  34 MST dengan ciri-ciri daun berwarna kuning cerah/pucat dan daun keriting dimulai daun- daun  pucuk  yang    meluas  berwarna  kuning jelas  hingga  tulang  daun  menebal  dan menggulung  ke  atas,  ukuran  daun  kecil, tanaman  tumbuh  kerdil,  bunga  rontok,  serta beberapa tanaman tinggal ranting dan batang saja  (gejala  berat).  Hal  ini  sesuai  dengan penelitian  sebelumnya  (Septariani et  al. , 2020)  yang  menyatakan  bahwa  tanaman cabai  rawit  yang  tertular  penyakit  virus kuning  menunjukkan  gejala  seperti  warna daun  menguning  berawal  dari  bagian  pucuk tanaman  atau  bagian  jaringan  daun  muda. Gejala  penyakit  virus  kuning  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. (A) Gejala dan (B) Vektor penyakit virus kuning
Tanda  pada  tanaman  cabai  rawit  yang tertular  virus  yaitu  pada  bagian  permukaan daun  ditemukan  vektor  kutu  kebul.  Bagian tanaman  yang  diserang  oleh  kutu  kebul
( Bemisia tabbaci ) antara lain pucuk tanaman, kuncup  bunga,  permukaan  daun  bagian bawah,  serta  batang  muda.  Keberadaan vektor kutu kebul merupakan faktor penting
A B
dalam epidemi penyakit virus kuning. Selain itu,  munculnya  penyakit  virus  kuning  dapat diakibatkan  oleh  beberapa  faktor  seperti pengolahan  tanah,  jarak  tanam,  pemupukan dan didukung dengan faktor lingkungan yang sesuai.
Analisis Pola Sebaran Penyakit Virus Kuning
Hasil pengamatan sebaran penyakit virus kuning didapatkan dari pengamatan purposive  sampling selama  dua  minggu. Langkah awal dalam mengolah data sebaran penyakit adalah secara nonspasial menggunakan perhitungan statistika deskriptif  di  lapangan.  Nilai  yang  dihitung antara  lain  nilai  minimum  dan  maksimum, modus,  rata-rata,  median,  varian,  standar deviasi, dan koefisien variasi. Hasil perhitungan  statistika  deskriptif  serangan penyakit  virus  kuning  ditunjukkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil statistika deskriptif selama dua minggu Parameter Statistik Deskriptif Parameter Insidensi Serangan Virus Minggu Ke- 1 (32mst)  2 (33mst) Nilai minimum 6.00% 7.00% Nilai maksimum 11.00% 12.00% Range 5.00% 5.00% Modus 8.00% 7.00% Rata – rata 7.90% 8.83% Median 8.00% 9.00% Varian 2.23% 2.35% Standar deviasi 1.49% 1.53% Koefisien variasi 0.18% 0.17%
Berdasarkan Tabel 1, nilai minimum dan maksimum  pada  minggu  pertama  hingga minggu kedua tingkat serangan paling rendah sebesar  6  %  dan  tingkat  serangan  paling tinggi  12%.  Nilai  modus  tingkat  serangan tanaman  cabai  rawit  pada  usia  32  MST  dan 33  MST  adalah  8%  hal  ini  menunjukkan bahwa tingkat serangan 8% mudah ditemui di lapangan.  Sedangkan  range  pada  kedua
pengamatan tersebut kisaran insidensi masih sama  5%,      menunjukkan  bahwa  insidensi serangan relatif sama.
Korelasi nilai minimum dan maksimum ini  berhubungan  dengan  nilai  modus  pada minggu  pertama yaitu 8% dan pada minggu kedua  sebesar  7%,  nilai  modus  memberi informasi  mengenai  kejadian  penyakit  yang mudah ditemui pada setiap pengamatan. Nilai kejadian serangan penyakit virus pada lahan ini  tergolong  ringan.  Serangan  penyakit tergolong  ringan  karena  pada  lahan  tersebut pola  tanam  yang  digunakan  pada  saat  fase generatif yaitu tanaman cabai rawit tumpangsari dengan tanaman kangkung . Hal ini sesuai penelitian sebelumnya (Arsi et al. , 2020)  yang  menyatakan  bahwa  tingkat serangan  penyakit  lebih  ringan  apabila tanaman  cabai  rawit  ditumpangsarikan dengan tanaman lain.
Karakteristik  suatu  data  dapat  dilihat berdasarkan dari nilai modus, median, varian dan  range.  Pada  hasil  pengamatan  minggu pertama  hingga  kedua  nilai  median  lebih besar  dibandingkan  dengan  nilai  modus, varian, dan range. Hal ini menandakan bahwa pola  sebaran  cenderung  tidak  normal  atau distribusi  tingkat  serangan  tidak  mengikuti kurva  normal.  Nilai  varian  dan  range  pada lahan  selama  pengamatan  pada  minggu pertama yaitu untuk nilai varian 2.23 dan nilai range  sebesar  5,  sedangkan  pengamatan minggu  kedua  yaitu  untuk  nilai  varian  2.35 dan nilai range sebesar 5.
Nilai  varian  pada  pengamatan  minggu pertama  dan  minggu  kedua  menunjukkan terjadinya peningkatan (ragam) pada serangan  penyakit  akan  tetapi  masih  kecil. Nilai range memberikan informasi pengamatan  pada  minggu  pertama  dan minggu  kedua  perkembangannya  relatif stabil atau tergolong sama.
Terjadinya  penyakit  pada  suatu  lahan dari waktu ke waktu mengalami peningkatan dilihat  dari  nilai  rata-rata  yang  didapatkan pada minggu pertama yaitu 7.9% dan minggu ke  dua  sebesar  8.83%.  Menurut  penelitian sebelumnya (Marianah, 2020) faktor lingkungan,  umur  tanaman,  dan  serangga
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 2: 470-478, July 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i2.1202
vektor  dapat  mempengaruhi  meningkatnya intensitas serangan penyakit.
Berdasarkan  hasil  data  statistika  yang didapatkan,  serangan penyakit virus kuning pada lahan ini masih tergolong ringan. Untuk hasil data pola sebaran yang menggunakan 30 kuadran  dipakai  untuk  analisis  geospasial dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Titik pola sebaran dengan menggunakan 30 kuadran

## Analisis Pola Sebaran Penyakit Virus Kuning Secara Geospasial
Analisis  geospasial  dilakukan  dengan pendekatan semivariogram dan terdapat tiga aspek  penting  yaitu nugge t, sill ,  dan range . Model  semivariogram  ada  tiga  model  yaitu Gaussian , Exponential ,  dan Spherical . Pemilihan  dari  ketiga  model  tersebut  dapat secara  kualitatif  dengan  melihat  kedekatan kurva model dengan nilai.
Hubungan  antara  tingkat  nilai  insidensi satu tempat ke tempat lain diukur menggunakan semivariogram. Hal ini sejalan dengan  penelitian  sebelumnya  (Amelia, 2016) yang menyatakan bahwa semivariogram  sering  dimanfaatkan  untuk memodelkan, menggambarkan atau mendeskripsikan  hubungan  spasial  dengan observasi. Pada penelitian ini untuk semivariogram eksperimen diplot kan dengan jarak  sumbu  x  dengan  sumbu  y.  Hasil penelitian semivariogram eksperimental tampak pada gambar silang merah (x). Model semivariogram  yang  tepat  untuk  mewakili pola  sebaran  penyakit  virus  kuning  pada lahan  pengamatan  adalah  model Spherical
yang dipakai untuk interpolasi spasial dengan Kriging .
Tabel 2. Hasil analisis pola sebaran penyakit virus kuning secara geostatistika
Minggu ke Nugget effect Sill Range max Med min 1 1 2.2 28 0 0 2 1 2.35 33.5 0 0
Nugget effect merupakan nilai data yang mempunyai  kesalahan  dalam  pengukuran dengan  nilai  semivariogram  yang    terdapat pada  lag  jarak  nol.  Nilai  nugget  dapat dieliminasi  dengan  mengurangi  jarak  antara titik – titik sampel (Amelia, 2016).
Nilai nugget pada  minggu  pertama  dan kedua  sama  yaitu  sebesar  1.  Nilai nugget effect menjadi indikator adanya keberagaman data.  Nilai  lebih  dari  0  berfungsi  untuk meningkatkan  kesesuaian  kurva  dalam pemodelan.  Menurut  (Guedes et  al. ,  2020) dalam penelitiannya menyatakan bahwa nilai nugget  yang    tinggi  digunakan  untuk menurunkan ketidakakuratan estimasi spasial.
Sill merupakan nilai semivariogram yang konsisten  pada  jarak  tak  terhingga,  yang dimana tidak ada lagi  hubungan dengan antar sampel (Amelia, 2016). Berdasarkan Tabel 2 nilai sill pada minggu pertama adalah 2.2 dan pada  minggu  kedua  sebesar  2.35.  Terlihat pada  tabel  nilai sill tersebut  bahwa  pada minggu  pertama  dan  kedua  mengalami peningkatan. Peningkatan nilai sill menunjukkan keheterogenan semakin meningkat  dan  menurunnya  homogenitas. Hasil tersebut menunjukkan sebaran penyakit virus  kuning  semakin  heterogen  atau mengelompok pada lokasi tertentu. Peningkatan  juga  terjadi  pada  range  dimana cenderung  semakin  tinggi  pada  setiap minggunya.
Range adalah  jarak  maksimum pada  tanda  titik  yang  ditunjukkan  dalam analisis variogram titik – titik yang memiliki korelasi  spasial  (Amelia,  2016).  Nilai  range pada  nilai  maksimum  pada  minggu  pertama
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 2: 470-478, July 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i2.1202
yaitu 28 dan pada minggu kedua sebesar 33.5. Semakin  tinggi  nilai  range  menunjukkan pengaruh suatu titik dalam menginfeksi titik lainnya semakin besar. Hal tersebut mengindikasikan  daya  pencar  patogen  yang semakin  tinggi.  Hasil  analisis  variogram minggu pertama disajikan pada Gambar 4 dan minggu kedua pada Gambar 5.
Gambar  4 .  Analisis  variogram  minggu pertama

## Analisis Pola Sebaran Penyakit Virus
Kuning Secara Kriging
Kriging adalah metode analisis geostatistika yang digunakan untuk
memperkirakan  nilai  pada  suatu  titik. Analisis  Kriging  dapat  menghasilkan  peta berdasarkan model semivariogram menunjukkan  interpolasi  atau  prediksi  nilai yang  tidak  tersampel.  Secara  spasial,  model interpolasi insidensi penyakit memperlihatkan  pola  sebaran  berupa  garis kontur. Hasil pengamatan selama dua minggu menunjukkan  peta  kontur  sebagaimana tampak pada Gambar 6, sedangkan hasil titik kuadran pola sebaran secara kriging nampak pada Gambar 7.
Gambar  5 .  Analisis  variogram  minggu kedua
Gambar  6. Analisis  pola  sebaran  penyakit  virus  kuning  secara  kriging  selama  dua  minggu pengamatan
Peta  kontur  terdiri  dari  empat  gradasi warna  utama  yaitu  biru,  hijau,  kuning,  dan merah.  Peta  kontur  selama  dua  minggu pengamatan  dapat  dilihat  bahwa  adanyanya foki  atau  bagian  berwarna  kuning  hingga merah yang merupakan insidensi dengan nilai
tertinggi  terlihat  cukup  luas  atau  menyebar pada  minggu  kedua.  Sedangkan  foki berwarna  biru  merupakan  insidensi  dengan nilai terendah atau tingkat kerusakan tanaman tidak parah.
Gambar 7. Titik pola sebaran penyakit virus kuning secara Kriging
Kontur  tersebut  menunjukkan  adanya kesesuaian  dengan  analisis  sebelumnya bahwa  kontur  pada  minggu  pertama  hingga minggu kedua  semakin heterogen, hal  dapat dilihat  dari  gambar  6.  dimana  bahwa insidensi penyakit virus kuning mengelompok  pada  lokasi  tertentu  atau bagian  barat.  Semakin  heterogen  diduga diakibatkan  oleh  faktor  lingkungan  dan biotik.  Varietas  cabai  rawit  yang  digunakan pada lahan penelitian ini memakai benih lokal yang  dimana  sangat  rentan  berbagai  ragam virus.  Hal  ini  sesuai  dengan  pernyataan (Tuhumury & Amanupunyo, 2013) menyampaikan  bahwa  tanaman  cabai  rawit dapat menginfeksi lebih dari satu jenis virus. Selain itu, jarak tanam yang digunakan pada lahan  penelitian  ini  yakni  50  x  50  cm sehingga tanaman cabai rawit dapat menularkan  virus  secara  mekanik  karena tanaman cabai rawit yang sakit bersinggungan  dengan  tanaman  cabai  rawit yang  sehat.  Hal  ini  sesuai  pernyataan  dari (Tuhumury  and  Amanupunyo,  2013)  bahwa penyebaran  penyakit  dapat  diakibatkan  oleh jarak tanam yang terlalu dekat antara tanaman yang  terserang  penyakit  dengan  tanaman yang sehat.
Berdasarkan  kontur  selama  dua  minggu pengamatan,  pola  sebaran  penyakit  virus kuning yang didapatkan adalah mengelompok.  Sulistiyowati et  al .  (2021) menyatakan bahwa faktor lingkungan seperti suhu dan kelembaban udara dapat
menyebabkan pola sebaran menjadi mengelompok.  Di  lahan  penelitian  ini  suhu berkisar antara 23°C-31°C dan  kelembaban rata-rata  78%.  Penyebaran  penyakit  virus kuning mengelompok sesuai dengan penelitian (Pramono, 2019) yang menyatakan bahwa  penyebaran  penyakit  virus  kuning cenderung mengelompok meskipun penyebaran  vektor  kutu  kebul  ( Bemisia tabbaci )  hampir  merata  di  seluruh  tanaman. Upaya pengendalian penyebaran virus kuning  yang  efektif  dengan  penekanan populasi serangga vektor kutu kebul ( Bemisia tabbaci )  yaitu    dengan  kultur  teknis, pengendalian  fisik  –  mekanis,  penggunaan insektisida selektif serta pengendalian hayati dengan menggunakan musuh alami B. tabaci (Dewi et al ., 2017).

## SIMPULAN
Pola  sebaran  penyakit  virus  kuning  di lahan  tanaman  cabai  rawit  di  Dusun  Brejel Lor,  Desa  Pucuk  secara  statistika  deskriptif dan  analisis  geospasial  adalah  secara mengelompok.  Hasil  analisis  geospasial menunjukkan adanya gejala dan pola sebaran penyakit  virus  kuning.  Hasil  statistika deskriptif  dan  peta  kontur  menunjukkan adanya  foki  berwarna  kuning  hingga  merah yang menandakan insidensi penyakit dengan nilai  tertinggi  terlihat  cukup  luas  atau menyebar  sehingga  sebaran  penyakit  virus kuning semakin heterogen.

## DAFTAR PUSTAKA
Adhi,  S.R.,  Widiantini,  F.  and  Yulia,  E. (2019) ‘Metode inokulasi buatan untuk menguji infeksi Peronosclerospora maydis penyebab penyakit bulai tanaman jagung’, Jurnal Agro , 6(1), pp. 77–85. Available at: https://doi.org/10.15575/4409.
Afif,  R.M.  and  Octova,  A.  (2019)  ‘Estimasi Sumberdaya  Bijih  Besi  Menggunakan Metode  Ordinary  Krigging  di  PT. Gamindra Mitra Kesuma, Kec. Sungai
Beremas, Kab. Pasaman Barat, Sumatera Barat’, Jurnal Bina Tambang , 4(3), p. ISSN: 2302-3333. Amelia,  R.  (2016)  ‘Analisis  Spasial  Data Tahanan Konus Menggunakan Metode Ordinary  Kriging  (  Ok  )’, Jurnal Fropil , 4(1), pp. 65–73.
Arsi,  A. et  al. (2020)  ‘Pengaruh  Teknik Budidaya  terhadap  Serangan  Penyakit pada Tanaman Cabai Rawit (Capsicum frutescens L.) di Kecamatan Lempuing, Kabupaten Ogan Komering Ilir’, Kaos
GL  Dergisi ,  8(75),  pp.  147–154. Available at: https://doi.org/10.1016/j.jnc.2020.1257 98%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.smr.2
020.02.002%0Ahttp://www.ncbi.nlm.n ih.gov/pubmed/810049%0Ahttp://doi. wiley.com/10.1002/anie.197505391% 0Ahttp://www.sciencedirect.com/scien ce/article/pii/B9780857090409500205 %0Ahttp:
Badan  Pusat  Statistik  (2021)  ‘Statistik Hortikultura  2020’, Badan  Pusat Statistik , (88), pp. 23–26. Available at: https://www.bps.go.id/publication/. Belan,  L.L. et  al. (2018)  ‘Geostatistical analysis  of  bacterial  blight  in  coffee tree  seedlings  in  the  nursery’, Summa Phytopathologica , 44(4), pp. 317–325. Available at:
https://doi.org/10.1590/0100-
5405/179559.
BKKBN  (2021)  ‘Laporan  Kinerja  Instansi Pemerintah  BKKBN  Tahun  2020’, Laporan [Preprint], (63).
Dewi,  R.,  Andadari,  L.  and  Maharani,  K.E. (2017)  ‘Tinjauan  Bioekologi  dan Pengendalian Hama Kutu Kebul (Bemisia  tabaci  Genn.)’, Prosiding Seminar Nasional PEI , pp. 40–45. Guedes,  L.P.C. et  al. (2020)  ‘NUGGET EFFECT INFLUENCE ON SPATIAL
VARIABILITY OF
AGRICULTURAL DATA Spatial variability description of soil chemical properties  by  thematic  maps  depends substantially  on  suitable  geostatistical models  .  One  of  the  parameters
composing a geostatistical mod’, 4430, pp. 96–104.
Kurniawan,  A.R.  and  Amri,  N.A.  (2019) ‘Estimasi Sumberdaya Emas Menggunakan Metode Ordinary
Kriging  Pada  Pit  X,  PT.  Indo  Muro Kencana,  Kec.  Tanah  Siang,  Kab. Murung  Raya,  Kalimantan  Tengah’, 2019(November), pp. 59–69.
Marianah,  L.  (2020)  ‘Serangga  Vektor  dan
Intensitas Penyakit Virus pada Tanaman Cabai Merah’, AgriHumanis: Journal  of  Agriculture  and  Human Resource  Development  Studies ,  1(2), pp. 127–134. Available at: https://doi.org/10.46575/agrihumanis.v 1i2.70. Noli,  Z.A.  and  Labukti,  H.V.  (2022)
‘Pengaruh  Ekstrak  Paku  Resam (Gleichenia linearis) sebagai
Biostimulan terhadap Pertumbuhan dan Hasil Cabai Keriting (Capsicum annum L.)  Kultivar  Kopay’, Agro  Bali : Agricultural  Journal ,  5(3),  pp.  492–
497.
Available at: https://doi.org/10.37637/ab.v5i3.999. Pramono, S. (2019) ‘Pengendalian
Penyebaran  Virus  Kuning  Keriting Cabai  (Pepper  Yellow  Curl  Leaf Virus)’, Seminar Nasional dan Kongres PFI XXV , (1), pp. 1–6.
Prihantini,  C.I. et  al. (2022)  ‘Nilai  Tambah Cabai  dan  Peran  Wanita  Tani  di Kecamatan Polinggona Kabupaten Kolaka , Sulawesi Tenggara , Indonesia (The Added Value of Chili and the Role of  Women  Farmers  in  Polinggona Subdistrict, Kolaka Regency, Southeast Sulawesi, Indonesia) pangan’, 5(3), pp. 543–551.
Sari, C.D.P., Lepong, P. and Natalisanto, A.I.
(2019) ‘Analisis Penyebaran Sifat Fisis Batuan  Reservoir  Dengan  Metode Geostatistik  (Studi  Kasus :  Lapangan Boonsville , Texas , Amerika Serikat)’,
Geosains Kutai Basin , pp. 1–7. Septariani,  D.N. et  al. (2020)  ‘Pemanfaatan Minyak  Serai  Sebagai  Bahan  Aktif Nanovirusida untuk Pengendalian
Penyakit Kuning pada Cabai’, PRIMA:
Journal  of  Community  Empowering and Services , 4(2), p. 51. Available at: https://doi.org/10.20961/prima.v4i2.39 797. Sudiono  (2013)  ‘Penyebaran  Penyakit Kuning  pada  Tanaman  Cabai  di Kabupaten  Tanggamus  Dan  Lampung Barat’, Jurnal  Penelitian  Pertanian Terapan , 13(1), pp. 1–7.
Sulistiyowati,  H.,  Rahmawati,  E.  and Wimbaningrum,  R.  (2021)  ‘Spatial Distribution Patterns of Lantana camara L. Population as Invasive Alien Species  In  Pringtali  Savana  Bandealit
Resort  Meru  Betiri  National  Park’,
Jurnal  ILMU  DASAR ,  22(1),  p.  19.
Available at:
https://doi.org/10.19184/jid.v22i1.924
7.
Tuhumury,  G.N..  and  Amanupunyo,  H.R..
(2013)  ‘Kerusakan  Tanaman  Cabai
Akibat  Penyakit  Virus  Di  Desa Waimital Kecamatan Kairatu (Damage to Chili Plants Due to Virus Disease in Waimital  Village,  Kairatu  District)’,
Agrologia , 2(1).