## PERAMALAN CURAH HUJAN DAN LUAS SERANGAN ORGANISME PENGGANGGU TANAMAN DI KABUPATEN BOGOR

## Faradiba
Prodi Pendidikan Fisika, Universitas Kristen Indonesia, Jakarta Corresponding author : faradiba@uki.ac.id

## Abstract
The  agricultural  sector  is  still  a  reliable  sector  in  Indonesia.  The  most  favored  commodity  from  the agricultural sector is rice. Rice production is strongly influenced by Pest Attack (OPT) and rainfall intensity. The  life  cycle  of  OPT  in  rice  is  also  affected  by  the  intensity  of  rainfall.  This  study  aims  to  determine  the forecasting of rainfall and the extent of OPT for 2018. The location of the study was taken in Bogor Regency, West  Java Province. This study uses secondary data in the form of rainfall data and extensive data on pest attacks  in  2006-2017.  In  this  study  using  the  Exponential  Smoothing  Method  and  the  level  of  accuracy  of forecasting  results  using  Mean  Square  Error  (MSE)  and  Mean  Absolut  Deviation  (MAD).  Forecasting Results Rainfall and the extent of OPT attacks for 2018 were obtained 313.20 mm and 1,967 m 2 respectively. Rainfall rates in 2018 were categorized as normal.
Keyword:  forecasting, rainfall, pest attack, Exponential Smoothing.

## PENDAHULUAN
Sektor  pertanian  masih  menjadi sektor  yang  diunggulkan  di  Indonesia. Distribusi Produk Domestik Bruto (PDB) sektor  pertanian  sebesar  13,14%,  berada pada  peringkat  kedua  setelah  sektor Industri  Pengolahan  pada  tahun  2017. Secara  harga  berlaku  nilai  PDB  sektor pertanian sebesar 1.785,88 Triliun Rupiah (BPS, 2018).
Pertanian  merupakan  salah  satu sektor  penggerak  roda  perekonomian  di wilayah  yang memiliki curah hujan baik. Sektor  pertanian  juga  dijadikan  sektor yang  bergengsi  bagi  suatu  wilayah, karena  sektor  pertanian  adalah  sumber pangan  bagi  setiap  manusia.  Dimana ketika suatu wilayah tidak dapat memproduksi bahan pangan bagi penduduknya,  maka  wilayah  tersebut
akan  bergantung  pada  wilayah  lain. Wilayah  yang  dapat  menjaga  stabilitas pangan masyarakatnya, hampir dipastikan  dapat  menjadi  wilayah  yang kuat.
Pertanian  merupakan    salah  satu sektor  yang  menjadi  perhatian  khusus oleh  pemerintah.  Sektor  ini  memiliki tantangan  yang  besar  pada  era  milenial. Sektor  pertanian  menjadi  tidak  menarik untuk  kalangan  anak  zaman  sekarang. Faktor lain yang menjadi alasan pertanian kurang diminati dengan fenomena puso/gagal panen yang selalu menghantui usaha  petani.  Resiko  puso  hampir dirasakan  oleh  semua  petani.  Dari  data Struktur Ongkos Usaha Tanaman (SOUT)  Padi  Tahun  2014  diperoleh informasi  bahwa  20,11%  rumah  tangga pertanian kekurangan pangan
dikarenakan  usaha  tani  yang  dilakukan mengalami  puso/gagal  panen  (BPS, 2014).
Wilayah yang memiliki curah hujan baik  antara  lain,  Kabupaten  Bogor Provinsi  Jawa  Barat.  Bogor  seringkali dijuluki  kota  hujan  oleh  masyarakat. Sejalan  dengan  indikasi  awal,  bahwa wilayah  yang memiliki curah hujan baik, akan menjadikan sektor pertanian sebagai salah satu sektor yang dapat menggerakkan perekonomian suatu wilayah.
Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB)  Kabupaten  Bogor  tahun  2016 sebesar  184,17  Triliun  Rupiah.  Sektor pertanian  memiliki  distribusi  sebesar 10,02  Triliun  Rupiah  (5,44  persen). Sektor  pertanian  di  Kabupaten  Bogor memiliki  andil  yang  besar  karena menempati  4  sektor  posisi  teratas bersama dengan sektor industri pengolahan,  perdagangan  dan  konstruksi (BPS, 2017). Sensus Pertanian 2013
menunjukkan  bahwa  sebanyak  204.437 rumah  tangga  di  Kabupaten  Bogor berusaha di sektor pertanian. Data jumlah rumah  tangga  usaha  pertanian  tersebut, komoditas  padi  merupakan  komoditas yang  paling  diminati  untuk  diusahakan. Tercatat sebanyak 117.704 rumah tangga usaha  pertanian  yang  mengusahakan
tanaman  padi  dan  sebanyak  152.630 rumah  tangga  usaha  pertanian  yang mengusahakan tanaman padi dan palawija (BPS, 2013).
Tanaman  padi  memberi  kontribusi besar  pada  pertanian  di  Kabupaten Bogor.  Tahun  2016  terdapat  90.040  ha ditanami  padi  sawah  dan  1.641  ha ditanami  padi  ladang.  Luas  padi  sawah yang dipanen sebesar 90.795 ha dan padi ladang  sebesar  12.546  ha.  Jumlah  luas lahan  baku  sawah  di  Kabupaten  Bogor mencapai  44.658  hektar  yang  sebagian besarnya  terdiri  dari  lahan  sawah  irigasi (36.770  hektar)  dan  sisanya  (7.888 hektar)  adalah  lahan  sawah  non  irigasi (BPS, 2017).
Pada  bidang  pertanian  perubahan iklim yang ditandai oleh perubahan suhu, curah  hujan,    dan  frekuensi,  serta intensitas  dari  beberapa  kejadian  iklim ekstrim menyebabkan terjadinya perubahan  biodiversitas  serangga  hama (IPPC  2002).  Sektor  pertanian  sangat rentan  terhadap  perubahan  iklim  karena berpengaruh  terhadap  pola  tanam,  waktu tanam,  produksi,  dan  kualitas  hasil (Nurdin,2011).  Iklim  erat  hubungannya dengan  perubahan  cuaca  dan  pemanasan global dapat menurunkanproduksi pertanian antara 5-20 persen
(Suberjo,2009).
Perubahan  iklim  terjadi  karena adanya  perubahan  variabel  iklim,  seperti suhu  udara  dan  curah  hujan  yang  terjadi secara terus menerus dalam jangka waktu yang panjang antara 50 sampai 100 tahun (Kementerian  Lingkungan  Hidup,  2004). Perubahan  iklim  juga  dipengaruhi  oleh kondisi  cuaca  yang  tidak  stabil  sebagai contoh  curah  hujan  yang  tidak  menentu, sering  terjadi  badai,  suhu  udara  yang ekstrim,  serta  arah  angin  yang  berubah drastis (Ratnaningayu, 2009).
Terjadinya iklim ekstrim berdampak cukup besar terhadap tanaman  semusim,  terutama  tanaman pangan.  Salah  satu  unsur  iklim  yang dapat  digunakan  sebagai  indikator  dalam kaitannya  dengan  tanaman  adalah  curah hujan. Mengingat curah hujan merupakan unsur iklim yang fluktuasinya tinggi dan pengaruhnya terhadap produksi  tanaman  cukup  signifikan. Jumlah  curah  hujan  secara  keseluruhan sangat  penting  dalam  menentukan  hasil (Anwar et  al .  2015).  Peningkatan  curah hujan di suatu daerah berpotensi menimbulkan  banjir,  sebaliknya  jika terjadi penurunan dari kondisi normalnya akan  berpotensi  terjadinya  kekeringan. Kedua hal tersebut tentu akan berdampak buruk terhadap metabolisme tubuh tanaman  dan  berpotensi  menurunkan produksi, hingga kegagalan panen.
Menurut  Latiri et  al (2010),  curah  hujan berkorelasi  tinggi  terhadap  komponen hasil.
Curah  hujan  merupakan  jumlah  air yang  jatuh  di  permukaan  tanah  datar selama  periode  tertentu  yang  diukur dengan  satuan  tinggi  (mm)  di  atas permukaan  horizontal  bila  tidak  terjadi evaporasi, run  off dan  infiltrasi.  Satuan curah  hujan  adalah  mm,  inch  (Linsley, 1996).
Terdapat  beberapa  cara  mengukur curah hujan. Curah hujan (mm) merupakan  ketinggian  air  hujan  yang terkumpul dalam tempat yang datar, tidak menguap,  tidak  meresap,  dan  tidak mengalir. Curah hujan 1 (satu) millimeter,  artinya  dalam  luasan  satu meter  persegi  pada  tempat  yang  datar tertampung  air  setinggi  satu  millimeter atau  tertampung  air  sebanyak  satu  liter. Curah  hujan  kumulatif  (mm)  merupakan jumlah  hujan  yang  terkumpul  dalam rentang waktu kumulatif tersebut. Selama periode musim, rentang waktunya adalah rata-rata  panjang  musim  pada  masing- masing  Daerah  Prakiraan  Musim  (DPM) (Triatmojo, 2008).
Perubahan  iklim  salah  satunya memberikan  dampak  pada  pertumbuhan dan perkembangan hama yang menyerang tanaman padi. Berbagai hama yang  sering  menyerang  pertanaman  padi
yaitu  hama  utama  penggerek  batang (Scipophaga  innotata) ,  wereng  coklat ( Nilaparvata  lugens ),  wereng  punggung putih  ( Sogatella  furcifera )  dan  wereng hijau  ( Siphanta  acuta )  serta  hama potensial yaitu lembing batu ( Scotinophara coarctata ) dan ulat grayak ( Spodoptera ). Kerugian yang ditimbulkan oleh hama tersebut cukup besar dan pada serangan  berat  dapat  menggagalkan panen.  Beberapa  hama  tersebut ada  yang berperan  sebagai  vektor  virus  kerdil rumput  dan  kerdil  hampa,  yaitu  wereng coklat  ( Nilaparvata  lugens ).  Tanaman yang  terserang  wereng  coklat  akan menguning dan layu, pada serangan berat tanaman  dapat  puso  (gagal  panen) sehingga  tidak  dapat  memberikan  hasil panen  (Trisnaningsih, 2015).
Hama  merupakan  hewan  yang mengganggu  atau  merusak  tanaman sehingga pertumbuhan dan
perkembangannya terganggu. Hama dapat  merusak  tanaman  secara  langsung maupun  tidak  langsung.  Gangguan  atau serangan  hama  dapat  terjadi  sejak  benih, pembibitan, pemanenan, hingga di gudang  penyimpanan.  Gangguan  dan serangan itu dapat menghambat pertumbuhan dan perkembangan tanaman.  Selain  itu,  tanaman  juga  dapat terserang  berbagai  macam  penyakit. Penyakit  tanaman  dapat  disebabkan  oleh
virus, bakteri, jamur, dan alga (Sudarsono,2015).
Distribusi  serangan  hama  beberapa OPT pada setiap musim tanam umumnya bervariasi dan hampir merata pada setiap wilayah. Pada musim tanam tertentu, luas serangan  OPT  rendah  tetapi  pada  musim tanam berikutnya luas serangan meningkat.  Pada  kondisi  iklim  normal, kejadian  serangan  untuk  beberapa  jenis OPT  umumnya  lebih  tinggi  pada  musim hujan.  Sebaliknya  pada  kondisi  iklim ektrim  ( La  Nina ),  luas  serangan  OPT lebih  tinggi  pada  musim  kemarau.  Dari serangan  OPT  yang  terjadi  memiliki korelasi  positif  terhadap  luas  serangan untuk beberapa jenis OPT yaitu kelembaban  udara  yang  relatif  stabil berpengaruh  nyata  hanya  pada  musim hujan (Hutapera,2011).
Organisme  Pengganggu  Tanaman (OPT)  adalah  semua  organisme  yang dapat  merusak,  mengganggu  kehidupan, ataupun  menyebabkan  kematian  pada tanaman. Organisme Pengganggu Tanaman  (OPT)  dibagi  menjadi  tiga,
yaitu: 1. Hama, adalah organisme
pengganggu  berupa  binatang  yang menyebabkan kerusakan pada tanaman.  Contohnya,  babi  ( Sus scrofa ),  tikus  ( Muridae ),  tungau  ( D.
pteronyssinus ),  dan  gajah  ( Elephas maximus ).
2. Patogen, adalah mikroorganisme yang  dapat  menyebabkan  kerusakan pada  tanaman  berupa  penyakit. Contoh,  bakteri  ( Bacteria ),  jamur
( Fungi ).
3. Gulma, adalah tumbuhan yang mengganggu  tanaman  yang  yang dibudidayakan, karena menyebabkan kompetisi  antara  tanaman,  namun jika  tidak  terjadi  kompetisi  antara tanaman  tersebut  berarti  bukanlah gulma (Supriyadi, 2014).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk melihat  prediksi  curah  hujan  dan  luas serangan  OPT  serta  hubungan  antara keduanya.

## METODE PENELITIAN
Lokasi  yang  dijadikan  sebagai objek peramalan adalah Kabupaten
Bogor.  Variabel  dalam  penelitian  ini berupa data sekunder dari Badan
Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika yaitu  berupa  data  curah  hujan  dari  tahun
2006-2017,  dan  data  sekunder  dari Direktorat Jendral Perlindungan Tanaman,  Kementerian  Pertanian  berupa data luas
serangan Organisme
Pengganggu  Tanaman  (OPT)  dari  tahun 2006-2017.

## Analisis Data
Data dianalisis menggunakan analisis runtun waktu dan pada penyelesaiannya dibantu dengan menggunakan software  Ms.  Office  Excel . Metode peramalan yang digunakan untuk menganalisis data  yaitu:
1. Metode penghalusan eksponensial ( Exponential smoothing )
Metode exponential  smoothing adalah metode yang menunjukkan pembobotan menurun  secara  eksponensial  terhadap nilai  pengamatan  yang  lebih  lama. Terdapat  satu  atau  lebih  parameter penulisan yang ditentukan secara eksplisit dan hasil pilihan ini menentukan bobot yang dikenakan pada nilai observasi (Makdaris dkk, 1999).
S t+1 =αX t +(1–α)S t (1) Keterangan :
S t+1 =Nilai  ramalan  untuk  periode berikutnya.
α =Konstanta penulisan (0-1).
X t = Data pada periode t.
S t =Nilai  penulisan  yang  lama  atau rata-rata  yang  dimuluskan  hingga periode t -1 .
2. Pengukuran akurasi Hasil Peramalan e t =X t –S t (2) Keterangan:
e t =Kesalahan peramalan pada periode t. X t =Data pada periode t.
S t =  Nilai  peramalan  pada  periode  t
(Makdaris dkk, 1999).
1. Rata-rata Kuadrat Kesalahan ( Mean
Square Error = MSE ).
MSE  dihitung  dengan  menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap  peroide  dam  membaginya  dengan jumlah periode peramalan.
(3)
Keterangan:
At  = Permintaan aktual pada periode –t. Ft  =  Peramalan  permintaan  ( Forecast )
pada periode-t.
n  =  Jumlah  periode  peramalan  yang terlibat.
2. Rata-rata  DeviasiMutlak  ( Mean Absolute Deviation = MAD )
MAD  merupakan  rata-rata  kesalahan mutlak  selama  peroide  waktu  tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan  lebih  besar  atau  lebih  kecil dibandingkan dengan faktanya.
(4)
Keterangan:
At = Permintaan aktual pada periode –t. F  =  Peramalan  permintaan  ( Forecast ) pada periode-t.
n  =  Jumlah  periode  peramalan  yang terlibat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan data Badan
Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika
(BMKG)  diperoleh  data  Curah  Hujan  di Kabupaten Bogor.
Tabel 1 . Data Curah Hujan Tahun  2006 –
2017 Tahun Curah Hujan (mm) 2006 363,56 2007 397,69 2008 301,18 2009 324,77 2010 309,88 2011 219,83 2012 205,43 2013 210,21 2014 242,48 2015 308,53 2016 400,75 2017 304,57 Sumber : Badan Meteorolog, Klimatologi dan
Geofisika.
Berdasarkan data Direktorat Jendral Perlindungan  Tanaman,  diperoleh  data luas serangan OPT di Kabupaten Bogor.
Tabel 2 . Data Luas Serangan OPT, 2006- 2017
Tahun
Terserang (m 2 ) 2006 3.118 2007 2.301 2008 2.342 2009 2.447 2010 2.895 2011 2.706 2012 2.197 2013 102.286 2014 111.679 2015 2.225 2016 2.165 2017 1.825
Setelah  diperoleh  data  curah  hujan dan  luas  serangan  OPT  untuk  tahun 2006-2017,  maka  dilakukan  peramalan untuk  kedua  data  tersebut.  Proses peramalan  menggunakan  persamaan  (1) yang dibantu dengan software Ms. Office Excel untuk  memudahkan  perhitungan. Data  hasil  peramalan  untuk  data  curah hujan  dan  luas  serangan  OPT  berturut- turut dapat dilihat sesuai tabel 3 dan tabel 4.
Dari  Tabel  3  dan  4  dapat  dilihat  hasil peramalan  untuk  data  curah  hujan    dan luas  serangan  OPT.  Hasil  peramalan dilakukan dengan menggunakan beberapa nilai  alpha  (α)  sebagai  alternatif  untuk melihat  nilai  peramalan  tiap  α.  Nilai  ini diperoleh dari hasil perhitungan
menggunakan  persamaan  (1)  dengan mengubah  nilai  α.  Nilai  α  yang digunakan yaitu 0,1, 0,3 0,5, 0,7 dan 0,9. Nilai  α  yang  digunakan  bervariasi  dari nilai α minimal 0,1 sampai maksimal 0,9. Setelah hasil peramalan diperoleh, selanjutnya dilakukan pengukuran akurasi MSE dan MAD untuk  tiap masing-masing peramalan dengan menggunakan α yang berbeda.
Pengukuran  MSE  dan  MAD  digunakan untuk  melihat  seberapa  besar  kesalahan yang  dihasilkan  dari  data  peramalan. Hasil perhitungan akurasi MAD dan MSE dapat dilihat pada tabel 5-8.
Tabel 3 .Peramalan Curah Hujan Tahun 2006-2017
Tahun Peramalan a=0,1 a=0,3 a=0,5 a=0,7 a=0,9 2006 - - - - - 2007 363,56 363,56 363,56 363,56 363,56 2008 366,97 373,80 380,63 387,45 394,28 2009 360,39 352,01 340,90 327,06 310,49 2010 356,83 343,84 332,84 325,46 323,34 2011 352,14 333,65 321,36 314,55 311,23 2012 338,91 299,51 270,59 248,25 228,97 2013 325,56 271,28 238,01 218,28 207,78 2014 314,02 252,96 224,11 212,63 209,97 2015 306,87 249,82 233,30 233,52 239,23 2016 307,04 267,43 270,91 286,03 301,60 2017 316,41 307,43 335,83 366,33 390,83 2018 315,22 306,57 320,20 323,10 313,20
Sumber : Direktorat Jenderal Perlindungan Tanaman Pangan
.
Tabel 4 . Peramalan Luas Serangan OPT Tahun 2006-2017
Tahun Peramalan a=0,1 a=0,3 a=0,5 a=0,7 a=0,9 2006 - - - - - 2007 3.118 3.118 3.118 3.118 3.118 2008 3036,3 2.872,9 2.709,5 2.546,1 2.382,7 2009 2.966,87 2.713,63 2.525,75 2.403,23 2.346,07 2010 2.914,88 2.633,64 2.486,375 2.433,869 2.436,907 2011 2.912,89 2.712,04 2.690,688 2.756,661 2.849,191 2012 2.892,20 2.710,23 2.698,344 2.721,198 2.720,319 2013 2.822,68 2.556,26 2.447,672 2.354,259 2.249,332 2014 1.2769,0 32.475,1 5.2366,84 72.306,48 92.282,33 2015 22.660,0 56.236,3 82.022,92 99.867,24 109.739,3 2016 20.616,5 40.032,9 42.123,96 31.517,67 12.976,43 2017 18.771,3 28.672,5 22.144,48 10.970,8 3.246,143 2018 17.076,7 20.618,2 11.984,7 4.568,74 1.967,114
Tabel  5 .  Rata-rata MAD Data  Peramalan Curah Hujan untuk Tiap α
Α MAD 0,1 88,13 0,3 79,07 0,5 76,84 0,7 74,03
0,9 72,73
Tabel  6 .Rata-rata MSE Data  Peramalan Curah Hujan untuk Tiap α
Α MSE 0,1 14250,18 0,3 12432,81 0,5 12496,00 0,7 12300,99 0,9 11696,21
Tabel  7 .  Rata-rata MAD Data  Peramalan Luas Serangan OPT untuk Tiap α
Α MAD 0,1  17.076,73 0,3  20.618,29 0,5  11.984,74 0,7 4.568,74 0,9 1.967,11
Tabel 8. Rata-rata MSE Data Peramalan Luas Serangan OPT untuk Tiap α
Α MSE 0,1 291614559 0,3  425113715,4 0,5  143633986,8 0,7 20873390,4 0,9 3869539
Dapat dilihat dari hasil perhitungan akurasi,  α  =  0,9  memiliki  nilai MSE dan MAD yang  terkecil.  Nilai  peramalan untuk α = 0,9 memiliki tingkat kesalahan yang  lebih  kecil  dari  nilai  α  yang  lain. Sesuai  dengan  pengukuran  akurasi MAD dan MSE untuk data curah hujan dan luas serangan  OPT  maka  diperoleh  hasil peramalan  data  curah  hujan  dan  luas serangan OPT untuk tahun 2018
menggunakan  α= 0,9.
Hasil  peramalan  curah  hujan  dan luas  serangan  OPT  untuk  tahun  2018 dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel  9. Hasil  Peramalan  Curah  Hujan  dan
Luas Serangan OPT Tahun 2018 Tahun Hasil Peramalan Curah Hujan (mm) Luas Serangan OPT (m 2 ) 2018 313,20 1.967,114
Dari  tabel  9  untuk  hasil  peramalan pada  tahun  2018  untuk  curah  hujan  dan
luas serangan OPT masing-masing 313,20mm  dan  1.967,114m 2 .  Dari  hasil peramalan  curah  hujan  yang  diperoleh, maka  dapat  dibandingkan  dengan  sifat hujan menurut BMKG dan luas serangan OPT yang terjadi.
Menurut BMKG, sifat hujan adalah perbandingan  antara  jumlah  curah  hujan selama  rentang  waktu  yang  ditetapkan (satu  periode  musim  hujan  atau  satu periode  musim  kemarau)  dengan  jumlah
curah  hujan  normalnya  (rata-rata  selama 30  tahun  periode  1981  -  2010).  Sifat hujan  dibagi  menjadi  3  (tiga)  kategori, yaitu :
a. Di  Atas Normal (AN), jika nilai curah hujan  lebih  dari  115%  terhadap  rata- ratanya.
b.  Normal  (N),  jika  nilai  curah  hujan antara  85%  -  115%  terhadap  rata- ratanya.
c.  Di  Bawah  Normal  (BN),  jika  nilai curah hujan kurang dari 85% terhadap rata-ratanya.
Rata-rata  curah  hujan  tahun  2006- 2017  sebesar  299,07  mm  dan  peramalan curah  hujan  tahun  2018  berada  pada kategori  normal  (104,72%).  Dengan melihat  adanya  peningkatan  curah  hujan pada  tahun  2018  secara  kasat  mata berhubungan  lurus  dengan  peningkatan luas  serangan  OPT  yang  terjadi  pada tahun 2018.
Pada  musim  hujan  petani  harus mengeluarkan tenaga ekstra untuk menjaga  tanaman  agar  tetap  tumbuh dengan  baik  dan  terhindar  dari  bahaya serangan  OPT  yang  menyerang  pada musim hujan. Hal tersebut tercermin dari data  hasil  Survei  SOUT  Padi  2014,  yang menunjukkan  bahwa  pada  musim  hujan dibutuhkan  sebanyak  4,81  Hari  Orang Kerja (HOK) untuk pengendalian hama/OPT. Sedangkan pada musim hujan
hanya  dibutuhkan  sebesar  2,35  HOK (BPS, 2014).
Diperlukan  peran  antisipatif  dari Pemerintah Daerah setempat untuk menghindari  perluasan  serangan  OPT dari  tahun  sebelumnya.  Diperkirakan curah  hujan  pada  tahun  2018  akan mengalami sedikit peningkatan, walaupun  masih  dalam  ambang  batas normal. Peningkatan curah hujan ini akan berhubungan lurus dengan perkembangan OPT jika tidak ada pencegahan.
Pada umumnya petani sudah mendapatkan  penyuluhan  dari  instansi terkait,  namun  terkadang  petani  hanya menjalankan  rutinitas  yang  biasa  mereka lakukan secara turun temurun. Data hasil SOUT Tahun 2014, menunjukkan bahwa sebesar  87,14  persen  petani  padi  sudah mendapatkan  penyuluhan  pengendalian hama/OPT.  Dari  survei  tersebut  juga dijabarkan  bahwa  hanya  52,20  rumah tangga  yang  mendapat  penyuluhan  dari pengendali OPT (POPT) (BPS, 2014).
Beberapa bentuk pencegahan antara lain  melalui,  pergeseran  masa  tanam dengan melihat pola curah hujan bulanan. Selain  itu  melalui  penanaman  serentak agar  ada  masa  jeda  yang  sama  sehingga OPT  dapat  mati  secara  tuntas  pada  satu waktu tertentu.
Waktu  tanam  padi  cenderungnya berbeda antar petani. Hal ini
mengakibatkan tidak adanya fase istirahat dari  OPT  ( cyrcle  phase ).  Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) akan bertahan  hidup  secara  terus  menerus ketika  ada  media  (tanaman  padi)  yang selalu tumbuh di sekitarnya.
Untuk  lahan  yang  teridentifikasi sebagai  lahan  rawan  kekeringan  juga dapat  perpotemsi  menurunkan  produksi pertanian.  Petani  yang  tinggal  di  daerah rawan  kekeringan  harus  meningkatkan strategi  adaptasi  yang  dilakukan  untuk mengurangi  dampak  kerugian  akibat perubahan  iklim.  Petani  dapat  mengubah pola  tanam  maupun  menggeser  waktu tanam  disesuaikan  dengan  datangnya musim  penghujan  guna  mengurangi resiko  gagal  panen.  Petani  juga  dapat membuat sumur resapan di sekitar sawah guna  mengairi  sawah  ketika  musim kemarau tiba (Hidayati, 2015).

## KESIMPULAN
Hasil  peramalan  curah  hujan  dan luas  serangan  OPT  untuk  tahun  2018 secara  berturut-turut  diperoleh  313,20 mm dan 1.967,114 m 2 . Curah hujan pada tahun 2018 dikategorikan normal. Diperlukan peran antisipatif dari Pemerintah Daerah setempat untuk menghindari  perluasan  serangan  OPT dari tahun sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwar  MR,  Liu  DL,  Farquharson  R,
Macadam  I,  Abadi  A,  Finlayson  J, Wang  B,  dan  Ramilan  T.  2015.
Climate change impacts on phenology andyields of five broadacre crops at four climatologically distinctlocations in
Australia. Agricultural  Systems ,
132: 133-144.
Badan  Meteorologi  dan  Klimatologi  dan Geofisika [BMKG]. 2010. Kategori sifat  hujan,  BMKG. Online  at http://kabarhandayani.com/mengen al-iklim-di-indonesia  [diakses  31 Juli 2018].
Badan  Pusat  Statistik  [BPS].  2013.  Hasil lengkap pencacahan lengkap sensus pertanian Kabupaten Bogor. Bogor: Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  [BPS].  2014.  Hasil pencacahan survei Struktur Ongkos Usaha  Tani  (SOUT)  tanaman  padi. Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  [BPS].  2017.
Kabupaten  Bogor  dalam  angka. Bogor: Badan Pusat Statistik. Badan  Pusat  Statistik  [BPS].  2018.
Ekonomi  dan  perdagangan.    Badan Pusat Statistik. Online at http://bps.go.id/ekonomi-dan- perdagangan/  [diakses  30  Juli 2018].
Hidayati NI dan Suryanto. 2015. Pengaruh perubahan iklim terhadap produksi  pertanian  dan  strategi adaptasi pada lahan rawan kekeringan. Jurnal  Ekonomi  dan Studi Pembangunan , 16(1) : 42-52. Hutapea  D.  2011.  Kajian  dampak keragaman iklim terhadap distribusi dan perubahan status hama tanaman padi  di  Pantai  Utara  Jawa  Barat.
Tesis .  Institut  Pertanian  Bogor.
Jawa Barat.
Intergovernmental  Panel  on  Climate Change  [IPPC].    2002.    Climate change  and  biodiversity. IPCC
Technical Paper 5 : 4-7.
Kementerian  Lingkungan  Hidup.  2004.
Perubahan  iklim  global . Online  at http:/climatechange.menlh.go.id [diakses 2 Agustus 2018].
Latiri  K,  Lhomme  JP,  Annabi  M,  dan Setter  TL.  2010.  Wheat  production in  Tunisia:  progress,  inter-annual variability,  and  relation  to  rainfall. EurJ Agron , 33: 33-42.
Linsley RK, Kohler MA, Paulhus JL, dan Hermawan  Y.  1996.  Hidrologi untuk  insinyur  (Edisi  Ketiga). Jakarta: Penerbit Erlangga.
Makridaris, S, Wheelwright. 1999. Metode  dan  aplikasi  peramalan .
Jakarta : Binarupa Aksara
Nurdin  N.  2011. Antisipasi  perubahan iklim untuk keberlanjutan ketahanan pangan. Sulawesi Utara:
Universitas Negeri Gorontalo.
Ratnaningayu  R.  2009.  Dari  Timor  ke Krui: Bagaimana petani dan nelayan menghadapi dampak perubahan  iklim?  Saresehan  iklim, Jakarta,  November  2009.  Pelangi Indonesia.
Suberjo  S.  2009. Adaptasi  pertanian dalam  pemanasan  global .  Dosen Fakultas Pertanian UGM Yogyakarta dan Mahasiswa Doktoral  The  University  of  Tokyo. Online at http://subejo.staff.ugm.ac.id/?p=10 8 [diakses 2 Agustus 2018]. Sudarsono H. 2015. Pengantar pengendalian hama tanaman. Yogyakarta :Plantaxia.
Supriyadi  A  dan  Widyastuti  T.  2014.
Organisme  Pengganggu  Tanaman dan Pengendaliannya. Yogyakarta : UMY Press.
Triatmodjo  B.  2008.  Hidrologi  terapan.
Beta Offset: Yogyakarta.
Trisnaningsih T dan Kurniawati N. 2015.
Hubungan  iklim  terhadap  populasi hama dan musuh alami padavarietas  padi  unggul  baru . Prosiding Seminar Nasional
Masyarakat
Biodiversitas
Indonesia, 1 (6): 1508-1511.