Model Persamaan Prediksi Produktivitas dan Produksi Kedelai ( Glycine max L.)  di Kabupaten Karawang Akibat Perubahan Iklim
Prediction Equation of Soybean (Glycine max L.)  Productivity and Productions in Karawang Regency Caused by Climate Change.
Ramdhani, Ruminta 1*) , Tati Nurmala 2) , Mochamad Arief Soleh 3 ) 1*) Dinas Pertanian Kabupaten Karawang, Tanjungmekar, Kec. Karawang Bar., Karawang, Jawa Barat 41316
2,3) Program Studi Pascasarjana, Fakultas Pertanian, Universitas Padjajaran, Hegarmanah, Kec. Jatinangor, Kabupaten Sumedang, Jawa Barat 45363
*Penulis Untuk Korespondensi :ramdhani19001@mail.unpad.ac.id, ruminta@unpad.ac.id, tati.nurmala@unpad.ac.id, m.arief@unpad.ac.id
Diterima 20 Juni 2022/ Disetujui 30 Agustus 2022

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model persamaan prediksi produktivitas dan produksi Kedelai (Glycine max L.) di Kabupaten Karawang akibat perubahan iklim. Data yang digunakan adalah data tehunan rerata suhu udara dan jumlah curah hujan  dari stasion cuaca yang terdapat pada lokasi penelituan.  Sedangkan  data  produktivitas dan  produksi  Kedelai tahunan  menggunakan  data yang diterbitkan  oleh Dinas  Pertanian  Kabupaten  Karawang. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  korelasi  antara  rerata  suhu  udara  tahunan  terhadap  produksi  kedelai sebesar  0,867  dan  korelasi  antara  jumlah  curah  hujan  tahunan  terhadap produksi  kedelai  sebesar  -0,56.  Persamaan linier  ganda  yang  menghubungkan  produktivitas  kedelai  dengan  rerata  suhu  udara  dan  jumlah  curah  hujan  tahunan adalah.  Ypt(i) = b0 + b1.X1 + b2.X2, dimana Ypt =produktivitas kedelai tahunan (tons/ha, X1 = jumlah curah hujan tahunan (mm/year, X2 = rerata suhu udara tahunan ( o C), dan b0, b1, dan b2 =koefisien regresi linier berganda. Masing- masing sebesar b0 = -0.385, b1= -0.00026, and b2= 0.86. Persamaan prediksi produktivitas tahunan yang dihasilkan adalah  Ypt  =  0.0158  X  –  29.996,  dengan  R 2 = 0,675,  where  X  =  tahun  dan  Ypt  = produktivitasKedelai  tahunan,  dan persamaan prediksi produksi Kedelai tahunan yang dihasilkan adalah Yp = 221,98 X – 445973, with R 2 = 0,597, dimana X = tahun dan Yp = produksi Kedelai tahunan
Keyword:kedelai,  perubahan iklim, rerata suhu udara dan jumlah curah hujan..

## ABSTRACT
This  study  aims  to  define  model  prediction  of  Soybean ( Glycine  max L.)    productivity  and  productions  in  Karawang regency caused by climate chance. The research was conducted in Karawang Regency from November 2021 to March 2022. Modelling method had been carried out based on stochastics and ARIMA model. The  annual mean temperature ( o C), and annual rainfalls data as climate data used data from Climate Statiosn around research location, in the last thirty  years..Productivity  and  productions  data    of  Soybean ( Glycine  max L.)  used  data  published  by    Agriculture Agency  of  Karawang  Regency. Result  showed  that      there  was  correlation  between  annual  mean  temperature  to soybean grain yieds by coefficient correlation about 0.867 and -0.56 for correlation between annual rainfall to soybean grain  yields  in  Karawang  Regency . Equation  as  relation  between  annual  mean  temperature  and  annual  rainfall  as dependent  variables  to  annual  soybean  productivity.    Ypt(i)  =  b0  +  b1.X1  +  b2.X2,  where  Ypt  =annual  soybean producttivity (tons/ha, X1 = annual rainfall (mm/year, X2 = annual mean temperatur ( o C), and b0, b1, dan b2 =coeficient of multiple linear regression. Coeficient of multiple linear regression found b0 =  -0.385, b1= -0.00026, and b2= 0.86. Prediction equation for annual soybean productivity found Ypt = 0.0158 X – 29.996, with R 2 = 0,675, where X = year and Ypt = annual soybean productivity, and rediction equation for annual soybean production found Yp = 221,98 X – 445973, with R 2 = 0,597, where X = year and Yp = annual soybean production
Keyword: climate chance, annual mean temperature, annual rainfalls, soybean

## PENDAHULUAN
Perubahan iklim global terjadi secara perlahan dalam  jangka  waktu  yang  cukup  panjang,  yaitu  antara 50-100  tahun.  Meskipun  terjadi  secara  perlahan, perubahan  iklim  memberikan  dampak  terhadap
kehidupan.  Perubahan  iklim  juga  berdampak  terhadap kenaikan  frekuensi  maupun  intensitas  kejadian  cuaca ekstrim, perubahan pola hujan, serta peningkatan  suhu udara  termasuk  permukaan  air  laut.  Kejadian  iklim ekstrim  akan  menyebabkan  beberapa  hal, diantaranya: (a) kegagalan panen dan tanam, yang berujung pada
penurunan  produktivitas  dan  produksi;  (b)  kerusakan sumberdaya lahan pertanian; (c) peningkatan intensitas banjir/kekeringan;  (d)  peningkatan  kelembaban;  dan peningkatan intensitas organisme pengganggu tanaman (Estiningtyas et al , 2012). Sektor yang  terpengaruh oleh adanya  perubahan  iklim  adalah  pertanian,  besarnya dampak  perubahan  iklim  terhadap  sektor  pertanian bergantung pada tingkat dan laju perubahan iklim, serta sifat  dan  kelenturan  sumberdaya  dan  sistem  produksi pertanian.  Salah  satu  komoditas  pertanian  yang terpengaruh  dampak  dari  perubahan  iklim  adalah kedelai (Santoso, 2016).
Indonesia  dalam  30  tahun  terakhir  telah mengalami  beberapa  kali  kondisi  iklim  ekstrim  yang ditandai  dengan  frekuensi  variabilitas  iklim  yang semakin tinggi (Apriyana et al, 2016). Perubahan iklim telah  terjadi  di  Indonesia,  seperti  terjadi  peningkatan jumlah  curah  hujan  dan  suhu  di  wilayah  timur,  serta terjadi penurunan curah hujan dan peningkatan suhu di wilayah  barat  Indonesia  (Ruminta,  2015).  Perubahan iklim merupakan salah satu faktor dapat mempengaruhi produktivitas  sektor  pertanian,  termasuk  berdampak pada menurunnya produksi dan produktivitas komoditas pangan, termasuk kedelai (Soeparno et al , 2013; Iscaro, 2014).  Perubahan  iklim  tidak  hanya  berpengaruh terhadap  produktivitas  tetapi  juga  diduga  berpengaruh terhadap  pola  tanam  tanaman  kedelai  (Herlina et  al , 2018).
Salah  satu  tanaman  yang  peka  terhadap perubahan  iklim  ialah  tanaman  kedelai.  Kedelai ( Glycine max L.) adalah salah satu tanaman polong- polongan  dan  merupakan  sumber  utama protein  dan minyak nabati di dunia. Namun, produksi kedelai di dalam  negeri  hanya  mampu  memenuhi sekitar  40% kebutuhan domestik dan sisanya sekitar 60% dipenuhi dari  kedelai  impor  (Carolina,  2016).  Indonesia merupakan  negara  agraris,  yang  memiliki  lahan potensial  untuk  pengembangan  kegiatan  pertanian dalam  rangka  memenuhi  kebutuhan  kedelai.  Upaya peningkatan  ketersediaan  kedelai  menjadi  salah  satu sasaran  pembangunan  nasional  di  bidang  pertanian. Kebutuhan  kedelai  nasional  terus  meningkat  dengan rata-rata kebutuhan kedelai adalah 2,5 juta ton per tahun, untuk  dikonsumsi  langsung  maupun  kebutuhan  bahan baku sektor industri. Kedelai merupakan sumber bahan baku  industri  tahu,  tempe,  dan  pakan  ternak  berupa bungkil kacang kedelai (Sabilu, 2015).
Peningkatan produksi kedelai adalah kontribusi  perluasan  areal  tanam  sebesar  0,69%  (BPS, 2020). Luas lahan potensial untuk pertanaman kedelai di Indonesia  yaitu  1,4  juta  ha,  tetapi  lahan  yang dimanfaatkan  baru  sekitar  567.871  ha,  dengan produktivitas 1,5 ton/ha (BPS, 2019). Luas lahan untuk pengembangan  kedelai  di  Provinsi  Jawa  Barat  adalah 43,575  ha  dengan  produktivitas  rata-rata  1,6  ton/ha (BPS,  2020).  Lebih  tinggi  bila  dibandingkan  dengan produktivitas nasional yaitu 1,3 ton/ha. Produksi kedelai Jawa  Barat  tahun  2020  sebesar  90,594  ton  dengan
beberapa sentra produksi, diantaranya adalah Kabupaten Karawang (BPS, 2019). Varietas kedelai yang ditanam oleh  petani  Kabupaten  Karawang  adalah  varietas Nuansa Sanggabuana atau lebih dikenal dengan kedelai NS  Karawang,  karena  varietas  ini  memiliki  potensi produksi 2,08 ton/ha (Dinas Pertanian Karawang, 2016). Strategi  peningkatan  hasil  kedelai  nasional  dapat ditempuh  dengan  peningkatan  produktivitas  atau dengan perluasan areal tanam. Peningkatan produktivitas  kedelai  dapat  melalui  intensifikasi  atau pengelolaan  tanaman  pada  lahan  sawah  setelah  padi pada  musim  kemarau  atau  pada  lahan  kering  di  awal musim  hujan.  Tetapi  pengelolaan  tanaman  di  lahan sawah  bekas  padi  kendalanya  kejenuhan  air  atau kekeringan.  Sebaran  hujan  yang  tidak  selalu  merata, menyebabkan  kondisi  ketersediaan  air  tanah  berbeda (Sutardi, 2014).
Berdasarkan  berbagai  penjelasan  yang  telah dikemukakan  maka,  perlu  penelitian  mengenai  prediksi dampak  perubahan  iklim  terhadap  produksi  dan peoduktivitas kedelai di Kabupaten Karawang. Penelitian ini  penting  untuk  perencanaan  dan  dilakukan  sesuai dengan    kondisi  yang  berkembang  saat  ini  yaitu: mitigasi  dan  adaptasi  perubahan  iklim  pada  sektor pertanian,  khususnya  tanaman  kedelai  yang  sangat rentan terhadap dampak perubahan iklim.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  dilaksanakan  di  sentra  produksi kedelai di Kabupaten Karawang berdasarkan kontinuitas penanaman kedelai selama 10 tahun terakhir yaitu  di  Kecamatan  Pangkalan,  Tegalwaru,  Ciampel, Lemahabang,  Tirtamulya,  dan  Jatisari.  Penelitian dilaksanakan  mulai  bulan  Oktober  2021  hingga  Juli 2022.  Lokasi  penelitian  dibagi  berdasarkan  zona agroekosistem  yaitu  dataran  rendah  (Kecamatan Lemahabang,  Tirtamulya,  dan  Jatisari)  dan  dataran medium  (Kecamatan  Pangkalan,  Tegalwaru  dan Ciampel).
Kecamatan  Lemahabang,  Tirtamulya  dan Jatisari  berada  di  bagian  Utara  Kabupaten  Karawang Propinsi  Jawa  Barat  yang  secara  geografis  terletak antara 107°484’- 107°416’ BT dan 6°258’- 6°320’ LS., termasuk  daerah  daratan  yang  relatif  rendah  dengan ketinggian  berkisar  3-25  m  dpl,  mempunyai  variasi kemiringan  wilayah  0-2%,  jenis  tanah  Ultisol  dengan pH  tanah  5-6,  dengan  temperatur  udara  rata-rata  27°C dengan tekanan udara rata-rata 0,01 milibar, penyinaran matahari 66 % dan kelembaban nisbi 80 %. Curah hujan tahunan berkisar antara 1.100-3.200 mm/tahun.
Kecamatan Pangkalan, Tegalwaru dan Ciampel berada di bagian Selatan Kabupaten Karawang Propinsi  Jawa  Barat  yang  secara  geografis  terletak antara 107°186’ - 107°260’ BT dan 6°39’  - 6°50’ LS. Kecamatan  Pangkalan  termasuk  daerah  daratan  yang relatif medium dengan ketinggian berkisar 26-250 m
dpl,  mempunyai  variasi  kemiringan  wilayah  15-40%, jenis  tanah  Ultisol  dengan  pH  tanah  5-6,  dengan temperatur  udara  rata-rata  22°C  dengan  tekanan  udara rata-rata  0,01  milibar,  penyinaran  matahari  63  %  dan kelembaban  nisbi  85  %.  Curah  hujan  tahunan  berkisar antara  1.100-3.200  mm/tahun.  Pada  bulan  Januari sampai  April  bertiup  angin  Muson  Laut  dan  sekitar bulan  Juni  bertiup  angin  Muson  Tenggara.  Kecepatan angin antara 30-35 km/jam, lamannya tiupan rata-rata 5- 7 jam.
Bahan-bahan  yang  digunakan  adalah  data iklim (curah hujan dan suhu) serta data tanaman kedelai (luas  panen,  luas  tanam,  produktivitas,  dan  produksi kedelai)  di  Kabupaten  Karawang  masing-masing  dari tahun  1991  hingga  tahun  2020.  Peralatan  yang digunakan dalam penelitian di antaranya alat altimeter, GPS, kamera, dan peralatan stasiun cuaca.
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah metode  deskriptif,  kualitatif  dan  verifikatif  (Akyas 2012). Penelitian ini menggunakan data historis dan data hasil  observasi  berupa  data  iklim  dan  data  tanaman kedelai  meliputi  data  produksi,  produktivitas,  luas tanam,  dan  luas  panen  di  Kabupaten  Karawang  Jawa Barat  yang  masing-masing  diambil  dari  tahun  1991 hingga tahun 2020, yang dianalisis secara statistik dan diinterprestasikan  dalam  data  tabel,  level,  atau  peta spasial.  Penggunaan  metode  tersebut  bertujuan  untuk mengkaji  secara  akurat  dampak  perubahan  iklim terhadap  produksi  tanaman  kedelai  dan  strategi adaptasinya di Kabupaten Karawang.
Persamaan  prediksi  menggunakan  model stokastik  hasil  regresi.  Analisis  data  penelitian menggunakan  analisis  trend,  korelasi,  proyeksi  dan ARIMA seperti berikut :
(a) Analisis  Pe rsa ma a n G aris  Trend  (Regresi) merupakan suatu metode analisis yang ditujukan untuk melakukan suatu estimasi atau peramalan pada  masa  yang  akan  dating  (Paiman,  2019). Secara teoristis, dalam analisis time series yang paling menentukan adalah kualitas atau keakuratan  dari  informasi  atau  data-data  yang diperoleh serta waktu atau periode dari data-data tersebut dikumpulkan, menggunakan persamaan sebagai berikut :
Y = b0 + b1X
dimana:  Y  =  nilai  trend  data  iklim (curah hujan, suhu, atau kelembaban) atau data tanaman kedelai (data luas tanam, produktivitas,  atau  produksi);  b0  =  nilai konstanta yaitu  nilai  Y  pada saat nilai  X =  0; b1  =  nilai  gradien,  yaitu  tambahan  nilai  Y, apabila  X  bertambah  satu  satuan;  dan  X  = periode tahun.
(b) Analisis  hubungan  antara  perubahan  iklim dengan perubahan produksi kedelai menggunakan rumus Korelasi, untuk mengetahui  tingkat  keeratan  hubungan  antara dua  variable.  Tingkat  hubungan  tersebut  dapat dibagi  menjadi  tiga  kriteria,  yaitu  mempunyai: Hubungan Positif (menunjukkan bahwa perubahan  variabel  X  dan  Y  adalah  searah), Hubungan  Negatif  (menunjukkan  hubungan yang  berbanding  terbalik  atau  berlawan  arah antara variabel X dan Y), dan Tidak Mempunyai Hubungan.  Tinggi  rendahnya  derajat  keeratan hubungan dapat dilihat dari koefisien korelasinya.  Koefisien  korelasi  yang  mendekati angka  +1  berarti  terjadi  hubungan  positif  yang erat,  bila  mendekati  angka  -1  berarti  terjadi hubungan  negatif  yang  erat  dan  koefisien korelasi  mendekati  angka  0  (nol)  berarti hubungan kedua variabel adalah lemah atau tidak erat. Nilai koefisien korelasi adalah  -1 ≤ r ≤ +1, untuk koefisien korelasi sama dengan -1 atau +1 berarti  hubungan  kedua  variabel  adalah  sangat erat  atau  sangat  sempurna  dan  hal  ini  sangat jarang  terjadi  dalam  data  riil,  menggunakan persamaan sebagai berikut (Paiman, 2019) :
dimana: r = koefisien korelasi; Xi = data curah hujan,  suhu,  atau  radiasi  matahari;  dan  Yi  = data luas  tanam,  produktivitas,  atau  produksi kedelai.
(c) Prediksi perubahan produksiatau produktivitas  kedelai  akibat    perubahan iklim  menggunakan  persamaan  regresi berganda  yaitu  (Montgomery  &  Peck, 1992):
dimana: y =  produksi  kedelai, x1 =  data curah hujan, x2 = data suhu udara, x3 = data radiasi  matahari, x4 =  data  luas  tanam kedelai, x5 =  data  produkstivitas  kedelai,
dan b0,  b2,  b3,b4,  dan  b5 =  parameter regresi.
(d) Proyeksi  Perubahan  Iklim  dan  produktivitas menggunakan  Metode  ARIMA  ( Autoregressive Integrated  Moving  Average ).  Pengolahan  dan analisis  data  dalam  percobaan  ini  menggunakan software Minitab 16. Interpretasi data hasil analisis perubahan  curah  hujan,  suhu,  luas  tanam. produktivitas, dan produksi kedelai akan disajikan dalam bentuk peta spasial menggunakan Software GIS dan Adobe Photoshop CS6
HASIL DAN PEMBAHASAN .
Untuk  mengetahui  kualitas  data  yang  digunakan dilakukan uji normalitas dan heteroskedetisitas, dengan menggunakan  minitab  16,  dimana  hasilnya  adalah sebagai berikut:
a. Normalitas
10 5 0 -5 -10 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 Residual P e rc e n t Normal Probability Plot (response is Produktivitas)
Gambar 1. Uji Normalitas data
Berdasarkan  gambar  di  atas  dapat  dilihat bahwa grafik normal probability plot menunjukkan pola grafik yang normal. Hal ini terlihat dari titik-titik yang menyebar  disekitar  garis diagonal  dan  penyebarannya mengikuti  garis  diagonal.  Oleh  karena  ini  dapat disimpulkan bahwa model regresi layak diapakai karena memenuhi asumsi normalitas.
b. Heteroskedastisitas
17 16 15 14 13 12 11 10 9 7,5 5,0 2,5 0,0 -2,5 -5,0 Fitted Value R e si d u a l Versus Fits (response is Produktivitas)
Gambar 2. Heteroskedastisitas data
Pada  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  titik- titik  pada  grafik scatterplot tidak  mempunyai  pola
penyebaran yang jelas dan titik-titik tersebut menyebar di  atas  dan  dibawah  angka  0  pada  sumbu  Y.  Hal  ini menunjukkan bahwa tidak terdapat gangguan heteroskedastisitas pada model regresi.
Untuk menyusun persamaan prediksi produksi dan produktivitas Kedelai akibat perubahan iklim perlu diketahui  terlebih  dahulu  korelasi  antara  produksi  dan produktivitas dengan komponen iklim, yaitu rerata suhu udara  dan  jumlah  curah  hujan  tahunan.  Uji  korelasi dengan  mengunakan  model  ARIMA  padas  minitab  16 adalah sebagai berikut:
Correlations:  Luas  Panen;  Suhu;  Curah  Hujan; Produktivitas
Luas Panen           Suhu    Curah Hujan Suhu                  -0,507 0,004
Curah Hujan            0,156         -0,322 0,411          0,082
Produktivitas         -0,353          0,414          0,036 0,055          0,023          0,849
Cell Contents: Pearson correlation P-Value
Berdasarkan  hasil  uji  korelasi  pada  output diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
a) Korelasi antara luas panen terhadap produktivitas kedelai diperoleh nilai koefisien korelasi  sebesar  -0,353  (negatif)  dan  nilai signifikansi  sebesar  0,055  >  0,05  sehingga dapat disimpulkan bahwa luas panen memiliki korelasi  negatif  namun  tidak  berpengaruh signifikan terhadap produktivitas kedelai.
b) Korelasi  antara  suhu  terhadap  produktivitas kedelai  diperoleh  nilai  koefisien  korelasi sebesar  0,414  (positif)  dan  nilai  signifikansi sebesar  0,023  <  0,05  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  suhu  memiliki  korelasi positif  dan  berpengaruh  signifikan  terhadap produktivitas kedelai. c) Korelasi antara curah hujan terhadap produktivitas kedelai diperoleh nilai koefisien korelasi  sebesar  0,036  (positif)  dan  nilai signifikansi  sebesar  0,849  >  0,05  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  curah  hujan memiliki korelasi positif namun tidak berpengaruh signifikan terhadap produktivitas kedelai.
Selain  itu,  korelasi  juga  dapat  dihitung  secara manual  menggunakan  formula  korelasi  berdasarkan data  produktivitas  (ton/ha)  kedelai  di  Kabupaten Karawang  dapat  ditentukan  rata-rata  produktivitas kedelai per-periode 10 tahunan, sesuai dengan
periodisasi  penelitian.  Jika  data  produktivitas  rata-rata periode  10  tahunan  Kedelai  disandingkan  dengan  data
iklim (suhu udara dan curah hujan) periode 10 tahunan sejak 1991 sampai 2020, akan terlihat pada Tabel 1
Tabel 1. Data untuk penetuan Koefisien Korelasi antara Produktivitas Kedelai dengan Suhu dan curah hujan di Kabupaten Karawang, periode 10 tahunan Periode Suhu ( o C) Curah hujan (mm/tahun) Produktivitas Kedelai (ton/ha) 1991-2000 26,95 1.417,70 0,9754 2001-2010 27,35 1.334,97 1,2870 2011-2020 27,85 1.222,71 1,7667
Dari  data  tersebut  dapat  ditentukan  koefisien korelasi (r) antara iklim dan produktivitas kedelai. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa r = 0,56 untuk rerata suhu udara tahuann dengan produktivitas kedelai dan r = -0,58 untuk rerata jumlah curah hujan tahunan dengan produktivitas kedelai. Besarnya koefisien korelasi iklim dan produktivitas kedelai, tidak terlalu erat tetapi tetap ada.  Hal  ini  disebabkan  kualitas  benih  dan  sistem
budidaya  yang  digunakan  petani  selalu  meningkat  dan adaptif terhadap perubahan iklim.
Jika  disandingkan  rerata  suhu  udara  tahunan dengan produktivtas kedelai terendah dan tertinggi pada periode  terakhir  2011-2020  di  Kabupaten  Karawang, maka akan tersaji data pada Tabel 2
Tabel  2.  Data  penentuan  Koefisien  Korelasi  Produktivitas  Kedelai  dengan  Suhu  Udara  ekstrim  di  Kabupaten Karawang.
Tahun Rerata suhu udara tahunan ( o C) Produktivitas kedelai (ton/ha) 2012 27,15 1,047 2015 30,05 2,297 2020 27,38 1,660
Koefisien  korelasi  akan  meningkat  semakin lebih erat menjadi r = 0,867. Hal ini lebih menujukkan lagi  bahwa  tanaman  kedelai  akan  berproduksi  relatif tinggi  akibat  tingginya  rerata  tahunan  suhu  udara  dan kerapatan fluks radiasi mata-hari.
Produktivitas kedelai  terhadap komponen iklim  rerata suhu  udara  tahunan  dan  jumlah  curah  hujan  tahunan dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  program ARIMA pada minitab 16, dengan hasil sebagai berikut:
Model Regresi
The regression equation is Produktivitas  =  -  129  +  5,63  Suhu  +  0,00230  Curah
Hujan Predictor        Coef   SE Coef      T      P
Constant      -128,98     54,03  -2,39  0,024 Suhu            5,630     2,147   2,62  0,014 Curah Hujan  0,002299  0,002200   1,05  0,305
Berdasarkan  pada  tabel  di  atas  maka didapatkan persamaan regresi linier sebagai berikut:
Produktivitas = - 129 + 5,63 Suhu + 0,00230 Curah Hujan
Persamaan  di  atas  dapat  dijelaskan  sebagai berikut :
1. Berdasarkan  hasil  persamaan  regresi diatas, diperoleh nilai konstanta sebesar - 0,129.  Hal  tersebut  berarti,  apabila
kondisi  variabel Suhu dan Curah  Hujan dianggap konstan, maka variabel
Produktivitas Kedelai sebesar -0,129.
2. Nilai  koefisien  regresi pada Suhu adalah bernilai  sebesar  5,63  (positif)  sehingga dapat  dikatakan  bahwa  variabel Suhu memiliki  hubungan  positif  terhadap variabel Produktivitas  Kedelai .  Artinya jika Suhu mengalami  kenaikan  satu- satuan  maka  mengakibatkan  variabel Produktivitas Kedelai juga  meningkat sebesar 5,63.
3. Nilai koefisien regresi pada Curah Hujan adalah  bernilai  sebesar  0,00230  (positif) sehingga dapat dikatakan bahwa variabel Curah  Hujan memiliki  hubungan  positif terhadap  variabel Produktivitas  Kedelai . Artinya  jika Curah  Hujan mengalami kenaikan satu-satuan
maka
mengakibatkan  variabel Produktivitas
Kedelai juga meningkat sebesar 0,00230. 4. Uji F
Analysis of Variance
Source          DF      SS     MS     F      P Regression       2   86,03  43,01  3,46  0,046 Residual Error  27  335,66  12,43 Total           29  421,69
Berdasarkan  tabel  dari  hasil  uji  F  pada penelitian  ini  didapatkan  nilai  F  hitung  sebesar  3,46 dengan  angka  signifikansi  (P  value)  sebesar  0,046. Dengan  tingkat  signifikansi  95%  (α  =0,05).  Angka signifikansi (P value) sebesar 0,046 < alpha 0,05. Atas dasar  perbandingan  tersebut,  maka  H 0 ditolak  atau berarti  variabel Suhu dan Curah  Hujan mempunyai pengaruh  yang  signifikan  secara  simultan  terhadap variabel Produktivitas Kedelai .

## Uji t
Predictor        Coef   SE Coef      T      P Constant      -128,98     54,03  -2,39  0,024 Suhu            5,630     2,147   2,62  0,014 Curah Hujan  0,002299  0,002200   1,05  0,305
Berdasarkan tabel,  adapun hipotesis hasil uji t diperoleh sebagai berikut:
1. Variabel Suhu
- H0  :  β  =  0,  variabel Suhu tidak mempunyai pengaruh yang signifikan secara  parsial  terhadap  variabel
Produktivitas Kedelai .
- H0 : β ≠ 0, Variabel Suhu mempunyai pengaruh  yang  signifikan  secara parsial terhadap variabel Produktivitas Kedelai . Pada  variabel Suhu dengan  tingkat signifikansi 95% (α =0,05). Angka signifikansi (P Value )  sebesar  0,014  <  alpha  0,05.  Atas dasar  perbandingan  tersebut,  maka  H 0 ditolak atau  berarti  variabel Suhu mempunyai pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel Produktivitas Kedelai .
2. Variabel Curah Hujan
- H0  :  β  =  0,  variabel Curah  Hujan tidak  mempunyai  pengaruh  yang
signifikan  secara  parsial  terhadap variabel Produktivitas Kedelai .
- H0  :  β  ≠  0,  Variabel Curah  Hujan mempunyai pengaruh yang signifikan secara  parsial  terhadap  variabel Produktivitas Kedelai . Pada  variabel Curah  Hujan dengan tingkat  signifikansi  95%  (α  =0,05).  Angka signifikansi  (P Value )  sebesar  0,305  >  alpha 0,05.  Atas  dasar  perbandingan  tersebut,  maka H 0 diterima atau berarti variabel Curah Hujan tidak  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan terhadap variabel Produktivitas Kedelai .
R Square
S = 3,52588   R-Sq = 20,4%   R-Sq(adj) = 14,5%
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa nilai  R  Square  adalah  sebesar  20,4%.  Hal  ini  dapat diartikan  bahwa  variabel  independen Suhu dan Curah Hujan dapat  menjelaskan  variabel Produktivitas Kedelai sebesar 20,4%, sedangkan sisanya diterangkan oleh faktor lain yang tidak diteliti.
Penentuan  persamaan  perubahan  produksi  kedelai akibat  perubahan  iklim  ditentukan  oleh  regresi persamaan  linier  berganda  berdasarkan  sekurang- kurangnya data 6 tahun terakhir, karena ada 6 prameter regresi. Pada penelitian ini dilakukan berdasarkan data produksi  kedelai  yang  ada,  yaitu  10  tahun  terakhir, periode  2011-2020,  dan  data  lainnya  yang  tersedia. Selain itu, pertimbangan data produksi kedelai pada 10 tahun terakhir diasumsikan relative seragam perlakuannya,  seperti  penggunaan  benih,  pengolahan lahan,  pemberian  pupuk,  pengelolaan  pencegahan organisme  pengganggu  tanaman,  pemanenan  dan kegiatan  on  farm  lainnya.  Data  yang  digunakan  untuk keperluan mendapatkan persamaan proyeksi perubahan produksi kedelai, tersaji pada Tabel 3.
Tabel  3.  Data  untuk  penentuan  parameter  regresi  persamaan  proyeksi  perubahan  produksi  kedelai  di  Kabupaten Karawang. Tahun Curah hujan (mm/tahun) Suhu  udara rerata (oC) Radiasi  matahari (MJ/m2/hari) Luas  tanam (hektar) Produktivitas (ton/ha) Produksi (ton) 2011 1.493,55 27,35 17,5 452 1,867 844 2012 1.538,68 27,15 12,7 64 1,074 67 2015 1.012,76 30,05 24,3 313 2,297 719 2016 968,94 32,00 24,8 1.188 2,056 2.442 2018 983,74 27,24 16,5 1.477 1,630 2.407 2020 1.112.87 27,38 18,7 1.020 1.660 1.693
Dari data tersebut pada Tabel 4.8 ada system persamaan linier atau persamaan linier berganda yang bebas linier sebagai  persyaratan  pennyelesaian  persamaan  linier berganda tersebut, yaitu:
- Ypt(i) = bo + b1.X1 + b2.X2
- Dimana
- Ypt = produktivitas (ton/ha)
- X1 = curah hujan tahunan (mm/tahun)
- X2  =  Suhu  udara  rata-rata  tahunan (oC)
- b0,  b1,  dan  b2  =  koefisien  regresi persamaan linier berganda.
Data  luas  tanam  (ha)  dan  produksi  (ton),  tidak  bebas linier dengan produktivitas (ton/ha). Demikian pula data radiasi  matahari  tidak  bebas  linier  dengan  suhu  udara. .Hasil  penentuan  nilai  koefisien  regresi  persamaan berganda  regresi  sesuai  perhitungan  pada  Lampiran  5, secara berturut-turut adalah b0 = -0,385, b1 = -0,00026, dan b2 = 0,086.
Persamaan linier berganda di atas menjelaskan bahwa  peningkatan  suhu  udara  rata-rata  tahunan  dan penurunan  jumlah  hujan  tahunan,  akan  terjadi peningkatan  produktivitas.  Demikian  pula  sebaliknya, penurunan suhu udara rata-rata tahunan dan peningkatan jumlah  hujan  tahuan,  akan  terjadi  penurunanan produktivitas  kedelai  di  Kabupaten  Karawang.  Jika dimisalkan,  pada  waktu  tertentu  pada  sentra  produksi kedelai  di  Kabupaten  Karawang  suhu  udara  rata-rata tahunannya  30,0  oC  dan  curah  hujannya  1.000 mm/tahun, maka prediksi produktivitas kedelai (Ypt) = (-0,385) + (-0,00026 x 1.000) + (30,0 x 0,086) = 1,935 ton/ha.  Persamaan  linier  berganda  dengan  koefisien yang  telah  didapatkan  seperti  tersebut  di  atas  dapat digunakan  untuk  meramalkan  potensi  produktivitas kedelai  (ton/ha)  dengan  menyusun  persamaan  regresi dengan  variable  bebas  adalah  tahun  dan  produktivitas kedelai  (ton/ha)  di  Kabupaten  Karawang  sebagai variable  tak  bebasnya.  Persamaan  regresi  tersebut adalah Y = 0,0158X – 29,996, dengan R 2 = 0,675
Produktivitas  kedelai  (ton/ha)  yang  telah  terjadi  sejak tahun 2010 sampai 2020, dan prediksi untuk tahun 2022 sampai 2028 dapat dilihat pada gambar grafik berikut ini (Gambar 3.), dimana grafik berwarna coklat merupakan prediksi produktivitas kedelai di Kabupaten Karawang, akibat  perubahan  iklim,  terutama  peningkatan  suhu udara  rata-rata  tahunan  dan  penurunan  jumlah  curah hujan tahunan.
Gambar 3. Prediksi produktivitas (ton/ha) kedelai di Kabupaten Karawang akibat perubahan iklim.
Berdasarkan perubahan iklim, terutama peningkatan suhu udara rata-rata tahunan yang terjadi di sentra produksi kedelai Kabupaten Karawang diprediksi akan  meningkatkan  produktivitas  kedelai  sampai dengan 2,2 ton/ha sampai satu periode sepuluh tahunan ke depan. Suhu udara yang meningkat pada tahun-tahun ke  depan  menyebabkan  intensitas  mata  hari  cukup efektif memberikan energi pada proses fotosintesis masa generative, sehingga pengisisan polong kedelai menjadi optimal.
Berdasarkan prediksi persamaan linier berganda  dan  luas  areal  panen  tanaman  kedelai  di Kabupaten  Karawang,  dapat  ditentukan  produksi kedelai  (ton)  pada  tahun  tahun  pengamatan.  Dari  data produksi  (ton)  pada  tahun  pengamatan  dapat  disusun persamaan regresi menjadi persamaan prediksi produksi dengan  variable  bebas  tahun  produksi.  Persamaan regresi tersebut adalah Yp = 221,98 X – 445973, dengan R 2 = 0,597.
Jika  di  gabungkan  dengan  produksi  actual  hasi pengamatan sebelumnya, maka grafik prediksi produksi kedelai  (ton)  di  Kabupaten  Karawang,  terlihat  pada Gambar  4,  dimana  grafi  berwarna  coklat  merupakan prediksi produksi kedelai pada periode 2021-2030
0 0,5 1 1,5 2 2,5 2010 2015 2020 2025
2030 Prediksi Produktivitas Kedelai (ton/ha) Kabupaten Karawang
Gambar 4. Grafik prediksi produksi (ton) kedelai Kabupaten Karawang sampai 2030
Peningkatan produksi kedelai (ton) di Kabupaten Karawng pada periode sepuluh tahunan ke-depan akibat perubahan iklim  saja, selain karena produktivitas  yang meningkat, luas tanam kedelai juga akan meningkat. Hal ini  terjadi  karena  perubahan  pola  tanam,  dimana sebagian lahan yang seharusnya ditanami padi berubah menjadi  tanaman  palawija,  termasuk  tanaman  kedelai. Potensi  produksi  kedelai  selama  10  tahun  ke-depan diprediksi akan meningkat menjadi di atas tiga ribu ton.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih disampaikan kepada PJT Jatiluhur, BMKG,  dan  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Karawang yang  telah  membantu  memberikan  data  berkaitan dengan penelitian sehingga dapat terselesaikan penelitian ini

## KESIMPULAN
Model berupa persamaan prediksi produktivitas kedelai di Kabupaten Karawang sampai tahun 2030 adalah: Y = 0,0158X  –  29,996,  dengan  R 2 =  0,675.  Sedangkan persamaan prediksi produktivitas Kedelai di Kabupaten Karawang sampai tahun 2030 adalah Yp = 221,98 X  – 445973,  dengan  R 2 =  0,597.,  dimana  Y  adalah produktivitas  kedelai,(toh/ha)  Yp  adalah  produksi kedelai  (ton),  dan  X  adalah  tahun  ke  mulai  dari  2022 sampai 2030

## DAFTAR PUSTAKA
Adisarwanto.  (2005).  Budidaya  kedelai  dengan pemupukan  yang  efektif  dan  pengoptimalan peran bintil akar. Penebar Swadaya. Jakarta.
Akyas  A.  M.  (2012).  Penelitian  Kualitatif  (penelitian
non-experimental) : Penerapan dan Operasionalisasinya  dalam  Biologi  /  Ilmu Tanaman  dan  Teknologi  Budidaya . Prodi Agrotek.  Fakultas  Pertanian.  Unpad.  Tidak dipublikasikan.
Aminah.  (2011).  Respon  Pertumbuhan  dan  Hasil Tanaman  Kedelai  (Glycine  max  L)  pada Cekaman  Kekeringan  dengan  Menggunakan Pupuk  Organik.    Jurnal  ilmiah  Aktualita Kopertis  Wilayah  IX,  Volume  III  Edisi Desember 2011
Aminah (2016). Strategi Pengelolaan Tanaman Kedelai ( Glycine  max L)  untuk  Menghadapi  Iklim Ekstem Melalui Penggunaan Model Cropsyst.Disertasi.  Program  Pascasarjana Universitas Hasanudin Makasar. Tidak dipublikasikan.
Apriyana  Y,  Susanti  E,  Suciantini,  Ramadhani  F, Surmaini  E.  (2016). Analisis  Dampak
Perubahan Iklim terhadap Produksi Tanaman
Pangan  pada  Lahan  Kering  dan  Rancang Bangun Sistem Informasinya . Jurnal Informatika Pertanian. 25 (1): 69-80.
Andrianto, T. T., dan N. Indarto. (2004). Budidaya dan Analisis  usaha  Tani  Kedelai,  kacang  Hijau dan kacang Panjang. Absolut. Jogyakarta
Ariffin.  (2008).  Respon  Tanaman  Kedelai  Terhadap Lama Penyinaran. Agrivita. 30(1): 61- 66
Badan Pusat Statistik Republik Indonesia. (2019). Data strategis BPS . Jakarta.
Balai  Penelitian  Tanaman  Aneka  Kacang  dan  Umbi.
(2016).
Deskripsi
Kedelai.
http:www.balitkabi.litbang.pertanian.go.id/d eskipsi-varietas.html.
Bappeda  Karawang.  (2017).  Rencana  Program  Jangka Menengah  Daerah  (RPJMD)  Kabupaten Karawang Tahun 2017-2022.
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 2010 2015 2020 2025
2030

## Prediksi Produksi Kedelai (ton) Kabupaten Karawang
Dinas  Pertanian  Karawang.  (2016).  Usulan  Pelepasan Varietas Kedelai Lokal NS Karawang Tahun
2016 .
Dinas Pertanian Karawang. (2018). Perlindungan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan (LP2B) tahun 2018.
Direktorat  Jendral  Tanaman  Pangan  Kementrian
Pertanian. (2016). Petunjuk Teknis Pengelolaan  Produksi  Kedelai  dan  Bantuan Pemerintah Tahun Anggaran 2016.
Estiningtyas W, Boer R., Las I., dan Buono A. (2012).
Identifikasi  dan  Delineasi  Wilayah  Endemik Kekeringan  Untuk  Pengelolaan  Risiko  Iklim di  Kabupaten  Indramayu .  Jurnal  Metodologi dan Geofisika. 13(1): 9-20.
Guharja,  E.  (1990).  Teknologi  Produksi  Kedelai.
Risalah  Lokakarya  Pusat  Penelitian  dan Pengembangan  Tanaman  Pangan.  Badan Penelitian  dan  Pengembangan  Tanaman Kacang-kacangan. Balitkabi. Malang
Hakim, L. S. dan Suwardjo. (1987). Penerapan pola tanam dalam  usaha  perawatan  tingkat  produktivitas tanah.  Laporan  Penelitian  Pola  Usaha  tani Terpadu di  Daerah Transmigrasi. Jambi. Pusat Penelitian Tanah. Bogor.
Herlina  N,  S  Fajriani,  F  A  Rahman.  (2018). Evaluasi
Perubahan Iklim dan Pengaruhnya terhadap Pola Tanam, Waktu Tanam serta Produktivitas  Kedelai  (Glycine  max  L. Merrill)  di  Kabupaten  Malang  Jawa  Timur .
Jurnal Lahan Suboptimal. 7(2): 106-120
Irwan A.W. (2006). Budidaya tanaman kedelai (Glycine max (L.)  Merill),  Universitas  Padjadjaran. Jatinangor.
Iscaro,  J.  (2014). The  Impact  of  Climate  Change  on Soybean  Production  in  Colombia  and Ethiopia . J. Global Majority. 5(1): 33-43.
Kementerian Pertanian. (2015). Rencana Strategis
Kementerian Pertanian 2015-2019 .
Lingga,  L.  (2005).  Panduan  budidaya  sansevieria .
Agromedia Pustaka. Jakarta.
Li Qianqia, Yueming Hu, Feixiang Chen, Jinfeng Wang,
Zhenhua  Liu  and  Zhizhong  Zhao.  (2014).
Enviromental  Control      on      Cultivated Soybean  Fhenotypic  traits  Across  China. Agriculture,  Ecosystems  and  Environment. Volume 192, 1 July 2014, Pages 12-18. DOI: 10.1016/J.Agree.2014.03.034
Lindau,  C.W.,  P.K.  Ballick,  R.D.  De  Laune,  A.R. Mosier,  and  K.F.  Bronson.  (1993). Methane mitigation in flooded lousiana rice field. Biol. Fert. Soils 15: 174-178
Makarim, A.K., Handoko, I. Las, M. Yacob, H. Pawitan, and J.S. Baharsjah. (1998). Mitigation options of green-house gases (GHG)  for agriculture . J. Agromet. 13: 14-25.
Manton,  M.  J.,  Haylock,  M.  R.,  Hennessy,  K.  J., Nicholls, N., Chambers, L. E., Collins, D. A., &  Yee,  D.  (2001). Trends  in  Extreme  Daily Rainfall  and  Temperature  in  Southeast  Asia and the South Pacific : 1961 – 1998, 284 , 269– 284. https://doi.org/10.1002/joc.610
Margarettha.  (2002). Pengaruh  Molybdenum  terhadap nodulasi  dan  hasil  kedelai  yang  diinokulasi Rhizobium  pada  tanah  ultisol . J. Mapeta. 10(2) : 4-7.
Mayers,  D.J.  and  R.J.  Lawn.  (1991). Adaptation  of Soybean  (Glycine  max  (L)  Merril)  to  the  dry season  of  the  tropics:  Effect  of  genotype  and environment of biomass and seed yield. Aust . J. Agric. 42 : 517-530.
Nazar  A,  Mustikawati,  Yani  A.  (2008).  Teknologi Budidaya  Kedelai.  Balai  Besar  Pengkajian dan  Pengembangan  Teknologi  Pertanian. Lampung.
Nuraisah, G, Andriani, R, Kusumo, B. (2019). Dampak Perubahan Iklim Terhadap Usaha Tani Padi di  Desa  Wanguk  Kecamatan  Anjatan Kabupaten  Indramayu .  Jurnal  Pemikiran Masyarakat  Ilmiah  Berwawasan  Agribisnis. Universitas Padjadjaran. Sumedang. 5(1): 60- 7.
Nurzal  J. dan  Yunizar  S.  (1995).  Inokulasi  Rhizobium dan takaran pupuk urea pada tanaman kedelai. Risalah  seminar  :  Balai  penelitian  tanaman pangan sukarami. VIII : 128-134
Paiman.  (2019).  Teknik  Analisis  Korelasi  dan  Regresi Ilmu-Imu Pertanian. UPY Press. Yogyakarta
Pitojo, S. (2003). Benih kedelai. Kanasius. Yogyakarta. Ruminta.  (2015). Dampak  Perubahan  Iklim  pada Produksi  Apel  di  Batu  Malang .  Jurnal Kultivasi. 14 (2): 42-48.
Ruminta,  Nurmala,  T.,  &  Handoko.  (2017). Indikasi Perubahan  Iklim  dan  Dampaknya  Terhadap Produksi Tanaman Padi di Indonesia . Jurnal Agro 5(1).
Sabilu Y. (2015). Pertumbuhan dan Produksi Kedelai Pada  Lahan  Ultisol  yang  diaplikasi Azoctobacter  sp.,  Mikoriza  dan  Kompos .
Disertasi Program Pascasarjana Universitas Hasanudin. Makasar.
Soeparno  H,  Pasandaran  E,  Syarwani  M,  Dariah  A, Pasaribu  S  M,  Saad  N  S.  (Eds).  (2013). Politik Pembangunan Pertanian
Menghadapi  Perubahan  Iklim.  Jakarta: IAARD Press. 509 pp.
.Surmaini, E., Eleonora R., dan Irsal Las. 2010. Upaya Sektor  pertanian  Dalam  Menghadapi Perubahan Iklim . Jurnal Litbang Pertanian , Edisi 30(1),  2011. Jakarta. Sutardi.  (2014).  Sistem  Budidaya  Tanaman  Kedelai Untuk  Antisipasi  Dampak  Perubahan  Iklim Pada Lingkungan Suboptimal. Balai Pengkajian Teknologi Pertanian. Yogyakarta Sumarno  dan  Hartono.  (1983).  Kedelai  dan  cara bercocok tanamnya . Balai Penelitian
Tanaman  Pangan,  Balai  Penelitian  dan Pengembangan Pertanian. Bogor.
.