Pengaruh Intensitas Curah Hujan terhadap Keefektifan Herbisida Glifosat pada Pengendalian Gulma Ageratum conyzoides , Rottboellia exaltata , dan

## Cyperus rotundus
Effect of Rainfall Intensity on Glyphosate Herbicide Effectiveness in Controlling Ageratum conyzoides, Rottboellia exaltata, and Cyperus rotundus Weeds
Tumiar Katarina Manik 1* , Dad Resiworo Jekti Sambodo 1 , Dwi Saputra 2
1 Jurusan  Agronomi  dan  Hortikultura,  Fakultas  Pertanian  Universitas  Lampung,  Jl.  Prof.  Soemantri  Brodjonegoro,  No.1  Bandar Lampung 35145
2 Jurusan Agroteknologi, Fakultas Pertanian Universitas Lampung, Jl. Prof. Soemantri Brodjonegoro, No.1 Bandar Lampung 35145
A R T I C L E I N F O

## Article history:
Received 12 November 2019 Received in revised from 25 February 2020 Accepted 06 April 2020
doi: 10.29244/j.agromet.34.1.11-19

## Keywords:
Glyphosate Herbicide effectiveness Rainfall intensity
Rainfall simulation Weeds A B S T R A C T
Weeds have a negative effect on crops through a reduction in crop yields. Herbicide ingredient namely glyphosate is widely used by farmers to control weeds worldwide. The effectiveness of glyphosate as an herbicide depends on the weather, in which the effectiveness will drop during rainy day because of rainwash. The objective of our works  was  to  investigate  the  influence  of rainfall intensity  on the effectiveness of glyphosate for controlling three different weeds ( Ageratum conyzoides, Rottboellia exaltata, and Cyperus rotundus).  There were six treatments, which were arranged in a randomized block design with 8 replications each. In this research, the treatments were comprised of various  levels  of rainfall  intensities which were:   no  rain (I1),  5 mm/hour (I2), 10 mm/hour (I3), 20 mm/hour (I4), 40 mm/hour (I5), and control (I6)
(no herbicide no rain). The rainfall intensity simulation was applied 30 minutes after herbicide  applications.  The  results  showed  that  the  effectiveness  of  herbicide decreased  as  the  increase  of  rainfall  intensity,  though  on  an  increased  intensity herbicide was still able to reduce the weeds on a longer time. The effectiveness of herbicide varied on different weeds. Up to rainfall intensity of 40 mm/hour, herbicide was still able to  control weeds, but  the  rate of destruction  was  only 20-60%.  The findings implied that the weather information on high resolution (hours) would be important  for  farmers,  and  we  recommend  that  the  farmers  should  be  trained properly to use weather data from the local meteorology office.

## PENDAHULUAN
Gulma  merugikan  kegiatan  budidaya  tanaman karena  gulma  bersifat  agresif  dan  sangat  kompetitif. Gulma  juga  berbagi  sumber  makanan  yang  sama dengan tanaman, sehingga pada kondisi sumber daya terbatas  maka  kehadiran  gulma  sangat  berpengaruh dalam mengurangi hasil produksi tanaman (Colbach et al., 2018, 2017; Ramesh et al., 2017). Berdasarkan realita perkembangan  gulma  sangat  cepat,  seperti  yang ditunjukkan  oleh  gulma Ryegrass ( Lolium  rigidum )  di Australia yang mampu memproduksi 1.000 anakan per tanaman  (Saini  et  al.,  2015).  Hasil  penelitian  di  Brazil tentang  pengaruh  gulma  terhadap  produksi  kedelai
* Corresponding author: tumiar.katarina@fp.unila.ac.id
menunjukkan  kehadiran  gulma Senna  obtusifolia (L) terbukti  telah  menurunkan  produksi  kedelai  hingga mencapai 30% (Souza et al., 2014). Dampak negatif lain yang  ditimbulkan  gulma  yaitu  dapat  menjadi  inang bagi  hama  dan  penyakit  tanaman  (Ntidi  et  al.,  2016; Sembodo, 2010; Thompson et al., 2018).
Salah  satu  cara mengontrol gulma yang efektif adalah dengan pengolahan tanah, tetapi penanganan secara  mekanik  memiliki  kelemahan  seperti:  (i) memakan banyak waktu, (ii) perlu banyak tenaga kerja, dan  (iii)  boros  energi.  Studi  terdahulu  menunjukkan pengontrolan  secara  mekanik  menjadi  penyebab permasalahan erosi pada areal pertanian (Gonzales et al.,  2017;  Montgomery,  2007;  Novara  et  al.,  2019;
Rodrigo-Comino  et  al.,  2018).  Selain  cara  mekanik, pengendalian gulma dapat menggunakan pendekatan kimia  seperti  dengan  herbisida  yang  dihasilkan  oleh industri.  Kontrol  gulma  secara  kimiawi  telah  dimulai lebih  dari  seabad  lalu  dengan  pendekatan  bahan anorganik, kemudian mengarah ke herbisida organik.
Penggunaan  herbisida  jangka  panjang  telah menyebabkan  resistensi  gulma,  yang  menyebabkan persoalan  lingkungan  yang  serius  sehingga  terjadi pelarangan  aplikasi  herbisida  tertentu  di  pasaran (Kraehmer et al., 2014). Gulma yang resisten terhadap glifosat  terutama  pada  lahan  tanaman  komoditas, merupakan  masalah  serius  dan  menjadi  tantangan dalam  produksi  pangan  ke  depan.  Meskipun  begitu, penggunaan  herbisida  akan  tetap  bertahan  sebelum ada teknologi manajemen gulma yang baru (Duke et al., 2018; Fernando et al., 2016).
Salah  satu  jenis  herbisida  kimiawi  yang  paling sering digunakan dalam pertanian global yaitu glifosat yang  merupakan  herbisida  non  selektif  dan  pasca tumbuh  (Comont  et  al.,  2019;  Heap  and  Duke,  2018; Lupi et al., 2019). Herbisida glifosat bekerja dengan cara mengganggu  fisiologis  tumbuhan  melalui  proses penyerapan  oleh  daun.  Kemudian  ditranslokasikan pada  seluruh  jaringan  hidup  dan  pembuluh  floem menuju  ke  jaringan  meristem  secara  sistemik.  Karena itu efikasi dari herbisida sangat berkaitan dengan lama proses  penyerapan  (Ganie  et  al.,  2017;  Souza  et  al., 2014).
Indonesia  memiliki  pola  curah  hujan  yang beragam.  Karakteristik  hujan  di  Indonesia  sangat berkaitan  dengan  fenomena El  Niño  Southern Oscillation (ENSO)  di  Samudra  Pasifik  (Lestari  et  al., 2018;  Supari  et  al.,  2018;  Taufik  et  al.,  2017).  Untuk Indonesia bagian barat (termasuk Lampung), fenomena yang  mempengaruhi  karakteristik  curah  hujan  dan terjadi  di  Samudra  Hindia  yaitu Dipole  Mode  Index (DMI) dan Indian Ocean Dipole (IOD) (e.g. Salmayenti et al., 2017; Vincent and Lane, 2018). Lebih rinci, hujan di Sumatera bagian selatan yang menghadap Samudra Hindia berkorelasi negatif terhadap IOD, sebaliknya di pesisir barat Sumatera berkorelasi positif terhadap IOD (Lee,  2015).    Curah  hujan  total  tahunan  di  Lampung sebesar 1568 – 2684 mm (periode 2010 – 2017). Curah hujan bulanan sebesar 100 – 300 mm, dengan puncak bulan kering pada Juni – September (BMKG, 2020). Cuaca  terutama  intensitas  curah  hujan menjadi salah  satu  faktor  penyebab  pencucian  herbisida  dari permukaan  gulma  (Khalil  et  al.,  2019a),  yang  akan ditransportasikan ke dalam tanah atau mengalir di atas permukaan  tanah.  Beberapa  penelitian  menunjukkan hasil yang agak berbeda yaitu karakteristik tinggi curah hujan lebih berpengaruh terhadap pencucian herbisida dibandingkan dengan intensitas hujan.  Sebagai contoh,
penelitian di Colorado, USA menunjukkan tinggi hujan 70 mm selama 10 hari menyebabkan banyak herbisida tercuci  ke  lapisan  bawah  tanah  (Westra  et  al.,  2014). Hasil serupa telah dilaporkan pada penelitian dengan herbisida  trifluralin,  prosulfocarb,  pyroxasulfone  di Australia  Selatan  (Khalil  et  al.,  2018)  yaitu  semakin tinggi  curah  hujan  akan  semakin  banyak  herbisida tercuci dan mengalir ke tanah. Tetapi intensitas hujan tidak  memiliki  efek  nyata  dalam  pencucian  herbisida, meskipun  ada  kecenderungan  intensitas  hujan  20 mm/jam mulai mencuci herbisida (Khalil et al., 2018).
Temuan  lain  menyebutkan  pengaruh  curah hujan terhadap kehilangan herbisida dilaporkan di New Zealand  dengan  pendekatan  hidrodinamik.  Hasil menunjukkan  intensitas  hujan  tidak  signifikan  ber- pengaruh terhadap kehilangan herbisida (Müller et al., 2004). Penelitian sejenis juga dilakukan oleh Ulrich et al.,  (2013)  yang  mensimulasi  curah  hujan  13  mm/jam pada  4,  11,  18,  25,  32  dan  39  hari  setelah  aplikasi herbisida.  Hasil  penelitian  menunjukkan  konsentrasi herbisida  yang  larut  tertinggi  terdapat  pada  air limpasan  permukaan  pertama  setelah  hujan  dan menurun secara eksponensial pada hujan berikutnya.
Kegiatan  pertanian  merupakan  sumber  peng- hasilan utama penduduk di Provinsi Lampung. Selama ini praktik pengelolaan pertanian masih menggunakan herbisida  untuk  mengontrol  gulma.    Namun,  label herbisida  yang  memberikan  saran  apa  yang  harus dilakukan  jika  hujan  turun  setelah  aplikasi  herbisida tidak tersedia. Terlebih, kebanyakan label menyebutkan hujan  secara  umum  saja  tanpa  menjelaskan karakteristik hujan. Hal ini dapat dimaklumi karena sulit bagi industri herbisida bertanggung jawab jika ternyata efikasi  herbisida  itu  menurun  atau  pengguna  harus mengeluarkan  biaya  lebih  karena  harus  melakukan aplikasi kembali (Nandula, 2016; Reinhardt, 2018).
Karena  itu,  penelitian  tentang  pengaruh  inten- sitas  hujan  terhadap  efikasi  herbisida  sangat  diper- lukan.  Hasil  penelitian  dapat  berkontribusi  pada penyediaan  informasi  kepada  para  petani  dan stake holder terkait  untuk  memperhitungkan  kondisi  cuaca dalam aplikasi herbisida. Sehingga penghematan biaya produksi  dan  mencegah  herbisida  masuk  ke  dalam tanah  atau  mengalir  ke  permukaan  tanah  yang mengakibatkan kerusakan pada lingkungan.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Penelitian  lapang  dilaksanakan  pada  bulan Febuari-Maret 2019 di Kebun Penelitian Desa Hajimena, Kecamatan Natar, Kabupaten Lampung Selatan, dan di Laboratorium  Gulma,  Fakultas  Pertanian  Universitas Lampung.  Herbisida  yang  digunakan  berbahan  aktif
isopropilamina glifosat (Round up 486 SL) diaplikasikan pada gulma Ageratum conyzoides , Rottboellia exaltata , dan Cyperus rotundus .

## Desain Penelitian
Penelitian  terdiri  dari  enam  perlakuan  yang disusun  dalam  rancangan  acak  kelompok  dengan delapan ulangan. Dosis herbisida yang digunakan 2.5 l/ha.  Perlakuan  yang  diuji  yaitu  tanpa  hujan  (I1), intensitas curah hujan 5 mm/jam (I2), 10 mm/jam (I3), 20  mm/jam  (I4),  40  mm/jam  (I5),  dan  kontrol  (I6). Percobaan  dilakukan  dengan  8  ulangan  yang dikelompokkan  berdasarkan  tinggi  gulma,  dan  pot diletakkan dalam rumah plastik.

## Uji Statistika
Pengolahan data dilakukan dengan mengguna- kan  analisis  ragam,  dan  homogenitas  ragam  diuji dengan uji Bartlet (Arsham and Lovric, 2011; Witkovský, 2019),  aditivitas  data  diuji  dengan  uji  Tukey  (Lin  and Zhang, 2018), dan perbedaan  nilai tengah perlakuan diuji dengan uji BNT (Beda Nyata Terkecil) pada taraf 5%  (Concenço  et  al.,  2018).  Semua  uji  ini  umum digunakan  dalam  penelitian  tentang  gulma  dan herbisida.  Jika ragam tidak homogen maka dilakukan transformasi akar kuadrat yaitu transfromasi akar X + 0,5  yang  biasa  digunakan  untuk  data  persentase apabila nilainya antara 0 – 30% (Tabel 1 dan 2).

## Pengamatan Lapang
Penanaman  dilakukan  dengan  cara  memin- dahkan  gulma  dari  lahan  ke  dalam  pot  yang  berisi
media  tanah  dan  pupuk  kandang  dengan perbandingan  2:1.  Gulma  yang  dipindahkan merupakan gulma yang telah memiliki 2-3 helai daun. Aplikasi  herbisida  glifosat  dilakukan  18  hari  setelah tanam menggunakan sprayer punggung semi otomatis. Simulasi  intensitas  curah  hujan  dilakukan  30 menit  setelah  aplikasi  herbisida  dan  masing-masing perlakuan dilakukan selama  satu jam.  Simulasi curah hujan  untuk  masing-masing  perlakuan  dilakukan dengan  menggunakan  tipe  spinkler  yang  berbeda, yang  dicirikan  dengan  warna  yang  berbeda  yang menunjukkan  tipe  dan  spesifikasi  tertentu.  Spinkler hitam menyemprotkan air 300 l/jam, orange 120 l/jam dengan  jangkauan  3-4.5  m.  Sedangkan  spinkler  abu abu menyemprotkan air 120 l/jam dengan jangkauan 2-2.5 m.
Dari  hasil  simulasi,  volume  air  dengan menggunakan  tampungan  berdiameter  20  cm  di- temukan kesetaraan sebesar 135 ml (untuk perlakuan 5 mm/jam), 277 ml (untuk perlakuan 10 mm/jam), 645 ml (untuk  perlakuan  20  mm/jam),  dan  1215  ml  (untuk perlakuan  40  mm/jam).  Untuk  mencapai  volume tersebut didapatkan intensitas curah hujan 5 mm/jam dicapai dengan menggunakan 4 sprinkler warna hitam tanpa  pompa  air.  Intensitas  curah  hujan  10  mm/jam menggunakan  4  sprinkler  warna  oranye  dilengkapi dengan pompa air. Intensitas curah hujan 20 mm/jam menggunakan  10  sprinkler  warna  oranye  dengan pompa  air.  Intensitas  curah  hujan  40  mm/jam menggunakan  18  sprinkler  warna  abu-abu  dengan pompa air (Gambar 1 abcd).
Variabel lapang yang diamati yaitu: (i) persentase keracunan  gulma  dan  (ii)  bobot  kering  gulma. Pengamatan  persentase  keracunan  gulma  dilakukan secara  visual  terhadap  gejala  keracunan.  Sedangkan penentuan  persentase  keracunan  dilakukan  dengan cara  membandingkan  gulma  yang  diberi  aplikasi herbisida  dengan  kontrol  (gulma  yang  tidak  diberi aplikasi  herbisida).    Pengamatan  dilakukan  pada  hari ke-3, 6, 9, 12, dan 15 hari setelah aplikasi (HSA) pada saat pagi hari atau sore hari.
Pengamatan  bobot  kering  gulma  dilakukan dengan memanen gulma yang masih hidup pada hari ke-15  HSA  dengan  cara  memotong  gulma  sampai permukaan  tanah.  Kemudian  gulma  tersebut  di- keringkan dengan menggunakan oven pada suhu 80 o C selama  48  jam.  Setelah  itu  gulma  kering  tersebut ditimbang. Persentase kerusakan gulma menunjukkan seberapa besar kemampuan herbisida dalam memati- kan  gulma,  dan  nilai  persentase  kerusakan  diperoleh dengan cara membandingkan nilai bobot kering gulma perlakuan  herbisida  dengan  kontrol.  Persentase kerusakan dihitung dengan Persamaan (1).
Persentase kerusakan (%) = (1-(P/K)) * 100%;      (1)
Dimana  P  adalah  nilai  bobot  kering  gulma  dengan perlakuan  herbisida,  dan  K  merupakan  nilai  bobot kering gulma kontrol. Kemudian persentase keracunan gulma  campuran  dihitung  sebagai  nilai  rata-rata persentase keracunan 3 gulma yang diuji.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Persentase keracunan
Semua  tingkatan  intensitas  curah  hujan menurunkan  efektifitas  herbisida  glifosat  dan  berpe- ngaruh  terhadap  tingkat  keracunan.  Hal  ini  dapat ditunjukkan oleh semakin tinggi intensitas curah hujan
maka  efektifitas  herbisida  semakin  turun  (Gambar  2a dan  Tabel  1).  Intensitas  hujan  ringan  (I2)  sebesar  5 mm/jam  mampu  menurunkan  efektifitas  herbisida hingga mencapai persentase keracunan dibawah 60%. Sebaliknya,  tidak  ditemukan  peningkatan  keracunan yang signifikan pada intensitas hujan yang lebih besar setelah  3  HSA  hingga  15  HSA.  Meskipun  demikian, aplikasi herbisida tetap bekerja menekan pertumbuhan gulma campuran.
Intensitas  curah  hujan  sebesar  40  mm/jam ternyata masih menghasilkan kerusakan gulma sebesar 42%  pada  akhir  pengamatan  (15  HSA).  Pada  kondisi lapang  yang  ditemukan  gulma  campuran,  aplikasi herbisida harus memperhitungkan kejadian hujan. Hal ini disebabkan intensitas hujan yang rendah sekalipun masih  mampu  menurunkan  efektifitas  herbisida glifosat. Pada gulma golongan daun lebar ( Ageratum conyzoides ), semua intensitas curah hujan menurunkan efektifitas  herbisida  glifosat  (Gambar  2b).  Tidak  di- temukan  perbedaan  yang  signifikan  pada  persentase keracunan  dengan  perlakuan  intensitas  curah  hujan kurang dari 10 mm/jam.
Tabel  1  menyajikan  data  bobot  kering  dan persentase  kerusakan  gulma Ageratum  conyzoides pada  berbagai  intensitas  curah  hujan.  Secara  umum semakin tinggi intensitas curah hujan maka efektifitas herbisida  glifosat  semakin  berkurang.  Pada  tingkat intensitas curah hujan yang rendah (5 dan 10 mm/jam), herbisida  masih  efektif  untuk  mengendalikan  gulma Ageratum conyzoides . Pada  gulma  golongan  daun  lurus  ( Rottboellia exaltata ),    perlakuan  intensitas  curah  hujan  sebesar  5 mm/jam masih efektif untuk menyebabkan keracunan gulma.  Penurunan  efektifitas  herbisida  glifosat  mulai terjadi pada perlakuan intensitas  curah hujan sebesar 10 mm/jam (Gambar 3a).
Gambar 2 . Persentase keracunan gulma pada hari setelah aplikasi (HSA): (a) gulma campuran ( Ageratum conyzoides, Rottboellia exaltata, dan Cyperus rotundus), dan (b)  gulma Ageratum conyzoides. Keterangan: I1: 0 mm/jam; I2: 5 mm/jam; I3: 10 mm/jam; I4: 20 mm/jam, I5: 40 mm/jam, dan I6: kontrol.
Tabel 1. Pengaruh berbagai intensitas curah hujan setelah aplikasi herbisida glifosat terhadap bobot kering  serta persentase kerusakan pada gulma keseluruhan dan gulma Ageratum conyzoides.
Intensitas Curah Hujan (mm/jam) Bobot Kering Gulma Campuran (g/pot) Bobot Kering Gulma Ageratum conyzoides (g/pot) Persentase Kerusakan Gulma campuran Persentase Kerusakan Gulma Ageratum conyzoides Asli Trans (x+0,5) 0.5 Asli Trans (x+0,5) 0.5 (%) (%) 0 0 0.7 d 0 0.7 d 100 a 100 a 5 0.09 0.77 d 0.12 0.78 c 89 b 82 b 10 0.25 0.86 c 0.19 0.82 c 78 c 78 b 20 0.5 1.00 b 0.50 0.99 b 50 d 40 c 40 0.64 1.06 b 0.63 1.05 b 42 d 24 d kontrol 1.17 1.28 a 0.81 1.14 a 0 e 0 e BNT 0,05 0.06 0.06 9 11
Keterangan: Nilai tengah pada kolom yang sama diikuti huruf yang sama tidak berbeda  menurut uji BNT pada taraf 5 %. Data ditransformasi untuk membuat ragam menjadi homogen
Gulma  varietas Rottboellia  exaltata memiliki rambut  pada  bagian  daun  dan  batang.  Karakteristik morfologi  tersebut  memungkinkan  herbisida  mampu bertahan  pada  saat  intensitas  curah  hujan  rendah. Berdasarkan  data  bobot  kering  dan  persentase kerusakan gulma Rottboellia exaltata (Tabel 2), bobot kering  setelah  hujan  5  mm/jam  dan  tanpa  hujan  (I1) tidak berbeda nyata.  Sedangkan intensitas hujan diatas 5  mm/jam  menurunkan  efektifitas  herbisida  glifosat. Sehingga  aplikasi  herbisida  pada  varietas  gulma  ini harus  memperhitungkan  faktor  curah  hujan  dengan baik.
Pada gulma Cyperus rotundus (jenis rumput teki), perlakuan  intensitas  hujan  ringan  5  mm/jam  dapat langsung  menurunkan  tingkat  keracunan  mencapai 48,75% (Gambar 3b). Perlakuan intensitas curah hujan >5 mm/jam menunjukkan persentase keracunan yang sama  (~10%)  sejak  hari  ke-3  HSA.  Hal  tersebut menunjukkan  aplikasi  herbisida  tidak  efektif.  Jika dibandingkan dengan jenis gulma yang lain, persentase
keracunan gulma Cyperus rotundus lebih kecil. Hal itu disebabkan  oleh  morfologi  daun  dan  batang  dengan permukaan  yang  halus,  yang  tidak  memungkinkan herbisida untuk menempel dengan kuat.
Tabel  2  menyajikan  data  bobot  kering  dan persentase  kerusakan  gulma Cyperus  rotundus pada berbagai  intensitas  curah  hujan.  Bobot  kering  gulma Cyperus  rotundus pada  perlakuan  kontrol  (tanpa aplikasi  dan  tanpa  hujan)  dan  perlakuan  I2  (hujan ringan 5 mm/jam) menunjukkan perbedaan yang nyata. Setiap  kenaikan  intensitas  hujan  menghasilkan  per- bedaan  bobot  kering  yang  nyata.  Hal  tersebut menyebabkan  efektifitas  herbisida  glifosat  berkurang dalam  mengendalikan  gulma.  Sebagai  contoh, perlakuan  intensitas  curah  hujan  deras  (40  mm/jam) hanya  efektif  untuk  menyebabkan  kerusakan  gulma sebesar 25%. Sehingga faktor curah hujan harus benar- benar  diperhatikan  saat  melakukan  aplikasi  herbisida glifosat.
Gambar 3. Persentase keracunan gulma: (a) Rottboellia exaltata dan (b) Cyperus rotundus pada waktu pengamatan yang berbeda. Keterangan: I1: 0 mm/jam; I2: 5 mm/jam; I3: 10 mm/jam; I4: 20 mm/jam; I5: 40 mm/jam; I6: control
Penelitian  tentang  pengaruh  curah  hujan  pada efikasi  herbisida  glifosat  lebih  banyak  pada  berapa lama  hujan  turun  ( rainfast  time )  setelah  pemberian aplikasi.  Pemberian  herbisida  tidak  perlu  diulang  jika tidak  turun  hujan  lebat.  Penelitian  di  Indonesia  oleh Kurniadie et al.  (2019) mendapatkan herbisida kalium glifosat  660  g/L  mampu  mengen-dalikan  gulma I. cylindrica (persentase kerusakan 79,6%); B. alata , dan A. conyzoides (persentase  kerusakan  masing-masing 100%) secara efektif dengan rentang waktu kurang dari dua  jam  setelah  aplikasi  sebelum  tercuci  air  hujan. Sedangkan penelitian oleh Reddy (2000) penggunaan glifosat  pada  Redvine  ( Brunnichia  ovata )  hujan  yang sangat deras dengan intensitas 75 mm/jam dalam 24 jam setelah aplikasi  menurunkan efikasi sebanyak 23% dibandingkan  tanpa  simulasi  curah  hujan.  Hasil penelitiannya juga menunjukkan bahwa semakin lama daun terpapar pada herbisida glifosat dan suhu tinggi dapat  meningkatkan  serapan  dan  translokasi  glifosat ke  bagian  akar  dan  akhirnya  meningkatkan kemampuan mengontrol gulma.
Rainfast  time dari  glifosat  juga  bervariasi bergantung pada spesies  gulma yang  akan dikontrol. Penelitian rainfast time di New Zealand menunjukkan
penurunan efikasi herbisida bervariasi tergantung dari waktu turun hujan (James and Rahman, 2005; Khalil et al.,  2019b).  Hasil  penelitian  mereka  menjelaskan sebanyak  tujuh  dari  sembilan  formula  glifosat  tidak menurunkan efikasi herbisida pada selang waktu turun hujan  2  jam,  6  jam,  dan  8  jam.    Ketika  produk  ini diaplikasikan  pada  gulma  yang  lebih  rentan  seperti Ryegrass maka semua menunjukkan rainfast selama 6 jam.  Lama  selang  turun  hujan  setelah  aplikasi  lebih penting  pada  herbisida  glifosat  karena  efikasi  dari herbisida  ini  sangat  berkaitan  dengan  lama  proses penyerapan (Souza et al., 2014).
Dari  semua  hasil  penelitian  ini,  secara  umum dapat  diketahui  bahwa  aplikasi  herbisida  efektif dilakukan pada saat cuaca cerah. Sebelum pelaksanaan aplikasi  herbisida,  informasi  prakiraan  kejadian  hujan sangat penting untuk diketahui agar efektifitas aplikasi berlangsung  dengan  baik.  Pada  saat  ini  BMKG Lampung sudah menyediakan layanan yang memberi- kan  informasi  tentang  cuaca  setiap  jam,  sehingga petani  perlu  membiasakan  diri  untuk  memperhatikan informasi cuaca dari BMKG agar tingkat kerugian dapat diminimalkan.
Tabel 2. Pengaruh berbagai intensitas curah hujan setelah aplikasi herbisida glifosat terhadap bobot kering  serta persentase kerusakan pada gulma Rottboellia exaltat dan Cyperus rotundus.
Intensitas Curah Hujan (mm/jam) Bobot Kering Gulma Rottboellia exaltata (g/pot) Bobot Kering Gulma Cyperus rotundus (g/pot) Persentase Kerusakan Gulma Rottboellia exaltata Persentase Kerusakan Gulma Cyperus rotundus Asli Trans (x+0,5) 0.5 (g/pot) (%) (%) 0 0 0.7 e 0 f 100 a 100 a 5 0 0.7 e 0.33 e 100 a 61 b 10 0,24 0.85 d 0.44 d 88 b 48 c 20 0,45 0.97 c 0.54 c 74 c 36 d 40 0,74 1.1 b 0.64 b 60 d 25 e kontrol 1,73 1.48 a 0.85 a 0 e 0 f BNT 0,05 0.09 9
Keterangan: Nilai tengah pada kolom yang sama diikuti huruf yang sama tidak berbeda  menurut uji BNT pada taraf 5 %. Data ditransformasi untuk membuat ragam menjadi homogen

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  semakin tinggi  intensitas  hujan  maka  semakin  tidak  efektif aplikasi herbisida. Meskipun dalam jangka waktu lebih lama  dari  waktu  aplikasi,  herbisida  masih  berfungsi menekan  pertumbuhan  gulma.  Pengaruh  intensitas hujan terhadap efektifitas herbisida berbeda untuk tiap jenis  gulma  yang  diuji.  Intensitas  hujan  terendah
(5mm/jam)  sudah  menurunkan  tingkat  efektifitas glifosat sebesar 82-89% (gulma Ageratum conyzoides ) dan  61%  (gulma Cyperus  rotundus ).  Pada  gulma Rottboellia  exaltata ,  efektifitas  herbisida  mulai  me- nurun pada intensitas hujan 10 mm/jam. Dengan hasil ini  dianjurkan  agar  petani  memperhatikan  informasi cuaca  sebelum  aplikasi  herbisida  dan  diperlukan penelitian lanjutan yang mengkombinasikan pengaruh
intensitas hujan dan selang waktu turun hujan dalam efektifitas aplikasi herbisida.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsham, H., Lovric, M., 2011. Bartlett’s Test, in: Lovric, M. (Ed.),  International  Encyclopedia  of  Statistical Science.  Springer  Berlin  Heidelberg,  Berlin,
Heidelberg, pp. 87 – 88. https://doi.org/10.1007/978-3-642-04898-
2_132
BMKG,  2020.  Buletin  Analisa  dan  Prakiraan  Hujan Bulanan. BMKG Stasiun Klimatologi Pesawaran, Lampung.
Colbach,  N.,  Cordeau,  S.,  Garrido,  A.,  Granger,  S., Laughlin, D., Ricci, B., Thomson, F., Messéan, A., 2018.  Landsharing  vs  landsparing:  How  to reconcile crop production and biodiversity? A simulation  study  focusing  on  weed  impacts. Agriculture,  Ecosystems  &  Environment  251, 203 – 217. https://doi.org/10.1016/j.agee.2017.09.005
Colbach,  N.,  Darmency,  H.,  Fernier,  A.,  Granger,  S.,  Le Corre,  V.,  Messéan,  A.,  2017.  Simulating changes in cropping practices in conventional and  glyphosate-resistant  maize.  II. Weed impacts  on  crop  production  and  biodiversity. Environ  Sci  Pollut  Res  24,  13121 – 13135. https://doi.org/10.1007/s11356-017-8796-9
Comont, D., Hicks, H., Crook, L., Hull, R., Cocciantelli, E., Hadfield, J., Childs, D., Freckleton, R., Neve, P., 2019.  Evolutionary  epidemiology  predicts  the emergence of glyphosate resistance in a major agricultural weed. New Phytologist 223, 1584 – 1594. https://doi.org/10.1111/nph.15800
Concenço, G., Schreiber, F., Scherner, A., Behenck, J.P.,
2018. Statistical approaches in weed research: choosing  wisely.  Revista  Brasileira  de Herbicidas 17, 45 – 58. https://doi.org/10.7824/rbh.v17i1.536.
Duke,  S.O.,  Powles,  S.B.,  Sammons,  R.D.,  2018. Glyphosate – How  it  Became  a  Once  in  a Hundred  Year  Herbicide  and  Its  Future. Outlooks  on  Pest  Management  29,  247 – 251. https://doi.org/10.1564/v29_dec_03
Fernando, N., Manalil, S., Florentine, S.K., Chauhan, B.S., Seneweera, S., 2016. Glyphosate resistance of C3  and  C4  weeds  under  rising  atmospheric CO2.  Frontiers  in  plant  science  7,  910. https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fpl
s.2016.00910 Ganie, Z.A., Jugulam, M., Jhala, A.J., 2017. Temperature Influences Efficacy, Absorption, and Translocation  of  2,4-D  or  Glyphosate  in Glyphosate-Resistant and Glyphosate-
Susceptible  Common  Ragweed  (Ambrosia artemisiifolia)  and  Giant  Ragweed  (Ambrosia trifida). Weed Science 65, 588 – 602.
https://doi.org/10.1017/wsc.2017.32
Gonzales,  P.,  Figueiredo,  JosÃ©,  S.,  Bicudo,  Songbi, Chen,  Mazetti,  A.,  Fernandes,  Yomei,  F., Tanamati,  Mouafi,  A.S.,  Djabou-Fondjo,  2017. Effects  of  tillage  options  on  soil  physical properties and cassava-dry-matter partitioning. Field crops research.
Heap,  I.,  Duke,  S.O.,  2018.  Overview  of  glyphosate-
resistant weeds worldwide. Pest Management Science 74, 1040 – 1049. https://doi.org/10.1002/ps.4760
James, T., Rahman, A., 2005. Efficacy of several organic herbicides and glyphosate formulations under simulated  rainfall.  New  Zealand  Plant Protection 58, 157 – 163. https://doi.org/10.30843/nzpp.2005.58.4322
Khalil,  Y.,  Flower,  K.,  Siddique,  K.H.,  Ward,  P.,  2019a. Rainfall  affects  leaching  of  pre-emergent herbicide from wheat residue into the soil. PloS one 14.
Khalil, Y., Flower, K., Siddique, K.H.M., Ward, P., 2019b. Rainfall  affects  leaching  of  pre-emergent herbicide  from  wheat  residue  into  the  soil.
PLoS One 14, e0210219 – e0210219.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0210219
Khalil,  Y.,  Flower,  K.,  Siddique,  K.H.M.,  Ward,  P.,  2018.
Effect  of  crop  residues  on  interception  and activity  of  prosulfocarb,  pyroxasulfone,  and trifluralin. PLoS One 13. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0208274
Kraehmer, H.,  Laber, B., Rosinger, C.,  Schulz,  A., 2014.
Herbicides as weed control agents: state of the art:  I.  Weed  control  research  and  safener technology:  the  path  to  modern  agriculture.
Plant physiology 166, 1119 – 1131. https://doi.org/10.1104/pp.114.241901
Kurniadie, D., Sumekar, Y., Nulkarim, S., 2019. Pengaruh perbedaan waktu turun hujan terhadap aplikasi herbisida kalium glifosat dalam mengendalikan  gulma  dominan  kelapa  sawit. Kultivasi 18, 817 – 826. https://doi.org/10.24198/kultivasi.v18i1.20988
Lee, H.S., 2015. General Rainfall Patterns  in Indonesia and  the  Potential  Impacts  of  Local  Seas  on Rainfall  Intensity.  Water  7,  1751 – 1768. https://doi.org/10.3390/w7041751
Lestari, D.O., Sutriyono, E., Sabaruddin, S., Iskandar, I., 2018.  Respective  Influences  of  Indian  Ocean Dipole  and  El  Niño-Southern  Oscillation  on Indonesian Precipitation. Journal of
Mathematical  and  Fundamental  Sciences  50, 257 – 272. Lin,  C.-K.,  Zhang,  J.,  2018.  Detecting  Nonadditivity  in Single-Facet Generalizability Theory Applications:  Tukey’s  Test.  Journal  of Educational Measurement 55, 78 – 89.
https://doi.org/10.1111/jedm.12164
Lupi,  L.,  Bedmar,  F.,  Puricelli,  M.,  Marino,  D.,  Aparicio, V.C.,  Wunderlin,  D.,  Miglioranza,  K.S.B.,  2019. Glyphosate  runoff  and  its  occurrence  in rainwater  and  subsurface  soil  in  the  nearby area  of  agricultural  fields  in  Argentina. Chemosphere 225, 906 – 914. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2019.0 3.090
Montgomery, D.R., 2007. Soil erosion and agricultural sustainability.  PNAS  104,  13268 – 13272. https://doi.org/10.1073/pnas.0611508104
Müller,  K.,  Trolove,  M.,  James,  T.K.,  Rahman,  A.,  2004.
Herbicide  loss  in  runoff:  effects  of  herbicide properties, slope, and rainfall intensity. Soil Res. 42, 17 – 27. https://doi.org/10.1071/sr03090
Nandula,  V.K.,  2016.  Herbicide  resistance  in  weeds: survey,  characterization  and  mechanism. Indian  Journal  of  Weed  Science  48,  128 – 131. https://doi.org/10.5958/0974- 8164.2016.00033.2
Novara, A., Stallone, G., Cerdà, A., Gristina, L., 2019. The Effect  of  Shallow  Tillage  on  Soil  Erosion  in  a Semi-Arid  Vineyard.  Agronomy  9,  257. https://doi.org/10.3390/agronomy9050257
Ntidi, K.N., Fourie, H., Daneel, M., 2016. Greenhouse and field evaluations of commonly occurring weed species  for  their  host  suitability  to Meloidogyne species. International Journal of Pest Management 62, 11 – 19. https://doi.org/10.1080/09670874.2015.10876
02
Ramesh,  K.,  Matloob,  A.,  Aslam,  F.,  Florentine,  S.K.,
Chauhan,  B.S.,  2017.  Weeds  in  a  Changing Climate:  Vulnerabilities,  Consequences,  and Implications  for  Future  Weed  Management. Front. Plant Sci. 8. https://doi.org/10.3389/fpls.2017.00095 Reddy,  K.N.,  2000.  Factors  Affecting  Toxicity,
Absorption, and Translocation of Glyphosate in Redvine (Brunnichia ovata). Weed Technology 14,  457 – 462.  https://doi.org/10.1614/0890- 037X(2000)014[0457:FATAAT]2.0.CO;2
Reinhardt, C., 2018. Top ten reasons why your herbicide did not work as expected: chemicals & fertiliser. Oilseeds Focus 4, 26 – 27.
Rodrigo-Comino, J., Davis, J., Keesstra, S.D., Cerdà, A., 2018.  Updated  Measurements  in  Vineyards
Improves  Accuracy  of  Soil  Erosion  Rates. Agronomy Journal 110, 411 – 417. https://doi.org/10.2134/agronj2017.07.0414
Saini, R.K., Kleemann, S.G.L., Preston, C., Gill, G.S., 2015.
Alternative Herbicides for the Management of Clethodim-Resistant  Rigid  Ryegrass  (Lolium rigidum)  in  Faba  Bean  (Vicia  faba  L.)  in Southern Australia. Weed Technology 29, 578 – 586. https://doi.org/10.1614/WT-D-14- 00143.1 Salmayenti, R., Hidayat, R., Pramudia, A., 2017. Rainfall Prediction  Using  Artificial  Neural  Network. J.Agromet 31, 11 – 21. https://doi.org/10.29244/j.agromet.31.1.11-21
Sembodo,  D.R.J.,  2010.  Gulma  dan  Pengelolaannya.
Graha Ilmu, Yogyakarta.
Souza,  G.S.F.,  Martins,  D.,  Pereira,  M.R.R.,  Bagatta, M.V.B., 2014. Action of rain on the efficiency of herbicides  applied  post-emergence  in  the control  of  Senna  obtusifolia.  Revista  Ciência Agronômica 45, 550 – 557.
https://doi.org/10.1590/S1806-
66902014000300016
Supari,  Tangang,  F.,  Salimun,  E.,  Aldrian,  E., Sopaheluwakan,  A.,  Juneng,  L.,  2018.  ENSO modulation of seasonal rainfall and extremes in Indonesia.  Clim  Dyn  51,  2559 – 2580. https://doi.org/10.1007/s00382-017-4028-8
Taufik,  M.,  Torfs,  P.J.J.F.,  Uijlenhoet,  R.,  Jones,  P.D., Murdiyarso,  D.,  Van  Lanen,  H.A.J.,  2017. Amplification  of  wildfire  area  burnt  by hydrological  drought  in  the  humid  tropics. Nature  Climate  Change  7,  428 – 431. https://doi.org/10.1038/nclimate3280
Thompson,  S.M.,  Tan,  Y.P.,  Neate,  S.M.,  Grams,  R.M.,
Shivas,  R.G.,  Lindbeck,  K.,  Aitken,  E.A.B.,  2018. Diaporthe  novem  isolated  from  sunflower (Helianthus annuus) and other crop and weed hosts in Australia. Eur J Plant Pathol 152, 823 – 831. https://doi.org/10.1007/s10658-018- 1515-7
Ulrich,  U.,  Dietrich,  A.,  Fohrer,  N.,  2013.  Herbicide transport via surface runoff during intermittent artificial rainfall: A laboratory plot scale study. CATENA 101, 38 – 49. https://doi.org/10.1016/j.catena.2012.09.010
Vincent,  C.L.,  Lane,  T.P.,  2018.  Mesoscale  Variation  in Diabatic  Heating  around  Sumatra,  and  Its Modulation with the Madden – Julian Oscillation.  Mon.  Wea.  Rev.  146,  2599 – 2614. https://doi.org/10.1175/MWR-D-17-0392.1 Westra, E.P., Shaner, D.L., Westra, P.H., Chapman, P.L., 2014. Dissipation and Leaching of
Pyroxasulfone  and  S-Metolachlor.  Weed
Technology 28, 72 – 81. https://doi.org/10.1614/WT-D-13-00047.1
Witkovský, V., 2019. Computing the exact distribution
of  the  Bartlett’s  test  statistic  by  numerical inversion of its characteristic function. Journal of Applied Statistics 0, 1 – 16. https://doi.org/10.1080/02664763.2019.16756
08