## Analisis Kebutuhan Air Tanaman Tebu Berdasarkan Model Simulasi Tanaman (Studi Kasus: Kabupaten Kediri, Jawa Timur)
Water Demand Analysis of Sugarcane Based on Crop Simulation Model (Case Study: Kediri Regency, East Java)
Astrid Yusara * , Handoko, dan Bregas Budianto Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 4 February 2019 Received in revised from 2 May 2019 Accepted 14 May 2019
doi: 10.29244/j.agromet.33.1.30-40

## Keywords:
Crop modelling Irrigation Planting date Water availability
Water use efficiency A B S T R A C T
Sugarcane productivity is naturally affected by climate variables and limited by the water availability. This study simulated a water balance model to estimate sugarcane water  requirement  and  to  estimate  the  best  planting  time  as  well  based  on  its optimum productivity in Kediri Regency. Water requirement was estimated by water loss of evapotranspiration following FAO No. 24, while the productivity was based on  mid-maturing  sugarcane  growth  and  development.  Sugarcane  rainfed  area  in Kediri Regency needs approximately 26-128 mm water per month based on its loss by evapotranspiration. The value varied due to the growth phase. More than 60% water  was  used  in  vegetative  phase  for  developing  buds  and  stem  elongation  of about 3-9 months after planting. The highest sugarcane productivity was obtained in July-September as the best planting time shown by simulation. Moreover, water deficiency during mid-season of sugarcane growth could decrease productivity by a significant amount. The work presented here could be used as a tool to help decision makers for irrigation management and select the best planting date.

## PENDAHULUAN
Komoditas  gula  merupakan  salah  satu  sektor pangan  yang  penting  dan  berpengaruh  pada  kondisi keamanan pangan Indonesia (Vel et al., 2016). Dalam catatan  sejarah,  Indonesia  pernah  menjadi  salah  satu negara  eksportir  gula  terbesar  di  dunia  yaitu  pada tahun 1930-an dengan produksi tebu mencapai 3 juta ton, dan ekspor gula sebesar 2.40 juta ton (Kementrian Pertanian, 2017). Akan tetapi, produksi gula mengalami penurunan sangat signifikan pada tahun 1980-an yang menjadikan  Indonesia  sebagai  importir  gula  hingga saat  ini.  Pada  tahun  2012,  rata-rata  produksi  tebu berkisar  5.90  ton/ha  atau  sebesar  40%  dari  produksi tebu  80  tahun  yang  lalu  (Toharisman  dan  Triantarti, 2014). Rata-rata produksi gula di Indonesia pada tahun 2010-2014  berkisar  2.21-2.59  juta  ton/tahun, sedangkan  besar  konsumi  gula  untuk  kebutuhan industri  dan  rumah  tangga  5.00-5.70  juta  ton/tahun (Toharisman  dan  Triantarti,  2016).  Kondisi  defisit komoditas  gula  diperkirakan  akan  meningkat  hingga
* Corresponding author: astrid_y@apps.ipb.ac.id
tahun 2021 dengan pertumbuhan volume impor gula sebesar 1.6% (Kementrian Pertanian, 2017).
Dari  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi produksi  gula  yang  dihasilkan  tanaman  tebu,  kondisi iklim pada lahan pertanaman tebu menjadi faktor kuat yang  mempengaruhi  produksi  gula  (Toharisman  dan Triantarti,  2016;  Zhao  dan  Li,  2015),  termasuk  kondisi iklim.  Perubahan  iklim  berpengaruh  pada  panjang periode  kering  dan  periode  basah  (Loo  et  al.,  2015), yang  berpengaruh  pada  laju  pertumbuhan  tanaman tebu  (Jaiphong  et  al.,  2016;  Khonghintaisong  et  al., 2018;  Liu  et  al.,  2016).  Beberapa  usaha  untuk meningkatkan  produksi  gula  adalah  perluasan  area tanam tebu (Muhaimin dan Sari, 2017; Sari et al., 2015; Suryani  et  al.,  2018),  dan  penerapan  teknik  budidaya tebu  yang  efektif-efisien  meliputi  pengaturan  irigasi (Olivier dan Singels, 2015), dan waktu tanam yang tepat (Ramos  et  al.,  2016;  Sari  dan  Wegener,  2015). Penentuan  jumlah  kebutuhan  air  irigasi  dan  waktu tanam  yang  tepat  dapat  dilakukan  dengan  analisis
neraca air tanaman (Dobor et al., 2016; González Perea et al., 2016; Jayanti et al., 2015).
Analisis  variasi  kondisi  neraca  air  tanaman terhadap  produktivitas  tebu  dapat  dilakukan  dengan percobaan  langsung.  Akan  tetapi,  untuk  memperoleh hasil  dari  percobaan  tersebut  membutuhkan  waktu yang lama, dan biaya yang besar. Untuk mendapatkan hasil percobaan dalam waktu yang singkat, kita dapat menggunakan  model  simulasi  tanaman  (Handoko, 1994). Model simulasi tanaman merupakan model yang mensimulasikan proses pertumbuhan, perkembangan, dan  respon  tanaman  terhadap  faktor  lingkungan (Craufurd  et  al.,  2013;  Rauff  dan  Bello,  2015).  Secara sederhana,  proses  perkembangan  dan  pertumbuhan tanaman dimodelkan dengan konsep heat unit (Elnesr et al., 2013; Marin et al., 2017; Parthasarathi et al., 2013). Pada proses pertumbuhan tersebut, yang mempengaruhi  hasil  produksi  dari  faktor  lingkungan adalah  ketersediaan  air  untuk  tanaman.  Beberapa penelitian  telah  menerapkan  model  tersebut  untuk mensimulasikan  pertumbuhan  dan  perkembangan tanaman  tebu  di  beberapa  wilayah  Indonesia,  i.e. Lampung (Pembengo dan Suwarto, 2012), dan Sleman, Jawa Tengah (Jayanti et al., 2015).
Untuk  wilayah  Jawa  Timur,  sebagai  salah  satu sentra  produksi  tanaman  tebu,  identifikasi  kebutuhan irigasi atau penentuan waktu tanam yang tepat, belum dilakukan.  Berdasarkan  data  BPS  (2017),  usaha meningkatkan produksi tebu di Kabupaten Kediri, Jawa Timur, telah dilakukan dengan meningkatkan luas area tanam sebesar 1.25% dari tahun 2015 ke 2016, namun produksi  tebu  mengalami  penurunan  0.04%.  Oleh karena itu, penelitian ini mencoba menerapkan model simulasi  tanaman  tebu  untuk:  (i)  menghitung kebutuhan  air  tanaman  dalam  berbagai  kondisi cekaman  air,  dan  (2)  mengidentifikasi  pengaruh cekaman  air  terhadap  produksi  gula  di  Kabupaten Kediri, Jawa Timur.

## METODE PENELITIAN

## Data Penelitian
Data  yang  digunakan  berupa  data  sekunder, meliputi: (1) data iklim harian (curah hujan, suhu udara rata-rata,  kelembaban  relatif,  lama  penyinaran,  dan kecepatan angin) Stasiun Geofisika Karang Kates tahun 2010-2015,  (2)  data  spasial  karakteristik  tanah (kandungan  pasir,  liat,  dan  bahan  organik)  dari Soil Grids ( https://soilgrids.org/ )  dengan  resolusi  grid  250 meter, dan (3) data produksi tebu di Kabupaten Kediri, Jawa  Timur  tahun  2011-2015  dari  BPS  (2017).  Model simulasi tanaman disusun menggunakan data iklim dan data karakteristik tanah dengan asumsi bahwa stasiun iklim tersebut mampu mewakili kondisi iklim di seluruh lahan tebu Kabupaten Kediri. Sedangkan data produksi
tebu  dikonversi  menjadi  nilai  produktivitas  gula kemudian  digunakan  untuk  validasi  hasil  model. Penelitian  ini  mensimulasikan  tanaman  tebu  tipe masakan tengah (umur panen 10-12 bulan).

## Pemodelan  Pertumbuhan  dan  Perkembangan Tanaman Tebu
Berbagai macam model dalam bidang pertanian telah  banyak  dikembangkan  sehingga  dapat mempermudah  pengambilan  keputusan  dalam budidaya  pertanian.  Model  pendugaan  waktu  tanam dapat  menggunakan  metode  aritmatik  dengan perhitungan heat unit/thermal unit (Elnesr et al., 2013). Fase  pertumbuhan  suatu  tanaman  yang  dihitung menggunakan  konsep  akumulasi  panas  atau thermal unit (TU) berasumsi  bahwa  faktor  panjang  hari  tidak berpengaruh. Perhitungan fase pertumbuhan tanaman dilakukan dengan Persamaan (1).
s  = ∑ (Ti-Tb) TU (1)
dimana s fase  perkembangan  tanaman, 𝑇𝑈 satuan panas ( 0 C hari), T i suhu rata-rata harian hari ke-i ( 0 C), T b suhu  dasar  tanaman  ( 0 C).  Aliran  biomassa  dihitung berdasarkan  hasil  fotosintesis  dari  radiasi  dengan pengaruh  indeks  luas  daun.  Produksi  biomassa dihitung melalui Persamaan (2-4).
Bp = RUE x ( 1-e ( -k LAI ) ) x PAR (2) dLAI = SLA × dW L (3) LAI = LAI i-1 + dLAI (4)
dimana Bp produksi biomassa potensial (kg ha -1 hari -1 ), RUE efisiensi penggunaan radiasi (kg MJ -1 ), k koefisien pemadaman, LAI indeks luas daun ( leaf area index ), PAR ( photosynthetically-active  radiation )  radiasi  matahari yang digunakan untuk fotosintesis (MJ -1 m -2 hari -1 ), LAI i- 1 indeks  luas  daun  pada  hari  sebelum  i, 𝑑𝐿𝐴𝐼 perubahan LAI, dW L perubahan massa organ daun (kg ha -1 hari -1 ), SLA ( specific  leaf  area )  luas  daun spesifik.Perubahan biomassa ke masing-masing organ tanaman setiap harinya dipengaruhi oleh faktor defisit air ( water deficit factor ) seperti pada Persamaan (5-7).
dWx= (( η x ( 1 - k g ) Bp- ( k m W x Q10 ))) wdf  (5)
Q 10 = 2 T - 20 10 (6)
wdf = ETa ETm (7)
dimana dW x perubahan massa organ x (kg ha -1 hari -1 ), η x proporsi biomassa yang dialokasikan untuk organ x, k g koefisien  respirasi  pertumbuhan  (kg  kg -1 ), k m koefisien respirasi pemeliharaan  (kg kg -1 ), W x biomassa organ x (kg ha -1 ), Q10 kuosien suhu, wdf faktor defisit air  ( water  deficit  factor ), T suhu  udara  ( o C),  ET a evapotranspirasi  actual  (mm), ET m evapotranspirasi
maksimum (mm). Nilai partisi biomassa tanaman tebu didapatkan  dari  data  hasil  penelitian  Pembengo  dan Suwarto (2012) yang telah dikalibrasi (Tabel 1).

## Pemodelan Neraca Air Tanaman
Selain dari kondisi iklim lokal dan jenis tanaman tebu,  hasil  tebu  sangat  dipengaruhi  oleh  kondisi hidrologi  lahan  pertanamanan  (Osorio  et  al.,  2014). Ketersediaan air tanaman  yang digunakan untuk fase pertumbuhan dan perkembangan tanaman tebu, tidak hanya  dipengaruhi  oleh  jumlah  curah  hujan  yang
terjadi,  tetapi  juga  kondisi  kanopi  tanaman  dalam kemampuannya  untuk  menahan  air  hujan  (Fernandes et  al.,  2017;  Silva  et  al.,  2016).  Berdasarkan  diagram forrester  neraca  air  tanaman  (Handoko,  2005)  yang disajikan pada Gambar 1, indeks kanopi tanaman (LAI) akan mempengaruhi nilai intersepsi air hujan (Ic), dan transpirasi  aktual  (Ta).  Sedangkan  sifat  fisik  tanah berkaitan dengan lengas tanah atau soil water content (SWC)  dan  perkolasi  (Pc).  Perhitungan  neraca  air tanaman tebu pada penelitian ini hanya sebatas pada kedalaman 0-60 cm.
Tabel 1  Parameter  tanaman  tebu  pada  setiap  fase  pertumbuhan  hasil  kalibrasi.  Catatan: RUE  (radiation-use efficiency)  efisiensi  penggunaan  cahaya,  pB  koefisien  partisi  biomassa  batang,  dan  pD  koefisien  partisi biomassa daun.
Fase Pertumbuhan RUE (kgMJ -1 ) Koefisien Partisi F1: Perkecambahan (Tanam- Emergence) 0.0064 pB = - 0.0003 s + 0.5593 pD = 0.001 s + 0.2601 F2: Perbanyakan Tunas Emergence-Anakan Maksimum 0.0120 pB = - 0.005 s + 0.5087 pD = 0.0051 s + 0.4186 F3: Pertumbuhan Tunas (Anakan Maksimum-Anakan Tetap) 0.0200 pB = 0.5 s + 0.68 pD = 0.0009 s + 0.28 F4: Pemanjangan Batang (Anakan Tetap-Batang Maksimum) 0.0180 pB = 0.12 s + 0.85 pD = 0.0039 s + 0.2 F5: Kemasakan (Batang Maksimum-Panen) 0.0150 pB = -0.0004 s + 0.8
pD = -0.0004 s + 0.18
Gambar 1 Diagram forester pada pemodelan neraca air tanaman. Bentuk lingkaran menunjukkan proses mulai, bentuk awan menunjukkan bagian massa air yang hilang ( sink), garis nyata menunjukkan aliran massa air, garis putus- putus menunjukkan aliran informasi.
Beberapa parameter dalam perhitungan neraca air tanaman tidak didefinisikan secara langsung, namun melalui proses perhitungan. Parameter ETm diasumsi- kan  sama  dengan  evapotranspirasi  potensial  (ETp). Pendugaan  nilai  ETp  harian  menggunakan  metode Penman (1948) yang disajikan pada Persamaan (8).
ETp = (Rn.∆)+( γ ( es-ea ) f1) ( ∆+ γ ) α (8)
dimana 𝐸𝑇𝑝 evapotranspirasi  potensial (mm), 𝑅𝑛 radiasi netto (MJ m -2 ), ∆ kemiringan kurva tekanan uap air  terhadap  suhu  (Pa/ o C), γ konstanta  psikrometrik (66.1 Pa/ o C), e s tekanan uap air jenuh (Pa), e a tekanan uap  air  aktual  (Pa), 𝑓1 fungsi  dari  kecepatan  angin horizontal (MJ m -2 Pa), α kapasitas panas spesifik (2.454 MJ kg -1 ). Data radiasi matahari diduga dari parameter lama penyinaran matahari menggunakan metode yang dikeluarkan oleh American Society and Civil Engineers (Jensen et al., 1990) disajikan pada Persamaan (9).
Rs = ( a+b n N ) Ra (9)
dimana Rs radiasi  matahari  (MJ  m -2 hari -1 ), Ra radiasi ekstraterestrial (MJ m -2 hari -1 ), a dan b konstanta model regresi (0.25, 0.5), n lama penyinaran matahari (jam), N lama  penyinaran  matahari  maksimum  (jam).  Untuk wilayah  Indonesia,  lama  penyinaran  maksimum diasumsikan sebesar 12 jam dalam satu hari.
Karakteristik  nilai  kadar  air  tanah  dapat  diduga berdasarkan  tekstur  tanah  dan  kandungan  bahan organik (Saxton dan Rawls, 2006), yang disajikan pada Persamaan (10-12).
WP = θ 1500t + (0.14 θ 1500t -0.02 ) (10)
FC = θ 33t + (1.283 θ 2 33t - 0.374 θ 33t - 0.015)  (11)
Sat = θ 33 + θ (s-33) - 0.097 S + 0.043 (12)
dimana, θ kadar  air  tanah  (%), WP kondisi  titik  layu permanen  ( permanent  wilting  point ),  kadar  air  pada tekanan 1500 kPa (%), FC kondisi kapasitas lapang ( field capacity ), kadar air pada tekanan 33 kPa (%), Sat kondisi kadar  air  jenuh, S kandungan  pasir  ( sand )  di  dalam tanah (%), C kandungan liat (clay) dalam tanah (%), OC kandungan bahan organik (soil organic content) dalam tanah (%).
Kebutuhan air tanaman dapat dihitung dengan mengganti  nilai  air  yang  terevapotranspirasi  oleh tanaman.  Pendekatan  umum  untuk  menduga evapotranspirasi tanaman diataranya yaitu mengguna- kan koefisien tanaman dengan Persamaan (13).
ETc = k c × ETp
(13)
dimana, ETc evapotranspirasi  tanaman  (mm/hari), k c koefisien  tanaman.  Sedangkan,  perhitungan  nilai
evapotranspirasi  aktual  (Martel  et  al.,  2018)  disajikan pada Persamaan (14-15).
ETa = Ks × ETc (14) Ks = log (100 SWC - WP FC - WP  + 1) log (101) (15)
dimana,  ETa  evapotranspirasi  aktual  (mm/hari), Ks koefisien stress, SWC kadar air tanah aktual pada zona perakaran (mm/hari).

## Validasi Model Simulasi Tanaman
Kemampuan  model  simulasi  tanaman  untuk menggambarkan  hasil  produksi  dari  tanaman dievaluasi dengan dua komponen, yaitu nilai root mean square error (RMSE) (Chai dan Draxler, 2014), dan plot grafik  1:1.  Evaluasi  dilakukan  terhadap  hasil produktivitas gula yang dihasilkan oleh tanaman tebu dari luasan lahan tertentu di Kabupaten Kediri (Statistik Perkebunan  Indonesia  oleh  Direktorat  Jenderal Perkebunan Kementerian Pertanian) dengan produktivitas gula hasil simulasi.

## Penilaian Waktu Tanam Terbaik
Simulasi  produktivitas  tanaman  tebu  dilakukan pada bulan tanam yang berbeda-beda menggunakan data  iklim  tahun  2010-2015.  Keluaran  model  simulasi untuk  satu  periode  tanam  berupa  nilai  produktivitas tebu, dan penggunaan air yang didasarkan pada nilai evapotranspirasi aktual digunakan untuk menilai waktu tanam  terbaik.  Perbandingan  nilai  saat  bulan  tanam tertentu  dan  bulan  lainnya  (Bulan  Januari  sampai dengan  Desember)  menggunakan  normalisasi  min- max  untuk  menentukan  skor  (nilai  0-1).  Perhitungan masing  masing  skor  parameter  menggunakan Persamaan (16).
Skor= 𝑥𝑖 - 𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑚𝑎𝑥 - 𝑥𝑚𝑖𝑛 (16)
dimana,  skor  merupakan  hasil  normalisasi  untuk melakukan  penilaian  waktu  tanam  terbaik,  x  nilai produktivitas  tebu  dan  penggunaan  air  yang  akan dinormalisasi, min nilai minimum dari setiap bulan, max nilai maksimum dari setiap bulan, i bulan ke-1,2,3,…,12.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Validasi Model Simulasi Tanaman
Model simulasi tanaman tebu menghasilkan nilai pendugaan  produksi  gula  yang  mendekati  data observasi,  dengan  nilai  RMSE  sebesar  0.28.  Nilai tersebut menunjukkan bahwa model hanya menghasilkan error sebesar  28%,  dan  model  layak digunakan untuk analisis lebih lanjut. RMSE merupakan salah  satu  indikator  statistik  yang  baik  untuk menganalisis besar eror yang dihasilkan suatu model, semakin  kecil  nilai  RMSE  maka  kemampuan  model
semakin  baik.  Hasil  plot  1:1  (Gambar  2a)  juga menunjukkan bahwa 80% nilai produktivitas gula hasil pemodelan  mendekati  hasil  observasi.  Beberapa  titik cenderung terletak di bawah garis 1:1, mengindikasikan bahwa model cenderung menghasilkan nilai yang lebih rendah dari observasi ( underestimate ).

## Kebutuhan Air Tanaman
Estimasi  kebutuhan  air  tanaman  dihitung berdasarkan besar air yang terkandung dalam tanaman akibat  proses  evapotranspirasi.  Jumlah  kebutuhan  air tanaman  tebu  bervariasi  selama  satu  musim  tanam berdasarkan  fase  pertumbuhan  tanaman.  Simulasi kebutuhan  air  tanaman  tebu  dilakukan  dengan perbedaan  waktu  tanam  bulan  Januari-Desember. Selain dipengaruhi oleh fase pertumbuhan, kebutuhan air  tanaman  dipengaruhi  oleh  variasi  curah  hujan bulanan  di  Kabupaten  Kediri.  Estimasi  kebutuhan  air tanaman  tebu  pada  lahan  kering  Kabupaten  Kediri berkisar 9-128 mm/bulan (Gambar 2b). Kebutuhan air paling besar terjadi pada fase pertumbuhan tanaman bulan ke-6 sampai ke-10 setelah tanam, yaitu sebesar 51-128 mm/bulan.
Berdasarkan pengelompokkan fase pertumbuh- an  tanaman  tebu  (Tabel  1),  fase  perkecambahan  (1-2 BST) dan fase kemasakan (11-12 BST) merupakan fase yang paling sedikit membutuhkan pasokan air. Kedua fase  ini  memiliki  indeks  luas  daun  yang  rendah, sehingga  air  yang  hilang  akibat  evapotranspirasi rendah. Jika terjadi pasokan air yang berlebihan (banjir) pada  kedua  fase  ini,  maka  tunas/tanaman  tebu mengalami  pembusukan.  Pada  fase  pertumbuhan tunas  (3-5  BST),  daun  tebu  mengalami  pertumbuhan yang  signifikan  mengakibatkan  peningkatan  nilai
evapotranspirasi. Kebutuhan air pada fase ini mencapai 27% dari total kebutuhan air tanaman. Kemudian pada fase  pemanjangan  batang  (6-10  BST),  pertumbuhan daun  tebu  terus  berlanjut  hingga  kondisi  maksimum, namun  dengan  laju  pertumbuhan  yang  lebih  lambat. Pada fase ini, kebutuhan air lebih tinggi dibandingkan fase yang lain, yaitu mencapai 50% dari total kebutuhan air. Fase pemanjangan batang memiliki kebutuhan air paling  besar  karena  nilai  evapotranspirasi  mencapai maksimum ditambah kebutuhan tanaman tebu untuk pembentukan  biomassa  dan  penyimpanan  air  pada batang (da Silva et al., 2013).

## Pengaruh Neraca Air terhadap Tanaman Tebu
Kondisi  neraca  air  tanaman  diidentifikasi  dari selisih  nilai  evapotranspirasi  aktual  dengan  nilai evapotranspirasi potensial pada lahan tebu. Jika kondisi aktual  lebih  rendah  dari  nilai  potensial  maka  lahan tersebut diduga mengalami defisit air atau kekeringan. Simulasi penanaman tebu dilakukan pada bulan tanam Februari,  Mei,  Juli,  dan  Oktober  tahun  2010. Berdasarkan  hasil  simulasi  (Gambar  3),  defisit  air tanaman terjadi jika tebu ditanam pada bulan Februari, Juli dan Oktober.
Simulasi  waktu  tanam  bulan  Februari  menun- jukkan bahwa deficit air terjadi pada 3-10 BST. Untuk simulasi  waktu  tanam  pada  bulan  Mei,  besar evapotranspirasi  actual  mendekati  nilai  evapotrans- pirasi  potensial,  sehingga  garis  kedua  parameter  ter- sebut berhimpit. Hasil simulasi untuk bulan tanam Juli menunjukkan defisit air terjadi pada fase perkecambah- an  hingga  perkembangan  tunas  tebu  (1-5  BST). Sedangkan untuk hasil simulasi penanaman tebu bulan Oktober, defisit air terjadi pada 8-11 BST.  Pada kondisi
Gambar 2 Hasil simulasi model pada tanaman tebu. (a) Perbandingan nilai produksi gula (ton/ha) hasil model simulasi tanaman dengan hasil observasi. (b) Estimasi rentang nilai kebutuhan air tanaman (ETc) tebu pada setiap bulan setelah tanam (BST).
lapang, defisit air terbesar pada lahan tanaman tebu di Kabupaten Kediri terjadi pada saat bulan kering, yaitu berkisar bulan Juni-November.
Terkait  dengan  kondisi  cekaman  air  pada tanaman  tebu,  menunjukkan  bahwa  kondisi  cekaman air  sangat  mempengaruhi  nilai  produktivitas  terjadi pada  penanaman  tebu  bulan  Februari  atau  Oktober. Kondisi  cekaman  air  terparah  di  lahan  tadah  hujan terjadi  pada  simulasi  penanaman  pada  sekitar  Bulan Februari dengan nilai produksi tebu 65 ton/ha. Pena- naman  tebu  pada  Bulan  Februari  menjadikan  fase pertumbuhan  batang  ( elongasi ,  5-8  BST)  bertepatan dengan musim kemarau, sehingga kebutuhan air untuk pengisian  biomassa  batang  tidak  maksimal  dan menurunkan  nilai  produksi.  Untuk  penanaman  bulan Mei, tanaman tebu tidak mengalami kondisi cekaman air, yang berarti bahwa air hujan sudah cukup meme- nuhi kebutuhan air tanaman tebu selama satu periode penanaman.  Nilai  produksi  untuk  penanaman  tabu pada bulan Mei diperkirakan sebesar 83 ton/ha. Nilai ini  masih  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  hasil produksi untuk penanaman bulan Juli, yaitu sebesar 93 ton/ha  (paling  tinggi).  Hal  ini  dikarenakan  kondisi cekaman  air  untuk  penanaman  tebu  pada  bulan  Juli (musim  kemarau),  terjadi  pada  fase  perkembangan tunas (1-5 BST) dimana kebutuhan air tanaman masih rendah.  Sedangkan  fase  pertumbuhan  biomassa  ba- tang, bertepatan dengan musim penghujan.
Hasil  simulasi  pertumbuhan  biomassa  selama satu  periode  tanam,  menunjukkan  bahwa  penurunan ketersediaan  air,  dapat  menurunkan  pertambahan biomassa tanaman, dan hal tersebut berkaitan dengan komponen  neraca  air  tanaman  (Gambar  4).  Keter- sediaan air untuk tanaman berkaitan dengan nilai kadar
air tanah. Kadar air tanah (SWC) pada lahan tanam tebu sangat dipengaruhi oleh kejadian hujan. Ketersediaan air  pada  saat  hari  tidak  hujan  dihitung  berdasarkan kadar  air  tanah  hari  sebelumnya  yang  berasal  dari penambahan  air  hujan  (P eff )  dan  pengurangan  air karena proses evapotranspirasi. Kadar air yang melebihi nilai  kapasitas  lapang  (FC)  atau  dalam  kondisi  jenuh (Sat),  mengalami  perkolasi  ke  lapisan  tanah  lebih bawah  selama  waktu  tertentu.  Jumlah  air  tanah  yang diserap  oleh  tumbuhan  kemudian  digunakan  untuk fotosintesis dan menghasilkan pertambahan biomassa (CB)  yang  disimpan  di  bagian  tertentu.  Pertambahan biomassa bervariasi setiap hari tergantung pada proses fotosintesis  yang  terjadi  dan  ketersediaan  air (Ghannoum, 2016; Mauri et al., 2017).

## Produktivitas Tanaman Tebu
Efektivitas  manajemen  air  tanah  terhadap produktivitas  tanaman  diidentifikasi  melalui  nilai efisiensi  penggunaan  air  ( water  use  efficiency ,  WUE). Berdasarkan hasil simulasi, nilai WUE berbanding lurus dengan  produktivitas  tebu.  Gambar  5  menunjukkan nilai  skor  perbandingan  WUE,  penggunaan  air,  dan produktivitas  tebu  pada  suatu  periode  tanam  pada bulan  tertentu  apabila  dibandingkan  dengan penanaman  pada  bulan  lainnya.  Penggunaan  air terbesar terjadi pada bulan tanam Januari dengan nilai produktivitas paling rendah, sehingga nilai WUE pada bulan  tanam  tersebut  paling  rendah.  Skor  nilai  WUE kurang  dari  50%  dibandingkan  dengan  bulan  tanam lainnya  terjadi  pada  bulan  tanam  Desember-Maret, sedangkan nilai skor WUE lebih dari 80% pada bulan tanam Juli-September.
Gambar 3 Variasi nilai evapotranspirasi tanaman (ETc) dan evapotranspirasi aktual (ETa) selama satu periode masa tanam dengan empat skenario waktu tanam yang berbeda. Garis lurus menunjukkan ETc, sedangkan garis putus-putus menunjukkan ETa. Wilayah berwarna kuning menunjukkan besar defisit air. Garis warna kuning menunjukkan simulasi waktu tanam bulan Februari, warna abu-bulan Mei, warna merah-bulan Juli, dan warna jingga-bulan Oktober.
Gambar 4 Variasi harian besar perubahan biomassa tanaman tebu dan kadar air tanah pada lahan tebu pada dua simulasi waktu tanam yang berbeda: (a) Februari, dan (b) Juli.
Besaran  nilai  skor  WUE  pada  setiap  simulasi bulan  tanam  dapat  dijadikan  pertimbangan  dalam waktu  penanaman  terbaik  di  Kabupaten  Kediri.  WUE merupakan  rasio  antara  hasil  produktivitas  dengan jumlah air yang digunakan oleh tanaman selama satu periode  penanaman.  Perhitungan  WUE  dapat digunakan untuk menentukan manajemen air (irigasi) pada lahan tanaman dalam meningkatkan produktivitas  tanaman.  Irigasi,  sebagai  pendukung ketersediaan  air  tanaman  (selain  bersumber  dari  air hujan),  lebih  baik  dilakukan  pada  waktu  dan  jumlah
yang tepat sehingga air digunakan secara efektif oleh tanaman (Ma et al., 2013).

## Simulasi Irigasi
Informasi kebutuhan air tanaman dapat menjadi bahan  pertimbangan  dalam  pemberian  irigasi  pada waktu-waktu kering tanpa mempengaruhi pertumbuh- an  tanaman  dan  hasil  produksi  (Mauri  et  al.,  2017). Teknologi dan aplikasi irigasi dapat dilakukan bervariasi terhadap  kondisi  iklim  selama  masa  pertumbuhan tanaman  tebu.  Pemberian  air  irigasi  didefinisikan
sebagai  kadar  air  yang  dibutuhkan  untuk  memenuhi kebutuhan air irigasi dari curah hujan netto . Pemberian air irigasi sebesar kebutuhan air tanaman disimulasikan pada  berbagai  bulan  tanam  dengan  waktu  kejadian cekaman  air  yang  berbeda.  Simulasi  pemberian  air irigasi  dilakukan  secara  satu  kali  dalam  satu  hari, minggu, atau bulan (Tabel 2).
Pemberian  irigasi  harian  secara  umum  dapat meningkatkan  produktivitas  tebu  dibandingkan pemberian  irigasi  secara  mingguan  dan  bulanan. Kondisi tanaman tebu yang tidak mengalami cekaman memiliki perbedaan nilai yang sangat rendah baik pada perlakuan  irigasi  harian  maupun  mingguan.  Produk- tivitas tebu yang memiliki potensi terkena cekaman air di awal fase pertumbuhan mengalami penurunan saat diberikan irigasi mingguan dan bulanan. Hal ini dapat disebabkan pertumbuhan pesat akibat ketersediaan air
tanah  yang  tinggi  di  awal  pertumbuhan  dapat mengurangi  hasil  tebu  saat  mengalami  defisit.  Hasil penelitian Mauri et al. (2017) menunjukkan pertumbuh- an biomassa dapat berkurang di fase pertunasan saat mengalami  defisit  air  meskipun  saat  fase  awal pertumbuhan kebutuhan air sudah tercukupi. Produk- tivitas tebu yang mengalami potensi cekaman air ada pertengahan fase memiliki produktivitas paling rendah (da Silva et al., 2013). Pada penelitian ini, pemberian air irigasi  harian  dapat  meningkatkan  nilai  efisiensi  pada kondisi  tersebut  hingga  30  kg/ha/mm.  Akan  tetapi, studi lain di wilayah tropis Brazil, pemberian air irigasi yang menghasilkan tanaman tebu dengan kandungan gula maksimum tidak dilakukan secara harian, namun hanya pada waktu tertentu di masa pertumbuhan tunas tebu (Dias dan Sentelhas, 2018).
Tabel  2  WUE  hasil  simulasi  pada  berbagai  pemberian  irigasi  sebesar  kebutuhan  air tanaman  harian  (ETc  harian),  akumulatif  mingguan  (ETc  mingguan),  dan akumulatif bulanan (ETc bulanan).
Simulasi Irigasi WUE (kg/ha/mm) Waktu Tanam Februari Mei Juli Oktober Tanpa Irigasi 185 119 114 115 ETc Harian 120 122 127 118 ETc Mingguan 117 115 127 117 ETc Bulanan 112 115 125 116
Gambar 5  Variasi  nilai  skor  WUE,  produktivitas  tebu,  dan  penggunaan  tebu  yang  dihasilkan  selama  satu  periode  tanam berdasarkan perbedaan bulan tanam.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Jan Feb Mar Apr Mei Jun
Jul
Ag Sep Okt Nov Des Skor Produktivitas Tebu Skor WUE Skor Penggunaan Air

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  model  simulasi  tanaman, diketahui kebutuhan air optimal untuk tanaman tebu di Kabupaten  Kediri  berkisar  antara  26-128  mm/bulan. Kebutuhan  air  tertinggi  terjadi  pada  fase  pertunasan dan pemanjangan batang, yaitu sebesar 77% dari total keseluruhan  air  yang  dibutuhkan  tanaman  tebu. Potensi waktu tanam tebu terbaik di Kabupaten Kediri tahun  2011-2015  yaitu  pada  bulan  Juli.  Penanaman pada  akhir  dan  awal  tahun  dapat  menghasilkan  nilai produktivitas  yang  rendah,  sebab  potensi  kejadian defisit air yang besar pada fase pertumbuhan batang (6-10  BST)  membutuhkan  air  dalam  jumlah  besar. Pemberian  air  berdasarkan  kebutuhan  air  tanaman dalam  skala  waktu  harian  dapat  meningkatkan produktivitas  tebu  lebih  efektif  daripada  berdasarkan kebutuhan  air  pada  skala  waktu  mingguan  atau bulanan  tetapi  tidak  menghasilkan  perbedaan produktivitas  yang  signifikan.  Dengan  demikian, manajemen irigasi pada tanaman tebu dapat dilakukan dengan memperhatikan kebutuhan air harian dengan toleransi pada skala waktu mingguan dan bulanan.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS, 2017. Kabupaten Kediri dalam Angka 2017. Badan Pusat Statistik Kabupaten Kediri, Kediri. Chai,  T.,  Draxler,  R.,  2014.  Root  Mean  Square  Error (RMSE)  or  Mean  Absolute  Error  (MAE)?  - Arguments  againts  avoiding  RMSE  in  the literature. Geoscientific Model Development 7, 1247–1250.  https://doi.org/10.5194/gmd-7- 1247-2014
Craufurd, P.Q., Vadez, V., Jagadish, S.V.K., Prasad, P.V.V., Zaman-Allah,  M.,  2013.  Crop  science experiments designed to inform crop modeling. Agricultural and Forest Meteorology 170, 8–18. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2011.09.00 3
da  Silva,  V.  de  P.R.,  da  Silva,  B.B.,  Albuquerque,  W.G., Borges,  C.J.R.,  de  Sousa,  I.F.,  Neto,  J.D.,  2013. Crop coefficient, water requirements, yield and water  use  efficiency  of  sugarcane  growth  in Brazil.  Agricultural  Water  Management  128, 102–109. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2013.06.007
Dias, H.B., Sentelhas, P.C., 2018. Drying-Off Periods for
Irrigated  Sugarcane  to  Maximize  Sucrose Yields  Under  Brazilian  Conditions.  Irrigation and Drainage 67, 527–537. https://doi.org/10.1002/ird.2263 Dobor, L., Barcza, Z., Hlásny, T., Árendás, T., Spitkó, T.,
Fodor,  N.,  2016.  Crop  planting  date  matters:
Estimation methods and effect on future yields. Agricultural and Forest Meteorology 223, 103– 115. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.03.02 3
Elnesr,  M.N.,  Alazba,  A.A.,  Alsadon,  A.A.,  2013.  An arithmetic  method  to  determine  the  most suitable  planting  dates  for  vegetables. Computers  and  Electronics  in  Agriculture  90, 131–143. https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.09.010
Fernandes, R.P., Silva, R.W. da C., Salemi, L.F., Andrade,
T.M.B.  de,  Moraes,  J.M.  de,  Dijk,  A.I.J.M.V., Martinelli,  L.A.,  2017.  The  influence  of sugarcane  crop  development  on  rainfall interception losses. Journal of Hydrology 551, 532–539. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.06.027 Ghannoum, O., 2016. How can we breed for more water use-efficient sugarcane? Journal of experimental botany 67, 557–559. https://doi.org/10.1093/jxb/erw009
González Perea, R., Camacho Poyato, E., Montesinos, P.,
Rodríguez  Díaz,  J.A.,  2016.  Optimization  of Irrigation Scheduling Using Soil Water Balance and  Genetic  Algorithms.  Water  Resources Management 30, 2815–2830. https://doi.org/10.1007/s11269-016-1325-7
Handoko,  2005.  Quantitative  Modeling  of  System Dynamics for Natural Resources Management. Seameo Biotrop, Bogor.
Jaiphong, T., Tominaga, J., Watanabe, K., Nakabaru, M., Takaragawa, H., Suwa, R., Ueno, M., Kawamitsu, Y., 2016. Effects of duration and combination of drought  and  flood  conditions  on  leaf photosynthesis,  growth  and  sugar  content  in sugarcane.  Plant  Production  Science  19,  427– 437. https://doi.org/10.1080/1343943X.2016.11595 20
Jayanti, K.D., Sudira, P., Sunarminto, B.H., 2015. Prediksi Neraca  Air  Untuk  Menentukan  Masa  Tanam Tebu  di  Kecamatan  Kalasan,  Sleman.  Ilmu Pertanian  (Agricultural  Science)  18,  109–116. https://doi.org/10.22146/ipas.9092
Jensen,  M.E.,  Burman,  R.D.,  Allen,  R.G.,  1990. Evapotranspiration  and  Irrigation  Water Requirements,  Manual  of  Practice.  American Society of Civil Engineers, New York, NY. Kementrian Pertanian, 2017. Outlook 2017 Komoditas Pertanian Sub Sektor Perkebunan: TEBU. Khonghintaisong,  J.,  Songsri,  P.,  Toomsan,  B., Jongrungklang,  N.,  2018.  Rooting  and Physiological Trait Responses to Early Drought
Stress  of  Sugarcane  Cultivars.  Sugar  Tech  20,
396–406. https://doi.org/10.1007/s12355-017-
0564-0
Liu,  J.,  Basnayake,  J.,  Jackson,  P.A.,  Chen,  X.,  Zhao,  J.,
Zhao, P., Yang, L., Bai, Y., Xia, H., Zan, F., Qin, W.,
Yang, K., Yao, L., Zhao, L., Zhu, J., Lakshmanan, P., Zhao, X., Fan, Y., 2016. Growth and yield of sugarcane  genotypes  are  strongly  correlated across  irrigated  and  rainfed  environments. Field Crops  Research  196,  418–425. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2016.07.022
Loo,  Y.Y.,  Billa,  L.,  Singh,  A.,  2015.  Effect  of  climate change  on  seasonal  monsoon  in  Asia  and  its impact on the variability of monsoon rainfall in Southeast  Asia.  Geoscience  Frontiers  6,  817– 823. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2014.02.009 Ma, Y., Feng, S., Song, X., 2013. A root zone model for estimating  soil  water  balance  and  crop  yield responses  to  deficit  irrigation  in  the  North China  Plain.  Agricultural  Water  Management 127, 13–24. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2013.05.011 Marin,  F.,  Jones,  J.W.,  Boote,  K.J.,  2017.  A  Stochastic Method  for  Crop  Models:  Including Uncertainty in a Sugarcane Model. Agronomy Journal 109, 483–495. https://doi.org/10.2134/agronj2016.02.0103 Martel,  M.,  Glenn,  A.,  Wilson,  H.,  Kröbel,  R.,  2018.
Simulation  of  actual  evapotranspiration  from agricultural landscapes in the Canadian Prairies. Journal  of  Hydrology:  Regional  Studies  15, 105–118. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2017.11.010
Mauri, R., Coelho, R.D., Fraga Junior, E.F., Barbosa, F.D.S., Leal, D.P.V., 2017. WATER RELATIONS AT THE INITIAL SUGARCANE GROWTH PHASE UNDER VARIABLE WATER DEFICIT. Engenharia Agrícola
37, 268–276. Muhaimin,  W.,  Sari,  D.,  2017.  Does  Sugarcane  Field Expansion Increase Sugar Production? Available at SSRN 3051951.
Olivier,  F.C.,  Singels,  A.,  2015.  Increasing  water  use efficiency of irrigated sugarcane production in South  Africa  through  better  agronomic practices.  Field  Crops  Research  176,  87–98. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2015.02.010
Osorio, J., Jeong, J., Bieger, K., Arnold, J., 2014. Influence of  potential  evapotranspiration  on  the  water balance  of  sugarcane  fields  in  Maui,  Hawaii. Journal  of  Water  Resource  and  Protection  6, 852.
Parthasarathi, T., Velu, G., Jeyakumar, P., 2013. Impact of  crop  heat  units  on  growth  and developmental  physiology  of  future  crop
production: a review. Journal of Crop Science and Technology 2, 2319–3395.
Pembengo,  W.,  Suwarto,  2012.  Model  simulasi pertumbuhan  dan  produksi  tanaman  tebu. Jurnal Agroteknotropika 1, 33–45.
Penman,  H.L.,  1948.  Natural  evaporation  from  open water, bare soil and grass. Proc R Soc Lond A Math Phys Sci 193, 120. https://doi.org/10.1098/rspa.1948.0037
Ramos, R., Isler, P., de Oliveira Florentino, H., Jones, D.,
Nervis, J., 2016. An optimization model for the combined  planning  and  harvesting  of sugarcane  with  maturity  considerations. African  Journal  of  Agricultural  Research  11, 3950–3958.
Rauff,  K.O.,  Bello,  R.,  2015.  A  Review  of  Crop  Growth Simulation  Models  as  Tools  for  Agricultural Meteorology.  Agricultural  Sciences  06,  1098– 1105. https://doi.org/10.4236/as.2015.69105
Sari,  D.,  Muhaimin,  W.,  Hanani,  N.,  2015.  Factors influence  sugarcane  field  expansion  in Indonesia. International Journal of Management, IT and Engineering 5, 205. Sari,  D.,  Wegener,  M.,  2015.  Indonesian  Sugar Production and Recommendations for Industry Recovery. SSRN, 260353. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2620353
Saxton, K.E., Rawls, W.J., 2006. Soil Water Characteristic
Estimates  by  Texture  and  Organic  Matter  for Hydrologic  Solutions.  Soil  Science  Society  of America Journal 70, 1569–1578. https://doi.org/10.2136/sssaj2005.0117
Silva,  R.W.  da  C.,  Salemi,  L.F.,  Fernandes,  R.P.,  de Andrade, T.M.B., de Moraes, J.M., de Camargo, P.B., Martinelli, L.A., 2016. Throughfall patterns in sugarcane and riparian forest:
understanding the effect of sugarcane age and land use conversion. Hydrological Processes 30, 2579–2589. https://doi.org/10.1002/hyp.10803
Suryani,  E.,  Hendrawan,  R.,  Taufik,  E.,  Muhandhis,  I.,
Dewi,  L.,  2018.  The  Development  of  System Dynamics  Model  to  Increase  National  Sugar Fulfillment Ratio. Journal of
Telecommunication,  Electronic  and  Computer Engineering (JTEC) 10, 91–96.
Toharisman, A., Triantarti, 2016. An Overview of Sugar Sector  in  Indonesia.  Sugar  Tech  18,  636–641. https://doi.org/10.1007/s12355-016-0490-6
Toharisman,  A.,  Triantarti,  2014.  Rise  and  fall  of Indonesian sugar industry. International Sugar Journal 116, 666–670.
Vel, J.A.C., McCarthy, J.F., Zen, Z., 2016. The Conflicted Nature of Food Security Policy: Balancing Rice, Sugar  and  Palm  Oil  in  Indonesia.
Anthropological Forum 26, 233–247. https://doi.org/10.1080/00664677.2016.11909 19 Zhao, D., Li, Y.-R., 2015. Climate Change and Sugarcane Production:  Potential  Impact  and  Mitigation Strategies. International Journal of Agronomy, 547386 10. http://dx.doi.org/10.1155/2015/547386