## Pengaruh Curah Hujan terhadap Produksi Ubi Kayu di Indonesia
(Precipitation impact on cassava yield in Indonesia)
Agung Budi Santoso 1,3♥ , Tavi Supriana 1 , Moral Abadi Girsang 2
1 Agribusiness Masters Study Program, Universitas Sumatera Utara, Medan
2 Research  Center  for  Cooperative,  Corporate,  and  People's  Economy  Research,  Badan  Riset  Inovasi Nasional, Jakarta
3 Research Center for Macroeconomics and Finance, Badan Riset Inovasi Nasional, Jakarta
♥ Corresponding author email: ardenasa@gmail.com
Article history: submitted: October 4, 2022; accepted: October 27, 2022; available online: November 29, 2022
Abstract. Cassava is one of the food crop commodities as a producer of carbohydrates which is cultivated on dry land. Cultivation in dry land is directly related to changes in precipitation. Indonesia has three different types of precipitation;  equatorial  type,  monsoon  type,  and  local  type.  This  study  aims  to  examine  the  effect  of precipitation  on  cassava  production  based  on  the  type  of  precipitation.  The  selected  locations  include  7 provinces consisting of North Sumatra, West Kalimantan and Central Sulawesi as representatives of equatorial precipitation  types,  East  Java,  South  Sulawesi  and  West  Kalimantan  provinces  as  representatives  of  monsoon precipitation  types;  and  Maluku  Province  representing  the  local  type.  Secondary  data  was  used  to  include production, land yield, and precipitation. Data were analyzed using panel regression and one-way anova test. The  results  showed  that  precipitation  had  a  significant  effect  on  cassava  production  in  the  three  precipitation types.  The  average  change  in  precipitation  that  occurs  in  the  local  area  is  significantly  different  from  the average change in cassava production in the monsoon and equatorial types. Meanwhile, the average change in cassava  production  in  the  monsoon  region  was  not  significantly  different  from  the  average  change  in  cassava production in the equatorial types.
Keywords : cassava; precipitation; production
Abstrak. Ubi kayu termasuk komoditas tanaman pangan utama sebagai penghasil karbohidrat yang diusahakan di lahan kering. Budidaya di lahan kering mengakibatkan berhubungan langsung dengan perubahan curah hujan. Indonesia  memiliki  tiga  tipe  curah  hujan  yang  berbeda;  tipe  ekuatorial,  tipe  monsun,  dan  tipe  lokal.  Tujuan penelitian  ini  untuk  mengkaji  pengaruh  curah  hujan  terhadap  produksi  ubi  kayu  berdasarkan  tipe  curah  hujan. Lokasi  yang  dipilih  meliputi  7  provinsi  yang  terdiri  dari  Provinsi  Sumatera  Utara,  Kalimantan  Barat,  dan Sulawesi  Tengah  sebagai  perwakilan  tipe  curah  hujan  ekuatorial,  Provinsi  Jawa  Timur,  Sulawesi  Selatan,  dan Kalimantan Barat sebagai perwakilan tipe curah hujan monsun; dan Provinsi Maluku mewakili daerah tipe hujan lokal.  Data  sekunder  yang  digunakan  meliputi  data  produksi,  luas  lahan,  dan  curah  hujan.  Data  dianalisis menggunakan regresi panel dan uji one way anova. Hasil menunjukkan bahwa curah hujan berpengaruh secara signifikan terhadap produksi ubi kayu di ketiga daerah tipe curah hujan. Rata-rata perubahan curah hujan yang terjadi di wilayah lokal berbeda signifikan dibanding rata-rata perubahan produksi ubi kayu di wilayah tipe hujan monsun  dan  lokal.  Sedangkan  rata-rata  perubahan  produksi  ubi  kayu  di  wilayah  monsun  tidak  berbeda  nyata dibanding rata-rata perubahan produksi ubi kayu di wilayah ekuatorial.
Kata kunci: curah hujan; produksi; ubi kayu

## PENDAHULUAN
Ubi  kayu  berfungsi  sebagai  komoditas sumber karbohidrat selain beras dan dibudidayakan  di  lahan  kering.  Lahan  kering memiliki  potensi  yang  besar  karena  sekitar  75 persen  luas  daratan  di  Indonesia  (sekitar  191.1 juta hektar) merupakan lahan kering (Kementan, 2020) . Tanaman ubi kayu dapat tumbuh  dengan  baik  apabila  curah  hujan cukup, tetapi tanaman ini juga dapat tumbuh pada  curah  hujan  rendah  (<  500  mm), ataupun  tinggi  ‘(5000  mm).  Curah  hujan optimum  untuk  ubi  kayu  berkisar  antara 760-1015 mm per tahun. Curah hujan terlalu
tinggi  mengakibatkan  terjadinya  serangan jamur  dan  bakteri  pada  batang,  daun  dan umbi (Sundari, 2010).
Potensi lahan kering dalam pengembangan  ubi  kayu  belum  sepenuhnya dimanfaatkan  dibanding  komoditas  padi sawah  sebagai  komoditas  pangan  utama. Berdasarkan  data  dari  Pusat  Data  dan Informasi Kementerian Pertanian, luas lahan ubi  kayu  justru  mengalami  penurunan seiring berkurangnya lahan pertanian terutama di  Pulau Jawa.  Perkembangan luas panen  ubi  kayu  di  Jawa  selama  periode 1980-2016  mengalami  fluktuasi  dengan
kecenderungan mengalami penurunan sebesar  2,25  persen  per  tahun  yaitu  seluas 996,7  ribu  hektar  pada  tahun  1980  menjadi 401 ribu hektar pada tahun 2016. Sementara itu, perkembangan luas panen di pulau Jawa selama periode 2012-2016 mengalami penurunan  lebih  besar  yaitu  6,88  per  tahun (Muslim, 2017).
Ubi  kayu  termasuk  dalam  komoditas tanaman pangan nasional yang diunggulkan. Peningkatan  ketahanan  pangan  nasional  dan peningkatan produksi pangan tertuang dalam rencana  strategis  Kementerian  Pertanian 2020  –  2024  (Kementan,  2020).  Meskipun tanaman  pangan  merupakan  subsektor  yang diunggulkan, namun tanaman pangan merupakan  sektor  yang  memiliki  resiko tinggi dibandingkan lainnya. Hal ini disebabkan karena tanaman pangan memiliki musim  yang  pendek  dan  bergantung  kepada iklim dan sumberdaya alam yang mendukungnya  seperti  ketersediaan  air, kondisi tanah, populasi hama dan ketersediaan  cahaya  matahari.  Pemanasan global  sebagai  dampak  aktivitas  emisi karbon telah menyebabkan peningkatan suhu udara  di  permukaan  bumi.  Peningkatan  itu disertai dengan pencairan es kutub, meningkatnya  siklon  tropis,  naiknya  tinggi muka  laut,  dan  mengubah  sirkulasi  udara yang  berpengaruh  pada  keteraturan  musim. Menurut  Salinger  dalam  Surmaini  2010 terdapat  tiga  faktor  utama  yang  terkait dengan  perubahan  iklim  global  yang berdampak  pada  sektor  pertanian  adalah: perubahan pola hujan, meningkatnya kejadian cuaca ekstrim (banjir dan kekeringan),  dan  peningkatan  suhu  udara. Mengingat cuaca adalah unsur utama sistem metabolisme  dan  fisiologi  tanaman,  maka perubahan cuaca secara global akan berdampak  buruk  terhadap  keberlanjutan pembangunan pertanian.
Selain permasalahan mengenai penurunan  luas  lahan  akibat  konversi  lahan pertanian  ke  non  pertanian,  ubi  kayu termasuk komoditas yang langsung berhadapan  dengan  perubahan  iklim.  Pada umumnya  ubi  kayu  dibudidayakan  di  lahan
kering  yang  mengandalkan  cuaca  dan  curah hujan.  Sarana  infrastruktur  irigasi  ubi  kayu berbeda  dengan  infrastruktur  padi  sawah. Budidaya  padi  sawah  biasanya  dilengkapi dengan  irigasi  yang  memadai  sehingga petani  dapat  mengatur  ketinggian  air  di permukaan melalui pembukaan atau penutupan  pintu  irigasi.  Pengeringan  lahan sawah biasa dilakukan untuk mengantisipasi gulma  atau  hama  penyakit.  Infrastruktur penunjang  tersebut  disebabkan  dengan karakteristik padi sawah yang membutuhkan kebutuhan air yang lebih tinggi (Fuadi et al., 2016).
Ketergantungan sektor pertanian terhadap  perubahan  iklim  perlu  diantisipasi dengan  menetapkan  kebijakan  strategis. Menurut  (Yulianto,  2016),  perlu  ada pemahaman  yang  baik  terhadap  fenomena dan  dampak  perubahan  iklim  global  di sektor pertanian. Salah satu bentuk pemahaman terhadap perubahan iklim tersebut adalah dengan cara mengidentifikasi daerah  yang  rawan  terhadap  perubahan iklim.  Pengetahuan  yang  cukup  terhadap wilayah  yang  sensitif  terhadap  perubahan iklim akan membantu perencanaan pengembangan pertanian dengan menempuh upaya  mitigasi  atau  peningkatan  luas pertanaman.  Dampak  yang  paling  sering terjadi  dari  kejadian  iklim  ekstrim  pada sektor pertanian adalah tanaman terkena dan puso  akibat  kekeringan  dan  banjir.  Dampak kekeringan  jauh  lebih  luas  daripada  banjir, dan  keduanya  menyebabkan  penurunan  luas panen dan produksi. Selain itu, diproyeksikan  penurunan  produksi  yang lebih  tinggi  sebagai  akibat  peningkatan kejadian  iklim  ekstrim  di  masa  datang. Upaya  antisipasi  dampak  kejadian  iklim ekstrim  dapat  dilakukan  dengan  identifikasi atau  deteksi  dan  monitoring  kejadian  iklim ekstrim  menggunakan  berbagai  indeks seperti  panjang  deret  hari  kering  dan  hari hujan,  kejadian  hujan  ekstrim,  dan  jumlah kejadian  hujan  ekstrim  (Surmaini  &  Faqih, 2016).
Menurut    Aldrian  (2014),  Setidaknya terdapat  lima  pola  musim  yang  berbeda
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 5 No. 3: 520-528, November 2022 https://doi.org/10.37637/ab.v5i3.1051
berdasarkan  tipe  curah  hujan  di  Indonesia yang  selanjutnya  dapat  disederhanakan dengan tiga tipe pola musim; tipe ekuatorial, tipe  monsun  dan  tipe  lokal.  Perbedaan  pola musim  akan  mempengaruhi  pola  tanam  di setiap daerah yang selanjutnya akan menyebabkan keragaman indeks pertanaman dan  mempengaruhi  produksi  ubi  kayu  yang beragam di setiap provinsi. Kondisi tersebut juga  akan  menimbulkan  dampak  perubahan iklim  terhadap  produksi  ubi  kayu  yang beragam  bergantung  kepada  intensitas  dan tingkat  keparahan  anomali  iklim  di  suatu wilayah.
Salah  satu  penelitian  pengaruh  curah hujan  terhadap  produksi  ubi  kayu  telah dilakukan oleh Maulana & Herlina (2020) di Malang.  Hasil  menunjukkan  bahwa  curah hujan  tidak  berpengaruh  nyata  terhadap produksi  ubi  kayu.  Beberapa  kajian  lainnya mengenai  kesesuaian  lahan  (Redjauw  et  al., 2022),  dan  daya  dukung  serta  potensi sumberdaya  (Pakasi,  2016)  menunjukkan bahwa  curah  hujan  merupakan  faktor penting  dalam  pertumbuhan  ubi  kayu. Penelitian sebelumnya dilakukan pada lokasi yang  spesifik  yang  kemungkinan  belum memberikan  gambaran  terhadap  wilayah yang lain. Penelitian ini berusaha memberikan  informasi  tentang  pengaruh curah hujan terhadap produksi ubi kayu dari tiga  tipe  curah  hujan  yang  berbeda  yang terdapat di Indonesia.
Berdasarkan  uraian  tersebut,  perlu dilakukan  kajian  mengenai  pengaruh  curah hujan  terhadap  produksi  ubi  kayu.  Hal  ini dilakukan untuk mendukung program strategis pemerintah dalam mengidentifikasikan  daerah  daerah  yang rawan  terhadap  perubahan  iklim  terutama terhadap produksi ubi kayu. Tujuan penulisan  ini  untuk  mengetahui  pengaruh curah  hujan  terhadap  produksi  ubi  kayu berdasarkan tipe curah hujan.

## METODE

## Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian terdiri 7 provinsi yang ditentukan  secara purposive .  Pemilihan
lokasi  berdasarkan  pertimbangan  tiga  tipe curah  hujan  di  Indonesia.  Tipe  ekuator diwakili  oleh  Provinsi  Sumatera  Utara, Kalimantan  Barat,  dan  Sulawesi  Tengah. Tipe  Monsun  diwakili  oleh  Jawa  Timur, Sulawesi  Selatan,  dan  Kalimantan  Selatan. Sedangkan  daerah  yang  memiliki  curah hujan  tipe  lokal  diwakili  oleh  Provinsi Maluku.  Titik  koordinat  masing  masing wilayah meliputi; Sumatera Utara (lat: 3.227 lng:  98.936),  Kalimantan  Barat  (lat:  1.317 lng:  109.379),  Sulawesi  Tengah  (lat:  -0.902 lng:  120.111),  Jawa  Timur  (lat:  -8.246  lng: 113.705),  Sulawesi  Selatan  (lat:  -4.738  lng: 120.349),  Kalimantan  Selatan  (lat:  -3.245 lng:  115.564),  Maluku  (lat:  -3.37  lng: 126.981).
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  produksi  dan  luas  panen  ubi kayu. Data tersebut merupakan data sekunder  yang  berasal  dari  Pusat  Data  dan Informasi  Kementerian  Pertanian  sejak periode 1990 hingga 2017.
Selain  data  produksi,  data  curah  hujan diperoleh dari generated data climatecharts.net  dengan  pilihan  lokasi  dan rentang  waktu  yang  sama.  Data  tersebut merupakan  hasil  interpolasi  dari  7.280 stasiun cuaca yang tersebar di seluruh dunia, 226 negara yang diupdate setiap bulan sejak awal  tahun  1990,  termasuk  Indonesia (Zepner  et  al.,  2021).  Perhitungan  analisis menggunakan  bantuan  software  Eviews versi 10.

## Prosedur Penelitian
Data  dianalisis  menggunakan  model regresi  panel.  Model  ini  dipilih  karena mampu  memberikan  model  yang  baik terhadap perkumpulan data berdasarkan time series dan cross section . Model yang dipilih bersifat  nonlinear  atau  kuadratik  pada variabel  curah  hujan.  Model  nonlinear  lebih tepat  menggambarkan  kondisi  fase  biologis tanaman  seperti  fase  pertumbuhan  dengan model  exponential,  sigmoid,  fotosintesis, curah  hujan,  temperatur,  dan  lain-lain (Archontoulis  &  Miguez,  2014).  Selain  itu, Fungsi  kuadratik  curah  hujan  terhadap
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 5 No. 3: 520-528, November 2022 https://doi.org/10.37637/ab.v5i3.1051
produksi  tanaman  pangan  menggambarkan peningkatan  produksi  seiring  pertambahan curah  hujan  yang  semakin  menurun  hingga pada  akhirnya  mengurangi  produksi  pada tingkat  curah  hujan  yang  berlebih  (Ritchie, 2021).
Model  yang  digunakan  pada  penelitian ini  menggunakan  analisis  regresi  nonlinear dengan fungsi kuadratik sebagai berikut:
Y a = a + bX 1 + cT + eX 2 2 …….....…(1) Keterangan:
Y a = Produksi komoditas tanaman pangan di Provinsi A (ton) X 1 = Luas panen (hektar) T  = Time series X 2 = Curah hujan (mm)
Fungsi  curah  hujan  terhadap  produksi ubi  kayu  menggunakan  fungsi  kuadratik karena fungsi ini menggambarkan peningkatan  produksi  seiring  pertambahan curah  hujan  yang  semakin  menurun  hingga pada  akhirnya  mengurangi  produksi  pada tingkat  curah  hujan  yang  berlebih  (Ritchie, 2021).  Adapun  perubahan  produksi  akibat perubahan  curah  hujan  dapat  dilihat  dari turunan persamaan (1) sebagai berikut: 𝛿𝑦 𝑎 𝛿𝑥 2 = 2𝑒 𝑥 2 ……………………………….(2)
Perubahan  produksi  akibat  perubahan cuaca pada persamaan kedua akan digunakan  untuk  melihat  tingkat  perubahan produksi  tanaman  berdasarkan  tipe  curah hujan.  Kumpulan  data  perubahan  produksi dari persamaan 2 merupakan kumpulan data berdasarkan  kelompok  yang  selanjutnya dianalisis dengan menggunakan uji beda one way anova .
Uji beda dengan metode one way anova dilakukan  untuk  mengetahui  perbedaan perubahan  produksi  terhadap  perubahan hujan berdasarkan tipe curah hujan.
Nilai  uji  yang  diperoleh  kemudian dibandingkan  dengan  f  tabel  dan  kemudian melakukan penarikan kesimpulan. Kesimpulan terima H 0 apabila nilai signifikansi lebih tinggi dari 0.05, sedangkan kesimpulan tolak H 0 apabila nilai signifikansi lebih rendah dari 0,05. Menolak
H 0 menunjukkan  bahwa  terdapat  satu kelompok  rata-rata  yang  secara  nyata berbeda  dari  kelompok  rata-rata  lainnya Perhitungan  analisis  regresi  panel  dan  uji one  way  anova dibantu  dengan  software Eviews 10.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik  curah  hujan  di  lokasi penelitian
Indonesia  berada  diantara  dua  benua dan  dua  samudera  yang  menyebabkan terbentuknya  tiga  tipe  curah  hujan  yang berbeda.  Tiga  tipe  curah  hujan  tersebut adalah tipe ekuatorial, tipe monsun, dan tipe lokal.  Perbedaan  ketiga  tipe  curah  hujan terletak pada distribusi curah hujan sepanjang  tahun  yang  dapat  terlihat  di Gambar 1.
Gambar  1  menjelaskan  perbedaan distribusi  curah  hujan  antara  tipe  ekuatorial (kiri),  tipe  monsun  (tengah)  dan  tipe  lokal (kanan).  Tipe  ekuatorial  memiliki  dua puncak  musim  hujan  di  sepanjang  tahun (Gara,  N.M.I.;  Dwiridal,  L.;  Nugroho, 2019).  Provinsi  Sumatera  Utara  merupakan salah satu provinsi yang memiliki tipe curah hujan  ekuatorial.  Puncak  musim  hujan terjadi  di  Bulan  Maret  dan  Oktober. Sedangkan  gambar  1  (tengah)  menjelaskan kondisi  rata  rata  curah  hujan  Provinsi  Jawa Timur  yang  mewakili  tipe  curah  hujan. Terlihat  adanya  palung  yang  dalam  di musim kemarau dan hanya memiliki puncak curah  hujan  di  Bulan  Januari.  Tipe  lokal merupakan  pola  hujan  yang  berkebalikan dari tipe monsunal. Disaat wilayah monsunal mengalami  kekeringan,  wilayah dengan tipe lokal  justru  mengalami  musim  hujan, begitupun sebaliknya.
Berdasarkan data yang dikeluarkan oleh Kementerian  Pertanian,  ubi  kayu  masih didominasi  oleh  provinsi  yang  berada  di Pulau  jawa  ([PUSDATIN],  2020).  Provinsi Jawa  Tengah  merupakan  provinsi  yang memiliki  produksi  ubi  kayu  terbesar  kedua setelah  Lampung  di  Indonesia,  yakni berkisar    3.138.864  ton  di  tahun  2017. Selanjutnya  diikuti  oleh  Jawa  Timur  dan
Jawa  Barat  dengan  jumlah  produksi  secara berturut  turut  2.908.417  ton  dan  1.901.433
ton.
Gambar 1. Perbedaan distribusi curah hujan pada tipe curah hujan di Indonesia tahun 1990 - 2017

## Pengaruh curah hujan terhadap produksi ubi kayu
Persamaan  pengaruh  luas  lahan,  time series,  dan  curah  hujan  terhadap  produksi ubi  kayu  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Tabel tersebut menyajikan persamaan antara produksi  ubi  kayu  yang  dipengaruhi  oleh variabel  independen.  P  value  menyatakan tingkat signifikansi persamaan dengan alpha 5  persen  atau  taraf  nyata  sebesar  95  persen. R  squared  menyatakan  tingkat  ketepatan persamaan menghitung prediksi produksi ubi kayu  dibandingkan  dengan  produksi  ubi kayu yang sebenarnya.
Hubungan  curah  hujan,  teknologi,  dan luas  lahan  ditentukan  dengan  model REM berdasarkan hasil uji chow dan uji Hausman. Probabilitas  uji  chow  dibawah  0.05  yang menandakan  bahwa  model  lebih  tepat menggunakan FEM dibandingkan  OLS. Sedangkan  uji  Hausman  mendapatkan  nilai probabilitas  diatas  0.05  yang  menerangkan bahwa model REM lebih tepat dibandingkan dengan model FEM.
Model FEM yang diperoleh menghasilkan F statistik 385.74 dengan nilai probabilitasnya  0.000  (dibawah  0.05).  Hal ini  menerangkan  bahwa  variabel  curah hujan, Time, dan Luas lahan secara bersama sama signifikan mempengaruhi produksi ubi kayu.  Nilai  R  squared  menghasilkan  0.94 persen,  menandakan  bahwa  nilai  Y  dapat  di proyeksikan  dengan  tepat  94  persen, sedangkan  6  persen  lainnya  dijelaskan  oleh error atau variabel lain diluar model.
Signifikansi  variabel  secara  parsial dapat dilihat dari signifikansi t-statistic. nilai
signifikansi  t  statistik  yang  dibawah  0.05 merupakan  variabel  yang  mempengaruhi nilai  Y  secara  parsial.  Variabel  yang signifikan tersebut  adalah coefficient,  lahan, time  series  dan  beberapa  curah  hujan provinsi sample.
Nilai  koefisien  persamaan  regresi  panel bernilai  positif  menandakan  bahwa  jika variabel  independen  bernilai  0,  maka  nilai produksi  sebesar  28.483  ton.  Nilai  slope lahan  bernilai  positif  menandakan  bahwa adanya  hubungan  positif  antara  luas  lahan dan  produksi.  Penambahan  satu  hektar  luas lahan  akan  menambah  produksi  sebesar 12.07  ton.  Nilai  slope  time  yang  mewakili variabel teknologi bernilai positif menandakan adanya hubungan positif antara teknologi dan produksi ubi kayu. Penambahan  setiap  satu  tahun  variabel  time akan  menambah  produksi  sebesar  17.986 ton.
Curah hujan secara signifikan mempengaruhi  produksi  di  provinsi  Jawa Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Selatan,  Maluku,  Sulawesi  Selatan,  dan Sulawesi  Tengah.  Hal  ini  ditandai  dengan nilai signifikansi/probabilitas ketiga provinsi tersebut  dibawah  0.05.  Nilai  koefisien kuadrat  curah  hujan  keenam  provinsi tersebut  bernilai  negatif.  Penambahan  satu mm  curah  hujan  akan  meningkatkan produksi  ubi  kayu  di  titik  maksimal  yang selanjutnya  akan  menurunkan  produksi karena  melewati  titik  optimal.  Nilai  negatif menandakan  sifat  kuadratik  curah  hujan terhadap produksi terbuka kebawah.
Tabel 1. Persamaan luas lahan, curah hujan, waktu terhadap produksi ubi kayu
Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 6.001687 -6,180 0.00000 Cross-section Chi-square 35.74421 6 0.00000 Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Period random 2.110932 8 0.9774 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 28483.2 92158.85 0.31 0.75760 LAHAN (X 1 ) 12.0706 0.557 21.67 0.00000 TIME (T) 17986.4000 2658.149 6.77 0.00000 JATIM—X 2 -0.0554 0.014 3.84 0.00020 KALBAR-- X 2 -0.0300 0.010 -2.92 0.00400 KALSEL-- X 2 -0.0434 0.015 -2.81 0.00540 MALUKU-- X 2 -0.0704 0.025 -2.86 0.00470 SULSEL-- X 2 -0.0359 0.015 -2.32 0.02150 SULTENG-- X 2 -0.0563 0.020 -2.88 0.00440 SUMUT-- X 2 -0.0039 0.009 -0.42 0.67760 Weighted Statistics R-squared 0.94553      Mean dependent var 756640 Adjusted R-squared 0.942894      S.D. dependent var 1169060 S.E. of regression 279368.3      Sum squared resid 1.45E+13 F-statistic 358.7457      Durbin-Watson stat 1.655297 Prob(F-statistic) 0.00000
Persamaan  yang  menjelaskan  hubungan luas  lahan,  teknologi,  dan  curah  hujan  pada 6  provinsi  yang  signifikan  adalah  sebagai berikut:
Y Jatim = 28.483 + 12,07 X 1 + 17.986 T -0.0554 X 2 2 Y Kalbar =28.483 +12,07 X 1 + 17.986 T -0.0300 X 2 2 Y Kalsel =28.483 + 12,07 X 1 + 17.986 T -0.0434 X 2 2 Y Maluku =28.483 +12,07 X 1 +17.986 T -0.0704 X 2 2 Y Sulsel =28.483 + 12,07 X 1 + 17.986 T -0.0359 X 2 2 Y Sulteng =28.483 +12,07 X 1 +17.986 T -0.0563 X 2 2
Besarnya pengaruh curah hujan terhadap produksi ubi kayu ditunjukkan oleh koefisien  X 2 2 .  Wilayah  tipe  ekuatorial, Kalbar  dan  Sulteng,  memiliki  koefisien  - 0.03 dan -0.0563. Nilai tersebut menandakan terjadi  penurunan  sebesar  0.03  dan  0.0563
ton ketika terjadi penambahan curah hujan 1 mm  setiap  tahun.  Wilayah  bertipe  monsun, Jatim, Sulsel, dan Kalsel memiliki nilai yang tidak  jauh  berbeda  yakni  secara  berturut- turut -0.0554, -0.0359, dan -0.0434. Wilayah tipe  lokal  yang  diwakilkan  oleh  Maluku memiliki nilai  koefisien paling kecil  yakni  - 0.0704,  memberikan  pengertian  bahwa terjadi  penurunan  produksi  sebesar  0.0704 ton  setiap  terjadi  penambahan  1  mm  curah hujan setiap tahun. Menurut (Suwarto et  al., 2018),  perbedaan  ketahanan  ubi  kayu terhadap kekeringan air tanah dapat disebabkan  oleh  perbedaan  varietas.  Hasil pemodelan  regresi  perlu  dibahas,  dikaitkan
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 5 No. 3: 520-528, November 2022 https://doi.org/10.37637/ab.v5i3.1051
dengan  fenomena  yang  ada  dan  hasil-hasil penelitian terdahulu.
Turunan  persamaan  pada  Tabel  8 menghasilkan persamaan yang menerangkan fluktuasi  produksi  akibat  perubahan  curah hujan.  Hasil  turunan  di  setiap  persamaan tersaji dalam Tabel 2. Secara umum, wilayah lokal  pada  komoditas  ubi  kayu  paling
responsif dibandingkan wilayah monsun dan ekuatorial.  Rata-rata  perubahan  produksi akibat  perubahan  curah  hujan  mencapai  - 269.33  ton.  Sedangkan  ekuatorial  dan monsun secara berturut-turut rata-rata perubahan  mencapai  -219.97  ton  dan  -217 ton.
Tabel  2. Perubahan  produksi  ubi  kayu  akibat  perubahan  curah  hujan  dan  hasil  uji  one  way anova berdasarkan tipe curah hujan
Ekuatorial Monsun Lokal dY/dX 2 Kalbar  :– 0.06X 2 Sulteng: -0.1126X 2 Jatim : – 0.1108X 2 Sulsel :  – 0.0718X 2
Kalsel : – 0.0868X 2
Maluku : – 0.1408X 2 Mean -219.97 -217. -269.33 Std Error 5.31 7.47 9.57 Std Deviation 39.76 68.47 50.68 Variance 1581.61 4688.18 2568 Anova F hitung : 9.112 Sig : 0.00 Ekuatorial Mean Difference: -2.2 Sig : 1.00 Mean Difference: 49.36 Sig : 0.001 Monsun Mean Difference: 51.65 Sig : 0.000
Berdasarkan  uji  anova,  perubahan produksi akibat perubahan curah hujan tidak signifikan berbeda antara wilayah ekuatorial dan  monsun.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan nilai  p  value  diatas  5  persen.  Sedangkan perubahan  produksi  akibat  perubahan  curah hujan  secara  statistik  berbeda  nyata  antara wilayah  lokal  terhadap  wilayah  ekuatorial dan  monsun.  Selisih  rata-rata  perubahan produksi  antara lokal dan monsun mencapai 51.65  ton  setiap  penambahan  1  mm  curah hujan. Sedangkan selisih rata-rata perubahan produksi antara lokal dan ekuatorial mencapai 49.36 ton.
Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian  (Wokanubun  et  al.,  2020)  yang menunjukkan  bahwa  faktor  iklim  yang paling dominan mempengaruhi produksi ubi kayu di Provinsi Maluku adalah curah hujan. Adaptasi  yang  dilakukan  oleh  petani terhadap    perubahan    iklim  adalah  dengan melakukan perubahan waktu tanam, pengolahan  tanah  minimum,  pemilihan varietas  unggul  dan  penggunaan  mulsa organik.  Perubahan  iklim  yang  ditandai
dengan  penurunan  curah  hujan  pada  tahun 2015  menyebabkan  produktivitas  ubi  kayu mengalami penurunan sebesar 46,4%.
Upaya  mengurangi  dampak  perubahan produksi  yang  diakibatkan  oleh  perubahan curah hujan diantaranya adalah menggunakan  varietas  yang  sesuai  dengan agroekosistem,  peningkatan  produktivitas lahan,  dan  perubahan  waktu  tanam.  varietas yang  sesuai  agroekosistem  tidak  hanya  ubi kayu  yang  tahan  terhadap  cekaman  air (Suwarto et al., 2018), melainkan juga tahan terhadap genangan air bagi wilayah ekuator. Karakteristik  lahan  terutama  kesuburan lahan  perlu  dijaga  akibat  penyerapan  hara oleh tanaman ataupun karena erosi (Ramandha  et  al.,  2021).  Pengaturan  waktu tanam  dapat  juga  dikombinasi  dengan melakukan  tumpang  sari  komoditas  lain seperti  padi  gogo  agar  produktivitas  lahan dapat optimal (Cahyani & Suryanto, 2018).

## SIMPULAN
Tipe  curah  hujan  secara  signifikan mempengaruhi  produksi  ubi  kayu.  Rata-rata
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 5 No. 3: 520-528, November 2022 https://doi.org/10.37637/ab.v5i3.1051
perubahan  produksi  ubi  kayu  akibat  curah hujan  di  tipe  lokal  berbeda  signifikan  jika dibandingkan  dengan  rata-rata  perubahan produksi  di  tipe  monsun  dan  lokal.  Setiap penambahan 1 mm curah hujan setiap tahun akan mengurangi 219 ton produksi ubi kayu di  wilayah  ekuatorial,  217  ton  produksi  ubi kayu  di  wilayah  monsun,  dan  269  ton produksi  ubi  kayu  di  wilayah  lokal. Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut,  perlu dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  tentang pengaruh  produksi  ubi  kayu  terhadap intensitas curah hujan pada periode terjadinya  puncak  curah  hujan.  Selain  itu, variabel  lain  seperti  suhu,  jenis  tanah,  dan varietas  perlu  ditambahkan  untuk  kajian yang lebih komprehensif.

## DAFTAR PUSTAKA
[PUSDATIN].  (2020).  Basis  Data  Statistik Pertanian.
Https://Aplikasi2.Pertanian.Go.Id/Bdsp 3/ Diakses Tanggal 2 Februari 2020 . Aldrian,  E.  (2014).  Pemahaman  Dinamika Iklim  di  Negara  Kepulauan  Indonesia Sebagai  Modalitas  Ketahanan  Bangsa. Orasi  Pengukuhan  Profesor  Riset Bidang  Meteorologi  Dan  Klimatologi , November , 1–73.
Archontoulis, S. V, & Miguez, F. E. (2014). Nonlinear  Regression  Models  and Applications  in  Agricultural  Research . https://doi.org/10.2134/agronj2012.050 6
Cahyani,  A.  R.,  &  Suryanto,  A.  (2018). Pengaturan  Waktu  Tanam  dan  Jumlah Bibit  Tanaman  Padi  Gogo  Pada  Pola Tanam Tumpangsari dengan Ubi Kayu. Jurnal  Produksi  Tanaman , 6 (7),  1219– 1226.
Fuadi, N. A., Purwanto, M. Y. J., & Tarigan, S. D. (2016). Kajian Kebutuhan Air dan Produktivitas  Air  Padi  Sawah  dengan Sistem  Pemberian  Air  Secara  SRI  dan Konvensional  Menggunakan  Irigasi Pipa. Jurnal Irigasi , 11 (1), 23. https://doi.org/10.31028/ji.v11.i1.23-32
Gara,  N.M.I.;  Dwiridal,  L.;  Nugroho,  S.
(2019).  Analisis  karakteristik  periode ulang  curah  hujan  dengan  metode  iwai kadoya  untuk  wilayah  sumatera  barat. Pillar of Physics , 12 , 47–52. https://doi.org/10.24036/7515171074 Kementan. (2020). Rencana Strategis
Kementerian Pertanian 2020-2024 . Kementan.
Maulana,  A.  R.,  &  Herlina,  N.  (2020). Hubungan Unsur Iklim Terhadap Produktivitas  Tanaman  Ubi  Kayu (Manihot esculenta Crantz) di Kabupaten  Malang. PLANTROPICA: Journal  of  Agricultural  Science , 5 (2), 118–128.
https://doi.org/10.21776/ub.jpt.2020.00
5.2.3
Muslim,  A.  (2017).  Prospek  Ekonomi  Ubi
Kayu  di  Indonesia. Universitas  Al Azhar Indonesia . https://repository.uai.ac.id/wp- content/uploads/2017/10/Prospek- Ekonomi-Ubi-Kayu-di-Indonesia.pdf
Pakasi, S. (2016). Daya Dukung dan Potensi Lahan  untuk  Pengembangan  Tanaman Pangan di  Kawasan Sub-Daerah Aliran Sungai  Panasen  Kabupaten  Minahasa.
Agri-SosioEkonomi , 12 (2),  383–392. https://doi.org/10.35791/agrsosek.12.2 A.2016.13895
Ramandha,  M.  R.,  Didin  Wiharso,  S.,  & Salam,  A.  K.  (2021).  Karakteristik Morfologi  dan  Beberapa  Sifat  Kimia Tanah  Pada  Lahan  Pertanaman  Ubi Kayu  dan  Kebun  Campuran  di  Desa Adipuro Kecamatan Trimurjo, Kabupaten  Lampung  Tengah. Jurnal Agrotek Tropika , 9 (1), 91–102. https://doi.org/10.23960/jat.v9i1.4793
Redjauw,  I.,  Tukayo,  R.  K.,  &  Bless,  A.  E. S.  (2022).  Kesesuaian  Lahan  Tanaman Ubi  Jalar  (Ipomoea  batatas)  dan  Ubi Kayu  (Manihot  esculenta)  di  Daerah Pesisir Pantai Utara Manokwari.
Agrotek , 10 (1), 44–55.
https://doi.org/10.46549/agrotek.v10i1.
264
Ritchie,  I.  (2021). Precipitation  Impact  on
Crop  Yield (Vol.  43,  Issue  12) [University of Nebraska]. https://digitalcommons.unl.edu/envstud theses Part
Sundari, T. (2010). Petunjuk Teknis Pengenalan Varietas Unggul dan Teknik  Budidaya  Ubi  kayu.  In Balai Penelitian Kacang-kacangan
dan
Umbi-umbian (Issue 55, p. 16).
Surmaini,  E.,  &  Faqih,  A.  (2016).  Kejadian
Iklim Ekstrim dan Dampaknya Terhadap Pertanian Tanaman Pangan di Indonesia. Jurnal  Sumberdaya  Lahan ,
10 (2),
115–128. https://doi.org/10.2018/jsdl.v10i2.7031
Suwarto,  .,  Sulistyono,  E.,  &  Prastowo,  G.
(2018). Respons Agronomi Tiga Varietas  Ubi  Kayu  pada  Berbagai Tingkat  Kadar  Air  Tanah. Jurnal  Ilmu Pertanian  Indonesia , 23 (1),  44–51. https://doi.org/10.18343/jipi.23.1.44
Wokanubun,  A.,  Ririhena,  R.  E.,  & Wattimena,  A.  Y.  (2020).  Potensi Dampak  Perubahan  Iklim  Terhadap Produksi  Ubi  Kayu  (Manihot  esculenta
Crantz)  dan  Pendapatan  Petani  di  Desa Wain,  Kecamatan  Kei  Kecil  Timur,
Kabupaten  Maluku  Tenggara. Jurnal Budidaya  Pertanian , 16 (2),  206–214.
https://doi.org/10.30598/jbdp.2020.16.2
.206
Yulianto,  K.  (2016).  Agroekologi:  Model Pertanian  Berkelanjutan  Masa  Depan.
Jurnal Tambora , 1 (3), 46–51. https://doi.org/10.36761/jt.v1i3.142
Zepner,  L.,  Karrasch,  P.,  Wiemann,  F.,  & Bernard,  L.  (2021).  ClimateCharts.net– an  interactive  climate  analysis  web platform. International  Journal  of Digital Earth , 14 (3), 338–356.
https://doi.org/10.1080/17538947.2020. 1829112