## MODEL PERAMALAN PERKEMBANGAN PENYAKIT LUKA API PADA PERTANAMAN TEBU DI INDONESIA

## Forecasting Model of Smut Disease on Sugarcane in Indonesia
Farriza Diyasti 1* , Faisal Malik 1 and Bibit Bakoh 1
1 Direktorat  Perlindungan  Perkebunan-Direktorat  Jenderal  Perkebunan,  Kantor  Pusat Kementerian Pertanian, Jl. Harsono RM No.3, Gedung C, Pasar Minggu, Jakarta 12550, Indonesia.
*) Penulis korespondensi

## ABSTRAK
Kejadian  penyakit  luka  api  terjadi  hampir  di  seluruh  sentra  perkebunan  tebu  di Indonesia, dengan potensi kehilangan hasil dapat mencapai 75%. Perkembangan penyakit dipengaruhi  oleh  fluktuasi  iklim  global.  Perencanaan  pengendalian  secara  dini  perlu dilakukan sebagai tindakan awal mencegah kehilangan hasil yang lebih besar. Tulisan ini bertujuan  menganalisis  perkembangan  penyakit  luka  api  di  Indonesia  selama  10  tahun terakhir serta meramalkan serangannya untuk tahun mendatang. Data hasil pengamatan serangan luka api diperoleh dari laporan daerah sentra tebu se-Indonesia, kemudian diolah dan dianalisis regresi dengan Microsoft excel 2010 sesuai dengan metode peramalan yang dikembangkan oleh BBPOPT . Model peramalan yang diperoleh y = 0.64 + 0.63x, dengan hasil ramalan serangan luka api akan meningkat sebesar 14.3% di Provinsi Jawa Barat dan menurun di Provinsi Jawa Timur dan Jawa Tengah yaitu sebesar 18.4% dan 7.5% pada  tahun  2022.  Beberapa  cara  pengendalian  untuk  mengantisipasi  kejadian  tersebut antara  lain  dengan  bongkar  ratoon  disertai  pengolahan  tanah  yang  baik  dan  benar, penanaman  varietas  tahan  (PS  862,  PS  941,  PS  882,  dan  VMC-76-16)  serta  aplikasi fungisida berbahan aktif Flutriafol sebagai langkah terakhir.
Kata kunci: iklim, luka api, ramalan, Sporisorium , tebu.

## ABSTRACT
The incidence of smut disease occurs in almost all sugarcane plantation centers in Indonesia, with the potential yield losses up to 75%. Disease development is influenced by global climate fluctuations. Early control planning needs to be done as an early action to  prevent  greater  yield  losses.  This  paper  aims  to  analyze  the  development  of  smut disease in Indonesia over the last 10 years and predict its attacks for the coming year. The data from the observation of smut disease were obtained from reports from sugarcane center areas  in  Indonesia, then processed and analyzed  by regression  using Microsoft Excel  2010  in  accordance  with  forecasting  method  developed  by  BBPOPT.  The forecasting model obtained is Y = 0.64 + 0.63X, with the prediction that  smut disease will  increase  by  14.3%  in  Java  Province,  namely  18.4%  and  7.5%  in  2022.  Several control methods to anticipate these incidents included unloading the ratoon with proper and proper tillage, planting resistant varieties (PS 862, PS 941, PS 882, and VMC-76- 16) as well as the application of a fungicide containing Flutriafol as the last step
.
Keywords: climate, forecasting, smut disease, Sporisorium. sugar cane.

## PENDAHULUAN
Tebu  sebagai  tanaman  penghasil gula  merupakan  salah  satu  dari  15 komoditas  andalan  perkebunan  yang masuk  ke  dalam  kategori  komoditas khusus ( specialty products ) (Arifin, 2008). Kebutuhan  gula  dipastikan  akan  terus meningkat  seiring  dengan  meningkatnya jumlah  penduduk  dan  berkembangnya industri  makanan  dan  minuman.  Oleh karena itu, pencanangan swasembada gula oleh pemerintah diharapkan dapat menjadi solusi  untuk  memenuhi  kebutuhan  gula dalam  negeri.  Menurut  Nugroho  (2020) sampai  tahun  giling  2019,  program kegiatan swasembada gula belum menunjukkan hasil yang signifikan. Selain faktor alih fungsi lahan yang menyebabkan  berkurangnya  lahan  tebu, serangan organisme pengganggu tumbuhan  (OPT)  juga  berperan  dalam penurunan  produksi  dan  mutu  gula  di Indonesia.  Lebih  dari  30  jenis  penyakit menyerang pertanaman tebu di Indonesia, salah  satunya  yaitu  penyakit  luka  api (Putra et al., 2012) yang disebabkan oleh cendawan Sporisorium scitamineum (sebelumnya disebut Ustilago scitaminea ) dengan  kehilangan  hasil  mencapai  75% (Indrawati, 2018).
Luka  api  menjadi  penyakit  penting di  Indonesia  sejak  tahun  1994  (Putra  &
Damayanti,  2012).  Penyebaran  penyakit ini  sebagian  besar  terjadi  di  Pulau  Jawa, Sumbawa,  dan  Sulawesi  (Sundar et  al ., 2012). Laporan dari Kristin et al. (2008), kejadian  penyakit  luka  api  saat  itu  di Pulau Jawa kurang dari 5%, namun pada tahun  2014,  pengembangan  tebu  di Indramayu  seluas  500  ha  atau  90% terserang  luka  api  (Wibawanti,  2015). Keterbatasan  dan  keterlambatan  data serangan  yang  diperoleh  menjadi  salah satu faktor pembatas tindakan pengendalian.  Perkembangan  luka  api tidak  terlepas  dari  faktor  lingkungan abiotik.  Salah  satu  langkah  yang  dapat ditempuh  yaitu  dengan  memperoleh model peramalan untuk periode mendatang.  Caffarraa et  al. (2012), menyarankan  dalam  prediksi  hama  atau serangga sebaiknya menggunakan parameter iklim. Beberapa model prediksi hama penyakit tanaman berbasis cuaca/iklim  yang  telah  dikembangkan untuk mendukung peringatan dini didominasi  oleh  komoditas  pangan  dan hortikultura  (Susanti et  al., 2018) . Peramalan OPT pada komoditas perkebunan,  khususnya  luka  api  masih sangat  terbatas.  Menurut  Susanti et  al.,
(2018), peringatan dini serangan OPT ini sangat penting sehingga dapat dimanfaatkan untuk meminimalisir
kehilangan  hasil  akibat  serangan  OPT. Ketika diprediksi tepat waktu dan akurat, sistem peramalan penyakit dapat mengurangi  biaya  ekonomi,  kehilangan hasil  petani,  dan  mengurangi  dampak buruk  terhadap  lingkungan  (Akhtar, 2021).  Penelitian  ini  bertujuan  mengkaji dan menganalisis perkembangan penyakit luka  api  di  Indonesia  selama  10  tahun terakhir  serta  meramalkan  serangannya untuk  tahun  mendatang  menggunakan model regresi (BBPOPT, 2018) dikaitkan dengan parameter suhu.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan dan Alat
Bahan yang digunakan dalam kajian ini  adalah  data  serangan  luka  api  dari daerah  sentra  tebu  Jawa  Tengah,  Jawa Timur,  Jawa  Barat,  Jambi,  Sulawesi Selatan,  dan  Gorontalo  pada  periode 2012-2021  yang  ter input dalam  portal aplikasi SiPeReDa (Sistem Pelaporan dan Rekapitulasi  Data  OPT)  (DITLINBUN, 2021), dan data rerata suhu periode 2012- 2021  (BMKG,  2021)      Alat  yang digunakan  berupa  perangkat  keras  dan lunak  komputer  berupa Microsoft  excel 2010 dan aplikasi Map Info.

## Metode Penelitian
Penelitian ini dilaksananakan pada
bulan  Agustus-November  2021.Data yang  digunakan  diambil  dari  portal aplikasi  SiPeReDa,  selanjutnya  diolah dan  dianalisis  regresi  menggunakan Microsoft excel 2010 untuk mendapatkan model peramalan (BBPOPT, 2018). Data yang ter input dalam SiPeReDa merupakan  data  serangan  luka  api  yang diperoleh  dari  sentra  tebu  di  Provinsi Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  Jawa  Barat, Jambi, Sulawesi Selatan, dan Gorontalo. Data ini merupakan data hasil pengamatan  dengan  merujuk  metode pengamatan OPT Perkebunan
(DITJENBUN, 2017).
Hubungan  antara  data  serangan luka api terhadap suhu dilakukan analisis uji Pearson  Product  Moment pada Microsoft  Excel  2010  yang  akan menghasilkan nilai koefisien korelasi (r) yang  akan  dibandingkan  pada  r  hitung dengan  selang  kepercayaan  5%  untuk membuktikan  dan  menjelaskan  korelasi suhu  terhadap  perkembangan  penyakit luka api.
H 0 :  Tidak  ada  pengaruh  antara suhu dan perkembangan penyakit
H 1 : Ada pengaruh suhu terhadap perkembangan penyakit.
Kriteria kekuatan korelasi Pearson Product Moment sebagai berikut
(Sudjana, 1982):
0 – 0,19 : Sangat lemah 0,20 – 0,39 : Lemah 0,40 – 0,59 : Sedang 0,60 – 0,79 : Kuat 0,80 – 1,0 : Sangat kuat
Model  ramalan  serangan  luka  api menggunakan  analisis  regresi  sederhana yang diambil dari data luas serangan luka api  dari  tahun  2012-2021  sehingga diperoleh  persamaan  y=a  +  bx,  dengan tahapan  sebagai  berikut  (BBPOPT, 2018):
1. Menyiapkan data series  minimal  10 tahun  (dalam  hal  ini  dimulai  tahun 2012-2021, triwulan I hingga IV).
2. Mensortir pasangan data yang rasional untuk pengembangan
peramalan  luas  serangan  penyakit luka api.
3. Membuang pasangan data yang tidak rasional (x=0; y=0; atau x dan y=0)
4. Melakukan  analisa  data  dan  cek kenormalan data
- Data  yang  akan  digunakan  untuk pengembangan  peramalan  harus
menyebar normal
- Kenormalan  data  dapat  dievaluasi berdasarkan  beberapa  parameter dari data antara lain nilai sekuen -
0,5 < sekuen < 0,5
7. Mentransformasi data untuk
menormalkan data peramalan
8. Mengevaluasi sebaran data
menggunakan nilai absolute dari nilai standard residual.
9. Mengevaluasi  sebaran  data  dengan menghilangkan data outlier
10. Menganalisis  regresi  terhadap  data hasil  transformasi  dan  pengurangan outlier (data final)
11. Merumuskan  model  peramalannya (rerata,  minimal  dan  maksimal). Model peramalan yang akan diperoleh y (t) = a + bx (t-3) , dengan pola hubungan nilai y ( dependent variable /periode yang diramal) adalah ramalan  luas  serangan  penyakit  pada tahun dan triwulan tertentu (t), dan x ( independent variable/ periode peramal) adalah data serangan penyakit  pada  3  (tiga)  triwulan sebelumnya.
Data  hasil  peramalan  tersebut diproyeksikan  ke  dalam  aplikasi  Map Info untuk mendapatkan tampilan sebaran  penyakit  dan  tingkat  serangan dalam bentuk peta.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Korelasi faktor iklim dan perkembangan penyakit luka api di Indonesia
Berdasarkan  data  yang  dihimpun oleh DITLINBUN  (2021),  serangan luka
api  di  Indonesia  periode  2012-2021 terlihat cukup fluktuatif (Gambar 1). Pada tahun  2012,  serangan  luka  api  mencapai 175  ha  dan  mengalami  kenaikan  pada tahun  2013.    Nilai  ini  merupakan  nilai tertinggi  selama  periode  10  tahun tersebut, kemudian terus menurun hingga pada  tahun  2016  mencapai  57.50  Ha. Setelah  tahun  2016,  terjadi  peningkatan kembali di tahun 2017 dan menurun pada tahun  2018  dengan  angka  yang  tidak terlalu  signifikan.  Pada  tahun  2019, serangan  penyakit  meningkat  hingga mencapai  216.81  Ha,  dan  mengalami penurunan pada tahun 2020 sebesar 38%. Sedangkan  pada  2021,  data  yang diperoleh  belum  merupakan  angka  tetap
karena  data  yang  masuk  merupakan  data laporan triwulan I.
Keterlambatan  data  yang  masuk seperti ini dapat diatasi dengan pengembangan  metode  peramalan.  Dari tahun  2020  ke  2021,  serangan  luka  api mengalami  peningkatan  19%.  Merujuk pada  Wijayanti  dan  Asbani  (2021), penyebab  munculnya  epidemi  (ledakan) luka  api  antara  lain  patahnya  ketahanan varietas tebu terhadap patogen, munculnya  ras  baru  patogen  dan  adanya perubahan  iklim.  Dengan  menghubung- kan  data  rerata  suhu  terhadap  serangan luka api, terlihat bahwa suhu berpengaruh terhadap perkembangan penyakit luka api (Gambar 1).
Gambar 1. Trend Serangan Luka Api pada Pertanaman Tebu dan Rerata Suhu di Indonesia selama 10 Tahun Terakhir
Pola trend serangan  luka  api  dan suhu terlihat cukup senada, saat terjadinya peningkatan suhu maka serangan penyakit juga  meningkat.  Rerata  suhu  sepanjang tahun  berada  pada  kisaran  27.49 o C. Setelah  dilakukan  uji  analisis  korelasi Pearson Product Moment , korelasi antara perkembangan penyakit luka api dan suhu menghasilkan  nilai  r 2 =0.36,  hal  ini menunjukkan  bahwa  terdapat  korelasi positif antara perkembangan luka api dan suhu  namun  dalam  kategori  hubungan yang lemah, sedangkan sisanya dijelaskan oleh  variabel  lain  yang  tidak  terdapat dalam perhitungan ini. Dengan menghubungkan  nilai  r  hitung  dengan  r tabel (0.6320) diperoleh hasil r hitung < r tabel, sehingga H 0 diterima dan H 1 ditolak, artinya  tidak  ada  hubungan  antara  suhu dengan perkembangan luka api pada tebu. Perkembangan  luka  api  tidak  hanya dipengaruhi  oleh  satu  unsur  iklim  saja, namun beberapa unsur terkait di dalamnya, misalnya suhu, hujan, kelembaban, embun, radiasi, dan kecepatan  angin  (Linnenluecke et  al ., 2018).  Nurindah  dan  Yulianti  (2018) mengemukakan  bahwa  teliospora S. scitamineum dapat  berkecambah  pada rentang  suhu  15-35  °C,  dan  mencapai maksimum  pada  suhu  30  °C.  Kondisi panas namun sedikit lembab di malam hari
dengan kisaran suhu 30-31 o C merupakan kondisi  yang  cocok  bagi  cendawan penyebab  luka  api.  Hidayah  (2020) menjelaskan  bahwa interaksi faktor lingkungan  (iklim),  inang  rentan,  dan patogen  virulen  yang  tergabung  dalam segitiga penyakit memengaruhi perkembangan penyakit. Spora cendawan S.  scitamineum dapat  bertahan  lebih  dari 24  minggu  di  dalam  tanah  dengan kelembaban  0%,  sementara  itu  pada kondisi  kelembaban  tanah  30%  spora hanya mampu bertahan selama 12 minggu (Bhuiyan et  al .,  2009).  Peningkatan  suhu dan  konsentrasi  CO2 di udara juga dapat berpengaruh  positif,  negatif,  atau  bahkan tidak berpengaruh terhadap perkembangan patogen  penyebab  penyakit  tanaman (Nurindah & Yulianti, 2018). Peningkatan CO2  dapat  meningkatkan  persaingan tanaman  dengan  gulma  yang  juga mengalami  peningkatan  pertumbuhan, sehingga hal ini menguntungkan pathogen untuk  berkembang  dan  bertahan  dalam inang lain. Srivastava (2012) menyatakan bahwa faktor iklim tidak hanya berpengaruh pada perkembangan patogen, namun  juga  vigoritas  tanaman,  seperti lama  presipitasi,  sinar  matahari,  curah hujan,  kelembaban,  serta  suhu  dan  kadar air  tanah.  Tanaman  yang  mengalami tekanan  kondisi  lingkungan  cenderung
rentan terhadap serangan patogen. Fageria et  al. (2010)  menyatakan  bahwa  suhu  di atas  38 o C  akan  meningkatkan  respirasi tetapi  mengurangi  kecepatan  fotosintesis. Karakteristik varietas tebu (tahan, moderat,  ataupun  rentan)  juga  sangat memengaruhi  perkembangan  penyakit luka  api  di  lapangan  (Que et.  al .,  2012).
Pada umumnya gen ketahanan yang ada di dalam tanaman dapat diturunkan dari tetua pada  keturunannya  (Aitken et  al .,  2012). Que et  al. (2011)  menyatakan  ada beberapa tanaman saat masih muda rentan namun  ketahanannya  akan  meningkat seiring dengan bertambahnya umur tanaman.  Hal  ini  juga  tidak  terlepas  dari kondisi lingkungan terutama suhu.

## Sebaran luka api di Indonesia
Gambar  2  menunjukkan  Provinsi Jawa  Timur  merupakan  wilayah  dengan luas  areal  pertanaman  tebu  terbesar  di
Indonesia,  disusul  Jawa  Tengah,  Jawa Barat,  Sulawesi  Selatan,  Gorontalo,  dan Jambi  dengan  nilai  luasan  rerata  207,493 Ha,  68,470  Ha,  22,553  Ha,  11,745  Ha, 6,280  Ha,  dan  1,446  Ha  (DITLINBUN, 2021).
Lebih  dari  90%  pertanaman  tebu terdapat  di  wilayah  Pulau  Jawa.  Dalam rangka  mendukung  swasembada  gula nasional,  dilakukan  ekstensifikasi  hingga luar  Jawa.  Murtilaksono  dan  Anwar (2014), lahan-lahan pertanian di luar Jawa, sebagian  besar  merupakan  lahan  sub- optimal (LSO). Hal ini memiliki beberapa kelemahan karena tingkat kesuburan lahan relatif  rendah  sehingga  dapat  berdampak terhadap  penurunan  produksi  tebu  per hektar,  terutama  pada  fase  pembentukan gula  maupun  fase  pematangan  yang berdampak terhadap penurunan produktivitas  gula  per  satuan  luas (Dhiyaudzdzikrillah, 2011).
Gambar 2. Rerata Luas Komoditas Tebu di Indonesia Periode 2012-2021
Sementara itu, serangan luka terbesar terdapat di Provinsi Jawa Tengah dengan  nilai  rerata  140.87  Ha,  disusul Jawa Timur dan Jawa Barat yaitu 56.67 Ha dan  27.40  Ha.  Sedangkan  di  Provinsi Jambi,  Sulawesi  Selatan,  dan  Gorontalo kurang  dari  20  Ha  (Gambar  3).  Luas serangan luka api berbanding lurus dengan luas  komoditas  pertanaman  tebu,  kecuali pada Provinsi Jawa Tengah, luas serangan luka api lebih besar daripada Jawa Timur yang memiliki luas komoditas terbesar di Indonesia. Hal ini diduga karena penggunaan bibit tebu yang cukup rentan dengan serangan luka api. Hasil penelitian Tunjungsari (2014), bibit tebu di Provinsi Jawa  Tengah  tidak  memiliki  korelasi terhadap  peningkatan  produksi  tebu.  Hal ini  mengindikasikan  bahwa  bibit  tebu yang  digunakan  belum  dalam  kategori bermutu  baik.  Pembangunan  kebun  bibit di Jawa Tengah umumnya masih terbatas untuk memenuhi kebutuhan tebu sendiri di kalangan  petani  rakyat.  Praktik  budidaya yang  dilakukan  oleh  petani  rakyat  perlu diawasi  terkait  pergiliran  varietas  dan kegiatan keprasan. Nurindah dan Yulianti (2018)  mengemukakan  bahwa  penyakit luka  api  paling  banyak  ditemui  di  Pulau Jawa,  kerugian  akan  semakin  tinggi karena  kepras  yang  dilakukan  lebih  dari
tiga  kali.  Perkebunan  rakyat  masih didominasi  dengan  tanaman  non-klonal dengan  kondisi  sebagian  besar  tanaman telah  menua  dan  rusak  (Hartoyo  & Harwanto, 2018). Sejarah luka api dimulai tahun 1881  dan  serangan  yang  parah  terjadi pada  tahun  1979  dan  1995  (Wijayanti  & Asbani, 2021). Dengan penanaman varietas tahan,  luka  api  cukup  terkendali  selama beberapa  tahun,  namun  15  tahun  setelah wabah  penyakit  di  tahun  1979,  penyakit luka  api  pada  tebu  menyebar  ke  seluruh Indonesia kecuali Sulawesi Utara (Sundar et  al., 2012).  Pada  tahun  2008  kejadian penyakit  luka  api  di  Jawa  hampir mencapai  5%  (Kristina et  al. ,  2008). Kemudian pada tahun 2014,
pengembangan  tebu  di  Indramayu  seluas 500  ha,  90%  terserang  penyakit  luka  api (Wibawanti, 2015). Nurindah dan Yulianti (2018)  mengemukakan  bahwa  varietas Bululawang  (BL)  yang  dikenal  tahan terhadap luka api ternyata dapat terinfeksi penyakit  ini.    Penyebaran  penyakit  luka api utamanya disebabkan oleh spora yang terbawa  angin  dan  bibit  tebu  yang terinfeksi oleh penyakit tersebut (Ferreira &  Comstock,  1989).  Pada  kondisi  cuaca, kecepatan  dan  arah  angin  yang  sesuai maka penyebaran spora dengan perantara angin ke wilayah baru dapat terjadi.
Gambar 3. Rerata Luas Serangan Luka Api ( Sporisorium Scitamineum ) di 6 Provinsi Indonesia Tahun 2012-2021
Croft et  al .  (2008)  menyebutkan bahwa  penyakit  luka  api  pada  tebu  dapat menyebar antar wilayah dengan jarak 600 -1000 km. Faktor lain yang ikut berperan dalam penularan dan penyebaran penyakit antar wilayah adalah mobilisasi bibit tebu yang terinfeksi, tanah, serangga, mamalia, dan  alat-alat  pertanian  (Achadian,  2011). Dengan demikian, kemungkinan menyebarnya  penyakit  luka  api  pada daerah  endemik  di  Jawa  cukup  besar hingga  ke  luar  Pulau  Jawa.  Menurut Nurindah  dan  Yulianti  (2018),  kegiatan ekstensifikasi  lahan  tebu  ke  daerah  lain akan menyesuaikan perubahan iklim yang berpotensi  menyebarkan  patogen  ke daerah  baru  atau  menginfeksi  tanaman inang  lain  yang  baru. Tanaman  tebu  yang terserang S.  scitamineum akan  menunjukkan gejala  khas  berupa  cambuk  berwarna  hitam pada  bagian  ujung  tanamannya.  Panjang cambuk ini dapat mencapai panjang lebih dari
1.5  m.  Cambuk  yang  terbentuk  merupakan kumpulan  spora  yang  dapat  menjadi  sumber inokulum  dan  menularkan  penyakit  ke tanaman lain (Gambar 4). Cendawan menginfeksi tanaman melalui jaringan meristem  pada  mata  tunas  lateral/samping maupun tunas apical/ujung tanaman, kemudian  berkecambah  dan  membentuk miselia  (Wijayanti  &  Asbani,  2021).  Pada serangan  berat,  tanaman  tebu  hanya  dapat menghasilkan  batang  yang  kecil-kecil  seperti rumput dan kerdil (Hidayah, 2018).  Penyakit diduga  dipengaruhi  oleh  banyak  unsur  iklim tidak hanya suhu.

## Ramalan serangan luka api
Peramalan OPT merupakan kegiatan memprediksi populasi/ serangan OPT  serta  kemungkinan  penyebaran  dan akibat yang ditimbulkan dalam ruang dan waktu  tertentu.  Peramalan  bertujuan untuk  memperkecil  risiko  yang  mungkin terjadi akibat suatu pengambilan
keputusan (Mustaghfirin, 2013).
Ramalan serangan luka api dititikberatkan  pada  3  (tiga)  wilayah dengan  serangan  penyakit  tertinggi  yaitu Provinsi  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  dan Jawa  Barat.  Hasil  pengolahan  data, diperoleh model regresi untuk peramalan serangan luka api:
y = 0.64 + 0.63x                 (1)
Berdasarkan  peramalan  (1),    y adalah  nilai  ramalan  serangan  luka  api pada tahun 2021 triwulan IV, dan x adalah nilai  serangan  luka  api  pada  tahun  2021 triwulan I. Tabel 1 menunjukkan serangan
luka  api  akan  menurun  pada  akhir  tahun 2021 (kolom prakiraan rerata) di Provinsi Jawa  Barat  (27.5%)  dan  Jawa  Timur (11.6%).
Sedangkan di Provinsi Jawa Tengah mengalami  peningkatan  serangan  21.9% menjadi  34.9  ha.  Jika  tidak  dilakukan tindakan pencegahan sejak dini, serangan luka api dapat mencapai nilai maksimalnya  dengan  ramalan  keparahan serangan  tertinggi  terdapat  di  Provinsi Jawa Barat, yang ditunjukkan dengan zona warna merah (Gambar 5).
Gambar  4.  Berbagai  Macam  Bentuk  Khas  Luka  Api  yang  Sekilas  Seperti  Cambuk Berwarna Cokelat Kehitaman
Tabel 1. Model Peramalan Serangan Luka Api Tahun 2021 Triwulan IV
No Provinsi Luas serangan 2021 TW-I (Ha) Transformasi 2021 TW-I Prakiraan Luas serangan 2021 TW-IV (Ha) Min Rerata Maks 1 Jawa Barat 128 2.11 6.2 92.8 1,229.7 2 Jawa Tengah 27.27 1.45 3.2 34.9 303.8 3 Jawa Timur 74.34 1.88 4.9 65.7 749.6 Keterangan: TW= Triwulan
Kemudian disusul oleh Jawa Timur dan Jawa Tengah. Jika ditarik lebih jauh, dengan model peramalan (1) y adalah nilai ramalan  serangan  luka  api  pada  tahun 2022  triwulan  I,  dan  x  adalah  nilai serangan luka api tahun 2021 triwulan II, ramalan  serangan  luka  api  pada  tahun 2022  juga  menunjukkan  pola  yang  sama (Tabel  2).  Pada  tahun  2022,  ramalan serangan  luka  api  akan  meningkat  di
Provinsi Jawa Tengah sebesar 14.3% dari posisi  data  ramalan  akhir  tahun  2021. Sedangkan Provinsi Jawa Barat dan Jawa Timur  mengalami  penurunan  serangan, yaitu 18.4% dan 7.5%.
Ramalan  serangan  maksimal  jika penyakit tidak dikendalikan yaitu terdapat di  Provinsi  Jawa  Barat,  kemudian  Jawa Timur, dan disusul Jawa Tengah (Gambar 6).
Gambar 5. Peta Peramalan Serangan Luka Api Tahun 2021 Triwulan IV

## Tabel 2. Model Peramalan Serangan Luka Api Tahun 2022 Triwulan I
No Provinsi Luas Serangan 2021 TW- II Transformasi 2021 TW-II Prakiraan Luas Serangan 2022 TW-I Min Rerata Maks 1 Jawa Barat 92.8 1.97 5.4 75.7 917.5 2 Jawa Tengah 34.9 1.55 3.6 40.7 378.3 3 Jawa Timur 65.7 1.82 4.7 60.8 670.5
Keterangan: TW = Triwulan
0 100 miles  200 JAWA TENGAH JAWA BARAT JAWA TIMUR INDONESIA_PROV by Luka Api Estimasi Luas Serangan TW 4 2021 92.8 ha (1) 65.7 ha (1) 34.9 ha (1) 0  to 0  (31)
Gambar 6. Peta Peramalan Serangan Luka Api Tahun 2022 Triwulan I
Jika  dilihat  dari  nilai  maksimal serangannya,  ramalan  serangan  luka  api pada  tahun  2022  cenderung  lebih  rendah dibandingkan ramalan serangan maksimal pada akhir tahun 2021. Serangan tertinggi diramalkan  terjadi  di  Provinsi  Jawa  Barat lebih  rendah  25%  pada  awal  tahun  2022 dibandingkan  pada  akhir  2021.  Hal  ini diduga  adanya  peranan  iklim  yang memengaruhi.  Pola  curah  hujan  tinggi cenderung terjadi pada akhir tahun. BMKG (2020) mengemukakan bahwa tahun 2021 curah  hujan  berada  pada  kategori  tinggi (300-500  mm/bulan).  Menurut  Nurindah dan Yulianti (2018), dinamika populasi dan sebaran  patogen  berkaitan  erat  dengan perubahan  cuaca  baik  musim  dan  curah hujan serta suhu yang memengaruhi masa tanam tebu dan kesesuaian lahan. Kondisi tersebut  akan  mempengaruhi  dinamika populasi  patogen  dan  juga  epidemiologi suatu penyakit.

## Pendekatan Teknik pengendalian
Tindakan pengendalian dititik- beratkan  pada  strategi  pengendalian  luka api  berdasarkan  bioekologi  cendawan, dengan  memfokuskan  pengendalian  pada titik-titik  terlemah  patogen  dalam  siklus penyakit  (Nugroho,  2018).  Pada  lahan yang  telah  terinfeksi  luka  api,  dilakukan teknik  eradikasi  dengan  bongkar  ratoon. Bongkar ratoon dilakukan dengan mengganti tanaman yang sudah dikepras 2 –  4  kali  dengan  tanaman  varietas  unggul yang  telah  direkomendasikan.  Penyakit luka  api  bersifat  sistemik,  sehingga apabila satu batang sudah terinfeksi maka dapat  dipastikan  anakannya  juga  dapat terinfeksi,  dengan  demikian  penggunaan benih  yang  sehat  merupakan  salah  satu tindakan  preventif  penularan  penyakit (Ovalle & Viswanathan, 2020). Putra et al.
(2021) mengemukakan bahwa pengendalian  luka  api  dapat  dilakukan
dengan  menanam  varietas  tahan  antara lain  PS  941,  PS  882,  VMC  76-16. Sebelum  tanam,  dilakukan  perawatan dengan  air  panas/Hot  Water  Treatment (HWT)  selama  30  menit  dalam  suhu kurang lebih 52 o C. Pengendalian dengan HWT  telah  dilaporkan  efektif  dalam mengendalikan patogen penyebab luka api dan  dapat  meningkatkan  jumlah  batang tebu  (Sundar et  al .,  2012).  Kegiatan eradikasi  ini  dikombinasikan  dengan sanitasi  dan  pengolahan  tanah  yang  baik. Peningkatan  kesehatan  tanah  dilakukan dengan  penambahan  unsur  organik  ke dalam  tanah.  Pupuk  hayati  mikoriza  dan Trichoderma harzianum dapat diaplikasikan  untuk  mempercepat  laju pertumbuhan, meningkatkan kualitas, daya  hidup  bibit  tanaman,  pertumbuhan, dan  produktivitas  tanaman  (Rahmawati, 2015).
Pengelolaan  hama  tebu  idealnya berasaskan  prinsip  Pengendalian  Hama Terpadu  (PHT)  tidak  hanya  berbasis teknologi  tapi  juga  mempertimbangkan faktor ekologi, terutama ekologi lokal dan pemberdayaan  petani  (Nugroho,  2020). Penggunaan  fungisida  kimiawi  dapat ditempuh  sebagai  langkah  akhir  saat komponen  pengendalian  lainnya  kurang efektif.  Penelitian  Bhuiyan et  al. (2015) menyatakan bahwa pengaplikasian
fungisida  berbahan  aktif  Flutriafol  dapat menekan  perkembangan  luka  api  hingga 56%.  Menurut  sumber  pribadi,  langkah menekan  perkembangan  luka  api  dapat mengaplikasikan fungisida berbahan aktif Flutriafol, namun dengan tetap memerhatikan  aspek  6T  (6  Tepat),  yaitu tepat sasaran, tepat mutu, tepat jenis, tepat waktu,  tepat  dosis  dan  tepat  konsentrasi serta tepat cara penggunaannya (Achadian, 2020, komunikasi personal, 15 November).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Peramalan merupakan bagian penting dalam proses pengambilan keputusan.  Pengendalian  Hama  Terpadu (PHT)  memerlukan  kegiatan  peramalan untuk  membuat  perencanaan  ekosistem pertanian  untuk  meminimalisir  gangguan OPT.  Perkembangan  luka  api  pada  tebu dipengaruhi oleh bebrapa unsur iklim yang saling  terkait  satu  sama  lain.  Hasil pengolahan  dan  analisis  data  diperoleh model peramalan y = 0.64 + 0.63x, dengan hasil  ramalan  serangan  luka  api  akan meningkat  di  Provinsi  Jawa  Barat  dan menurun di Provinsi Jawa Timur dan Jawa Tengah  yaitu  sebesar  18.4%  dan  7.5% pada  tahun  2022.  Jika  tidak  dilakukan pengendalian sejak dini, serangan luka api diramalkan  dapat  mencapai  nilai  yang
lebih  besar.  Beberapa  cara  pengendalian untuk  mengantisipasi  serangan  luka  api antara lain dengan bongkar ratoon disertai pengolahan  tanah  yang  baik  dan  benar, penanaman  varietas  tahan  (PS  862,  PS 941,  PS  882,  dan  VMC-76-16)  serta aplikasi fungisida berbahan aktif Flutriafol sebagai langkah terakhir. Idealnya penyusunan  dan  pengembangan  suatu sistem  peringatan  dini  OPT  tanaman melibatkan  kerjasama  beberapa  bidang ilmu  dan  instansi  penyedia  data  terkait. Series data yang lebih panjang (lebih dari 10  tahun)  sebagai  jumlah  sampel  unit contoh sangat dibutuhkan, untuk kemudian  dikorelasikan  dengan  beberapa unsur  iklim  lainnya  (suhu,  curah  hujan, kelembaban, dan sebagainya) agar diperoleh galat yang lebih kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
[ BMKG]. Badan Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika.  2020. Ekstrem Suhu: Anomali Suhu
BMKG  Ingatkan  Prospek  Iklim 2021 .  [Diakses  pada  17  September 2021] URL: Ekstrem Suhu: Anomali Suhu Udara Rata-Rata Bulan
Oktober 2021 (). [ BMKG]. Badan Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika.  2021. Ekstrem Suhu: Anomali Suhu Udara
Rata-Rata  Bulan  Oktober  2021. [Diakses  pada  7  Agustus  2021]. URL:  Ekstrem  Perubahan  Iklim  | BMKG [BBPOPT].  Balai  Besar  Peramalan  OPT. 2018.  Metode  Peramalan  OPT
Perkebunan.
PERAMALAN - bbpopt (pertanian.go.id). [DITLINBUN].  Direktorat  Perlindungan Perkebunan.  2017.  Buku  Pedoman
Perlindungan  Perkebunan:  Teknis Pengamatan  dan  Pelaporan  OPT Perkebunan.
[DITLINBUN].  Direktorat  Perlindungan Perkebunan. 2021. Sistem Pelaporan dan Rekapitulasi Data OPT (SiPeReDa).
sipereda.ditjenbun.pertanian.go.id.
Achadian,  E.M.,  Kristiani,  A.,  Magarey,
R.C.,  Sallam,  N.,  Samson,  P., Francois-Reges, G.  Lonie, K. 2011. Hama  dan  Penyakit  Tebu.  1st edition. Pasuruan, P3G1, BSES dan ACIAR.
Aitken,  K.,  Bhuiyan,  S.,  Berkman,  P., Croft,  B.,  McNeil,  M.,  2012. Investigation of the genetic mechanisms  of  resistance  to  smut in sugarcane. Proc. Int. Soc. Sugar
Cane Technol. 1–9.
Akhtar, O. 2021. Plant disease forecasting . [Diakses pada 2
November  2021].  URL: Disease forecasting ~ Plant diseases identification (plantsdiseases.com) . Arifin,  B.  2008.  Ekonomi  swasembada gula Indonesia. J. Economic Review . Nomor 211.
Bhuiyan,  S.,  Croft,  B.,  Cox,  M.,  2009. Survival of sugarcane smut teliospores under South East Queensland  conditions. Proc  Aust Soc Sugar Cane Technol 135–144.
Caffarraa A, Rinaldia M, Eccela E, Rossib V,  Pertota  I.  2012. Modelling  the impact  of  climate  change  on  the interaction  between  grapevine  and its  pests  and  pathogens:  European grapevine moth and powdery mildew. Journal homepage: www.elsevier.com/lo cate/agee . Agricultural, Ecosystem, and
Environment 148: 89-101.
Croft, B.J., Magarey, R.C., Allsopp, P.G.,
Cox,  M.C.,  Wilcox,  T.G.,  Milford, B.J.,  Wallis,  E.S.  2008.  Sugarcane Smut  in  Queensland:  Arrival  and emergency  response.  Australasian
Plant Pathology, 37,pp: 26–34. Dhiyaudzdzikrillah,  2011.  Pengelolaan Tanaman Tebu ( Saccharum officinarum . L) Lahan Kering di PT. Gula  Putih  Mataram,  Lampung dengan  Aspek  Khusus  Tebang,
Muat, dan Angkut. Skripsi. Departemen Agronomi dan Hortikultura.  Fakultas  Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Fageria, N.K., Baligar, V.C., Jones, C.A.,
2010. Growth and Mineral Nutrition of Field Crops, 3rd ed. CRC Press. Ferreira, S.A. Comstock, J.C. 1989. Smut Diseases  of  Sugarcane,  Major Diseases. Eds:  Ricaud,  C.,Egan,
B.T., Gillaspie Jr, A.G., and Hughes,
C.G.  Elsevier  Science  Publishers B.V.,  Amsterdam,  the  Netherlands. pp. 211–229.
Hartoyo,  B.  Harwanto.  2018.  Kinerja
produksi tebu pada berbagai teknologi sistem tanam di Kabupaten  Blora  Jawa  Tengah.
Prosiding  Seminar  Nasional  Status dan  Inovasi  Teknologi  Tanaman
Tebu.
Hidayah,  N.  2018. Ancaman  Luka  Api Pada  Perkebunan  Tebu .  [Diakses pada  16  Agustus  2021].  URL:
https://www.republika.co.id/berita/p 4rhcx453/ancaman-luka-api-pada- perkebunan-tebu Hidayah, N. 2020. Peluang Pengembangan Pengendalian Penyakit  Luka  Api  Pada  Tebu  di Indonesia. Buletin Tanaman Tembakau, Serat & Minyak Industri ISSN: 2085-6717, e-ISSN: 2406-8853  Vol.  12(2),  Oktober 2020:94-108.  [Diakses  pada  18 Agustus 2021]. URL: http://ejurnal.litbang.pertanian.go.i d/index.php/bultas DOI: 10.21082/btsm.v12n2.2020.94-
108
Indrawati,  I.  2018. Penyakit  Luka  Api Tebu  Disebabkan  Oleh  Jamur Ustilago scitaminea Sydow (Ustilaginales: Ustilaginaceae) . [Diakses  pada  16  Agustus  2021]. URL:
https://puslitsukosariptpn11.com/w p- content/uploads/2018/10/Penyakit- luka-api-tebu-disebabkan-jamur- Ustilago-scitaminea-Sydow.pdf Kristini,  A.,  Achadian,  E.M.,  Irawan,
Putra, L.K., Dianpratiwi, T., Mulyadi,  M.,    Murwandono.  2008.
An  overview  of  sugarcane  diseases in java: distribution and domination of  sugarcane  diseases.  Majalah
Penelitian  Gula,  44  (4).  pp:  205  –
218.
Linnenluecke, M.K., Nucifora, N., Thompson, N. 2018. Implications of climate  change  for  the  sugarcane industry.  Wiley  Interdiscip.  Rev. Clim. Chang. 9, 1–34. https://doi.org/10.1002/wcc.498 Murtilakso,  K.  Anwar,  S.  2014.  Potensi, kendala,  dan  strategi  pemanfaatan lahan  kering  dan  kering  masam untuk  pertanian  (padi,  jagung, kedele), peternakan, dan perkebunan  dengan  menggunakan teknologi  tepat  guna  dan  spesifik lokasi.  Prosiding  Seminar  Nasional
Lahan Suboptimal 2014, Palembang 26-27 September 2014. ISBN  979- 587-529-9. Mustaghfirin. 2013. Dasar-dasar peramalan OPT perkebunan. Makalah Pelatihan Petugas Pengamat  OPT  Perkebunan  1-11 April  2013.  BBPOPT  Jatisari. Direktorat Jenderal Tanaman Pangan. Nugroho,  C.  2018.  Penyakit  Luka  Api Tebu:  Potensi  penyebaran  dan manajemen pengendaliannya di
sulawesi tenggara. Balai pengkajian teknologi pertanian sulawesi tenggara. Prosiding Seminar Nasional. Status dan Inovasi
Teknologi  Tanaman  Tebu.  Balai Penelitian  Tanaman  Pemanis  dan
Serat. Malang.
Nugroho,  C.  2020. Penyakit  Luka  Api
Tebu:  Potensi  Penyebaran  dan Manajemen Pengendaliannya. RADAR  de  Plantation.  [Diakses pada  4  Agustus  2021].    URL:
https://deplantation.com/wp- content/uploads/2020/11/RADAR- Vol01-No01-Desember-2020.pdf. Nurindah,  Yulianti  T.  2018. Strategi pengelolaan  serangga  hama  dan penyakit  tebu  dalam  menghadapi perubahan  iklim. Buletin  Tanaman Tembakau,  Serat dan  Minyak Industri  ISSN:  2085-6717,  e-ISSN: 2406-8853 Vol. 10(1), April 2018:39−53. Ovalle,  W.,  Viswanathan,  R.  2020. Sustaining sugarcane production in Guatemala  and  Nicaragua  through efficient disease management approaches. Sugar Tech. https://doi.org/https://doi.org/ 10.1007/s123 55-020-00801-6
Putra, L.K., Damayanti, T.A. 2012. Major
diseases affecting sugarcane production  in  Indonesia. Functional Plant  Science  and  Biotechnology 6.(2). pp: 124 – 129. Putra,  L.,  Kristini,  A.,  Jati,  W.W.  2021. Komunikasi Pribadi pada International Conference ang Congress  XXVI  of  Indonesian Phytopathological Society. 30 Oktober 2021. Que, Y.,  Lin,  J., Song,  X., Xu, L., Chen,
R., 2011. Differential gene expression in sugarcane in response to  challenge  by  fungal  pathogen Ustilago  scitaminea  revealed  by cDNA-AFLP. J. Biomed. Biotechnol .
Que,  Y.,  Xu,  L.,  Lin,  J.,  Chen,  R., Grisham,  M.  2012.  Molecular variation of Sporisorium scitamineum  in  mainland  China revealed  by  RAPD  and  SRAP markers. Plant  Dis .  96,  1519–
1525.
Rahmawati, I. 2015. Bakar serangan luka api  pada  tebu.  Probolinggo:  Dinas Perkebunan dan Kehutanan.
Srivastava, A.K., 2012. Sugarcane production:  Impact  of  climate change and its mitigation.
Biodiversitas ,  J.  Biol.  Divers.  13,
214–227. https://doi.org/10.13057/biodiv/d13
0408.
Sudjana. 1982. Metoda Statistika. Bandung. Tarsito.
Sundar, A. Ramesh, E. Leonard Barnabas,
P. Malathi, R. Viswanathan. 2012. A mini-review  on  smut  disease  of sugarcane  caused  by Sporisorium Scitaminae . J.  Botany:  Licensee Intech Open . 5: 108-128.
Susanti  E.,  Surmaini  E.,  Estiningtyas  W. 2018.  Parameter  iklim  sebagai indikator  peringatan  dini  serangan hama  penyakit  tanaman.  Jurnal Sumberdaya  Lahan  Vol.  12  No.  1, Juli 2018: 59-70.
Tunjungsari,  R.  2014.  Analisis  produksi tebu  di  Jawa  Tengah, JEJAK Journal of  Economics and Policy 7 (2): 100-202 doi: 10.15294jejak.v7i1.3596. Wibawanti,  R.  2015.  Luka  Api  Serang Pertanaman  Tebu  di  Indramayu- Jabar. Kementerian Pertanian. Direktorat Jenderal Perkebunan. [Diakses pada 9 November 2021]. URL: https://ditjenbun.pertanian.go.id/per lindungan/berita-388-lukaapi- serang-pertanaman-tebu-di- indramayujabar.html Wijayanti, KS., Asbani, N. 2021. Penyakit Luka Api ( Sporisorium
scitamineum ) Tanaman Tebu. [Diakses  pada 10 November 2021]. URL: Penyakit Luka Api (Sporisorium scitamineum) Tanaman Tebu - Balittas (pertanian.go.id).