## Proyeksi Serangan Penyakit Blas pada Tanaman Padi di Provinsi Jawa Barat berdasarkan Skenario Perubahan Iklim
Projection of Rice Blast Diseases in West Java Region based on Climate Change Scenario
Aji Irsyam N. Sukarta * , Yon Sugiarto dan Yonny Koesmaryono
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 14 May 2018 Received in revised from 3 October 2018 Accepted 8 November 2018
doi: 10.29244/j.agromet.32.2.62-70

## Keywords:
Area under disease progress curve EPIRICE model Epidemiology model Global climate scenario
Potential disease simulation A B S T R A C T
Rice production in Indonesia has faced many challenges including disease outbreak leading to crop failure. Blast is a common disease, which is often found in paddy, that  able  to  inhibit  its  growth  and  development.  Here,  we  present  simulation modeling to predict blast outbreak under climate change projection scenario in west Java, Indonesia. Two climate projections namely RCP4.5 and RCP8.5 were employed as input for EPIRICE epidemiological model. With this model we anaysed the potency of blast outbreak for 2021-2050. Then we compared the area of the projected blast with the output from current climate condition (1996-2005, as a baseline). Our results show that the potency of blast outbreak was in a low level under baseline. The area indicating a low level of outbreak was observed for both climate projections. Our findings revealed that a decreasing trend on the outbreak is expected for 2021-2050. However, an increased number of area having blast outbreak was observed especially in  mountains  region  as  many  of  2%.day  and  6%.day  for  RCP4.5  and  RCP8.5, respectively.

## PENDAHULUAN
Tanaman  padi  ( Oryza  sativa)  merupakan  tanaman pangan utama bagi penduduk di Indonesia dengan tingkat produktivitas berkisar 1.64-5.59 ton/ha dalam satu kali masa panen (Panuju et al., 2013). Kebutuhan padi diperkirakan akan terus  meningkat  seiring  dengan  pertumbuhan  jumlah penduduk  (Muthayya  et  al.,  2014).  Peningkatan  kebutuhan tersebut  tidak  diikuti  dengan  peningkatan  produktivitas tanaman  padi.  Kegiatan  produksi  padi  sering  mengalami gagal panen akibat faktor alamiah termasuk kekeringan (Li et al.,  2015),  banjir  (Kotera  et  al.,  2016),  dan  serangan  hama/ penyakit tanaman (Bottrell and Schoenly, 2012; Zhou et al., 2013).
Serangan  penyakit  pada  tanaman  padi  sering dijumpai di Indonesia (Asfarian et al., 2013), terutama pada kondisi lembab. Penyakit yang umum dijumpai yaitu penyakit blas  pada  tanaman  padi  yang  disebabkan  oleh  jamur Pyricularia  grisea,  yaitu  jamur  ras  baru  yang  mampu beradaptasi dengan kondisi sawah irigasi (Sudir et al., 2014) . Penyakit  ini  sangat  agresif  karena  mampu  menyerang tanaman padi pada semua fase. Pada fase vegetatif, patogen akan  menyerang  bagian  daun.  Sedangkan  pada  fase
* Corresponding author: aji.ixb@gmail.com , ajiirsyamsukarta@gmail.com
generatif,  patogen  akan  menyerang  leher  malai  padi,  dan menginfeksi  bulir  gabah  ( seed-borne).  Gabah  yang mengandung  patogen  menghasilkan  tanaman  padi  yang terinfeksi  penyakit  blas.  Serangan  penyakit  blas menyebabkan penurunan produksi padi sebanyak 5-10% di India  pada  tahun  1960,  8%  di  Korea  Selatan  pada pertengahan  1970-an,  14%  di  Cina  pada  tahun  1980,  dan terparah sebanyak 70-85% di Filipina pada tahun 1970 (Wang et  al.,  2014).  Selain  penurunan  produksi,  penyakit  blas memberikan  dampak  negatif  terhadap  lingkungan,  dan berpengaruh  terhadap  kesejahteraan  petani  (Nalley  et  al., 2016).
Infeksi dan pertumbuhan jamur patogen penyakit blas mencapai  optimum  pada  kondisi  suhu  udara  25-28 o C (Yulianto, 2017). Akan tetapi, berbagai penelitian yang telah dilakukan lebih cenderung bertujuan untuk mengembangkan benih tanaman padi yang resisten terhadap jamur penyebab penyakit  blas  (Ashkani  et  al.,  2015;  Miah  et  al.,  2013; Roychowdhury  et  al.,  2012),  dan  teknik  budidaya  seperti penggunaan  pestisida  (Sudir  et  al.,  2014;  Yulianto,  2017). Perubahan  pada  suhu  udara  akan  berpengaruh  pada penyebaran  jamur  patogen  penyebab  blas ,  sehingga perubahan  yang  signifikan  pada  kondisi  lingkungan (termasuk  iklim)  dapat  berpengaruh  terhadap  sebaran
penyakit.  Perubahan  iklim  ditengarai  menimbulkan pergeseran  zona  agroklimat  yang  berimplikasi  pada  pola sebaran  spasial  potensi  penyakit  blas  (Yáñez-López  et  al., 2012).  Kajian  pengaruh  perubahan  iklim  terhadap  potensi sebaran  penyakit  blas  secara  spasial  saat  ini  belum  banyak dilakukan,  terutama  di  Indonesia.  Hal  ini  penting  dilakukan untuk usaha perencanaan penanggulangan penyakit blas.
Perkembangan  suatu  penyakit  tanaman  dapat diidentifikasi menggunakan model epidemiologi. Salah satu model  epidemiologi  yang  sering  digunakan  adalah  model EPIRICE  (Savary  et  al.,  2012).  Penelitian  ini  mencoba  untuk memproyeksikan serangan penyakit blas secara spasial akibat perubahan  iklim  menggunakan  model  EPIRICE.  Proyeksi serangan penyakit blas difokuskan pada provinsi Jawa Barat sebagai salah satu sentra produksi Padi di Indonesia.

## METODE PENELITIAN

## Data dan Alat Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  berupa data  iklim  dan  data  kalender  tanam.  (1)  Data  iklim  harian reanalysis  (meliputi  suhu  udara  rata-rata,  suhu  maksimum, suhu  minimum,  kelembaban  relatif,  dan  curah  hujan)  dari NASA’s  Prediction  of  Worldwide  Energy  Resources  (NASA- POWER) yang dapat diunduh di https://power.larc.nasa.gov/ . (2) Data keparahan penyakit blas (Zulaika, 2017) sebagai data pembanding  hasil  model  EPIRICE.  (3)  Data  proyeksi perubahan  iklim  pada  dua  model  iklim  CSIRO-Mk3-6-0 (Rotstayn et al., 2012) dan MIROC5 (Watanabe et al., 2010), untuk  skenario Representative  Concentration  Pathways (RCPs) 4.5 dan RCP 8.5 dari NASA Earth Exchange Global Daily Downscaled  Projection  (NEX-GDPP).  Data  tersebut  memiliki resolusi  spasial  0.25 0 (~25  km)  yang  dapat  diakses  di https://cds.nccs.nasa.gov/nex-gddp/ .  Dalam  penelitian  ini, tidak dilakukan koreksi terhadap data model iklim.  (4) Data kalender  tanam  padi  2018  untuk  Provinsi  Jawa  Barat  yang
dikembangkan  oleh  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Pertanian,  Kementrian  Pertanian  dan  dapat  diakses  melalui http://katam.litbang.pertanian.go.id/main.aspx . Data tersebut kemudian diolah menggunakan model EPIRICE  yang  dijalankan  dengan  Bahasa  pemrograman  R v3.4.3 (R Core Team., 2016) dan dijalankan dengan RStudio v1.3.0. Hasil model kemudian divisualisasikan menggunakan ArcMap  10.3.  Penelitian  ini  menggunakan  empat  asumsi, yaitu:  (1)  varietas  padi  yang  ditanam  pada  wilayah  kajian menggunakan  varietas  yang  telah  tersedia  dalam  model EPIRICE,  (2)  resistensi  varietas  terhadap  penyakit  blas  tidak berubah  selama  periode  penelitian,  (3)  perkembangan penyakit  blas  hanya  dipengaruhi  oleh  faktor  iklim,  dan  (4) tanggal  mulai  tanam  padi  selama  periode  penelitian  sama dengan  kalender  tanam  tahun  2018  yang  disajikan  oleh Kementrian Pertanian.

## Wilayah Kajian Penelitian
Provinsi Jawa Barat memiliki topografi berupa dataran rendah di utara dengan ketinggian 0-100 mdpl, lereng bukit yang landai pada bagian tengah dengan ketinggian 100-1500 mdpl dan pegunungan di bagian selatan dengan ketinggian lebih  dari  1500  mdpl  (Gambar  1).  Keragaman  topografi  di wilayah Jawa Barat berdampak pada iklim yang bervariasi di Jawa Barat. Wilayah bagian utara yang berupa dataran rendah memiliki suhu rata-rata sekitar 27 ⁰ C, wilayah dataran tinggi memiliki  suhu  rata-rata  sekitar  23 ⁰ C,  dan  wilayah pegunungan  dengan  suhu  rata-rata  sekitar  21 ⁰ C.  Wilayah Jawa Barat memiliki curah hujan tahunan yang tinggi, yaitu lebih  dari  2000  mm.  Provinsi  Jawa  Barat  termasuk  dalam wilayah  A  yang  memiliki  pola  curah  hujan  bulanan  dengan satu  puncak  dan  satu  lembah  (Aldrian  and  Susanto,  2003). Curah  hujan  maksimum  terjadi  pada  bulan  Desember  atau Januari sementara curah hujan minimum terjadi pada bulan Juli atau Agustus.
Gambar 1 Bentuk  topografi  permukaan  Provinsi  Jawa  Barat  berdasarkan  digital  evelation  model  (DEM)  yang  diunduh  dari https://earthexplorer.usgs.gov/.

## Prosedur Perhitungan dalam Model EPIRICE dan Analisis Data
Data  yang  digunakan  sebagai  input  dalam  model EPIRICE  meliputi  data  spasial  suhu  udara  rata-rata,  suhu maksimum,  suhu  minimum,  kelembaban  relatif  (RH),  curah hujan,  dan  tanggal  ketika  semai  benih  padi  dilakukan. Komponen  perhitungan  terpenting  dalam  model  EPIRICE, yaitu laju infeksi penyakit dihitung menggunakan Persamaan (1).
𝑅𝐼 = 𝑅 𝑐 𝐼𝐶 𝑎 (1)
dimana RI  adalah  laju  infeksi  (individu/hari),  R c laju  infeksi dasar (individu/hari), I jumlah individu yang terkena penyakit penyakit pada suatu lahan, C proporsi jumlah individu sehat terhadap jumlah total individu, a koefisien agregasi penyakit. Komponen laju infeksi dasar ( R c ) merupakan komponen yang memperhitungkan pengaruh iklim. Kondisi nyata iklim yang sangat  kompleks,  kemudian  disederhanakan  menjadi beberapa parameter saja yang dianggap sangat berpengaruh terhadap penyakit blas (Savary et al., 2012). Suhu dianggap hanya mempengaruhi nilai R c , sedangkan RH dan curah hujan dianggap hanya menyebabkan kebasahan kanopi. Besar laju infeksi dasar dapat dikalkulasi menggunakan Persamaan (2).
𝑅𝑐 = 𝑅𝑐𝑂𝑝𝑡 ×  𝑅𝑐𝐴 ×  𝑅𝑐𝑇 ×  𝑅𝑐
(2)
dimana R c Opt adalah laju infeksi dasar berdasarkan varietas, R c A  laju  infeksi  dasar  berdasarkan  umur  tanaman,  R c T  laju infeksi  dasar  berdasarkan  suhu, R c W    laju  infeksi  dasar berdasarkan  kebasahan  kanopi.  Nilai  input  tiap  parameter mengacu  pada  penelitian  Kim  et  al.  (2015).  Unit  pada Persamaan (2) yaitu individu/(individu/hari).
Hasil  akhir  luaran  model  EPIRICE  adalah  tingkat keparahan penyakit blas ( disease severity) yang menginfeksi suatu lahan. Nilai keparahan ( y) dapat dihitung menggunakan Persamaan (3).
𝑦 = 𝐷−𝑅 𝑇𝑆−𝑅 × 100 (3)
dimana y  keparahan  penyakit  (%),  D  jumlah  individu  yang terserang patogen, R jumlah individu pasca pasca-penularan, TS jumlah total individu. Akumulasi dari nilai keparahan untuk tiap  hari  menghasilkan Area  Under  Disease  Progress  Curve (AUDPC). Kurva tersebut mampu menggambarkan perkem- bangan epidemi penyakit blas yang menyerang tanaman padi pada periode satu masa tanam. Analisis pengaruh perubahan iklim dilakukan dengan menghitung selisih nilai AUDPC rata- rata  pada  periode  baseline  (1996-2005)  dengan  periode proyeksi masa depan (2021-2050), secara matematis disajikan pada Persamaan (4).
∆𝐴𝑈𝐷𝑃𝐶 =   𝐴𝑈𝐷𝑃𝐶 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑘𝑠𝑖 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ − 𝐴𝑈𝐷𝑃𝐶 𝑏𝑎𝑠𝑒𝑙𝑖𝑛𝑒 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ (4) Evaluasi Model EPIRICE Evaluasi model EPIRICE dilakukan dengan membandingkan  nilai  keparahan  dari  hasil  model  dengan nilai keparahan penyakit blas hasil observasi yang dilakukan oleh  Zulaika  (2017)  di  Kabupaten  Subang.  Data  observasi dihimpun dari dua lokasi dengan ketinggian yang berbeda, yaitu  Kecamatan  Sukamandi  (<250  mdpl)  dan  Kecamatan Cisalak (500-750 mdpl). Pada penelitian ini, analisis dengan perbedaan  ketinggian  lokasi  dilakukan  untuk  mengiden- tifikasi  perbedaan  serangan  penyakit  pada  dua  lokasi  yang
memiliki perbedaan suhu.  Terdapat lima varietas yang diuji pada masing-masing lokasi. Varietas yang diuji di Kecamatan Sukamandi  meliputi  IR64,  Situbagendit,  Sintanur,  Inpara  3, dan Mekongga. Sedangkan di Kecamatan Cisalak terdiri dari IR77,  Unggul,  Cibentang,  Agay,  dan  Ciherang.  Kemampuan model  EPIRICE  dalam  mensimulasikan  keparahan  penyakit blas diukur dengan parameter statisik root mean square error (RMSE) dan korelasi pearson (r). RMSE merupakan indikator statistik yang umum digunakan untuk mengukur perbedaan ( error) dari hasil model terhadap hasil observasi pada bidang penelitian  iklim  (Chai  and  Draxler,  2014).  Analisis  korelasi merupakan  metode  statistika  yang  biasa  digunakan  untuk melihat  derajat  hubungan  linear  antara  dua  peubah  atau lebih. Nilai korelasi berkisar antara -1 hingga 1. Tanda positif menunjukkan  bahwa  hubungan  kedua  peubah  adalah berbanding  lurus,  sedangkan  tanda  negatif  menunjukkan hubungan yang berbanding terbalik. Hubungan dua variabel semakin lemah jika nilai mendekati 0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Evaluasi Model EPIRICE
Berdasarkan  hasil  model  EPIRICE,  penyakit  blas berkembang dengan tingkat keparahan yang berbeda pada tiap  varietas  padi  yang  diuji.  Secara  visual,  grafik  estimasi keparahan  penyakit  blas  yang  paling  sesuai  dengan  hasil observasi terjadi pada varietas IR64 dan Situbagendit untuk lokasi  Kecamatan  Sukamandi  (Gambar  2a),  sedangkan varietas Ciherang dan Agay untuk lokasi Kecamatan Cisalak. Pada  varietas  lain,  luaran  model  menunjukkan  perbedaan yang  besar  karena  kemampuan  resistansi  setiap  varietas terhadap  penyakit  blas  berbeda-beda.  Ketidaksesuaian antara hasil observasi dengan luaran model ini menunjukkan bahwa  dibutuhkan  parameterisasi  terhadap  parameter resistansi varietas (R c) yang ada dalam model EPIRICE. Berdasarkan analisis indikator statistik (Tabel 1), hasil simulasi model yang paling baik (nilai RMSE paling mendekati 0)  terjadi  pada  varietas  Situbagendit  (2.05)  untuk  lokasi Kecamatan  Sukamandi,  dan  varietas  Ciherang  (3.58)  untuk lokasi  Kecamatan  Cisalak.  Sedangkan  analisis  nilai  korelasi menunjukkan  bahwa  hasil  model  pada  semua  varietas memiliki hubungan linear yang baik (lebih dari 0.7) dengan data  observasi.  Korelasi  tertinggi  terjadi  pada  simulasi varietas Inpara 3 (0.93) untuk lokasi Kecamatan Sukamandi, sedangkan  untuk  lokasi  Kecamatan  Cisalak  terjadi  pada varietas IR77 dan Ciherang (0.99).

## Perkembangan  Penyakit  Blas  Berdasarkan  Model Epidemiologi EPIRICE
Model  EPIRICE  menghasilkan  luaran  grafik perkembangan  penyakit  blas  berbentuk  unimodal  yang menjadi  karakteristik  epidemiologi  penyakit  blas  daun (Savary et al., 2012). Titik onset epidemik penyakit blas atau titik mulai infeksi, terjadi pada hari ke-17 hari setelah semai (HSS) di kedua lokasi. Setelah melalui periode onset atau awal kejadian penyakit, penyakit blas berkembang dengan cepat hingga  mencapai  nilai  maksmimum  pada  periode  anakan padi  ( tillering)  umur  60-70  HSS.  Setelah  mencapai  nilai maksimum,  nilai  keparahan  penyakit  blas  menurun  dengan cepat hingga akhir usia tanaman (Gambar 3).
Gambar 2 Grafik perbandingan nilai akumulasi dari keparahan penyakit blas di Kecamatan Sukamandi dan Cisalak. Garis merah menunjukkan luaran model EPIRICE. Untuk Kecamatan Sukamandi, garis hijau menunjukkan varietas IR64, biru-Sintanur, hitam-Mekongga, coklat-Situbagendit, ungu-Inpara 3. Untuk Kecamatan Cisalak, garis hijau menunjukkan varietas IR77, biru-Unggul, hitam-Cibentang, coklat-Agay, ungu-Ciherang.
Keparahan  penyakit  maksimum  pada  pengamatan Sukamandi tercapai pada 60 hari setelah semai (HSS) dengan nilai sebesar 0.3%. Sedangkan pada pengamatan Cisalak, nilai keparahan  penyakit  maksimum  adalah  1.4%  yang  dicapai pada  63  HSS.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  daerah  wilayah Kecamatan  yang  termasuk  pada  dataran  rendah,  memiliki kondisi  iklim  yang  lebih  panas,  dimana  suhu  lingkungan
cenderung  lebih  besar  dari  pada  suhu  optimum perkembangan  jamus  penyakit  blas.  Sedangkan  untuk wilayah  Kecamatan  Cisalak  yang  termasuk  dataran  sedang, suhu  udaranya  lebih  rendah  dari  dataran  rendah,  sehingga lebih  optimal  bagi  perkembangan  penyakit  blas  (Zulaika, 2017).
Tabel 1 Tabulasi hasil analisis kemampuan model EPIRICE berdasarkan indikator statistik RMSE dan r pada
10 varietas tanaman padi yang berbeda di dua lokasi yang berbeda.
Lokasi Varietas RMSE r Kecamatan Sukamandi (<250 mdpl) IR64 2.73 0.742 Situbagendit 2.05 0.846 Sintanur 5.50 0.846 Inpara 3 7.50 0.928 Mekongga 4.10 0.806 Kecamatan Cisalak (500-750 mdpl) IR77 7.98 0.992 Unggul 17.24 0.920 Cibentang 18.72 0.883 Agay 3.90 0.990 Ciherang 3.58 0.992
Gambar 3 Grafik perkembangan penyakit di Sukamandi dan Cisalak.
Perubahan Sebaran Spasial Potensi Epidemi Penyakit Blas akibat Perubahan Iklim
Selama periode 1996-2005 ( baseline), potensi epidemi penyakit  blas  berada  pada  tingkat  yang  rendah,  baik berdasarkan model iklim CSIRO-Mk3-6-0 maupun MIROC5. Nilai AUDPC rata-rata seluruh daerah di Provinsi Jawa Barat berdasarkan  model  iklim  CSIRO-Mk3-6-0  dan  MIROC5 berturut-turut sebesar 5%.hari dan 4.5%.hari.  Kedua model iklim menunjukkan daerah dengan potensi serangan tertinggi yang  sama,  yaitu  pada  bagian  selatan  Kabupaten  Bandung dan  bagian  selatan  Kota  Garut  dengan  nilai  AUDPC maksimum  sebesar  19%.hari  dan  21%.hari  berdasarkan model  iklim  CSIRO-Mk3-6-0  dan  MIROC5  berturut-turut. Potensi  serangan  penyakit  blas di  daerah  sentra  produksi padi  meliputi  Kabupaten  Subang,  Kabupaten  Karawang, Kabupaten  Cirebon  dan  Kabupaten  Indramayu  tergolong rendah.
Skenario  perubahan  iklim  RCP4.5  memproyeksikan adanya beberapa kebijakan pro-iklim seperti valuasi vegetasi alam  dan  program  reforestasi  (van  Vuuren  et  al.,  2011). Konsentrasi  CO 2 dan radiative  forcing  pada  tahun  2100 berada pada level 650 ppm dan 4.5 W/m 2 , diikuti stabilisasi kondisi  iklim  setelah  periode  tersebut.  Rogelj  et  al.  (2012) menyatakan bahwa besar kenaikan suhu udara global yang diproyeksikan skenario RCP4.5 adalah sebesar 2.0-3.0 ⁰ C pada tahun  2100.  Sedangkan  skenario  perubahan  iklim  RCP  8.5 merupakan skenario dengan konsumsi energi paling intensif dan  emisi  tertinggi  yang  membawa  konsekuensi  berupa konsentrasi CO 2 di atmosfer sebesar 1370 ppm dan radiative forcing sebesar 8.5 W/m 2 dengan kenaikan suhu udara global sekitar 4.0-6.1 ⁰ C pada tahun 2100 (Rogelj et al., 2012).
Berdasarkan  skenario  RCP4.5,  rata-rata  nilai  AUDPC seluruh  Jawa  Barat  selama  tahun  2021  hingga  tahun  2050 berada  pada  tingkat  yang  rendah  (Tabel  3).  Nilai  rata-rata yang rendah tersebut menunjukkan bahwa potensi serangan penyakit  blas  berada  pada  tingkat  rendah.  Hasil  analisis potensi serangan penyakit blas dengan skenario RCP8.5 juga menunjukkan  bahwa  penyakit  blas  bukan  merupakan ancaman  serius  bagi  produksi  padi  di  Jawa  Barat.  Hal  ini terlihat  dari  nilai  rata-rata  AUDPC  sepuluh  tahunan  yang rendah selama 2021-2030 berdasarkan dua model iklim yang digunakan (Tabel 2). Dibandingkan skenario RCP4.5, rata-rata AUDPC  pada  skenario  RCP8.5  berfluktuasi,  terutama  pada model  iklim  CSIRO-Mk3-6-0  yang  pada  periode  2031-2040 memiliki  rata-rata  AUDPC  lebih  tinggi.  Hal  ini  disebabkan adanya  beberapa  kali outbreak  sepanjang  periode  2031- 2040. Berdasarkan nilai standar deviasi pada analisis dengan skenario  RPC8.5,  potensi  serangan  penyakit  blas  sangat bervariasi antar wilayah dan antar waktu.
Potensi serangan penyakit blas juga menurun seiring dengan waktu yang ditunjukkan oleh nilai AUDPC rata-rata sepuluh  tahunan  yang  mengalami  penurunan  antar periodenya.  Selain  itu,  nilai  standar  deviasi  dari  AUDPC menunjukkan bahwa potensi serangan penyakit blas di Jawa Barat  sangat  bervariasi  antar  wilayah  dan  waktu.  Hal  ini disebabkan topografi dan iklim yang tidak seragam. Potensi serangan  penyakit  blas  tertinggi  di  wilayah  Jawa  Barat terdapat di Kabupaten Bandung bagian selatan yang memiliki iklim bersuhu lebih rendah (Gambar 4). Wilayah utara Jawa Barat  yang  merupakan  daerah  dataran  rendah  memiliki potensi serangan penyakit blas yang lebih rendah dibanding wilayah selatan.
Tabel 2 Rata-rata dan standar deviasi AUDPC pada dua model iklim dengan dua skenario perubahan iklim yang berbeda.
Skenario Perubahan Iklim Model Iklim CSIRO Mk3-6-0 MIROC5 Periode Rata-rata Standar Deviasi Rata-rata Standar Deviasi RCP 4.5 2021-2030 5.6 4.9 6.0 4.7 2031-2040 4.8 4.2 5.3 4.6 2041-2050 3.2 2.4 3.7 3.0 RCP 8.5 2021-2030 4.8 4.1 4.5 3.6 2031-2040 6.6 6.4 3.5 2.6 2041-2050 3.9 3.2 4.0 3.3
Berdasarkan  hasil  scenario  RCP  8.5,  Kabupaten Bandung  bagian  selatan  dan  Kota  Garut  menjadi  daerah dengan potensi  serangan penyakit blas tertinggi di seluruh Jawa  Barat  (Gambar  4).  Berbeda  dari  hasil  skenario  RCP4.5, analisis dengan skenario RCP8.5 menunjukkan bahwa wilayah
tengah Jawa Barat berpotensi mengalami serangan penyakit blas dengan tingkat lebih tinggi. Sementara wilayah utara dan selatan  berpotensi  mengalami  serangan  pada  tingkat  lebih rendah.
Gambar 4 Sebaran nilai AUDPC spasial penyakit blas di provinsi Jawa Barat periode 2021-2030 berdasarkan model iklim CSIRO Mk3-6-0 dan MIROC5 dengan skenario perubahan iklim RCP 4.5 dan RCP 8.5.
Berdasarkan  hasil  simulasi  secara  time  series  selama periode  proyeksi  masa  depan,  terdapat  tren  penurunan serangan penyakit blas di Jawa Barat selama dalam rentang tahun  2021-2050  (Gambar  5a).  Adanya  tren  penurunan tersebut  disebabkan  oleh  perubahan  iklim  berupa peningkatan  suhu,  sehingga  keadaan  iklim  tidak  lagi optimum  untuk  perkembangan  epidemi  penyakit  blas. Selama  kurun  waktu  2021-2050,  terdapat  tahun-tahun tertentu dimana terjadi ledakan ( outbreak) serangan penyakit blas  di  Jawa  Barat  yang  ditunjukkan  dari  peningkatan  nilai AUDPC yang signifikan dibanding tahun-tahun sebelumnya (Gambar  5a). Outbreak  tersebut  terjadi  karena  adanya
variabilitas iklim berupa peningkatan intensitas dan frekuensi curah  hujan  melebihi  keadaan  normalnya,  sehingga  kanopi tanaman  padi  berada  pada  kondisi  basah  berkepanjangan. Berdasarkan sebaran spasial potensi serangan penyakit blas di  Jawa  Barat  pada  scenario  iklim  RCP  8.5,  nilai  AUDPC cenderung  menurun  seiring  dengan  waktu  (Gambar  5b). Ledakan  serangan  penyakit  blas  juga  teridentifikasi  pada tahun-tahun tertentu dalam skenario RCP8.5 ini. Sama halnya dengan outbreak  yang  teramati  pada  skenario  RCP4.5, outbreak pada skenario RCP 8.5 ini juga disebabkan adanya variabilitas  iklim  berupa  peningkatan  curah  hujan  yang melebihi  normal.  Peningkatan  suhu  dan  curah  hujan  akan
meningkatkan  kelembaban  relatif  dimana  kondisi  iklim tersebut  sangat  optimal  untuk  perkembangan  spora  jamur
patogen  (Gautam  et  al.,  2013),  sehingga  tingkat  keparahan penyakit lebih tinggi dari kondisi normal.
Gambar 5 Grafik time-series nilai AUDPC Penyakit Blas di Jawa Barat berdasarkan model iklim CSIRO Mk3-6-0 dan MIROC5 dengan skenario perubahan iklim: (a) RCP 4.5 dan (b) RCP 8.5.
Perbandingan  nilai  AUDPC  periode  2021-2050  dengan periode baseline Peningkatan suhu udara serta perubahan pola curah hujan  dapat  menyebabkan  serangan  penyakit  yang  parah karena  kondisi  iklim  menjadi  optimum  bagi  perkembangan epidemi penyakit tersebut. Sebaliknya, perubahan iklim juga dapat  menekan  epidemi  penyakit  pada  sebagian  pathogen yang  tidak  toleran  terhadap  suhu  yang  tinggi.  Potensi serangan penyakit blas di Jawa Barat mengalami penurunan akibat perubahan iklim (Gambar 6). Adanya peningkatan suhu udara  menyebabkan  kondisi  iklim  tidak  optimum  bagi perkembangan  epidemi  penyakit  blas  di  Jawa  Barat.  Hasil analisis  dengan  CSIRO-Mk3-6-0  menunjukkan  potensi serangan penyakit blas menurun di hampir seluruh wilayah Jawa  Barat,  kecuali  di  beberapa  daerah  seperti  Kabupaten Cianjur,  Kabupaten  Bandung  dan  Kabupaten  Garut  yang justru potensi serangannya meningkat pada skenario RCP8.5. Hasil analisis dengan MIROC5 skenario RCP4.5 menunjukkan potensi serangan penyakit blas di Jawa Barat tidak berubah dibanding periode baseline. Sebaliknya, potensi serangan di seluruh daerah Jawa Barat mengalami penurunan pada hasil analisis  dengan  skenario  RCP8.5.  Hasil  ini  sesuai  dengan penelitian  Kim  et  al.  (2015)  di  Korea  Selatan  yang  juga menunjukkan  penurunan  potensi  serangan  penyakit  blas pada  skenario  RCP  8.5  lebih  besar  dibanding  RCP  4.5 berdasarkan model iklim HadGEM2-AO.

## KESIMPULAN
Model  EPIRICE  mampu  mensimulasikan  tingkat keparahan  penyakit  blas  yang  menyerang  10  varietas tanaman padi dengan performa model yang baik (RMSE 2.05- 18.72 dan r 0.742-0.992) pada dua lokasi berbeda ketinggian. Hasil  analisis  dua  model  iklim  (CSIRO-Mk3-6-0;  MIROC5) dengan dua skenario iklim (RCP 4.5; RCP 8.5) menunjukkan bahwa wilayah dataran tinggi meliputi Kabupaten Bandung, dan  Kabupaten  Garut  memiliki  potensi  tingkat  keparahan yang  lebih  tinggi  dibandingkan  wilayah  lain.  Secara  umum, perubahan iklim mengakibatkan penurunan potensi serangan penyakit  blas  di  Jawa  Barat.  Selisih  nilai  AUDPC  periode proyeksi  masa  depan  terhadap  periode  baseline  berkisar pada  -6  sampai  6  %.hari.  Secara  spasial,  perubahan  iklim mengakibatkan  penyakit  blas  berkembang  dengan  baik (tingkat  keparahan  meningkat  0.1  sampai  6  %.hari)  pada lokasi  dataran  sedang-tinggi,  misal  Kabupaten  Bandung. Sedangkan  pada  lokasi  dataran  rendah,  misal  wilayah Kabupaten Majalengka, keparahan penyakit blas mengalami penurunan (-6 sampai -4 %.hari). Berdasarkan scenario iklim RCP  4.5,  akan  terjadi  ledakan  serangan  penyakit  blas  pada tahun 2030 dan 2036 akibat dari peningkatan curah hujan.
Gambar 6 Sebaran selisih AUDPC tahun 2021-2050 dengan baseline secara spasial dengan model iklim CSIRO Mk3-6-0

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Assoc. Prof. Adam Henry Sparks, Ph.D. dari Centre for Crop Health, University  of  Southern  Queensland,  Australia  yang  telah memberikan bantuan, saran dan panduan mengenai model EPIRICE.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldrian, E., Susanto, R.., 2003. Identification of three dominant rainfall regions within Indonesia and their relationship to sea surface temperature. Int. J. Climatol. 23, 1435– 1452. https://doi.org/10.1002/joc.950
Asfarian, A., Y. Herdiyeni, A. Rauf, K. H. Mutaqin, 2013. Paddy diseases  identification  with  texture  analysis  using fractal descriptors based on fourier spectrum, in: 2013 International  Conference  on  Computer,  Control, Informatics and Its Applications (IC3INA). Presented at the  2013  International  Conference  on  Computer, Control, Informatics and Its Applications (IC3INA), pp. 77–81. https://doi.org/10.1109/IC3INA.2013.6819152 Ashkani, S., Rafii, M.Y., Shabanimofrad, M., Miah, G., Sahebi,
M.,  Azizi,  P.,  Tanweer,  F.A.,  Akhtar,  M.S.,  Nasehi,  A., 2015.  Molecular  Breeding  Strategy  and  Challenges Towards Improvement of Blast Disease Resistance in Rice  Crop.  Frontiers  in  Plant  Science  6,  886. https://doi.org/10.3389/fpls.2015.00886
Bottrell, D.G., Schoenly, K.G., 2012. Resurrecting the ghost of green revolutions  past: The brown planthopper as a recurring  threat  to  high-yielding  rice  production  in tropical  Asia.  Journal  of  Asia-Pacific  Entomology  15, 122–140. https://doi.org/10.1016/j.aspen.2011.09.004 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
Gautam,  H.,  Bhardwadj,  M.,  Rohitashw,  K.,  2013.  Climate change  and  its  impact  on  plant  diseases.  Current Science 105, 1685–1691.
Kim,  K.-H.,  Cho,  J.,  Lee,  Y.H.,  Lee,  W.-S.,  2015.  Predicting potential epidemics of rice leaf blast and sheath blight in South Korea under the RCP 4.5 and RCP 8.5 climate
change  scenarios  using  a  rice  disease  epidemiology model, EPIRICE. Agricultural and Forest Meteorology 203, 191–207. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2015.01.011
Kotera,  A.,  Nagano,  T.,  Hanittinan,  P.,  Koontanakulvong,  S.,
2016. Assessing  the degree of flood damage to  rice crops in the Chao Phraya delta, Thailand, using MODIS satellite  imaging.  Paddy  and  Water  Environment  14, 271–280. https://doi.org/10.1007/s10333-015-0496-9 Li, T., Angeles, O., Radanielson, A., Marcaida, M., Manalo, E., 2015.  Drought  stress  impacts  of  climate  change  on rainfed rice in South Asia. Climatic Change 133, 709– 720. https://doi.org/10.1007/s10584-015-1487-y Miah,  G.,  Rafii,  M.Y.,  Ismail,  M.R.,  Puteh,  A.B.,  Rahim,  H.A., Asfaliza, R., Latif, M.A., 2013. Blast resistance in rice: a review  of  conventional  breeding  to  molecular approaches. Molecular Biology Reports 40, 2369–2388. https://doi.org/10.1007/s11033-012-2318-0
Muthayya, S., Sugimoto, J.D., Montgomery, S., Maberly, G.F., 2014. An overview of global rice production, supply, trade,  and  consumption.  Annals  of  the  New  York Academy of Sciences 1324, 7–14. https://doi.org/10.1111/nyas.12540 Nalley, L., Tsiboe, F., Durand-Morat, A., Shew, A., Thoma, G., 2016.  Economic  and  Environmental  Impact  of  Rice Blast  Pathogen  (Magnaporthe  oryzae)  Alleviation  in the  United  States.  PLOS  ONE  11,  e0167295. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0167295
Panuju,  D.R.,  Mizuno,  K.,  Trisasongko,  B.H.,  2013.  The dynamics of rice production in Indonesia 1961–2009. Journal of  the Saudi Society  of Agricultural Sciences 12, 27–37. https://doi.org/10.1016/j.jssas.2012.05.002
R  Core  Team.,  2016.  R:  A  language  and  environment  for statistical  computing.  R      Foundation  for  Statistical Computing, Vienna, Austria.
Rogelj, J., Meinshausen, M., Knutti, R., 2012. Global warming under  old  and  new  scenarios  using  IPCC  climate sensitivity range estimates. Nature Climate Change 2, 248.
Rotstayn, L.D., Jeffrey, S.J., Collier, M.A., Dravitzki, S.M., Hirst, A.C.,  Syktus,  J.I.,  Wong,  K.K.,  2012.  Aerosol-  and greenhouse gas-induced changes  in summer rainfall and  circulation  in  the  Australasian  region:  a  study using single-forcing climate simulations. Atmospheric
Chemistry and Physics 12, 6377–6404.
https://doi.org/10.5194/acp-12-6377-2012
Roychowdhury, M., Jia, Y.L., Cartwright, R.D., 2012. Structure, function,  and  co-evolution  of  rice  blast  resistance genes.  Acta  Agronomica  Sinica  38,  381–393. https://doi.org/10.3724/SP.J.1006.2012.00381 Savary,  S.,  Nelson,  A.,  Willocquet,  L.,  Pangga,  I.,  Aunario,  J., 2012. Modeling and mapping potential epidemics of rice  diseases  globally.  Crop  Protection  34,  6–17. https://doi.org/10.1016/j.cropro.2011.11.009
Sudir, Nasution, A., Santoso, Nuryanto, B., 2014. Penyakit Blas Pyricularia  grisea  pada  Tanaman  Padi  dan  Strategi Pengendaliannya. IPTEK Tanaman Pangan 9, 85–96. van Vuuren, D.P., Edmonds, J., Kainuma, M., Riahi, K., Thomson,
A., Hibbard, K., Hurtt, G.C., Kram, T., Krey, V., Lamarque, J.-F.,  Masui,  T.,  Meinshausen,  M.,  Nakicenovic,  N., Smith,  S.J.,  Rose,  S.K.,  2011.  The  representative concentration pathways: an overview. Climatic Change 109, 5. https://doi.org/10.1007/s10584-011-0148-z Wang,  X.,  Lee,  S.,  Wang,  J.,  Ma,  J.,  Bianco,  T.,  Jia,  Y.,  2014.
Current Advances on Genetic Resistance to Rice Blast Disease,  in:  Rice-Germplasm,  Genetics  and Improvement. IntechOpen Limited, London, pp. 195– 217.
Watanabe, M., Suzuki, T., O’ishi, R., Komuro, Y., Watanabe, S., Emori, S., Takemura, T., Chikira, M., Ogura, T., Sekiguchi, M., Takata, K., Yamazaki, D., Yokohata, T., Nozawa, T., Hasumi,  H.,  Tatebe,  H.,  Kimoto,  M.,  2010.  Improved Climate  Simulation  by  MIROC5:  Mean  States, Variability, and Climate Sensitivity. J. Climate 23, 6312– 6335. https://doi.org/10.1175/2010JCLI3679.1
Yáñez-López,  R.,  Torres-Pacheco,  I.,  Guevara-González,  R.,
Hernández-Zul, M., Quijano-Carranza, J., Rico-García, E.,  2012.  The  Effect  of  Climate  Change  on  Plant Diseases. African Journal of Biotechnology 11, 2417– 2428. http://dx.doi.org/10.5897/AJB10.2442
Yulianto,  2017.  Pengendalian  Penyakit  Blas  Secara  Terpadu pada Tanaman Padi. IPTEK Tanaman Pangan 12, 25– 33.
Zhou, G., Xu, Donglin, Xu, Dagao, Zhang, M., 2013. Southern rice  black-streaked  dwarf  virus:  a  white-backed planthopper-transmitted  fijivirus  threatening  rice production in Asia. Frontiers  in Microbiology  4, 270. https://doi.org/10.3389/fmicb.2013.00270
Zulaika,  2017.  Pemodelan  Keparahan  Penyakit  Blas (Pyricularia  oryzae  Cav.)  pada  Tanaman  Padi  di Kabupaten Subang. Institut Pertanian Bogor, Bogor.