## Model Simulasi Tanaman untuk Menganalisis Pengaruh Jadwal Tanam dan Menduga Produktivitas Tanaman Cabai Merah di Kota Pagar Alam
Simulation Model to Analyze the Effect of Planting Schedule and Predict the Productivity of Red Chilies in Pagar Alam City

## Nur Annissa, dan Impron
*
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 12 February 2017 Received in revised from 29 June 2017 Accepted 8 October 2017
doi: 10.29244/j.agromet.31.2.80-88

## Keywords:
Crop modeling
Intercepted radiation
Model Verification Planting date
Thermal unit
A B S T R A C T
The city of Pagar Alam, South Sumatra is at an altitude of 600-2700 masl. The city has climatic and soil condition suitable for red chili plants ( Capsicum annuum L.) that have  high  economic  value.  However,  the  fluctuating  amount  of  red  pepper production throughout the year can lead to excess or lack of availability of red chili in the market. This  research was conducted to  use a  crop model  to  simulate the development, growth, and production of red pepper plant. This model used daily weather  as  input  to  simulate  daily  biomass  (kg/ha)  components  of  roots,  stems, leaves, and fruits. Comparison of fruit components from simulation with field data taken at three areas in Pagar Alam city showed model accuracy of 76% for Koramil area, 91% for Perandonan area, and 85% Pagargading area. The simulation model result show that the average monthly chili productivity varies; highest of 3376 kg/ha if planting is done in October, and the lowest of 2828 kg/ha if planting is done in February.

## PENDAHULUAN
Cabai merah ( Capsicum annuum L.) merupakan salah  satu  komoditas  hortikultura  penting  dalam memenuhi kebutuhan pangan masyarakat di Indonesia (Mariyono and Sumarno, 2015). Sayuran yang populer dan bernilai tinggi ini memiliki banyak kandungan gizi antara lain lemak, vitamin C, dan antioksidan (Hallmann and  Rembiałkowska,  2012;  Silva  et  al.,  2013) . Produktivitas  cabai  di  Indonesia  tahun  2012  menurut Badan  Pusat  Statistik  Republik  Indonesia  adalah sebesar 5.60 ton/ha dengan luas panen cabai 237.105 ha  dan  produksi  sebesar  1.327.778  ton/tahun  (BPS, 2013).  Jumlah  konsumsi  cabai  merah  rumah  tangga dalam setahun sebanyak 4.6 kg/jiwa. Jumlah penduduk Indonesia  pada  tahun  2012  adalah  sekitar  253.6  juta jiwa, maka konsumsi cabai merah rata-rata penduduk Indonesia  sekitar  1.2  juta  ton/tahun.  Data  tersebut menunjukan masih ada surplus jumlah produksi cabai merah  sebesar  161.173  ton/tahun,  akan  tetapi permintaan cabai tidak dapat dipenuhi oleh pasar pada waktu-waktu  tertentu.  Hal  tersebut  dikarenakan
* Corresponding author: impron@gmail.com
distribusi  produksi  cabai  merah  yang  tidak  merata sepanjang tahun.
Salah satu upaya yang dapat dilakukan dalam usaha  meningkatkan  produksi  cabai  yang  efisien  dan efektif adalah melakukan optimalisasi wilayah-wilayah yang memiliki potensi sumberdaya lahan. Produktivitas tanaman  dapat  dipengaruhi  oleh  kesesuaian  iklim lokasi  tumbuh  tanaman  dan  ketepatan  waktu  tanam (Dharmarathna et al., 2014; Dobor et al., 2016; Tsimba et al., 2013). Optimalisasi wilayah-wilayah yang cocok untuk  budidaya  tanaman  cabai  dapat  menjadi terobosan  dalam  upaya  peningkatan  produksi  cabai dalam  negeri.  Kota  Pagar  Alam  di  Provinsi  Sumatera Selatan  merupakan  salah  satu  wilayah  pemasok sayuran  di  Sumatera  Selatan.  Proses  pertumbuhan tanaman  dipengaruhi  beberapa  faktor  iklim  yang terjadi pada lahan pertanaman (Hatfield and Prueger, 2015; J. Lipiec et al., 2013; Körner, 2015; Xu et al., 2014), sehingga  menjadi  suatu  proses  yang  teratur/memiliki pola.  Variasi  hasil  produksi  dari  musim  ke  musim disebabkan oleh fluktuasi unsur-unsur cuaca musiman maupun  harian  (Ray  et  al.,  2015;  Traore  et  al.,  2013;
Yuliawan  and  Handoko,  2016).  Penggunaan  asumsi bahwa  hanya  parameter  cuaca  yang  berpengaruh terhadap pertumbuhan tanaman, proses pertumbuhan tanaman  dapat  disimulasikan  dalam  waktu  yang singkat.  Hal  ini  menunjukkan  salah  satu  keunggulan penggunaan  model  simulasi  tanaman  yaitu  dalam penghematan  waktu  dan  biaya,  dibandingkan penelitian agronomis di lapangan (Handoko, 1994).
Model simulasi pertanian dapat menjadi salah satu alternatif dalam usaha  pengembangan  budidaya tanaman  cabai  karena  analisis  kuantitatif  mengenai interaksi  iklim  dan  tanaman  dapat  dilakukan. Penggunaan  model  simulasi  pertanian,  selanjutnya mampu  dikembangkan  untuk  menentukan  waktu tanam  yang  tepat  agar  menghasilkan  produksi  yang maksimal  (Dobor  et  al.,  2016;  Hu  and  Wiatrak,  2012; Waongo et al., 2013). Namun, penelitian terkait dengan penentuan  waktu  tanam  cabai  di  Indonesia  masih kurang.  Penelitian  ini  mencoba  mengembangkan model  simulasi  pertumbuhan  cabai  merah  untuk memperoleh  prediksi  produksi  tanaman  cabai  merah yang  ditanam  pada  jadwal  tanam  tertentu,  dan melakukan kalibrasi model berdasarkan data produksi cabai merah di lapang.

## METODE PENELITIAN Alat dan Data Penelitian
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu seperangkat personal komputer/laptop yang dilengkapi software  Visual  Basic  6.0  untuk menghasilkan program simulasi model tanaman cabai merah. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang terdiri dari:
1. Data lokasi tanam, jadwal tanam, jadwal panen, jumlah  produksi  tiap  panen,  jumlah  total produksi  panen,  jenis  lahan,  dan  kemiringan lereng  tanaman  cabai  merah  yang  diperoleh dari tiga titik tanam cabai di Kota Pagar Alam melalui wawancara kepada petani,
2. Data  Iklim  wilayah  Pagar  Alam  tahun  2006 sampai 2015 yang diperoleh dari NASA POWER (https://power.larc.nasa.gov/)  meliputi  suhu udara  curah  hujan,  kecepatan  angin, kelembaban, dan radiasi surya,
3. Data parameter pertumbuhan dan perkembangan tanaman cabai varietas Seloka IPB  yang  untuk  pengembangan  model  yang telah dikembangkan oleh (Madesno, 2014).

## Submodel Pertumbuhan
Submodel pertumbuhan menghitung produksi biomassa  kemudian  menyimulasi  aliran  biomassa tersebut  ke  masing-masing  organ  tanaman  (akar, batang,  daun,  dan  umbi).  Selain  itu  submodel  ini menyimulasikan  laju  kehilangan  biomassa  melalui
respirasi. Submodel ini juga menyimulasi perkembangan luas daun untuk menduga indeks luas daun  (LAI).  Perubahan  LAI  dihitung  menggunakan Persamaan (1).
𝑑𝐿𝐴𝐼 = 𝑠𝑙𝑎 𝑥 𝑑𝑊𝐷 (1)
dimana dLAI adalah perubahan leaf area index, sla luas daun spesifik (ha kg -1 ), dWD perubahan berat daun (kg ha -1 hari -1 ).
Produksi  biomassa  potensial  harian  dihitung berdasarkan  efisiensi  penggunaan  radiasi  surya  yang diintersepsikan  ke  tajuk  tanaman.  Hukum  Beer digunakan  untuk  menghitung  besar  radiasi  intersepsi dengan Persamaan (2).
𝑄 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑝𝑠𝑖 = ( 1 − 𝜏 ) 𝑥𝑄 𝑠 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 𝜏 = 𝑒 −𝑘.𝐿𝐴𝐼 (2)
dimana Q intersepsi adalah radiasi intersepsi (MJ m -2 ), Qs radiasi surya di atas tajuk tanaman (MJ m -2 ), τ proporsi radiasi surya yang ditransmisikan oleh tajuk tanaman, k koefisien  pemadaman  LAI.  Perhitungan  biomassa aktual dibagi antara daun, batang, akar, dan buah yang perbandingannya  tergantung  fase  perkembangan tanaman  (s).  Pertumbuhan  masing-masing  organ tanaman dihitung menggunakan Persamaan (3).
𝑑𝑊𝑥 = 𝜂𝑥. (1 − 𝑘 𝑔 ). 𝐵𝑎 − 𝑘 𝑚 𝑊 𝑥 𝑄10 (3)
dimana 𝑄10 = 2 (𝑇−20)/10
dimana dWx penambahan masa organ x (kg ha -1 d -1 ), 𝜂𝑥 proporsi  biomassa  yang  dialokasikan  ke  organ  x, Ba produksi biomassa aktual (kg ha -1 d -1 ), Wx massa organ x  (kg  ha-1), km  koefisien  respirasi  pemeliharaan  kg koefisien  respirasi  pertumbuhan, Q10  quatian  (hasil bagi suhu organ) ( o C).

## Submodel Perkembangan
Sebagai masukkan dalam sub model ini adalah suhu  udara  rata-rata  harian.  Konsep  umum  yang digunakan  menjelaskan  pengaruh  suhu  terhadap perkembangan tanaman (fenologi) adalah thermal unit (TU)  yang  sering  pula  disebut day  degrees  atau  heat unit.  Konsep  ini  hanya  berlaku  pada  tanaman  netral, yaitu  yang  tidak  responsif  terhadap  panjang  hari (Handoko,  1994).  Konsep  ini  menganggap  faktor lainnya  seperti  panjang  hari  tidak  berpengaruh,  laju perkembangan  tanaman  berbanding  lurus    dengan suhu (T) di atas suhu dasar (Tb). Konsep ini digunakan untuk  tanaman  hari  netral,  termasuk  cabai. Heat  unit tidak  dipengaruhi  oleh  perbedaan  lokasi  dan  waktu tanam (Koesmaryono et al., 2002). Suhu dasar tanaman cabai dibagi menjadi 3, yaitu pada fase perkecambahan 11.8 ºC, fase berbunga 9.6 ºC, dan fase berbuah 10.7 ºC.
Perhitungan akumulasi panas dilakukan menggunakan Persamaan (4).
𝐴𝑃 = 𝑠 ∑ (𝑇 − 𝑇𝑏) 𝑛 𝑖=1 (4)
dimana AP  akumulasi  panas  (ºC  hari),  s  fase perkembangan  tanaman, T  suhu  rata – rata  (ºC), Tb
suhu  dasar  tanaman  cabai  merah  (ºC), s  fase perkembangan  tanaman.  Akumulasi  panas  tanaman cabai  merah  varietas  seloka  IPB  beserta  indeks  fase mulai  dari  semai  sampai  dengan  panen  ketujuh berdasarkan  pada  Gambar  1.  Nilai  akumulasi  panas total sebesar 2261 ºC hari.
Gambar 1 Akumulasi panas dalam ºC hari dan skala perkembangan (s) cabai merah varietas Seloka IPB

## Submodel Neraca Air
Submodel  neraca  air  menyimulasi  aliran  curah hujan  yang  jatuh  di  atas  tajuk  tanaman  kemudian sebagian diinterepsi tajuk tersebut dan sisanya jatuh di atas  permukaan  tanah  sebagai  curah  hujan netto. Curah  hujan netto  akan  masuk  ke  dalam  tanah  atau menjadi limpasan. Evaporasi dan transpirasi merupakan kehilangan air dari tanah tersebut, begitu pula limpasan permukaan.
Jumlah  air  yang  diintersepsi  tajuk  tanaman tergantung  oleh  curah  hujan  dan  LAI  menggunakan Persamaan (5).
𝐼𝑐 = { min(𝐿𝐴𝐼, 𝑃), 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 0 < 𝐿𝐴𝐼 < 3 min(1.27, 𝑃) , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐿𝐴𝐼 > 3 } (5)
dimana Ic  adalah  intersepsi  tajuk  tanaman  (mm),  P curah hujan (mm). Evapotranspirasi potensial dihitung dengan  metode  Penman  (Penman,  1948)  yang merupakan  jumlah  dari  evaporasi  dan  transpirasi maksimum atau evapotranspirasi.
ETm = ETp = (ΔQn+γf(u)(es−ea)) λ(Δ+γ) (6)
𝐸𝑚   = 𝐸𝑇𝑚(𝑒 −𝑘.𝐿𝐴𝐼 ) (7)
𝑇𝑚   = (1 −   𝑒 −𝑘.𝐿𝐴𝐼 )𝐸𝑇𝑚 (8)
dimana ETm  evapotranspirasi  maksimum  (mm),  ETp evapotranspirasi  potensial  (mm), Em  evaporasi maksimum  (mm), Tm  transpirasi  maksimum  (mm), Δ gradient tekanan uap air jenuh terhadap suhu udara (Pa K -1 ), Qn radiasi netto (W m -2 ), γ konstanta psikometer (66.1 Pa K -1 ), f(u) fungsi kecepatan angin (MJ m -2 Pa -1 ), es – ea defisit tekanan uap air (Pa), λ panas spesifik untuk penguapan  (2.454  MJ  kg -1 ).  Evaporasi  tanah  aktual dihitung dengan Persamaan (9).
𝐸𝑎 = 𝐸𝑚 ( 𝜃 𝜃 𝑘𝑙 ) (9)
dimana Ea evaporasi aktual (mm), Em evaporasi maksimum (mm), 𝜃 kadar air tanah (mm), 𝜃 𝑘𝑙 kadar air tanah  pada  kapasitas  lapang  (mm).  Transpirasi  aktual dihitung berdasarkan transpirasi maksimum (Tm) dan ketersediaan  air  tanah  pada  lapisan  perakaran,  yang batas  atasnya  merupakan  nilai  transpirasi  maksimum (Tm). Perhitungan Ta yang merupakan jumlah serapan air  oleh  akar  pada  lapisan  menggunakan  Persamaan (10). Nilai  water  defisit  factor  dihitung  dengan Persamaan  (11),  sedangkan  nilai  kadar  air  tanah dihitung menggunakan Persamaan (12).
𝑇𝑎 = { 𝑇𝑚(𝜃−𝜃 𝑙𝑝 ) 0.4(𝜃 𝑘𝑙 −𝜃 𝑡𝑖𝑝 ) , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝜃 𝑘𝑙 ≥ θ > 𝜃 𝑡𝑖𝑝 𝑇𝑎 = 𝑇𝑚, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝜃 > 𝜃 𝑘𝑙 𝑇𝑎 = 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝜃 < 𝜃 𝑡𝑖𝑝 } (10)
𝑊𝑑𝑓 = 𝑇𝑎/𝑇𝑚 (11) 𝜃 = 𝜃 𝑎𝑤𝑎𝑙 + 𝐼𝑛𝑓 − 𝐸𝑎 − 𝑇𝑎 (12)
dimana Inf infiltrasi (mm), wdf fungsi kadar air tanah.

## Kalibrasi Model
Model  simulasi  tanaman  cabai  ini  dikalibrasi menggunakan data percobaan lapang (Madesno, 2014). Proses  kalibrasi  dilakukan  dengan  mengubah-ubah beberapa  nilai  parameter  hingga  perbedaan  antara pengukuran  dengan  dugaan  model  tidak  nyata. Kalibrasi model ini dilakukan pada proporsi biomassa setiap organ dan nilai SLA di submodel pertumbuhan. Proporsi    biomassa  yang  digunakan  berbeda-beda pada  setiap  selang  indeks  fase  tertentu  bergantung
pada  laju  pertumbuhan  tanaman.  Validasi  model dilakukan dengan membandingkan nilai produktivitas hasil  model  dengan  jumlah  total  produksi  yang diperoleh saat panen (Sargent, 2013).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Iklim Wilayah Pagar Alam
Kota Pagar Alam secara geografis berada pada posisi 4° Lintang Selatan (LS) dan 103.15° Bujur Timur (BT).  Kota  ini  berada  di  ketinggian  600-2700  mdpl, dengan  suhu  udara  rata  harian  pada  wilayah  kajian berada pada 25°C. Suhu udara rata-rata bulanan pada Gambar  2  tidak  menunjukan adanya perbedaan yang
signifikan dimana suhu rata-rata bulanan berada pada kisaran  25-26°C.  Kelembaban  relatif  udara  rata-rata pada  wilayah  kajian  sebesar  84%.  Perbedaan kelembaban  rata-rata  bulanan  di  wilayah  kajian  tidak terlalu besar baik itu pada musim hujan maupun musim kemarau,  dimana  kelembaban  rata-rata  bulanannya berkisar  79-89%  (Gambar  2a).  Suhu  udara  dan kelembaban  udara  sangat  erat  kaitannya,  karena  jika kelembaban udara berubah maka suhu udara juga akan berubah.  Kelembaban  udara  berbanding  terbalik dengan suhu udara. Semakin tinggi suhu udara, maka kelembaban udaranya semakin kecil. Pola curah hujan pada  wilayah  kajian  sangat  dipengaruhi  oleh  musim (Gambar 2b).
Gambar 2 Kondisi iklim bulanan wilayah Pagar Alam: (a) Suhu rata-rata dan kelembaban relatif bulanan, dan (b) curah hujan bulanan tahun 2006-2015
Penurunan curah hujan pada bulan April hingga mencapai  puncak  musim  kemarau  di  bulan  Agustus, kemudian  terjadi  peningkatan  curah  hujan  hingga bulan Februari. Curah hujan rata-rata bulanan tertinggi terjadi  pada  bulan  Desember  389  mm.  Sedangkan curah  hujan  rata-rata  bulanan  terendah  terjadi  pada bulan  Agustus  yaitu  sebesar  79  mm.  Secara  umum, tanaman  cabai  membutuhkan  kesesuaian  iklim  untuk mendapatkan  pertumbuhan  yang  baik.  Berdasarkan kondisi iklim di wilayah kajian, wilayah ini cukup baik untuk dijadikan daerah budidaya cabai.
Kondisi  iklim  yang  cocok  untuk  pertumbuhan cabai yaitu daerah dengan suhu udara rata-rata harian yang  berkisar  24-32°C  (Berke  et  al.,  2015)  dengan ketinggian di daerah tropis yaitu berkisar antara 150- 1800  mdpl  (Valenzuela,  2011).  Untuk  memenuhi kebutuhan  air,  tanaman  cabai  membutuhkan  curah hujan sebanyak 1500-2500 mm/tahun (Prajnanta, 2004). Berdasarkan  tipe  iklim  Oldeman  tanaman  palawija termasuk  tanaman  cabai  membutuhkan  hujan  yang efektif sebesar 75% (Handoko, 1994).

## Potensi Produktivitas Berdasarkan Hasil Model Simulasi Cabai
Masukan  data  yang  diperlukan  untuk menjalankan  model  simulasi  adalah  data  iklim  harian seperti  curah  hujan,  suhu,  kelembaban  udara, kecepatan angin, dan radiasi surya. Untuk melihat satu model  simulasi  data  yang  dimasukan  adalah  data tanggal  awal tanam 23  Februari 2014 sampai 30  Juni 2014.  Gambar  3  menunjukan  perubahan  biomassa tanaman  tiap  organ  pada  masa  pertumbuhan  dan perkembangannya. Biomassa organ vegetatif meningkat  mulai  fase  tanam  dan  mulai  menurun setelah  panen  1.  Laju  pertumbuhan  organ  vegetatif tanaman sebanding dengan pertumbuhan indeks luas daun.  Pada  masa  vegetatif,  produk  fotosintesis dialokasikan  pada  organ  akar,  batang,  dan  daun. Sebagian produk fotosintesis mulai dialokasikan pada
organ buah  setelah munculnya bakal buah.  Biomassa buah  cabai  meningkat  pada  awal  fase  pembentukan buah  sampai  panen ketujuh. Data biomassa  tanaman observasi  hanya  tersedia  sampai  dengan  panen, sehingga  simulasi  model  pada  fase  setelah  panen  1 dilakukan  dengan  cara  mengasumsikan  proporsi biomassa seluruhnya dialokasikan pada organ buah.
Hasil pengujian dengan uji t berpasangan pada biomassa  (akar,  batang,  daun,  dan  buah)  keluaran model dengan observasi menunjukkan prediksi model dan observasi tidak berbeda nyata (P > 0.05). P-Value akar,  batang,  daun,  dan  buah  berturut-turut  sebesar 0.09,  0.36,  0.31,  dan  0.42.  Hasil  nilai  variabel  dugaan model  dapat  lebih  kecil  atau  lebih  besar  dari  hasil observasi.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  perhitungan rataan  persentase  galat  dugaan  model  untuk mengetahui akurasi model berdasarkan nilai galat.
Gambar 3 Penambahan organ biomassa akar (a), batang (b), daun (c), dan buah (d) tanaman cabai
Tabel  1  menunjukkan  nilai  rataan  galat  hasil kalibrasi  model  dengan  data  observasi.  Rataan  nilai galat  paling tinggi terdapat pada peubah indeks luas daun.  Rataan  nilai  galat  mencapai  lebih  dari  34%, namun  setelah  dikalibrasi  ulang  nilai  galat  berkurang menjadi  lebih  dari  28%.  Rataan  nilai  galat  untuk
biomassa akar, batang, daun, dan buah menunjukkan kisaran nilai antara 4 – 15 %. Berdasarkan perhitungan rataan nilai galat, secara umum hasil kalibrasi model ini mencapai  nilai  akurasi  lebih  dari  70%  untuk  semua peubah yang diuji.
Tabel 1 Rataan nilai galat hasil kalibrasi dengan observasi dengan nilai parameter default dan nilai parameter setelah kalibrasi
Berdasarkan  hasil  keluaran  model  simulasi tanaman cabai,  nilai produktivitas  cabai sebesar 2855 kg/ha. Umur panen 1 hasil model simulasi terjadi pada 117 HST dengan waktu tiap fase berbeda-beda. Fase 1 (tanam – tanam) pada 1-35 HST. Fase 2 (muncul tanam – kuncup  bunga)  pada  36-57  HST.  Fase  3  (kuncup bunga – bakal buah) pada 58-75 HST. Umur panen 2, 3,
4, 5, 6, dan 7 berturut-turut yaitu 121, 125, 131, 136, 142, dan  149  HST.  Berdasarkan  pengamatan  lapang  dan hasil  model  simulasi,  nilai  produktivitas  cabai  merah sampai dengan panen ke-8 dapat dilihat pada Tabel 2. Total  produktivitas  cabai  sampai  dengan  panen  ke-8 memperoleh  akurasi  diatas  76  %  dengan  jumlah  tiap panen berbeda-beda.
Tabel 2 Perbandingan data lapang dan model produktivitas cabai merah di tiga Wilayah di Kota Pagar Alam
Hasil pemanenan cabai merah dimulai di atas 80 hari  setelah  tanam,  pemanen  cabai  merah  dilakukan dengan  interval  pemanenan  4-7  hari  Sebaran produktivitas di tiga wilayah tersebut mencapai puncak
panennya  diatas  panen  ke-4.  Akurasi  nilai  total produktivitas  pemanen  cabai  pun  meningkat  setelah dilakukan kalibrasi terhadap tiap proporsinya (Tabel 3).
Tabel 3 Perbandingan akurasi model simulasi berdasarkan nilai produktivitas total sebelum dan sesudah kalibrasi proporsi biomassa tanaman cabai
Berdasarkan hasil model simulasi pada Gambar 8, biomassa buah cabai per harinya pada hari tanam ke 77-122  pertambahan  biomassa  hanya  sekitar  2-40 kg/ha, sedangkan hari tanam ke 123-155 penambahan biomassa buahnya sudah mencapai sekitar 40-80 kg/ha. Hal  tersebut  menunjukan  bahwa  penambahan biomassanya  semakin  meningkat.  Gambar  4 menunjukkan akumulasi penambahan biomassa cabai per hari dari panen ke-1 hingga ke 8.
Data  masukan  untuk  memperoleh  simulasi pertumbuhan dan perkembangan cabai wilayah Pagar Alam adalah data iklim tahun 2006-2015. Pada Gambar 5a  dan  5b  ditunjukan  rata-rata  bulanan  hari  panen
pertama  dan  ketujuh.  Panen  paling  cepat  terjadi  jika penanaman dilakukan pada bulan Februari hingga Mei, yaitu rata-rata 117 HST. Sedangkan panen paling lama terjadi jika penanaman dilakukan pada bulan Oktober hingga Desember, yaitu rata-rata 124 HST. Kecepatan hari  awal  panen  tidak  mengindikasikan  bahwa produktivitas  yang  diperoleh  akan  semakin  besar. Berdasarkan Gambar 5c, tanaman cabai yang ditanam pada bulan Februari hingga Maret memperoleh jumlah produktivitas minimum, yaitu terjadi di bulan Februari sebesar  2828  kg/ha.  Sedangkan  penanaman  bulan Oktober  memperoleh  produktivitas  maksimum  yaitu sebesar  3376  kg/ha.  Jika  dibandingkan  dengan
besarnya  curah  hujan,  produktivitas  akan  semakin tinggi  jika  ditanam  pada  bulan-bulan  dengan  curah hujan  rendah  dan  akan  semakin  berkurang
produktivitasnya  jika  ditanam  pada  bulan  dengan curah hujan cukup tinggi.

## Gambar 4 Penambahan organ biomassa buah per hari dan biomassa kumulatif wilayah Pagargading
Berdasarkan total produktifitas yang diperoleh di tiga  wilayah,  wilayah  yang  ditanam  pada  bulan  Juni (Wilayah  Pagargading)  memperoleh  jumlah  panen yang paling banyak dibandingkan dengan wilayah yang ditanam  pada  bulan  Mei  (Wilayah  Perandonan)  dan bulan Desember (wilayah Koramil). Hal tersebut sesuai dengan hasil model simulasi yang terlihat pada Gambar 9c, tanaman cabai yag ditanam pada bulan Juni akan
memperoleh  jumlah  panen  yang  lebih  banyak dibandingkan  jika  ditanam  pada  bulan  Mei  dan Desember. Secara umum tanaman cabai sangat rentan terhadap kondisi iklim dengan kelembaban dan curah hujan  tinggi.  Tanaman  mudah  terserang  hama  dan penyakit,  terutama  yang  disebabkan  oleh  jamur cendawan karena kelembaban udara yang terlalu tinggi (Ramdial and Rampersad, 2015; Wosula et al., 2015).

## KESIMPULAN
Model  simulasi  ini  digunakan  untuk  menganalisis pengaruh  jadwal  tanam  dan  menduga  produktivitas tanaman  cabai.  Model  simulasi  yang  dikembangkan berbasis  produktivitas.  Sehingga  model  ini  hanya berdasarkan  total  tanaman  cabai  yang  dipanen. Perbandingan  data  lapang  dan  hasil  simulasi  model yang diambil di tiga wilayah menunjukan akurasi yang diperoleh  mencapai  lebih  dari  75%.  Akurasi  terhadap model mencapai 76% penanaman di wilayah Koramil, akurasi 91% di wilayah Perandonan, dan akurasi 85% di wilayah Pagargading. Berdasarkan kajian iklim dan hasil simulasi  cabai,  daerah  Pagar  Alam  memiliki  potensi pengembangan  budidaya  cabai.  Hasil  simulasi menunjukkan  bahwa  produktivitas  cabai  rata-rata bulanan  tertinggi  jika  penanaman  dilakukan  pada bulan  Oktober,  yaitu  dengan  rata-rata  hasil  produksi sebesar  3376  kg/ha.  Sedangkan  produktivitas  cabai rata-rata bulanan terendah yaitu pada bulan Februari dengan  rata-rata  hasil  produksi  sebesar  2828  kg/ha. Sehingga model simulasi dapat dijadikan pertimbangan  untuk  memilih  curah  hujan  yang  tidak terlalu  tinggi  pada  saat  penanaman  dan  pemanenan, serta  dengan  asumsi  bahwa  kebutuhan  air  untuk tanaman cabai merah dapat dipenuhi setiap tahunnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Berke,  T.,  Black,  L..,  Talekar,  N..,  Wang,  J..,  Gniffke,  P., Green,  S..,  Wang,  T..,  Morris,  R.,  2015. International  Cooperators’  Guide:  Suggested cultural practices for chili pepper.
BPS,  2013.  Produksi  Tanaman  Sayuran  di  Indonesia. Badan Pusat Statistik, Jakarta.
Dharmarathna,  W.R.S.S.,  Herath,  S.,  Weerakoon,  S.B., 2014. Changing the planting date as a climate change adaptation strategy for rice production in Kurunegala district, Sri Lanka. Sustainability Science 9, 103 – 111.
https://doi.org/10.1007/s11625-012-0192-2
Dobor, L., Barcza, Z., Hlásny, T., Árendás, T., Spitkó, T., Fodor,  N.,  2016.  Crop  planting  date  matters: Estimation methods and effect on future yields. Agricultural and Forest Meteorology 223, 103 – 115. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.03.02 3
Hallmann, E., Rembiałkowska, E., 2012. Characterisation
of antioxidant compounds in sweet bell pepper (Capsicum  annuum  L.)  under  organic  and conventional  growing systems. Journal of the Science of Food and Agriculture 92, 2409 – 2415. https://doi.org/10.1002/jsfa.5624
Handoko, 1994. Dasar Penyusunan dan Aplikasi Model Simulasi  Komputer  untuk  Pertanian.  Jurusan Geofisika dan Meteorologi, FMIPA-IPB, Bogor. Hatfield, J.L., Prueger, J.H., 2015. Temperature extremes:
Effect  on  plant  growth  and  development. Weather  and  Climate  Extremes  10,  4 – 10. https://doi.org/10.1016/j.wace.2015.08.001
Hu,  M.,  Wiatrak,  P.,  2012.  Effect  of  Planting  Date  on Soybean  Growth,  Yield,  and  Grain  Quality: Review.  Agronomy  Journal  104,  785 – 790. https://doi.org/10.2134/agronj2011.0382
J. Lipiec, C. Doussan, A. Nosalewicz, K. Kondracka, 2013.
Effect  of  drought  and  heat  stresses  on  plant growth  and  yield:  a  review.  International Agrophysics 27, 463 – 477.
https://doi.org/10.2478/intag-2013-0017
Koesmaryono, Y., Sangaji, S., June, T., 2002. Akumulasi Panas Tanaman Soba (Fagopyrum esculentum) cv.  Kitaware  pada  Dua  Ketinggian  di  Iklim Tropika Basah. J. Agromet Indonesia 15, 8 – 13. Körner, C., 2015. Paradigm shift in plant growth control.
Current Opinion in Plant Biology 25, 107 – 114. https://doi.org/10.1016/j.pbi.2015.05.003
Madesno,  A.,  2014.  Respon  Tanaman  Cabai  Merah terhadap  Arah  Baris  Tanam  yang  Berbeda [Skripsi]. Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Mariyono, J., Sumarno, S., 2015. Chilli production and adoption  of  chilli-based  agribusiness  in Indonesia.  Journal  of  Agribusiness  in Developing and Emerging Economies 5, 57 – 75. Penman,  H.L.,  1948.  Natural  evaporation  from  open water, bare soil and grass. Proc R Soc Lond A Math Phys Sci 193, 120. https://doi.org/10.1098/rspa.1948.0037
Prajnanta,  F.,  2004.  Agribisnis  Cabai  Hibrida.  Penebar Swadaya, Depok.
Ramdial, H., Rampersad, S.N., 2015. Characterization of
Colletotrichum  spp.  causing  anthracnose  of bell pepper (Capsicum annuum L.) in Trinidad. Phytoparasitica 43, 37 – 49.
https://doi.org/10.1007/s12600-014-0428-z Ray, D.K., Gerber, J.S., MacDonald, G.K., West, P.C., 2015. Climate variation explains a third of global crop yield  variability.  Nature  Communications  6, 5989.
Sargent,  R.G.,  2013.  Verification  and  validation  of simulation models. Journal of Simulation 7, 12 – 24. https://doi.org/10.1057/jos.2012.20
Silva,  L.R.,  Azevedo,  J.,  Pereira,  M.J.,  Valentão,  P., Andrade, P.B., 2013. Chemical assessment and antioxidant  capacity  of  pepper  (Capsicum annuum  L.)  seeds.  Food  and  Chemical Toxicology 53, 240 – 248. https://doi.org/10.1016/j.fct.2012.11.036
Traore,  B.,  Corbeels,  M.,  van  Wijk,  M.T.,  Rufino,  M.C.,
Giller,  K.E.,  2013.  Effects  of  climate  variability and  climate  change  on  crop  production  in southern Mali. European Journal of Agronomy 49, 115 – 125. https://doi.org/10.1016/j.eja.2013.04.004 Tsimba,  R.,  Edmeades,  G.O.,  Millner,  J.P.,  Kemp,  P.D., 2013.  The  effect  of  planting  date  on  maize grain yields and yield components. Field Crops Research 150, 135 – 144.
https://doi.org/10.1016/j.fcr.2013.05.028
Valenzuela, H., 2011. Farm and Foresty Production and Marketing  Profile  for  Chili  Pepper  (Capsicum annuum).
Waongo,  M.,  Laux,  P.,  Traoré,  S.B.,  Sanon,  M., Kunstmann, H., 2013. A Crop Model and Fuzzy Rule  Based  Approach  for  Optimizing  Maize Planting Dates in Burkina Faso, West Africa. J. Appl.  Meteor.  Climatol.  53,  598 – 613. https://doi.org/10.1175/JAMC-D-13-0116.1
Wosula,  E.N.,  McMechan,  A.J.,  Hein,  G.L.,  2015.  The Effect of Temperature, Relative Humidity, and Virus  Infection  Status  on  off-host  Survival  of the  Wheat  Curl  Mite  (Acari:  Eriophyidae). Journal  of  Economic  Entomology  108,  1545 – 1552. https://doi.org/10.1093/jee/tov185 Xu, Z., Shimizu, H., Ito, S., Yagasaki, Y., Zou, C., Zhou, G.,
Zheng,  Y.,  2014.  Effects  of  elevated  CO2, warming  and  precipitation  change  on  plant growth,  photosynthesis  and  peroxidation  in dominant species from North China grassland. Planta 239, 421 – 435.
https://doi.org/10.1007/s00425-013-1987-9
Yuliawan,  T.,  Handoko,  I.,  2016.  The  Effect  of Temperature  Rise  to  Rice  Crop  Yield  in Indonesia  uses  Shierary  Rice  Model  with Geographical Information System (GIS) Feature. Procedia Environmental Sciences 33, 214 – 220.
https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.03.072