Wirosoedarmo, et al.

## Optimasi Pola Tanam Dengan Menggunakan Program Linier (Studi Kasus Daerah Irigasi Mrican Kiri)

## The cropping Pattern Optimization using the Linear Program (a case study of Irrigation Area Mrican Kiri)
Ruslan Wirosoedarmo 1* Bambang Rahadi Widiatmono 1 , Siti Muamanah 2 1 Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Brawijaya, Jl. Veteran Malang 65145
2 Mahasiswa Keteknikan Pertanian, Universitas Brawijaya, Jl. Veteran Malang 65145
*Email Korespondensi : ruslanwr@ub.ac.id

## ABSTRAK
Seiring dengan perkembangan jaman peningkatan jumlah penduduk akan semakin meningkat sehingga  sumberdaya  alam  juga  akan  meningkat.  Pola  tanam  merupakan  usaha  tanam  pada sebidang  lahan  dalam  satu  tahun  dengan  mengatur  susunan  tata  urutan  tanaman  selama periode  waktu  tertentu,  termasuk  didalamnya  masa  pengolahan  tanah.  Penelitian  ini digunakan  dalam  mengoptimasi  pola  tanam  dengan  tujuan  memaksimumkan  keuntungan dengan  kendala  ketersediaan  air,  kebutuhan  tenaga  kerja,  dan  luas  lahan  yang  ada.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  optimasi  dengan  menggunakan  program  linier dengan  bantuan  software  Quantity  Method  for  Windows  2.  Hasil  optimasi  didapatkan alternatif pola tanam yang direncanakan yaitu luas lahan  pola tanam X1 sebesar 114,0934 ha, pola tanam X2 sebesar 6,9664 ha, pola tanam X4 sebesar 253,9402 ha, sedangkan pola tanam X3 adalah tidak optimal. Keuntungan yang didapatkan dari hasil optimasi pada luas lahan seluas 375 ha selama satu tahun sebesar Rp 94.797.620,04,-.
Kata Kunci : Optimasi, pola tanam, program linier

## Abstract
Along with the changing times the increase in population will be increased so that natural resources will also increase. The cropping pattern is cropping up on a plot of land in one year by setting the order of sequence of the tata plant during a certain time period, including the period of tillage. This research used in the cropping pattern with the goal of optimizing maximise profits with water availability constraints, the needs of the workforce, and the land area is. The methods used in this research is optimization using the  linear  program  with  the  help  of  software  Quantity  Method  for  Windows  2.  The  results  of  the optimization  alternative  planting  patterns  obtained  planned  i.e.  the  planting  pattern  X1  land  area  of 114.0934 ha, planting patterns X2 of 6.9664 ha, planting patterns of 253.9402 X4 ha, while cropping pattern X3 is not optimal. The profit obtained from the results of optimization on a land area of roughly 375 ha for one year of Rp 94,797, 620.04,-.
Keywords : Linear program, optimization, planting patterns

## PENDAHULUAN
Air  merupakan  sumberdaya  alam  utama bagi  kehidupan  manusia  dan  juga  sangat dibutuhkan  untuk  meningkatkan  produksi pertanian.  Pendistribusian  air  pada  area pertanian  sangat  penting  karena  apabila kelebihan air akan berpengaruh buruk pada tanaman dan begitu pula sebaliknya apabila kekurangan air, sehingga diperlukan upaya peningkatan produktifitas pertanian terutama  pada  irigasi.  Air  irigasi  juga
berpengaruh  pada  kegiatan  budidaya pertanian seperti pada kegiatan pola tanam. Menurut  Dinas  Pekerjaan  Umum  UPT Pengelolaan  Sumberdaya  Air  Wilayah Sungai  Puncu  –  Selodono  –  Kediri  (2014), Daerah  Irigasi  Mrican  Kiri  terletak  di  lintas wilayah  yaitu  Kabupaten  Nganjuk  luas daerah  irigasinya  yang  tersedia  sebesar 12.354  Ha,  sedangkan  Kabupaten  Kediri luas daerah irigasinya sebesar 375 Ha, yang kemudian  dipasok  airnya  dari  Bendung
Wirosoedarmo, et al. Jurnal Sumberdaya Alam dan Lingkungan Waruturi (Bendung Mrican) yang berada di daerah Mrican Kabupaten
Nganjuk. Penggunaan  kebutuhan  air  di  daerah Mrican  Kiri  lebih  besar  dibandingkan dengan  sumber  ketersediaan  air  yang  ada, sehingga  diperlukan  pengelolaan  sistem irigasi yang baik.
Permasalahan  tersebut  dapat  diatasi dengan melakukan  optimasi  penggunaan air  irigasi    menggunakan  program  linier dengan  program  bantu software  Quantity Method  for  windows  2 untuk  meningkatkan hasil produksi pertanian dengan menggunakan  pengaturan  cara  pemberian air  irigasi  yang  baik  dan  pengaturan  pola tanam yang lebih optimal.

## BAHAN DAN METODE

## Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dilaksanakan  pada bulan Desember 2014 hingga Februari 2015. Tempat  penelitian  ini  dilaksanakan  di (Daerah  Irigasi  Mrican  Kiri  Kecamatan Prambon), Kabupaten Nganjuk, Jawa Timur dengan  areal  seluas  375  Ha  yang  terletak pada  koordinat  antara  111 o 47'  05"  sampai dengan  112 o 18' 20" Bujur Timur dan 7 o 36' 12" sampai dengan 8 o 0' 32" Lintang Selatan. Peta administrasi Kabupaten Nganjuk dapat dilihat pada Gambar 1.
Sumber  : Bappeda  Kabupaten  Nganjuk, 2014

## Pengumpulan dan Pengolahan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data sekunder yang didapatkan dari dinas  UPT  PSDA  Sungai  Puncu-Selodono- Kediri,  BPS  Kabupaten  Kediri,  dan  Dinas Pertanian Kota Kediri.
Data  sekunder  berupa  data  curah hujan  (2004-2013),  data  debit    (2004-2013), data  klimatologi  (2004-2013),  data  jenis
tanah,  data  Rencana  Tata  Tanam  Global (2013/2014),  data  analisis  usaha  tani,  data tenaga kerja, dan peta lokasi.
1. Data debit intake
Pengolahan  data  debit  digunakan  untuk menghitung  debit  andalan.  Perhitungan debit ini menggunakan metode tahun dasar (Basic  Year) dengan  persamaan  rumus Weibull (Subarkah, 1980):
P = x100% (1)
2. Data curah hujan
a. Uji  konsistensi  data  curah  hujan menggunakan  metode  analisis  kurva massa ganda
b. Perhitungan  curah  hujan  wilayah dengan  menggunakan  metode  rerata aljabar/aritmatika (Sosrodarsono, 1976) :
(2)
c. Perhitungan  curah  hujan  andalan menggunakan metode Basic Year dengan tingkat  kepercayaan  80%  (Sosrodarsono, 1976) :
R 80 =   + 1 (3)
d. Perhitungan  curah  hujan  efektif  dengan data  curah  hujan  10  harian  (Dirjen Pengairan KP-01, 1986) : Re padi = (70% x R 80 ) mm/hari              (4) Re palawija = (50% x R 80 ) mm/hari (5)
Re tebu = (60% x R 80 ) mm/hari (6)
3. Perhitungan kebutuhan air tanaman a. Data  klimatologi  digunakan  untuk menghitung nilai evapotranspirasi dengan  rumus Penman (Suhardjono, 1994) : Eto = c . Eto* (7) Eto* = W.(0,75.Rs – Rn1) + (1 – W).f(u). (ea-ed) (8) 4. Perhitungan kebutuhan penyiapan lahan a. Pengolahan data klimatologi
sehubungan  dengan  penyiapan  lahan digunakan  metode Van  De  Goor dan Ziljstrayang : LP = M .   / (  - 1) (9) 5. Perhitungan  pergantian  lapisan  air
(WLR) Pergantian  lapisan  air  dilakukan  satu kali  yaitu  pada  saat  tanaman  berumur 20-30  hari  setelah  pemindahan  tanaman. Tinggi  lapisan  air  yang  direncanakan adalah 50 mm selama 30 hari (Montarcih, 2008) :
Wirosoedarmo, et al. Jurnal Sumberdaya Alam dan Lingkungan WLR = = 1.67 mm/hari (10) 6. Perumusan model optimasi menggunakan  metode  program  linier dengan bantuan software QM versi 2.0 a. Fungsi  tujuan  untuk  memaksimalkan keuntungan Z= (X 1 .P 1 ) + (X 2 .P 2 ) + (X 3 .P 3 ) + (X 4 .P 4 )  (11) b. Fungsi kendala ketersediaan air (q ij .X 1 ) + …. + (q ij .X n ) ≤ Q j (12)
c. Fungsi kendala tenaga kerja
(t ij .X 1 ) + …. + (t ij .X n ) ≤ T j (13)
d. Fungsi kendala luas lahan X 1 + X 2 + X 3 + X 4 ≤ X t (14)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Debit Andalan
Penentuan  kemungkinan  debit  terpenuhi atau tidak terpenuhi dapat dilihat dari debit yang sudah diamati dan disusun secara urut dari terbesar ke terkecil.
Berdasarkan Tabel  1 dapat  dilihat bahwa  pada  periode  I  nilai  debit  andalan tertinggi  terjadi  pada  bulan  Juli  sebesar 4943.999  lt/dt  dan  nilai  debit  andalan terendah  terjadi  pada  bulan  Februari sebesar 2393.578 lt/dt. Periode II nilai debit andalan  tertinggi  terjadi  pada  bulan Februari  sebesar  4544.042  lt/dt  dan  nilai debit  andalan  terendah  terjadi  pada  bulan Oktober  sebesar  2894.582  lt/dt.  Periode  III nilai  debit  andalan  tertinggi  terjadi  pada bulan September sebesar 3622.192 lt/dt dan nilai  debit  andalan  terendah  terjadi  pada bulan  2036.800  lt/dt.  Sehingga  debit andalan  tertinggi  selama  1  tahun  terjadi pada  bulan  Juni  periode  I  sebesar  4943.999 lt/dt  dan  debit  andalan  terendah  terdapat pada  bulan  November  periode  III  sebesar 2036.800 lt/dt.

## Iklim dan Evapotranspirasi
Perhitungan klimatologi meliputi temperature  udara,  kecepatan  angina, kelembaban  relative  dan  lama  penyinaran matahari yang berfungsi untuk menghitung evapotranspirasi.  Hasil  perhitungan  nilai evapotranspirasi dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Debit Andalan Mrican Kiri
Tabel 2. Iklim dan Evapotranspirasi
Bulan T Rh n/N U Eto °C % % km/hr mm/hr Jan 28.1 88.5 32.61 31.5 4.24 Feb 25.9 81.3 41.8 24.5 4.52 Ma 28.9 90.7 43.94 24.5 4.11 Apr 28.8 90.9 50.73 24.5 4.41 Mei 28.8 92.9 52.94 18.7 3.71 Jun 27 87.9 50.73 17 3.37 Jul 27.7 88.3 53.97 46.8 3.58 Ags 25.5 86 69.39 64 3.92 Sep 28 85.8 90.13 78.4 5.95 Okt 29.9 83.9 82.24 67.7 6.62 Nov 29.6 87.6 51.33 35.9 5.63 Des 29.3 90.1 43.78 25.8 4.94 Sumber : Hasil Perhitungan, 2015 Berdasarkan Tabel  2 dapat  diketahui bahwa
hasil perhitungan nilai
evapotranspirasi tertinggi terjadi pada bulan Oktober  sebesar  6.62  mm/hr  dan  nilai evapotranspirasi  terendah  terjadi  pada bulan  Juni  sebesar  3.37  mm/hr.  Semakin tingginya  nilai  evapotranspirasi  maka  nilai suhu  udara,  kecepatan  angin,  kelembaban relatif  dan  lama  penyinaran  matahari  juga
Bulan Periode Debit (l/dt) Debit Andalan 80% 2013  2012  l/dt m3/dt  m3/dt I 3951  3303  3432.586  3.43 Jan II 2871  3727  3555.819  3.56 9.03 III 2028  2039  2036.800  2.04 I 3200  2192  2393.578  2.39 Feb II 3028  4923  4544.042  4.54 10.56 III 4287  3452  3618.982  3.62 I 4529  3105  3389.769  3.39 Mar II 3063  4584  4279.833  4.28 11.20 III 4223  3360  3532.581  3.53 I 3672  3378  3436.794  3.44 Apr II 4554  3929  4053.986  4.05 10.75 III 4800  2878  3262.358  3.26 I 4988  4673  4735.993  4.74 Mei II 3948  3645  3705.593  3.71 11.90 III 2927  3596  3462.215  3.46 I 4665  4987  4922.607  4.92 Jun II 3655  2879  3034.183  3.03 11.57 III 2500  3890  3612.031  3.61 I 4976  4936  4943.999  4.94 Jul II 3509  3367  3395.397  3.40 11.66 III 2198  3597  3317.231  3.32 I 3921  4816  4637.020  4.64 Ags II 3235  3392  3360.603  3.36 11.49 III 4789  3165  3489.764  3.49 I 4775  4320  4410.990  4.41 Sep II 4388  2894  3192.767  3.19 11.23 III 3899  3553  3622.192  3.62 I 3662  2763  2942.780  2.94 Okt II 3545  2732  2894.582  2.89 8.68 III 3015  2797  2840.595  2.84 I 2868  2990  2965.603  2.97 Nov II 3976  3433  3541.588  3.54 8.58 III 2840  1880  2071.979  2.07 I 2009  3189  2953.026  2.95 Des II 3049  4295  4045.827  4.05 10.28 III 3298  3278  3282.000  3.28
Wirosoedarmo, et al. Jurnal Sumberdaya Alam dan Lingkungan akan meningkat. Sedangkan rendahnya nilai evapotranspirasi dipengaruhi oleh rendahnya kecepatan angin.

## Curah Hujan
Stasiun hujan yang digunakan pada Daerah Irigasi  Mrican  Kiri  yaitu  stasiun  Baron, Prambon,  dan  Warujayeng.  Data  rata-rata curah  hujan  10  harian  dapat  dilihat  pada Tabel  3.  Berdasarkan  Tabel  3  dapat  dilihat bahwa  jumlah  nilai  curah  hujan  10  harian tertinggi terjadi pada tahun 2010 dan jumlah nilai curah hujan 10 harian terendah terjadi pada tahun 2009.
Tabel 3. Rata-rata curah hujan 10 harian
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Jan I 22.3 25.7 169.7 17.3 100.3 78.3 115.3 70.3 188.3 94.0 Jan II 130.7 89.7 57.3 12.0 24.0 58.0 62.7 44.0 167.3 104.3 Jan III 192.0 102.5 136.3 65.3 66.7 222.3 126.0 162.3 88.3 190.7 Feb I 115.7 103.6 78.3 162.7 114.3 145.3 107.3 109.0 82.3 139.0 Feb II 44.3 73.0 128.7 86.0 38.0 22.3 100.0 40.7 89.0 166.0 Feb III 131.3 120.2 55.0 80.0 89.0 252.7 98.3 86.0 78.7 53.7 Mar I 210.7 149.0 95.3 76.7 128.3 86.7 102.7 131.3 99.7 72.0 Mar II 59.3 105.7 109.0 121.7 74.3 21.0 137.3 33.3 34.7 217.0 Mar III 73.7 39.7 93.0 187.7 177.0 67.0 152.0 119.0 5.7 76.0 Apr I 23.7 40.3 148.0 76.7 54.7 15.3 32.7 78.7 87.3 123.0 Apr II 15.0 65.0 123.3 189.0 9.7 80.7 97.7 70.0 35.3 123.7 Apr III 11.0 16.3 22.7 70.0 26.0 51.0 184.7 37.7 29.0 1.7 Mei I 0.0 6.3 129.3 2.3 12.0 0.0 50.3 154.7 85.0 8.7
Mei II 6.7 15.3 0.0 1.3 0.0 18.7 98.0 53.7 0.0 52.0 Mei III 12.0 4.3 54.3 16.7 2.7 10.0 101.3 0.0 0.0 58.7 Jun I 0.0 0.0 0.0 10.7 0.0 6.3 0.0 0.0 7.7 166.7 Jun II 0.0 0.0 0.0 3.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 70.3 Jun III 0.0 0.0 0.0 19.3 0.0 0.0 0.0 0.0 4.3 34.3 Jul I 4.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 46.7 Jul II 11.3 5.5 0.0 26.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 56.0 Jul III 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 14.3 Ags I 0.0 0.0 0.0 0.0 12.0 0.0 5.0 0.0 0.0 0.0 Ags II 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 Ags III 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 42.3 0.0 0.0 0.0 Sep I 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 37.0 0.0 0.0 0.0 Sep II 5.0 10.1 0.0 0.0 0.0 0.0 104.7 0.0 0.0 0.0 Sep III 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 44.7 0.0 0.0 0.0 Okt I 0.0 0.0 0.0 0.0 25.3 0.0 59.7 0.0 9.7 0.0 Okt II 0.0 0.0 0.0 0.0 4.3 0.0 62.3 0.0 10.3 0.0 Okt III 0.0 15.7 0.0 43.3 70.3 20.0 79.3 36.0 2.7 13.7 Nov I 0.0 0.0 0.7 58.0 79.7 10.3 204.3 116.0 1.7 5.7 Nov II 4.0 0.0 0.0 2.3 81.3 61.7 9.0 44.0 18.7 76.7
Nov III 150.3 164.0 21.0 11.0 81.7 44.7 29.3 37.7 99.7 32.7 Des I 88.7 83.3 5.7 131.7 30.3 16.0 201.0 36.7 87.7 68.3
Des II 19.0 25.3 47.0 32.3 93.3 3.3 45.7 84.7 31.7 122.7 Des III 153.7 173.3 121.3 88.7 25.3 62.7 47.3 75.3 158.7 42.0 1485.7 1433.8 1596.0 1592.7 1420.7 1354.3 2538.0 1621.0 1503.3 2230.3 80.3 39.8 44.3 44.2 39.5 37.6 70.5 45.0 41.8 62.0
Bulan Periode Curah Hujan Rata-rata 10 Harian (mm/dt) Jan Feb Jumlah
Rata-rata Mar
Apr
Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov
Des
Sumber : Hasil Perhitungan, 2015
Menurut Montarcih (2008), uji
konsistensi data dilakukan dengan menggunakan  uji  kurva  massa  ganda dengan  cara  data  curah  hujan  tahunan dengan  jangka  waktu  yang  panjang  dari suatu  stasiun  penakar  hujan  dibandingkan dengan  data  curah  hujan  rata-rata sekelompok  stasiun  penakar  hujan  lain dalam  periode  yang  sama.  Hasil  uji konsistensi  data  hujan  dengan  3  stasiun hujan menghasilkan nilai koefisien determinasi  (R 2 )  seperti  yang  terlihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai koefisien determinasi (R 2 )
No. Nama Stasiun Hujan Koefisien Determinasi (R 2 ) 1 Baron 0.992 2 Prambon 0.996 3 Warujayeng 0.997 Rata-rata 0.995 Sumber : Hasil Perhitungan, 2015
Berdasarkan Tabel  4 nilai  koefisien determinasi  (R 2 )  tersebut  diperoleh  sebesar 99% dari 3 stasiun di Daerah Irigasi Mrican Kiri,  sehingga  menunjukkan  bahwa  data curah  hujan  dari  ketiga  stasiun  tersebut tidak  mengalami  penyimpangan  karena pengaruh  lingkungan  maupun  kesalahan pengukuran  sehingga  dinyatakan  baik karena  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ) mendekati 100%.

## Curah  Hujan  Andalan  dan  Curah  Hujan Efektif
Curah  hujan  andalan  dan  curah  hujan efektif  digunakan  untuk  dasar  kebutuhan air  tanaman  padi  maupun  palawija. Pertumbuhan  tanaman  di  areal  lahan dipengaruhi  oleh  turunnya  curah  hujan pada  suatu  areal  tersebut.  Curah  hujan tersebut  digunakan  untuk  mengganti kehilangan air yang terjadi akibat evapotranspirasi, perkolasi, kebutuhan penyiapan  lahan  dan  pengolahan  lahan. Curah  hujan  efektif  dihitung  berdasarkan data  hujan  yang  tersedia  dengan  peluang andalan 80%.

## Kebutuhan Air untuk Penyiapan Lahan
Penyiapan lahan dilakukan sebelum pembibitan  untuk  mengkondisikan  lahan pertanian  untuk  keperluan  tanaman  agar sesuai  dengan  pertumbuhannya.  Kondisi lahan  untuk  pembibitan  harus  lembab sehingga memadahi untuk persemaian yang baru  tumbuh,  hal  ini  berarti  air  yang dibutuhkan cukup banyak. Khususnya pada tanaman  padi  yang  membutuhkan  banyak air  agar  tanah  tetap  dalam  keadaan  lunak dan  gembur.  Pengolahan  tanah  ini dilakukan  antara  20  sampai  dengan  30  hari sebelum  masa  tanam.  Kebutuhan  air  untuk pengolahan  tanah  dipengaruhi  oleh  proses evapotranspirasi  potensial.  Besarnya  air untuk  penyiapan  lahan  bergantung  pada kondisi  tanah,  lama  penyiapan  lahan  dan pola  tanam  yang  diterapkan.  Perhitungan penyiapan lahan dapat dilihat pada Tabel 5.
Wirosoedarmo, et al.

## Jurnal Sumberdaya Alam dan Lingkungan

## Tabel 5. Perhitungan Penyiapan Lahan
Eto Eo = 1.1 Eto P M = Eo + P T Penjenuhan, S = 250 mm k = M T / S PL = M x e^k /
(e^k-1)
mm/hari mm/hari mm/hari mm/hari hari mm/hari mm/hari mm/hari Januari 4.24 4.66 1.50 6.16 31 250 0.76 11.54 Februari 4.52 4.98 1.50 6.48 29 250 0.75 12.26 Maret 4.11 4.52 1.50 6.02 31 250 0.75 11.45 April 4.41 4.85 1.50 6.35 30 250 0.76 11.91 Mei 3.71 4.08 1.50 5.58 31 250 0.69 11.17 Juni 3.37 3.71 1.50 5.21 30 250 0.63 11.21 Juli 3.58 3.94 1.50 5.44 31 250 0.67 11.09 Agustus 3.92 4.31 1.50 5.81 31 250 0.72 11.31 September 5.95 6.54 1.50 8.04 30 250 0.97 12.99 Oktober 6.62 7.28 1.50 8.78 31 250 1.09 13.24 November 5.63 6.20 1.50 7.70 30 250 0.92 12.77 Desember 4.94 5.44 1.50 6.94 31 250 0.86 12.02 Parameter Bulan
Sumber : Hasil Perhitungan, 2015
Berdasarkan  Tabel  5  menunjukkan bahwa  kebutuhan  air  untuk  penyiapan lahan  terbesar  terjadi  pada  bulan  Oktober sebesar  13.24  mm/hari  dan  kebutuhan  air untuk penyiapan lahan terkecil terjadi pada bulan Juli sebesar 11.09 mm/hari.

## Kebutuhan Air Irigasi
Setiap tanaman memerlukan air untuk masa pertumbuhannya  sebagai  zat  tumbuh. Kebutuhan  air  ini  berbeda-beda  selama masa  tumbuhnya.  Masa  tumbuh  setiap tanaman  berbeda,  sehingga  dalam  satu tahun kita dapat mengatur macam tanaman yang  ditanam  sesuai  dengan  masa tumbuhnya.  Sehingga  dalam  satu  tahun dapat  diperoleh  suatu  pola  tanam  yang sesuai  dengan  masa  tanamnya.  Pola  tanam yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu pola tanam X1 (padi-padi-padi), pola tanam X2  (padi-padi-palawija),  pola  tanam  X3 (padi-palawija-palawija), dan pola tanam X4 (tebu).

## Kebutuhan Bersih Air di Sawah (NFR)
Kebutuhan  air  irigasi  di  sawah  ditentukan oleh beberapa faktor antara lain : penyiapan lahan,  penggunaan  konsumtif,  perkolasi, penggantian lapisan air, curah hujan efektif, dan  pola  tanam.  Nilai  kebutuhan  bersih  air di sawah dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel  6.  Kebutuhan  Bersih  Air  di  Sawah (NFR)
Musim Bulan NFR (m3/dt/ha) X1 X2 X3 X4 Hujan Nov 0.0311 0.0311 0.0311 0.0072 Des 0.0092 0.0092 0.0092 0.0028 Jan 0.0048 0.0048 0.0048 0.0026 Feb 0.0008 0.0008 0.0008 0.0002 Kemarau I Mar 0.0159 0.0159 0.0001 0.0022 Apr 0.006 0.006 0.0052 0.0076 Mei 0.0109 0.0109 0.0067 0.0076 Jun 0.0109 0.0109 0.0046 0.0082 Kemarau II Jul 0.0381 0.0021 0.0021 0.0127 Ags 0.0221 0.0109 0.0109 0.0143 Sep 0.0261 0.0188 0.0188 0.0158 Okt 0.0185 0.009 0.009 0.0127 Total 0.1944 0.1304 0.1033 0.0939
Sumber : Hasil Perhitungan, 2015
Berdasarkan  Tabel  6  dapat  dilihat bahwa  nilai  kebutuhan  bersih  air  di  sawah dari  yang  terbesar  sampai  terkecil  adalah pola  tanam  X1  sebesar  0.0381  m 3 /dt/ha, pola  tanam  X2  dan  pola  tanam  X3  sama sebesar 0.0311 m 3 /dt/ha, dan pola tanam X4 sebesar 0.0158 m 3 /dt/ha, hal ini disebabkan pada pola tanam X1 memiliki kebutuhan air terbesar  karena  tanaman  padi  banyak membutuhkan  air  dibandingkan  tanaman palawija dan tebu.
Kebutuhan Air Irigasi di Intake (DR) Kebutuhan  air  di intake ditentukan  dengan memperhitungkan  faktor  efisiensi  irigasi secara  keseluruhan  dan  tidak  terlepas  dari kebutuhan air di sawah. Nilai kebutuhan air irigasi  di intake pada  masing-masing  pola tanam tiap bulan dapat dilihat pada Tabel 7. Berdasarkan  Tabel  7  diketahui  bahwa kebutuhan air irigasi di intake (DR) terbesar terjadi  pada  pola  tanam  X1  sebesar  0.299 m 3 /dt/ha,  kebutuhan  air  terbesar  kedua terjadi  pada  pola  tanam  X2  sebesar  0.2005 m 3 /dt/ha,  kebutuhan  air  terbesar  ketiga terjadi  pada  pola  tanam  X3  sebesar  0.1586 m 3 /dt/ha, dan kebutuhan air terkecil terjadi pada  pola  tanam  X4  sebesar  0.1445 m 3 /dt/ha.  Hal  ini  disebabkan  pada  pola tanam  X1  memiliki  kebutuhan  air  irigasi terbesar  karena  tanaman  padi  banyak membutuhkan  air  dibandingkan  tanaman palawija dan tebu.
Wirosoedarmo, et al.
Jurnal Sumberdaya Alam dan Lingkungan
Tabel 7. Kebutuhan Air Irigasi di Intake (DR) Musim Bulan DR (m3/dt/ha) X1 X2 X3 X4 Hujan Nov 0.0478  0.0478  0.0478 0.011 Des 0.0141  0.0141  0.0141 0.0043 Jan 0.0074  0.0074  0.0074 0.004 Feb 0.0012  0.0012  0.0012 0.0003 Kemarau I Mar 0.0245  0.0245  0.0001 0.0034 Apr 0.0093  0.0093 0.008 0.0117 Mei 0.0168  0.0168  0.0103 0.0118 Jun 0.0167  0.0167 0.007 0.0126 Kemarau II Jul 0.0586  0.0032  0.0032 0.0195 Ags 0.034 0.0167  0.0167 0.022 Sep 0.0401 0.029 0.029 0.0244 Okt 0.0285  0.0138  0.0138 0.0195 Total 0.299 0.2005 0.1586 0.1445
Sumber : Hasil Perhitungan, 2015

## Neraca Air
Neraca  air  dihitung  dengan  mengurangkan debit  andalan  dengan  besarnya  kebutuhan air pada masing-masing pola tanam. Neraca air  pada  kebutuhan  air  irigasi  berdasarkan debit  andalan  Mrican  Kiri  dapat  dilihat pada Tabel 8.
Tabel
8. Perhitungan Neraca Air berdasarkan Debit Andalan X1 X2 X3 X4 X1 X2 X3 X4 ha m3/dt
Nov 0.0478 0.0478 0.0478 0.011 375 8.58 -9.345 -9.345 -9.345 4.455 Des 0.0141 0.0141 0.0141 0.0043 375 10.28 4.9925 4.9925 4.9925 8.6675 Jan 0.0074 0.0074 0.0074 0.004 375 9.03 6.255 6.255 6.255 7.53 Feb 0.0012 0.0012 0.0012 0.0003 375 10.56 10.11 10.11 10.11 10.4475 Mar 0.0245 0.0245 0.0001 0.0034 375 11.2 2.0125 2.0125 11.163 9.925 Apr 0.0093 0.0093 0.008 0.0117 375 10.75 7.2625 7.2625 7.75 6.3625 Mei 0.0168 0.0168 0.0103 0.0118 375 11.9 5.6 5.6 8.0375 7.475 Jun 0.0167 0.0167 0.007 0.0126 375 11.57 5.3075 5.3075 8.945 6.845 Jul 0.0586 0.0032 0.0032 0.0195 375 11.66 -10.315 10.46 10.46 4.3475 Ags 0.034 0.0167 0.0167 0.022 375 11.49 -1.26 5.2275 5.2275 3.24 Sep 0.0401 0.029 0.029 0.0244 375 11.23 -3.8075 0.355 0.355 2.08 Okt 0.0285 0.0138 0.0138 0.0195 375 8.68 -2.0075 3.505 3.505 1.3675 Total 0.299 0.2005 0.1586 0.1445 126.93 14.805 51.743 67.455 72.7425 Bulan Kebutuhan Air Irigasi Luas lahan
Debit andalan Defisit/Surplus m3/dt/ha m3/dt
Sumber : Hasil Perhitungan, 2015
Berdasarkan  Tabel  8  diketahui  bahwa  pola tanam  X1  (padi-padi-padi)  dan  pola  tanam X2  (padi-padi-palawija)  mengalami  defisit atau  kekurangan  air,  sedangkan  pada  pola tanam X3 (padi-palawija-palawija) dan pola tanam  X4  (tebu)  mengalami  surplus  atau kelebihan  air.    Namun  pada  bulan November  debit  andalan  mengalami  defisit atau  kekurangan  air,  sehingga  hal  ini menunjukkan  bahwa  debit  andalan  pada
bulan November dapat mencukupi kebutuhan  air  untuk  menanam  palawija pada  lahan  375  Ha.  Surplus  terbesar  terjadi pada  pola  tanam  X4  (tebu)  sebesar  72.7425 m 3 /dt,  surplus  pada  pola  tanam  X3  (padi- palawija-palawija)  sebesar  67.455  m 3 /dt, dan surplus pada pola tanam X2 (padi-padi- palawija)  sebesar  51.7425  m 3 /dt,  sehingga defisit  terjadi  pada  pola  tanam  X1  (padi- padi-padi) sebesar 14.805 m 3 /dt.

## Tenaga Kerja
Tenaga  dalam  usaha  pertanian  merupakan bagian  terpenting  dalam  kebutuhan  akan tenaga  kerja  penggerak  yang  secara langsung
maupun
tidak langsung mengendalikan  atau  menggerakkan  suatu peralatan  tani.  Ketersediaan  tenaga  kerja  di sektor pertanian sangat berkurang dikarenakan peningkatan jumlah
penduduk. Jumlah total sumber tenaga kerja yang  ada  di  Daerah  Irigasi  Mrican  Kiri sebesar  37,089  orang  dan  dikonversikan  ke dalam satuan
Horse Power (HP) .
Ketersediaan tenaga kerja dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Ketersediaan Tenaga Kerja
Kecamatan Jumlah Tenaga Kerja Orang Horse Power (Hp) Baron 8,242 824.20 Prambon 10,487 1048.70 Tanjunganom   18,360 1836.00 Total 37,089 3708.90 Per bulan 111,267.00 Per musim 445,068.00 Sumber : BPS Kabupaten Nganjuk, 2013
Berdasarkan Tabel  10 kebutuhan tenaga  kerja  yang  terbesar  pada  penelitian ini  yaitu  pada  pola  tanam  X1  sebesar  36.3 Hp,  hal  ini  disebabkan  oleh  tanaman  padi yang setiap bulannya membutuhkan  tenaga kerja  daripada  tanaman  palawija  dan tanaman  tebu  yang  setiap  bulannya  tidak selalu  membutuhkan  tenaga  kerja.  Nilai kebutuhan  tenaga  kerja  dapat  dilihat  pada Tabel 10.
Wirosoedarmo, et al.
Tabel 10. Kebutuhan Tenaga Kerja
Sumber : Hasil Perhitungan, 2015
Usaha Tani Perhitungan analisis usahatani ini dimaksudkan  untuk  fungsi  tujuan  dari optimasi pola tanam yang digunakan untuk fungsi  sasaran  perhitungan.  Analisis  usaha tani dapat dilihat ada Tabel 11.
Tabel 11. Usaha tani
Komoditi Padi Jagung Tebu Rata-rata produksi (ton/ha) 7.3 6.8 70 Harga produk (Rp/ton) 3,800,000 3,000,000 520,000 Hasil produksi (Rp/ha) 27,740,000 20,400,000 36,400,000 Biaya produksi (Rp/ha) 11,208,000 9,051,500 12,710,000 Keuntungan (Rp/ha) 16,532,000 11,348,500 23,690,000
Sumber : Dinas Pertanian Kota Kediri, 2014
Berdasarkan Tabel 11 keuntungan pada masing-masing tanaman per hektar diperoleh  dari  pengurangan  hasil  produksi dengan  biaya  produksi,  sedangkan  hasil produksi  tersebut  diperoleh  dari  harga produksi  dikalikan  rata-rata  produksi. Keuntungan  terbesar  terjadi  pada  tanaman padi  yaitu  sebesar  16,532,000  dan  tanaman jagung  yaitu  sebesar  11,348,500  hal  ini merupakan  hasil  penanaman  selama  satu musim  saja,  tanaman  padi  dan  tanaman jagung  juga  merupakan  tanaman  musiman. Hasil keuntungan dari pola tanam X1 (padi- padi-padi)  yaitu  sebesar  Rp  42,100,000  per tahun,  keuntungan  dari  pola  tanam  X2 (padi-padi-palawija)  yaitu  sebesar  Rp 39,157,100  per  tahun,  keuntungan  dari  pola tanam  X3  (padi-palawija-palawija)  yaitu sebesar  Rp  36,205,300  per  tahun,  dan keuntungan dari pola tanam X4 (tebu) yaitu sebesar  Rp  23,690,000.  Hal  ini  disebabkan
karena  tanaman  tebu  merupakan  tanaman yang masa tanamnya selama satu tahun.

## Optimasi Pola Tanam
Optimasi pola tanam dilakukan dengan dua tahapan yaitu dengan program linier model matematis  dan  dengan  hasil  optimasi  dari bantuan  software  Quantity  Methods  for Windows  2.  Ada  3  unsur  penting  dalam penentuan  program  linear  yaitu  variabel putusan, fungsi tujuan, dan fungsi kendala. Hasil  optimasi  pola  tanam  dapat  dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil Optimasi Pola Tanam
Pola Tanam Luas Lahan Optimal (Ha) Keuntungan Maksimum (Rp) X1 114.0934 42,100,000 X2 6.9664 39,200,000 X3 0 36,200,000 X4 253.9402 23,700,000
Total Keuntungan  94,797,602.04 Sumber : Hasil Perhitungan, 2015
Berdasarkan  Tabel  12  dapat  diketahui bahwa  hasil  optimasi  tersebut  berbeda dengan  data  Rencana  Tata  Tanam  Global (RTTG)  yang  didapat  dari  UPT  PSDA Sungai  Puncu-Selodono-Kediri,  dimana keuntungan  yang  didapatkan  berdasarkan data tersebut sebesar 16,867,947,500, sedangkan keuntungan yang diperoleh dari hasil  optimasi  tersebut  sebesar  Rp 94,797,620.04  per  tahun.  Nilai  keuntungan RTTG dapat dilihat pada Tabel 12.
Berdasarkan  Tabel  12  dapat  diketahui bahwa keuntungan pada optimasi  memiliki keuntungan  lebih  kecil  dibandingkan dengan  data  RTTG,  hal  ini  disebabkan karena  pada  optimasi  yang  dilakukan  ada rekomendasi  untuk  menanam  tebu,  karena keuntungan   yang diperoleh sangat banyak dibandingkan dengan tanaman lainnya. Tabel 13 . Keuntungan RTTG 2014
Hujan Kemarau I Kemarau II Padi 367 367 0 734 16,532,000.00 12134488000 Palawija 0 0 367 367 11,348,500.00 4164899500 Tebu 8 8 8 24 23,690,000.00 568560000 375 375
375 Total Keuntungan 16867947500 Tanaman Total Luas lahan (Ha) Keuntungan (Rp) Jumlah (Rp)
Sumber : Hasil Perhitungan, 2015 Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari  hasil optimasi  yang  telah  dilakukan,  didapatkan
Musim Bulan Kebutuhan Tenaga Kerja (Hp) X1 X2 X3 X4 Hujan Nov 3.2 3.2 3.2 2.5 Des 3.5 3.5 3.5 2.5 Jan 2.5 2.5 2.5 0 Feb 2.9 2.9 2.9 0 Kemarau I Mar 3.2 3.2 3.7 0 Apr 3.5 3.5 1.5 0 Mei 2.5 2.5 2.5 0 Jun 2.9 2.9 2.6 0 Kemarau II Jul 3.2 3.7 3.7 1 Ags 3.5 1.5 1.5 0 Sep 2.5 2.5 2.5 0 Okt 2.9 2.6 2.6 5 Total 36.3 34.5  32.7 11
Wirosoedarmo, et al.
Jurnal Sumberdaya Alam dan Lingkungan
beberapa kesimpulan debit Andalan Daerah Irigasi  Mrican  Kiri  yang  dapat  digunakan untuk  keperluan  irigasi  sebesar  2.04  m 3 /dt hingga  4.94  m 3 /dt.  Debit  terendah  terjadi pada  bulan  Januari  periode  III  dan  debit terbesar terjadi pada bulan Juli periode I.
Kebutuhan  air  irigasi  terbesar  adalah pada  pola  tanam  X1  sebesar  0.0381 m 3 /dt/ha,  pada  pola  tanam  X2  dan  pola tanam  X3  sama  sebesar  0.0311  m 3 /dt/ha, dan  yang  terkecil  pada  pola  tanam  X4 sebesar  0.0158  m 3 /dt/ha,  sedangkan  untuk tenaga  kerja  yang  tersedia  pada  Daerah Irigasi  Mrican  Kiri  sebanyak  10,487  Hp  per bulan.  Kebutuhan  tenaga  kerja  dari  yang terbesar adalah pada pola tanam X1 sebesar 36.3  Hp,  pola  tanam  X2  sebesar  34.5  Hp, pola  tanam  X3  sebesar  32.7  Hp,  dan  pola tanam X4  sebesar 11 Hp.
Hasil  optimasi  dari  program  software Quantity Method for Windows 2 didapatkan  luas  lahan  pada  pola  tanam  X1 sebesar  114.0934  ha,  pada  pola  tanam  X2 sebesar  6.9664  ha,  pada  pola  tanam  X3 adalah nol, dan pada pola tanam X4 sebesar 253.9402  ha.Keuntungan  yang  didapatkan dari  hasil  optimasi  pada  luas  lahan  seluas 375 ha sebesar Rp 94,797,620.04,-.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Nganjuk. 2014. Kabupaten Nganjuk Dalam Angka
2014 .  Dilihat  pada  25  April  2015. http://nganjukkab.bps.go.id/. BAPPEDA  Kabupaten  Nganjuk.  2014. http://nganjukkab.go.id/web1/inde x.php/profil-nganjuk.
Dinas  Pekerjaan  Umum  UPT  Pengelolaan Sumberdaya  Air  Wilayah  Sungai Puncu-Selodono-Kediri.  2014. Data Baku  Sawah  Irigasi  Mrican  Kiri .  UPT PSDA: Kediri. Dinas  Pertanian  Kota  Kediri.  2014. Blanko Pencacatan  Analisis  Usaha  Tani .  Dinas Pertanian : Kediri.