Diterima untuk diterbitkan :  8 November 2005
PENDUGAAN DEFISIT AIR TANAMAN JARAK ( Ricinus communis L ) BERDASARKAN MODEL SIMULASI DINAMIKA AIR TANAH
(Prediction Water Deficit of Castor Oil ( Ricinus communis L ) with Dynamic Soil-Water Model Simulation)
Djufri, F. 1 , Yanto A 2 , Handoko 2 , Koesmaryon, Y. 2
1. BPTP Kalsel
2. Jurusan Geofisika dan Meteorologi FMIPA IPB Bogor

## ABSTRAK
Model  simulasi  dinamika  air  tanah  yang  menjelaskan  hubungan  antara  tanaman  dengan faktor-faktor lingkungan (cuaca dan tanah) dapat dikembangkan untuk digunakan sebagai alat bantu pengambilan  keputusan.  Penelitian  bertujuan  (1)  mempelajari  interaksi  unsur-unsur  cuaca,  tanah dan  tanaman  jarak  (2) menyusun model  simulasi  dinamika air tanah  dan  (3) memantau  defisit  air tanaman  jarak pada tingkat  irigasi air  yang  berbeda.  Penelitian  terdiri  dari  penyusunan model  dan percobaan  lapang.  Penyusunan  model  menggunakan  data  lapang  yang  digunakan  sebagai  dasar penyusunan  hubungan  kuantitatif  yang  meliputi  penurunan  parameter,  kalibrasi  serta  validasi model.  Penelitian  dilaksanakan  di  Kebun  Percobaan  Balai  Penelitian  Padi  Sukamandi,  disusun dalam  rancangan  petak  terpisah  dengan  tiga  ulangan.  Dua  varietas  jarak  sebagai  petak  utama masing-masing  (1)  ASB  81  dan  (2)  ASB  60.  Sebagai  anak  petak  tiga  taraf  pemberian  air  irigasi yaitu  (1)  tanpa  pemberian  air  irigasi,  (2)  ½  ETp,  dan  (3)  1  ETp.  Data  yang  dikumpulkan  pada percobaan lapang meliputi peubah tanaman dan tanah. Hasil uji t berpasangan  menunjukkan bahwa tidak  terdapat perbedaan yang nyata (P<0.05) kadar air tanah antara observasi dan keluaran model. Model simulasi dinamika air tanah yang disusun secara umum dapat mensimulasi dan memprediksi dinamika  kadar  air  tanah  sesuai  hasil  observasi  lapang  selama  pertumbuhan  tanaman.    Model dinamika air tanah yang disusun dapat digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan dalam pengelolaan tanaman jarak di Indonesia.
Kata Kunci: Model dinamis, neraca air, tanaman jarak.

## ABSTRACT
Construction dynamic model soil – water  that describes relationships between crop growth and  development    and  environmental  factors  (weather  and  soil)  can  be  further  developed  to  be employed  as  a  decision  support  tool  .   The  objectives  of  the  research :  (1)  to  know  interaction  of factor weather , soil,  castor oil crop, (2) construction dynamic model soil – water , (3)  monitoring water  deficit  factor  at  level  of  water  irrigation.  The  research  consisted  field  observation  and construction model.  The  experimental results  were  used  to  determine  quantitative  relationships  to obtain  model  parameters,  calibration,  and  validation.    This  research  was  conducted  in  field experimental  station  of  Balitpa  Sukamandi,  and  it  was  arranged  in  split  plot  design  with  three replications.  Two variety of castor oil as main plot design were : (1) ASB 81, (2) ASB 60. Three levels  of  water irrigation as sub plot design were : (1) No water irrigation, (2) ½ ETp, (3) 1 ETp.
Field  measurements  included  weather  variables,  soil,  and  crop.    The  t-test  does  not  indicate significant  difference  between  observed  and  predicted  soil  water  content.  The  model  is  valid  and reasonably  well  for  predicting   soil  water  content   as  long as  castor  growth . The  dynamic  model soil-water can be employed as a decision support tool in the management of castor oil plantations in Indonesia.
Keyword: Dynamic model, castor oil, water balance .

## PENDAHULUAN
Ketersediaan air merupakan salah satu faktor pembatas yang menentukan jenis dan sebaran tanaman  serta  periode  masa  tanam.  Setiap  jenis  tanaman  dan  sistem  usahatani  membutuhkan  air yang bervariasi tergantung sifat genetis dan faktor lingkungan. Fase vegetatif tanaman jarak relatif lebih  sensitif  terhadap  defisit  air  (  Doorenbos  dan  Pruitt,  1975).  Ketersediaan  air  tanah  akan menentukan status air tanaman dan penting dalam proses absorbsi CO 2 (Chang, 1968; Jansen, 1991; Grant et al ., 1993). Analisis neraca air dapat digunakan untuk mengevaluasi dinamika air tanah dan penggunaan  air  oleh  tanaman  secara  kuantitatif  (Lascano,  1991;  Brisson  et  al.,  1992;  Lascano, 2000),  memantau  cekaman  air  pada  tanaman  (Doraiswamy  et  al.,  1982)  dan  mengevaluasi penerapan sistem pertanian irigasi pada kondisi iklim tertentu (Binh et al., 1994).
Teknologi  pemodelan  telah  banyak  membantu  menjelaskan  dan  menggambarkan  proses yang terjadi dalam pertumbuhan dan perkembangan tanaman serta dinamika kadar air tanah.  Grant et  al  .,  (1997)  mengemukakan  bahwa  pemodelan  yang  dilakukan  tidak  hanya  memprediksi  gejala sistem,  tetapi  juga  bertujuan  untuk  meningkatkan  pengertian  terhadap  fenomena  yang  diamati. Selain  itu  juga  dapat  dimanfaatkan  untuk  memprediksi  potensi  hasil  tanaman,  prediksi  kadar  air tanah, dan penentuan waktu tanam optimum pada suatu daerah/wilayah.  Khusus  model neraca air, hasil  pendugaannya  sudah  mempunyai  tingkat  ketelitian  yang  tinggi.  Sehubungan  dengan  hal tersebut untuk memantau defisit air tanaman dalam kaitannya dengan penggunaan air oleh tanaman jarak, maka diperlukan model simulasi dinamika air tanah berdasarkan konsep neraca air.
Penelitian bertujuan (1) mempelajari interaksi unsur-unsur cuaca, tanah dan tanaman jarak (2) menyusun model simulasi dinamika air tanah dan (3) memantau defisit air tanaman jarak pada tingkat irigasi air yang berbeda.

## BAHAN DAN METODE

## Waktu dan Tempat
Percobaan  lapang  dilaksanakan  di  Kebun  Percobaan  Balai  Penelitian  Tanaman  Padi Sukamandi selama  bulan Juli 2002 – Januari 2003.  Pemodelan dan analisis data dilaksanakan  di Laboratorium  komputer IC-SEA     BIOTROP Bogor (Januari 2002 – November 2004).

## Bahan dan Alat
Bahan  dan  peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  (1) counter (2) meteran (3) jangka sorong (4) cat dan kuas (5) solarimeter (6) neutron probe meter (7) timbangan
(8)  pipa  paralon  (9) ring  sample (10)  seng  (11)  bor  tanah  (12) automatic  weather  station (13) komputer (14) traktor (15) gunting dan pisau (16) pupuk Urea, TSP dan KCl (17) kantong sample
(18) bahan kimia  (19) steam flow meter dan through flow meter (20) software visual basic 6.

## Metode Penelitian
Penelitian  meliputi percobaan lapang dan penyusunan model.  Data hasil percobaan lapang digunakan  sebagai  dasar  penyusunan  hubungan  kuantitatif  yang  meliputi  penurunan  parameter, kalibrasi dan validasi model.

## Percobaan Lapang
Penelitian  menggunakan    rancangan  petak  terpisah  (RPT)    dengan  ulangan  tiga  kali. Perlakuan yang digunakan adalah : Petak utama :  Varietas Jarak
Anak petak :    Pemberian Air Irigasi V1 = Asembagus (ASB) 81 A0 = Tanpa pemberian air V2 = Asembagus (ASB) 60 A1 = Irigasi air ½ ETP A2 = Irigasi air 1 ETP
Jumlah air yang diirigasikan setiap plot percobaan:
1. ½ Etp = ( 0.5 x 0.75 x Σ Eo 3 x 30) liter
2. 1 Etp  = (0.75 x Σ Eo 3 x 30) liter Σ Eo 3 : jumlah evaporasi panci selama 3 hari

## Peubah yang diamati:
Indek  stres  air  tanaman  (CWSI)  :  Kuantifikasi  tingkat  stres  air  tanaman  dapat  dilakukan  dengan mengukur  besar  dan  periode  defisit  antara  evapotranspirasi    potensial  dan  aktual  (Doraiswamy, 1982; Jones, 1992; Hiller & Clark, 1971, Kumar at al ., 1996).
Pertumbuhan tanaman yang diamati adalah tinggi tanaman, diameter batang, panjang dan lebar daun,  produksi  tanaman,  biomassa  daun,  batang,  dan  akar,  serta  indeks  luas  daun  (ILD),  fase perkembangan  mulai  dari  tanam  sampai  panen.  Pengamatan  fenologi  dilakukan  setiap  hari  untuk mengamati  fase-fase  perkembangan  tanaman.  Pengamatan  pertumbuhan  dilakukan  setiap  tiga minggu dengan mengambil  dua contoh tanaman pada setiap plot perlakuan ( destructive sampling ). Tanah:  Analisa tanah awal meliputi pengambilan contoh tanah 100 g untuk menghitung     kadar air tanah secara gravimetrik setiap minggu. Kadar air tanah diukur pada kedalaman 0 – 25 cm, 25 – 50 cm, 50 - 75 cm dan 75 - 100 cm.  Unsur cuaca yang diamati adalah curah hujan, kecepatan angin, lama  penyinaran,  kelembaban  udara,  dan  suhu  udara.     Pengamatan   unsur-unsur  cuaca  dilakukan setiap hari.

## Penyusunan Model
Struktur Model
Secara  garis  besar,  model  simulasi  dinamika  air  tanah  merupakan  bagian  dari  model simulasi  tanaman  jarak  yang  terdiri atas  (1)  submodel  tanaman  (perkembangan   dan  pertumbuhan tanaman) dan submodel neraca air ( Fadjry et al , 2004). mengikuti persamaan (Steel dan Torrie, 1981).

## ETp
ETa ETp CWSI  
Gambar 1. Diagram Forrester model neraca air
Model  dinamika  air  tanah  (neraca  air)  mensimulasi  gerakan  air  mulai  dari  curah  hujan jatuh  ke  atas  tajuk  tanaman,  diintersepsi  tajuk  tersebut  serta  jatuh  ke  atas  permukaan  tanah kemudian  terinfiltrasi  ke  dalam lapisan tanah,  terjadi  perkolasi,  penguapan  pada  permukaan tanah sampai  pada  transpirasi  tanaman.  Selanjutnya    akan  dapat  diprediksi  berapa  kandungan  air  tanah yang  mendukung  pertumbuhan  tanaman.    Penghitungan  neraca  air  dilakukan  pada  empat  lapisan tanah yaitu lapisan1 (0-25 cm), lapisan 2 (25-50 cm), lapisan 3 (50-75 cm) dan lapisan 4 (75-100 cm).    Submodel  ini  menggunakan  faktor  cuaca  dan  tanah  sebagai  faktor  pembatas  untuk menghitung ketersediaan air tanaman jarak.
Peubah  masukan  ( input  variables )  yang  digunakan  dalam  model  simulasi  adalah  peubah cuaca,  tanaman,  tanah  dan  keadaan  awal  ( initial  variables ).  Model  yang  disusun  mempunyai resolusi  harian  sehingga  diperlukan  unsur-unsur  cuaca  harian  sebagai  masukan yang  terdiri  atas radiasi  surya  (MJ/hari),  suhu  udara  ( o C),  kelembaban  udara  (%),  kecepatan  angin  (m/detik)  dan curah  hujan  (mm/hari).    Selain  itu  peubah  tanaman  dan  tanah  yang  diinisialisasi  yaitu  kebutuhan benih jarak per ha (berat biji jarak) dan kadar air tanah pada berbagai kedalaman tanah.

## Analisis Statistik
Pengujian  secara  statistik  hasil  percobaan  lapang  menggunakan  analisis  sidik  ragam (Anova),  sedangkan  uji  antar  perlakuan  menggunakan  Uji  Duncan.  Pengujian  model  dilakukan dengan  membandingkan  hasil  keluaran  model  dengan  data  pengamatan  lapang.    Pengujian
dilakukan  degan  dua  cara,  yaitu  secara kualitatif  menggunakan metode  grafik  (fitting  dan  uji 1:1) serta uji statistik (uji t berpasangan, uji ketepatan model dan analisis regresi). Uji t berpasangan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Percobaan Lapang
Kadar  air   tanah   setiap kedalaman   daerah   Sukamandi   disajikan    pada Gambar 2. Perlakuan   air     dimulai    setelah   tanaman    berumur    42  HST (19 Agustus). Hasil pengamatan menunjukkan  pemberian  air  berpengaruh  nyata  terhadap  kadar  air  tanah  pada  lapisan  permukaan tanah (0-25 cm). Pada lapisan 0-25 cm perlakuan A0 (tanpa pemberian air) kadar air tanah selalu dibawah  titik  layu  permanen  selama  pengamatan  sedangkan  pada  perlakuan  A1  dan  A2  kadar air tanah  relatif  lebih  tinggi  dari  titik  layu  permanennya.  Pada  kondisi  ini,  air  lebih  tersedia  pada perlakuan  A1  dan  A2.      Pada  perlakuan  A0, air  tanah  selalu  berada  dalam  keadaan  defisit  karena tidak  ada  penambahan  air  dari  luar.  Keadaan  tersebut  ditambah  dengan  proses  evaporasi  dan transpirasi  tanaman  yang  tinggi  selalu mengurangi  air tanah  yang  ada.  Tanaman  akan  mengalami defisit air ketika nilai kandungan air tanahnya menurun melewati nilai ambang batasnya (Allen et al .,1998). Kadar air tanah pada perlakuan A2 lebih tinggi dibandingkan perlakuan A1 karena jumlah air irigasi yang lebih besar
Profil kadar air tanah (KAT) pada saat sehari setelah pemberian air (Gambar 3). Hasil pengamatan  menunjukkan  pemberian  air  tetap  mempertahankan    KAT  pada  kisaran  air  yang tersedia bagi tanaman di lapisan permukaan. KAT pada lapisan yang lebih dalam, relatif lebih besar  dengan  bertambahnya  kedalaman.  Pengamatan  1  September  (55  HST)  yang  disajikan pada  Gambar  3  menunjukkan  air  tidak  tersedia  pada  lapisan  0-25  cm  pada  perlakuan  A0. Tanaman pada perlakuan A0 memanfaatkan cadangan air pada lapisan di bawahnya yang lebih tersedia,  sedangkan  pada  perlakuan  A1  dan  A2,  air  lebih  tersedia  pada  semua  kedalaman. Semakin  bertambah  umur  tanaman,  kebutuhan  air  tanaman  juga  semakin  meningkat. Pengamatan  29  Oktober  (113  HST)  menujukkan  bahwa  KAT  semua  kedalaman  mengalami penurunan pada semua perlakuan ( A0, A1 dan A2).
Gambar 2. Kadar air tanah pada setiap kedalaman daerah Sukamandi KL ( __ )  danTLP (----) 30 50 70 90 110 9-Jul 8-Aug 7-Sep 7-Oct 6-Nov K A T ( m m ) 0 -2 5 c m A0 A1 A2 30 50 70 90 110 9-Jul 8-Aug 7-Sep 7-Oct 6-Nov K A T (m m )
5 0- 7 5 c m A0 A1 A2 30 50 70 90 110 9-Jul 8-Aug 7-Sep 7-Oct 6-Nov K A T ( m m ) 7 5 -1 0 0 c m A0 A1 A2 30 50 70 90 110 9-Jul 8-Aug 7-Sep 7-Oct 6-Nov K A T ( m m ) 2 5 -5 0 c m A0 A1 A2
Gambar 3. Profil kadar air tanah sehari setelah aplikasi air irigasi   di  daerah Sukamandi.
Nilai  indeks  stres  tanaman  (CWSI)  berkisar  antara  0  dan  1  seperti  ditunjukkan  pada Gambar  4.  Semakin  mendekati  1  artinya  semakin  sedikit    ETp  yang  dapat  dikompensasi  dari  air tanah yang tersedia dengan proses evaporasi  dan transpirasi. Gambar 5 menunjukkan nilai indeks stres air  pada perlakuan A0 lebih tinggi dibandingkan perlakuan A1 dan A2 sampai panen pertama. Rata-rata nilai CWSI perlakuan A0 sebesar  0.8. Hiller & Clark (1971)  dalam Papaioannou et al., (1998) menyatakan bahwa terjadi hari stres jika CWSI  0.7.
Gambar 4. Nilai indeks stres air tanaman setelah perlakuan air diberikan
Indeks  luas  daun  merupakan  salah  satu  indikator  pertumbuhan  tanaman  yang  cukup  peka terhadap defisit air. Hasil pengamatan menunjukkan perlakuan air berpengaruh nyata terhadap ILD, sedangkan  antara  varietas  ASB  81  dan  ASB  60  tidak  berpengaruh    nyata  (Gambar  5).  ILD maksimum terjadi pada saat  tanaman berumur 79 hari (pengamatan ke-2). Hal ini disebabkan pada periode  tersebut  pertumbuhan  vegetatif  tanaman  (pembentukan  daun)  maksimum  dan  awal  fase generatif tanaman. Setelah fase ini ILD terus mengalami penurunan. Hal tersebut dipengaruhi oleh
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 40 50 60 70 80 90 100 110 120 HST C W S I A0 A1 A2 1 September 0 20 40 60 80 100 30 50 70 90 110 KAT (mm) K e d al a m a n t a na h ( cm ) A2 A0 A1 29 oktober 0 20 40 60 80 100 30 50 70 90 110 KAT (mm) K e d a la m a n ta n a h (cm ) A2 A0 A1
daun-daun  yang  mulai  berguguran  terutama  daun-daun  yang  sudah  tua,  selain  itu  alokasi asimilat hasil fotosintesis yang ke daun terus berkurang dan terjadi peningkatan alokasi asimilat untuk organ generatif sampai mengalami pematangan secara fisiologis.
Gambar 5.  Indeks luas daun menurut umur (HST) pada perlakuan air. Varietas ASB 81(kiri) dan ASB 60 (atas). Garis  vertikal menunjukkan 2 x simpangan baku.
Gambar  6    menunjukkan    bahwa  dengan  semakin  besar  radiasi  yang  dintersepsi  oleh tanaman  akan  meningkatkan  produksi  biomassa  tanaman  (biomassa  total).  Tanaman  jarak  pada perlakuan A0 mengalami  defisit air lebih besar dibandingkan perlakuan A1  dan A2. Demikian pula perlakuan A1 relatif lebih defisit dibandingkan dengan   perlakuan A2.  Tanaman yang mengalami defisit air, menghasilkan asimilat dari fotosintesis lebih sedikit dibanding pada kondisi air tersedia. Kumar et al., (1996), mengemukakan bahwa efesiensi penggunaan radiasi surya semakin menurun dengan meningkatnya CWSI. Korelasi  yang cukup bagus ditunjukkan sebelum fase inisiasi bunga (fase  vegetatif).  Biomassa  daun  yang  terbentuk    akan  berkurang  dan    ukuran  daunnya  juga  akan lebih  kecil.      Representasi  dari  variabel  ini    ditunjukkan  oleh  nilai  LAI.  Indeks  luas  daun  dalam pertumbuhan  tanaman  akan  menentukan  radiasi  surya  yang  diintersep  dan  jumlah  air  yang ditranspirasikan daun.
Gambar 6.   Hubungan Qint (kiri) dan ETA (kanan) dengan produksi biomassa total

## Validasi Model
Validasi  model  dilakukan  untuk  menentukan  apakah  sebuah  model  dapat  bekerja  secara optimal  dan akurat terhadap data bebas  yang digunakan untuk menduga proses pertumbuhan dan
0 0.5 1 1.5 2 2.5 0 25 50 75 100 125 150 HST IL D A s b .8 1 A1 A2 A0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 0 25 50 75 100 125 150 HST IL D A s b .6 0 A0 A1 A2 y = 8.9776x R 2 = 0.96 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 0 60 120 180 240 300 360 420 Qint (MJ/m2) B io m a s s a t o ta l (K g /H a ) y = 7.7472x R 2 = 0.7428 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 ETA (mm)
Djufri, et al
hasil tanaman. Pengujian dilakukan dengan membandingkan antara peubah-peubah keluaran  model dengan   hasil  pengamatan  atau   pengukuran lapang (Hoover and Perry, 1989).
Tampilan form model neraca air tanaman (Gambar 7)  memperlihatkan bahwa model dapat mensimulasi kadar air tanah sepanjang pertumbuhan tanaman jarak. Hasil keluaran model simulasi dinamika  air  tanah  terdiri  dari  evapotranspirasi  potensial,  evapotranspirasi  aktual,  transpirasi maksimum, transpirasi aktual, evaporasi maksimum, evaporasi aktual, total evapotranspirasi aktual, indeks stres air tanaman, dan kadar air tanah pada dua kedalaman, yaitu 0-25 cm dan 0 -100 cm.
Gambar 7.  Tampilan model simulasi dinamika air tanah tanaman  jarak
Data  percobaan  lapang  yang  digunakan  untuk  membangun  model  merupakan  data  hasil percobaan perlakuan A2 (1ETp), A0 (tanpa  pemberian  air)  dan  perlakuan A1 ( ½  ETp).  Gambar 8  menyajikan  secara  grafis  hasil  prediksi  model  dengan  hasil  pengamatan  lapang  kadar  air  tanah selama pertumbuhan tanaman jarak. Hasil uji t berpasangan (Tabel 1) menunjukkan bahwa terdapat perbedaan  kadar  air  tanah  yang  nyata  (P<0.05)    antara  dugaan  model  dengan  pengamatan  lapang pada kedalaman 0  - 25 cm perlakuan A0.  Model kurang mampu mensimulasi dinamika kadar air tanah pada kedalaman 0-25 cm untuk perlakuan A0, sedangkan pada kedalaman 0-100 cm  model mampu  menduga  kadar  air  tanah  dengan  baik.  Hal  ini  ditunjukkan    oleh  nilai  uji  t  berpasangan (P>0.05) yang tidak berbeda nyata antara keluaran model dengan hasil pengamatan.
Tabel  1.  Hasil  pengujian  uji  t  berpasangan  antara  model  dan  observasi  kadar  air  tanah  pada kedalaman 0-25 cm dan 0-100 cm
Perlakuan Rata-rata T-hitung T 5% Keterangan Kedalaman 0-25 cm A0 2.83 mm 3.04 2.15 Nyata A1 3.65 mm 1.01 2.15 Tidak nyata A2 3.31 mm 2.00 2.15 Tidak nyata Kedalaman 0-100 cm A0 9.28 mm 1.14 2.15 Tidak nyata A1 9.71 mm 0.20 2.15 Tidak nyata A2 9.36 mm 0.78 2.15 Tidak nyata
Gambar  8.    Validasi model   kadar air tanah  pada kedalaman  0 – 25 cm dan 0 – 100 cm  (kiri). Perbandingan antara model dan observasi terhadap garis 1:1  (kanan)
Keluaran hasil simulasi model (tampilan model) tanaman jarak dapat dilihat  pada Gambar 8  –  10  yang  menunjukkan  bahwa  secara  umum  model  yang  telah  disusun  dapat  memprediksi peubah-peubah  yang  diamati  (fase  perkembangan tanaman,  indeks  luas  daun  dan  kadar air tanah) sesuai pengamatan lapang di daerah Sukamandi.
Gambar  9.  Perbandingan antara model dan observasi periode fase  perkembangan tanaman (kiri). Perbandingan antara model dan  observasi terhadap  garis 1:1 (kanan)
0 10 20 30 40 50 60 S uk a m a nd i Obs Model Obs 8 59 8
52 Model 9 58 8 51 Fase1 Fase2 Fase3 Fase4 0 15 30 45 60 0 15 30 45 60 model (hari) ob s e r v a s i (ha r i) garis 1:1
Gambar 10. Perbandingan ILD antara model  dan  observasi  (kiri).  Garis  vertikal menunjukkan 2 x  simpangan  baku.    Perbandingan  antara  model    dan  observasi  terhadap    garis  1:1 (kanan). Garis putus-putus adalah α = 0.05

## KESIMPULAN
Model  simulasi dinamika air tanah yang disusun mampu memprediksi  fluktuasi kadar air tanah  pada  perlakuan  tanpa  irigasi  (A0),    irigasi  ½  ETp  (A1)  dan  irigasi  1  ETp  (A2),  terutama kedalaman  0  –  100  cm.  Model  tidak  dapat  mensimulasi  dengan  baik  perlakuan  tanpa  irigasi  atau keadaan tanaman yang stres air berat pada  kedalaman 0-25 cm.
Nilai  CWSI  pada  perlakuan  tanpa  irigasi  rata  –  rata  setelah  aplikasi  air  sampai  panen pertama sebesar 0.8 atau setiap hari kebutuhan air potensialnya hanya mampu terpenuhi 20 %. Pada perlakuan  irigasi  ½  ETp,  CWSI-nya  relatif    lebih  besar  dibandingkan  perlakuan  irigasi  1  ETp terutama  10  hari  pertama  setelah  perlakuan.  Pemberian  air  irigasi  meningkatkan  pertumbuhan (tinggi tanaman dan diameter batang, indeks luas daun, biomassa tanaman, produksi biji dan kadar minyak tanaman jarak.
0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 HST I L D O b s A 0 Model Obs V1 Obs V2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 ILD Model I L D O b s A 0 Obs V1 Obs V2 0.00 0.40 0.80 1.20 1.60 2.00 0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 HST I L D O b s A 1 Model Obs V1 Obs V2 0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 ILD Model I L D O b s A 1 Obs V1 Obs V2 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 HST I L D O b s A 2 Model Obs V1 Obs V2 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 ILD Model I L D O b s A 2 Obs V1 Obs V2

## DAFTAR  PUSTAKA
Allen,  R.G.,  L.S.  Pereira,  D.  Raes,  and  M.  Smith.  1998.  Crop  Evapotranspiration: Guidelines  for computing crop water requirements . FAO Irrigation and Drainage Paper 56. Rome, Italy.
300 hlm.
Baldocchi,  D.O.,  S.B.  Verma,  N.J.  Rosenberg.  1985.  Water  use  eficiency  in  a  soybean  field  : Influence of plant water stres. NAES (7512) : 53 - 66.
Binh,  N.D.,  V.V.N.  Murty,  and  D.X.  Hoan.  1994.  Evaluation  of  the  possibility  for  rainfed agriculture using a soil moisture simulation model. Agric. Water. Manage 26 : 187-199.
Brisson,  N.,  S.  Bernard,  and  B.  Patrick.  1992.  Agrometeorological  soil  water  balance  for  crop simulation models. Agric. For. Meteorol 59: 267-287.
Chang, J. H.  1968. Climate and Agriculture .  An Ecology Survey. Chicago : Aldine Publ. Co.
Doraiswamy, D. C., and D.R. Thomson. 1982. A crop moisture stress index for large areas and its aplication in the prediction of spring wheat phenology. Agric. Meteorol 27: 1-15.
Fadjry D,  Handoko, J.S. Baharsjah, Koesmaryono Y dan Goenadi, D.H. 2004. Penyusunan model simulasi tanaman Jarak ( Ricinus communis L.).  Jurnal Agromet Indonesia 18: 1-10.
Grant,  R.F.,  Rochette,  P.,  Desjardins,  R.  L..  1993.  Energy  exchange  and  water  use  efficiency  of field crops: Validation of a Simulation Model. Agron. J., 85:916 – 928
Grant,  W.E.,  E.K.  Pedersen,  and  S.L.  Martin.  1997. Ecology  and  Natural  Resource  Management . New York : John Wiley and Song.
Handoko, I dan I. Las. 1997.  Metodologi Pendekatan Strategis dan Taktis untuk Pendugaan Serta Penanggulangan Kekeringan Tanaman. Di dalam : Baharsjah, et al., editor. Sumber Daya Air  dan  Iklim  dalam  Mewujudkan  Pertanian  Efisien .  Jakarta:  Kerjasama  Departemen Pertanian  dengan  Perhimpunan  Meteorologi  Pertanian  Indonesia  (PERHIMPI).  hlm  73  - 86.
Hoover,  S.V  and  R.F.  Perry.  1989. Simulation ( A  Problem  Solving  Approach ).  USA  :  Addison- Wesley Publishing Company Inc. 400 hlm.
Jensen, H.E. 1991. Plant water relationships and evapotranspiration. IAHS Publ 204 : 295 – 307.
Jones,  H.G.  1992. Plant  and  Microclimate  (A  quantitative  approach  to  environmental  plant physiology ) . Ed ke-2. Cambridge University Press. 428 hlm.
Kaul, A.K, and M.L. Das. 1986. Oilseeds in Bangladesh. Bangladesh – Canada Agriculture Sector Team. Ministry of Agriculture Government of the Peoples Republic of Bangladesh. Dhaka. 133 hlm.
Koutroubas,  S.D,  D.K.  Papakosta  and  A.  Doitsinis.  2000.  Water  requirements  for  castor  oil  crop ( Ricinus communis L.)  in a Mediaterranean climate. J. Agron. and Crop Science 184: 33 - 41.
Kumar,  P.V., et  al .  1996.  Radiation  and  water  use  effeciencies  of  rainfed  castorbeans    ( Ricinus communis L ) in relation to different weather parameters. Agric.For. Meteorol 81 : 241 - 253.
Lascano, R.J. 1991. Review of models for predicting soil water balance. IAHS Publ 199: 443-458.
Lascano, R.J. 2000. A general system to measure and calculate daily crop water use. J. Agron 92: 821-832.
Laureti, D. And G. Marras. 1995. Irrigation of castor ( Ricinus communis L ) in Italy. Eur.J. Agron 4: 229 -235.
Papaioannou, G.C., A.G. Madi., and P.G. Kerkides. 1998. Drought Stress Indices Estimation over Greece. Di dalam :  Nicolas R, Dale Zios . Proceedings of the International Symposium on Applied  Agrometeorology and Agroclimatology ;  Greece    24  –  26,  April  1996.  European Communities. hlm 495 -500.
Steel, R.G.P and J.H. Torie. 1981. Introduction to Statistics. New York : Mc Graw Hill. 382 hlm.
Tarigans,  D.D.,  Sopandie,  dan  D.,  Ruspendi.  1994.  Pengaruh    tingkat  kadar  air  tanah  dan  dosis pupuk  NPK  terhadap  pertumbuhan  dan  produksi  minyak  jarak  ( Ricinus  communis L.). Media Komunikasi Penelitian dan Pengembangan Tanaman Industri 12 : 43 - 50.