## Pengaruh El Niño dan La Nina terhadap Fluktuasi Produksi Padi di Provinsi Banten
The Impact of El Niño and La Nina on Fluctuation of Rice Production in Banten Province

## Tian Mulyaqin
*
Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Provinsi Banten
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 30 Oktober 2019 Received in revised from 8 April 2020 Accepted 23 April 2020
doi: 10.29244/j.agromet.34.1.34-41

## Keywords:
Climate Change
Rice El Niño
La Nina Oceanic Niño Index A B S T R A C T
Rice production in Indonesia is facing serious problem, in which the production is fluctuated causing the unstability in the food supply. One factor influencing the rice productions is climate extreme. Here, we analysed rice production in Banten Province for 2002-2015.  The objective of this reasearh was to analyse the effect of climate variability on the fluctuation of rice production in Banten. We relied on data from BPS Banten, which provided timeseries of rice production for 2002-2015. We used four  statistical  approaches  namely  linear,  quadratic,  exponential,  and  moving average  models  to  detect  trend  in  rice  production.  Our  results  showed  that  Rice Production fluctuated every year indicating an increased trend for the observartion period. Based on the trend analysis, the growth rate for rice production was 1,66 % per year. Climate extreme has affected on rice production, with El Niño resulted in the  decreasing  on  rice  production,  whereas  La  Nina  caused  an  increased  of  rice production.  Further,  to  adapt  climate  extreme  events,  the  government  needs  to encourage farmers to join the Rice Farming Insurance (AUTP) program to protect rice farming from economic losses due to the climate extreme impacts.

## PENDAHULUAN
Beras  merupakan  makanan  pokok  mayoritas penduduk  Indonesia.  Konsumsi  beras  per  kapita  per tahun  pada  tahun  2015  cukup  tinggi  yaitu  sebesar 98,05 kg/kapita/tahun dan diprediksi akan mengalami peningkatan  pada  tahun  2016  menjadi  sebesar  98,41 kg/kapita/tahun  (Ministry  of  Agriculture  of  Indonesia, 2016). Kebutuhan dan permintaan beras akan mening- kat  seiring  dengan  pertumbuhan  jumlah  penduduk. Pemerintah  telah  melakukan  berbagai  upaya  untuk meningkatkan produksi padi. Provinsi Banten sebagai salah  satu  produsen  padi  di  Indonesia  harus  mampu memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap peningkatan produksi padi.
Fluktuasi produksi padi yang tidak stabil meru- pakan  salah  satu  masalah  dalam  menjaga  kestabilan stok  pangan.  Masalah  yang  tidak  dapat  dihindarkan dalam  produksi  padi  yaitu  terdapat  pengaruh  iklim seperti fenomena El Niño dan La Nina. Kejadian El Niño merupakan  fenomena  iklim  yang  diikuti  dengan
* Corresponding author: tianmulyaqin@pertanian.go.id
penurunan curah hujan dan peningkatan  suhu udara, sedangkan  kejadian  La  Nina  memicu  kenaikan  curah hujan di atas normal (Supari et al., 2018).
Fenomena  alam  El  Niño  dan  La  Nina  ini mengakibatkan fluktuasi produksi padi. Kejadian iklim ekstrem  akibat  El  Niño  yang  digambarkan  dengan keadaan  kekeringan  mempunyai  pengaruh  yang signifikan pada tingkat kepercayaan 5% (Hidayati and Suryanto,  2015).  Lahan  yang  teridentifikasi  sebagai lahan rawan  kekeringan berpotensi menurunkan pro- duksi  pertanian.  Peristiwa  El  Niño  tahun  2011  telah menyebabkan  penurunan  produksi  padi  dan  jagung (Utami et al., 2011), dimana penurunan produksi jagung lebih besar dari produksi padi. Berbeda dengan El Niño, kejadian  La  Nina  memberikan  efek  yang  berbeda, dimana terjadi kenaikan produksi pada padi, sebaliknya penurunan produksi pada jagung (Utami et al., 2011).
Dampak iklim ekstrem terhadap produksi padi di Provinsi  Banten  perlu  dianalisis  menurut  deret  waktu ( time series ), sehingga pemerintah memiliki kebijakan antisipatif  ke  depan  dalam  menjaga  kestabilan  stok
pangan  di  Banten.  Kajian  ini  bertujuan  untuk  meng- analisis dampak iklim ekstrem terhadap produksi padi dari  tahun  2002-2015  di  Provinsi  Banten  meng- gunakan  analisis  tren.  Analisis  tren  untuk  data time series merupakan  metode  analisis  yang  digunakan untuk  mengamati  kecenderungan  data  secara  me- nyeluruh dalam waktu yang cukup panjang (Ay and Kisi, 2015; Mahajan and Dodamani, 2015). Analisis tren ini telah dimanfaatkan dalam penelitian sebelumnya untuk meramalkan  toleransi  komoditas  pangan  terhadap perubahan iklim (Raodah and Baliadi, 2018), produksi tanaman  pangan  (Bangun,  2016;  Santoso,  2016),  dan perkembangbiakan sapi potong (Bernardes et al., 2015).

## BAHAN DAN METODE

## Lokasi Kajian
Penelitian ini menggunakan data sekunder dari Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Banten,  data  produksi padi, dan data iklim ekstrem (El Niño dan La Nina) pada tahun 2002-2015.

## Metode Tren Deret Waktu Satu Ragam
Data deret waktu ( time series ) tersebut dianalisis menggunakan  analisis  tren.  Kajian  ini  menggunakan empat model analisis tren yang termasuk dalam model deret waktu satu ragam yaitu: (i) kuadrat terkecil ( least square ) pola linear, (ii) kuadratik ( quadratic ), (iii) ekspo- nensial, dan (iv) rataan bergerak ( moving average ). Tiap model dievaluasi dengan metrik statistik berupa mean square  deviation (MSD), mean  absolute  percentage error (MAPE),  dan  koefisien  determinasi  (R 2 )  dari masing-masing model.
Model  analisis  tren  untuk  menduga  dampak variabilitas  iklim  terhadap  produksi  padi  pada  tahun tertentu  merupakan  model  yang  termasuk  dalam model deret waktu satu ragam yakni least square pola linear, quadratic , exponential ,  dan moving average (Prema  and  Rao,  2015;  Rahman  and  Lateh,  2017; Santoso, 2016). Bentuk umum dari persamaan statistik untuk  model-model  tersebut  ditunjukkan  oleh Persamaan (1-6).
a. Linear
Ýt= a + b(T) + ε t; (1)
dimana Ýt adalah nilai peramalan pada tahun ke- t, sedangkan T adalah jumlah tahun.
b. Quadratic
Ýt= a + b 1 (T) + b 2 (T) 2 + ε t; (2)
dimana Ýt adalah nilai peramalan pada tahun ke- t;  a,  b 1 ,  dan  b 2 merupakan  konstanta;  T  adalah jumlah tahun.
c. Exponential
Ýt= a + e b.T (3) dimana e adalah bilangan natural, Persamaan (3) ditransformasi menjadi Persamaan (4). ln(Ýt) = ln (a) + b(T) (4)

## d. Moving average
Metode  ini  diperoleh  melalui  penjumlahan  dan pencarian  nilai  rata-rata  dari  sejumlah  periode tertentu, setiap kali menghilangkan nilai terlama dan menambah nilai baru.
Moving average ordo 2/MA(2):
Ýt = (Yt−1+ Yt−2 ) 2 (5)
Moving average ordo 3/MA(3):
Ýt = (Yt−1+ Yt−2+ Yt−3  ) 3 (6)
Pemilihan  model  terbaik  dilakukan  dengan membandingkan nilai error dari masing-masing model. Kriteria  yang  digunakan  untuk  memilih  model  dapat menggunakan mean square deviation (MSD) dan mean absolute  percentage  error (MAPE),  yang  merupakan alat evaluasi teknik-teknik peramalan dengan beberapa parameter (Raodah and Baliadi, 2018; Santoso, 2016). Semakin kecil nilai dari MSD dan MAPE, maka semakin rendah error yang  dihasilkan  oleh  model.  Sehingga penetapan model dalam kajian ini dipilih berdasarkan model dengan nilai MSD dan MAPE yang paling kecil.
MSD  mengukur  ketepatan  nilai  dugaan  model yang  dinyatakan  dalam  rata-rata  kuadrat  kesalahan (Persamaan 7). Sedangkan MAPE mengukur ketepatan nilai  dugaan  model  yang  dinyatakan  dalam  bentuk rata-rata persentase absolut kesalahan (Persamaan 8). Selain MSD dan MAPE, evaluasi model peramalan juga dilakukan  dengan  mengetahui  nilai  koefisien  deter- minasi (R 2 ) (Mouatadid and Adamowski, 2017) dari tiap model. Nilai koefisien determinasi ditunjukkan dengan Persamaan (9).
MSD = 1 n Σ (Yt – Ýt) 2 (7)
MAPE = Σ(Yt – Ýt/Yt) n x100 (8)
R 2 = 1- Σ(Yt – Ýt)2 Σ(Yt – Yt ̅̅̅)2 (9)
dimana  Ýt  adalah  nilai  ekspektasi  pada  periode  t;  Yt adalah rata-rata nilai aktual; dan n adalah jumlah data. Model  peramalan  yang  dipilih  berdasarkan  nilai determinasi  adalah  model  yang  memiliki  nilai  R 2 terbesar atau mendekati 1.
Estimasi  pengaruh  variabilitas  iklim  dapat  dihi- tung sebagai selisih antara nilai aktual produksi dengan nilai ekspektasi produksi. Jika diformulasikan, estimasi dan  dampak  variabilitas  iklim  ditunjukkan  pada Persamaan (10) dan (11).
Estimasi pengaruh = nilai ekspektasi produksi – nilai iklim (D) aktual produksi (10) Dampak perubahan = (D) pada kondisi normal – (D)
iklim pada kondisi anomali iklim (11)
(D)  pada  kondisi  normal  merupakan  ekspektasi produksi yang terdiri atas batas bawah hingga batas atas  nilai  ekspektasi  produksi.  Batas  bawah  dan batas  atas  tersebut  dituliskan  seperti  pada Persamaan (12) dan (13).
Batas bawah = Nilai ekspektasi produksi – rata-rata
|D| pada kondisi iklim normal (12) Batas atas  = Nilai ekspektasi produksi + rata-rata |D| pada kondisi iklim normal (13)
Tahapan  dari  analisis  penelitian  meliputi:  (1) menentukan model tren yang paling sesuai dari kedua peubah  di  antara  empat  model  analisis  tren,  (2) menduga  dan  meramal  produksi  padi  pada  tahun terjadinya fenomena iklim ekstrem, dan (3) menghitung dampak iklim ekstrem terhadap produksi padi.

## Tahun Iklim Ekstrem
Penentuan  tahun  kejadian  iklim  ekstrem  dalam penelitian  ini  berdasarkan  pada  nilai Oceanic  Niño Index (ONI)  yang  merupakan  standar  indeks  yang digunakan oleh NOAA untuk mengidentifikasi kejadian El Niño dan La Nina (Jong et al., 2016; Luchetti et al., 2016;  Nabilah  et  al.,  2017).  Penelitian  lainnya  dalam menentukan tahun El Niño dan La Nina menggunakan nilai tekanan udara di Tahiti dan Darwin (SOI) (Santoso, 2016;  Taufik  et  al.,  2017;  Varotsos  et  al.,  2016). Fenomena  El  Niño  ditunjukkan  jika  nilai  ONI  ≥  +0 ,5 selama  5  kali  berurutan,  dan  fenomena  La  Nina ditunjukkan jika nilai ONI ≤ -0,5 selama 5 kali berurutan. Ada  beberapa  kategori  iklim  ekstrem berdasarkan  ONI  yaitu weak (lemah)  (0,5-0,9), moderate (sedang) (1,0-1,4), strong (kuat) (1,5-1,9), dan very strong (sangat  kuat)  (≥2) (Null  and  CCM,  2019). Nilai ONI periode tahun 2002-2015 ditunjukkan pada Tabel  1.  Pada  periode  tersebut,  hampir  setiap  tahun terjadi fenomena anomali iklim dengan intensitas yang berbeda.  Kejadian  El  Niño  terjadi  pada  2002-2003 (sedang), 2004-2005 (lemah), 2006-2007 (lemah), 2009- 2010 (sedang), dan 2015-2016 (sangat kuat). Sedang- kan kejadian La Nina terjadi pada 2005-2006 (lemah), 2007-2008 (kuat), 2008-2009 (lemah), 2010-2011 (kuat), dan 2011-2012 (sedang).
Tabel1. Nilai Oceanic Nino Index (ONI) tiga bulanan tahun 2002-2015
Tahun Nilai ONI (Oceanic Nino Index) Tiga Bulanan Jenis ENSO JJA JAS ASO  SON  OND
NDJ DJF JFM  FMA  MAM AMJ  MJJ 2002-2003 0,8 0,9 1 1,2 1,3 1,1 0,9 0,6 0,4 0 -0,3 -0,2 Moderate El Niño 2003-2004 0,1 0,2 0,3 0,3 0,4 0,4 0,4 0,3 0,2 0,2 0,2 0,3  Normal 2004-2005 0,5 0,6 0,7 0,7 0,7 0,7 0,6 0,6 0,4 0,4 0,3 0,1  Weak El Niño 2005-2006 -0,1 -0,1 -0,1 -0,3 -0,6 -0,8 -0,8 -0,7 -0,5 -0,3 0 0  Weak La Nina 2006-2007 0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 0,9 0,7 0,3 0 -0,2 -0,3 -0,4  Weak El Niño 2007-2008 -0,5 -0,8 -1,1 -1,4 -1,5 -1,6 -1,6 -1,4 -1,2 -0,9 -0,8 -0,5 Strong La Nina 2008-2009 -0,4 -0,3 -0,3 -0,4 -0,6 -0,7 -0,8 -0,7 -0,5 -0,2 0,1 0,4  Weak La Nina 2009-2010 0,5 0,5 0,7 1 1,3 1,6 1,5 1,3 0,9 0,4 -0,1 -0,6 Moderate El Niño 2010-2011 -1 -1,4 -1,6 -1,7 -1,7 -1,6 -1,4 -1,1 -0,8 -0,6 -0,5 -0,4 Strong La Nina 2011-2012 -0,5 -0,7 -0,9 -1,1 -1,1 -1 -0,8 -0,6 -0,5 -0,4 -0,2 0,1 Moderate La Nina 2012-2013 0,3 0,3 0,3 0,2 0 -0,2 -0,4 -0,3 -0,2 -0,2 -0,3 -0,3  Normal 2013-2014 -0,4 -0,4 -0,3 -0,2 -0,2 -0,3 -0,4 -0,4 -0,2 0,1 0,3 0,2  Normal 2014-2015 0,1 0 0,2 0,4 0,6 0,7 0,6 0,6 0,6 0,8 1 1,2 Weak El Niño 2015-2016 1,5 1,8 2,1 2,4 2,5 2,6 2,5 2,2 1,7 1 0,5 0 Very Strong El Niño
Sumber: https://ggweather.com/enso/oni.htm

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Model Prediksi Produksi Padi Banten 2002-2015
Hasil  analisis  model  produksi  padi  di  Provinsi Banten  tahun  2002-2015  ditunjukkan  pada  Tabel  2. Pemilihan  model  terbaik  dapat  ditentukan  dengan mempertimbangkan  nilai  MSD  dan  MAPE  paling rendah,  dan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  paling tinggi.  Sehingga  dipilih  model  tren quadratic dengan model  Yt=1549009.5  +  52224.8t  -846.49t 2 .  Model  ini yang paling sesuai karena memiliki MSD (6793815908) paling  rendah  dibandingkan  model  lain,  MAPE  (0,21) paling rendah dibandingkan model lain  dan R 2 (0,79) lebih  tinggi  dari  model  lain,  meskipun  sama  nilainya dengan  model  linier  (0,79).  Namun,  model  linear memiliki  MSD  dan  MAPE  lebih  tinggi  dibandingkan model  tren quadratic ,  sehingga  model  tren quadratic terpilih sebagai model terbaik.

## Pengaruh  Anomali  Iklim  Terhadap  Fluktuasi Produksi Padi
Nilai pengaruh anomali iklim terhadap fluktuasi produksi padi di Banten diperoleh dengan cara mem- bandingkan nilai ekspektasi produksi padi berdasarkan model dengan nilai aktual produksi. Dari perbandingan tersebut akan diperoleh nilai deviasi yang menunjukkan dampak  anomali  iklim  terhadap  produksi  padi  pada tahun  yang  ditentukan.  Anomali  iklim  tahun  2002 berpengaruh terhadap produksi padi di Banten dengan penurunan  produksi  mencapai  3,75%  dari  total produksi  ekspektasi  (59.936  ton).  Tahun  2002 merupakan  tahun  El  Niño  dengan  intensitas  sedang. Penurunan  serupa  juga  diamati  di  Maluku  dengan penurunan  produksi  sebesar  2,9%  dari  produksi  padi ekpektasi (Santoso, 2016). Dampak ekstrem dari kejadi- an  El  Niño  yaitu  gagal  panen  seperti  yang  terjadi  di Kabupaten Indramayu (Siregar, 2016), yang merupakan pusat produksi padi Jawa Barat.
Namun,  peristiwa  El  Niño  pada  tahun  2004  (El Niño lemah), dan tahun 2015 (El Niño sangat kuat) ber- dampak  positif  terhadap  produksi  padi  Banten  yaitu meningkat  masing-masing  26.800  ton  (1,58%)  dan 3.066 ton (0,15%) dari produksi ekspektasinya, terlihat pada Tabel 3 dan Gambar 1. Nilai produksi padi aktual pada tahun 2004 dan 2015 sebesar 1,796 dan 2,188 juta ton yang melebihi nilai produksi ekspektasi dan batas atas  pada  tahun  tersebut.  BPS  Banten  melaporkan terjadi peningkatan produksi padi mencapai 5.779 ton per  hektar  (tahun  2015)  dibandingkan  tahun  2014 sebesar  5.429  ton  per  hektar,  meskipun  terjadi penurunan yang cukup signifikan pada luas panen padi ladang.
Peningkatan  produksi  padi  pada  tahun  2015 dibandingkan  tahun  2014  sangat  dipengaruhi  oleh
peningkatan  produktivitas  padi  sawah  yang  cukup signifikan yaitu meningkat sebesar 6,44%, dari provitas sebesar 5,42 ton/hektar pada tahun 2014 menjadi 5,78 ton/hektar  pada  tahun  2015,  selain  itu  pada  tahun terjadi peningkatan luas panen sebesar 1,8 persen dari tahun sebelumnya (BPS Banten, 2016).
Faktor  pendukung  terjadinya  peningkatan produksi  padi  pada  tahun  2015  yaitu  adanya pelaksanaan  program  Upaya  khusus  (UPSUS) pencapaian  swasembada  padi,  jagung  dan  kedelai secara nasional, termasuk di Banten melalui perbaikan dan  pengembangan  jaringan  irigasi,  bantuan  alsintan berupa traktor dan pompa air untuk optimasi lahan dan peningkatan indeks pertanamanan, perbaikan penera- pan  pengelolaan  teknologi  budidaya,  peningkatan penggunaan  benih  unggul  bersertifikat  dan  varietas hibrida, terkendalinya gangguan OPT dan DPI (Dampak Pengaruh  Iklim),  perbaikan  penanganan  pascapanen, serta  peningkatan  penyuluhan,  pendampingan,  dan pengawalan bekerjasama dengan TNI/Babinsa dan per- guruan tinggi/mahasiswa (Kementan, 2015).
Peristiwa La Nina di Banten membawa dampak positif  terhadap  produksi  padi.  Model  penduga  pada Tabel 3 menunjukkan bahwa peristiwa La Nina  tahun 2005  (La  Nina  lemah)  dan  2010  (La  Nina  kuat) berdampak  terhadap  peningkatan  deviasi  produksi padi  masing-masing  sebesar  2,62%  (45.726  ton),  dan 1,33%  (25.898  ton)  dari  produksi  padi  ekspektasi. Dampak La Nina cenderung memberikan peluang bagi peningkatan  produksi  akibat  perpanjangan  periode musim hujan (Caraka et al., 2018; Fitriani, 2017; Sulistyo et  al.,  2016).  Produksi  padi  tahun  2005  dan  2010 mengalami  kenaikan  yang  cukup  besar  dibandingkan tahun sebelumnya. Hal ini diakibatkan oleh peningkat- an luas panen padi dan ketersediaan air yang melimpah akibat  curah  hujan  yang  cukup  tinggi  akibat  La  Nina (BPS Banten, 2011, 2006).
Pada  tahun  2012  (iklim  normal),  produksi  padi menurun  drastis  dengan  kehilangan  hasil  sebesar 83.447 ton dibanding tahun 2002 (Tabel 3, Gambar 1). BPS  Banten  melaporkan  bahwa  penurunan  produksi padi ini sangat dipengaruhi oleh penurunan luas panen padi yang signifikan untuk padi sawah yaitu menurun 40.840 hektar (-10,90%).
Penurunan  tersebut  terkait  dengan  kekeringan Mei-Nov  2012  dan  banjir  awal  tahun.  BPS  (2013) melaporkan  bahwa  produksi  padi  pada  tahun  2012 mencapai 1,86 juta ton atau terjadi penurunan sebesar 83.820  ton  (4,3%)  dari  produksi  tahun  2011  yang mencapai 1,95 juta ton. Sumber data lain menyebutkan luas  tanaman  padi  yang  mengalami  puso  akibat kekeringan di Banten pada tahun 2012 sebesar 12.352 ha  (25%  dari  total  puso  padi  nasional),  dan  luas tanaman  padi  yang  mengalami  puso  akibat  banjir
mencapai 2.628 ha (6,43% dari total puso padi nasional) (Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian, 2015).
BPS  Banten  (2013)  juga  melaporkan  bahwa dampak dari kekeringan untuk padi sawah menyebab- kan kondisi seperti puso atau gagal panen, pengaruh puso  kekeringan  ini  sangat  besar  sekali  terhadap penurunan luas panen karena puso atau gagal panen di  tahun  2012  mencapai  10  ribu  hektar  yang merupakan  jumlah  puso  terbesar  sejak  tahun  2008. Produktivitas padi sawah juga menurun karena dalam masa pertumbuhan dan terutama pada siklus pengisian bulir-bulir padi, tanaman tidak mendapatkan pasokan air  yang  cukup.  Tanaman  masih  bisa  dipanen  tetapi produktivitas atau mutu padi akan menurun.
Dibandingkan dengan provinsi lain di Indonesia, Provinsi  Banten  dan  Jawa  Barat  merupakan  provinsi terdampak El Niño. Produksi padi nasional pada tahun 2012  menunjukkan  peningkatan  sebesar  3,3  juta  ton (4,78%)  dibandingkan  capaian  produksi  padi  pada
tahun 2011. Provinsi selain Banten dan Jawa Barat juga menunjukkan  peningkatan  produksi  yang  cukup signifikan dibandingkan tahun sebelumnya (Tabel 4).
Dampak anomali iklim terhadap produksi padi di Banten  dapat  mengakibatkan  kekeringan  yang  ber- dampak  kepada  penurunan  produksi  padi.  Sehingga perlu dilakukan upaya adaptasi dan mitigasi. Walaupun berdasarkan  model  penduga  dampak  iklim  ekstrem yang  menurunkan  produksi  padi  hanya  terjadi  pada tahun 2002. Namun perlu dilakukan antisipasi, adaptasi dan  melakukan  mitigasi  terhadap  fenomena  iklim ekstrem.
Dalam  jangka  pendek  penanggulangan  risiko akibat iklim ekstrem dapat dilakukan dengan perbaikan manajemen risiko dan kelembagaan untuk mengurangi emisi gas rumah kaca seperti penggunaan VUB rendah emisi,  peningkatan  kapasitas  penggunaan  informasi iklim  untuk  mengatur  pola  tanam  yang  baik (Andersson-Sköld et al., 2015).
Tabel 2. Model tren produksi padi Banten dari tahun 2002-2015
No Model Persamaan Metrik Statistik MSD MAPE R 2 1 Linear Y t =1582868,67 + 39527,45t 6942857470 0,22 0,79 2 Quadratic Y t =1549009,5 + 52224,8t -846,49t 2 6793815908 0,21 0,79 3 Exponential Yt=1592986,239 x1,021 t 7130326266 3,73 0,77 4 Moving Average (2) - 8083009101 2,11 0,61 5 Moving Average (3) - 7069448112 2,16 0,66
Tabel 3. Nilai ekspektasi dan deviasi produksi padi pada tahun terjadinya anomali iklim. Unit dalam ribu ton
Tahun Produksi Aktual Produksi Ekspektasi Batas Atas Batas Bawah Estimasi Pengaruh iklim Dampak Perubahan Anomali Iklim Tahun Iklim 2002 *) 1.468,77 1.600,39 1.672,07 1.528,70 (131,62) (59,94) Moderate El Niño 2003 1.691,92 1.650,07 1.721,76   1.578,39 41,85 - 2004 *) 1.796,55 1.698,07 1.769,75 1.626,38 98,49 26,80 Weak El Niño 2005 *) 1.861,78 1.744,36 1.816,05 1.672,68 117,41 45,73 Weak La Nina 2006 1.751,47 1.788,97 1.860,66   1.717,28 (37,50) - Weak El Niño 2007 1.816,14 1.831,88 1.903,57   1.760,20 (15,74) - Strong La Nina 2008 1.813,96 1.873,10 1.944,79   1.801,42 (59,15) - Weak La Nina 2009 1.849,01 1.912,63 1.984,32   1.840,95 (63,63) - Moderate El Niño 2010 *) 2.048,05 1.950,47 2.022,15 1.878,78 97,58 25,90 Strong La Nina 2011 2.028,53 1.986,61 2.058,29   1.914,92 41,92 - Moderate La Nina 2012 *) 1.865,89 2.021,06 2.092,74 1.949,37 (155,16) (83,48) 2013 2.083,61 2.053,81 2.125,50   1.982,13 29,80 - 2014 2.045,88 2.084,87 2.156,56   2.013,19 (38,99) - Weak El Niño 2015 *) 2.189,00 2.114,24 2.185,93 2.042,56 74,75 3,07 Very Strong El
Niño
*)Terdapat dampak akibat El Niño dan La Nina. Tanda kurung pada tabel menunjukkan nilai negatif.
Gambar 1. Nilai ekspektasi dan deviasi produksi padi pada tahun terjadinya iklim ekstrem,
Tabel 4. Produksi Padi di Pulau Jawa dan Nasional pada tahun 2012 dibandingkan tahun 2011 Provinsi Produksi Padi (ton) Selisih 2011 2012 (ton) (%) Jawa Barat 11.633.891 11.271.861 (362.030) (3,21) Jawa Tengah 9.391.959 10.232.934 840.975 8,22 DI Yogyakarta          842.934 946.224 103.290 10,92 Jawa Timur 10.576.543 12.198.707 1.622.164 13,30 Banten 1.949.714 1.865.893 (83.821) (4,49) Indonesia 65.756.904 69.056.126 3.299.222 4,78 Sumber:  Tabel  dinamis  BPS  ( https://www.bps.go.id/ ),  Tanda  kurung  pada  tabel  menunjukkan nilai negatif.
Dalam  menekan  dampak  negatif  El  Niño terhadap produksi pangan harus ada tindakan mitigasi, seperti  sistem  manajemen  resiko  yang  inovatif (Baudoin  et  al.,  2017),  sistem  deteksi  peringatan  dini dalam mengurangi resiko iklim (Ewbank et al., 2019; Li et  al.,  2020;  Macherera  and  Chimbari,  2016),  dan penyesuaian  periode  irigasi  dan  penanaman  (Ismail and Chan, 2019).

## KESIMPULAN
Produksi  padi  di  Banten  cenderung  fluktuatif, Model  tren quadratic dinilai  sesuai  digunakan  untuk menghitung nilai ekspektasi produksi padi Banten pada tahun 2002-2015. Peristiwa iklim ekstrem baik El Niño dan  La  Niña  telah  menyebabkan  terjadinya  fluktuasi produksi  padi  di  Banten.  Peristiwa  El  Niño  kuat  telah mengakibatkan penurunan produksi, sementara kejadi- an  La  Niña  berdampak  kepada  peningkatan  produksi padi. Pemerintah perlu mendorong petani untuk me- ningkatkan  pengetahuan  mengenai  dampak  iklim esktrem  dan  mitigasinya,  serta  didorong  untuk mengikuti  program  Asuransi  Usahatani  Padi  (AUTP) untuk melindungi usahatani padi dari kerugian akibat dampak iklim ekstrem.

## DAFTAR PUSTAKA
Andersson-Sköld, Y., Thorsson, S., Rayner, D., Lindberg, F., Janhäll, S., Jonsson, A., Moback, U., Bergman, R., Granberg, M., 2015. An integrated method for  assessing  climate-related  risks  and adaptation alternatives in urban areas. Climate Risk Management 7, 31 – 50. https://doi.org/10.1016/j.crm.2015.01.003
Ay, M., Kisi, O., 2015. Investigation of trend analysis of monthly  total  precipitation  by  an  innovative method. Theoretical and Applied Climatology 120, 617 – 629. https://doi.org/10.1007/s00704- 014-1198-8
Bangun,  R.H.B.,  2016.  Penerapan  Autoregressive Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  Pada Peramalan Produksi Kedelai di Sumatera Utara. JURNAL AGRICA 9, 90 – 100. Baudoin,  M.-A.,  Vogel,  C.,  Nortje,  K.,  Naik,  M.,  2017. Living  with  drought  in  South  Africa:  lessons learnt from the recent El Niño drought period. International Journal of Disaster Risk Reduction 23,
128 – 137. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2017.05.005
Bernardes, P.A., Grossi, D.A., Savegnago, R.P., Buzanskas, M.E.,  Urbinati,  I.,  Bezerra,  L.A.F.,  Lôbo,  R.B., Munari,  D.P.,  2015.  Estimates  of  genetic
1.40 1.50 1.60 1.70 1.80 1.90 2.00 2.10 2.20 2.30 (J u ta To n ) Produksi Aktual Produksi
Ekspektasi
Batas Atas Batas Bawah
parameters and genetic trends
for reproductive  traits  and  weaning  weight  in Tabapuã cattle1,2. Journal of Animal Science 93, 5175 – 5185.  https://doi.org/10.2527/jas.2015- 9212
BPS, 2013. Produksi Tanaman Padi dan Palawija Provinsi Banten  Tahun  2013.  Badan  Pusat  Statistik Provinsi Banten, Banten.
BPS Banten, 2016. Produksi Tanaman Padi dan Palawija Provinsi  Banten  Tahun  2015.  BPS  Provinsi Banten, Banten.
BPS  Banten,  2011.  Produksi  Tanaman  dan  Palawija Provinsi  Banten  Tahun  2010.  BPS  Provinsi Banten, Banten.
BPS Banten, 2006. Produksi Padi dan Palawija Provinsi Banten  Tahun  2005.  BPS  Provinsi  Banten, Banten.
Caraka, R.E., Supatmanto, B.D., Tahmid, M., Soebagyo, J., Mauludin, M.A., Iskandar, A., Pardamean, B., 2018.  Rainfall  forecasting  using  PSPline  and rice  production  with  ocean-atmosphere interaction.  Presented  at  the  IOP  Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science,  IOP Publishing, p. 012064.
Ewbank,  R.,  Perez,  C.,  Cornish,  H.,  Worku,  M., Woldetsadik, S., 2019. Building resilience to El Niño-related  drought:  experiences  in  early warning and early action from Nicaragua and Ethiopia. Disasters 43, S345 – S367.
https://doi.org/10.1111/disa.12340
Fitriani, F., 2017. CLIMATE CHANGING IMPACT ON RICE PRODUCTION.  Journal  of  Food  System  & Agribusiness 1.
Hidayati,  I.N.,  Suryanto,  2015.  Pengaruh  Perubahan Iklim terhadap Produksi Pertanian dan Strategi Adaptasi pada Lahan Rawan Kekeringan. Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan 16, 42 – 52.
Ismail, N.W., Chan, S.M., 2019. Impacts of the El Niño- Southern  Oscillation  (ENSO)  on  Paddy Production  in  Southeast  Asia.  Climate  and Development 1 – 13. https://doi.org/10.1080/17565529.2019.16731
41
Jong, B.- T., Ting, M., Seager, R., 2016. El Niño’s impact on  California  precipitation:  Seasonality, regionality, and El Niño intensity. Environmental Research Letters 11, 054021.
Kementan,  2015.  Laporan  Kinerja  Direktorat  Jenderal Tanaman Pangan 2015. Kementerian Pertanian Direktorat Jenderal Tanaman Pangan, Jakarta. Li, Y., Strapasson, A., Rojas, O., 2020. Assessment of El Niño and La Niña impacts on China: Enhancing the  Early  Warning  System  on  Food  and Agriculture. Weather and Climate Extremes 27,
100208. https://doi.org/10.1016/j.wace.2019.100208 Luchetti, N.T., Sutton, J.R., Wright, E.E., Kruk, M.C., Marra, J.J.,  2016.  When  El  Niño  rages:  How  satellite data can help water-stressed islands. Bulletin of the American Meteorological Society 97, 2249 – 2255.
Macherera, M., Chimbari, M.J., 2016. A review of studies on  community  based  early  warning  systems. Jàmbá: journal of disaster risk studies 8.
Mahajan, D.R., Dodamani, B.M., 2015. Trend Analysis of Drought  Events  Over  Upper  Krishna  Basin  in Maharashtra.  Aquatic  Procedia  4,  1250 – 1257.
https://doi.org/10.1016/j.aqpro.2015.02.163
Ministry of Agriculture of Indonesia, C. for A.D. and I.,
2016. Bulletin of Food Consumption, Volume 7 N. ed. Jakarta.
Mouatadid,  S.,  Adamowski,  J.,  2017.  Using  extreme learning machines for short-term urban water demand forecasting. Urban Water Journal 14, 630 – 638. https://doi.org/10.1080/1573062X.2016.12361
33
Nabilah,  F.,  Prasetyo,  Y.,  Sukmono,  A.,  2017.  Analisis Pengaruh  Fenomena  El  Nino  dan  La  Nina Terhadap  Curah  Hujan  Tahun  1998-2016 Menggunakan  Indikator  ONI  (Oceanic  Nino Index) (Studi Kasus: Provinsi Jawa Barat). Jurnal Geodesi Undip 6, 402 – 412.
Null,  J.,  CCM,  2019.  El  Niño  and  La  Niña  Years  and
Intensities Based on Oceanic Niño Index (ONI) [WWW Document]. https://ggweather.com/enso/oni.htm. Prema,  V.,  Rao,  K.U.,  2015.  Development  of  statistical time series models for solar power prediction. Renewable Energy 83, 100 – 109. https://doi.org/10.1016/j.renene.2015.03.038
Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian,  2015.
Sistem  Informasi  Pertanian.  2015.  Buletin Konsumsi Pangan 5, 1 – 59.
Rahman,  Md.R.,  Lateh,  H.,  2017.  Climate  change  in Bangladesh:  a  spatio-temporal  analysis  and simulation  of  recent  temperature  and  rainfall data using GIS and time series analysis model. Theoretical and Applied Climatology 128, 27 – 41.  https://doi.org/10.1007/s00704-015-1688- 3
Raodah,  S.,  Baliadi,  Y.,  2018.  Aplikasi  Metode  Tren Waktu Satu Ragam dalam Peramalan Toleransi Komoditas Pangan Terhadap Perubahan Iklim di Papua. Informatika Pertanian 27, 35 – 46. Santoso,  A.B.,  2016.  Pengaruh  Perubahan  Iklim terhadap Produksi Tanaman Pangan di Provinsi Maluku 29 – 38.
Siregar,  P.M.,  2016.  The  application  Of  Fourier Prediction Models To Schedule Paddy Growing Season  With  High  Resolution  For  Upgrading Farm  Capacity  Building  (Case  Study  in Indramayu Regency). Presented at the Journal of Physics: Conference Series, IOP Publishing, p. 012094.
Sulistyo,  S.R.,  Alfa,  B.N.,  Subagyo,  2016.  Modeling Indonesia’s  rice  supply  and  demand  using system  dynamics,  in:  2016  IEEE  International Conference  on  Industrial  Engineering  and Engineering Management (IEEM). Presented at the  2016  IEEE  International  Conference  on
Industrial  Engineering  and  Engineering Management (IEEM), pp. 415 – 419. https://doi.org/10.1109/IEEM.2016.7797908
Supari,  Tangang,  F.,  Salimun,  E.,  Aldrian,  E., Sopaheluwakan,  A.,  Juneng,  L.,  2018.  ENSO
modulation of seasonal rainfall and extremes in Indonesia.  Climate  Dynamics  51,  2559 – 2580. https://doi.org/10.1007/s00382-017-4028-8
Taufik,  M.,  Torfs,  P.J.J.F.,  Uijlenhoet,  R.,  Jones,  P.D., Murdiyarso,  D.,  Van  Lanen,  H.A.J.,  2017. Amplification  of  wildfire  area  burnt  by hydrological  drought  in  the  humid  tropics. Nature  Climate  Change  7,  428 – 431. https://doi.org/10.1038/nclimate3280
Utami, A.W., Jamhari, Hardyastuti, S., 2011. El nino, La Nina,  dan  Penawaran  Pangan  di  Jawa, Indonesia.  Jurnal  Ekonomi  Pembangunan  12, 257 – 271. Varotsos,  C.A.,  Tzanis,  C.,  Cracknell,  A.P.,  2016.
Precursory  signals  of  the  major  El  Niño Southern  Oscillation  events.  Theoretical  and Applied Climatology 124, 903 – 912. https://doi.org/10.1007/s00704-015-1464-4