## OPTIMASI PENGGUNAAN LAHAN PERTANIAN DENGAN PROGRAM LINIER

## Studi Kasus: Jaringan Irigasi Saluran Sekunder Majalaya Bendung Walahar di Kabupaten Karawang

## OPTIMIZATION OF AGRICULTURAL LAND USE WITH LINIER PROGRAMS
Case Study: Majalaya Bendung Walahar Secondary Canal Irrigation Network in Karawang Regency
Boyke Frahmana Program Studi Teknik Sipil, Universitas Gunadarma boykefrahmana@rocketmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  optimasi  lahan  pertanian  menggunakan  program  linier. Maksud optimasi ini adalah untuk memaksimumkan keuntungan total  pertanian. Batasan yang digunakan  dalam  optimasi  lahan  ini  adalah  ketersediaan  air,  luas  lahan  dan  jenis  tanaman. Data-data  yang digunakan  adalah  data  yang  terdapat  pada  areal  pertanian  di  sekitar  saluran sekunder  irigasi  Majalaya  kabupaten Karawang.  Jenis  tanaman  yang digunakan  adalah  padi, palawija (jagung dan sayuran-sayuran), dan tebu, dengan analisa tiga kali musim dalam setahun. Hasil  iterasi  metode  simpleks  pada  model  matematika  program  linier  diperoleh  hasil  sebagai berikut.  Pada  musim  tanam  I  luas  lahan  optimum  untuk  padi  95  hektar  sedangkan  untuk palawija/jagung  dan  tebu  masing-masing  205  hektar dan  190  hektar  dengan  nilai  keuntungan maksimum  Rp  9.065.285.350.  Musim  tanam  II  luas  lahan  optimum  untuk  padi  120  hektar sedangkan untuk palawija/jagung 170 Ha dengan nilai keuntungan maksimum Rp 3.090.050.750, musim tanam III luas lahan optimum untuk padi 165 Ha sedangkan untuk palawija/jagung 95 Ha dengan keuntungan maksimum Rp 4.055.360.900.
Kata kunci: memaksimalkan total keuntungan, optimasi lahan pertanian, program linier.

## Abstract
This  study  aims  to  optimize  agricultural  land  using  a  linear  program.  The  purpose  of  this optimization is to maximize the total profits of agriculture. The limits used in the optimization of this land is the availability of water, the land area and the types of plants.Data used in the data is  contained  in  the  agricultural  area  around  the  Majalaya’s  secondary  irrigation  channels Karawang. type of plant used is rice, crops (corn and vegetables), and sugar cane, with analysis of the season three times in a year. The results of the simplex iteration on a mathematical model of linear program obtained as follows: Planting season I optimum land area for the 95 acres of rice as for vegetable/corn and sugar cane each 205 hectares and 190 hectares with a maximum profit value of Rp 9,065,285,350. Planting season II optimum land area to 120 hectares of rice as for vegetable/corn 170 Ha with a maximum profit value Rp 3,090,050,750, planting season III optimum land area for rice 165 Ha whereas for crops/corn 95 Ha with a maximum profit of Rp 4,055,360,900.
Keywords: linear program, maximizing the total advantage, optimization of agricultural land.

## PENDAHULUAN
Saluran  irigasi  dimanfaatkan  untuk mengairi areal persawahan di berbagai daerah sekitar  Karawang.  Rata-rata  produktivitas pertanian  di  daerah  Karawang  mencapai  5-6 ton  per  hektare.  Bahkan  ada  beberapa  areal sawah di Karawang yang produksi pertaniannya  sampai  7-8  ton.  Secara  total, produksi  padi  di  Karawang  mencapai  lebih dari 1,4 juta ton per tahun. Tetapi saat ini areal persawahan yang terhampar luas di Karawang dihadapkan dengan tingginya alih fungsi lahan pertanian ke  non pertanian. Alih fungsi lahan pertanian  menjadi  tantangan  tersendiri  bagi pemerintah dan masyarakat Kabupaten Karawang,  sebab  sejak  beberapa  tahun terakhir hingga kini, cukup pesat pertumbuhan industri  di  daerah  Karawang.  Selama  kurun waktu  18  tahun  antara  1989  hingga  2007, Dinas  Pertanian  Perkebunan  Kehutanan  dan Peternakan  Karawang  mencatat,  alih  fungsi lahan  pertanian  ke  non  pertanian  seperti menjadi  lahan  pemukiman  dan  industri mencapai 2.578 hektare atau 135,6 hektare per tahun.  Dampak  dari  alih  fungsi  lahan  ini adalah berkaitan langsung dengan pengembangan  potensi  pertanian  di  daerah
Karawang.  Salah  satunya  adalah  pertanian padi,  luas  lahan  yang  semakin  sedikit membuat  hasil  pertanian  padi  di  Kabupaten Karawang setiap tahunnya menurun. Optimasi dilakukan  dengan  metode  program  linier dengan  mengonversikan  variabel-variabel  di atas  dengan  rupiah  sehingga  dapat  dihitung biaya operasi dan keuntungan yang diperoleh tiap musim tanam.

## METODE PENELITIAN
Daerah  studi  yang  dikaji  adalah Jaringan  Irigasi  Saluran  Sekunder  Majalaya yang mencakup daerah kepengamatan Lemah Mulya,  Majalaya,  Ciranggon.  Luas  total daerah  yang  dilayani  oleh  Saluran  Sekunder Majalaya  adalah  490  Ha.  Intake  Saluran Sekunder  Majalaya  terletak  pada  bangunan bagi  utama  Leuweung  Seureuh.  Menurut klasifikasi Oldeman bahwa daerah Kabupaten Karawang  pada  umumnya  termasuk  dalam zona iklim B, yaitu zona iklim dengan jumlah bulan  basah  berturut-turut  7-9  bulan.  Zona iklim  B  membutuhkan  perencanaan  irigasi yang  matang  dan  teliti  bila  penanaman  akan dilakukan sepanjang tahun.
Gambar 1. Lokasi Bangunan Bagi Utama Leuweung Seureuh
Metode  penelitian  dalam  kajian  ini adalah  penelitian  deskriptif  yang  merupakan penelitian kasus dan penelitian lapangan ( case study and field research ) untuk mengevaluasi pola  tata  tanam  yang  telah  dilaksanakan  di Jaringan  Irigasi  Saluran  Sekunder  Majalaya dan berdasarkan data yang telah dikumpulkan kemudian  disusun  rekomendasi  pola  tata tanam  dari  hasil  kajian  yang  telah  dilakukan dengan  memasukkan unsur perubahan musim yang terjadi, yaitu identifikasi perubahan awal musim  hujan  berdasarkan  data  hujan  tahun 2006-2015.
Kebutuhan  air  untuk  suatu  jaringan irigasi  merupakan  kebutuhan  air  tanaman ( consumptive  use )  ditambah  dengan  kehilangan karena  sistem  pembagian  (distribusi)  yang meliputi  kehilangan  pada  saluran  dan  pada saat pemberian di petak tanaman (Suhardjono, 1994).  Kebutuhan  air  sawah  untuk  padi ditentukan  oleh  faktor-faktor  berikut:  1) Penyiapan lahan, 2) Penggunaan konsumtif, 3) Perkolasi dan rembesan, 4) Pergantian lapisan air, 5) Curah hujan efektif.
Berikut adalah tabel Pola Tata Tanam:
Tabel 1. Pola Tata Tanam Ketersediaan air untuk jaringan irigasi Pola tanam dalam satu tahun 1.   Tersedia air cukup banyak 1.   Padi – Padi – Palawija 2.   Tersedia air dalam jumlah cukup 2.   Padi – Padi – Bera Padi – Palawija – Palawija 3.   Daerah          yang          cenderung kekurangan air 3.   Padi – Palawija – Bera Palawija – Padi – Bera
Dalam  kajian  ini  data-data  yang diperlukan  adalah  data  primer  dan  data sekunder.  Adapun  data-data  yang  diperlukan adalah sebagai berikut : 1) Data Curah Hujan :Data  curah  hujan  yang  dipakai  adalah  curah hujan sekunder selama 10 tahun terakhir yang dimulai  dari  tahun  2006  -  2015.  Data  curah hujan  ini  diambil  dari  3  stasiun  hujan  yaitu stasiun  bendung  walahar,  teluk  jambe, pangkalan.  2)  Data  Debit:  Dalam  proses analisa data debit merupakan data yang sangat penting.  Data  debit  yang  dipakai  adalah  data debit  di  intake  dari  Saluran  Irigasi  Sekunder Majalaya selama 5 tahun terakhir mulai tahun 2010  –  2015.  3)  Data  Klimatologi:  Data klimatologi  yang  digunakan  adalah  data selama 10 tahun terakhir, yang terdiri dari data suhu  rata-rata  bulanan,  data  kecepatan  angin rata-rata  bulanan,  data radiasi  sinar  matahari. Data  klimatologi  diperlukan  untuk  menghitung besarnya evapotranspirasi yang terjadi didaerah  tersebut.  Data  klimatologi  ini merupakan data yang sangat diperlukan dalam pengembangan  dan  pengaturan  sumber-
sumber air seperti untuk keperluan penyediaan air irigasi.  4) Data Pola Tata Tanam: Pola tata tanam akan memberikan gambaran yang jelas antara  lain  tentang  jenis,  luas,  dan  jadwal tanam  dari  masing-masing  tanaman  yang diusahakan dalam satu tahun tiap satuan luas. 5)  Skema  Jaringan  Irigasi:  Skema  jaringan irigasi  ini  digunakan  untuk  mengetahui  luas lahan  pertanian  yang  akan  diairi.  6)  Peta Lokasi Daerah Studi: Kondisi eksisting daerah studi yang digunakan sebagai data pendukung untuk Analisa optimasi dengan program linier.
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  metode  optimasi  yang menggunakan Program Linier ( Linier
Programming )  dengan  mempertimbangkan ketersediaan  air  dan  2  (dua)  alternatif  yaitu  : 1)  Alternatif  pertama  dengan  merubah  awal tanam pada pola tanam yang tetap,  alternatif ini  cocok  digunakan  jika  debit  ketersediaan mencukupi  debit  kebutuhan  sawah.  2) Alternatif  kedua dengan  merubah pola tanam (jenis  tanaman)  pada  awal  tanam  yang  tetap. Alternatif  ini  cocok  untuk  debit  ketersediaan
kurang  memenuhi  kebutuhan  air  disawah. Kedua alternatif bertujuan untuk  memaksimalkan keuntungan hasil produksi dengan mempertimbangkan    kondisi  eksisting  yang ada selama ini terkait dengan pola tanam dan jadwal tanam.
Menurut  Siringoringo  (2005), linier programming merupakan  metode  matematik dalam  mengalokasikan  sumber  daya  yang terbatas  untuk  mencapai  suatu  tujuan  seperti memaksimumkan
keuntungan dan meminimalkan  biaya. Linier  programming
banyak  diterapkan  dalam  masalah  ekonomi, industri,  militer,  sosial  dan  lain-lain. Linier
programming berkaitan  dengan  penjelasan suatu  kasus  dalam  dunia  nyata  sebagai  suatu model  matematik  yang  terdiri  dari  sebuah fungsi  tujuan  linier  dengan  beberapa  kendala linier.  Pemecahan  Program  Linier  dalam penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:  1)
Perumusan model
program linier
menggunakan  debit  dan  luas  lahan  sebagai fungsi  kendala,  dan  data  produksi  serta ekonomi  digunakan  dalam  penentuan  fungsi tujuan.  2)  Software  yang  digunakan  dalam analisa  optimasi  irigasi  ini  adalah Microsoft Excel dengan Extention Solver .
Gambar 2. Peta Jaringan Irigasi Sekunder Majalaya

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Areal Irigasi Sekunder Majalaya
Areal  irigasi  Sekunder  Majalaya, Kabupaten  Karawang  mempunyai  luas  baku 490  Hektar.    Luas  areal  jaringan  irigasi sekunder  majalaya  terdapat  pada  Tabel  2 sebagai berikut :

## Tabel 2. Luas Areal Jaringan Irigasi Sekunder Majalaya
No Saluran Irigasi Nomenklatur Bangunan Luas (Ha) 1  Sekunde r SM 1 Ki SM 2 Ki SM 3 Ki SM 4 Ki SM 4 Ka 30 120 140 70 130 2  Jumlah 490

## Pola Tata Tanam Global
Berdasarkan hasil survei di lokasi studi jenis  tanaman  yang  ditanam  pada  areal Jaringan  Irigasi  Sekunder  Majalaya  untuk setiap musim tanam adalah :
1) Musim  hujan.  Musim  tanam  I  :  Padi  – Palawija (Jagung) – Tebu
2) Musim  kemarau  I.  Musim  Tanam  II  : Padi – Palawija (Jagung/Sayur) – Tebu
3) Musim  Kemarau  II.  Musim  Tanam  III  : Padi – Palawija (Jagung/sayur) - Tebu
Perhitungan  pola  tata  tanam  menggunakan metode  FPR-LPR  yang  dilakukan  secara berkelanjutan berdasarkan hasil evaluasi debit ketersediaan di bendung Walahar, selanjutnya
digunakan  sebagai  dasar  perencanaan  untuk setiap musim tanam.

## Gambar 3. Diagram Alur Penyelesaian Program Linier

## Perhitungan Evapotranspirasi
Evapotranspirasi  potensial  adalah evapotranspirasi yang terjadi pada saat kondisi air  yang  tersedia  berlebihan.  Air  yang menguap  melalui  permukaan  tanah  di  mana besarnya  adalah  sejumlah  air  yang  akan digunakan  tanaman  untuk  perkembangannya. Data  yang  sudah  tersedia  untuk  menghitung besarnya  evapotranspirasi  potensial  dengan menggunakan  Penman  Modifikasi  adalah sebagai berikut :
1. Letak  lintang  daerah  studi  yang  ditinjau adalah 107º 02’-107º 40’ BT dan 5º 56’- 6 º 34’ LS
2. Data klimatologi yang meliputi :
a. t, suhu udara (ºC)
b. u, kecepatan angin (m/dt)
c. RH, kelembapan udara (%) d. n/N, penyinaran matahari (%) Langkah-langkah  berikut  merupakan contoh  perhitungan  dalam  menentukan  nilai evapotranspirasi  potensial  dengan  Penman Modifikasi  sebagai  berikut  (untuk  Januari tahun 2006): 1. Suhu rerata (ºC) = 23,22 ºC 2. Kecepatan angin (u) = 2,12 m/dt 3. Kelembapan relatif (RH)    = 84,10 % 4. Kecerahan matahari (n/N)   = 50,52 % 5. Nilai  radiasi  matahari  yang  mencapai atmosfer (Ra) lihat lampiran, untuk letak lintang  lokasi  studi  06º55’.  Ra  =  15,88 mm/hari 6. Nilai  tekanan  uap  rerata  nyata  (ea)  pada temperatur  rerata  t  =  23,22ºC  dari lampiran diperoleh nilai ea = 28,47 mbar 7. Tekanan  uap  jenuh  rerata  (ed)  didapat dengan : ed = ea . (RH/100) = 28,47 x (84,10/100) = 23,94 mbar 8. Nilai  w  dapat  dilihat  pada  lampiran,
dengan t = 23,22 ºC maka diperoleh nilai w =0.72
9. Nilai  1  –  w  dapat  dilihat  pada  lampiran, dengan  t  =  23,22  ºC maka  dengan interpolasi diperoleh nilai 1-w = 0,28
10. Dari lampiran diperoleh nilai t (t), dengan t = 23,22 ºC maka nilai f (t) = 15,24 11. Radiasi gelombang pendek (Ra) Rs = (0,25 + 0,54 . n/N) . Ra = (0,25 + 0,54 . 50,52) . 15,88 = 8,30 mm/hari 12. Perbedaan tekanan uap diperoleh dari : ea – ed   = 28,47 – 23,94
= 4,53 mbar
13. f (ed) diperoleh dari : f (ed) = 0,34 – 0,44 . ed 0,5 = 0,34 – 0,44 . 23,94 0,5
= 0,12 mbar
14. Sedangkan nilai f(n/N) diperoleh dari hitungan: f (n/N)   = 0,1 + 0,9 (n/N / 100)
= 0,1 + 0,9 (50,52/100)
= 0,55
15. Fungsi angin diperoleh dari : f (u) = 0,27 (1+ u . 0,864) = 0,27 (1+ 2,12 . 0,864) = 0,77 m/dt 16. Kemudian  nilai  Rn  1  dapat  diperoleh dengan : Rn 1 = f (t) . f (ed) . f (n/N) = 15,24 . 0,12 . 0,55 = 1,05 mm/hari 17. Eto’ = W . (0,75 . Rs-Rn1) + (1-w) . f (u) . (ea-ed)
= 0,72 . (0,75 . (6,25 – 1,05) +
(0,28) . 0,77 .(4,53)
= 4,71 mm/hari
18. Faktor koreksi dapat diperoleh dari tabel
c untuk bulan Januari adalah c = 1,04
19. Evapotranspirasi potensial : (hari) ETo = c . Eto = 1,04 . 4,71 = 4,90 mm/hari 20. Evapotranspirasi potensial : (bulan) ETo = ETo.Jumlah hari (1 bulan) = 4,90 . 31
= 151,86 mm/bulan

## Kebutuhan Air Irigasi
Air  irigasi  adalah  sejumlah  air  yang umumnya diambil dari sungai atau waduk dan dialirkan  melalui sistem  jaringan  irigasi guna menjaga  keseimbangan  jumlah  kebutuhan  air di lahan pertanian. Perhitungan kebutuhan air irigasi  pada  RTTG  tahun  2009-2010  dengan metode LPR-FPR, berikut contoh perhitungan kebutuhan  air  tanaman  berdasarkan  RTTG Dinas  Pengairan  pada  masa  tanam  1,  bulan November  2009  periode  3  adalah  sebagai berikut :
1. Luas lahan untuk padi (Ha)  = 120 a) Luas Pembibitan (Ha) = 4
b) Luas Garap (Ha) = 116
c) Luas Tanam (Ha) = -
2. Luas lahan untuk palawija (Ha) = 60
3. Luas lahan untuk tebu (Ha) = 20
4. LPR padi bibit (Ha pol)  = 4 x 20 = 80
5. LPR padi garap (Ha pol)  = 116 x 6 = 696
6. LPR padi tanam (Ha pol)  = -
7. LPR Palawija (Ha pol)  = 60 x 1 = 60
8. LPR tebu muda (Ha pol) = 20 x 1.5 = 30
9. LPR tebu tua (Ha pol)  = -
10. Total LPR (Ha pol) = 866
11. FPR  sesuai  jenis  tanah  dilokasi  =  0.36 (Ringan Alluvial)
12. Kebutuhan  air  (lt/dt)  =  0,36  x  866    =
311.76
13. Efisiensi  Irigasi  (10%)  =  0.1 x 311.76 =
31.18
14. Kebutuhan air tiap tanaman:
a) Padi (lt/dt) = (80+696) x 0.36 x 1.1 = 307.296
b) Palawija (lt/dt) = 60 x 0.36 x 1.1 = 23.76
c) Tebu (lt/dt)  = 30 x 0.36 x 1.1 = 11.88 15. Kebutuhan air tiap tanaman :
a) Padi (lt/dt/ha) = 307.296/120 = 2.56
b) Palawija (lt/dt/ha) = 23.76/60 = 0.396
c) Tebu (lt/dt/ha) = 11.88/20 = 0.594
16. Total kebutuhan air (lt/dt) = 311.76 +
31.18 = 342.94

## Perhitungan  Keuntungan  Hasil  Produksi Hasil Panen
Biaya  produksi  pertanian  tiap  jenis tanaman  dipengaruhi  oleh  beberapa  factor yang tidak bisa dipisahkan satu dengan lainnya, berikut  komponen  yang  mempengaruhi  biaya produksi  :1)  Benih/Bibit  tanaman.  2)  Pupuk (Urea,  TSP,  KCL  dan  ZA).  3)  Obat Insectisida. 4) Tenaga Kerja
Tabel 3. Perhitungan Biaya Produksi untuk Tanaman Padi
No Keterangan Padi Kebutuhan Harga Total Jumlah Satuan (Rp) (Rp) 1 Benih/Bibit 65 kg 8000 520000 Pupuk - - - - Urea 250 kg 4000 1000000
2 TSP 75 kg 4000 300000 KCL 75 kg 3000 225000 ZA - - - - 3 Obat-obatan 18 lt 18000 324000 Insektisida 4 Tenaga 250 org 25000 6250000 Jumlah Total - - - 8619000 Berdasarkan hasil analisa biaya produksi dan  hasil  keuntungan  produksi  pada  Jaringan Irigasi Sekunder Majalaya diperoleh manfaat/keuntungan  produksi  hasil  panen sebagaimana Tabel 3-4. Tabel 4. Perhitungan Biaya Produksi untuk Tanaman Palawija dan Tebu No Keterangan Palawija (Jagung) Tebu Kebutuhan Harga Total Kebutuhan Harga Total Jumlah Satuan (Rp) (Rp) Jumlah Satuan (Rp) (Rp) 1 Benih/Bibit 75 kg 6000  450000 70 kg 4500 315000 2 Pupuk - - - - - - - - Urea 150 kg 4000  600000 130 kg 4000 520000 TSP 100 kg 4000  400000 120 kg 4000 480000 KCL 75 kg 3000  225000 75 kg 3000 225000 ZA - - - - - - - - 3 Obat-obatan 15 lt 18000 270000 16 lt 18000 288000 Insektisida 4 Tenaga 150 org 25000  3750000  150 org 25000  3750000 Jumlah Total - - - 5695000 - - - 5578000

## Model Matematik
Model  matematik  untuk  perhitungan optimasi program linier dipengaruhi oleh pola tanam dan nomenklatur yang ada pada daerah irigasi,  berikut  model  matematik  untuk optimasi  Jaringan  Irigasi  Saluran  Sekunder Majalaya sebagaimana Tabel 5-7.

## Tabel 5. Komponen Model dalam Program Linier untuk Musim Tanam 1
No Komponen Model Variabel Nomenklatur 1 Padi 1 X1 SM 1 Ki 2 Padi 2 X2 SM 2 Ki 3 Padi 3 X3 SM 3 Ki 4 Padi 4 X4 SM 4 Ki 5 Padi 5 X5 SM 5 Ka 6 Palawija 1 X6 SM 1 Ki 7 Palawija 2 X7 SM 2 Ki 8 Palawija 3 X8 SM 3 Ki 9 Palawija 4 X9 SM 4 Ki 10 Palawija 5 X10 SM 5 Ka 11 Tebu 1 X11 SM 1 Ki 12 Tebu 2 X12 SM 2 Ki 13 Tebu 3 X13 SM 3 Ki 14 Tebu 4 X14 SM 4 Ki 15 Tebu 5 X15 SM 5 Ka

## Tabel 6. Komponen Model dalam Program
Linier untuk Musim Tanam 1I No Komponen Model Variabel Nomenklatur 16 Padi 6 X16 SM 1 Ki 17 Padi 7 X17 SM 2 Ki 18 Padi 8 X18 SM 3 Ki
No Komponen Model Variabel Nomenklatur 19 Padi 9 X19 SM 4 Ki 20 Padi 10 X20 SM 5 Ka 21  Palawija 6 X21 SM 1 Ki 22  Palawija 7 X22 SM 2 Ki 23  Palawija 8 X23 SM 3 Ki 24  Palawija 9 X24 SM 4 Ki 25  Palawija  10 X25 SM 5 Ka 26 Tebu 6 X26 SM 1 Ki 27 Tebu 7 X27 SM 2 Ki 28 Tebu 8 X28 SM 3 Ki 29 Tebu 9 X29 SM 4 Ki 30 Tebu 10 X30 SM 5 Ka Tabel 7. Komponen Model dalam Program Linier untuk Musim Tanam 1II No Komponen Model Variabel Nomenklatur 31 Padi 7 X31 SM 1 Ki 32 Padi 8 X32 SM 2 Ki 33 Padi 9 X33 SM 3 Ki 34 Padi 10 X34 SM 4 Ki 35 Padi 11 X35 SM 5 Ka 36  Palawija 7 X36 SM 1 Ki 37  Palawija 8 X37 SM 2 Ki 38  Palawija 9 X38 SM 3 Ki 39  Palawija  10 X39 SM 4 Ki 40  Palawija  11 X40 SM 5 Ka 41 Tebu 7 X41 SM 1 Ki 42 Tebu 8 X42 SM 2 Ki 43 Tebu 9 X43 SM 3 Ki 44 Tebu 10 X44 SM 4 Ki 45 Tebu 11 X45 SM 5 Ka

## SIMPULAN
Data  hasil  panen  rata-rata  selama  10 tahun  terakhir  pada  masa tanam  I  luas  tanam padi 231.1 Ha, polowijo 180 Ha, dan tebu 78.9 Ha  dengan  keuntungan  Rp.  8.059.265.250. Pada musim tanam II luas lahan padi 150 Ha, polowijo  125  Ha  dengan  keuntungan  Rp. 4.083.032.500.  Pada  musim  tanam  III  luas lahan padi 50 Ha dan polowijo 135 Ha dengan keuntungan  Rp.  2.032.268.750.  Dari  hasil optimasi  program  linier  keuntungan  tiap musim tanam : 1) Musim tanam I : luas lahan optimum  padi  95  Ha  atau  19.38  %  dari  luas lahan  total    sedangkan  polowijo  luas  lahan optimum 205 Ha atau 41.83 % dari luas lahan
total dan luas lahan optimum tebu 190 Ha atau 38.77  %  dari  luas  lahan  total  dengan keuntungan  maksimum    Rp.  9.065.285.350. 2) Musim tanam II : luas lahan optimum padi 120 Ha atau 24.48 % dari luas lahan total, luas lahan optimum polowijo 170 Ha atau 34.69 % dari luas lahan total yang ditanam pada musim sebelumnya sedangkan untuk tebu 0 (nol) Ha dengan keuntungan maksimum Rp.
3.090.050.750.  3)  Musim  tanam  III  :  luas lahan optimum padi 165 Ha atau 33.67 % dari luas  lahan  yang  ditanam  total,  luas  lahan optimum  polowijo  95  Ha  atau  19.38  %  dari luas lahan yang ditanam sedangkan untuk tebu 0 (nol) Ha dengan keuntungan maksimum Rp. 4.055.360.900.
Hasil  optimasi  dapat  meningkatkan keuntungan  petani  14.43  %,  sebagaimana perbandingan  keuntungan  selama  tiga  musim hasil  panen  rata-rata  selama  10  tahun  Rp. 14.165.566.500,-  dengan  keuntungan  hasil optimasi Rp. 16.210.697.000,-. Maka berdasarkan kesimpulan tersebut, pada
daerah-daerah  yang  selama  ini  mempunyai potensi  debit  ketersediaan  yang  kurang memadai  untuk  memenuhi  kebutuhan  air irigasi, maka analisa optimasi lebih memberikan  gambaran  pola  tanam  dan penggunaan lahan yang tepat untuk mendapatkan hasil panen yang maksimum.

## DAFTAR PUSTAKA
ANCOLD (1998). Position Paper on Revised Criteria for Acceptable Risk to Life . ANCOLD  (2000a). Guidelines  on  Selection of  Acceptable  Flood  Capacity  for
Irrigations . ANCOLD (2000b). Guidelines on Assessment  of  the  Consequences  of Irrigations Failure .
Anonim  (1995) .    Pedoman    Operasi    dan
Pemilaharaan    Jaringan    Irigasi Edisi-II . Direktorat Jenderal Pengairan:  Departemen  Pekerjaan Umum. Anonim  (1997). Pedoman  Operasi  dan
Pemeliharaan Jaringan Irigasi Edisi- IV .  Direktorat  Jenderal  Pengairan:
Departemen Pekerjaan Umum. Asri,  Marwan  dan  Hidayat  (1984). Linear Programmning . Yogyakarta: BPFE. Dirjen Pengairan, Departemen PU. Departemen  PU.  (1986). Standar Perencanaan Irigasi (Bagian Penunjang,    KP    01-07). Direktorat Jenderal    Pengairan:    Departemen
Pekerjaan Umum Imam,  Kamarul  (2011). Analisis  Sensitivitas. Operation Research.
Montarcih  Limantara,  L.  &  Azis  Hoesein,
Abdul  (2010).  Linear  Programming Model  For  Optimazation  Of  Water Irrigation Area At Jatimlerek Of East
Java. International Journal Of Academic  Research Vol.  2.  No.  6. November 2010. Montarcih Limantara, L. (2011). Optimization  of  Improvement  and Manajement  on  Sumber  Brantas
Watershed,  East  Java,  Indonesia. Journal  of  Basic  and  Applied Scientific Research. 1 (3) 231-235. Montarcih  Lily  (2009). Hidrologi TSA  1-2. Malang. CV Asrori. Montarcih Lily (2009). Manajemen Air Lanjut Malang . CV Asrori.
Montarcih  Lily  dan  Soetopo  Widandi,
(2009), Statistika  Terapan  untuk Teknik Pengairan , Malang, CV. Citra Malang.
Rispiningtati (2008). Model  Optimasi  Linier Teknik Sumberdaya Air . Tirta Media. Malang.
Soemarto,  C.D.  (1986). Hidrologi  Teknik Edisi I . Surabaya: Usaha Nasional. Sosrodarsono,  S  dan  Takeda,  K.  ( 1978).
Hidrologi  untuk  Pengairan .  Jakarta: Pradnya Paramita. Suhardjono (1994). Kebutuhan Air Tanaman . Malang: Institut Teknologi Nasional. Suhardjono (1994). Kebutuhan Air Tanaman . Institut Teknologi Nasional. Malang.