## Pemanfaatan Data Hujan Global Untuk Mengevaluasi Rencana Pengembangan Komoditas Pertanian Prioritas Di Provinsi Papua Barat
Utilization of Global Rain Data to Evaluate Priority Agricultural Commodity Development Plans in West Papua

## Province
Arif Faisol 1* ; Bertha Ollin Paga` 2
1,2 Program Studi Teknik Pertanian dan Biosistem – Fakultas Teknologi Pertanian – Universitas Papua, Indonesia
* arif.unipa@gmail.com

## Abstrak
Provinsi  Papua  Barat  merupakan  salah  satu  wilayah  yang  ditetapkan  sebagai  Lokasi Kawasan Pertanian Nasional dengan komoditas prioritas padi, cabai, kako, kelapa sawit, bawang  merah,  pala,  dan  kelapa.    Iklim  merupakan  parameter  utama  dalam pengembangan  kawasan  pertanian.  Zona  iklim  Schmidt–Ferguson  dan  Oldeman merupakan  zona  iklim  berbasis  data  hujan  bulanan  yang  digunakan  secara  luas  untuk perencanaan pertanian di Indonesia. Terbatasnya stasiun iklim di Provinsi Papua Barat dengan  durasi  pencatatan  kurang  dari  30  tahun  menjadi  kendala  dalam  melakukan analisis  iklim. Climate  Hazards  Group  Infrared  Precipitation  with  Stations (CHIRPS) merupakan  salah  satu dataset hujan  global  berbasis  penginderaan  jauh  yang  memiliki durasi perekaman lebih dari 30 tahun. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan data CHIRPS,  metode  Schmidt  –  Ferguson,  dan  metode  Oldeman  untuk  mengevaluasi rencana  pengembangan  komoditas  pertanian  prioritas  di  Provinsi  Papua  barat.  Secara umum  penelitian  ini  terdiri  atas  3  (tiga)  tahapan  utama,  yaitu;  inventarisasi  data, klasifikasi  data  hujan,  dan  evaluasi  kesesuaian  iklim.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  komoditas  pertanian  prioritas  yang  telah  ditetapkan  oleh  pemerintah  sesuai dengan  kondisi  iklim  di  Provinsi  Papua  Barat.  Hanya  komoditas  bawang  merah  yang tidak  sesuai  dengan  kondisi  iklim  di  Provinsi  Papua  Barat.  Oleh  sebab  itu  kebijakan pengembangan  komoditas  pertanian  prioritas  di  Provinsi  Papua  Barat  dapat  dijalankan dalam rangka menjaga ketahanan pangan serta pertumbuhan ekonomi di Indonesia.
Kata  kunci : Climate  Hazards  Group  Infrared  Precipitation  with  Stations,  Schmidt  – Ferguson, Oldeman, Penginderaan jauh.

## Abstract
West  Papua  is  one  of  the  regions  in  Indonesia  designated  as  the  Location  of  the National  Agricultural  Area  with  priority  commodities  of  rice,  chili,  kako,  oil  palm, shallots,  nutmeg,  and  coconut.  Climate  is  the  main  parameter  for  agricultural  areas' development. Schmidt – Ferguson and Oldeman climate zone have been widely used for agricultural planning in Indonesia. Its climate zone is based on monthly rainfall data. However,  the  limited  climate  stations  in  West  Papua  with  an  observation  duration  of fewer  than  30  years  were  becoming  a  problem  in  climate  zone  analysis.  Climate
Hazards  Group  Infrared  Precipitation  with  Stations  (CHIRPS)  is  one  of  the  remote sensing-based  global  rain  datasets  with  a  recording  duration  of  more  than  30  years. This  study  aims  to  utilize  CHIRPS  data,  the  Schmidt  –  Ferguson  method,  and  the Oldeman  method  to  evaluate  the  West  Papua  climate  suitability  for  priority commodities.  Generally,  this  research  consists  of  3  (three)  main  stages  i.e.,  data inventory,  climate  zone  classification,  and  climate  suitability  evaluation.  The  results showed that the priority agricultural commodities are under climatic conditions in West Papua Province. Only shallot commodities are not suitable for the climatic conditions in  West  Papua  Province.  Therefore,  the  policy  of  developing  priority  agricultural commodities in West Papua Province can be carried out to maintain food security and economic growth in Indonesia .
Key  Word : Climate  Hazards  Group  Infrared  Precipitation  with  Stations,  Schmidt– Ferguson, Oldeman, remote sensing

## PENDAHULUAN
Sejumlah wilayah di Provinsi Papua Barat telah ditetapkan sebagai sebagai Lokasi Kawasan  Pertanian  Nasional  untuk  menjaga  ketahanan  pangan  serta  pertumbuhan ekonomi  di  Indonesia.  Beberapa  wilayah  yang  ditetapkan  sebagai  Lokasi  Kawasan Pertanian  Nasional  antara  lain  Kabupaten  Manokwari,  Kabupaten  Sorong,  Kabupaten Tambrauw,  Kabupaten  Teluk  Wondama,  Kabupaten  Manokwari  Selatan,  Kabupaten Teluk Bintuni, Kabupaten Sorong Selatan, Kabupaten Kaimana, Kabupaten Fakfak, dan Kabupaten  Raja  Ampat  dengan  komoditas  prioritas  padi,  cabai,  kakao,  kelapa  sawit, bawang merah, pala, dan kelapa (Menteri Pertanian, 2018).
Iklim  merupakan  parameter  utama  yang  menjadi  pertimbangan  dalam pengembangan  kawasan  pertanian,  karena  iklim  sangat  berpengaruh  terhadap  proses pertumbuhan  dan  produksi  tanaman.  Sejumlah  peneliti  di  Indonesia  telah mengembangkan  zona  iklim  untuk  mendukung  pengembangan  sektor  pertanian, diantaranya zona iklim Junghun, zona iklim Mohr, zona iklim Schmidt – Ferguson, dan zona  iklim  Oldeman    (Winarno  et  al.,  2019).  Namun,  hanya  zona  iklim  Schmidt  – Ferguson  dan  zona  iklim  Oldeman  yang  digunakan  secara  luas  di  Indonesia  untuk perencanaan  pertanian  di  Indonesia.  Zona  iklim  Schmidt  –  Ferguson  digunakan  untuk perencanaan  tanaman  perkebunan  dan  kehutanan,  sedangkan  zona  iklim  Oldeman digunakan untuk perencanaan tanaman pangan (Winarno et al., 2019).
Zona  iklim  Schmidt  –  Ferguson  dan  zona  iklim  Oldeman    menggunakan  data hujan  bulanan  sebagai  dasar  zonasi  yang  dikelompokkan  menjadi  Bulan  Basah  (BB) dan  Bulan  Kering  (BK)  (Winarno  et  al.,  2019;  Nawawi,  2001;  Oldeman  et  al.,  1980). Schmidt – Ferguson mengelompokkan curah hujan sama atau lebih besar dari 100 mm sebagai  BB,  dan  bulan  dengan  curah  hujan  lebih  kecil  dari  60  mm  sebagai  BK  (Irfan, 2006;  Laimeheriwa  et  al.,  2019).  Sedangkan  Oldeman  mengelompokkan  BB  sebagai bulan  dengan  curah  hujan  sama  atau  lebih  besar  dari  200  mm,  dan  BK  adalah  bulan dengan  curah  hujan  lebih  kecil  dari  100  mm  (Oldeman  et  al.,  1980;  Nawawi,  2001; Winarno et al., 2019).
Data  hujan  pada  umumnya  diperoleh  dari  hasil  pengukuran rain  gauge atau ombrometer  yang  terpasang  pada  stasiun  iklim.  Berdasarkan  rekomendasi World Meteorological Organization (WMO), data ini hanya dapat digunakan untuk mewakili suatu areal seluas 10 km 2 – 900 km 2 (World Meteorological Organization, 1994; World Meteorological  Organization,  2008). Saat  ini  kerapatan  stasiun  hujan  dan  iklim  di Provinsi  Papua  Barat  ±  2.782  km 2 /stasiun,  sehingga  masih  dibawah  kerapatan  stasiun hujan  minimum  yang  direkomendasikan  oleh  WMO.  Disamping  itu  sebaran  stasiun iklim dan stasiun hujan di Provinsi Papua Barat tidak merata.
WMO juga merekomendasikan bahwa untuk analisis iklim dibutuhkan data iklim pencatatan  30  tahun  berturut-turut  (World  Meteorological  Organization,  2015;  World Meteorological  Organization,  2017).  Jika  merujuk  pada  rekomendasi  WMO, ketersediaan  data  iklim  dan  data  hujan  yang  ada  di  Provinsi  Papua  Barat  belum memenuhi  syarat  untuk  analisis  iklim  karena  data  iklim  dan  data  hujan  yang  tersedia saat  ini  adalah  data  pencatatan  tahun  1997  –  2022  atau  kurang  dari  30  tahun  (Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, 2021).
Saat ini telah tersedia dataset hujan hasil pemantauan satelit yang telah dikalibrasi dengan  data  hujan  hasil  pengamatan  di  bumi.  Beberapa  diantaranya  memiliki  durasi perekaman  lebih  dari  30  tahun,  diantaranya; Climate  Hazards  Group  Infrared Precipitation  with  Stations (CHIRPS),  TerraClimate, Climatologies  at  High  resolution for the Earth Land Surface Areas (CHELSA), Precipitation Estimation from Remotely Sensed  Information  using  Artificial  Neural  Networks  -  Climate  Data  Record (PERSIANN-CDR), The  Special  Sensor  Microwave  Imager (SSM/I),  dan The  Special Sensor  Microwave  Imager  Sounder (SSMIS),  dan Global  Precipitation  Climatology Project (GPCP)    (Weng,  2007; Remote  Sensing  System,  2021a; Remote  Sensing System,  2021b;  Remote  Sensing  System,  2021c; Remote  Sensing  System,  2021d; National Center for Atmospheric Research Staff, 2020).
Climate  Hazards  Group  Infrared  Precipitation  with  Stations (CHIRPS) merupakan  salah  satu dataset hujan  yang  telah  dimanfaatkan  secara  luas  di  dunia. CHIRPS mengkombinasikan data hujan hasil  hasil pemantauan satelit, data hujan hasil observasi  pada  stasiun  iklim,  serta    prediktor    untuk  menghasilkan  data  hujan  pada resolusi  spasial  5  km  (Funk  et  al.,  2014).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Faisol  et  al. menunjukkan  bahwa  CHIRPS  akurat  dalam  mengestimasi  curah  hujan  harian  di Provinsi  Papua  Barat  dengan  nilai error sebesar  2,75  mm  dibandingkan  data  hasil pengukuran  pada automatic  weather  stations (AWS)  (Budiyono  &  Faisol,  2021)  serta memiliki  di  Jawa  Timur  dengan  RBIAS  atau  tingkat  penyimpangan  sebesar  11,41% dalam mengestimasi curah hujan harian di Provinsi Jawa Timur (Faisol et al., 2020).
Berdasarkan  kondisi  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  evaluasi terhadap  rencana  pengembangan  beberapa  komoditas  pertanian  prioritas  di  Provinsi Papua Barat berdasarkan kondisi iklim melalui pemanfaatan data CHIRPS serta metode Schmidt – Ferguson dan metode Oldeman.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  Provinsi  Papua  Barat  pada  bulan  April  –  September tahun 2022. Lokasi penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi penelitian.
Secara umum penelitian ini terdiri atas 3 (tiga) tahapan utama, yaitu; inventarisasi data, klasifikasi data hujan, dan evaluasi kesesuaian iklim.
1. Inventarisasi data
Tahapan  ini  bertujuan  untuk  melakukan  inventarisasi  data  hujan  CHIRPS perekaman 30 tahun yaitu perekaman tahun 1991 – 2020.
2. Klasifikasi data hujan
Tahapan  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  hujan  bulanan  rata-rata menjadi Bulan Basah (BB) dan Bulan Kering (BK) pada setiap piksel data CHIRPS berdasarkan metode Schmidt  –  Ferguson dan metode Oldeman. Prosedur klasifikasi data hujan bulanan metode Schmidt – Ferguson dan metode Oldeman disajikan pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Data hujan bulanan
TerraClimate perekaman 1992 - 2021 Curah hujan mm Bulan Basah (BB) Ya Jumlah BB Curah hujan < 60 mm Tidak Bulan Kering (BK) Ya Jumlah BK Tidak Bulan Lembab (BL) Gambar 2.   Diagram alir klasifikasi data hujan bulanan metode Schmidt - Ferguson.
Data hujan bulanan TerraClimate perekaman 1992 - 2021 Rata-rata curah hujan bulanan Curah hujan > 200 mm Bulan Basah (BB) Ya Jumlah BB berurutan Curah hujan < 100 mm Tidak Bulan Kering (BK) Ya Jumlah BK berurutan Tidak Bulan Lembab (BL)

## Gambar 3.   Diagram alir klasifikasi data hujan bulanan metode Oldeman
3. Evaluasi kesesuaian iklim
Tahapan ini bertujuan untuk menilai kesesuaian iklim terhadap beberapa  komoditas prioritas  yang  telah  ditetapkan  oleh  Pemerintah  berdasarkan  metode  Schmidt  – Ferguson  dan  metode  Oldeman.  Metode  Schmidt  –  Ferguson  digunakan  untuk mengevaluasi  kebijakan  pengembangan  tanaman  perkebunan  dan  tanaman  rempah, sedangkan metode Oldeman digunakan untuk mengevaluasi kebijakan pengembangan tanaman pangan dan hortikultura.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data  CHIRPS  perekaman  tahun  1991  –  2020  dan metode Schmidth - Ferguson, BB di Provinsi Papua Barat pada umumnya 4 sampai 12 bulan  dan  BK  0  sampai  8  bulan.  Sedangkan  berdasarkan  metode  Oldeman,  BB  di Provinsi  Papua Barat 0 sampai  12 bulan dan BK 0  sampai 4 bulan. Distribusi BK dan BB  di  Provinsi  Papua  Barat  berdasarkan hasil  analisis  data  CHIRPS  perekaman  tahun 1991  –  2020  menggunakan  metode  Schmidt  –  Ferguson  dan  Oldeman  disajikan  pada Gambar 4 sampai Gambar 7.
Gambar 4. Distribusi BB data CHIRPS perekaman tahun 1991 – 2020 berdasarkan metode Schmidt – Ferguson.
Gambar 5. Distribusi BK data CHIRPS perekaman tahun 1991 – 2020 berdasarkan metode Schmidt – Ferguson
Gambar 6. Distribusi BB data CHIRPS perekaman tahun 1991 – 2020 berdasarkan metode Oldeman.
Gambar 7. Distribusi BK data CHIRPS perekaman tahun 1991 – 2020 berdasarkan metode Oldeman.
Berdasarkan  buku  Petunjuk  Teknis  Penilaian  Kesesuaian  Lahan  (Wahyunto  et  al., 2016),  kawasan  yang  sangat  sesuai  untuk  pengembangan  komoditas  kakao  adalah wilayah  yang  memiliki  BK  1  –  2  bulan  dan  kawasan  yang  memiliki  BK  2  -  3  cukup sesuai untuk pengembangan kakao. Adapun kawasan yang sesuai untuk pengembangan
komoditas  kakao  di  Provinsi  Papua  Barat  antara  lain;  Kabupaten  Raja  Ampat, Kabupaten  Tambrauw,  Kabupaten  Maybrat,  Kabupaten  Manokwari,  Kabupaten Pegunungan  Arfak,  Kabupaten  Manokwari  Selatan,  Kabupaten  Teluk  Wondama, Kabupaten  Fakfak,  dan  Kabupaten  Kaimana.  Sebaran  wilayah  yang  sesuai  untuk pengembangan  komoditas  kakao  disajikan  pada  Gambar  8  dan  Tabel  1.
Gambar 8.  Kawasan Yang Sesuai Untuk Pengembangan Tanaman Kakao.
Tabel  1.  Tingkat  Kesesuaian  Iklim  Tanaman  Kakao  Pada  Lokasi  Kawasan  Pertanian Nasional Di Provinsi Papua Barat.
No Lokasi Pengembangan Tingkat Kesesuaian 1 Manokwari Cukup sesuai 2 Sorong Tidak sesuai 3 Tambrauw Sangat sesuai dan cukup sesuai 4 Teluk Wondama Sangat sesuai dan cukup sesuai 5 Manokwari Selatan Sangat sesuai dan cukup sesuai 6 Teluk Bintuni Sangat sesuai dan cukup sesuai 7 Sorong Selatan Tidak sesuai 8 Kaimana Sangat sesuai dan cukup sesuai 9 Fakfak Sangat sesuai 10  Raja Ampat Sangat sesuai
Kawasan yang sangat sesuai untuk pengembangan komoditas kelapa sawit adalah wilayah  yang  memiliki  BK  1  bulan  dan  kawasan  yang  cukup  sesuai  adalah  Kawasan yang  memiliki  BK  1  –  2  bulan  (Wahyunto  et  al.,  2016).  Kawasan  di  Provinsi  Papua Barat yang sesuai untuk pengembangan komoditas kelapa sawit antara lain; Kabupaten
Raja  Ampat,  Kabupaten  Tambrauw,  Kabupaten  Maybrat,  Kabupaten  Manokwari, Kabupaten  Pegunungan  Arfak,  Kabupaten  Manokwari  Selatan,  Kabupaten  Sorong Selatan,  Kabupaten  Teluk  Bintuni,  Kabupaten  Fakfak,  dan  Kabupaten  Kaimana. Sebaran  wilayah  yang  sangat  sesuai  untuk  pengembangan  komoditas  kelapa  sawit disajikan pada Gambar 9 dan Tabel 2.
Gambar 9. Kawasan Yang Sesuai Untuk Pengembangan Tanaman Kelapa Sawit.
Tabel  2.  Tingkat  Kesesuaian  Iklim  Tanaman  Kelapa  Sawit  Pada  Lokasi  Kawasan
Pertanian Nasional Di Provinsi Papua Barat. No Lokasi Pengembangan Tingkat Kesesuaian 1 Manokwari Cukup sesuai 2 Sorong Tidak sesuai 3 Tambrauw Cukup sesuai 4 Teluk Wondama Cukup sesuai 5 Manokwari Selatan Cukup sesuai 6 Teluk Bintuni Sangat Sesuai 7 Sorong Selatan Tidak sesuai 8 Kaimana Cukup sesuai 9 Fakfak Sangat sesuai dan cukup sesuai 10 Raja Ampat Sangat sesuai dan cukup sesuai
Pala  sangat  sesuai  dikembangkan  pada  wilayah  yang  memiliki  BK  0  bulan  dan cukup sesuai dikembangkan pada wilayah yang memiliki BK 1 – 2 bulan (Ritung et al., 2011).  Kawasan  di  Provinsi  Papua  Barat  yang  sesuai  untuk  pengembangan  komoditas pala  antara  lain;  Kabupaten  Maybrat,  Kabupaten  Tambrauw,  Kabupaten  Manokwari,
Kabupaten  Pegunungan  Arfak,  Kabupaten  Sorong  Selatan,  Kabupaten  Raja  Ampat, Kabupaten  Teluk  Bintuni,  Kabupaten  Fakfak,  dan  Kabupaten  Kaimana.  Sebaran wilayah  yang  sangat  sesuai  untuk  pengembangan  pala  disajikan  pada  Gambar  10  dan Tabel 3.
Gambar 10. Kawasan  Yang Sesuai Untuk Pengembangan Tanaman.
Tabel  3.  Tingkat  kesesuaian  iklim  tanaman  pala  pada  Lokasi  Kawasan  Pertanian Nasional di Provinsi Papua Barat.
No Lokasi Pengembangan Tingkat Kesesuaian 1 Manokwari Cukup sesuai 2 Sorong Tidak sesuai 3 Tambrauw Cukup sesuai 4 Teluk Wondama Cukup sesuai 5 Manokwari Selatan Cukup sesuai 6 Teluk Bintuni Cukup sesuai 7 Sorong Selatan Tidak sesuai 8 Kaimana Sangat sesuai dan cukup sesuai 9 Fakfak Cukup sesuai 10 Raja Ampat Cukup sesuai
Tanaman kelapa sangat sesuai dikembangkan pada wilayah yang memiliki BK 0  - 2  bulan  dan  cukup  sesuai  pada  wilayah  yang  memiliki  BK  2  –  4  bulan  (Ritung  et  al., 2011).  Sebagian  besar  wilayah  di  Provinsi  Papua  Barat  sesuai  untuk  pengembangan komoditas  kelapa.  Sebaran  wilayah  yang  sangat  sesuai  untuk  pengembangan  kelapa disajikan pada Gambar 11 dan Tabel 4.
Gambar 11. Kawasan Yang Sesuai Untuk Pengembangan Tanaman Kelapa.
Tabel  4.    Tingkat  kesesuaian  iklim  tanaman  kelapa  pada  Lokasi  Kawasan  Pertanian Nasional di Provinsi Papua Barat.
No Lokasi Pengembangan Tingkat Kesesuaian 1 Manokwari Sangat sesuai dan cukup sesuai 2 Sorong Sangat sesuai 3 Tambrauw Sangat sesuai dan cukup sesuai 4 Teluk Wondama Sangat sesuai dan cukup sesuai 5 Manokwari Selatan Cukup sesuai 6 Teluk Bintuni Sangat sesuai 7 Sorong Selatan Sangat sesuai 8 Kaimana Sangat sesuai 9 Fakfak Sangat sesuai 10  Raja Ampat Sangat sesuai
Padi sangat sesuai dikembangkan pada wilayah yang memiliki BB 6 - 8 bulan dan cukup  sesuai  dikembangkan  pada  wilayah  yang  memiliki  BB  4  -  5  (Wahyunto  et  al., 2016).  Hampir  semua  kawasan  di  Provinsi  Papua  Barat  sesuai  untuk  pengembangan tanaman  padi  kecuali  Kabupaten  Manokwari  Selatan.  Sebaran  wilayah  yang  sangat sesuai untuk pengembangan padi disajikan pada Gambar 12 dan Tabel 5.
Gambar 12. Kawasan yang sesuai untuk pengembangan tanaman padi.
Tabel  5.  Tingkat  Kesesuaian  Iklim  Tanaman  Padi  Pada  Lokasi  Kawasan  Pertanian Nasional Di Provinsi Papua Barat.
No Lokasi Pengembangan Tingkat Kesesuaian 1 Manokwari Sangat sesuai dan cukup sesuai 2 Sorong Sangat sesuai 3 Tambrauw Sangat sesuai 4 Teluk Wondama Sangat sesuai 5 Manokwari Selatan Tidak sesuai 6 Teluk Bintuni Sangat sesuai dan cukup sesuai 7 Sorong Selatan Sangat sesuai 8 Kaimana Sangat sesuai 9 Fakfak Sangat sesuai 10  Raja Ampat Sangat sesuai dan cukup sesuai
Cabai  sangat  sesuai  dikembangkan  pada  wilayah  yang  memiliki  BB  5  -  6  bulan dan  cukup  sesuai  dibudidayakan  pada  wilayah  yang  memiliki  BB  3  -  5  bulan (Wahyunto et al., 2016). Hampir semua kawasan di Provinsi Papua Barat sesuai untuk pengembangan tanaman cabai kecuali Kabupaten Manokwari Selatan. Sebaran wilayah yang sangat sesuai untuk pengembangan cabai disajikan pada Gambar 13 dan Tabel 6.
Gambar 13.   Kawasan yang sesuai untuk pengembangan tanaman cabai.
Tabel  6.  Tingkat  Kesesuaian  Iklim  Tanaman  Cabai  Pada  Lokasi  Kawasan  Pertanian Nasional Di Provinsi Papua Barat.
No Lokasi Pengembangan Tingkat Kesesuaian 1 Manokwari Sangat sesuai dan cukup sesuai 2 Sorong Sangat sesuai 3 Tambrauw Sangat sesuai 4 Teluk Wondama Sangat sesuai 5 Manokwari Selatan Tidak sesuai 6 Teluk Bintuni Sangat sesuai dan cukup sesuai 7 Sorong Selatan Sangat sesuai 8 Kaimana Sangat sesuai 9 Fakfak Sangat sesuai 10  Raja Ampat Sangat sesuai dan cukup sesuai
Bawang merah sangat sesuai dikembangkan pada wilayah yang memiliki BK 4 - 6 bulan  dan  cukup  sesuai  dibudidayakan  pada  daerah  yang  memiliki  BK  lebih  dari  6 bulan  (Wahyunto et al., 2016). Sehingga semua kawasan di Provinsi Papua Barat tidak sesuai  untuk  pengembangan  tanaman  bawang  merah,  karena  berdasarkan  metode Oldeman BK di Provinsi Papua Barat kurang dari 4 bulan.
Secara  umum  lokasi  pengembangan  komoditas  prioritas  yang  telah  ditetapkan oleh pemerintah sesuai dengan kondisi iklim di Provinsi Papua Barat. Hanya komoditas bawang  merah  yang  tidak  sesuai  di  kembangkan  di  Provinsi  Papua  Barat.  Komparasi
antara  lokasi  pengembangan  komoditas  pertanian  yang  ditetapkan  oleh  pemerintah dengan potensi wilayah ditinjau dari segi iklim disajikan pada Tabel 7.
Tabel  7.  Komparasi  Antara  Lokasi  Pengembangan  Komoditas  Prioritas  Yang Ditetapkan Oleh Pemerintah Dengan Potensi Wilayah Ditinjau Dari Kondisi
Iklim. No Lokasi Pengembangan Komoditas Prioritas Penetapan Pemerintah Potensi wilayah 1 Manokwari Padi,  cabai,  kakao, kelapa sawit Padi,  cabai,  kakao,  kelapa sawit pala, kelapa, 2 Sorong Cabai, bawang merah, kakao, kelapa sawit. Cabai, kelapa, padi 3 Tambrauw Cabai, bawang merah Cabai,  kakao,  kelapa  sawit, pala, kelapa, padi 4 Teluk Wondama Cabai Cabai, kakao, kelapa, padi 5 Manokwari Selatan Cabai, kakao Kakao, kelapa sawit, kelapa 6 Teluk Bintuni Bawang merah, kelapa sawit. Kelapa  sawit,  pala,  padi, kakao, 7 Sorong Selatan Kakao Kelapa sawit, pala, padi, cabai 8 Kaimana Pala Pala,  kakao,  kelapa  sawit, padi, cabai 9 Fakfak Pala Pala,  kakao,  kelapa  sawit, padi, cabai 10  Raja Ampat Kelapa Kelapa,  kakao,  kelapa  sawit, pala, padi, cabai

## KESIMPULAN
Secara  umum  komoditas  pertanian  priorioritas  yang  telah  ditetapkan  oleh pemerintah  sesuai  dengan  kondisi  iklim  di  Papua  Barat.  Hanya  komoditas  bawang merah  tidak  dapat  dikembangkan  di  Provinsi  Papua  Barat.  Oleh  sebab  itu  kebijakan pengembangan  komoditas  pertanian  prioritas  di  Provinsi  Papua  Barat  dapat  dijalankan dalam rangka menjaga ketahanan pangan serta pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Papua  yang  telah membiayai penelitian ini melalui  skema penelitian Dosen Asisten Ahli tahun anggaran 2022 dengan nomor kontrak SP-164/UN42/PG/2022.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika.  (2021). Ketersediaan  Data . http://dataonline.bmkg.go.id/akses_data
Budiyono,  &  Faisol,  A.  (2021).  Evaluasi  Data  Climate  Hazards  Group  Infrared
Precipitation  With  Station  (  CHIRPS  )  Dengan  Data  Pembanding  Automatic Weather Stations ( AWS ) Dalam Mengestimasi Curah Hujan Harian Di Provinsi Papua  Barat. Jurnal  Teknik  Pertanian  Lampung  (Journal  of  Agricultural Engineering) , 10 (1), 64–72. https://doi.org/10.23960/jtep-l.v10.i1.64-72
Faisol,  A.,  Indarto,  I.,  Novita,  E.,  &  Budiyono,  B.  (2020).  Komparasi  Antara  Climate Hazards  Group  Infrared  Precipitation  With  Stations  (CHIRPS)  dan  Global Precipitation  Measurement  (GPM)  Dalam  Membangkitkan  Informasi  Curah Hujan  Harian  di  Provinsi  Jawa  Timur. Jurnal  Teknologi  Pertanian  Andalas , 24 (2), 148–156.
Funk, C. C., Peterson, P. J., Landsfeld, M. F., Pedreros, D. H., Verdin, J. P., Rowland, J. D.,  Romero,  B.  E.,  Husak,  G.  J.,  Michaelsen,  J.  C.,  &  Verdin,  A.  P.  (2014). A Quasi-Global Precipitation Time Series for Drought Monitoring (1st ed.).
Irfan,  M.  (2006).  The  Determination  of  Palembang  Climate  Type  by  Using  Schmidt- Ferguson Method. The 2nd Joint International Conference on Sustainable Energy and Environment (SEE 2006) , November , 3–4.
Laimeheriwa,  S.,  Madubun,  E.  L.,  &  Rarsina,  E.  D.  (2019).  Analisis  Tren  Perubahan Curah Hujan dan Pemetaan Klasifikasi Iklim Schmidt - Ferguson untuk Penentuan Kesesuaian Iklim Tanaman Pala (Myristica fragrans) di Pulau Seram. Agrologia , 8 (2), 71–81. https://doi.org/10.30598/a.v8i2.1012 Menteri Pertanian. (2018). Keputusan Menteri Pertanian RI Nomor 472/Kpts/RC.040/6/2018 .
National  Center  for  Atmospheric  Research  Staff.  (2020). The  Climate  Data  Guide: Precipitation Data Sets: Overview & Comparison table . Agustus. https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data/precipitation-data-sets-overview- comparison-table
Nawawi,  G.  (2001).  Pengantar  Klimatologi  Pertanian.  In Departement  Pendidikan Nasional (1st ed.). Departement Pendidikan Nasional.
Oldeman,  L.  R.,  Las,  I.,  &  Muladi.  (1980). The  Agroclimatic  Maps  of  Kalimantan, Maluku,  Irian  Jaya  and  Bali,  West  and  East  Nusa  Tenggara (1st  ed.).  Central Research Institute for Agriculture.
Remote Sensing System. (2021a). AMSR-2/ AMSR-E . https://www.remss.com/missions/amsr/
Remote Sensing System. (2021b). GMI . https://www.remss.com/missions/gmi/ Remote Sensing System. (2021c). SSMI / SSMIS . https://www.remss.com/missions/ssmi/
Remote Sensing System. (2021d). TMI . https://www.remss.com/missions/tmi/
Ritung, S., Nugroho,  K.,  Mulyani,  A., & Suryani, E. (2011). Petunjuk Teknis Evaluasi Lahan  untuk  Komoditas  Pertanian (2nd  ed.).  Balai  Besar  Penelitian  dan Pengembangan Sumberdaya Lahan Pertanian.
Wahyunto,  Hikmatullah,  Suryani,  E.,  Tafakresnanto,  C.,  Ritung,  S.,  Mulyani,  A., Sukarman, Nugroho,  K., Sulaeman, Y., Suparto, Subandiono, R. E., Sutriadi, T.,
& Nursyamsi, D. (2016). Petunjuk Teknis Pedoman Survei dan Pemetaan Tanah Tingkat Semi Detail Skala 1:50.000 (Issue 12).
Weng,  F.  (2007). Special  Sensor  Microwave  Imager  and  Sounder  (  SSMIS  )  Antenna Brightness  Temperature  Data  Record  (  TDR  )  Calibration  and  Validation  User Mabual .
Winarno, G. D., Harianto, S. P., & Santoso, T. (2019). Klimatologi Pertanian (1st ed.). Pusaka Media.
World  Meteorological  Organization.  (1994). WMO  No.  163:  Guide  to  Hydrological Practices (5th ed.). World Meteorological Organization.
World  Meteorological  Organization.  (2008). WMO  No  168:  Guide  to  Hydrological Practices (6th ed.). World Meteorological Organization. https://doi.org/10.1080/02626667.2011.546602 World  Meteorological  Organization.  (2015). WMO  No  49 :  General  Meteorological Standards and Recommended Practice: Vol. I (Issue 2). https://doi.org/10.1007/978-94-024-1179-9_301503
World Meteorological Organization. (2017). WMO No 1203: WMO Guidelines on the Calculation  of  Climate  Normals.  In WMO-No.  1203 (Issue  1203). https://library.wmo.int/doc_num.php?explnum_id=4166