## PEMODELAN PRODUKSI TANAMAN KARET BERDASARKAN POTENSI KLON, TANAH, DAN IKLIM
Modelling of Hevea Production Based on Clone Potency, Soil, and Climate
Imam SUSETYO dan Hananto HADI Balai Penelitian Getas, Pusat Penelitian Karet Jl. Pattimura KM 6, Kotak Pos 804, Salatiga, Jawa Tengah
Diterima tanggal 17 April 2012 / Disetujui tanggal 11 Juli 2012
Jurnal Penelitian Karet, 2012, 30 (1)  : 23 - 35 Indonesian  J.  Nat. Rubb. Res. 2012, 30 (1) : 23 - 35

## Abstract
According  to  soil  plant  relationship, there  are  close  relationship  between  soil suitability  and  rainfall  factor.  Every  crop requires  specific  soil  and  climate  conditions for optimum growth.   According to soil-plant relationship,  there  are  close  relationship between  soil  suitability  and  rainfall  factor. Eventhough the influence of rainfall on plant growth  depends  on  its  distribution  and  soil type, commonly rainfall and plant production have a strong relationship. Rubber tree ( Hevea brasiliensis ) is indigenous to the tropical rain forest in the Amazon Basin, at an altitude of 200  m  above  mean  sea  level  and  near  the equator.  This  region  is  characterised  by monthly mean temperature between 24 and 28ºC,  with  average  rainfall  of  annual  totals amounting to 1500-2500 mm including some dry  spells.  Recently  to  decide  land  quality according to rubber productivity has still used qualitative  methods  with  many  versions. Quantitative  research  on  predicting  rubber production  concerning  clone  potential,  soil, and  climate  is  stiil  rare.  The  aim  of  this research was to find out the model of rubber tree  production  based  on  clone  potential productivity,  climate  (rainfall,  rainy  day, altitude,  and  dry  season)  and  soil  (clay fraction, internal drainage). The asumption of all regression used was fitted line plot based on  regression  quadratic  type  model.  The results  showed  that  average  optimum  value for  rainfall,  rainy  day,  dry  month,  altitude, clay fraction (%), and internal drainage class concerning  rubber  productivity  were  2640 mm/year,133  rainy  days/year,  3  month/ year, and 168 above sea level, 55 %, and 3 (internal  drainage  classes  based  on  USDA Handbook).  These  results  showed  that mathematic equation could be used to  predict rubber  production  in  specific  area  with accuracy level of  79.19 %.
Keywords: Hevea  brasiliensis ,  production model, natural rubber

## Abstrak
Tiap  jenis  tanaman  menghendaki syarat iklim dan tanah tertentu bagi pertum- buhan  optimalnya.  Menyangkut  hubungan tanah-tanaman,  terdapat  hubungan  erat antara  keserasian  tanah  dengan  faktor- faktor  curah  hujan.  Walaupun  pengaruh curah  hujan  terhadap  pertumbuhan tanaman amat bergantung pada penyebaran dan  tipe  tanahnya,  curah  hujan  dan  pro- duksi  tanaman  mempunyai  hubungan umum  yang  sangat  kuat.  Tanaman  karet merupakan salah satu jenis tanaman hutan asli  di  lembah  Amazon  dengan  ketinggian 200  m  di  atas  permukaan  laut  (dpl)  dan dekat  dengan  ekuator.  Daerah  ini  memiliki karateristik suhu antara 24 sampai dengan o 28 C dengan curah hujan rerata 1500 – 2500 mm/tahun.  Selama  ini  penentuan  kualitas lahan kaitannya dengan produksi tanaman karet  masih  bersifat  kualitatif  dengan berbagai macam versi. Penelitian mengenai hubungan  antara  potensi  klon,  tanah,  dan iklim dengan produksi tanaman karet secara kuantitatif belum banyak dilakukan. Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui model potensi produksi karet klon tertentu pada wilayah dengan karateristik tanah dan iklim  tertentu  (spesifik  wilayah).  Asumsi yang  digunakan  untuk  menentukan  nilai optimal masing-masing adalah mengunakan persamaan regresi tipe kuadratik ( regression quadratic model ).  Hasil  penelitian  menun- jukkan  hasil  optimal  untuk  pertumbuhan tanaman adalah sebagai berikut yaitu 2640 mm curah hujan per tahun, 133 hari hujan pertahun, 3 bulan kering per tahun, 168 m dpl,  55%  jumlah  fraksi  lempung,  dan drainase  kriteria  ke-3  atau well  drained . Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan persamaan  matematik  dapat  digunakan untuk  menentukan  potensi  klon  tertentu pada  suatu  wilayah  dengan  cepat  dengan tingkat akurasi 79,19 %.
Keywords : Hevea  brasiliensis, model produksi, karet alam

## Susetyo dan Hadi

## PENDAHULUAN
Sumber daya alam merupakan tulang punggung  perekonomian  Indonesia  dan diharapkan  sektor  pertanian,  perikanan, dan  kehutanan  dapat  berkembang  lebih baik  untuk  menunjang  sektor  lain  untuk pembangunan  negara.  Oleh    karena  itu, pemerintah  mencanangkan  Revitalisasi Pertanian, Perikanan, dan Kehutanan yang programnya  diluncurkan  pada  Oktober tahun  2005.  Karet  secara  keseluruhan (termasuk karet alam) merupakan kebutuh- an  vital  yang  tidak  tergantikan  dalam kehidupan  sehari-hari.  Diantara  sekian puluh  jenis  karet  (elastomer),  karet  alam tetap merupakan jenis elastomer yang paling besar konsumsinya di seluruh dunia, yaitu sekitar  40%.  Dengan  melonjaknya  harga minyak bumi akhir-akhir ini (sumber bahan olah  karet  sintetis)  dan  keunggulan  dalam pelestarian  lingkungan  hidup,  diharapkan bahwa proporsi karet alam akan meningkat menjadi 50% (Budiman, 2005). Pertanaman karet saat ini mencapai luasan 3,2 juta ha yang  terdiri  atas  Perkebunan  Rakyat (85,3%),  Perkebunan  Negara  (6,5%)  dan Perkebunan Swasta (8,2%) dengan produksi yang  dihasilkan  secara  nasional  mencapai sebesar  2,066  juta  ton.  Berdasarkan  hasil studi  LMC cit Budiman    (2005)  Indonesia merupakan  wilayah  dengan  potensi produksi  lebih  tinggi  dibanding  Thailand, Malaysia,  maupun  India.  Selain  itu pengembangan  area  perkebunan  karet Indonesia  nomor  dua  terluas  sesudah Thailand.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa secara umum Indonesia merupakan daerah yang  paling  potensial  dikembangkan  baik dari  segi  produktivitas  maupun  area  di tingkat dunia maupun asia.
Tiap  jenis  tanaman  menghendaki syarat  iklim  tertentu  bagi  pertumbuhan optimalnya.  Menyangkut  hubungan  tanah- tanaman,  terdapat  hubungan  erat  antara keserasian  tanah  dengan  faktor-faktor curah hujan, penyebaran hujan, dan defisit kejenuhan  lengas  udara.  Walaupun pengaruh  curah  hujan  terhadap  per- tumbuhan tanaman amat bergantung pada penyebarannya  dan  tipe  tanahnya, hubungan  antara  curah  hujan  dengan produksi  tanaman  umumnya  sangat  kuat (William dan Joseph, 1974). Tanaman karet merupakan salah satu jenis tanaman hutan asli  di  lembah  amazon  dengan  ketinggian
200 m dpl dan dekat dengan ekuator. Daerah ini  memiliki  karateristik  suhu  antara  24
o sampai  dengan  28 C  dengan  curah  hujan rerata 1500 – 2500 mm/tahun (Rao et.  al., 1990).  Menurut ( Rao et al., 1993) area karet berproduksi tinggi biasanya ditemukan pada daerah dengan pola curah hujan yang cukup dan merata serta rendahnya fluktuasi suhu d a n   k e l e m b a b a n   s e l a m a   1   t a h u n . Pentingnya  proses  seleksi  suatu  tanaman yang akan ditanam di daerah yang bersifat dari  sesuai  sampai  dengan  marjinal  telah dikemukakan oleh Ceccarelli (1994).
Estimasi  spesifik  adaptasi  secara normal  berdasarkan  interaksi  genetik  dan lingkungan  ( Genetic-Enviroment (GE)). Walaupun  produksi  suatu  tanaman merupakan  salah  satu  faktor  yang dievaluasi pada proses interaksi GE, hal ini tidak selalu berkait dengan kontrol genetik saja  tetapi  terbentuk  dari  proses  interaksi antar  genotipe  ( Genotype-Genotype (GG)) dan  genotipe  dan  lingkungan  (( Genetic- Enviroment (GE))  seperti  pada  gen  spesifik yang  dikontrol  oleh  proses  fisiologis  dan biokhemis.  Pada  tanaman  karet  proses  ini terbilang  cukup  kompleks  karena  hasil panennya  adalah  lateks  (Priyadarshan, 2003b).
Penilaian  lahan  merupakan  proses menaksir  potensi  lahan  untuk  suatu  atau beberapa  macam  penggunaan  alternatif. Pengembangan  model  kesesuaian  lahan untuk  perencanaan  merupakan  salah  satu hal penting yang harus terus dikembangkan agar pemanfaatan lahan dapat optimal dan sesuai  dengan  fungsinya  (Van  Rast,  1997). Tingkat  akurasi  evaluasi  lahan  pertanian sangat  tergantung  pada  parameter- parameter  yang  dipilih  serta  hubungannya dengan  produksi  tanaman  (Tang  dan  Van Rant, 1992).
Setelah  lahan  perkebunan  dapat dipilah-pilah  menjadi  beberapa  jenis  (seri atau  fase)  tanah  dengan  cara  survei/ pemetaan tanah, masing-masing jenis tanah perlu  dinilai  mutunya  untuk  optimisasi penggunaannya.  Sugiyanto et  al., (1998), menyebutkan bahwa konsep agroekosistem yang  dapat  disetarakan  dengan  konsep lahan  mengandung  tiga  komponen  utama yaitu  tanah,  iklim,  dan  tanaman.  Dengan mempertimbangkan  keadaan  agroeko- sistem,  penggunaan  lahan  berupa  sistem
produksi dan pilihan-pilihan tanaman yang tepat  dapat  ditentukan.    Pengembangan areal  tanaman  karet  baik  yang  sudah  ada ataupun  yang  akan  dilakukan  pada  masa yang akan datang hendaknya dilakukan di daerah  yang  mampu  mendukung  pertum- buhan  secara  normal  dan  memungkinkan dipertahankan  kerapatan  tanaman  lebih dari 350 pohon/ha pada umur lebih dari 15 tahun  sehingga  risiko  kegagalan    rendah. Wilayah  pengembangan  karet  yang mengalami  serangan  penyakit  daun berkepanjangan,  curah  hujan  tahunan  > 3500 mm/th, umumnya terjadi pada daerah merata  sepanjang  tahun  (tidak  ada  musim kering).  Curah  hujan  tahunan  yang  tinggi dan  merata  sepanjang  tahun  akan menyebabkan  tingginya  kelembaban  nisbi udara,  keadaan  ini  sangat  mendukung perkembangan patogen yang menyebabkan penyakit daun karet.
Sejumlah  hasil  pengamatan  pertum- buhan  dan  produksi  tanaman  karet  telah membuktikan bahwa tanaman karet sangat sesuai  di  wilayah  bercurah  hujan  1600  – 2500 mm/th, dengan 2 – 4 bulan kering, dan angin tidak menjadi kendala utama. Curah hujan  setahun  minimum  untuk  tanaman karet di Indonesia adalah 1500 mm dengan penyebaran  merata,  optimal  antara  2500  – 4000  mm  selama  100  sampai  150  hari setahun (Dijikman, 1951). Menurut Jacob et al . (1989) jumlah curah hujan tahunan dan distribusinya  sangat  mempengaruhi produksi lateks tanaman karet sebab pada musim  penghujan  dan  kemarau  terjadi perbedaan  lengas  di  dalam  tanah.  Hasil penelitian  Aidi-Daslin et  al .  (1997)  pada evaluasi terhadap 11 klon karet di 15 lokasi yang mewakili zona agroekologi perkebunan berdasarkan rata-rata curah hujan tahunan dan  periode  bulan  kering  menunjukkan bahwa terdapat perbedaan produktivitas di antara  klon  dan  diantara  lokasi  dengan berbagai  kondisi  agroklimat.  Produksi kumulatif tertinggi berturut-turut diperoleh pada  penanaman  di  lahan  beriklim  sedang dan  kering.  Semua  klon  memperlihatkan produksi  terendah  pada  penanaman  di lokasi  dengan  kondisi  agroklimat  basah. Rendahnya produktivitas kebun karet pada lahan  beriklim  basah  berkaitan  dengan tingkat  kepekaan  klon  terhadap  penyakit gugur  daun.  Kondisi  lahan  dengan  iklim basah  tanpa  bulan  kering  yang  tegas ternyata  mendukung  perkembangan
penyakit  secara  berkelanjutan  dan terganggunya  kegiatan  penyadapan. Wilayah  pengembangan  karet  akan  lebih baik  ke  daerah  yang  memililki  rata-rata curah hujan 1500 – 2000 mm/tahun dengan distribusi  merata  atau  2000  –  3000  mm/ tahun  dengan  periode  bulan  kering  yang tegas  1  –  2  bulan.  Penilaian  lahan  untuk produksi  tanaman  karet  secara  kuantitatif belum  pernah  dilakukan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  model  dan memprediksi  potensi  tanaman  karet berdasarkan  jenis  (klon)  pada  suatu  lahan (tanah  dan  iklim)  tertentu  pada  daerah spesifik.

## BAHAN DAN METODE
Bahan  yang  digunakan  adalah  data sekunder  produksi  tanaman  karet  pada iklim  dan  seri  tanah  tertentu.  Data  rerata iklim (curah hujan, hari hujan, bulan kering, dan ketinggian) diambil dari hasil penelitian Sudiharto  (2004)  sedangkan  data  tanah (persentase  fraksi  lempung  dan  drainase) diambil  dari  hasil  penelitian  Chan et  al . (1974)  dan  Yew et  al .  (1991).  Metode  yang digunakan untuk mengestimasi kondisi fisik pada  hasil  yang  optimal  adalah  sistem regresi  tipe  kuadratik (quadratic  regression model) dengan  asumsi  bahwa  sistem penyadapan  dan  pemeliharaan  tanaman berlangsung  sesuai  dengan  norma.  Setelah persamaan  masing-masing  faktor  dan  nilai maksimal  telah  diketahui,  kemudian disesuaikan  dengan  potensi  produksi masing-masing  klon.  Klon  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  GT  1.  Untuk mengetahui  produksi  per  tahun  (asumsi norma kulit adalah 25 tahun) dikorelasikan dengan penelitian sebelumnya yang dilaku- kan  Sutardi  (1974).  Setelah  didapatkan persamaan  masing-masing  berdasarkan potensi  klon  data  produksi  kemudian diverifikasi  menggunakan  data  produksi sesungguhnya.  Verifikasi  data  ditentukan dengan cara mencari data sekunder tanah, iklim,  dan  produksi  pada  suatu  kebun tertentu.  Data  tanah  dan  iklim  didapatkan dari  laporan  pemetaan  tanah  detail  yang pernah dilakukan. Penentuan bulan kering dilakukan  berdasarkan  metode  Schmidth- Fergusson (1951), sedangkan untuk persen- tase  lempung  yang  digunakan  adalah  data pada kedalaman 0 – 30 cm. Hal ini dilakukan sesuai  hasil  penelitian  Dea et  al. (2001)
Pemodelan produksi tanaman karet berdasarkan potensi klon, tanah dan iklim
menyebutkan  bahwa  yang  melakukan penelitian berbagai pengolahan tanah pada awal  penanaman  akar  rambut  atau  akar lateral  paling  banyak  ditemukan  pada kedalaman  0  –  30  cm  dan  prosentasenya semakin  ke  bawah  semakin  menurun. Perbedaan  jumlah  akar  ini  kemungkinan disebabkan  oleh  aerasi  tanah,  pergerakan lengas tanah, dan penetrasi akar (Boyer cit . Dea et al., 2001). Selain itu Rao et al. (2007) menyatakan  bahwa  lapisan  tanah  efektif yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman
karet adalah kedalaman 0 – 11 cm terutama pada tahun ke-2 sampai dengan tahun ke-7. Penentuan  drainase  tanah  ditentukan berdasarkan acuan Ritung et al. (2007) yang membagi pola drainase tanah menjadi tujuh bagian  dan  disajikan  pada  Tabel  1. Kemudian  hasil  perhitungan  estimasi dibandingkan  dengan  realita  sehingga didapatkan  angka  akurasi  dengan  cara  : Nilai  akurasi  =  100  –  ([Produksi  Estimasi  – Produksi Realita] / Produksi Realita) x 100%).

## Tabel 1. Karakteristik kelas drainase tanah
Table 1. Characteristics of the soil drainage class
No Kelas drainase
Drainage class Uraian
Description 1 Cepat ( excessively drained) Tanah mempunyai konduktivitas hidrolik tinggi sampai sangat tinggi dan daya menahan air rendah. Tanah demikian tidak cocok untuk tanaman tanpa irigasi. Ciri yang dapat diketahui di lapangan, yaitu tanah berwarna homogen tanpa bercak atau karatan besi dan aluminium serta warna gley (reduksi).
2 Agak cepat (somewhat excessively drained) Tanah mempunyai konduktivitas hidrolik tinggi dan daya menahan air rendah. Tanah demikian hanya cocok untuk sebagian tanaman kalau tanpa irigasi. Ciri yang dapat diketahui di lapangan, yaitu tanah berwarna homogen tanpa bercak atau karatan besi dan aluminium serta warna gley (reduksi).
3 Baik (well drained) Tanah mempunyai konduktivitas hidrolik sedang dan daya menahan air sedang, lembab, tapi tidak cukup basah dekat permukaan. Tanah demikian cocok untuk berbagai tanaman. Ciri yang dapat diketahui di lapangan, yaitu tanah berwarna homogen tanpa bercak atau karatan besi dan/atau mangan serta warna gley (reduksi) pada lapisan 0 sampai 100 cm.
4 Agak baik (moderately well drained) Tanah mempunyai konduktivitas hidrolik sedang sampai agak rendah dan daya menahan air (pori air tersedia) rendah, tanah basah dekat permukaan. Tanah demikian cocok untuk berbagai tanaman. Ciri yang dapat diketahui di lapangan, yaitu tanah berwarna homogen tanpa bercak atau karatan besi dan/atau mangan serta warna gley (reduksi) pada lapisan 0 sampai 50 cm.
5 Agak terhambat (somewhat poorly drained) Tanah mempunyai konduktivitas hidrolik agak rendah dan daya menahan air (pori air tersedia) rendah sampai sangat rendah, tanah basah sampai ke permukaan . Tanah demikian cocok untuk padi sawah dan sebagian kecil tanaman lainnya. Ciri yang dapat diketahui di lapangan, yaitu tanah berwarna homogen tanpa bercak atau karatan besi dan/atau mangan serta warna gley (reduksi) pada lapisan 0 sampai 25 cm. 6 Terhambat (poorly drained) Tanah mempunyai konduktivitas hidrolik rendah dan daya menahan air (pori air tersedia) rendah sampai sangat rendah, tanah basah untuk waktu yang cukup lama sampai ke permukaan. Tanah demikian cocok untuk padi sawah dan sebagian kecil tanaman lainnya. Ciri yang dapat diketahui di lapangan,
yaitu tanah mempunyai warna gley (reduksi) dan bercak atau karatan besi dan/atau mangan sedikit pada lapisan sampai permukaan .
7 Sangat terhambat (very poorly drained) Tanah dengan konduktivitas hidrolik sangat rendah dan daya menahan air (pori air tersedia) sangat rendah, tanah basah secara permanen dan tergenang untuk waktu yang cukup lama sampai ke permukaan. Tanah demikian cocok untuk padi sawah dan sebagian kecil tanaman lainnya. Ciri yang dapat diketahui di lapangan, yaitu tanah mempunyai warna gley (reduksi) permanen sampai pada lapisan permukaan .

## Susetyo dan Hadi

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perhitungan Nilai Optimal untuk Masing- Masing Faktor (Tanah dan Iklim)
Hasil  persamaan  regresi  antara  iklim dan tanah dengan produksi tanaman karet berdasarkan data sekunder hasil penelitian sebelumnya disajikan pada Tabel 2 dan 3.
Data  iklim,  terutama  data  hujan sangat penting dan dibutuhkan sebagai data dasar di dalam rangka evaluasi lahan untuk program  pengembangan  perkebunan  karet
maupun untuk menilai keragaan perkebun- an karet yang telah ada. Terdapat beberapa macam  batasan  jumlah  curah  hujan,  hari hujan,  bulan  kering,  bulan  basah,  yang didefinisikan terbaik bagi tanaman karet di Indonesia.  Hal  ini  menimbulkan  kesan seolah-olah  batasan  karakteristik  hujan kurang  penting  artinya  bagi  keberhasilan perkebunan  karet    serta  membingungkan para  pekebun  dan  praktisi  perkebunan. Batasan-batasan  tentang  karakteristik hujan  yang  terbaik  untuk  karet  tersebut kenyataannya  belum  didasarkan  pada p e n e l i t i a n   a t a u   p e r c o b a a n   k h u s u s (Darmandono,1995).

## Tabel 2. Persamaan regresi, nilai r, dan nilai optimal hubungan antara faktor iklim dengan produksi tanaman karet
Table 2. Regression equation, the value of r, and the optimal value of the relationship between climatic factors and  rubber production
Parameter Parameter Persamaan Equation Koefisien determinasi Determination coefficient Nilai optimal Optimal value CH  (mm/tahun) dan produksi Produksi = 8,0 + 1,122CH - 0,000213 CH 2 0,723 2640 mm/tahun HH (hari/tahun) dan produksi Produksi = - 5459 +101,5 HH - 0,3765 HH 2 0,817 133 hari/tahun BK (bulan/tahun) dan produksi Produksi = 432,9+791,8 BK - 153,0 BK 2 0,713 3 bulan/tahun ALT (m dpl) dan produksi Produksi= 930,9+4,527ALT- 0,01153 ALT 2 0,359 168 m dpl
CH = Curah hujan ( , HH = Hari Hujan (Rainy days) , BK = Bulan kering (Dry month) , ALT = Ketinggian (elevation) Rainfall)
Tabel 3.  Persamaan  regresi,  nilai  r,  dan  nilai  maksimal  hubungan  antara  faktor  tanah dengan produksi tanaman karet
Table 3.  Regresion equation, the value of r, and maximum value of the relationship between soil factors and rubber production
Paramater Parameter Persamaan Equation Koefisien determinan Determination coefficient Nilai optimal Optimal value CLY (% ) dan produksi Produksi = 203,8 + 70,73 CLY - 0,7746 CLY 2 0,350 55 % DR dan produksi Produksi = - 2592 + 3032 DR - 530,1 DR 2 0,254 3 CLY = Persentase lempung ( , DR = Drainase ( Percentage of clay) Drainage)
Pemodelan produksi tanaman karet berdasarkan potensi klon, tanah dan iklim
Gambar 5. Grafik  hubungan  persentase fraksi  lempung  dan  produksi tanaman karet
Figure  5. Relationship  between  percentage
c l a y   f r a c t i o n   a n d   r u b b e r production
Kelas drainase (m dpl) Elevation (mdpl) Fraksi lempung (%)
Clay fraction (%) 70 6 0 50 40 30 20 2000 1800 1600 1400 1200 1000 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 2600 2400 2200 2000 1800 1600 1400 1200 1000
Curah hujan(mm) Rainfall (mm) Bulan kering (bulan/th) Dry month (month/yr) Ketinggian (m dpl) Elevation (m dpl) Hari hujan(hari/th) Rainy day (day/yr) Produksi (kg/ha) Production (kg/ha) Produksi (kg/ha) Production (kg/ha) Produksi (kg/ha) Production (kg/ha) Produksi (kg/ha) Production (kg/ha) Produksi (kg/ha) Production (kg/ha) Produksi (kg/ha) Production (kg/ha) 5000 4000 3000 2000 1000 1500 1250 1000 750 500 180 170 160 150 140 130 120 110 100 90 1500 1400 1300 1200 1100 1000 900 800 700 600
Gambar 1. Grafik  hubungan  curah  hujan dan produksi tanaman karet
Figure  1. Relationship  between  rainfall
and rubber production Gambar 2. Grafik hubungan hari hujan dan produksi tanaman karet Figure 2.  Relationship  between  rainy  day and rubber production
Gambar 6. Grafik  hubungan  kelas  drainase tanah  dan  produksi  tanaman karet
Figure   6.  R e l a t i o n s h i p   b e t w e e n   s o i l drainage  class  and  rubber production
Gambar 4. Grafik  hubungan  ketinggian tempat  dan  produksi  tanaman karet
Figure 4. Relationship  between  elevation and rubber production Gambar 3. Grafik  hubungan  bulan  kering dan produksi tanaman karet Figure 3. Relationship between dry month and rubber production
4 3 2 1 0 1750 1500 1250 1000 750 500 400 300 200 100 0 1500 1400 1300 1200 1100 1000 900 800 700

## Susetyo dan Hadi
Hasil perhitungan nilai optimal dengan metode regresi kuadratik (Gambar 1 s/d 6) menunjukkan  bahwa  curah  hujan  optimal adalah  2640  mm/tahun,  dengan  bulan kering per tahun adalah 3 bulan, serta hari hujan 133 hari, sedangkan untuk ketinggian optimal adalah 168 m dpl (Tabel 1). Hal ini sejalan  dengan    pernyataan  Djaenuddin et al. (1994)  yang  menerapkan  kisaran  curah hujan  2500  –  3000  mm  sebagai  batasan terbaik di dalam klasifikasi keserasian lahan untuk  tanaman  karet.  Maas  dan  Bokma (1950)  menyatakan  kisaran  hari  hujan adalah 100 – 150 hari dan Sugiyanto et. al., (1998) berpendapat ketinggian tempat yang paling sesuai untuk tanaman karet adalah 0 –  200  m  dpl.  Nilai  r  pada  masing-masing faktor  terhadap  produksi  menunjukkan bahwa faktor iklim yang paling berpengaruh terhadap produksi secara berurutan adalah hari  hujan  (0,817),  curah  hujan  (0,723), bulan kering (0,713), dan ketinggian (0,359).
Pada Tabel 2 faktor tanah menunjuk- kan  bahwa  nilai  optimal  kandungan lempung dalam tanah yang disukai tanaman karet  adalah  55  %  dan  drainase  tergolong kelas  3  atau  tanah  dengan  kelas  drainase yang  baik  ( well  drained ).  Hal  ini  sedikit berbeda  dengan  pendapat  Sugiyanto et  al. (1998) yang menyebutkan kandungan fraksi lempung yang optimal untuk pertumbuhan tanaman karet adalah 10 – 40% sedangkan nilai  diatas  50%  tergolong  sesuai.  Tetapi untuk  drainase  berpendapat  sama  yaitu tanaman karet sesuai pada daerah dengan kondisi tanah yang berdrainase baik.
P e r s a m a a n   E s t i m a s i   P r o d u k s i Berdasarkan  Faktor  Produksi  Tanaman, Iklim, dan Tanah
Untuk  mendapatkan  tanaman  karet dengan  tingkat  homogenitas  yang  tinggi perlu  diperhatikan  beberapa  faktor  pem- batas  yaitu  heterogenitas  atau  keragaman
tanah, tingkat juvenilitas mata okulasi yang digunakan,  dan  variabilitas  batang  bawah
Persamaan  produksi  berdasarkan persamaan iklim dan tanah pada Tabel 2 dan 3  dibuat  dengan  mengasumsikan  bahwa kondisi bahan tanam (entres) saat ini dibagi menjadi  tiga  kelas  kualitas  produktivitas yaitu  Kualitas  I  (70%  dari  potensi  ortet), Kualitas  II  (60%  dari  potensi  ortet),  dan Kualitas III (50% dari potensi ortet). Hal ini dilakukan karena sesuai dengan pernyataan Darmandono  (1996),  bahwa  mata  okulasi yang  digunakan  secara  komersial  adalah tipe  dewasa  ( mature  type ).  Mata  okulasi tersebut  diambil  dari  batang  bagian  atas '' seedling ” cabang ortotrop atau batang yang telah  melewati  beberapa  generasi  mata okulasi  (entres).  Sifat  batang  atas  yang berasal dari mata okulasi tipe dewasa tidak sama  dengan  yang  berasal  ortet  “ seedling ” karena  tidak  mempunyai  karakter  juvenil. Oleh  karena  itu  produksi  dan  kejaguran tanaman  asal  okulasi  tipe  dewasa  belum tentu  mempunyai  korelasi  yang  tinggi dengan  produksi  dan  kejaguran  tanaman ortetnya.  Selain  itu  hasil  evaluasi  Fewerda (1953)  menunjukkan  bahwa  hasil  okulasi yang  bersumber  dari  mata  okulasi  juvenil (j uvenile  type )  lebih  rendah  daripada ortetnya  dengan  nilai  rerata  produksi  70% dari  ortetnya.  Berdasarkan  studi  tersebut maka  nilai  potensi  produksi  klon  GT  1 disajikan pada Tabel 4.
Berdasarkan  nilai  potensi  produksi masing-masing  klon  pada  Tabel  2  dan  3 persamaan produksi berdasarkan tanaman, iklim, dan tanah disajikan pada Tabel 5.

## Hasil  Verifikasi  Estimasi  Produksi  di Lapangan
Pengaruh  tanah  dan  iklim  terhadap produktivitas  tanaman  karet  telah  banyak
(Priyadarshan, 2007).
Tabel 4. Nilai potensi produksi klon GT 1 berdasarkan kualitas kayu okulasi/entres Table 4. Potential value of  clone GT 1 production based on budwood quality
Klon Clone Kualitas I First quality kg/ha/siklus Kualitas II Second quality kg/ha/siklus Kualitas III Third quality kg/ha/siklus GT 1 1379 1013 844
Pemodelan produksi tanaman karet berdasarkan potensi klon, tanah dan iklim
diteliti  dan  nyata  berpengaruh  terhadap pencapaian  produksi  (Jiang,  1988,  Rao et. al .,  1998,  Priyadarshan,  2003a,  Raj et  al., 2005,  Rao et  al .,  2007).  Titik  berat  utama penelitian  adalah  faktor  iklim  karena merupakan  faktor  utama  yang  mem- pengaruhi produksi tanaman karet. Hal ini sesuai  dengan  yang  diutarakan  oleh Sugiyanto et  al. (1998)  bahwa  iklim merupakan  komponen  lahan  yang  tidak dapat  dimodifikasi.  Nilai  persentase  iklim pada  penelitian  menunjukkan  angka  yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  faktor tanah  yaitu  berturut-turut  81,91%  dan 18,78%  (Tabel  6).  Hal  ini  menunjukkan bahwa  dengan  mengetahui  faktor  iklim, maka  potensi  produksi  tanaman  karet  di suatu  wilayah  sudah  dapat  diduga  yaitu kurang lebih 80% dari nilai estimasi. Model perhitungan  potensi  produksi  per  siklus klon GT 1 disajikan pada Tabel 7.
Penentuan  daerah  yang  digunakan untuk  verifikasi  adalah  Perusahaan Perkebunan Negara di Propinsi Jawa Barat, Jawa  Tengah,  dan  Jawa  Timur  yang menanam  klon  GT1.  Pemilihan  kebun  ini berdasarkan informasi bahwa pola sadapan dan  pemeliharaan  tanaman  dilakukan standar (Sudiharto et. al., 2008). Karateristik tanah dan iklim pada masing-masing kebun disajikan pada Tabel 8.
Pemilihan  perwakilan  kebun  diatas didasarkan pada ketersediaan data dengan
data  tanah  yang  ada  di  Balai  Penelitian Getas.  Hasil  perbandingan  produksi estimasi dan realita tersebut disajikan pada Tabel 9.
Implikasi adaptasi secara genetik akan membentuk  populasi  dengan  spesifik spesies  yang  mampu  merespons  pada lingkungan.  Dua  komponen  lahan  secara abiotik adalah iklim dan tanah. Kedua faktor i n i   m e r u p a k a n   f a k t o r   u t a m a   y a n g membentuk  adaptabilitas  suatu  tanaman. Distribusi  tanaman  secara  geografis  dan ekologi  dengan  karateristik  fisiologi  yang berbeda akan membentuk pola adaptabilitas tanaman  terhadap  tanah  dan  iklim (Vega,1996).  Produksi  tanaman  karet dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor.  Azwar et al. (2000)  menyebutkan  bahwa  produksi tanaman karet pada suatu wilayah tertentu dipengaruhi  oleh  tiga  faktor  utama  yaitu faktor potensi genetik bahan tanam ( genetic potential of planting material (G) ) ,lingkungan ( environment ( E ), dan interaksi antara faktor genetik dan lingkungan ( interaction between planting material and location ( GE ).
Hasil  perhitungan  estimasi  poduksi (Tabel  9)  merupakan  hasil  interaksi  antara potensi  produksi  klon,  iklim,  dan  tanah. Hasil akurasi antara produksi estimasi dan realita  menunjukkan  berturut  turut  dari entres kualitas I, II, dan III adalah 79,19%, 69,39%,  dan  56,77%.  Hasil  menunjukkan bahwa perhitungan yang sesuai pada ketiga
Tabel 5. Persamaan potensi produksi klon GT 1 berdasarkan faktor tanah dan iklim Table 5. Potential equation of clone GT 1 production based on soil factor and climate
Klon Clone Kualitas entres Budwood quality Faktor Factor Iklim Climate kg/ha/siklus Tanah Soil kg/ha/siklus GT 1 Kualitas I PCH1 = 7,1 + 0,9873 CH - 0,000187 CH 2 PCLY1 = 149,5 + 51,88 CLY - 0,5681CLY 2 PHH1 = - 5294 + 98,47 HH - 0,3651 HH 2
PDR1 = - 1481 + 1732 DR - 302,8 DR 2
PBK1 = 375,7 + 687,1 BK - 132,8 BK 2
PALT 1= 878,1 + 4,270 ALT - 0,01088 ALT 2
Kualitas II
PCH2 = 6,0 + 0,8463 HH - 0,000160 HH 2 PCLY2 = 103,5 + 35,93 CLY - 0,3935CLY 2
PHH2 = - 3889 + 72,35 HH - 0,2683 HH 2 PDR2 = - 1088 + 1273 DR - 222,5 DR 2 PBK2 = 276,0 + 504,8 BK - 97,55 BK 2 PALT 2= 645,1 + 3,137 ALT - 0,007992 ALT 2
Kualitas III PCH3 = 4,3 + 0,6045 CH - 0,000115 CH 2 PCLY3 = 68,9 + 23,91 CLY - 0,2618 CLY 2 PHH3 = - 3241 + 60,29 HH - 0,2235 HH 2
PDR3 = - 906,6 + 1061 DR - 185,4 DRN 2 PBK3 = 230,0 + 420,7 BK - 81,30 BK 2 PALT3 = 537,6 + 2,614 ALT - 0,006660 ALT 2

## Susetyo dan Hadi

## Tabel 7. Model perhitungan produksi tanaman karet klon GT 1
Table 7. Calculation model of rubber production of clone GT 1
Klon Clone Kualitas entres Budwood quality
Perhitungan produksi Production calculation kg/ha/siklus GT 1 Kualitas I GT 1 = (PCH1*22,48)+(PHH1*25,40)+(PBK1*22,17)+(PALT1*11,16)+(PCLY1*10,88)+(PDR1*7,90) Kualitas II GT 1 = (PCH2*22,48)+(PHH2*25,40)+(PBK2*22,17)+(PALT2*11,16)+(PCLY2*10,88)+(PDR1*7,90) Kualitas III GT 1 = (PCH3*22,48)+(PHH3*25,40)+(PBK3*22,17)+(PALT1*11,16)+(PCLY3*10,88)+(PDR1*7,90)

## Tabel 8. Karateristik tanah dan iklim masing-masing kebun
Table 8. Characteristic of soil and climate on each estate
Parameter Parameter Kebun A (Jawa Barat) Estate A, West Java Kebun B (Jawa Tengah) Estate B, Central Java Kebun C (Jawa Timur) Estate C, East Java Ketinggian (m dpl) 115 480 400 Curah hujan (mm/tahun) 3001 2401 3320 Hari hujan (hari/tahun) 100 119 150 Bulan kering (bulan/tahun) 2,75 2 2,7 Persentase lempung (%) 45,53 44,3 52,4 Tingkat Drainase (Kelas) 3 1 3

## Pemodelan produksi tanaman karet berdasarkan potensi klon, tanah dan iklim
Tabel 6. Nilai persentase terhadap nilai koefisien determinan total masing-masing faktor Table 6. Percentage value of total determinant coefficient on each factor
Faktor Factor Koefisien determinan Determinant coefficient Persentase terhadap nilai koefisien determinan total Percentage of total determinant coefficient % Curah hujan (mm/tahun) 0,723 22,48 Hari hujan (hari/tahun) 0,817 25,40 Bulan Kering (bulan/tahun) 0,713 22,17 Ketinggian tempat (m dpl) 0,359 11,16 Total Iklim 81,91 Persentase lempung (% ) 0,350 10,88 Drainase 0,254 7,90 Total Tanah 18,78 Total 3,21 100
Tabel 9. Hasil prediksi dan realita produksi tanaman karet klon GT 1 di Perkebunan Negara di Pulau Jawa
Table 9. Prediction and actual rubber production of clone GT 1 at Government-Owned Estates in Java
Kebun Estate Umur tanaman (Th) Crop Age (Yr) Produksi estimasi Estimate production kg/ha/th kg/ha/yr Produksi realita Reality production kg/ha/th 1 kg/ha/yr
Tingkat akurasi estimasi dan realita Accuration estimation and reality % KI KII KIII KI KII KIII Kebun A 14 1616,12 1315,47 1049,07 1815 89,04 72,48 57,80 15 1606,38 1305,80 1041,36 1705 94,22 76,59 61,08 16 1596,65 1296,13 1033,65 2109 75,71 61,46 49,01 17 1557,71 1257,44 1002,79 1699 91,68 74,01 59,02 18 1489,56 1209,08 964,22 1555 95,79 77,75 62,01 Rerata Jawa Barat 89,29 72,46 57,78 Kebun B 11 1135,95 991,53 783,58 1501 75,68 66,06 52,20 12 1270,20 1087,49 859,41 2187 58,08 49,73 39,30 13 1373,47 1151,46 909,96 1829 75,09 62,96 49,75 14 1404,45 1183,44 935,24 - - - - 15 1394,12 1183,44 935,24 1899 73,41 62,32 49,25 Rerata Jawa Tengah 70,57 60,26 47,63 Kebun C 12 1316,39 1082,97 865,94 1056 75,34 97,45 82,00 13 1443,78 1210,96 968,28 1025 59,14 81,86 94,47 14 1528,71 1309,41 1047,00 1695 90,19 77,25 61,77 15 1571,18 1338,95 1070,62 1748 89,88 76,60 61,25 16 1571,18 1329,11 1062,75 1837 85,53 72,35 57,85 Rerata Jawa Timur 77,72 75,44 64,89 Total Rerata 79,19 69,39 56,77
1 diambil dari formulir lembar LSU tahun 2006 – 2008, ( taken from LSU 2006 – 2008) (-) tidak ada data ( no data available)
(K I) entres Kualitas 1 (Budwood quality 1) (K II) entres Kualitas 2 ( Budwood quality 2) (K III) entres Kualitas 3 ( Budwood quality 3)
perkebunan  tersebut  diatas  adalah  model perhitungan untuk entres dengan Kualitas I. Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  di  ketiga kebun  tersebut  entres  yang  digunakan adalah  entres  kualitas  satu  (potensi fisiologis kelas 1) dengan rerata produksi per siklus  adalah  1379  kg/ha/siklus  dengan asumsi  siklus  tanaman  karet  adalah  30 tahun  dan  penggunaan  kulit  sadapan adalah 25 tahun. Hasil estimasi didasarkan pada asumsi bahwa faktor-faktor lain seperti pemeliharaan  (konservasi  tanah,  pengen- dalian  gulma,  pemupukan,  pengendalian penyakit)  dan  pola  penyadapan  berjalan sesuai norma.
Azwar et al. (2000) berpendapat bahwa tanpa perlakuan pemeliharaan dan sadapan yang  tepat  menyebabkan  kehilangan produksi  sekitar  10  –  30%.  Selain  itu
pemilihan  lahan  dengan  kondisi  tekstur yang  memadai  merupakan  syarat  utama tumbuh tanaman karet. Pada tekstur berat, tingkat drainase akan cenderung terhambat, sedangkan  bila  terlalu  ringan  maka drainasenya  cenderung  cepat.  Djikman (1950)  mengatakan  bahwa  tanaman  karet secara  umum  tumbuh  baik  pada  tanah- tanah  yang  dalam  dengan  tingkat  aerasi yang  baik,  tetapi  tanaman  ini  dilaporkan juga  tumbuh  pada  tanah-tanah  tergenang. Ritung et. al., (2007) mengemukakan bahwa kelas  drainase  tanah  yang  sesuai  untuk sebagian besar tanaman, terutama tanaman tahunan  atau  perkebunan  berada  pada kelas 3 dan 4. Drainase tanah kelas 1 dan 2 serta kelas 5, 6, dan 7 kurang sesuai untuk tanaman  tahunan  karena  kelas  1  dan  2 mudah sekali meloloskan air sedangkan 5, 6,  dan  7  sering  jenuh  air  dan  kekurangan

## Susetyo dan Hadi
oksigen.  Hasil  penelitian  lain  menyebutkan bahwa tanaman karet seedling pada kondisi tanah  dengan  tingkat  drainase  yang  jelek (tergenang)  menyebabkan  pertumbuhan daun  terhambat,  kandungan  klorofil m e n u r u n ,   m e n i n g k a t k a n   p r o d u k s i acethylene , dan terhambatnya pertumbuhan tanaman.  Pengunaan  klon  tertentu  yang tahan terhadap genangan merupakan suatu terobosan  yang  dapat  dilakukan  (Gomes et al., 1988).

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan diatas dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Nilai  optimal  pertumbuhan  tanaman karet untuk faktor iklim adalah   curah hujan 2640 mm/tahun, bulan kering 3 b u l a n / t a h u n ,   h a r i   h u j a n   1 3 3 hari/tahun,  dan  ketinggian  optimal adalah  168  m  dpl,  sedangkan  untuk faktor  tanah  55%  kandungan  fraksi lempung dan drainase tergolong kelas 3
( well drained ).
2. Produksi  tanaman  karet  sangat dipengaruhi oleh faktor tanah dan iklim dengan  persentase  berturut-turut adalah 81,91% dan 18,78 %.
3. Persamaan  khusus  pada  klon  GT1 berdasarkan  kajian  diatas  adalah persamaan  dengan  asumsi  kualitas mata  entres  adalah  kualitas  1  dengan model  persamaan  yaitu  :  GT  1  =
(PCH1*22,48)+(PHH1*25,40)+(PBK1*22, 17)+(PALT1*11,16)+(PCLY1*10,88)+(PD R1*7,90)
4. Tingkat  akurasi  model  terhadap  hasil produksi di lapangan adalah 79,19 %.

## DAFTAR PUSTAKA
Aidi-Daslin,  I.  Suhendry,  dan  R.  Azwar. 1997.  Produktivitas  perkebunan karet  dalam  hubungannya  dengan jenis  klon  dan  agroklimat. Pros. Apresiasi  Teknologi  Peningkatan Produktivitas  Lahan  Perkebunan Karet, Medan. Pusat Penelitian Karet Medan.
Azwar, R., Aidi-Daslin, I.   Suhendry, and S. Woelan,  2000. Quantifiying genetical and  environment  factors  in  deter- mining  rubber  crop  productivity. Proc.  Indonesian  Rubb.  Conf.  and IRRDB  Symposium .  Indonesian Rubber  Research  Institute.  Vol.  1, 143-149.
Budiman,  A.F.S.  2005.  Prospek  pasar  dan produksi  karet  Indonesia.  Pusat
Penelitian Karet.
Ceccarelli, S. 1994. Specific adaptation and breeding  for  marginal  conditions. Euphytica 77, 205-219.
Chan, H.Y., C.B. Wong, K. Sivanadyan, and E.  Pushparajah.  1974.  Influence  of soil  morphologhy  and  physiography on  leaf  nutrient  content  and performance  of  Hevea. Proc.  Rubb. Res. Inst. Malaysia Plrs’ Conf. Kuala Lumpur.
Darmandano.  1993.  Peluang  peningkatan produksi  karet (Hevea  brasiliensis) : mendekatkan potensi produksi klon ke  arah  potensi  produksi  ortetnya melalui  rejuvenasi. Jurnal  Litbang Pertanian , XII (3).
Darmandono. 1981 . Survei tanah terperinci kebun  Sumber  Ayu  PTP  XXIX. Research Centre Getas. Salatiga.
Darmandono.  1995.  Pengaruh  komponen hujan terhadap   produktivitas karet. J. Penel. Karet . 13(3), 223-233.
Darmawijaya,  I.  1968.  Laporan  pemetaan tanah  Kebun  Batudjamus  dan K e r j o g a d u n g a n   P . N . P .   X V I I I . Perusahaan  Negara  Perkebunan. Rubber  Research  Centre,  Getas. Salatiga.
Darmawijaya,  I.  1970.  Laporan  pemetaan tanah  Perkebunan  Batu  Lawang P.N.P.  XIII.  Perusahaan  Negara Perkebunan.  Rubber  Research Centre, Getas. Salatiga.

## Pemodelan produksi tanaman karet berdasarkan potensi klon, tanah dan iklim
Darwis,  S.  N.  1992.  Pengaruh  kemarau panjang  dan  usaha  mengatasinya p a d a   t a n a m a n   p e r k e b u n a n . L o k a k a r y a   k i a t   m e n g h a d a p i kemungkinan kemarau panjang 1992 u n t u k   t a n a m a n   p e r k e b u n a n . Bandung, Februari 1992.
Dea,  B.G.,  A.A,  Assiri,  R.O.  Gabla,  and  D. B o a .   2 0 0 1 .   I n f l u e n c e   o f   s o i l preparation  method  on  root  and vegetative    growth  of  rubber  tree
(Hevea  brasiliensis) in  Southwast Cote  de  Ivore. Soil  and  Tillage Research. 3 (11).
Dijkman, M.J. 1951. Hevea. Thirty Years of Research in the Far East . University of Miami  Press.  Corral  Gables,  Florida, USA.
Djaenuddin, D., S. Basuni, S. Harjowigeno,
H.  Subagyo,  Sukardi,  Ismangun, Marsudi  Ds,  N.  Suharta,  L.  Hakim, Widagdo,  J.  Dai,  V.  Suwandi,  S. Bachri,  dan  E.R.  Jordens.  1994. Kesesuaian  lahan  untuk  tanaman pertanian  dan  tanaman  kehutanan. Laporan Teknis No. 7 Versi 1.0. Pusat Penelitian  Tanah  dan  Agroklimat, Bogor, 50 p.
Ferwerda, F.P. 1953. A possible explanation of  the  divergence  between  juvenile type  budgrafts  and  their  seedling mother trees in Hevea. Euphytica, (2), 15-24.
Gomes, A. R. S., and T. T. Kozlowski. 1988. Physiological and growth responses to flooding  of  seedlings  of Hevea brasiliensis.  Biotropica 20(4),  286- 293.
Jiang,  A.  1988. Climate  and  natural p r o d u c t i o n   o f   r u b b e r ( H e v e a brasiliensis) in  Xishuangbanna, southern  part  of  Yunnan  province, China (Short communication). Int. J. Biometeorol . 32, 280-282.
Maas,  J.G.J.A,  and  T.  Bokma.  1950. Rubbercultuur  der  Ondenemingen. dalam:  De  Landbouw  in  de  Indische
Archipel (Edit.  C.J.J.  Van  Hall  en  C. Van De Koppel. Dell III, N.V. Uitgeverij W.  Van  Hoeve,  S-Gravenhage,  237  – 426.
Priyadarshan, P.M. 2003a. Contributions of weather  variables  for  specific adaptation  of  rubber  tree (Hevea brasiliensis Muell.-  Arg)  clones. Genetics and Molecular Biology, 26 (4), 435-440.
Priyadarshan,  P.M.  2003b.  Breeding Hevea brasiliensis for  environmental constraints. Advances  in  Agronomy,
79, 351-400.
Raj, S. Das, G. Pothen, J. Sushi, and K. Dey. 2005.  Relationship  between  latex yield  of Hevea  brasiliensis and a n t e c e d e n t   e n v i r o n m e n t a l parameters. Int.  J.  Biometeorol . 49,189–196.
Rao, S.J., C.K. Saraswathyamma, and M.R. Sethuraj.  1998.  Studies  on  the relationship  between  yield  and meteorological  parameters  of  para rubber  tree (Hevea  brasiliensis). Agricultural  and  Forest  Meteorology . 90, 235-245.
Rao G. G., P. Sanjeeva Rao, R. Rajagopal, A.S. Devakumar, K.R. Vijayakumar,   and M.R. Sethuraj. 1990. Influence of soil, plant  and  meteorological  factors  on water  relations  and  yield  in Hevea brasiliensis. Int.  J.  Biometeorol, 1990 34, 175-180.
Rao, D.V.K. N. and M.D. Jessy. 2007. Impact of effective soil volume on growth and yield  of  rubber (Hevea  brasiliensis).
Geoderma, 141,  332–340.
Ritung,  S.  Wahyunto,  Agus,  dan  F.  H. Hidayat  .2007 . Evaluasi  kesesuaian lahan  dengan  contoh  peta  arahan penggunaan  lahan  Kabupaten  Aceh Barat.  Balai  Penelitian  Tanah  dan World Agroforestry Centre.
Priyadarshan,  P.M . 2007 . Genome  Mapping and  Molecular  Breeding  in  Plants , Volume 6 Technical Crops. Kole (Ed.). Springer-Verlag Berlin. Heidelberg.
Susetyo dan Hadi
Schmidth,  F.H.  and  J.H.A.  Fergusson. 1951. Rainfall types based on wet and dry  period  ratios  for  Indonesia  with Western New Guinee . Verhandelingen No.  42.  Kementerian  Perhubungan, Jawatan  Meteorologi  dan  Geofisik, Jakarta, 77 p.
Sudiharto.  2004.  Kelayakan  penerapan metode  oldeman  untuk  klasifikasi tipe  curah  hujan  di  perkebunan karet. J. Penel. Karet, 22 (2), 23-35.
Sudiharto,  Setiono,  dan  H.  Hadi.  2008. Komunikasi Pribadi. Balai Penelitian Getas. Salatiga.
Sugiyanto,  Y.,  Sihombing,  dan  H., Darmandono.  1998.  Pemetaan agroklimat  dan  tingkat  kesesuaian lahan  perkebunan  karet. Pros.  Lok. Nas.  Pemuliaan  Karet  1998  dan Diskusi Nasional Prospek Karet Alam Abad 21, Medan, 8-9 Desember 1998. Pusat Penelitian Karet Medan.
Sutardi.  1974.  Tingkat  keuntungan perusahaan  perkebunan  karet  di Jawa. Risalah  Penelitian  RC  Getas . Rubber  Research  Centre,  Getas. Salatiga.
Tang, H. and E. Van Ranst. 1992. Testing of fuzzy  set  theory  in  land  suitability assessment  for  rainfed  gram  maize production. Pedologie, XLII-2,  129- 147.
Williams,  C.N.  and  K.T.  Joseph.  1974. Climate , Soil, and Crop Production In The Humid Tropics . Rv. Ed. 2nd. Imp. Oxford  University  Press  London. Kuala Lumpur.
Yew.  F.K.,  and  E.  Pushparajah.  1991. Influence of soil conditions on growth of Hevea : Glasshouse evaluations . J. Nat. Rubb. Res., 6(1), 62 – 73 .
Van  Ranst,  E.,  H.  Tang,  Groenemans,  and R.S.  Sinthurahat.  1997.  Application of  fuzzy  logic  to  land  suitability  for rubber  production  in  peninsular Thailand. Geodema , 70, l-19.
Vega, M. P. 1996. Plant genetic adaptedness to climatic and edaphic environment. Euphytica, 92,  27-38.
Pemodelan produksi tanaman karet berdasarkan potensi klon, tanah dan iklim