## APLIKASI SIMULASI MODEL DINAMIS PERTUMBUHAN TANAMAN UNTUK MENDUGA PRODUKSI TANAMAN PADI
Dede Dirgahayu Domiri Peneliti Pusat Pemanfatan Penginderaan Jauh, LAPAN e-mail: dede_dirgahayu03@yahoo.com

## ABSTRACT
The study was conducted to explore the physical processes and weather and its influence on the development of rice plants, and to analyze the simulation results that can be applied to predict rice crop production. Methods which used in this research are water  balance  model,  growth  and  development  model  trough  Dynamic  Modeling Simulation. Results of a study showed that the optimal planting time can be predicted from the simulation model; rice yield potential can be estimated based on the maximum leaf area index, and a decrease in rice yield can be predicted from changes in ratio value of Actual and Maximum Evapotranspiration (ETa/ETm) which generated by the model.
Keywords: Simulation model, Water balance, Rice crop production

## ABSTRAK
Penelitian  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mendalami  proses  fisik  dan  cuaca serta  pengaruhnya  terhadap  perkembangan  tanaman  padi,  dan  menganalisis  hasil- hasil  model  simulasi  yang  dapat  diterapkan  untuk  prediksi  produksi  tanaman  padi. Metode  yang  digunakan  adalah  model  neraca  air,  model    pertumbuhan  dan  model perkembangan  tanaman  padi  melalui  simulasi  pemodelan  dinamis.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa waktu tanam yang optimal dapat diprediksi berdasarkan simulasi model; potensi hasil padi dapat diestimasi berdasarkan indeks luas daun maksimum, dan  penurunan  hasil  padi  dapat  diprediksi  berdasarkan  perubahan  nilai  rasio Evapotranspirasi Aktual dan maksimum ETa/ETm yang dihasilkan Model.
Kata kunci: Model simulasi, Neraca air, Produksi tanaman padi

## 1  PENDAHULUAN
Sebuah  model  merupakan  repre- sentasi  sederhana  dari  suatu  sistem  di alam  nyata  yang  bermanfaat  untuk kepentingan  tertentu.  Model  menurut referensi waktu terdiri dari:
 Model  Statis  yaitu  model  yang  tidak memasukan  faktor  waktu  dalam perumusannya.
 Model  Dinamis  yaitu  model  yang mempunyai  unsur  waktu  dalam  pe- rumusannya  dan  menunjukkan  peru- bahan  setiap  saat  akibat  aktivitas- aktivitasnya.
Dewasa ini pada bidang pertanian, model-model  yang  dikembangkan  ber-
dasarkan  pendekatan  sistem  dinamis yang ditujukan untuk memahami proses yang  kompleks  dan  dilakukan  melalui simulasi model dinamis. Model simulasi pertanian tersebut mempunyai beberapa keunggulan dibandingkan hasil penelitian agronomi di lapangan khususnya dalam penghematan  waktu  dan  biaya.  Keung- gulan  lain  dari  model  simulasi  ini adalah  dapat  diterapkan  pada  musim dan tempat yang berbeda-beda, asalkan asumsi-asumsi  yang  ada  dipenuhi. Model simulasi dilakukan dengan tujuan: (1) untuk pemahaman proses, (2) prediksi, dan  (3)  untuk  keperluan  manajemen (Handoko, 1994).
Penggunaan  komputer  dalam mengkaji  bagaimana  sebuah  model berperilaku disebut simulasi. Pemodelan komputer  telah  menjadi  sebuah  alat untuk  meningkatkan  pemahaman  bagai- mana  realitas  fisik  dan  biologis  bekerja dan  untuk  mengeksplorasi  kemungkinan perilaku  sistem  ketika  hipotesis-hipotesis alternatif  diimple-mentasikan  dalam model-model tersebut (Vos et al ., 2007).
Model simulasi tanaman merupa- kan  alat  analisis  kuantitatif  dalam hubungan pertumbuhan tanaman dengan lingkungannya  (iklim  dan  tanah).  Model ini  membantu  pemahaman  pengaruh lingkungan,  khususnya  variasi  unsur- unsur  cuaca  terhadap  tanaman  ter- masuk untuk keperluan prediksi. Model simulasi  yang  handal  dapat  digunakan untuk  mengurangi  jumlah  percobaan lapangan  yang  memerlukan  biaya  dan waktu yang banyak. Dengan memahami mekanisme  proses  yang  terjadi  selama pertumbuhan  tanaman  (yang  biasanya sangat rumit) yang dijelaskan oleh model, keputusan-keputusan taktis dapat dilaku- kan, seperti penentuan saat tanam yang optimum, waktu serta jumlah air irigasi yang  harus  diberikan  (Lin  Wu,  et  al., 2004).  Dalam model simulasi tanaman, faktor  penting  yang  juga  patut  diper- hitungkan  dalam  model  adalah  keter- sedian  air  untuk  pertumbuhan  dan perkembangan tanaman. Tanaman sangat tergantung pada ketersediaan air tanah untuk proses transpirasi (Handoko, 2005).  Kondisi  ketersediaan  air  bagi tanaman  tersebut  dapat  digambarkan melalui neraca air lahan.
Tujuan  dari  pembuatan  model simulasi  dalam  kajian  ini  adalah: (1) untuk lebih memahami pengetahuan
tentang  pemrograman  simulasi  neraca air tanaman dan perkembangan tanaman, (2) mengaplikasikan model-model simulasi pada  tanaman  padi  pertanian,  (3)  men- dalami  proses-proses  fisik  dan  cuaca dalam hubungan pengaruhnya terhadap perkembangan  tanaman,  dan  (4)  mampu menganalisis hasil-hasil simulasi sehingga hasil simulasinya dapat diterapkan untuk pengelolaan dan prediksi (pertumbuhan, perkembangan, dan hasil) tanaman padi.
Simulasi tanaman dan neraca air pada  penelitian  ini  diterapkan  pada tanaman  padi  varietas  IR64  untuk wilayah kajian di Semarang.

## 2  METODOLOGI

## 2.1 Data dan Alat
Data  yang  digunakan  dalam simulasi  ini  adalah  data  iklim  harian tahun  2001-2005  Stasiun  Meteorologi- Semarang, yaitu data curah hujan, data evaporasi  panci,  suhu  udara  rata-rata, dan  radiasi  Matahari.  Sedangkan,  data sifat  fisik  tanah  berupa  Titik  Layu Permanen  (TLP)  dan  Kapasitas  Lapang (KL)  yang  digunakan  adalah  informasi hasil  analisis  spasial  dan  interpretasi Geomorofologi  yang  didukung  oleh survey  lapangan  oleh  tim  FAO.    Hasil interpolasi  spasial  menggunakan  SW ArcView dapat dilihat pada Gambar  2-1.

## 2.2 Metode
Dalam  kajian  ini  digunakan  dua model  simulasi,  yakni  simulasi  neraca air dan simulasi pertumbuhan tanaman padi Varietas IR64 dan Ciliwung di lahan sawah,  sekitar  stasiun  meteorologi wilayah Semarang.

## Gambar 2-1: Sebaran Spasial Titik Layu Permanen (TLP) dan Kapasitas Lapang (KL) di Pulau Jawa - Bali (Sumber IGBP, FAO)

## 2.2.1 Neraca air
Komponen neraca air yang diper- hitungkan  dalam  model  simulasi  ini meliputi  curah  hujan  (Pg),  intersepsi tajuk  (Ic),  infiltrasi  (Inf),  perkolasi  (Pc), limpasan  permukaan  (Ro),  kadar  air tanah  (SWC),  evaporasi  dan  transpirasi. Untuk  memahami  mekanisme  proses yang  terjadi  dalam  neraca  air  secara lengkap disajikan dalam diagram Forrester pada Gambar 2-2. Sedangkan perincian- nya  dapat  dilihat  pada  Diagram  Alir Neraca Air Tanaman  (Gambar 2-3).
Jumlah air yang diintersepsi oleh kanopi  (Ic)  ditentukan  oleh  nilai  Indeks Luas  Daun  (LAI)  dari  kanopi  dan  curah hujan  (Pg)  dengan  persamaan  sebagai berikut  (Zinke,  1967  dalam  Handoko, 2005):
Ic = min (Ic*, Pg),                             (2-1) dimana Ic* = 1.27 , jika Lai ≥ 3.0 dan Ic* = 0.4233 * Lai, jika Lai < 3.0
Curah hujan neto (Pn) merupakan air  yang  tersisa  yang  akan  bergerak  ke permukaan  tanah  melalui  aliran  batang ( stem  flow )  dan  air  lolos  tajuk  ( through fall )  yang  dihitung  dengan  menggunakan persamaan:
Pn = Pg – Ic                                      (2-2)
Di permukaan tanah, sebagian air akan bergerak  mengikuti  kemiringan  lahan sebagai  limpasan  dan  air  yang  tersisa akan  berinfiltrasi  masuk  lapisan  tanah atas.  Air  yang  terinfiltrasi  ini  dihitung sebagai  fungsi  dari  curah  hujan  neto (Pn),  kemiringan  permukaan  tanah  (α) dan  kandungan  air  tanah  (SWC 1 )  dari lapisan atas. Limpasan akan meningkat dengan  makin  curamnya  kemiringan lahan dan kandungan air tanah meningkat sampai kapasitas  lapang tercapai (FC 1 ), tetapi menurun dengan makin banyaknya tegakan  pohon  yang  diwakili  oleh meningkatnya nilai Lai.
Limpasan  dihitung  dengan  per- samaan (Handoko, 2005):
Ro =Pn*sin α*(SWC 1 / FC 1 )/(LAI + 1), (2-3) Jika α < 90 Ro = Pn,   Jika α ≥ 90
Infiltrasi (Inf) dihitung berdasarkan selisih  antara  curah  hujan  neto  (Pn) dengan limpasan (Ro), sebagai berikut:
Inf = Pn – Ro                                    (2-4)
Gambar 2-2:Diagram forrester neraca air
(Lai)
(FC1) Dr Ea Pn Pg Ta Inf Pc Ro Ic Tr 1 Tr 2 Lai SWC1 SWC2 Em ETm Tm Ep ( kp ) (k) (FC) (WP2) (WP1) (SLOPE)
Keterangan: Aliran Massa/air
Aliran informasi (    ) : persamaan matematik
No Yes Yes No Yes No a Lai > 3 Ic = 0.4*Lai Ic = 1.2 Pg < Ic Ic = Pg Pn = Pg -Ic SLOPE<90 Ro = Pn*sin(SLOPE/180*3.14)*(SWC1/FC1)/(Lai + 1) Ro = Pn Start
Input Parameters:
SLOPE = Val(Text1.Text) d1 = Val(Text2.Text) d2 = Val(Text3.Text) WP = Val(Text4.Text):WP1 = d1*WP/100: WP2 = d2*WP/100 FC = Val(Text5.Text): FC1 = d1*FC/100 : FC2 = d2*FC/100 Lai = Val(Text6.Text)
Initial Variabels: Pswc1=Val(Text7.Text) : SWC1 = d1*Pswc1/100 Pswc2=Val(Text8.Text) : SWC2 = d2*Pswc2/100
OPEN *c:\waterbalance\wonosari.txt* FOR INPUT AS #1 OPEN *c:\waterbalance\output.txt* FOR INPUT AS #2 i = 0
WHILE NOT EOF(1) i = i + 1 INPUT #1, Ep, Pg
Yes No Yes No No Yes Yes No a b Inf = Pn - Ro ETm = 0.75*Ep Em = ETm*exp(-0.5*Lai) Tm = ETm - Em Ea = Em*SWC1/FC1 SWC1< FC1 SWC1>WP1 Tr1 = Tm Tr2 = 0 Tr1 = 0 Tr1 = Tm*(SWC1-WP1)/(FC1- WP1) SWC2< FC2 SWC2>WP2 Tr2 = Tm Tr2 = 0
Tr2 = Tm*(SWC2-WP2)/(FC2- WP2)
Ta = Tr1 + Tr2

## Gambar 2-3:Diagram alir model neraca air
Evaporasi  tanah  (Ea)  dan  air yang  diserap  oleh  akar  (Tr 1 )  akan diambil  dari  air  yang  berasal  dari lapisan atas. Pada lapisan bawah, hanya terjadi  pengambilan  air  oleh  akar  (Tr 2 ). Jumlah  Tr 1 dan  Tr 2 adalah  transpirasi vegetasi  (Ta).  Vegetasi  akan  mengambil air  pertama  kali  dari  lapisan  atas kemudian  dari  lapisan  bawah  hingga jumlah  air  sama  dengan  transpirasi maksimum  (Tm).  Evaporasi  tanah  juga ditentukan  oleh  laju  maksimumnya (Em).  Em  dan  Tm  dihitung  dari evapotranspirasi  maksimum  (Etm)  yang menentukan  batas  atas  kehilangan  air ke atmosfer seperti yang ditentukan oleh peubah  cuaca.  Dalam  model  ini,  ETm dihitung  berdasarkan  hasil  pengukuran evaporasi  panci (Ep). Perhitungan besarnya ETm adalah (Handoko, 1994):
ETm = kp. Ep                                  (2-5) Dengan  kp  adalah  koefisien  panci  yang ditentukan  sebesar  0.75.  Selanjutnya, ETm  terbagi  menjadi  Em  dan  Tm berdasarkan persamaan berikut ini yang didasarkan  pada  perbandingan  antara radiasi  Matahari  yang  ditransmisikan dan diintersepsi oleh kanopi vegetasi.
Em = ETm . e -k.lai (2-6) Tm = ETm – Em                               (2-7)
k adalah  koefisien  pemadaman  dari kanopi vegetasi yang diasumsikan sebesar 0.5, berdasarkan hasil  pengamatan dan pengukuran lapangan
Evaporasi  tanah  (Ea)  dihitung sebagai  fungsi  dari  Em  dan  kandungan air  tanah  lapisan  atas  hingga  mencapai kapasitas lapang (FC)
Ea = Em (SWC 1 /FC 1 )                       (2-8)
WRITE #2, i,Pg,Pn,Ic,Ro,Inf,SWC1,SWC2,Ea,Ta,Pc,Dr Yes No Yes No Yes No END SWC1>FC1 Ta > Tm b Tr2 = Tm – Tr1 Ta = Tm SWC1 = SWC1 + Inf – Ea – Tr1 SWC2> FC2 Dr = SWC2 – FC2 SWC2 = FC2 Pc = SWC1 – FC1 SWC1 = FC1 SWC2 = SWC2 + Pc – Tr2 Pc = 0 Pc = 0 WEND CLOSE #2 CLOSE #1
Akar  akan  menyerap  air  pertama  kali dari  lapisan  atas  selanjutnya  dari lapisan bawah jika transpirasi (Ta) lebih kecil  dari  laju  maksimumnya  (Tm).  Air yang diserap akar pada tiap lapisan (Tr 1 dan  Tr 2 )  terjadi  ketika  kandungan  air tanah  lebih  besar  dari  titik  layu permanen  (WP)  dan  meningkat  hingga mencapai kapasitas lapang (FC) dimana lajunya sama dengan transpirasi maksimum.  Tr 1 dan  Tr 2 dapat  dihitung berdasarkan persamaan berikut:
Tr 1 = 0 , jika SWC 1  WP 1 =  Tm  .  (SWC 1 –  WP 1 )/(FC 1 – WP 1 ) ,  jika WP 1 < SWC 1 < FC 1 = Tm  , Jika SWC 1  FC 1 Tr 2 = 0 , jika SWC 2  WP 2 =  Tm  .  (SWC 2 –  WP 2 )/(FC 2 – WP 2 ) ,  jika WP 2 < SWC 2 < FC 2 = Tm  , Jika SWC 2  FC 2
Selanjutnya,  transpirasi  (Ta)  dihitung sebagai  jumlah  air  yang  diserap tanaman  dengan  persamaan  sebagai berikut:
Ta = Tr 1 + Tr 2
Ketika  Ta  dibatasi  oleh  Tm  dan  dengan anggapan  bahwa  akar  pertama  kali menyerap air dari lapisan atas sehingga Tr 2 dan  Ta  dihitung  kembali  jika  Ta lebih besar dari Tm dengan cara berikut:
Tr 2 = Tm – Tr 1 ,   Ta > Tm dan Ta = Tm   ,   Ta > Tm
Sehingga, Neraca air tanah lapisan atas dihitung dengan persamaan:
SWC 1,t = SWC 1,t - 1 + Inf t – Ea t – Tr 1,t t menunjukkan waktu (hari) perhitungan. Jika SWC yang dihitung lebih besar dari FC, maka air berlebih akan bergerak ke lapisan  lebih  dalam  sebagai  perkolasi (Pc 1 ) hingga SWC sama dengan FC.
Pc 1 = SWC 1,t – FC 1 Jika SWC 1,t > FC 1 Pc 1 = 0 Jika SWC 1,t  FC 1 Sedangkan,  neraca  air  tanah  pada lapisan  bawah  dan drainase (Dr) dihitung dengan cara:
SWC 2,t = SWC 2,t - 1 + Pc t – Tr 2,t Dr t = SWC 2,t – FC 2 Jika SWC 2,t > FC 2 Dr t = 0 Jika SWC 2,t  FC 2

## 2.2.2  Pertumbuhan dan perkembangan tanaman
Pertumbuhan dan perkembangan tanaman  merupakan  dua  buah  proses yang  saling  berhubungan.  Pertumbuhan tidak  akan  berlangsung  tanpa  adanya tahapan  perkembangan,  demikian  pula sebaliknya.  Pertumbuhan  tanaman  di- indikasikan  dengan  perubahan  ukuran berupa  massa,  luas,  tinggi,  dan  jumlah dari organ-organ tanaman (daun, batang, akar,  dan  biji)  selama  musim  pertum- buhan  tanaman.  Sedangkan  perkem- bangan tanaman merupakan proses pe- rubahan  fase  tanaman  (vegetatif,  gene- ratif,  dan  panen).  Fase  perkembangan pada  tanaman  semusim  umumnya  ber- awal  dari  perkecambahan  atau  per- semaian sampai dengan matang fisiologis.
Pertumbuhan dan perkembangan tanaman  sangat  dipengaruhi  oleh  unsur- unsur cuaca, seperti suhu, panjang hari, hujan,  radiasi  surya,  dan  kelembaban udara  (defisit  tekanan  uap).  Unsur cuaca  yang  dominan  mempengaruhi perkembangan  tanaman  adalah  suhu dan panjang hari.

## 2.2.2.1 Perkembangan tanaman
Laju perkembangan pada kejadian fenologi  tanaman  padi  dapat  didekati dengan  konsep heat  unit atau  derajat panas.    Perkembangan  tersebut  dapat terjadi  jika  suhu  rata-rata  harian  lebih besar  dari  suhu  dasar  (Tb).    Kejadian fenologi  perkembangan  tanaman  padi dihitung  dari  semai  hingga  panen (matang fisiologis) berdasarkan nilai fase (s) dengan skala 0-1. Fase tersebut dapat dibagi  menjadi  5  kejadian,  yaitu  semai (s=0), tanam (s=0.25), tunas maksimum (s=0.5),  pembungaan/ anthesis (s=0.75), dan  panen  (s=1).  Fase  perkembangan antara  masing-masing  kejadian  fenologi dapat dimodelkan dengan kriteria sebagai berikut:

## Tabel 2-1: KRITERIA  DAN  PERHITUNGAN  FASE  PERKEMBANGAN  TANAMAN (HANDOKO, 1994)
No. Periode Kriteria Fase (s) Syarat 1.  Semai(S) - Tanam(T) s = 0.25*(T-Tb1)/TU1 T > Tb1 2.  T – Tunas Maksimum (TM) s = 0.25+0.25*(T-Tb2)/TU2 T > Tb2 3.  TM – Pembungaan (A) s = 0.50+0.25*(T-Tb4)/TU3 T > Tb2 4.  A – Panen/Matang Fisiologis (MF)  s = 0.75+0.25*(T-Tb4)/TU4 T > Tb2
Keterangan : T = Suhu rata-rata harian ; Tb = Suhu dasar : TU = Thermal unit
Tabel 2-2: PARAMETER PERKEMBANGAN TANAMAN PADI No. Fase IR 64 Ciliwung Tb TU Tb TU 1 S - T 17 230 17 230 2 T – TM 17 310 17 310 3 TM – A 17 135 17 185 4 A –MF 17 305 17 355
Untuk  tanaman  padi  varietas  IR 64  dan  Ciliwung  berdasarkan  hasil penelitian diperoleh parameter  (Tabel 2- 2) (handoko, 1994):

## 2.2.2.2 Pertumbuhan tanaman
Sub model pertumbuhan tanaman mensimulasi  aliran  biomassa  hasil fotosintesa  ke  organ-organ  tanaman serta  kehilangannya  berupa  respirasi. Batang  dianggap  termasuk  pelepah- pelepah  daun  dan  bagian  dari  bunga selain  biji.    Perkembangan  luas  daun dapat  diduga  berdasarkan  perubahan berat  kering  daun  dan  parameter  luas daun  spesifik  yang  telah  diketahui sebelumnya  (fungsi  dari  TU).    Dengan demikian  indeks  luas  daun  (LAI)  dapat diduga  selama  pertumbuhan  tanaman hingga  fase  tunas  maksimum  dan selanjutnya  terjadi  pengurangan  luas sampai panen.
Produksi  biomassa  hasil  foto- sintesis  (Pb)  dihitung  berdasarkan radiasi  surya  yang  diintersepsi  tajuk tanaman  padi  serta  efisiensi  peng- gunaan radiasi surya (e) dengan formula (Handoko, 1994):
Pb = e*Ri =  e*(1 – t )*Rd Keterangan:
Rd, Ri : Radiasi  surya  yang  datang (terukur  di  stasiun  klimat)  dan yang diintersepsi tajuk t : transmisi/proporsi  radiasi  yang diteruskan tajuk = exp (-k*LAI)
k : koefisien pemadaman.
Berat  kering  aktual  (Pa)  dipenga- ruhi  oleh  status  ketersediaan  air tanaman  selama  pertumbuhan  yang diindikasikan  oleh  nilai  rasio  antara Transpirasi aktual dan maksimum yang diperoleh dari hasil neraca air atau fw = Ta/Tm. Jadi Pa= fw*Pb.
Produksi  biomassa  selanjutnya didistribusikan  ke  daun,  batang,  dan akar  hingga  fase  pembungaan  (s=0.75), setelah  itu  hanya  ke  biji  untuk  pema- sakan.  Sebagian  dari  biomassa  yang terkumpul  pada  masing-masing  organ tanaman akan berkurang/hilang karena proses  respirasi  untuk  pertumbuhan (Rg)  dan  pemeliharaan  (Rm).  Dengan demikian  perubahan  berat  kering  (dW) setiap  organ  tanaman  (x)  dapat  di- rumuskan sebagai berikut:
dWx = Nx*(1 – Rg)*Pa – Rm*Q10*Wx dengan Q10 = 2 ^ [(T – 20)/10] dan Nx = proporsi alokasi biomassa organ x Nilai  Nx  dapat  diduga  berdasarkan fungsi  fase  (s)  hasil  pengamatan  di lapangan, sebagai berikut:
Batang : Ns  =  0.22  +  0.49*s;  jika  s  <= 0.75 dan Ns = 0 jika s > 0.75 Akar  : Nr = 0.27 - 0.23*s  ;  jika  s  <= 0.75 dan Nr = 0 jika s > 0.75 Daun  : Nl = 1 – Ns – Nr; jika s < = 0.75
dan Nl = 0 jika s > 0.75 Biji : Ng = 0 ; jika s < = 0.75 dan Ng = 1 jika s > 0.75

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada form utama program, pema- kai  harus  mengisi  beberapa  parameter lahan/tanah,  tanaman,  dan  inisial  awal untuk beberapa variabel. Tampilan form utama  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 3-1.
Selanjutnya hasil runing program disajikan  dalam  bentuk  grafik  Neraca Air,  perubahan  indeks  luas  daun  (LAI), dan  pertambahan  Berat  Kering  untuk bagian-bagian  Tanaman,  yaitu  daun (LW),  Batang  (SW),  Akar  (RW),  serta hasil akhir berupa berat biji Total (GW). Contoh  Form  yang  menampilkan  hasil pertambahan  Berat  kering  beserta Formnya  disajikan  dalam  Gambar  3-2. Grafik  Neraca  Air  dan  perubahan  LAI yang  telah  dicuplik  dari  Form  disajikan pada  Gambar  3-3  dan  Gambar  3-4.
Simulasi  dapat dilakukan  dengan mengubah isian awal tanam (dinyatakan dalam  no  hari/Julian  date),  varietas  IR 64  dan  Ciliwung,  serta  nilai  lereng/ slope.  Hasil rekapitulasi simulasi model Neraca  Air,  Pertumbuhan  dan  Perkem- bangan  disajikan  pada  Tabel  3-1  dan Tabel 3-2.
LAI maksimum pada Gambar 3-3 terjadi  pada  saat  s  =  0.5,  yaitu  sekitar 50  –  55  hari  setelah  tanam  disebabkan oleh  aktifitas  pertumbuhan  vegetatif yang meningkat menjelang pembungaan. LAI  tanaman  padi  dapat  diestimasi dengan  menggunakan  Indeks  vegetasi (EVI) dari data MODIS dengan persamaan (Dirgahayu D., 2005) :
LAI = 0.9617*exp(3.0658*EVI)
Gambar 3-1: Tampilan Form Utama Program dan Hasil Simulasi Pertumbuhan  untuk Tanaman Padi Varietas IR 64 yang ditanam pada Tanggal 1 Januari

## Gambar 3-2: Tampilan  Hasil  Simulasi  Pertumbuhan  berupa  Grafik  Biomasa  untuk
Tanaman Padi Varietas IR 64 yang ditanam pada Tanggal 1 Januari
Gambar 3-3: Perubahan LAI Padi Varietas IR 64 dan Ciliwung, Awal Tanam 1 Januari
Gambar 3-4: Neraca Air selama Pertumbuhan Padi IR 64, Awal Tanam 1 Januari
Awal tanam pada periode Oktober- Desember  pada  Gambar  3-5  berdasar- kan  simulasi  model  menunjukkan  pro- duktivitas  padi  yang  lebih  tinggi  di- bandingkan  awal  tanam  pada  periode yang lain.  Keadaan tersebut disebabkan oleh  faktor  cuaca  dan  ketersediaan  air yang mencukupi kebutuhan pertumbuhan dan  perkembangan  tanaman  padi  pada periode  tersebut,  sehingga  akumulasi biomassa dapat dicapai secara optimal.
LAI  maksimum  terjadi  pada  saat s  =  0.5  (50  –  55  hari  setelah  tanam)
berkorelasi tinggi dengan hasil, sehingga LAI maksimum dapat digunakan sebagai indikator  penduga  produktivitas  padi saat panen (Gambar 3-6).
Kekurangan  air  yang  direpresen- tasikan  oleh  nilai  Ky  =  (1  –  ETa/  ETm) selama  proses  pertumbuhan  dan  per- kembangan  hasil  dapat  menyebabkan terjadinya  penurunan  produksi  padi seperti  diperlihatkan  pada  Gambar  3-7 dan potensi persentase kehilangan hasil pada Tabel 3-3.

## Tabel 3-1: HASIL  SIMULASI  PERTUMBUHAN  DAN  HASIL  PADI  VARIETAS  IR  64  DI SEMARANG
No.  Awal Tanam  Tahun  Jumlah Hujan ETm ETa LAI Maks Hasil (Ton/Ha) 1.  1 Januari 2005 958 286.65 278.26 4.92 4.86 2.  1 Februari 2005 747 287.25 273.63 4.85 4.76 3.  1 Maret 2005 507 298.65 273.90 4.63 4.48 4.  1 April 2005 529 292.73 273.13 4.02 4.06 5.  1 Mei 2005 496 289.35 256.04 3.06 3.73 6.  1 September  2001 555 306.90 264.29 3.22 4.26 7.  1 September  2005 638 311.25 274.00 3.88 3.98 8.  1 Oktober 2001 567 278.70 269.27 5.22 5.43 9.  1 November 2001 805 270.60 256.71 4.23 5.25 10.  1 Desember 2001 921 283.80 266.76 4.47 5.77
Tabel 3-2: HASIL  SIMULASI  PERTUMBUHAN  DAN  HASIL  TANAMAN  PADI  VARIETAS CILIWUNG
No.  Awal Tanam  Tahun Jumlah Hujan ETm ETa LAI Maks Hasil (Ton/Ha) 1.  1 Januari 2005 976 317.33 306.94 4.88 4.80 2.  1 Februari 2005 826 313.73 302.14 4.85 4.56 3.  1 Maret 2005 592 325.80 290.29 3.91 3.93 4.  1 April 2005 544 322.13 294.37 3.80 3.64 5.  1 Mei 2005 496 303.68 260.40 2.28 3.24 6.  1 September  2001 616 337.80 294.69 3.22 4.28 7.  1 September  2005 683 339.38 294.71 2.69 3.11 8.  1 Oktober 2001 649 302.78 293.38 5.22 5.30 9.  1 November 2001 1011 297.90 284.04 4.23 5.12 10.  1 Desember 2001 1005 312.08 294.20 4.47 5.85

## Gambar 3-5: Pengaruh Waktu Tanam terhadap Hasil Tanaman Padi
Gambar 3-6: Estimasi Hasil Padi berdasarkan LAI maksimum hasil simulasi model

## Hubungan Awal Tanam dengan Hasil Padi
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 1-Jan 1-Feb 1-Mar 1-Apr 1 Mei 1-Sep 1 Ok t 1-Nov 1 Des IR64 Ciliwung Ton/Ha Hubungan LAI Max dengan Hasil Padi y = 0.658x + 1.7048 R 2 = 0.7026 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 2.0 2.5 3.0 3.5
4.0 4.5 5.0 5.5
LAI Maksimum Ton/Ha
Gambar 3-7: Penurunan Hasil Tanaman Padi Akibat Kekurangan Air
Tabel 3-3: POTENSI KEHILANGAN HASIL (Hp) AKIBAT KEKURANGAN AIR
No.  Ky (%) Yp (Ton/Ha) Hp(%) 1 0 5.45 0 2 1 5.31 2.5 3 2 5.18 4.9 4 3 5.04 7.4 5 4 4.91 9.9 6 5 4.77 12.3 7 6 4.64 14.8 8 7 4.50 17.3 9 8 4.37 19.7 10 9 4.24 22.2 11 10 4.10 24.7 12 20 2.76 49.4 Keterangan : Ky = 100*(1-ETa/ETm)
Berdasarkan  hasil  tersebut,  maka jadwal  pemberian  irigasi  dan  efisiensi pemberian  air  irigasi  dapat  dilakukan dengan memperhatikan perubahan Eta/ Etm dari Neraca Air Tanaman.

## 4  KESIMPULAN DAN SARAN
 Potensi  hasil  padi  dapat  diestimasi berdasarkan indeks luas daun maksimum hasil simulasi model.
 Waktu  tanam  yang  optimal  dapat diprediksi berdasarkan simulasi model.
 Potensi  penurunan  hasil  padi  dapat diprediksi  berdasarkan  perubahan nilai rasio Evapotranspirasi Aktual dan maksimum Eta/ ETm yang dihasilkan Model.
 Simulasi  lebih  lanjut  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  varietas  dan jenis  tanaman  yang  lain    serta  per- bedaan lokasi berdasarkan elevasi dan tipe iklim.

## Hubungan ETa/ETm dengan Hasil (Ton/Ha)
y = -0.1344x + 5.4451 R 2 = 0.6679 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Ky % =(1-ETa/ETm)

## DAFTAR RUJUKAN
Dirgahayu,  D.,  2005. Model  Pendugaan Indeks  Luas  Daun  Tanaman  Padi Menggunakan  Data  MODIS .  PIT MAPIN XIV, ITS, Surabaya. Handoko,    2005. Quantitative  Modeling of    System  Dynamics  for  Natural Resources Management .  SEAMEO
BIOTROP. Bogor. Indonesia.
Handoko,  1994. Dasar  Penyusunan  dan Aplikasi  Model  Simulasi  Komputer untuk Pertanian . Jurusan Geofísika dan Meteorologi. FMIPA. IPB.
Vos, J., L. F. M. Marcelis, and J. B. Evers, 2007. Chapter  I:  Functional- Structural  Plant  Modelling  in  Crop Production .  Springer.  Printed  in the Netherlands. p: 1- 12. http:// library.wur.nl/frontis/functional- structural-modelling/01_vos.pdf. Diakses tanggal 24 Juni 2008. Wu,  L.,  F.  X.  Le  Dimet,  B.  G.  Hu,  P.  H. Cournède,  P.  de  Reffye,  2004. A Water Supply Optimization Problem for Plant Growth Based on GreenLab  Model .    Cari  2004  - Hammamet. p: 101 – 108.