STUDI OPTIMASI POLA TATA TANAM UNTUK MEMAKSIMALKAN KEUNTUNGAN HASIL PRODUKSI PERTANIAN DI DAERAH IRIGASI PARSANGA KABUPATEN SUMENEP JURNAL ILMIAH

STUDI OPTIMASI POLA TATA TANAM UNTUK MEMAKSIMALKAN KEUNTUNGAN HASIL PRODUKSI PERTANIAN DI DAERAH IRIGASI PARSANGA KABUPATEN SUMENEP

JURNAL ILMIAH Diajukan untuk memenuhi persyaratan Memperoleh gelar Sarjana Teknik (S.T.)

Disusun Oleh :

FATHOR ROSIADI NIM. 0710643017

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS TEKNIK MALANG 2014

STUDI OPTIMASI POLA TATA TANAM UNTUK MEMAKSIMALKAN KEUNTUNGAN HASIL PRODUKSI PERTANIAN DI DAERAH IRIGASI PARSANGA KABUPATEN SUMENEP Fathor Rosiadi Mahasiswa Program Sarjana Jurusan Teknik Pengairan Universitas Brawijaya Email : [email protected] ABSTRAK Dalam Jaringan Irigasi Parsanga terjadi kekurangan debit pada penerapan pola tanam eksisting. Oleh karena itu hal yang dapat dilakukan untuk mengatasi masalah ini yaitu dengan melakukan optimasi dengan kendala debit atau volume dan luas lahan. Hasil akhir yang ingin diperoleh dari studi ini adalah berapa besar keuntungan maksimum yang dapat diperoleh berdasarkan pada luas lahan yang ditanami dengan memanfaatkan ketersediaan air irigasi yang ada. Luas lahan yang ada pada Daerah Irigasi Parsanga adalah sebesar 500 Ha. Pada analisa studi ini ketersediaan air irigasi dilakukan dengan satu kondisi debit yaitu debit andalan ( Q andalan 80% ). Hasil optimasi dapat diketahui keuntungan maksimum untuk Daerah Irigasi Parsanga pada pola tata tanam eksisting Dengan penerapan program linier dengan fasilitas solver, keuntungan per tahun sebesar Rp. 14.413.067.000,00, pada pola tata tanam alternatif I dengan keuntungan per tahun sebesar Rp. 17.536.463964,00, pada pola tata tanam alternatif II dengan keuntungan per tahun sebesar Rp. 19.543.827.644,00, pada pola tata tanam alternatif III dengan keuntungan per tahun sebesar Rp. 18.193.958.700,00. Optimasi air irigasi untuk Daerah Irigasi Parsanga dengan Program Linier mampu memberikan hasil yang optimal, dan hasil optimasi ini dapat digunakan untuk menentukan langkah-langkah operasional sistem pembagian air irigasi. Kata Kunci : DI Parsanga, Irigasi, Pola Tata Tanam, Optimasi, Hasil Produksi

ABSTRAK In Irrigation Parsanga has occurred of water capacities shortage on the application of the existing cropping pattern. Therefore, it can be done to resolves this problem is to perform optimization with constraints capacities or volume and land area. The final results to be obtained from this study is how much the maximum profit that can be obtained based on the land area planted to take advantage of the availability of water irrigation available. Land area of the irrigation is 500 Ha. In the analysis of this study, the availability of water made a conditions are the mainstay discharge (Q mainstay of 80%). The optimization results of Parsanga Irrigation Area can be seen for the maximum benefit in the existing cropping pattern. The application of the linear program with solver facilities, profit per year of Rp. 14.413.067.000,00, on the pattern of the first alternate cropping get profit per year of Rp. 17.536.463964,00, the cropping pattern of alternative II get profit of Rp. 19.543.827.644,00, on alternate cropping pattern of the third with a gain per year is Rp. 18.193.958.700,00. Optimization of irrigation water for the irrigation area Parsanga with Linear Program is able to provide optimal results, and the results of this optimization can be used to determine the operational steps of irrigation water distribution systems. Key Words : Irrigation Area, Irrigation, Cropping Pattern System, Optimization, Production

1. PENDAHULUAN Latar Belakang Dengan adanya keadaan yang berdasar ketidaksesuaian dan penyimpangan tersebut perlu ditentukan pola tata tanam yang ideal, dimana kebutuhan air tanaman diperhitungkan dengan ketersediaan debit yang ada. Salah satu upaya yang dilakukan adalah dengan optimasi pola tata tanam sehingga hasil dari produksi pertanian dapat dimaksimalkan. Identifikasi Masalah Air yang tersedia dalam memenuhi kebutuhan air irigasi mengalami pengurangan pada musim kemarau. Rumusan Masalah 1. Berapa debit andalan yang ada pada Daerah Irigasi Parsanga? 2. Berapa kebutuhan air irigasi Daerah Irigasi Parsanga yang diperlukan untuk masing-masing jenis tanaman yang dibudidayakan berdasar pola tata tanam? 3. Berapa luas tanaman maksimum yang didapat dari hasil optimasi? 4. Berapa keuntungan maksimum yang didapat dari hasil optimasi? 2. TINJAUAN PUSTAKA Kebutuhan Air Irigasi Sejumlah air yang dibutuhkan untuk tanaman pada kondisi pertumbuhan yang optimal tanpa kekurangan air yang dinyatakan dengan netto kebutuhan air di sawah (Netto from Requirement, NFR). Metode Keseimbangan Air (Water Balance) Kebutuhan air irigasi di sawah : a. Untuk tanaman padi : NFR = Cu + Pd + NR + P - Reff b. Untuk tanaman palawija : NFR = Cu + P - Reff dimana : NFR= Kebutuhan air di sawah (1 mm/hari x 10.000/24x60x60 = 1) (lt/dt/ha)

Cu = Kebutuhan air tanaman (mm/hari) Pd =Kebutuhan air untuk pengolahan tanah (mm/hari) NR =Kebutuhan air untuk pembibitan (mm/hari) P =Perkolasi (mm/hari) Reff =Curah hujan efektif (mm/hari) Pola Tata Tanam Mengatur waktu, tempat, jenis dan luas tanaman pada daerah irigasi, tujuan tata tanam adalah untuk memanfaatkan persediaan air irigasi seefisien mungkin, sehingga tanaman dapat tumbuh baik. Neraca Air Kebutuhan air irigasi untuk tanaman dan debit andalan yang tersedia di intake maka dibuat neraca air untuk satu daerah irigasi. Sehingga kekurangan dan kelebihan air dapat dipantau atau dievaluasi pada perencanaan selanjutnya. Debit Andalan Kemungkinan terpenuhi ditetapkan 80% (kemungkinan bahwa debit sungai lebih rendah daripada debit andalan adalah 20%) debit andalan ditentukan untuk periode tengah bulanan. Debit minimum sungai dianalisis atas dasar data debit data harian sungai (Anonymous/KP-01, 1986). Prosedur perhitungan debit andalan adalah sebagai berikut : 1. Menghitung total debit andalan dalam satu tahun untuk tiap tahun data yang diketahui. 2. Merangking data mulai dari yang besar hingga kecil 3. Menghitung probabilitas untuk masing – masing data dengan menggunakan persamaan weilbull. (Subarkah, 1980 : 111) m x100 % P= n 1 (2-26) dimana : P = Probabilitas (%) m = nomor urut data debit (2-27) n = Jumlah data debit

Optimasi Dalam studi ini jenis model yang digunakan adalah program linier. Hal ini didasarkan pada pertimbangan bahwa program linier cukup sederhana baik dari segi formulasinya maupun tahap penyelesaian yang dilakukan, sehingga tidak membutuhkan tingkat pemecahan yang terlalu rumit. Pemilihan ini didasarkan karena penggunaan program linier memiliki keuntungan sebagai berikut: 1. Metode ini dapat dipakai untuk menyelesaikan sistem dengan perubah dan kendala yang cukup banyak. 2. Penggunaan metode ini mudah, selain itu ditunjang oleh banyak paket program yang sudah beredar. 3. Fungsi matematikanya sederhana. 4. Hasilnya cukup baik. Dalam penggunaan program linier tersebut memiliki kelebihan dan keterbatasan. Kelebihan dari program linier yaitu : 1. Memiliki fungsi matematika yang sederhana 2. Hasilnya cukup akurat 3. Modul dari metode ini mudah didapat Keterbatasan dari program linier yaitu : 1. Tidak dapat menganalisa sistem daerah irigasi yang komplek 2. Memiliki kesulitan terhadap aspek stokastik, waktu, dan fungsi tak linier. A. Model Program Linier 1. Variabel Putusan Adalah variabel yang akan dicari dan memberi nilai yang paling baik bagi tujuan yang hendak dicapai. 2. Fungsi Tujuan Adalah fungsi matematika yang harus dimaksimumkan atau diminimumkan, dan mencerminkan tujuan yang hendak dicapai. n

Maks Z =

c x n 1

n n

Dengan: Z =fungsi tujuan (keuntungan maksimum hasil pertanian) (Rp) cn = keuntungan / manfaat bersih irigasi sawah (Rp/Ha)

xn = luas areal irigasi (Ha) 3. Fungsi Kendala Adalah fungsi matematika yang menjadi kendala bagi usaha untuk memaksimumkan atau meminimumkan fungsi tujuan, mewakili kendala yang harus dicapai. Kendala Volume Debit: n

a n 1

mn

x n ≤ bm

Dan xn ≥ 0 untuk m = 1 ,2, 3,…,m untuk n = 1, 2, 3,…,n dimana: Z =fungsi tujuan (keuntungan maksimum hasil pertanian) (Rp) xn =variabel sasaran irigasi (luas areal irigasi) (Ha) amn = konstanta (volume kebutuhan air irigasi) (m3/Ha) bm = volume ketersediaan air (m3) cn = keuntungan / manfaat bersih irigasi sawah (Rp/Ha) m = jumlah kendala n = jumlah variabel keputusan Kendala Luas Lahan: K = X1 + X2 + X3 ≤ Xm Dengan : K = fungsi kendala X1 = luas padi X2 = luas palawija X3 = luas tebu Xm = Luas lahan Penyelesaian program linier yang memiliki jumlah variabel keputusan kurang dari samadengan dua (n ≤ 2) maka dapat dipakai secara grafis. Sedangkan untuk persamaan yang memiliki jumlah variabel keputusan lebih dari samadengan dua (n ≥ 2), maka penyelesaiannya harus menggunakan cara matematis/analitis.

B. Fasilitas Solver Pada Microsoft Excel Solver adalah fasilitas didalam program Microsoft Excel pada Windows. Digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi. Solver digunakan untuk mencari solusi maksimum maupun minimum suatu permasalahan yang kita hadapi.

Gambar 1. Fasilitas solver Microsoft Excel Sumber : Program Linier 3. METODOLOGI PENELITIAN Jaringan irigasi Parsanga terletak dalam wilayah sungai anjuk secara administratif masuk dalam 3 wilayah kecamatan, yang terdiri dari 8 desa.

 Analisa optimasi yang dilakukan dalam studi ini adalah menggunakan debit andalan 80% yang merupakan fungsi kendala. Dengan debit tersebut dilakukan analisa optimasi dengan 4 pola tata tanam untuk mendapatkan sasaran atau keuntungan maksimum. Untuk kondisi debit tersebut dilakukan analisa optimasi dengan 4 pola tanam antara lain: 1. Pola tanam eksisting 2. Pola tanam alternatif I 3. Pola tanam alternatif II 4. Pola tanam alternatif III Optimasi yang dilakukan dengan kondisi debit dan 4 pola tanam didapatkan hasil yaitu luas lahan optimum yang dapat ditanami dan keuntungan maksimum. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Tabel 1. Pengujian Konsistensi Data Hujan 2004-2013

Gambar 2. Lokasi Studi Sumber : Dinas PU Untuk memperlancar langkah – langkah perhitungan dalam studi ini, maka diperlukan tahapan – tahapan sebagai berikut : 1. Pengolahan Data Curah Hujan. 2. Pengolahan Data Debit Intake. 3. Pengolahan Data Klimatologi. 4. Perhitungan kebutuhan air tanaman. 5. Perhitungan kebutuhan air sawah. 6. Perhitungan kebutuhan air di intake. 7. Perhitungan neraca air untuk menentukan apakah debit yang tersedia dapat mencukupi debit yang dibutuhkan. 8. Optimasi pola tata tanam  Optimasi alokasi air pada petak tersier dilakukan dengan menggunakan program linear dengan fungsi tujuan memaksimalkan hasil produksi dengan kendala debit air yang tersedia dan kebutuhan air irigasi.

Sumber : Hasil Perhitunan Hasil pengujian konsistensi data curah hujan, pada tabel 4 menunjukkan bahwa koefisien determinasi untuk setiap stasiun mendekati nilai 100 %. Tabel 2. Curah hujan Andalan

Sumber : Hasil Perhitungan

Tabel 3. Perhitungan Curah Hujan Andalan Dan Crurah Hujan Efektif. Bulan

Periode

1 Jan 2 3 1 Feb 2 3 1 Mar 2 3 1 Apr 2 3 1 May 2 3 1 Jun 2 3 1 Jul 2 3 1 Aug 2 3 1 Sep 2 3 1 Oct 2 3 1 Nov 2 3 1 Dec 2 3 JUMLAH

R 80 mm 138.00 62.00 51.00 74.00 49.00 32.00 112.00 10.00 30.00 14.00 123.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 25.00 66.00 103.00 130.00 1019.00

Re Padi mm mm/hr 96.60 9.66 43.40 4.34 35.70 3.57 51.80 5.18 34.30 3.43 22.40 2.24 78.40 7.84 7.00 0.70 21.00 2.10 9.80 0.98 86.10 8.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 17.50 1.75 46.20 4.62 72.10 7.21 91.00 9.10 713.30 71.33

Tabel 5. Perhitungan Probalitas Debit Andalan dengan Rumus Weibull.

Re polowijo mm mm/hr 39.23 3.92 466.61 46.66 730.64 73.06 245.14 24.51 491.54 49.15 757.27 75.73 259.90 25.99 499.19 49.92 758.27 75.83 272.66 27.27 602.07 60.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 23.60 2.36 19.73 1.97 60.01 6.00 111.37 11.14 5337.23 533.72

No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Bulan

Des

Jan

Feb

Mar

Sumber : Perhitungan

Apr

May

Jun

Jul

Aug

Sep Uraian

Bulan

Satuan Jan

Peb

Mar

Apr

Mei

Jun

Okt

Nov

Des

0 C m/dt % %

27.300 3.600 88.000 65.000

27.200 3.600 87.000 56.000

27.900 1.540 87.000 77.000

28.400 2.060 86.000 79.000

27.900 2.060 87.000 76.000

28.120 3.000 83.270 80.910

27.500 27.600 28.600 29.300 4.120 4.120 3.600 3.700 79.000 79.000 78.000 79.000 89.000 100.000 100.000 99.000

29.200 2.930 81.000 88.000

28.400 1.700 85.000 61.000

mm/hari mbar

15.950 33.443 29.430 0.754 0.246 15.833

16.050 32.208 28.021 0.748 0.252 15.688

15.550 34.228 29.778 0.758 0.242 15.921

14.550 35.892 30.867 0.766 0.234 16.104

13.250 35.828 31.170 0.766 0.234 16.097

12.600 34.024 28.332 0.757 0.243 15.898

12.900 32.902 25.993 0.751 0.249 15.770

13.850 32.015 25.292 0.747 0.253 15.666

14.950 36.042 28.113 0.767 0.233 16.120

15.750 36.472 28.813 0.769 0.231 16.165

15.875 35.828 28.511 0.766 0.234 16.097

15.900 34.696 29.492 0.760 0.240 15.973

11 Radiasi Gelombang Pendek (Rs) mm/hari 12 Perbedaan Tekanan Uap Jenuh dengan Tekanan Uap (ea-ed) mbar

9.586

8.866

10.353

9.845

8.750

8.655

9.425

10.942

11.811

12.357

11.513

9.212

4.013

4.187

4.450

5.025

4.658

5.692

6.909

6.723

7.929

7.659

7.317

5.204

13 14 15 16

0.101 0.685 1.110

0.107 0.604 1.110

0.100 0.793 0.629

0.096 0.811 0.751

0.094 0.784 0.751

0.106 0.828 0.970

0.116 0.901 1.231

0.119 1.000 1.231

0.107 1.000 1.110

0.104 0.991 1.133

0.105 0.892 0.954

0.101 0.649 0.667

1.099 5.688 1.1 6.257

1.015 5.386 1.1 5.924

1.261 5.607 1.0 5.607

1.248 5.583 0.9 5.024

1.191 4.933 0.9 4.439

1.393 5.201 0.9 4.681

1.644 6.191 0.9 5.572

1.860 6.835 1.0 6.835

1.720 7.525 1.1 8.278

1.663 7.853 1.1 8.639

1.508 7.091 1.1 7.800

1.048 5.288 1.1 5.817

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Temperatur (t) Kecepatan Angin (u) Kelembaban Relatif (Rh) Kecerahan matahri (n/N) Perhitungan Nilai Angot (Ra) Tekanan Uap Jenuh (ea) Tekanan Uap Nyata (ed=ea*Rh) w 1-w f(t)

f(ed) f(n/N) f(u) Radiasi bersih Gelombang Panjang ( Rn 1=f(t)*f(ed)*f(n/N)) 17 Eto*=w*(0.75Ra-Rn 1)+(1-w)*f(u)*(ea-ed) 18 Angka Koreksi ( c ) 19 Eto=Eto* x c

1

mbar m/dt mm/hari mm/hari mm/hari

Jul

Agst

Sept

Rangking Data Tahun Q (m3 /dt) 2004 0.188 2005 0.329 2009 0.438 2007 0.468 2008 0.473 2006 0.506 2012 0.523 2011 0.547 2010 2013

0.572 1.424

P (%)

Weibull

9.09 18.18 27.27 36.36 45.45 54.55 63.64 72.73 81.82 90.91

Q80

Sumber : Perhitungan Sumber :Hasil Perhitungan Tabel 6. Debit Andalan

Sumber : Hasil Perhitungan Setelah mendapatkan Curah Hujan Andalan Dan Curah Hujan Efektif kemudian mencari hasil Evapotranspirasi Potensial. Data klimatologi selama 10 tahun 2004-2013. Tabel 4. Perhitungan Evapotranspirasi Potensial No

Data Debit Tahun Q (m3 /dt) 2004 0.188 2005 0.329 2006 0.506 2007 0.468 2008 0.473 2009 0.438 2010 0.572 2011 0.547 2012 0.523 2013 1.424

Sumber : Perhitungan

Sumber : Hasil Perhitungan Mencari Debit Andalan di Intake Bendung dengan rumus Weibull 20042013.

Keterangan :

1 Diketahui dari data Klimatologi

6. Diketahui dari Tabel lampiran 1.2

11. (0.25+(0.54*n/N (%))*Ra

16. f(t)*F(ed)*f(n/N)

2 Diketahui dari data Klimatologi

7. ea*Rh

12. ea-ed

17. w*((0.75*Rs-Rn 1)+ (1-w))*f(u)*(ea-ed)

3 Diketahui dari data Klimatologi

8. Diketahui Dari Tabel lampiran 1.2

13. 0.34 - (0.044*((ed)^0.5))

18. Diketahui dari Tabel lampiran 1.6

4 Diketahui dari data Klimatologi

9. Diketahui Dari Tabel lampiran 1.2

14. 0.1 + (0.9*n/N (%))

19. Eto* x c

5 Diketahui dari Tabel Lampiran 1.1

10.Diketahui Dari Tabel lampiran1.2

15. 0.27*(1+ 0.864*u)

Oct

Nov

Periode 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

Q 2010

Q Andalan

3

3

(m /dt) 0.10 0.94 1.34 0.94 1.28 1.44 1.28 1.28 1.28 1.28 1.30 1.30 1.28 0.71 0.37 0.17 0.10 0.27 0.31 0.37 0.37 0.37 0.37 0.37 0.27 0.27 0.14 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12

(m /dt) 0.100 0.940 1.340 0.940 1.280 1.440 1.280 1.280 1.280 1.280 1.300 1.300 1.280 0.710 0.370 0.170 0.100 0.270 0.310 0.370 0.370 0.370 0.370 0.370 0.270 0.270 0.140 0.120 0.120 0.120 0.120 0.120 0.120 0.120 0.120 0.120 1.440

Sumber : Hasil Perhitungan

Sumber : Hasil Perhitungan Tabel 7. Perhitungan Kebutuhan Air Untuk Penyiapan Lahan( metode Van De Gor dan Zijlstra) 2004-2013 No.

Parameter

Satuan

1 2 3 4 5 6 7 8

Eto Eo = Eto x 1,10 P M = Eo + P T S k = (M x T) / S LP = Mek / (ek - 1)

mm/hari mm/hari mm/hari mm/hari hari mm mm/hari lt/dt/ha

Jan 6.257 6.883 2.0 8.883 31 300.0 0.918 14.789 1.712

Peb 5.924 6.516 2.0 8.516 29 300.0 0.823 15.181 1.757

Mar 5.607 6.168 2.0 8.168 31 300.0 0.844 14.329 1.658

Apr 5.024 5.527 2.0 7.527 30 300.0 0.753 14.231 1.647

Mei 4.439 4.883 2.0 6.883 31 300.0 0.711 13.524 1.565

Bulan Jun Jul 4.681 5.572 5.149 6.129 2.0 2.0 7.149 8.129 30 31 300.0 300.0 0.715 0.840 13.997 14.305 1.620 1.656

Agst 6.835 7.519 2.0 9.519 31 300.0 0.984 15.205 1.760

Sept 8.278 9.106 2.0 11.106 30 300.0 1.111 16.560 1.917

Okt 8.639 9.502 2.0 11.502 31 300.0 1.189 16.542 1.915

Nop 7.800 8.580 2.0 10.580 30 300.0 1.058 16.206 1.876

Des 5.817 6.399 2.0 8.399 31 300.0 0.868 14.477 1.676

Sumber : Hasil Perhitungan Tinggi genangan yang diperlukan Keterangan : ini sebesar 50 mm selama 1 ETodalam = evapotranspirasi potensistudi al Eobulan = evaporasi air terbuka(30 selama penyiapanhari), lahan dan diberikan saat 1 bulan P = perkolasi setelah masa transplantasi. M = kebutuhan air untuk penggantian kehilangan air akibat evapotranspirasi dan perkolasi di sawah yang sudah dijenuhkan

Sumber : Perhitungan

T S e LP

= jangka waktu penyiapan lahan = kebutuhan untuk penjenuhan lapisan atas = bilangan eksponensial (2,71828) = kebutuhan air untuk pengolahan tanah

Tabel 10. Keuntungan Hasil Produksi ( Optimasi Program Linier)

50 mm = 1,667 mm/hari 30 Hasil dari PTT eksisting didapat Hasil dari Kebutuhan Air Tanaman, sawah, dan Intake.

WLR =

Musim No. Debit Andalan Tanam PTT Eksisting (Rp) 1. Debit Andalan (80%) I 8,174,500,000 II 5,078,375,000 III 1,160,192,000 Keuntungan per Tahun 14,413,067,000.00

Keuntungan / Manfaat Irigasi PTT Alternatif I PTT Alternatif II PTT Alternatif III PTT Terpilih (Rp) (Rp) (Rp) (Rp) 9,999,999,993 9,999,999,993 10,000,000,000 6,000,000,000 8,007,363,680 6,657,494,378 PTT Alternatif II 1,536,463,971 1,536,463,971 1,536,463,971 17,536,463,964.07 19,543,827,644.45 18,193,958,349.70

Sumber : Hasil Perhitungan

Gambar 3. Neraca Air Sumber : Hasil Perhitungan Tabel 8. Rekapitulasi Perhitungan Total Air Irigasi No

Pola Tanam D.I. Parsanga

1

PTT Eksisting

2

PTT Alternatif I

3

PTT Alternatif I

4

PTT Alternatif I

Musim Kebutuhan Air Irigasi (lt/dt/ha) Kebutuhan Tanam Padi Palawija Total I 7.216 0.000 7.216 II 9.184 5.522 14.707 III 0.000 8.513 8.513 I 5.030 2.397 7.427 II 0.000 5.522 5.522 III 14.044 8.513 22.557 I 7.216 3.835 11.051 II 9.184 5.522 14.707 III 0.000 8.513 8.513 I 7.216 0.000 7.216 II 11.055 0.000 11.055 III 16.007 8.513 24.520

Sumber : Hasil Perhitungan Sumber : Hasil Perhitungan Tabel 9. Manfaat Bersih Irigasi Sawah Per Ha

No

Jenis Tanaman

Hasil Prod Harga Jual Total (ton/ha) (Rp/ton) (Rp/ha) 1 Padi 4,000,000 5.00 20,000,000 2 Palawija (Jagung) 3.00 4,000,000 12,000,000 Sumber : Dinas Pertanian KabupatenPerhitungan Sumenep, 2013 Sumber : Hasil

Biaya Prod (Rp/ha) 3,651,000 2,936,000

Proses analisa optimasi dalam studi ini menggunakan program linier dengan bantuan fasilitas solver dalam Microsoft Exel. Dengan memasukkan nilai – nilai parameter fungsi sasaran dan fungsi kendala akan diperoleh hasil atau keluaran dari komponen – komponen variabel serta harga dari fungsi sasaran. Dari hasil optimasi yang dilakukan dengan kondisi debit dan masing – masing empat pola tata tanam didapatkan hasil yaitu keuntungan maksimum.

Manfaat (Rp/ha) 16,349,000 9,064,000

5. KESIMPULAN 1. Berdasarkan hasil analisa data dengan metode Weibull diperoleh debit andalan Daerah Irigasi Parsanga dengan nilai Qandalan 80% terbesar sebesar 1,424 m3/dt dan nilai Qandalan 80% terkecil sebesar 0,188 m3/dt yang ditunjukkan pada tabel 4.11. 2. Besar kebutuhan air irigasi yang diperlukan untuk masing-masing jenis tanaman yang dibudidayakan di Daerah Irigasi Parsanga sebagai berikut : a. Kebutuhan air irigasi berdasarkan pola tata tanam eksisting  Musim tanam I adalah padi sebesar 500 m3/Ha, palawija sebesar 0 m3/Ha.  Musim tanam II adalah padi sebesar 75 m3/Ha, palawija sebesar 425 m3/Ha.  Musim tanam III adalah padi sebesar 0 m3/Ha, palawija sebesar 125 m3/Ha. b. Kebutuhan air irigasi berdasarkan pola tata tanam alternatif I  Musim tanam I adalah padi sebesar 400 m3/Ha, palawija sebesar 100 m3/Ha.  Musim tanam II adalah padi sebesar 0 m3/Ha, palawija sebesar 500 m3/Ha.  Musim tanam III adalah padi sebesar 200 m3/Ha, palawija sebesar 300 m3/Ha. c. Kebutuhan air irigasi berdasarkan pola tata tanam alternatif II  Musim tanam I adalah padi sebesar 350 m3/Ha, palawija sebesar 150 m3/Ha.  Musim tanam II adalah padi sebesar 235 m3/Ha, palawija sebesar 265 m3/Ha.

 Musim tanam III adalah padi sebesar 0 m3/Ha, palawija sebesar 500 m3/Ha. d. Berdasarkan pola tata tanam alternatif III  Musim tanam I adalah padi sebesar 500 m3/Ha, palawija sebesar 0 m3/Ha.  Musim tanam II adalah padi sebesar 500 m3/Ha, palawija sebesar 0 m3/Ha.  Musim tanam III adalah padi sebesar 250 m3/Ha, palawija sebesar 250 m3/Ha. 3. Berdasarkan hasil optimasi program linier dengan menggunakan fasilitas solver didapat luas tanam optimum sebagai berikut : a. Pada Pola Tata Tanam Eksisting luas tanam optimum untuk musim tanam I seluas 500 Ha ditanami padi sebesar 500 Ha, palawija sebesar 0 Ha. Pada musim tanam II seluas 500 Ha ditanami padi sebesar 75 Ha, palawija sebesar 425 Ha. Pada musim tanam III seluas 500 Ha ditanami padi sebesar 0 Ha, palawija sebesar 125 Ha. b. Pada Pola Tata Tanam Alternatif 1 luas tanam optimum untuk musim tanam I seluas 500 Ha ditanami padi sebesar 500 Ha, palawija sebesar 0 Ha. Pada musim tanam II seluas 500 Ha ditanami padi sebesar 500 Ha, palawija sebesar 0 Ha. Pada musim tanam III seluas 500 Ha ditanami padi sebesar 0 Ha, palawija sebesar 128 Ha. c. Pada Pola Tata Tanam Alternatif 2 luas tanam optimum untuk musim tanam I seluas 500 Ha ditanami padi sebesar 500 Ha, palawija sebesar 0 Ha. Pada musim tanam II seluas 500 Ha ditanami padi sebesar 251 Ha, palawija sebesar 249 Ha. Pada musim tanam III seluas 500 Ha ditanami padi sebesar 0 Ha, palawija sebesar 128 Ha.

d.

Pada Pola Tata Tanam Alternatif 3 luas tanam optimum untuk musim tanam I seluas 500 Ha ditanami padi sebesar 500 Ha, palawija sebesar 0 Ha. Pada musim tanam II seluas 500 Ha ditanami padi sebesar 333 Ha, palawija sebesar 0 Ha. Pada musim tanam III seluas 500 Ha ditanami padi sebesar 0 Ha, palawija sebesar 128 Ha. 4. Besar keuntungan maksimum yang didapat dari hasil optimasi program linier pada masing-masing jenis pola tata tanam di Daerah Irigasi Parsanga sebagai berikut : a. Keuntungan maksimum dari Pola Tata Tanam Eksisting ini adalah sebesar Rp. 14.413.067.000,00 b. Keuntungan maksimum dari Pola Tata Tanam Alternatif 1 yang telah dioptimasi ini adalah sebesar Rp. 17.536.463.964,07 c. Keuntungan maksimum dari Pola Tata Tanam Alternatif 2 yang telah dioptimasi ini adalah sebesar Rp. 19.543.827.644,45 d. Keuntungan maksimum dari Pola Tata Tanam Alternatif 3 yang telah dioptimasi ini adalah sebesar Rp. 18.193.958.349,70

DAFTAR PUSTAKA

Anonim. 1986. Standar Perencanaan Irigasi (Kriteria Perencanaan 0107). Bandung: CV. Galang Persada. Anonim. 1986. Standar Perencanaan Irigasi (Bagian Penunjang, KP 01 – 07). Direktorat Jenderal Pengairan: Departemen Pekerjaan Umum. Montarcih, L. & Soetopo, W. 2009. Manajemen Air Lanjut. Malang: CV. Citra Malang. Sosrodarsono, S & Takeda, K. 1976. Hidrologi untuk Pengairan. Jakarta: PT. Pradnya Paramita. Subarkah, Imam. 1980. Hidrologi Untuk Perencanaan Bangunan Air. Bandung: Idea Dharma. Soemarto, C.D. 1986. Hidrologi Teknik Edisi 1. Surabaya: Usaha Nasional Montarcih, L. 2010. Hidrologi Praktis. Bandung : Lubuk Agung Suhardjono. 1994. Kebutuhan Air Tanaman. Malang: Institut Teknologi Nasional. Wirosoedarmo, Ruslan. 1985. Dasardasar Irigasi Pertanian. Malang: Fakultas Pertanian Universitas Brawijaya. Montarcih, L. 2010. Optimazation of Water Needs At Kepanjen Dam and Sengguruh Dam, East Java, Indonesia. Malang : Internasional Journal of Academy Research Vol. 2. Hal : 216 Montarcih, L. 2008. Pengaruh Perubahan Cuaca terhadap Optimasi Irigasi dengan Program linier. Malang : Citra Malang Linsley, Ray K., 1989, Teknik Sumber Daya Air Jilid II, Erlangga, Jakarta. http://www.solver.com/pricemenu.htm