Simpulan
Kelimpahan populasi WBC pada lampu perangkap cenderung tinggi saat musim tanam 1 (musim hujan) dan rendah saat musim tanam 2 (musim kemarau). Faktor cuaca yang dominan mempengaruhi kelimpahan populasi WBC dalam lampu perangkap pada periode musim tanam adalah curah hujan, jumlah hari hujan dan kelembaban minimum. Secara umum, persamaan hasil uji statistik yang dihasilkan pada penelitian ini cukup baik dalam menggambarkan hubungan populasi WBC dengan faktor cuaca. Namun, persamaan yang dihasilkan dengan menggunakan musim tanam sebagai faktor koreksi lebih baik dari pada persamaan yang tidak menggunakan musim tanam sebagai faktor koreksi. Hubungan populasi WBC tangkapan lampu perangkap dan faktor cuaca dalam musim tanam menghasilkan persamaan y=15.2+11X1-0.8X2 dengan nilai R2=70.6%, sedangkan dengan mengabaikan musim tanam menghasilkan persamaan y=-0.48+0.277X1+0.004X2 dengan nilai R2=41.8%. Persamaan tersebut di atas, menggambarkan bahwa peningkatan populasi WBC akan terjadi seiring dengan peningkatan hari hujan dengan curah hujan tinggi pada kondisi nilai kelembaban minimum berfluktuasi dari rendah sampai tinggi di wilayah tersebut. Curah hujan dan hari hujan berperan dalam membentuk iklim mikro di pertanaman padi sehingga mempengaruhi suhu dan kelembaban udara sedangkan kelembaban minimum pada wilayah studi berada pada kisaran nilai optimal yang mempengaruhi peningkatan populasi.
Analisis Dymex untuk melihat hubungan dinamika populasi WBC dengan iklim menghasilkan nilai koefisien determinasi cukup baik pada tahap kalibrasi model, yaitu R2=70.5%. Pada tahap validasi model nilai koefisien determinasi R2=37.4%, hasil ini lebih rendah dari pada nilai koefisien determinasi hasil kalibrasi namun nilai ini masih dapat dinyatakan cukup baik untuk menggambarkan hubungan kelimpahan populasi WBC dengan faktor cuaca. Uji kehandalan model dengan RMSE dan uji z menunjukkan model dapat diandalkan dan mampu dengan baik menduga periode kelimpahan populasi walaupun masih kesulitan menentukan jumlah kelimpahan populasi WBC di lapangan.
Saran
Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut tentang korelasi antara data lampu perangkap dengan populasi aktual untuk memvalidasi luaran Dymex. Data populasi observasi lapang dari berbagai lokasi dalam periode waktu yang panjang masih diperlukan untuk menilai keakuratan model secara lebih komperhensif.
35
DAFTAR PUSTAKA
Andrewartha dan Birch. 1954. The Distribution and Abundance of Animal. Chicago: The University of Chicago Press
Baehaki SE. 1985. Studi perkembangan populasi wereng Coklat (Nilaparvata lugens Stal) asal imigran dan pemencarannya di pertanaman [disertasi]. Bogor: Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor.
Baehaki SE dan Widiarta IN. 2009. Hama wereng dan cara pengendaliannya pada tanaman padi. Di dalam: Darajat AA et al. editor. Padi: Inovasi Teknologi Produksi. Buku 2. Balai Besar Penelitian Tanaman Padi. Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Jakarta. hlm 347-381
Baehaki, SE. 2011. Normalisasi dan Pengendalian Dini Hama Wereng Coklat Pengaman Produksi Padi Nasional. Bul.Agro Inovasi ed.20-26 Juli No.3415 Tahun XLI. Sinar Tani.Jakarta
Baehaki SE, Rustiati T, Iswanto EH, Sumaryoo N. 2015. Pengaruh Faktor Meteorologi terhadap Penerbangan Hama Padi Tertangkap pada Lampu Perangkap Merkuri dan CFL. Agrotrop 5 (2). Pp. 122 - 138
Bae, SD., Song, YH., Park, YD. 1987. Effect Of Temperature Condition On Growth And Oviposition of Brown Planthopper. Korean J. Plant Prot. 26(1): 13-23 (1987)
[BBPOPT]. 2010. Leaflet Bioekologi dan Pengendalian Hama Wereng Batang Coklat. Balai Besar Peramalan OPT. Jatisari
Biro Pusat Statistik. 2014. Total Produksi Tanaman Padi Seluruh Propinsi. http://www.bps.go.id/tnmn_pgn.php. Diakses tanggal 2 Mei 2015.
Dale D, 1994. Insect pests of the rice plant - their biology and ecology. Dalam Heinrichs EA, editor. Biology and Management of Rice Insects. New Delhi (IN): Wiley Eastern Limited/IRRI.
Das DK, Behera KS, Dhandapani TP, Trivedi N, Chona, Bhandari. 2008. Development of forewarning systems of rice pests for their management. Rice pest management. p.187–200. Cuttack: Applied Zoologist Research Association.
Denno RF dan Roderick GK. 1990. Population Biology of Planthoppers. Annu. Rev. Entomol. 1990. 35: 489-520. Doi: 10.1146/annurev.en.35.010190.002421 Dharmasena CMD, Banda RMR, Fernando MHJP. 2000. Effect Of Climatic
Factors and Agronomic Practices On Brown Planthopper (Nilaparvarta Lugens) Out Break In The Anuradhapura District, Sri Langka. Tropical Agricultural Research and Extension 3(2) 2000.
Dyck VA, Chen CN, Mishra BC, Hseih CY, Alam S, Rejesus RS. 1977. Ecology of The Brown Planthopper in The Tropics. Paper presented at the Brown plant hopper symposium, International Rice Research Institute, LosBanos, Laguna, Philippines, 18 - 22 April, 1977.
Dyck, VA dan Thomas, B. 1979 “The brown Planthopper Problem,” in Brown planthopper. Treat to Rice Production in Asia, pp. 3–17, IRRI, Philippines Ganaha T, Sato S, Uechi N, Harris KM, Kawamura F, Yukawa J. 2007. Shift
From Non-Pest to Pest Status in Rhopalomyia Foliorum (Diptera: Cecidomyiidae), A Species That Induces Leaf Galls On Artemisia Princeps
36
(Asteraceae) Cultivated as an Edible Plant In Okinawa, Japan. Appl. Entomol. Zool 42(3):487-499
Jeyarani S. 2004. Population dynamics of brown planthopper, Nilaparvata lugens and its relationship with weather factors and light catches. J. Ecobiol. 16:475-477
Karuppaiah V, Sujayanad GK. 2012. Impact of Climate Change on Population Dynamics of Insect Pests. World Journal of Agricultural Sciences 8 (3): 240-246, 2012
Kipyatkov VE dan Lopatina EB. 2010. Intraspecific Variation of Thermal Reaction Norms for Development in Insects: New Approaches and Prospects. Entomological Review, 2010, Vol. 90, No. 2, pp. 163–184.
Doi:10.1134/S0013873810020041
Koesmaryono Y. 1991. Kapita Selekta dalam Agrometeorologi. Jakarta: Direktorat Jendral Pendidikan Tinggi Departemen Pendidikan dan Kebudayaan Koesmaryono Y. 1985. Biologi Kutu Daun Gandum Rophalosiphum Padi
Linnaeus (Homoptera: Aphididae) di dua habitat dengan iklim yang berbeda [tesis]. Bogor: Fakultas Pertanian, Insitut Pertanian Bogor.
Koesmaryono Y. 1999. Hubungan Cuaca Iklim dengan Hama dan Penyakit Tanaman. Kumpulan Makalah Pelatihan Dosen-Dosen Perguruan Tinggi Negeri Indonesia Bagian Barat dalam Bidang Agrometeorologi. Bogor 1-12 Febuari 1999
Koesmaryono Y, Hana FT, Yusmin. 2005. Analisis hubungan tingkat serangan hama belalang kembara (Locusta migratoria manilensis Meyen) dengan curah hujan. J Agromet. 19(2):13-23.
Koem S. 2013. Pemodelan Fenologi Populasi Penggerek Batang Padi Kuning Scirpophaga Incertulas (Walker) Berbasis Pengaruh Iklim. Tesis. Pasca Sarjana IPB. 65 Hal
Kriticos DJ, Sutherst RW, Brown JR, Adkins SW, Maywald GF. 2003 Climate Change and The Potential Distribution af An Invasive Alien Plant: Acacia niloticassp. indica in Australia. J. Applied Ecology 40:111-124. Doi:
10.1046/j.1365-2664.2003.00777.x
Lanoiselet V, Cother EJ, Ash GJ. 2002. CLIMEX and Dymex Simulations Of The Potential Occurrence of Rice Blast Disease In South-Eastern Australia. Australasian Plant Pathology. 31:1-7. Doi: 10.1071/AP01070
Lastuvka Z. 2009. Climate Change and It’s Possible Influence on The Occurrence and Importance of Insect Pests. Plant Protect. Sci. 45 (Special Issue): S53-S62
Lauziere I, Setamou M, Legaspi J, Jones W. 2002. Effect of temperature on life cycle of Lydella jalisco (Diptera: Tachinidae), a parasitoid of Eoreuma loftini
(Lepidoptera: Pyralidae). Environ Entomol. 31(3):432-437. Doi: 10.1603/0046 -225X-31.3.432.
Mavi HS dan Tupper GJ. 2005. Agrometeorology Principles and Applications of Climate Studies in Agriculture. Expl Agric 41. Pp.267-270. Doi: 10.1017/S0014479704212613
Maywald GF, Kriticos DJ, Sutherst RW, Bottomley W, 2007. Dymex Model Builder Version 3. Melbourne: CSIRO Publising.
Mochida O, Suryana T, Wahyu A, 1977. Recent Outbreaks of The Brown Planthopper (Nilaparvata lugens [Stal]) in Southeast Asia (with special
37 reference to Indonesia). Di dalam The Rice Brown Planthopper. Taiwan: Food and Fertilizer Technology Center.
Mochida O, Joshi RC, Litsinger JA. 1986. Climatic Factors Affecting The Occurrence of Insect Pests. Di Dalam: Pollard LM et al. Editor. Weather And Rice. Proceedings Of The International Workshop On The Impact Of Weather Parameters On Growth and Yield of Rice; Phillipines, 7-10 Apr 1986. Manila: IRRI.
Nahrung FH, Schutze MK., Clarke AR, Duffy MP, Dunlop EA, Lawson SA. 2008. Thermal Requirements, field Mortality And Population Phenology Modelling of Paropsis Atomaria Olivier, An Emergent Pest In Subtropical Hardwood Plantation. Forest Ecology and Management 255. Pp 3515–3523. Doi: 10.1016/j.foreco.2008.02.033
Nguyen VGN, Vo TT, Huynh HX, Drogoul A. 2011. On Weather Affecting to Brown Plant Hopper Invasion Using An Agent-Based Model. College of agriculture and applied biology, Can Tho university publisher. Doi:10.1145/2077489.2077517
Nylin S. 2001. Life History Perspectives On Pest Insects: What’s The Use? Aust. Ecol.26, 507–517. Doi: 10.1046/j.1442-9993.2001.01134.x
Ooi PAC. 2010. Rice Plant Hopper Outbreaks: A Man-made Plague? Penang(MY): Pesticide Action Network Asia and the Pasific.
Oka IN dan Bahagiawati AH. 1991. Pengendalian hama terpadu. Di dalam: Sunarjo E, Damardjati DS, Syam M, editor. Padi buku 3. Bogor: Puslitbangtan. Otuka A. 2009. Migration of Rice Planthoppers and Simulation Tehniques. IN
Heong KL, Hardy B, editors. 2009. Planthoppers: new threats to the sustainability of intensive rice production systems in Asia. Los Baños (Philippines): International Rice Research Institute. Pp 343-356
Speight MR, Hunter MD, Watt AD. 2008. Ecology of Insects: Consepts and Application. Envi Entom 38(4). Pp 1345-1346. Doi: http://dx.doi.org/10.1603/022.038.0448
Sogawa K. 1971. The Effect of Feeding The Brown Planthopper on the Component in the Leaf Blade of Rice Plant. Jpn. J. Entomol. Zool. 14: 134-139. Doi: http://doi.org/10.1303/jjaez.15.175
Subroto SWG, Wahyudin, Toto H, Sawanda H. 1992. Taksonomi dan Bioekologi Wereng Batang Coklat Nilparvata lugens Stall. Kerjasam Teknis Indonesia – Jepang Bidang Perlindungan Tanaman Pangan (ATA-162) Laporan Akhir Wereng Batang Coklat. Direktorat Bina Perlindungan Tanaman. Direktorat Jendral Pertanian Tanaman Pangan.
Sujithra, Thomas B. 2013. Simulation of rice brown planthopper, Nilaparvata lugens (Stal) population and crop-pest interactions to assess climate change impact. Springer Science. 121:331–347. Doi: 10.1007/s10584-013-0878-1
Susanti E, Aris P, Le IA, Fadhlullah R. 2007. Variabilitas Iklim dan Pengaruhnya Terhadap Penyebaran OPT di Sentra Produksi Padi. Laporan. Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi. Bogor
Susanti, E. 2008. Developing Information System For Climate Based Potential Area Attack Of Brown Plant Hopper (Nilaparvata Lugens) In North Coast Of West Java. Bogor: Master Of Science In Information Technology For Natural Resource Management. Graduate School Bogor Agricultural University.
38
Sutherst RW, Maywald GF, Kriticos D. 2007. Climex 3.0. Melbourne: CSIRO Publising
Untung K, Mahrub E, Sudjono S, Ananda K, Rasdiman, Trisyono A. 1988. Studi populasi, distribusi dan migrasi wereng Coklat dan musuh alaminya. Di dalam: Sujitno J, et al., editor. Penelitian Wereng Coklat 1987/1988 Edisi Khusus No 2. Balai Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Balai Penelitian Tanaman Pangan Bogor. hlm 114-135.
Wang SS, Yen FC. 1985. Analysis of the Data of the Brown Planthopper. (Nilaparvata lugens Stal) with Light Trap in Taiwan. http://digi_lib.entomol.ntu.edu.tw. Diakses tanggal 8 Mei 2013
Williams CB, 1940. An analysis of four years captures of insects in a light trap. Part II. The effect of weather conditions on insects activity; and the estimation and forecasting of changes in the insect population. Trans. R. Ent. Soc. Lond. 90, pp. 227–306.
Wiyono S. 2007. Perubahan iklim dan ledakan hama dan penyakit tanaman. Seminar Sehari tentang Keanekaragaman Hayati ditengah Perubahan Iklim: Tantangan Masa Depan Indonesia. Jakarta; 28 Juni 2007.
Yadav DS, Subhash C, Selvaraj K. 2010. Agro-ecological zoning of brown
planthopper Nilaparvata lugens (Stal) incidence on rice (Oryza sativa L.). Journal of Scientific and Industrial Research 69:818-822.
Yang HB, Hu G, Zhang G, Chen N, Zhu ZR, Liu S, Liang ZL, Zhang XX, Zhai BP, Cheng XN. 2014. Effect of light colours and weather conditions on captures of Sogatella furcifera (Horvath) and Nilaparvata lugens (Stal). J. Appl. Entomol. 138. Pp. 743–753. Doi: 10.1111/jen.12109
Yonow T, Zalucki MP, Sutherst RW, Dominiak BC, Maywald GF, Maelzer DA, Kriticos DJ. 2004. Modelling The Population Dynamics of The Queensland Fruit fly, Bactrocera (Dacus) tryoni: a Cohort-Based Approach Incorporating The Effects of Weather. Ecological Modelling 173. Pp. 9–30. Doi: 10.1016/S0304-3800(03)00306-5
39
40
Lampiran 1. Plot hubungan antara suhu (oC) dan laju perkembangan pada fase (a) nimpha 1, (b) nimpha 2, (c) nimpha 3, (d) nimpha 4, (e) nimpha 5, (f) dewasa
41 Lampiran 2. Pola curah hujan bulanan di wilayah studi tahun 2002-2012
42
Lampiran 4. Pola kelembaban bulanan di wilayah studi tahun 2002-2012
43 Lampiran 6. Pola keceptan angin bulanan di wilayah studi tahun 2002-2012
44
Lampiran 7. Analisis regresi komponen utama antara variabel curah hujan lag 7 dan kelembaban minimum lag 7 dengan populasi WBC tangkapan lampu tanpa pengaruh musim tanam
Principal Component Analysis: Curah hujan, RH Minimum
Eigenanalysis of the Covariance Matrix Eigenvalue 116.51 63.76 Proportion 0.646 0.354 Cumulative 0.646 1.000 Variable PC1 PC2 CH 0.696 0.718 RHmin 0.718 -0.696
Regression Analysis: Populasi WBC versus PC_1, PC_2
The regression equation is
Pop WBC = - 0.481 + 0.193 PC_1 + 0.156 PC_2
2668 cases used, 8 cases contain missing values
Predictor Coef SE Coef T P VIF Constant -0.4805 0.3447 -1.39 0.163 PC_1 0.192634 0.005132 37.53 0.000 1.000 PC_2 0.156253 0.006937 22.53 0.000 1.000 S = 2.86139 R-Sq = 41.8% R-Sq(adj) = 41.8% PRESS = 21893.2 R-Sq(pred) = 41.63% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 2 15690.8 7845.4 958.21 0.000 Residual Error 2665 21819.8 8.2 Total 2667 37510.6 Durbin-Watson statistic = 0.928217
45 Lampiran 8. Plot data populasi hasil tangkapan lampu perangkap dengan faktor cuaca pada MT1. (a) populasi dengan curah hujan dan hari hujan, (b) populasi dengan suhu, (c) populasi dengan kelembaban, (d) populasi dengan radiasi
46
Lampiran 9. Plot data populasi hasil tangkapan lampu perangkap dengan faktor cuaca pada MT2. (a) populasi dengan curah hujan dan hari hujan, (b) populasi dengan suhu, (c) populasi dengan kelembaban, (d) populasi dengan radiasi
47 Lampiran 10. Analisis regresi komponen utama antara variabel curah hujan. Kelembaban minimum dan populasi WBC tangkapan lampu tanpa pengaruh musim tanam
Principal Component Analysis: Curah hujan, RH Minimum
Eigenanalysis of the Covariance Matrix Eigenvalue 99875 22 Proportion 1.000 0.000 Cumulative 1.000 1.000 Variable PC1 PC2 Curah hujan 1.000 -0.014 RH Minimum 0.014 1.000
Regression Analysis: Populasi WBC versus PC_1, PC_2
The regression equation is
Populasi WBC = 541 + 0.632 PC_1 - 10.9 PC_2
Predictor Coef SE Coef T P VIF Constant 540.8 358.3 1.51 0.149 PC_1 0.6317 0.1030 6.13 0.000 1.000 PC_2 -10.863 6.965 -1.56 0.136 1.000 S = 145.591 R-Sq = 69.0% R-Sq(adj) = 65.5% PRESS = 552583 R-Sq(pred) = 55.08% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 2 848652 424326 20.02 0.000 Residual Error 18 381543 21197 Total 20 1230195 Durbin-Watson statistic = 1.55873
48
Lampiran 11. Tampilan model builder yang menunjukkan beberapa rincian modul model Dymex
49 Lampiran 12. Tampilan model simulator yang menunjukkan beberapa rincian
50
