UPAYA PENINGKATAN PRODUKSI PADI MELALUI PENDEKATAN SISTEM
DINAMIK DALAM MEWUJUDKAN KEMANDIRIAN PANGAN DI PROVINSI
BENGKULU
Increasing Rice Production through Dynamic Sistem Approach in Achieving Food
Resilience in Bengkulu Province
Dedi Sugandi, Yong Farmanta, Umi Pudji Astuti, dan Wahyu Wibawa
Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Bengkulu Jl. Irian Km 6,5, Bengkulu
E-mail: yongfarmanta@yahoo.com
ABSTRACT
Various efforts to increase rice production have been done since long ago. However, in recent years, the issue of food security becomes an important issue because the demand for rice continues to rise along with the rate of population growth. Productivity optimization of rice in wetlands is one opportunity to increase national rice production. Increased rice production can be realized through the implementation of various technology components in which recommendation of technology needed can be made through a dynamic system approach. This study aims to: (1) analyze the model of rice production in Bengkulu Province with dynamic systems approach; (2) arrange technology recommendation to support the program of increasing rice production from 500 thousand tons to 1 million tons. The study was conducted from January to December 2013 in Bengkulu Province. The results of the study showed that increased rice production from 500 thousand tons to 1 million tons could be achieved by applying five recommendations of technologies, namely: (1) increasing the use of fertilizer recommendation from 35% to 70% through the guarantee availability of fertilizer timely; (2) optimization of sub-optimal land of 12,000 ha; (3) increasing the use of qualified new improved varieties from 25% to 60% through a seed assistance programs; (4) increasing extension intensity from 10% to 50%; (5) increasing cropping index from 120 to 200.
Keywords: recommendation, technology, increase, production, rice, dynamic system
ABSTRAK
Upaya peningkatan produksi beras telah dilakukan sejak lama. Namun, dalam beberapa tahun belakangan ini, masalah kecukupan pangan menjadi isu penting karena permintaan beras terus meningkat seiring dengan laju pertumbuhan penduduk. Optimasi produktivitas padi di lahan sawah merupakan salah satu peluang peningkatan produksi gabah nasional. Peningkatan produksi padi dapat diwujudkan melalui penerapan berbagai komponen teknologi di mana rekomendasi teknologi yang dibutuhkan dapat dilakukan melalui pendekatan sistem dinamik. Kajian ini bertujuan untuk: (1) menganalisis model produksi padi di Provinsi Bengkulu dengan pendekatan sistem dinamik; (2) menyusun rekomendasi teknologi mendukung program peningkatan produksi padi dari 500 ribu ton menjadi 1 juta ton. Pengkajian dilaksanakan pada bulan Januari-Desember 2013 di Provinsi Bengkulu. Hasil kajian memperlihatkan bahwa peningkatan produksi padi dari 500 ribu ton menjadi 1 juta ton dapat dicapai dengan menerapkan lima rekomendasi teknologi, yaitu: (1) peningkatan penggunaan rekomendasi pemupukan dari 35% menjadi 70% melalui penjaminan ketersediaan pupuk tepat waktu; (2) optimalisasi lahan suboptimal 12.000 ha; (3) peningkatan penggunaan varietas unggul baru (VUB) berkualitas dari 25% menjadi 60% melalui program bantuan benih; (4) peningkatan intensitas penyuluhan dari 10% menjadi 50%; (5) peningkatan IP dari 120 menjadi 200.
Kata kunci: rekomendasi, teknologi, peningkatan, produksi, padi, sistem dinamik
PENDAHULUAN
Padi merupakan komoditas pangan utama. Komoditas ini merupakan salah satu komoditas unggulan yang termasuk dalam program empat sukses kementerian pertanian. Program ini bertujuan untuk mewujudkan ketahanan pangan nasional. Beras sebagai bahan utama di Indonesia dibutuhkan
lebih dari 90% penduduk. Kebutuhan beras dewasa ini belum dapat dipenuhi dari produksi dalam negeri. Menurut Prabowo et al. (2012), impor beras Indonesia hingga Juli 2011, mencapai 1,57 juta ton dengan nilai sekitar Rp7,04 triliun.
Bagi Indonesia, beras menyangkut kepentingan masyarakat luas yang dalam usaha pemenuhan kebutuhannya harus ditangani dengan sungguh-sungguh oleh pemerintah. Mengingat peran strategis beras dalam ketahanan pangan, pemerintah telah menetapkan sasaran swasembada secara berkelanjutan bagi komoditas pangan ini. Peluang untuk mencapai target swasembada ini cukup besar karena adanya modal sumber daya alam, teknologi, dan iklim tropik yang sesuai untuk budi daya padi (Badan Litbang Pertanian, 2005).
Upaya peningkatan produksi beras telah dilakukan sejak lama. Namun, dalam beberapa tahun belakangan ini, masalah kecukupan pangan menjadi isu penting karena permintaan beras terus meningkat seiring dengan laju pertumbuhan penduduk. Optimasi produktivitas padi di lahan sawah merupakan salah satu peluang peningkatan produksi gabah nasional. Hal ini sangat dimungkinkan bila dikaitkan dengan hasil padi pada agroekosistem ini masih beragam antar lokasi dan belum optimal. Rata-rata hasil 4,7 t/ha, sedangkan potensinya dapat mencapai 6–7 t/ha.
Belum optimalnya produktivitas padi di lahan sawah, antara lain disebabkan oleh: a) rendahnya efisiensi pemupukan, b) belum efektifnya pengendalian hama penyakit, c) penggunaan benih kurang bermutu dan varietas yang dipilih kurang adaptif, d) kahat hara K dan unsur mikro, e) sifat fisik tanah tidak optimal, f) pengendalian gulma kurang optimal (Makarim et al., 2000).
Beberapa masalah utama yang akan menghambat upaya peningkatan produksi, yaitu: alih fungsi lahan, sarana irigasi, benih, pupuk, organisme pengganggu tanaman (OPT), laju pertumbuhan penduduk dan tingkat konsumsi beras, susut hasil (losses), pengolahan lahan, penyimpangan iklim (anomali iklim), gejala kelelahan teknologi (technology fatique), penurunan kualitas sumber daya lahan (soil sickness). Alih fungsi lahan jika terus berlanjut dikhawatirkan akan mengurangi lahan pertanian. Sarana irigasi yang ada sekarang ini cenderungan semakin rusak karena minimnya biaya pemeliharaan. Baru sekitar 40% petani padi di Indonesia menggunakan benih bermutu yang bersertifikat, akibatnya terdapat variasi tanaman dan kompetisi antara tanaman yang tinggi sehingga pada akhirnya menurunkan hasil dan mutu padi. Di beberapa lokasi petani memberikan pupuk melebihi dari kebutuhan sehingga timbul permasalahan hama dan penyakit serta rusaknya kesuburan tanah.
Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki tingkat pertumbuhan penduduk yang relatif tinggi. Tingkat pertumbuhan penduduk yang tinggi dapat menimbulkan berbagai masalah, salah satunya adalah kebutuhan pangan yang meningkat. Kondisi saat ini tingkat susut hasil masih cukup tinggi dan bervariasi. Hal ini disebabkan oleh musim saat panen, varietas, metode serta sarana panen dan pascapanen yang digunakan. Saat ini waktu yang digunakan untuk mengolah tanah masih cukup panjang. Jika persiapan lahan dapat dipersingkat diharapkan musim tanam padi dapat berlangsung lebih cepat sehingga luas tanam padi bertambah (Prabowo et al., 2012).
Keadaan ini menunjukkan bahwa Indonesia ke depan masih dihadapkan pada permasalahan pangan yang sangat komplek, apalagi pasar beras dunia semakin terbatas. Oleh karena itu swasembada beras perlu diwujudkan. Dengan demikian peran pemerintah melalui berbagai instrumen kebijakan sangat diperlukan.
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk: (1) menganalisis model produksi padi di Provinsi Bengkulu dengan pendekatan sistem dinamik; dan (2) menyusun rekomendasi teknologi mendukung program peningkatan produksi padi dari 500 ribu ton menjadi 1 juta ton. Sistem dinamik adalah metodologi untuk memahami suatu masalah yang kompleks. Metodologi ini dititikberatkan pada pengambilan kebijakan dan bagaimana kebijakan tersebut menentukan tingkah laku masalah-masalah yang dapat dimodelkan oleh sistem secara dinamik (Richardson dan Pugh, 1986).
METODE PENELITIAN Waktu dan Tempat
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Januari sampai dengan bulan Desember 2013 di Provinsi Bengkulu.
Metode Pelaksanaan
Pendekatan sistem ini memiliki beberapa unsur antara lain adanya metodologi untuk perencanaan dan pengelolaan, bersifat multidisiplin dan terorganisir, mampu berpikir secara nonkuantitatif, menggunakan model matematika, teknik simulasi dan optimasi, serta dapat diaplikasikan dengan komputer (Eriyatno, 1998). Dalam menyusun rekomendasi teknologi peningkatan produksi padi di Provinsi Bengkulu menggunakan pendekatan Model Sistem Dinamik
(Dynamic System Model) dengan sistematika sebagai berikut. Identifikasi potensi dan permasalahan
Identifikasi sistem dilakukan untuk memberikan gambaran terhadap sistem yang dikaji dalam bentuk diagram antara komponen masukan (input) dengan sistem lingkungan yang menghasilkan suatu keluaran (output) baik yang diharapkan maupun yang tidak diharapkan.
Pemetaan masalah (black box)
Analisis masalah dan potensi melalui metode Causal Loop
Perumusan masalah ke dalam bentuk matematis dalam struktur model
Langkah ini dilakukan dengan cara mengubah diagram sebab akibat menjadi diagram alir (flow
diagram) yang dapat dimengerti oleh perangkat lunak komputer yang akan digunakan sehingga dapat
mengetahui perilaku dinamis yang diakibatkan oleh asumsi-asumsi dari model yang disimulasikan.
Verifikasi dan validasi model
Verifikasi dan validasi dilakukan untuk mengetahui kesesuaian dari model yang dibuat dengan sistem nyata. Cara yang digunakan dalam validasi model ini adalah membandingkan perilaku model dengan perilaku historisnya. Untuk mengukur tingkat kepercayaan terhadap model yang dibangun dalam mewakili perilaku nyata dapat diukur dengan kesalahan kuadran rata-rata (Setyawan, 2008).
Analisis sensitivitas
Analisis sensitivitas dilakukan untuk mengetahui tingkat kepekaan variabel-variabel yang memengaruhinya.
Skenario rekomendasi kebijakan
Pembuatan skenario rekomendasi kebijakan dilakukan untuk pengambil/penentu kebijakan. Kegiatan ini dilakukan untuk mendapatkan masukan, sebagai bahan bagi pengambil kebijakan.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi Potensi dan Permasalahan
Identifikasi dilakukan untuk menginventarisir potensi dan permasalahan dari aspek biofisik, sosial budaya, ekonomi, dan kelembagaan. Hasil identifikasi diperoleh 18 permasalahan (Gambar 1).
Gambar 1. Identifikasi sistem produksi padi di Provinsi Bengkulu
Pemetaan Masalah (Black Box)
Input pada sistem produksi padi di Provinsi Bengkulu terdiri dari input lingkungan, input yang terkontrol, dan input yang tidak terkontrol. Dari ketiga input ini, input terkontrol memiliki variabel yang paling banyak. Hal ini menunjukkan bahwa ada peluang untuk meningkatkan produksi karena sebagian besar input yang ada merupakan input yang dapat dikendalikan oleh manusia.
Gambar 2. Black box sistem produksi padi Provinsi Bengkulu
Analisis Masalah dan Potensi melalui Metode Causal Loop Diagram
Keterkaitan antar komponen dalam sistem perlu dibuat untuk mengarahkan pada pembentukan model kuantitatif dalam bentuk diagram sebab akibat. Diagram ini (causal loop diagram) memperlihatkan interaksi antarsemua komponen yang terkait dalam sistem produksi padi Provinsi Bengkulu.
Gambar 3. Causal loop diagram
Perumusan Masalah ke dalam Bentuk Matematis dalam Struktur Model
Langkah selanjutnya dilakukan dengan cara mengubah diagram sebab akibat menjadi diagram alir/struktur model (flow diagram) yang dapat dimengerti oleh perangkat lunak komputer yang akan digunakan sehingga dapat mengetahui perilaku dinamis yang diakibatkan oleh asumsi-asumsi dari model yang disimulasikan.
Gambar 4. Struktur model
Luas tanam padi Intensitas Pertanaman Produktivitas padi Pupuk Benih OPT Luas sawah Ketersediaan air Cetak sawah Alih fungsi lahan Produksi padi + + + + + + Penyuluhan Mekanisasi + + Losses pra panen + + -+ + -Tenaga kerja pertanian + -+ (-) Jumlah penduduk Pertambahan jumlah penduduk + + (+) Lahan suboptimal + Curah hujan + + Sosial-budaya -Sawah irigasi + Sawah non-irigasi + Regulasi Pemerintah Jaringan irigasi + + Ekspor padi -(-) -+ + Bencana Alam +
M ODEL PENCAPAIAN PRODUKSI PADI 1 JUTA TON
B iaya_O P T_s ubs idi B iaya_pupuk_s ubs idi S ubs idi_pupuk
Rekom endas i_pupuk_1Rekom endas i_pupuk fakt or_biaya_pupuk
B iaya_s ubs idi_pupuk LO S S_P ANE N
B iaya_benih_s ubs is di
Har ga_light _t rap Luas_s awah
Dana_s ubs idi_pupuk Luas_t anam T otal_biaya_benih T otal_biaya_pupuk S ubs idi_O P T T otal_biaya_O PT RAMP_benih RAMP_penyuluhan RAMP_O P T B iaya_light_tr ap B iaya_pupuk K ebut uhan_benih Luas_t anam Har ga_NPK Rekom endas i_NPK
B iaya_O P T
Initial_s w h_non_ir igas i Cet ak_s aw ah
RAMP_pupuk
Har ga_S P36 Rekom endas i_urea
Har ga_urea Rekom endas i_S P36
Har ga_K Cl Rekom endas i_K Cl Har ga_benih
K ebut uhan_benih
S ubs idi_benih
Rekom endas i_pes tis ida
Har ga_pes tis ida
Laju_perkem b_s wh_nonirigasi P er s en_c etak_s awah1 P er s en_c etak_s awah
RAMP_c tk_s w h
P er s en_lhn_s uboptim al1 P er s en_lhn_s uboptim al
Luas_s w h_t otal RAMP_lhn_s ubopt Delay_cet ak_saw ah
Lahan_s uboptim al_1
Lahan_s uboptim al
Lahan_s uboptim al
T otal_biaya_c et ak_s awah
laju_ekspor Initial_lhn_s aw ah Luas_s awah P ot ensi_pertm bh_lhn_s awah P enyuluhan P engaruh_los s es _panen E kspor_padi
pers en_eks por
T otal_jar_ir igas i B iaya_per b_jar_irigas i
P rovit as_kr n_benih
P rovit as_kr n_penyuluhan
P rovit as_kr n_O PT P rovit as_kr n_pupuk
RAMP_los s es _panen
T otal_biaya_perbaikan_irigas i Cur ah_hujan
P engaruh_CH
IP_karena_als in_prapanen P engaruh_als in_pr a_panen
los s es _panen
B iaya_c et ak_s aw ah
P rovit as_padi_exis ting
Rekom endas i_pupuk_1
Rekom endas i_pupuk
P enyuluhan_1 P engendalian_O PT _1 P engendalian_O PT Alih_fungsi_lahan_1 Alih_fungsi_lahan IP_padi_eks is t ing IP_baru IP_krn_CH
Rekom endas i_benih P rodukt ivitas _padi
los s es _panen_1
Rekom endas i_benih_1
K ebut uhan_benih_tot al
S toc k_benih Ner aca_benih s awah_non_irigas i
S aw ah_non_irigas i_his torisLhn_s aw ah_irgas i_hist oris
RAMP_alih_fungs i_lhn
P er s en_perkem b_s whnonir igas i S aw ah_non_irigas i_his toris
s awah_non_irigas i P roduks i_padi_his t or is
kons tanta_produks i
Cet ak_s aw ah Cet ak_s aw ah_1
Luas_s w h_t otal Luas_t otal_s w h_his toris
P er kem b_s w h_irigas i
Delay_lhn_s ubopt im al P er tm bh_s awah
Luas_s awah IP_krn_jar _irigas i
RAM_jar_ir_rus ak Jar_irigas i_baik
Jar_irigas i_r us ak
Jar_irigas i_r us ak_1 Manajem en_S DA
Luas_t anam
P roduks i_padi
Manajem en_S DA_1
Verifikasi dan Validasi Model
Uji verifikasi dan validasi dilakukan untuk mengetahui kesesuaian dari model yang dibuat dengan sistem nyata. Cara yang digunakan dalam validasi model ini adalah membandingkan perilaku model dengan perilaku historisnya. Menurut Daalen dan Thissen (2001), validasi dalam pemodelan sistem dinamik dapat dilakukan dengan beberapa cara: uji struktur secara langsung (direct structure
tests) tanpa mengoperasikan (running) model, uji struktur tingkah laku model (structure-oriented behaviour test) dengan mengoperasikan model, dan pembandingan tingkah laku model dengan
sistem nyata (quantitative behaviour pattern comparison). Validasi merupakan tahap akhir dalam pengembangan model untuk memeriksa model dengan meninjau apakah keluaran model sesuai dengan sistem nyata, dengan melihat konsistensi internal, korespondensi, dan representasi (Simatupang, 2000). Validasi pada pemodelan ini dilakukan dengan membandingkan tingkah laku model dengan sistem nyata, yaitu dengan uji MAPE (Mean Absolute Percentage Error). MAPE (nilai tengah kesalahan persentase absolut) adalah salah satu ukuran relatif yang menyangkut kesalahan persentase. Uji ini dapat digunakan untuk mengetahui kesesuaian data hasil prakiraan dengan data aktual.
Keterangan:
Xm : Data hasil simulasi Xd : Data aktual
N : Periode/banyaknya data
Kriteria ketepatan model dengan uji MAPE (Somantri et al., 2005) adalah:
MAPE < 5% : Sangat tepat
5 < MAPE < 10% : Tepat
MAPE > 10% : Tidak tepat
Model yang telah dibentuk dan sah setelah divalidasi, kemudian disimulasikan. Asumsi-asumsi lain yang digunakan dalam melakukan simulasi model penyediaan beras nasional adalah: laju pertumbuhan penduduk, nilai konversi gabah-beras, persentase kehilangan pada saat panen dan pascapanen serta penurunan berat dari gabah kering panen (GKP) ke gabah kering giling (GKG).
Uji Sensitivitas dan Simulasi
Uji sensitivitas dilakukan untuk mengetahui tingkat kepekaan variabel-variabel terhadap kinerja model sehingga model tersebut dapat menggambar kondisi yang mendekati kondisi lapangan. Ada 18 permasalahan yang diuji yaitu alih fungsi lahan, panen/pasca panen, produktivitas, regulasi, diversifikasi produk, ketersediaan input, mutu beras, pemeliharaan tanaman, penggantian varietas, akses jalan usaha tani, kelembagaan, benih asalan, sarana prasarana, pengelolaan OPT, pemupukan, penyuluhan, dan iklim dan tanah.
Simulasi kondisi eksisting dari model berdasarkan 11 alternatif solusi menunjukkan bahwa produksi padi tidak meningkat bahkan cenderung menurun (Gambar 6).
Cetak Sawah Baru (ha/th) 474.50 Lahan Suboptimal (ha/th) 0.00 Rekomendasi benih (%) 25.00 Rekomendasi pupuk (%) 35.00 Penyuluhan (%) 10.00 Pengendalian OPT (%) 96.76
Produksi Padi Total (ton)
542,107.08
Total Luas Tanam (ha)
123,885.04
Kebutuhan Benih (ton)
3,097.13 Losses panen (%) 6.44 Konversi Lahan (ha/th) 3,279.00 Jaringan irigasi rusak (%) 35.74
Jan 01, 2008 Jan 01, 2013 Jan 01, 2018
0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 800,000 900,000 Tahun P ro d u k s i_ to ta l
KONDISI EKSISTING
Pengelolaan air (% ) 65.00 Tanam Jarwo (%) 0.00Gambar 6. Kondisi eksisting produksi padi Provinsi Bengkulu
Untuk mencapai peningkatan produksi padi dari 500 ribu ton menjadi 1 juta ton, perlu dilakukan simulasi model dengan pendekatan sistem dinamik. Berdasarkan hasil simulasi, diperoleh gambaran bahwa target peningkatan produksi padi di Bengkulu dapat di capai melalui pendekatan inovasi teknologi pertanian seperti yang terlihat pada gambar 7.
Gambar 7. Kondisi hasil simulasi produksi padi Provinsi Bengkulu
Ada 11 alternatif solusi berdasarkan uji sensitivitas yaitu : 1. Regulasi konversi lahan
Regulasi bertujuan untuk mengurangi alih fungsi lahan dari lahan sawah menjadi lahan perkebunan. Regulasi telah tersedia namun belum diterapkan secara optimal.
2. Pencetakan sawah baru
Pencetakan sawah dimaksudkan untuk menambah luas areal pertanaman padi pada berbagai agroekosistem.
3. Optimasi pemanfaatan lahan suboptimal
Lahan suboptimal merupakan lahan marjinal yang memiliki karakteristik kesuburan rendah dan membutuhkan pengelolaan khusus.
4. Perbaikan jaringan irigasi
Secara umum kondisi jaringan irigasi di Provinsi Bengkulu dalam keadaan rusak. Hal ini memerlukan perbaikan irigasi secara bertahap.
5. Pengelolaan air secara efisien
Pengelolaan air yang efisien sangat bermanfaat untuk mengatur pendistribusian dan penggunaan air sesuai dengan fase kebutuhan dan pertumbuhan tanaman.
6. Pengelolaan OPT
Pengelolaan OPT merupakan salah satu faktor yang menentukan tingkat keberhasilan budi daya tanaman padi.
7. Peningkatan frekuensi penyuluhan
Penyuluhan adalah salah satu aspek penting dalam peningkatan produktivitas dan produksi padi. Penyuluhan yang holistik, bersinergi, terkoordinir, terfokus, dan terukur sangat diharapkan oleh semua pihak dalam mempercepat pencapaian sasaran produksi yang telah ditargetkan.
8. Penggunaan benih unggul bersertifikat
Varietas unggul merupakan komponen teknologi utama dalam peningkatan produktivitas, produksi dan pendapatan usaha tani.
9. Pemupukan rekomendasi teknologi
Pemupukan diperlukan untuk memenuhi kebutuhan tanaman secara tepat waktu, dosis, jenis dan cara aplikasi.
10. Penanganan losses panen
Persentase losses pada saat panen masih tergolong tinggi, sehingga diperlukan upaya untuk menurunkan dengan cara penentuan waktu panen yang tepat didukung oleh alat mesin pertanian. 11. Peningkatan sistem tanam jajar legowo (Jarwo)
Sistem tanam jarwo bertujuan untuk meningkatkan populasi tanaman yang mampu meningkatkan produktivitas sebesar 20–25% dengan legowo 4 : 1 dan 2 : 1.
Skenario Rekomendasi Kebijakan
Skenario rekomendasi kebijakan dilakukan untuk memilih kebijakan yang tepat dan operasional spesifik lokasi berdasarkan hasil simulasi. Dari 11 alternatif solusi diperoleh yang disimulasikan tidak seluruhnya operasional dan dapat diimplementasikan untuk kondisi di Provinsi Bengkulu. Berdasarkan hasil simulasi dengan pendekatan sistem dinamik tersebut, ada 5 skenario yang secara signifikan dapat meningkatkan produksi padi Bengkulu. Hasil simulasi tersebut dirumuskan dalam suatu skenario rekomendasi peningkatan produksi padi di Provinsi Bengkulu sebagai berikut:
a. Peningkatan penggunaan rekomendasi pemupukan dari 35% menjadi 70% melalui penjaminan ketersediaan pupuk tepat waktu. Rekomendasi pemupukan berdasarkan sistem informasi kalender tanam terpadu yang memuat informasi dosis, jenis, dan waktu pemupukan yang spesifik lokasi. Kondisi eksisting baru 35% yang menerapkan rekomendasi pemupukan dan akan ditingkatkan menjadi 70%.
b. Optimalisasi lahan suboptimal 12 ribu ha untuk meningkatkan luas lahan sawah.
Lahan suboptimal merupakan lahan marjinal yang memiliki karakteristik kesuburan rendah dan membutuhkan pengelolaan khusus. Lahan ini perlu di optimalkan mengingat tingginya tingkat alih fungsi lahan dan kerusakan jaringan irigasi di Provinsi Bengkulu.
c. Peningkatan penggunaan Varietas Unggul Baru (VUB) berkualitas dari 25% menjadi 60% melalui program bantuan benih. Produktivitas dan produksi sangat ditentukan oleh VUB. VUB yang direkomendasikan untuk sawah irigasi : Inpari 6, 10, 13, 15, 20. Pada lahan rawa : Inpara 2 dan Inpara 3, sedangkan untuk lahan kering/ladang: Inpago 2 dan 6.
d. Peningkatan intensitas penyuluhan dari 10% menjadi 50%.
Peningkatan penyuluhan dapat ditempuh melalui penambahan jumlah penyuluh atau peningkatan frekuensi penyuluhan. Pendekatan dengan peningkatan frekuensi penyuluhan dirasakan dipandang lebih rasional dalam jangka pendek.
e. Peningkatan IP dari 120 menjadi 200.
IP merupakan fungsi antara produktivitas dan luas panen. Luas panen dapat ditingkatkan melalui peningkatan IP. Peningkatan IP berkaitan dengan ketersedian air irigasi, varietas, sarana produksi dan alsintan.
KESIMPULAN
Peningkatan produksi padi dari 500 ribu ton menjadi 1 juta ton dapat dicapai melalui pendekatan sistem dinamika model dan validasi lapang dengan menerapkan 5 rekomendasi teknologi yang terdiri atas: (1) peningkatan penggunaan rekomendasi pemupukan dari 35% menjadi 70% melalui penjaminan ketersediaan pupuk tepat waktu, (2) optimalisasi lahan suboptimal 12.000 ha, (3) peningkatan penggunaan Varietas Unggul Baru (VUB) berkualitas dari 25% menjadi 60% melalui program bantuan benih, (4) peningkatan intensitas penyuluhan dari 10% menjadi 50%, dan (5) peningkatan IP dari 120 menjadi 200.
DAFTAR PUSTAKA
Badan Litbang Pertanian. 2005. Prospek dan Arah Pengembangan Agribisnis Padi. Jakarta. 49 hlm.
Daalen, V., and W.A.H. Thissen. 2001. Dynamics Systems Modelling Continuous Models. Faculteit Techniek, Bestuur en Management (TBM). Technische Universiteit Delft. Delft.
Eriyatno. 1998. Ilmu Sistem, Meningkatkan Mutu dan Efektifitas Manajemen. IPB Press. Bogor.
Makarim, A.K., U.S. Nugraha dan U.G. Kartasasmita. 2000. Teknologi Produksi padi Sawah. Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanaman Pangan. Bogor.
Prabowo, A., Hermanto, Y. Nugraha, A. Somantri, Nurjaman dan Z. Susanti. 2012. Pengembangan Kebijakan Pertanian Mendukung Pencapaian Target Sukses Kementan 2014 Melalui Aplikasi System Modeling. Prosiding.
Richardson, G.P. and A.L. Pugh. 1986. Introduction to System Dynamics Modelling with Dynamo. The MIT Press, Cambridge, Massachussete, and London, England.
Setyawan, A.B. 2008. Prakiraan dan Peramalan Produksi. Bahan Ajar MO_bab 3. Simatupang, T.M. 2000. Pemodelan Sistem. Penerbit Nindika. Klaten.
Somantri, A.S., E.Y. Purwani, dan R. Thahrir. 2005. Simulasi Model Dinamik Ketersediaan Sagu Sebagai Sumber Karbohidrat Mendukung Ketahanan Pangan Kasus Papua. Makalah. Balai Besar Pasca Panen. Bogor. 23 hlm.
