ANALISIS PROBIT UNTUK MENENTUKAN PESTISIDA NABATI YANG EFEKTIF BAGI Crocidolamia pavonana ARISTIN NANDA KUMALASARI

(1)

ANALISIS PROBIT UNTUK MENENTUKAN PESTISIDA

NABATI YANG EFEKTIF BAGI Crocidolamia pavonana

ARISTIN NANDA KUMALASARI

DEPARTEMEN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR 2015

(2)

(3)

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Probit untuk Menentukan Pestisida Nabati yang Efektif bagi Crocidolamia pavonana adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor, Juni 2015 Aristin Nanda Kumalasari NIM G14110012

(4)

ABSTRAK

ARISTIN NANDA KUMALASARI. Analisis Probit untuk Menentukan Pestisida Nabati yang Efektif bagi Crocidolamia pavonana. Dibimbing oleh ANIK DJURAIDAH dan AAM ALAMUDI.

Serangan ulat C. pavonana menjadi masalah penting bagi petani kubis. Tindakan pengendalian yang dilakukan harus ramah lingkungan yaitu menggunakan pestisida nabati. Senyawa Eugenol dan Sitronelal adalah pestisida nabati yang dapat meminimalkan ancaman serangan ulat tersebut. Pemberian kedua pestisida nabati ini dilakukan dengan metode semprot kontak dan sistemik. Besarnya dosis efektif untuk menyemprotkan kedua pestisida nabati diperlukan untuk mendapatkan hasil yang optimal. Probit merupakan analisis yang dapat menduga besarnya dosis efektif melalui penentuan konsentrasi kematian. Tujuan penelitian ini adalah menentukan LC50 pada kedua pestisida nabati dari masing-masing metode semprot, selanjutnya membandingkan toksisitas, dan menentukan pestisida nabati yang efektif dari setiap metode semprot. LC50 artinya konsentrasi yang menghasilkan respon berupa kematian sebesar 50% dari populasi. Eugenol lebih cocok sebagai racun sistemik, sedangkan senyawa Sitronelal lebih cocok sebagai racun kontak. Ditinjau dari segi keefisienannya, Sitronelal harganya lebih terjangkau dibandingkan Eugenol sebagai pestisida nabati dalam mengendalikan serangan ulat C. pavonana.

Kata kunci: C. pavonana, konsentrasi kematian, probit, toksisitas relatif

ABSTRACT

ARISTIN NANDA KUMALASARI. Probit Analysis for Determining Effective Botanical Pesticides for Crocidolamia pavonana. Supervised by ANIK DJURAIDAH and AAM ALAMUDI.

C. pavonana attack is a significant problem for farmers cabbage. The control must be environmental friendly by using plant based pesticides. Eugenol and Citronellal compound are botanical pesticide that can minimize the threat of worm attacks. Both the control using pesticide are carried out by contact and systemic spray methods. To obtain optimal results, the effective dose for both botanical pesticide spraying is required. Probit is an analysis that can estimate the effective dose by determining the concentration of deaths. The purpose of this research are to determine the LC50, means the concentration which produces a response of mortality by 50% of the population for both botanical pesticides of each spray method, then comparing the toxicity, and determine the effective botanical pesticide of each spray method. The analysis showed that both of botanical pesticide were not significantly different. Eugenol is more suitable as a systemic poison, while Citronellal is more suitable as a contact poison. In addition, Citronellal is more affordable than Eugenol in terms of price.

(5)

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika

pada

Departemen Statistika

ANALISIS PROBIT UNTUK MENENTUKAN PESTISIDA

NABATI YANG EFEKTIF BAGI

Crocidolamia pavonana

ARISTIN NANDA KUMALASARI

DEPARTEMEN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR 2015

(6)

(7)

(8)

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala rahmat dan karunia-Nya serta sholawat dan salam kepada Nabi Muhammad SAW sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Penyusunan karya ilmiah ini juga tidak lepas dari bantuan berbagai pihak. Untuk itu, penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar- besarnya kepada:

1. Keluarga tercinta Ayah, Ibu, dan keluarga besar yang selalu memberikan doa, dukungan, semangat, kasih sayang, dan motivasi.

2. Dr Ir Anik Djuraidah, MS selaku dosen Pembimbing I yang telah memberikan ilmu, motivasi, kesabaran, bimbingan, saran, dan bantuannya selama penulisan skripsi ini.

3. Ir Aam Alamudi, MSi selaku dosen Pembimbing II yang telah memberikan ilmu, bimbingan, dan saran.

4. Ibu Rismayani selaku peneliti di Balai Penelitian Obat dan Rempah

(BALITRO) yang telah bersedia mempercayakan datanya untuk dianalisis. 5. Chandra Adiyaksa yang senantiasa sabar mendengarkan curahan hati

selama penulisan skripsi, menampung keluh kesah, dan memberikan motivasi, serta doa.

6. Intan, Kiki, Ella, Delina, Anti selaku sahabat yang menemani penulis selama masa kuliah dan memeberikan motivasi, doa, serta dukungan. 7. Teman- teman Statistika Angkatan 48 yang selalu memberikan dukungan,

doa, dan segala bantuan yang telah di berikan.

8. Kakak- kakak Statistika angkatan 47 dan semua keluarga besar OMDA IMJB yang telah memberikan doa, semangat, dan dukungannya.

Semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi dunia ilmu pengetahuan khususnya Statistika dan menjadi inspirasi bagi penelitian- penelitian selanjutnya.

Bogor, Juni 2015 Aristin Nanda Kumalasari

(9)

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL ... vi DAFTAR LAMPIRAN ... vi PENDAHULUAN ... 1 Latar Belakang ... 1 Tujuan Penelitian ... 2 TINJAUAN PUSTAKA ... 2

Model Linear Terampat ... 2

Model Probit ... 2

Pendugaan Parameter ... 3

Uji Kelayakan Model ... 3

Uji Wald ... 3 Pestisida Nabati ... 4 Sitronelal ... 4 Eugenol ... 4 Konsentrasi Kematian (LC) ... 4 Toksisitas Relatif ... 4 METODOLOGI ... 5 Data ... 5

Prosedur Analisis Data ... 5

HASIL DAN PEMBAHASAN ... 6

Metode Semprot Kontak ... 6

Eugenol ... 6

Sitronelal ... 8

Metode Semprot Sistemik ... 10

Eugenol ... 10 Sitronelal ... 12 Perbandingan Toksisitas ... 14 SIMPULAN ... 14 Simpulan ... 14 DAFTAR PUSTAKA ... 15

(10)

DAFTAR TABEL

1 Hasil pengamatan dan transformasi probit pada Eugenol 7

2 Pendugaan parameter pada Eugenol 7

3 Hasil pengamatan dan transformasi probit pada Sitronelal 9

4 Pendugaan parameter pada Sitronelal 9

5 Hasil pengamatan dan transformasi probit pada Eugenol 11

6 Pendugaan parameter pada Eugenol 11

7 Hasil pengamatan dan transformasi probit pada Sitronelal 13

8 Pendugaan parameter pada Sitronelal 13

DAFTAR LAMPIRAN

1 Tabel Probit 16

(11)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Crocidolamia pavonana merupakan salah satu hama penting pada tanaman sayuran Brassicaceae di Indonesia dan beberapa negara tropika. Hama ini menyerang tanaman kubis dengan memakan krop atau titik tumbuh pada tanaman. Serangan ulat C. pavonana dan P. xylostella secara bersamaan dapat mengakibatkan kehilangan hasil panen mencapai 100% bila tidak dilakukan pengendalian terutama pada musim kemarau (Santosa & Sartono 2007). Tindakan pengendalian terhadap ulat C. pavonana yang umum dilakukan petani kubis adalah dengan menggunakan pestisida kimia. Penggunaan pestisida kimia secara terus menerus dapat menyebabkan kerusakan lingkungan dan ketidakseimbangan ekosistem. Selain berdampak negatif bagi manusia dan lingkungan, dampak buruk penggunaan pestisida kimia juga memengaruhi peningkatan perkembangan populasi hama yaitu munculnya resistensi hama, resurgansi hama, dan ledakan populasi hama sekunder (Untung 1993).

Senyawa Eugenol yang terkandung dalam cengkeh dan senyawa Sitronelal yang terkandung dalam serai merupakan dua pestisida nabati yang dapat mengendalikan kerugian akibat serangan ulat C. pavonana. Keduanya memiliki racun yang dapat menyebabkan kematian apabila masuk ke dalam tubuh serangga. Dosis efektif bagi kedua pestisida nabati tersebut belum diketahui, padahal pengetahuan ini sangat bermanfaat terutama untuk mengatasi masalah kritis di atas. Penentuan dosis efektif ini dapat dilakukan melalui penentuan konsentrasi kematian (Lethal Concentration). Pada penelitian ini digunakan LC50 yaitu konsentrasi pestisida yang dapat memberikan respon kematian sebesar 50% dari populasi. Penentuan LC50 ini didasarkan atas pertimbangan disipasi pestisida, efektivitas, dan keamanan bagi tanaman dan lingkungan sekitar.

Peubah respon pada kasus ini berbentuk dikotomi atau biner, yaitu Y=1 untuk menyatakan ulat mati dan Y=0 untuk menyatakan ulat hidup. Regresi dengan peubah respon yang berbentuk biner tidak dapat dilakukan dengan tehnik regresi linear analysis of variance (ANOVA) sehingga untuk mendapatkan model yang sesuai maka digunakan metode kemungkinan maksimum (Maximum Likelihood). Ketika dipetakan hubungan antara peubah respon terhadap peubah penjelas maka kurva akan berbentuk sigmoid. Hubungan yang berbentuk sigmoid tersebut dapat dilinearkan dengan transformasi logit atau probit (Ahmad 2012). Dalam pelaksanaannya, sering kali dipilih salah satu dari kedua model tersebut tanpa mempertimbangkan model lain yang mungkin lebih sesuai. Hal ini karena hasil yang diperoleh dari keduanya tidak berbeda kecuali pada penentuan konsentrasi kematian yang ekstrim misalnya konsentrasi kematian (LC) yang sangat rendah atau sangat tinggi (Robertson et al. 2007). Oleh karena itu pada penelitian ini digunakan analisis probit agar memberikan solusi optimal berupa pendugaan dosis efektif bagi pestisida nabati yang memberikan respon kematian ulat C. pavonana sebesar 50% dari populasi.

(12)

2

Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah:

1. Menentukan LC50 pada senyawa Eugenol dan Sitronelal dari masing-masing metode penyemprotan.

2. Membandingkan tingkat toksisitas kedua pestisida nabati melalui rasio konsentrasi kematian.

3. Menentukan pestisida nabati yang efektif dari setiap metode penyemprotan.

TINJAUAN PUSTAKA

Model Linear Terampat

Model Linear Terampat (Generalized Linear Model) merupakan perluasan dari model linear klasik dengan menggunakan asumsi sebaran normal pada peubah acaknya. Beberapa komponen pada model linear terampat adalah sebagai berikut (McCullagh & Nelder 1989):

1. Komponen acak, yaitu fungsi sebaran peluang Y termasuk dalam keluarga Eksponensial dengan ( ) .

2. Komponen sistematik, yaitu menghasilkan penduga linear dimana .

3. Fungsi penghubung (link function) menggambarkan hubungan antara penduga linear η dengan nilai tengah μ dari fungsi kepekatan peluang dan hubungan antara nilai tengah μ dengan komponen sistematik adalah linear. Hubungan ini dapat ditulis dengan ( ) Sehingga fungsi penghubung untuk menghubungkan komponen acak dan komponen sistematik yaitu jika merupakan indeks pengamatan maka fungsi hubung ditulis ( ).

Model Probit

Regresi probit digunakan untuk menggambarkan model dari suatu peubah respon biner dengan konsentrasi stimulus sebagai peubah penjelas yang dinyatakan dalam bentuk logaritmanya (Agresti 2007). Ketika fungsi hubung yang digunakan adalah fungsi hubung probit maka sebaran peluang yang digunakan adalah sebaran normal baku yaitu (McCullagh & Nelder 1989):

( ( ))

√ ∫

( )

dengan s adalah peubah acak yang menyebar normal baku dan adalah peluang kematian pada saat pestisida ke-i untuk i=1,2,3,...,m. Untuk memperoleh suatu dugaan dari nilai ( ), maka dapat digunakan invers dari fungsi normal kumulatif sehingga diperoleh:

( ) ₍ ₎ dengan

(13)

3 F adalah sebaran normal kumulatif dengan ( ) nantinya akan digantikan dengan Y yang berarti nilai probit dari proporsi kematian.

Pendugaan Parameter

Pendugaan parameter model probit dilakukan melalui metode kemungkinan maximum likelihood (Horowitz 2001). Asumsi yang digunakan antar amatan yang satu dengan amatan yang lain saling bebas. Fungsi kemungkinannya adalah sebagai berikut (Hosmer & Lemeshow 2000):

( ) ∏ ₍ ₎

Parameter β diduga dengan memaksimumkan persamaan diatas dengan dilakukan pendekatan logaritma, sehingga disebut sebagai log likelihood function. Fungsinya adalah sebagai berikut (Hosmer & Lemeshow 2000):

( ) [ ( )] ∑[

( ) ( )]

Nilai dugaan β diperoleh dengan membuat turunan pertama dari ( ) terhadap β dan menyamakannya dengan nol. Pendugaan parameter probit secara teknis menggunakan algoritme numerik yaitu algoritme Newton-Raphson (Agresti 2007). Uji Kelayakan Model

Metode yang digunakan untuk melihat kelayakan model adalah uji kelayakan model Pearson. Hipotesis yang diuji adalah:

H0 : model sesuai H1 : model tidak sesuai

Statistik uji untuk analisis probit didefinisikan sebagai (Agresti 2002): ∑ ( ( ̂))

̂( ̂)

dengan adalah banyaknya level konsentrasi untuk , adalah banyaknya objek yang mati untuk konsentrasi ke- , adalah banyaknya objek yang diuji pada konsentrasi ke- , dan ̂ adalah dugaan proporsi kematian objek konsentrasi ke- . Kriteria keputusannya H0 ditolak jika dengan derajat bebas (db) = m-p, p menyatakan banyaknya parameter. Dengan kata lain kriterian penolakan H0 juga dapat dilihat dari nilai-p, H0 ditolak saat nilai p > α dengan α (alpha) adalah tingkat signifikansi yang dipilih.

Uji Wald

Uji Wald digunakan untuk menguji parameter dengan cara merasionalkan nilai dugaan parameter dengan simpangan bakunya (Hosmer & Lemeshow 2000). Hipotesis yang akan diuji adalah :

H0∶ (konsentrasi pestisida tidak berpengaruh terhadap kematian ulat C. pavonana)

H1∶ (minimal ada satu konsentrasi pestisida yang berpengaruh terhadap kematan ulat C. pavonana)

(14)

4

Statistik uji yang digunakan adalah Statistik W (Agresti 2002): ̂

̂ ( ̂)

dengan ̂ merupakan penduga βi dan ̂ ( ̂) merupakan penduga galat baku dari ̂. Statistik uji W mengikuti sebaran normal baku. Kriteria keputusan adalah H0 ditolak jika | | atau dapat dilihat dari nilai-p, jika nilai-p < α maka tolak H0 dengan α (alpha) adalah tingkat signifikansi yang dipilih.

Pestisida Nabati Sitronelal

Sitronelal adalah salah satu komponen utama yang terkandung dalam minyak serai wangi yaitu mencapai 32-45%. Minyak serai adalah minyak esensial yang didapatkan dari daun dan batang serai. Cairan ini tidak berwarna dengan bau yang segar. Cara kerja racun ini dapat menyebabkan kematian bagi serangga akibat kehilangan cairan secara terus menerus (Yulvianti et al. 2014).

Eugenol

Penggunaan senyawa Eugenol dalam daun, gagang, dan bunga cengkeh telah banyak dilaporkan efektif untuk mengendalikan beberapa patogen penyebab penyakit pada tanaman. Eugenol yang terkandung pada tanaman cengkeh berperan aktif dalam menghambat pertumbuhan mikroorganisme, pertumbuhan koloni, sporulasi, pigmentasi, pertumbuhan spora abnormal, serta dapat menyebabkan serangga tidak dapat menghasilkan keturunan (Asman et al. 1997).

Konsentrasi Kematian (LC)

Konsentrasi kematian umumnya mempermudah menentukan konsentrasi zat yang aman dan tidak menganggu ekosistem lingkungan. Penentuan LCk dilakukan setelah diperoleh model probit, yaitu dengan mensubsitusikan nilai y pada model probit dengan mengunakan tabel Z. LCk juga dapat diperoleh dengan cara meregresikan antara logaritma dari konsentrasi sebagai peubah bebas dengan transformasi probit dari persentase kematian sebagai peubah tak bebas. LCk adalah antilog dari x. Nilai LC dapat digunakan sebagai ukuran untuk menentukan keefektifan pestisida. Semakin rendah nilai LC50 suatu zat berarti zat tersebut mempunyai aktivitas yang lebih tinggi dalam membunuh hewan coba.

Toksisitas Relatif

Toksisitas relatif antara dua pestisida adalah keefektifan membunuh relatif antara dua pestisida. Toksisitas relatif sering digunakan untuk membandingkan dua atau lebih pestisida yang diuji, sehingga dapat diketahui intensitas (konsentrasi) yang dibutuhkan dari satu pestisida untuk menghasilkan tingkat respon yang sama dengan pestisida yang lain. Salah satu cara untuk mengetahui

(15)

5 toksisitas relatif adalah dengan menggunakan rasio konsentrasi kematian. Rasio konsentrasi kematian pertisida B terhadap pestisida A dituliskan sebagai berikut:

RK = dengan:

RK : Besarnya rasio konsentrasi kematian LC pestisida A: Konsentrasi kematian pada pestisida A LC pestisida B : Konsentrasi kematian pada pestisida B

Toksisitas antara dua pestisida juga dapat dilihat dari selang kepercayaan. Dua nilai LC50 akan berbeda nyata apabila nilai selang kepercayaan 95% (batas atas dan batas bawah) tidak tumpang tindih (Marcon et al.1999).

METODOLOGI

Data

Data yang digunakan berasal dari hasil penelitian di Balai Penelitian Tanaman Obat dan Rempah (BALITRO) Bogor, Jawa Barat. Data berupa kematian ulat C. pavonana yang diamati selama 96 jam dengan menggunakan 2 metode penyemprotan yaitu semprot kontak dan semprot sistemik. Metode semprot kontak yaitu melakukan penyemprotan terhadap ulat C. pavonana yang nantinya ulat tersebut diletakkan pada tanaman kubis sebagai media untuk memperoleh makanan. Metode semprot sistemik adalah melakukan penyemprotan terhadap ulat C. pavonana yang sudah diletakkan pada tanaman kubis sebagai media untuk memperoleh makanan. Respon dari kedua metode tersebut adalah kematian ulat C. pavonana.

Ulat C. pavonana yang digunakan adalah larva instar 2 dan media tanaman yang digunakan adalah tanaman kubis. Keduanya merupakan hasil pembiakan. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan rancangan acak kelompok (RAK), yang terdiri dari 1 perlakuan yaitu pemberian dosis, 2 faktor yaitu Eugenol dan Sitronelal dengan masing-masing faktor terdiri dari 5 taraf yaitu konsentrasi 0, 1, 2, 3 dan 4 ml/l yang diulang sebanyak 5 kali. Banyaknya ulat C. pavonana yang diberikan untuk setiap perlakuan adalah 10 ekor ulat.

Prosedur Analisis Data

1. Menentukan persamaan probit melalui melalui metode kemungkinan maximum likelihood dengan peubah respon adalah proporsi kematian ulat dan peubah penjelas adalah log konsentrasi pestisida nabati.

2. Menguji kelayakan model regresi yang dihasilkan dengan uji kelayakan model Pearson.

3. Menentukan dosis efektif melalui penentuan LC50 dengan mensubsitusikan nilai y pada model probit dengan mengunakan tabel Z, atau dengan cara meregresikan antara logaritma konsentrasi sebagai peubah bebas dengan transformasi probit dari persentase kematian sebagai peubah tak bebas LC50 adalah antilog dari x.

(16)

6

4. Menentukan toksisitas relatif dari pestisida nabati melalui rasio konsentrasi kematian.

5. Ulangai langkah ke-1 sampai ke- 4 untuk setiap metode penyemprotan. 6. Interpretasi hasil.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Metode Semprot Kontak Eugenol

Jumlah kematian ulat yang diamati selama 96 jam pada pestisida nabati Eugenol dengan beberapa dosisi yang dicobakan memiliki persentase kematian yang berbeda-beda. Persentase kematian ulat C. pavonana untuk setiap waktu pengamatan tertera pada Gambar 1.

Gambar 1 Grafik persentase mortalitas ulat C. pavonana pada Eugenol Berdasarkan Gambar 1 terlihat bahwa pada dosis 0 (kontrol) tidak terjadi kematian pada ulat C. pavonana dengan proporsi kematian 0% sampai amatan jam ke-96. Pada dosis 1 ml/l, 50% hama mati tercapai pada amatan jam ke-96 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 0%, 14%, 18%, 38%, 46%, 48%, 60%. Pada dosis 2 ml/l, 50% hama mati setelah amatan jam ke-48 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 2%, 12%, 14%, 32%, 52%. Kematian hama 50% pada dosis 3 ml/l terjadi pada amatan jam ke-48 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 2%, 30%, 32%, 46%, 66%. Pada dosis 4 ml/l, 50% hama mati setelah amatan jam ke-48 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 2%, 10%, 28%, 48%, 54%. Gambar 1 juga menunjukkan bahwa semakin tinggi dosis yang diberikan semakin banyak proporsi ulat C. pavonana yang mati.

0 50 100 1 3 6 24 48 72 96 P ere se ntase Morta li tas Jam 0 ml/l 1 ml/l 2 ml/l 3 ml/l 4 ml/l

(17)

7 Proporsi hasil pengamatan untuk setiap konsentrasi beserta transformasi probit untuk pestisida nabati Eugenol dapat dilihat pada Tabel 1. Transformasi probit dilakukan dengan menggunakan tabel probit (Finney 1952) seperti yang terlampir pada Lampiran 1.

Tabel 1 Hasil pengamatan dan transformasi probit pada Eugenol Konsentrasi (ml/l) N m π k Y (probit) 0 50 0 0 0 - 1 50 30 0.6 60 5.25 2 50 38 0.76 76 5.71 3 50 40 0.8 80 5.84 4 50 43 0.86 86 6.08 Keterangan:

N : Banyaknya ulat C. pavonana

m : Banyaknya ulat C. pavonana yang mati π : Proporsi kematian ulat C. pavonana k : Persentase kematian ulat C. pavonana

Model yang terbentuk pada model probit perlu dilakukan pemeriksaan kesesuaian model. Hasil pengujian kelayakan model dengan metode Pearson diperoleh nilai sebesar 0.1337 dengan db=2 dan nilai-p sebesar 0.9353. Hal ini berarti aturan keputusannya adalah tidak tolak H0 karena nilai-p lebih besar dari alpha (α) dengan α= 0.05. Artinya bahwa model yang dihasilkan telah sesuai pada alpha 0.05. Setelah asumsi kelayakan model probit terpenuhi maka dapat dilanjutkan dengan melakukan pendugaan parameter. Pendugaan paramater dilakukan dengan beberapa proses iterasi seperti yang tercantum pada Tabel 2.

Tabel 2 Pendugaan parameter pada Eugenol Parameter Dugaan Galat Baku Selang Kepercayaan 95%

Batas Bawah Batas Atas Nilai-p Konstanta 0.2639 0.1663 -0.0621 0.5899 1.586 0.113 Log Dosis 1.3221 0.4291 0.4810 2.1631 3.081 0.002

Berdasarkan Tabel 2 persamaan probit . Nilai dugaan bagi parameter sebesar 0.2639 dan nilai dugaan parameter sebesar 1.3221. Interpretasi koefisien menunjukkan bahwa setiap penambahan 1 satuan log dosis akan meningkatkan nilai probit rata-rata sebesar 1.3221. Dugaan parameter sebesar 0.264 artinya pada saat log dosis bernilai 0 maka nilai rata-rata probit sebesar 0.2639.

Nilai-p untuk parameter sebesar 0.002. Nilai ini lebih kecil dari nilai alpha yang digunakan sehingga dapat dikatakan bahwa log konsentrasi berpengaruh nyata terhadap nilai probit pada alpha 0.05. Nilai-p untuk parameter sebesar 1.113 lebih besar dari nilai alpha yang digunakan sehingga menunjukkan bahwa koefisien konstanta tidak berpengaruh nyata pada alpha 0.05.

(18)

8

Setelah diketahui bahwa model yang diperoleh telah sesuai dengan data yang ada dan perlakuan berupa log dosis berpengaruh nyata terhadap kematian ulat C. pavonana, maka dapat ditentukan besarnya LC50. Dugaan nilai LC50 pada Eugenol diperoleh sebesar 0.632 ml/l dengan batas bawah 0.075 ml/l dan batas atas 1.075 ml/l. Artinya konsentrasi Eugenol untuk menghasilkan respon kematian ulat C. pavonana sebesar 50% dari populasi adalah 0.632 ml/l.

Sitronelal

Jumlah kematian ulat yang diamati selama 96 jam pada pestisida nabati Sitronelal dengan beberapa dosisi yang dicobakan memiliki persentase kematian yang berbeda-beda. Persentase kematian ulat C. pavonana untuk setiap waktu pengamatan dapat dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2 Grafik persentase mortalitas ulat C. pavonana pada Sitronelal Pada Gambar 2 terlihat bahwa pada dosis 0 (kontrol) tidak terjadi kematian pada ulat C. pavonana dengan proporsi kematian 0% sampai amatan jam ke-96. Pada dosis 1 ml/l, 50% hama mati tercapai pada amatan jam ke-48 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 14%, 22%, 24%, 40%, 58%. Pada dosis 2 ml/l, 50% hama mati setelah amatan jam ke-24 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 16%, 20%, 42%, 56%. Kematian hama 50% pada dosis 3 ml/l terjadi pada amatan jam ke-48 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 18%, 38%, 42%, 46%, 56%. Pada dosis 4 ml/l, 50% hama mati setelah amatan jam ke-24 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 22%, 36%, 40%, 54%. Gambar 2 juga menunjukkan bahwa semakin tinggi dosis yang diberikan semakin banyak proporsi ulat C. pavonana yang mati. Hal ini menunjukkan bahwa pemberian dosis berpengaruh terhadap kematian hama kubis.

0 50 100 1 3 6 24 48 72 96 P erse ntase Morta li tas Jam 0 ml/l 1 ml/l 2 ml/l 3 ml/l 4 ml/l

(19)

9 Proporsi hasil pengamatan untuk setiap konsentrasi beserta transformasi probit untuk pestisida nabati Sitronelal dapat dilihat pada Tabel 3. Data yang ditransformasikan dengan menggunakan tabel Finney (Lampiran 1) hanya berjumlah 4, hal ini karena pada kontrol tidak terdapat respon yang dihasilkan.

Tabel 3 Hasil pengamatan dan transformasi probit pada Sitronelal Konsentrasi (ml/l) N m π k Y (probit) 0 50 0 0 0 - 1 50 36 0.72 72 5.58 2 50 40 0.8 80 5.84 3 50 44 0.88 88 6.18 4 50 47 0.94 94 6.55 Keterangan:

Model yang terbentuk pada model probit perlu dilakukan pemeriksaan kesesuaian model. Hasil pengujian kelayakan model dengan metode Pearson diperoleh nilai sebesar 0.7887 dengan db=2 dan nilai-p sebesar 0.6741. Hal ini berarti aturan keputusan adalah tidak tolak H0 karena nilai-p lebih besar dari alpha (α) dengan α= 0.05. Artinya bahwa model ini telah sesuai pada alpha 0.05.

Setelah asumsi kelayakan model probit terpenuhi maka dapat dilanjutkan dengan melakukan pendugaan parameter. Pendugaan paramater dilakukan dengan beberapa proses iterasi seperti yang tercantum pada Tabel 4.

Tabel 4 Pendugaan parameter pada Sitronelal Parameter Dugaan Galat Baku Selang Kepercayaan 95%

Batas Bawah Batas Atas Nilai-p Konstanta 0.5258 0.1749 0.1830 0.8686 9.04 0.0026 Log Dosis 1.4521 0.4736 0.5239 2.3802 9.40 0.0022 Berdasarkan Tabel 4 dihasilkan persamaan probit . Nilai dugaan bagi parameter sebesar 0.526 dan nilai dugaan parameter sebesar 1.452. Interpretasi koefisien menunjukkan bahwa setiap penambahan 1 satuan log konsentrasi akan meningkatkan nilai probit rata-rata sebesar 1.4521. Dugaan parameter sebesar 0.5258 artinya pada saat log konsentrasi bernilai 0 maka nilai rata-rata probit sebesar 0.5258.

Nilai-p untuk parameter sebesar 0.0022. Nilai ini lebih kecil dari nilai alpha yang digunakan sehingga dapat dikatakan bahwa log konsentrasi berpengaruh nyata terhadap nilai probit pada alpha 0.05. Nilai-p untuk parameter sebesar 0.0026 lebih kecil dari nilai alpha yang digunakan sehingga menunjukkan bahwa parameter berpengaruh nyata pada alpha 0.05.

(20)

10

Setelah diketahui bahwa model yang diperoleh telah sesuai dengan data yang ada dan perlakuan berpengaruh nyata terhadap kematian ulat C. pavonana, maka dapat ditentukan besarnya LC50. Dugaan nilai LC50 pada Sitronelal diperoleh sebesar 0.434 ml/l dengan batas bawah 0.029 ml/l dan batas atas 0.827 ml/l. Artinya konsentrasi Sitronelal untuk menghasilkan respon kematian ulat C. pavonana sebesar 50% dari populasi adalah 0.434 ml/l.

Metode Semprot Sistemik Eugenol

Jumlah kematian ulat yang diamati selama 96 jam pada pestisida nabati Eugenol dengan beberapa dosisi yang dicobakan memiliki persentase kematian yang berbeda-beda. Persentase kematian ulat C. pavonana untuk setiap waktu pengamatan dapat dilihat pada Gambar 3.

Gambar 3 Grafik persentase mortalitas ulat C. pavonana pada Eugenol Berdasarkan Gambar 3 terlihat bahwa pada dosis 0 (kontrol) tidak terjadi kematian pada ulat C. pavonana dengan proporsi kematian 0% sampai amatan jam ke-96. Pada dosis 1 ml/l, 50% hama mati tercapai pada amatan jam ke-72 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 0%, 16%, 20%, 28%, 38%, 56%. Pada dosis 2 ml/l, 50% hama mati setelah amatan jam ke-72 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 2%, 16%, 18%, 28%, 40%,60%. Kematian hama 50% pada dosis 3 ml/l terjadi pada amatan jam ke-48 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 4%, 18%, 20%, 40%, 54%. Pada dosis 4 ml/l, 50% hama mati setelah amatan jam ke-48 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 6%, 16%, 20%, 44%, 56%. Pada Gambar 1 juga terlihat bahwa semakin tinggi dosis yang diberikan semakin banyak proporsi ulat C. pavonana yang mati. Hal ini menunjukkan bahwa pemberian dosis berpengaruh terhadap kematian hama kubis.

(21)

11 Proporsi hasil pengamatan untuk setiap konsentrasi beserta transformasi probit untuk pestisida nabati Eugenol dapat dilihat pada Tabel 5. Data yang ditransformasikan dengan menggunakan tabel Finney (Lampiran 1) hanya berjumlah 4, hal ini karena pada kontrol tidak terdapat respon yang dihasilkan.

Tabel 5 Hasil pengamatan dan transformasi probit pada Eugenol Konsentrasi (ml/l) N m π k Y (probit) 0 50 0 0 0 - 1 50 32 0.64 64 5.36 2 50 38 0.76 76 5.71 3 50 41 0.82 82 5.92 4 50 45 0.9 90 6.28 Keterangan:

Model yang terbentuk pada model probit perlu dilakukan pemeriksaan kesesuaian model. Hasil pengujian kelayakan model dengan metode Pearson diperoleh nilai sebesar 0.4357 dengan db=2 dan nilai-p sebesar 0.8042. Jadi keputusannya tidak tolak H0 karena nilai-p tinggi dan nilai-p lebih besar dari nilai alpha (α), dengan α= 0.05. Artinya bahwa model telah sesuai pada alpha 0.05.

Tabel 6 Pendugaan parameter pada Eugenol Parameter Dugaan Galat Baku Selang Kepercayaan 95%

Batas Bawah Batas Atas Nilai-p Konstanta 0.3278 0.1682 -0.0018 0.6574 3.80 0.0513 Log Dosis 1.3979 0.4411 0.5334 2.2625 10.04 0.0015 Berdasarkan Tabel 6 diperoleh persamaan probit . Dugaan bagi parameter sebesar 0.3278 dan dugaan parameter sebesar 1.3979. Interpretasi koefisien menunjukkan bahwa setiap penambahan 1 satuan log konsentrasi akan meningkatkan nilai probit rata-rata sebesar 1.3979. Dugaan parameter sebesar 0.3278 artinya pada saat log konsentrasi bernilai 0 maka nilai rata-rata probit sebesar 0.3278.

Nilai-p untuk parameter sebesar 0.0015. Nilai ini lebih kecil dari nilai alpha yang digunakan sehingga dapat dikatakan bahwa log konsentrasi berpengaruh nyata terhadap nilai probit pada alpha 0.05. Nilai-p untuk parameter sebesar 0.0513 lebih besar dari nilai alpha yang digunakan sehingga menunjukkan bahwa koefisien konstanta tidak berpengaruh nyata pada alpha 0.05.

(22)

12

Setelah diketahui bahwa model yang diperoleh telah sesuai dengan data yang ada dan perlakuan berupa log dosis berpengaruh nyata terhadap kematian ulat C. pavonana, maka dapat ditentukan besarnya LC50. Dugaan nilai LC50 pada Eugenol diperoleh sebesar 0.583 ml/l dengan batas bawah 0.073 ml/l dan batas atas 1.002 ml/l. Artinya konsentrasi Eugenol untuk menghasilkan respon kematian ulat C. pavonana sebesar 50% dari populasi adalah 0.583 ml/l.

Sitronelal

Jumlah kematian ulat yang diamati selama 96 jam pada pestisida nabati Sitronelal dengan beberapa dosisi yang dicobakan memiliki persentase kematian yang berbeda-beda. Persentase kematian ulat C. pavonana untuk setiap waktu pengamatan dapat dilihat pada Gambar 4.

Gambar 4 Grafik persentase mortalitas ulat C. pavonana pada Sitronelal Berdasarkan Gambar 4 terlihat bahwa pada dosis 0 (kontrol) tidak terjadi kematian pada ulat C. pavonana dengan proporsi kematian 0% sampai amatan jam ke-96. Pada dosis 1 ml/l, 50% hama mati tercapai pada amatan jam ke-96 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 20%, 24%, 24%, 34%, 46%, 48%, 60%. Pada dosis 2 ml/l, 50% hama mati setelah amatan jam ke-48 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 18%, 20%, 32%, 48%, 56%. Kematian hama 50% pada dosis 3 ml/l terjadi pada amatan jam ke-72 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 20%, 30%, 36%, 40%, 46%, 66%. Pada dosis 4 ml/l, 50% hama mati setelah amatan jam ke-48 dengan proporsi kematian tiap jamnya adalah 24%, 30%, 34%, 44%, 52%. Gambar 4 juga menunjukkan bahwa semakin tinggi dosis yang diberikan semakin banyak proporsi ulat C. pavonana yang mati. Hal ini menunjukkan bahwa pemberian dosis berpengaruh terhadap kematian ulat.

(23)

13 Proporsi hasil pengamatan untuk setiap konsentrasi beserta transformasi probit untuk pestisida nabati Sitronelal dapat dilihat pada Tabel 7. Data yang ditransformasikan dengan menggunakan tabel Finney (Lampiran 1) hanya berjumlah 4, hal ini karena pada kontrol tidak terdapat respon yang dihasilkan sama seperti pestida nabati Eugenol sebelumnya.

Tabel 7 Hasil pengamatan dan transformasi probit pada Sitronelal Konsentrasi (ml/l) N m π k Y (probit) 0 50 0 0 0 - 1 50 30 0.6 60 5.25 2 50 37 0.74 74 5.64 3 50 37 0.74 74 5.64 4 50 44 0.88 88 6.18 Keterangan:

m : Banyaknya ulat C. pavonana yang mati π : Proporsi kematian ulat C. pavonana k : Persentase kematian ulat C. pavonana .

Model yang terbentuk pada model probit perlu dilakukan pemeriksaan kesesuaian model. Hasil pengujian kelayakan model dengan metode Pearson diperoleh nilai sebesar 1.6964 dengan db=2 dan nilai-p sebesar 0.4282. Hal ini berarti aturan keputusan adalah tidak tolak H0 karena nilai-p lebih besar dari alpha (α) dengan α= 0.05. Artinya bahwa model ini telah sesuai pada alpha 0.05.

Tabel 8 Pendugaan parameter pada Sitronelal Parameter Dugaan Galat Baku Selang Kepercayaan 95%

Batas Bawah Batas Atas Nilai-p Konstanta 0.2328 0.1658 -0.0924 0.5576 1.97 0.1607 Log Dosis 1.2646 0.4557 0.4301 2.0990 8.82 0.0030

Berdasarkan Tabel 8 dihasilkan persamaan probit , Dugaan bagi parameter sebesar 0.2328 dan nilai dugaan parameter sebesar 1.2646. Interpretasi koefisien menunjukkan bahwa setiap penambahan 1 satuan log konsentrasi akan meningkatkan nilai probit rata-rata sebesar 1.2646. Dugaan parameter sebesar 0.2328 artinya pada saat log konsentrasi bernilai 0 maka nilai rata-rata probit sebesar 0.2328. Nilai-p untuk parameter sebesar 0.0030. Nilai ini lebih kecil dari nilai alpha yang digunakan sehingga dapat dikatakan bahwa log konsentrasi berpengaruh nyata terhadap nilai probit pada alpha 0.05. Nilai-p untuk parameter sebesar 0.1607 lebih besar dari nilai alpha yang digunakan sehingga menunjukkan bahwa koefisien konstanta tidak berpengaruh nyata pada alpha 0.05.

(24)

14

Setelah diketahui bahwa model yang diperoleh telah sesuai dengan data yang ada dan perlakuan berupa log dosis Sitronelal berpengaruh nyata terhadap kematian ulat C. pavonana, maka dapat ditentukan besarnya LC50. Dugaan nilai LC50 pada Sitronelal diperoleh sebesar 0.655 ml/l dengan batas bawah 0.065 ml/l dan batas atas 1.117 ml/l. Artinya konsentrasi Eugenol untuk menghasilkan respon kematian ulat C. pavonana sebesar 50% dari populasi adalah 0.655 ml/l.

Perbandingan Toksisitas

Pada metode semprot kontak Sitronelal memiliki nilai dugaan bagi LC50 yang lebih kecil yaitu 0.434 ml/l dibandingkan Eugenol yaitu 0.632 ml/l, sebaliknya pada metode semprot sistemik nilai dugaan bagi LC50 Sitronelal lebih besar yaitu 0.655 ml/l dibandingan Eugenol yaitu 0.434 ml/l. Selang kepercayaan 95% LC50 Eugenol dan Sitronelal pada metode semprot kontak berturut-turut adalah 0.075-1.075 dan 0.029-0.827, sedangkan pada metode semprot sistemik adalah 0.073-1.002 dan 0.065-1.117. Dua selang kepercayaan yang tumpang tindih mengindikasikan bahwa pada LC50 kedua pestisida nabati memiliki toksisitas yang tidak berbeda nyata.

Toksisitas dua pestisida nabati ini selain dibandingkan melalui selang kepercayaan, keduanya juga dapat dibandingkan melalui rasio konsentrasi kematian. Pada metode semprot kontak rasio konsentrasi kematian Sitronelal terhadap Eugenol diperoleh sebesar 0.686. Artinya Sitronelal memiliki tingkat toksisitas LC50 sebesar 0.686 kali lipat dibandingkan Eugenol. Pada metode semprot sistemik rasio konsentrasi kematian Eugenol terhadap Sitronelal adalah 0.890. Artinya Eugenol memiliki tingkat toksisitas LC50 sebesar 0.890 kali lipat dibandingkan Sitronelal.

SIMPULAN

Simpulan

Senyawa Eugenol dan Sitronelal keduanya merupakan pestisida nabati yang efektif untuk mengatasi serangan ulat C. pavonana. Ditinjau dari segi keefisienannya Sitronelal lebih efisien dibandingkan Eugenol, karena bahan baku Sitronelal yaitu serai mudah ditemukan dipasaran dan mudah dikembangbiakan dalam jumlah besar sehingga harga Sitronelal lebih murah dibandingkan Eugenol. Senyawa Sitroneal lebih efektif menjadi racun kontak yang masuk ke dalam tubuh serangga melalui kulit, celah/lubang alami pada tubuh atau langsung melalui mulut serangga, karena pada metode semprot kontak nilai LC50 yang dihasilkan Sitronelal lebih kecil (LC50= 0.434 ml/l) dibandingkan Eugenol (LC50 = 0.632 ml/l) dan tingkat toksisitas tinggi yaitu sebesar 0.686 kali lipat dari Eugenol. Senyawa Eugenol lebih efektif menjadi racun sistemik yaitu membunuh serangga dengan cara menyerang sistem pencernaan serangga, karena pada semprot sistemik nilai LC50 yang dihasilkan Eugenol lebih kecil (LC50 = 0.583 ml/l) dibandingkan Sitronelal (LC50 = 0.655 ml/l) dan tingkat toksisitasnya tinggi yaitu sebesar 0.890 kali lipat dari Sitronelal.

(25)

15

DAFTAR PUSTAKA

Agresti A. 2007. An Introduction to Categorical Data Analysis. New York: John Wiley & Sons.

Ahmad MY. 2012. Regresi logistik biner dan analisis probit. http://www.yahyaahmad.com/?p=297( 11 Maret 2015).

Aldrich JH, Nelson FD. 1984. Linear probability, logit, and probit models. Beverly Hills: Sage Publications.

Asman AM, Tombe, Manohara D. 1997. Peluang produk cengkeh sebagai pestisida nabati. Monograf Tanaman Cengkeh. Balai Penelitian Tanaman Rempah dan Obat. Bogor.

Finney, D. J. 1971. Probit Analysis, 3rd ed. Cambridge: Cambridge University Press.

Horowitz JL, Savin NE. 2001. Binary Response Models : Logits, Probits and Semiparametrics, Journal of Economic Perspectives 15(4): 43-56.

Hosmer DW. Lemeshow S. 2000. Applied Logistic Regression. Ed ke-2. New York: John Wiley & Sons. Inc.

Marcon PCG, Young LJ, Steffey KL, Siegfried BD. 1999. Baseline Susceptibility of European Corn Borer (Lepidoptera: Crambidae) to Bacillus thuringiensis Toxins. Journal of Economic Entomology 92(2): 279-285.

McCullagh P, Nelder JA. 1989. Generalized Linear Model. Ed ke-2. London: Chapman and Hall.

Robertson JL, Russell RM, Preisler HK, Savin NE. 2007. Bioassays with Arthropods. Ed ke-2. London: CRC Press.

Santosa J, Sartono S. 2007. Laporan Peneletian Kajian Insektisida Hayati terhadap Daya Bunuh Ulat Plutella xylostella dan Crocidolamia binotalis pada Tanaman Kubis. Balai Penelitian dan Pengembangan Departemen Pertanian RI. Jakarta. Diakses dari http://www.deptan.go.id/ (3 Februari 2015).

Untung Kusumbago. 1993. Konsep Pengendalian Hama Terpadu. Yogyakarta: Penerbit Andi Offset.

Yulvianti M, Sari RM, Amaliah ER. 2014. Pengaruh Perbandingan Campuran Pelarut N-heksana-Etanol Terhadap Kandungan Sitronelal Hasil Ekstraksi Serai Wangi (Cymbopogon nardus). Jurnal Interasi Proses 5(1): 8-14.

(26)

16

Lampiran 1 Tabel Probit

% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 - 2.67 2.95 3.12 3.25 3.36 3.45 3.52 3.59 3.66 10 3.72 3.77 3.82 3.87 3.92 3.96 4.01 4.05 4.08 4.12 20 4.16 4.19 4.23 4.26 4.29 4.33 4.36 4.39 4.42 4.45 30 4.48 4.50 4.53 4.56 4.59 4.61 4.64 4.67 4.69 4.72 40 4.75 4.77 4.80 4.82 4.85 4.87 4.90 4.92 4.95 4.97 50 5.00 5.03 5.05 5.08 5.10 5.13 5.15 5.18 5.20 5.23 60 5.25 5.28 5.31 5.33 5.36 5.39 5.41 5.44 5.47 5.50 70 5.52 5.55 5.58 5.61 5.64 5.67 5.71 5.74 5.77 5.81 80 5.84 5.88 5.92 5.95 5.99 6.04 6.08 6.13 6.18 6.23 90 6.28 6.34 6.41 6.48 6.55 6.64 6.75 6.88 7.05 7.33 - 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 99 7.33 7.37 7.41 7.46 7.51 7.58 7.65 7.75 7.88 8.09 Sumber: Finney, D. J. 1971. Probit Analysis, 3rd ed. Cambridge: Cambridge

(27)

17

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Jember pada tanggal 11 April 1993 sebagai anak pertama dari pasangan bapak Suwono dan ibu Sus Suryati. Pendidikan dasar diselesaikan Penulis pada tahun 2004 di SDN Gebang 1. Pada tahun 2007 Penulis menyelesaikan pendidikan menengah pertama di SMPN 1 Jember. Kemudian pada tahun 2011 Penulis berhasil menyelesaikan pendidikan menengah atas di SMAN 1 Jember. Penulis memasuki pendidikan tingkat perguruan tinggi melalui jalur undangan dan masuk ke Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.

Selama mengikuti perkuliahandi IPB, penulis aktif menjadi asisten responsi Metode Statistika pada tahun akademik 2013/2014 dan menjadi asisten Rancangan Percobaan tahun akademik 2012/2013. Penulis juga aktif dalam Himpunan Keprofesian Gamma Sigma Beta sebagai staf departemen Analisis Data pada tahun 2013. Selain itu penulis mengikuti kepanitian Statistika Ria 2013 sebagai staf divisi Khusus. Pada bulan Juni - Agustus 2014Penulis melaksanakan kegiatan Praktik Lapang di Balai Penelitian Tanaman Pemanis dan Serat (Balittas).