PEMETAAN ZONA AGROKLIMAT OLDEMAN PROVINSI BANTEN MENGGUNAKAN DATA CLIMATE HAZARDS GROUP INFRARED PRECIPITATION WITH STATION (CHIRPS)

MAPPING THE OLDEMAN AGROCLIMATE ZONE IN BANTEN PROVINCE USING CLIMATE HAZARDS GROUP INFRARED PRECIPITATION WITH STATION (CHIRPS) DATA

Authors

  • Lina Adrianti

Keywords:

Mapping, Oldeman, CHIRPS

Abstract

Pemetaan zona agroklimat Oldeman sangat berguna untuk sektor pertanian. Pengklasifikasian iklim berdasarkan metode Oldeman membutuhkan data curah hujan dalam jangka waktu yang cukup lama. Penelitian ini menggunakan data Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Station (CHIRPS) sebagai basis data curah hujan untuk pemetaan zona agroklimat Oldeman terbaru di Provinsi Banten. Data CHIRPS selama 30 tahun mulai dari 1994-2023 diolah menggunakan metode interpolasi Inverse Distance Weighted melalui sistem informasi geografis sehingga dapat dihasilkan peta agroklimat Oldeman Provinsi Banten. Berdasarkan hasil pemetaan klasifikasi iklim Oldeman menggunakan data CHIRPS, Provinsi Banten terbagi menjadi 9 zona agroklimat, yaitu A1, B1, B2, B3, C1, C2, C3, D2, dan D3. Zona Agroklimat B1 menjadi iklim yang paling dominan dengan persentase sebesar 64.8 % dari wilayah Provinsi Banten, yang meliputi Kabupaten Pandeglang, Kabupaten Lebak, dan Kabupaten Serang bagian Barat. Wilayah ini sesuai untuk kegiatan budidaya padi secara terus menerus dan produksi akan optimal ketika waktu panen bertepatan dengan musim kemarau. Hal tersebut disebabkan oleh tercukupnya intensitas cahaya matahari yang diterima oleh padi. Adapun persentase luasan zona agroklimat lainnya adalah 3.9 % untuk A1, 6.1 % untuk B2, 5.5 % untuk B3, 4.1 % untuk C1, 2.3 % untuk C2, 2.9 % untuk C3, 2.7 % untuk D2, dan 7.7 % untuk D3. Peta agroklimat yang dihasilkan dapat menjadi acuan pola tanam yang sesuai untuk wilayah Provinsi Banten.

References

Agustin, Amalia, dkk. (2022). Analisis Zona Klasifikasi Oldeman untuk Kesesuaian Tanaman Padi (Oryza sativa L.) di Kabupaten Lampung Timur. Jurnal Agricultural Biosystem Engineering Vol.1, No.2, June 15, 2022: 172- 181.

BPS. (2023). Luas Panen dan Produksi Padi di Indonesia 2023. Jakarta: Penerbit BPS.

Budiyono, & Faisol, Arif. (2021). Evaluasi Data Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Station (CHIRPS) dengan Data Pembanding Automatic Weather Station (AWS) dalam Mengestimasi Curah Hujan Harian di Provinsi Papua Barat. Jurnal Teknik Pertanian Lampung Vol. 10 No.1: 64-72.

Dewi, N. K. (2005). Kesesuaian Iklim Terhadap Pertumbuhan Tanaman. Jurnal Ilmu-Ilmu Pertanian, 1(2): 1–15.

Faisol, A., Indarto, I., Novita, E., & Budiyono. (2020). Komparasi Antara Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) dan Global Precipitation Measurement (GPM) Dalam Membangkitkan Informasi Curah Hujan Harian Di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Teknologi Pertanian Andalas, 24(2): 148–156.

Febrianty, D., & Yuningsih. (2022). Analisis Dampak Perubahan Klasifikasi Iklim Oldeman Periode1981-2010 Dan 1991-2020 Terhadap Pola Tanam Di Provinsi Banten. Buletin Meteorologi, Klimatologi, Dan Geofisika Vol.3 No.3 Mei 2022: 52-58.

Lakitan, Benyamin. (1994). Dasar-Dasar Klimatologi. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.

Nuryadi, dkk. (2017). Dasar-dasar Statistik Penelitian. Yogyakarta: Gramasurya.

Oldeman, L. R., Las, I., & Muladi. (1980). The Agroclimatic Maps of Kalimantan, Maluku, Irian Jaya and Bali, West and East Nusa Tenggara. Bogor, Indonesia: Central Research Institute for Agriculture.

Paski, J. A. I., Sepriando, A., Faski, G. I. S. L., & Handoyo, M. F. (2017). Pemetaan Agroklimat Klasifikasi Oldeman di Provinsi Bengkulu Menggunakan Data Observasi Permukaan dan Multi Satelit (TMPA dan IMERG). Prosiding Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2017 :485–492.

Purnomo, G. H. (2008). Akurasi Metode IDW dan Krigging untuk Interpolasi Sebaran Sedimen Tersuspensi di Maros, Sulawesi Selatan. Forum Geografi, Vol 22, No 1: 145-158.

Tjasyono, Bayong, H.K. (2004). Klimatologi. Bandung: Penerbit ITB.

Yudanegara, R.A., Astuti, D., Hermandi, A., Soedarmodjo, T.P, & Alexander, E. (2021). Penggunaan Metode Inverse Distance Weighted (IDW) untuk Pemetaan Zona Nilai Tanah (Studi Kasus; Kelurahan Gedong Meneng, Bandar Lampung). ELIPSOIDA Jurnal Geodesi dan Geomatika, Vol 04 No 02: 85-90.

Downloads

Published

2024-05-01

How to Cite

Lina Adrianti. (2024). PEMETAAN ZONA AGROKLIMAT OLDEMAN PROVINSI BANTEN MENGGUNAKAN DATA CLIMATE HAZARDS GROUP INFRARED PRECIPITATION WITH STATION (CHIRPS): MAPPING THE OLDEMAN AGROCLIMATE ZONE IN BANTEN PROVINCE USING CLIMATE HAZARDS GROUP INFRARED PRECIPITATION WITH STATION (CHIRPS) DATA. Buletin Meteorologi, Klimatologi Dan Geofisika, 4(2), 9–17. Retrieved from https://balai2bmkg.id/index.php/buletin_mkg/article/view/111