MENGHITUNG ARAS LUKA EKONOMI






MENGHITUNG ARAS LUKA EKONOMI
(Laporan Praktikum Bioekologi Penyakit Tumbuhan)


Oleh
Erisa Setyowati                                   1314121059






JURUSAN AGROTEKNOLOGI
FAKULTAS PERTANIAN
UNIVERSITAS LAMPUNG
2014



I.                    PENDAHULUAN


1.1    Latar Belakang

Masalah utama yang dihadapi petani dalam budidaya tanaman adalah gangguan hama dan penyakit serta ketidakseimbangan hara. Beberapa serangan hama dan penyakit, sering kali menampilkan keragaan yang serupa tapi tak sama dengan ketidakseimbangan hara. Hama adalahorganisme yang dianggap merugikan dan tak diinginkan dalam kegiatan sehari-hari manusia. Walaupun dapat digunakan untuk semua organisme, dalam praktik istilah ini paling sering dipakai hanya kepada hewan. Dalam pertanian, hama adalah organisme pengganggu tanaman yang menimbulkan kerusakan secara fisik, dan ke dalamnya praktis adalah semua hewan yang menyebabkan kerugian dalam pertanian.
Dalam kegiatan pengendalian hama, pengenalan terhadap jenis-jenis hama (nama umum, siklus hidup, dan karakteristik), inang yang diserang, gejala serangan, mekanisme penyerangan termasuk tipe alat makan serta gejala kerusakan tanaman menjadi sangat penting agar tidak melakukan kesalahan dalam mengambil langkah/tindakan pengendalian.Serangan hama pada suatu tanaman akan menimbulkan gejala yang khas, hal ini terkait dengan alat mulut serta perilaku yang dimiliki oleh masing-masing serangga yang juga memiliki ciri khas tersendiri.
Untuk itulah dalam praktikum kali ini, kami para praktikan diberi bekal berupa pembacaan data analisis mengenai cara penghitungan atau analisis periode kritis dan tipe serangan dari suatu hama, serta pengklasifikasian mengenai dampak dari seranganhama  tersebut. Pembacaan tersebut berdasarkan data yang telah ada.
1.2    Tujuan Percobaan

1. Memahami cara menghitung Aras Luka Ekonomi (ALE) dengan benar
2. Mengetahui besarnya kehilangan produksi yang ditimbulkan oleh setiap ekor hama.
3. Mengetahui perubahan biaya pengendalian hama dan harga produksi jika berubah.
























II.                 METODOLOGI PERCOBAAN


2.1. Alat dan bahan
Adapun alat dan bahan yang digunakan dalam percobaan ini adalah sampel kasus yang terjadi pada tanaman yang terkena hama.

2.2. Prosedur percobaan
Adapun prosedur yang dilakukan pada percobaan ini adalah sebagai berikut :
1. Dihitung regresi linier sederhana yang dilakukan atas data yang telah dicatat .
2. Didapatkan dua macam data yakni,populasi hama per tanaman  atan per rumpun dan produksi tanaman per rumpun atau per satuan sampel atau per satuan luas.
3. Dilakukan perhitingan regresi linier hingga didapatkan nilai koefisien kemiringan garis regresi (slope) yang dilambangkan dengan variabel b.
4. Dihitungnilai intersep yang dilambangkan dengan a,maka dituliskan persamaan garis regresi Y=a-Bx. Nilai slope sebesar b inilah yang merupakan besaran kehilangan produksi oleh setiap satu ekor hama.




Contoh tabel sampel sebgai berikut :
Contoh 1 . Kasus wereng coklat pada tanaman padi
Sampel ke-
X
Y
Populasi Hama
Produksi
1
0
7400
2
40
6700
3
75
6000
4
105
5500
5
130
4500
6
155
3700
7
164
3000
8
180
1500
9
195
1000
Biaya pengendalian    :Rp 1.500.000 ;- per ha
Harga produksi           :Rp 3.500 ;- per kg

Contoh 2. Kasus Walang sangit pada tanaman padI
Sampel ke-
X
Y
Populasi Hama
Produksi
1
0
9200
2
5
6700
3
20
6000
4
34
5500
5
45
4000
6
58
3200
7
70
2500
8
85
2100
9
90
1800
Biaya pengendalian     : Rp 1.500.000 ;- per ha
Harga produksi           : Rp 3.500 ;- per kg





Contoh 3. Kasus ulat grayak pada tanaman kedelai

Sampel ke-
X
Y
Populasi Hama
Produksi (kg/ha)
1
0
2100
2
30
1700

3
65
1200
4
102
1000
5
120
950
6
130
900
7
142
870
8
150
820
9
160
700
Biaya Pengendalian    : Rp 1.200.000;- per ha
Harga produksi           : Rp 5.500;- per kg
Contoh 4. Kasus Penggerek Polong pada tanaman

Sampel ke-
X
Y
Populasi Hama
Produksi (kg/ha)
1
0
1800
2
5
1600
3
10
1100
4
18
1020
5
30
950
6
42
930
7
50
870
8
60
840
9
65
750

 Biaya Pengendalian   : Rp 1.200.000;- per ha
Harga produksi           : Rp 5.500;- per kg







III.              HASIL PERHITUNGAN DAN PEMBAHASAN


3.1  Contoh Kasus 1  wereng coklat pada tanaman padi

Sampel ke-
X
Y
x.y
X2
1
0
1800
0
0
2
5
1600
8000
25
3
10
1100
11000
100
4
18
1020
18360
324
5
30
950
28500
900
6
42
930
39060
1764
7
50
870
43500
2500
8
60
840
50400
3600
9
65
750
48750
4225
Jumlah
280
9860
247570
13438
 2
78400



Rata-rata
31,1111
1095,56
27507,8
1493,11
Biaya pengendalian (Rp/ha)
1200000

Harga Produksi (Rp/kg)
5500



b=
b=
b=
b= b

a = y ̅-bx ̅
a = 4366,667 – (-32,43105787*116)
a = 8128,669379

AP   = 1.500.000;-
            3.500;-
AP   = 42,85714286

ALE    =42,85714286   
            -32,43105787
ALE    = -1,321484579          
            |1,321484579| Individu/rumpun








Grafik pada sampel 1 kasus Wereng coklat pada tanaman padi

·         SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R
0,958944375
R Square
0,919574314
Adjusted R Square
0,90808493
Standard Error
681,9752594
Observations
9







·         ANOVA
Df
SS
MS
F
Significance F
Regression
1
37224368,22
37224368,22
80,03686997
4,43484E-05
Residual
7
3255631,781
465090,2545


Total
8
40480000





Coefficients
Standard Error
t Stat
P-value
Lower 95%
Upper 95%
Lower 95,0%
Intercept
8128,669379
478,0204024
17,00485866
5,96263E-07
6998,330743
9259,008015
6998,3307
X Variable 1
-32,43105787
3,625067244
-8,946332766
4,43484E-05
-41,0029798
-23,8591359
-41,00298

·         Jika biaya pengendalian tetap Rp. 1.500.000;- dengan harga produk permisalan Rp. 7000;- maka :
AP =
AP =21,42857143

ALE =
ALE =-0,66074229 individu/rumpun.
·         Jika pengendalian tetap,harga produksi berubah dan nilai ALE akan naik. Namun jika biaya pengendalian berubah tetapi harga produksi tetap maka nilai ALE akan turun.







3.2 Contoh 2 Kasus Walang Sangit pada tanaman padi

Sampel ke-
X
y
x.y
X2
1
0
9200
0
0
2
5
6700
33500
25
3
20
6000
120000
400
4
34
5500
187000
1156
5
45
4000
180000
2025
6
58
3200
185600
3364
7
70
2500
175000
4900
8
85
2100
178500
7225
9
90
1800
162000
8100
Jumlah
407
41000
1221600
27195
 2
165649



Rata-rata
45,22222
4555,556
135733,3
3021,667
Biaya pengendalian (Rp/ha)
1500000

harga Produksi (Rp/kg)
3500


b =
b =
b =
b = -71,96167

a = y ̅-bx ̅
a = 4555,556 – (-71,96167168 * 45,22222)

a = 7809,822264

AP = 1.500.000
           3.500
AP = 428,5714286


  ALE  =  428,5714286  
              -71,96167168
  ALE  = -5,955551317

  ALE  = |5,955551317|Individu/rumpun
Grafik Kasus Walang Sangit pada tanaman padi
·         Jika biaya pengendalian tetap Rp. 1.500.000;- dengan harga produk permisalan Rp 9.000;-

AP =
AP= 1.500.000
           9.000
 AP = 166,6666667

ALE =
         = -2,316047734 individu / rumpun
·         Jika pengendalian tetap,harga produksi berubah dan nilai ALE akan naik. Namun jika biaya pengendalian berubah tetapi harga produksi tetap maka nilai ALE akan turun.

·         SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R
0,962403748
R Square
0,926220974
Adjusted R Square
0,915681113
Standard Error
719,6889516
Observations
9

·         ANOVA
Df
SS
MS
F
Significance F
Regression
1
45516556,91
45516556,91
87,87791237
3,2701E-05
Residual
7
3625665,31
517952,1871


Total
8
49142222,22





Coefficients
Standard Error
t Stat
P-value
Lower 95%
Upper 95%
Lower 95,0%
Intercept
7809,822264
421,9729915
18,50787235
3,33381E-07
6812,014695
8807,629833
6812,0147
X Variable 1
-71,96167168
7,676466834
-9,374321969
3,2701E-05
-90,1136313
-53,809712
-90,113631




3.3 Contoh 3 Kasus Ulat Grayak paa tanaman Kedelai
Sampel ke-
x
y
x.y
X2
1
0
2100
0
0
2
30
1700
51000
900
3
65
1200
78000
4225
4
102
1000
102000
10404
5
120
950
114000
14400
6
130
900
117000
16900
7
142
870
123540
20164
8
150
820
123000
22500
9
160
700
112000
25600
Jumlah
899
10240
820540
115093
 2
808201



Rata-rata
99,88889
1137,778
91171,11
12788,11
Biaya pengendalian (Rp/ha)


1200000

Harga Produksi (Rp/kg)


5500


 b    = 
  b   =  
   b   = -7,99917412

a = y ̅-bx ̅
= 1137,78-(7,999)(99,86)
= 1137,78-7,99917412
= 1936,806393

=
=218,18
 =
=-27,28
=|27,28| Individu / rumpun.
Grafik Kasus Ulat Grayak paa tanaman Kedelai
·         Jika biaya pengendalian tetap Rp. 1.200.000;- dengan harga produk permisalan Rp 4.500;-

AP =
= 1.200.000
      4.500
        = 266,6666667

ALE =
         = -33,33677485


·         Jika pengendalian tetap,harga produksi berubah dan nilai ALE akan naik. Namun jika biaya pengendalian berubah tetapi harga produksi tetap maka nilai ALE akan turun.

·         SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R
0,969749448
R Square
0,940413992
Adjusted R Square
0,931901705
Standard Error
121,0341579
Observations
9

·         ANOVA
Df
SS
MS
F
Significance F
Regression
1
1618410,684
1618410,684
110,4772438
1,53908E-05
Residual
7
102544,8716
14649,26738


Total
8
1720955,556





Coefficients
Standard Error
t Stat
P-value
Lower 95%
Upper 95%
Lower 95,0%
Intercept
1936,806393
86,06209925
22,50475424
8,65578E-08
1733,301866
2140,31092
1733,3019
X Variable 1
-7,99917412
0,761042192
-10,51081556
1,53908E-05
-9,79875294
-6,1995953
-9,7987529



3.4 Contoh kasus 4 Penggerek Polong pada tanaman
Sampel ke-
x
Y
x.y
X2
1
0
1800
0
0
2
5
1600
8000
25
3
10
1100
11000
100
4
18
1020
18360
324
5
30
950
28500
900
6
42
930
39060
1764
7
50
870
43500
2500
8
60
840
50400
3600
9
65
750
48750
4225
Jumlah
280
9860
247570
13438
 2
78400



Rata-rata
31,1111
1095,56
27507,8
1493,11
Biaya pengendalian (Rp/ha)
1200000

Harga Produksi (Rp/kg)
5500


=
=
=
a = y ̅-bx ̅
=1095,56-(-12,52)(31,11)
= 1485,10


=

=218,18
=
=-17,4252
=|17,4265| Indiviidu / rumpun.
Grafik Kasus Penggerek Polong pada tanaman kedelai

·         Jika biaya pengendalian tetap Rp. 1.200.000;- dengan harga produk permisalan Rp 3.00;-

AP =
AP= 1.200.000
          3.500
 AP = 342,8571429

ALE =
 ALE   = -100,0103246 individu/rumpun.
·         Jika pengendalian tetap,harga produksi berubah dan nilai ALE akan naik. Namun jika biaya pengendalian berubah tetapi harga produksi tetap maka nilai ALE akan turun.

·         SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R
0,843881534
R Square
0,712136044
Adjusted R Square
0,671012621
Standard Error
206,8669794
Observations
9

·         ANOVA
Df
SS
MS
F
Significance F
Regression
1
741064,5921
741064,5921
17,31704228
0,004234481
Residual
7
299557,6301
42793,94716


Total
8
1040622,222





Coefficients
Standard Error
t Stat
P-value
Lower 95%
Upper 95%
Lower 95,0%
Intercept
1485,098961
116,2651456
12,77338065
4,17687E-06
1210,175578
1760,022344
1210,1756
X Variable 1
-12,52103803
3,00887036
-4,161375046
0,004234481
-19,6358859
-5,40619021
-19,635886








IV.              KESIMPULAN

Adapun kesimpulan dari percobaan ini adalah sebagai berikut :
1. Didalam praktikum ini terdapat empat kasus,dan hasil tersebut dapat diketahui  dengan rumus fungsi dengan regresi yaitu Y =a –b X
2. Jika biaya pengendalian tetap , sedangkan harga produksi berubah nilai ALE cenderung lebih tinggi dari ALE saat pengendalian dan harga produksi tetap. Namun, jija biaya pengendalian berubah tetapi harga produksi tetap maka nilai ALE akan cenderung lebih rendah dari ALE saat biaya pengendalian dan harga produksi tetap.





















L A M P I R A N

Comments

Post a Comment